IV. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder dalam bentuk time series

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IV. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder dalam bentuk time series"

Transkripsi

1 35 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan adalah data sekunder dalam bentuk time series tahunan dengan rentang waktu dari tahun 1990 sampai Data dalam penelitian ini diperoleh dari beberapa instansi terkait seperti Badan Pusat Statistik (BPS), Kementerian Pertanian (Kementan), Food Agricultural Organization (FAO), World Bank, dan Kementerian Keuangan (Kemenkeu). Selain itu, penelitian ini juga akan didukung oleh beberapa bahan referensi data yang akan diperoleh dari Institut Pertanian Bogor (IPB), Pusat Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian (PSEKP), Direktorat Jenderal Hortikultura, dan Kementerian Perdagangan (Kemendag) Metode Pengolahan dan Analisis Data Pengolahan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan program komputer Microsoft Excel 2007 dan Statistical Analysis Software/ Econometric Time Series (SAS/ETS) versi 9.1. Model analisis data yang digunakan adalah persamaan simultan. Masing-masing persamaan dalam penelitian diestimasi dengan menggunakan metode estimasi Two-Stages Least Squares (2SLS). Metode estimasi digunakan untuk mengestimasi parameter produksi, permintaan, impor, dan harga bawang merah Indonesia. Selanjutnya, dilakukan simulasi model yang berguna untuk menganalisis dampak kebijakan tarif impor bawang merah terhadap kesejahteraan masyarakat Indonesia.

2 33 Tarif impor GDP riil Harga riil bawang putih Suku bunga kredit Curah hujan Ekspor bawang merah Harga bawang merah impor Harga dunia Harga riil mie instan Tren Waktu Produksi bawang merah Penawaran bawang merah Impor bawang merah Permintaan bawang merah Permintaan non rumahtangga Upah riil tenaga kerja Harga riil bawang merah konsumen Permintaan rumahtangga Harga riil cabe merah Harga riil pupuk urea Luas panen bawang merah Harga riil bawang merah produsen GDP riil per Kapita Jumlah penduduk Keterangan : Variabel eksogen Variabel endogen Gambar 8. Keterkaitan Antar Variabel dalam Model Perdagangan Bawang Merah di Indonesia

3 Spesifikasi Model Model adalah sesuatu yang menggambarkan fenomena yang sebenarnya seperti suatu metode atau proses aktual (Intriligator, et al., 1996). Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah model ekonometrika. Menurut Koutsoyiannis (1977) dalam membangun model ekonometrika terdapat empat tahap utama yang harus dilalui yaitu spesifikasi model, estimasi model, validasi model, dan penerapan model. Spesifikasi model merupakan langkah pertama dan paling penting, karena pada tahap ini peneliti harus menspesifikasi model yang didasarkan pada teori ekonomi dan informasi yang berhubungan dengan fenomena yang diteliti. Hal ini merupakan hipotesis penelitian yang digambarkan dalam bentuk persamaan struktural yang mencakup variabel eksogen dan endogen. Beberapa model yang dibangun dalam penelitian dampak kebijakan tarif impor bawang merah adalah: Luas Areal Panen Bawang Merah Usahatani bawang merah dalam peningkatan produktivitasnya memperhatikan pemupukan, penanggulangan hama, dan penggunaan bibit unggul. Pupuk untuk usahatani bawang merah dapat diberikan dengan dosis penggunaan sebesar 90 Kg/Ha pupuk urea, 125 Kg/Ha pupuk TSP, 115 Kg/Ha pupuk Za, 100 Kg/Ha pupuk KCL dan 10 Ton/Ha pupuk kandang (Dirjen Hortikultura, 2004). Penelitian ini hanya menggunakan pupuk urea karena data harga pupuk KCL, harga pupuk ZA, dan harga pupuk kandang tidak tersedia. Penggunaan input lain seperti pestisida dan bibit juga tidak dimasukkan dalam persamaan karena data tidak tersedia.

4 38 Luas areal panen bawang merah dipengaruhi oleh harga bawang merah di tingkat produsen tahun sebelumnya, harga cabe merah di tingkat produsen tahun sebelumnya, harga pupuk urea, pertumbuhan upah tenaga kerja sektor pertanian, serta luas areal panen tahun sebelumnya. Persamaan struktural dari luas areal panen bawang merah dapat dirumuskan sebagai berikut: ABM t = a 0 + a 1 PPBMR t-1 + a 2 PPCMR t-1 + a 3 PPUR t + a 4 TUTKR t + a 5 ABM t-1 + ε 1... (4.1) ABM t = Luas areal panen bawang merah pada tahun ke-t (Ha) PPBMR t-1 = Harga riil bawang merah di tingkat produsen tahun sebelumnya (Rp/Kg) PPCMR t-1 = Harga riil cabe merah di tingkat produsen tahun sebelumnya (Rp/Kg) PPUR t = Harga riil pupuk urea pada tahun ke-t (Rp/Kg) TUTKR t = Pertumbuhan upah riil tenaga kerja sektor pertanian (%) ABM t-1 a 0 = Luas areal panen bawang merah pada tahun sebelumnya (Ha) = Intersep a i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 1 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: a 1 > 0; a 2, a 3, a 4 < 0; dan 0 < a 5 < Produksi Bawang Merah Produksi bawang merah secara struktural dipengaruhi oleh harga riil bawang merah di tingkat produsen, luas areal panen bawang merah, perubahan suku bunga kredit bank persero, curah hujan, trend waktu, dan produksi bawang

5 39 merah tahun sebelumnya. Persamaan produksi bawang merah dapat dirumuskan sebagai berikut: QBM t = b 0 + b 1 PPBMR t + b 2 ABM t + b 3 DCIR t + b 4 CH t + b 5 T + b 6 QBM t-1 + ε (4.2) QBM t = Produksi bawang merah pada tahun ke-t (Ton) PPBMR t = Harga riil bawang merah di tingkat produsen pada tahun ke-t (Rp/Kg) ABM t DCIR t = Luas areal panen bawang merah pada tahun ke-t (Ha) = Perubahan tingkat suku bunga kredit bank persero pada tahun ke-t (%) CH t T QBM t-1 b 0 = Curah hujan pada tahun ke-t (mm/thn) = Tren waktu (Thn) = Produksi bawang merah pada tahun sebelumnya (Ton) = Intersep b i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 2 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: b 1, b 2, b 5 > 0; b 3, b 4 < 0; dan 0 < b 6 < Penawaran Bawang Merah Penawaran bawang merah merupakan persamaan identitas dari produksi bawang merah ditambah dengan impor bawang merah dikurangi ekspor bawang merah, dengan asumsi bawang merah impor dan ekspor homogen. Persamaan penawaran bawang merah Indonesia tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut: QSBM t = QBM t + MBM t XBM t....(4.3)

6 40 QSBM t QBM t MBM t XBM t = Penawaran bawang merah pada tahun ke-t (Ton) = Produksi bawang merah pada tahun ke-t (Ton) = Impor bawang merah pada tahun ke-t (Ton) = Volume ekspor bawang merah pada tahun ke-t (Ton) Permintaan Bawang Merah 1. Permintaan Bawang Merah Rumahtangga Permintaan bawang merah rumahtangga secara struktural dipengaruhi oleh harga riil bawang merah di tingkat konsumen, pertumbuhan harga riil bawang putih di tingkat konsumen, jumlah penduduk, dan pertumbuhan GDP per kapita. Persamaan struktural permintaan bawang merah rumahtangga dapat dinyatakan sebagai berikut: QDRT t = c 0 + c 1 PKBMR t + c 2 TPKBPR t + c 3 POP t + c 4 TGDPkap t + ε 3..(4.4) QDRTt PKBMR t = Permintaan bawang merah rumahtangga pada tahun ke-t (Ton) = Harga riil bawang merah di tingkat konsumen pada tahun ke-t (Rp/Kg) TPKBPR t = Pertumbuhan harga riil bawang putih di tingkat konsumen pada tahun ke-t (%) POP t = Jumlah penduduk Indonesia pada tahun ke-t (Jiwa) TGDPkap t = Pertumbuhan GDP riil per kapita pada tahun ke-t (%) c 0 = Intersep c i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 3 = Variabel pengganggu

7 41 Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: c 1, c 2 < 0 dan c 3, c 4 > Permintaan Bawang Merah Non Rumahtangga Permintaan bawang merah non rumahtangga secara struktural dipengaruhi oleh pertumbuhan harga riil bawang merah di tingkat konsumen, harga riil mie instan, pertumbuhan harga riil bawang putih di tingkat konsumen, dan GDP riil. Persamaan permintaan bawang merah non rumahtangga tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut: QDNRT t = d 0 + d 1 TPKBMR t + d 2 PKMIR t + d 3 TPKBPR t + d 4 GDP t + ε 4..(4.5) QDNRTt = Permintaan bawang merah non rumahtangga pada tahun ke-t (Ton) TPKBMR t = Pertumbuhan harga riil bawang merah di tingkat konsumen pada tahun ke-t (%) PKMIR t = Harga riil mie instan (Rp/Bungkus) TPKBPR t = Pertumbuhan harga riil bawang putih di tingkat konsumen pada tahun ke-t (%) GDP d 0 = GDP riil pada tahun ke-t (000 Rp) = Intersep d i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 4 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: d 1, d 3 < 0 dan d 2, d 4 > Permintaan Bawang Merah Total Permintaan bawang merah total merupakan persamaan identitas dari permintaan bawang merah rumahtangga ditambah dengan permintaan bawang

8 42 merah non rumahtangga. Persamaan permintaan bawang merah total tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut: QDBM t = QDRT t + QDNRT t....(4.6) QDBM t = Permintaan bawang merah total pada tahun ke-t (Ton) QDRT t = Permintaan bawang merah rumahtangga pada tahun ke-t (Ton) QDNRT t = Permintaan bawang merah non rumahtangga pada tahun ke-t (Ton) Impor Bawang Merah Impor bawang merah Indonesia utamanya ditujukan untuk memenuhi kebutuhan konsumsi dalam negeri diluar musim panen. Impor bawang merah terjadi karena adanya sinyal harga yang memberikan insentif ekonomi bagi aktivitas perdagangan. Persamaan impor bawang merah Indonesia dirumuskan sebagai berikut: MBM t = e 0 + e 1 PMBMR t + e 2 PKBMR t + e 3 QBM t + e 4 QDRT t + e 5 MBM t-1 + ε 5...(4.7) MBM t = Impor bawang merah pada tahun ke-t (Ton) PMBMR t = Harga riil bawang merah impor pada tahun ke-t (Rp/Kg) PKBMR t = Harga riil bawang merah di tingkat konsumen pada tahun ke-t (Rp/Kg) QBM t QDRT t = Produksi bawang merah pada tahun ke-t (Ton) = Permintaan bawang merah rumahtangga pada tahun ke-t (Ton) MBM t-1 = Impor bawang merah pada tahun sebelumnya (Ton) e 0 = Intersep e i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n)

9 43 ε 5 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: e 1, e 3 < 0; e 2, e 4 > 0; dan 0< e 5 < Harga Riil Bawang Merah Impor Harga riil bawang merah impor dipengaruhi oleh harga riil bawang merah dunia dan tarif impor bawang merah. Persamaan harga bawang merah impor dapat dirumuskan sebagai berikut: PMBMR t = f 0 + f 1 PWBMR t + f 2 TRF t + ε (4.8) PMBMR t = Harga riil bawang merah impor pada tahun ke-t (Rp/Kg) PWBMR t = Harga riil bawang merah dunia pada tahun ke-t (Rp/Kg) TRF t = Tarif impor bawang merah tahun sebelumnya (%) f 0 = Intersep f i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 6 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: f 1, f 2 > Harga Riil Bawang Merah di Tingkat Konsumen Harga riil bawang merah di tingkat konsumen dipengaruhi oleh beberapa variabel seperti rasio penawaran bawang merah dengan permintaan bawang merah rumahtangga dan harga bawang merah di tingkat konsumen tahun sebelumnya. Persamaan harga konsumen bawang merah dapat dirumuskan sebagai berikut: PKBMR t = g 0 + g 1 (QSBM t /QDRT t ) + g 2 PKBMR t-1 + ε 7.(4.9)

10 44 PKBMR t = Harga riil bawang merah di tingkat konsumen pada tahun ke-t (Rp/Kg) QSBM t QDRT t = Penawaran bawang merah pada tahun ke-t (Ton) = Permintaan bawang merah rumahtangga pada tahun ke-t (Ton) PKBMR t-1 = Harga riil bawang merah di tingkat konsumen pada tahun sebelumnya (Rp/Kg) g 0 = Intersep g i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 7 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: g 1 < 0 dan 0 < g 2 < Harga Riil Bawang Merah di Tingkat Produsen Harga riil bawang merah di tingkat produsen dipengaruhi oleh harga riil bawang merah di tingkat konsumen dan harga riil bawang merah di tingkat produsen tahun sebelumnya. Persamaan harga bawang merah di tingkat produsen dapat dirumuskan sebagai berikut: PPBMR t = h 0 + h 1 PKBMR t + h 2 PPBMR t-1 + ε 8 (4.10) PPBMR t = Harga riil bawang merah di tingkat produsen pada tahun ke-t (Rp/Kg) PKBMR t = Harga riil bawang merah di tingkat konsumen pada tahun ke-t (Rp/Kg) PPBMR t-1 = Harga riil bawang merah di tingkat produsen pada tahun sebelumnya (Rp/Kg)

11 45 h 0 = Intersep h i = Parameter yang diduga (i= 1, 2, 3, 4,, n) ε 8 = Variabel pengganggu Nilai dugaan parameter yang diharapkan adalah: h 1 > 0 dan 0 < h 2 < Identifikasi Model Masalah identifikasi terjadi karena kumpulan koefisien struktural yang berbeda kemungkinan cocok dengan sekumpulan data yang sama. Menurut Koutsoyiannis (1977) masalah identifikasi muncul hanya untuk persamaan yang di dalamnya terdapat koefisien-koefisien yang harus diestimasi secara statistik. Masalah identifikasi tidak muncul dalam persamaan definisi, identitas atau dalam pernyataan tentang kondisi equilibrium karena dalam hubungan-hubungan tersebut tidak memerlukan pengukuran. Dalam teori ekonometrika, terdapat dua kemungkinan situasi dalam suatu identifikasi, yaitu Koutsoyiannis (1977): 1. Persamaan Underidentified Suatu persamaan disebut underidentified apabila bentuk statistiknya tidak tunggal. Selain itu, persamaan tersebut tidak dapat diduga menggunakan seluruh parameter yang ada dengan teknik ekonometrik manapun. 2. Persamaan Identified Suatu persamaan dinyatakan dapat diidentifikasi (identified) apabila memiliki bentuk statistik tunggal. Pada persamaan identified, koefisien yang terdapat didalamnya secara umum dapat diduga secara statistik. Jika persamaan exactly identified (identifikasi tepat), maka metode yang sesuai untuk pendugaan adalah Indirect Least Squares (ILS), sedangkan jika persamaan

12 46 overidentified (terlalu diidentifikasikan), maka metode ILS tidak dapat digunakan karena tidak akan menghasilkan persamaan tunggal dari parameter struktural. Metode yang dapat digunakan untuk pendugaan persamaan overidentified adalah Two-Stages Least Squares (2SLS) atau Maximum Likelihood Methods. Dalam persamaan identified terdapat dua kondisi yang harus dipenuhi, yaitu: 1. Order Condition (kondisi ordo) Order Condition adalah suatu kondisi yang yang bertujuan untuk mengetahui apakah persamaan yang ada dapat diidentifikasi. Kondisi tersebut antara lain: (1) apabila (K-M) = (G-1), maka persamaan tersebut exactly identified; (2) apabila (K-M) > (G-1), maka persamaan tersebut overidentified; (3) apabila (K-M) < (G-1), maka persamaan tersebut underidentified. K = Jumlah total dari variabel pada seluruh model M = Jumlah variabel endogen dan predetermined variable pada setiap persamaan khusus G = Jumlah persamaan struktural atau jumlah semua variabel endogen dalam model 2. The Rank Condition of Identifiability (Kondisi tingkat dari identifiabilitas) The Rank Condition of Identifiability digunakan untuk mengidentifikasi persamaan setelah dilakukan uji Order Condition, sehingga menghasilkan kesimpulan yang dapat diidentifikasi, selanjutnya

13 47 dilihat apakah persamaan tersebut exactly identified atau overidentified. Langkah-langkah The Rank Condition of Identifiability adalah: 1. Jadikan persamaan simultan yang ada menjadi persamaan yang ruas kanannya nol. 2. Susun matriks koefisien dari semua variabel yang ada untuk persamaanpersamaan tersebut. 3. Jika ingin mengidentifikasi persamaan ke-i, maka coret baris dan kolom pada persamaan yang semua koefisien dalam persamaan tersebut tidak sama nol. 4. Dari matriks sisanya, cari semua determinasi yang mungkin dapat dihitung. 5. Jika paling sedikit ada satu determinasi yang tidak sama dengan nol, maka untuk melihat apakah persamaan tersebut exactly identified atau overidentified dapat digunakan order condition (K-M) (G-1). Tabel 6. Hasil Identifikasi Model dari Masing-masing Persamaan Variabel K M G K-M G-1 Keterangan ABM Overidentified QBM Overidentified QDRT Overidentified QDNRT Overidentified MBM Overidentified PMBMR Overidentified PKBMR Overidentified PPBMR Overidentified Berdasarkan hasil identifikasi pada Tabel 6, terlihat bahwa model yang telah dirumuskan dalam penelitian ini terdiri dari 10 variabel endogen (G) dan 20 predetermined variable. Dengan demikian jumlah variabel yang terdapat dalam model adalah sebanyak 30 variabel. Jumlah variabel endogen dan eksogen dalam

14 48 satu persamaan tertentu maksimal adalah tujuh variabel, sehingga diperoleh hasil K-M > G-1. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa persamaan struktural yang terdapat dalam penelitian ini adalah overidentified Metode Estimasi Model Hasil identifikasi yang menghasilkan kesimpulan overidentified memungkinkan persamaan untuk diestimasi dengan metode Two-Stages Least Squares (2SLS), Three-Stages Least Squares (3SLS), Limited Information Maximum Likelihood (LIML) atau Full Information Maximum Likelihood (FIML). Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Two-Stages Least Squares (2SLS). Beberapa alasan digunakan metode 2SLS ini adalah (Koutsoyiannis, 1977): 1. Metode ini lebih cocok digunakan jika jumlah contoh kecil. 2. Metode ini menghindari estimasi yang bias dan tidak konsisten. 3. Metode ini merupakan salah satu metode yang cocok untuk digunakan dalam estimasi parameter model ekonometrika simultan, terutama untuk persamaan simultan. 4. Metode ini lebih efisien digunakan pada kondisi tidak semua persamaan dalam sistem akan diestimasi parameternya Uji Kesesuaian Model Pengujian terhadap estimasi persamaan secara keseluruhan dapat dilakukan dengan menggunakan uji statistik-f. Uji Statistik-F adalah uji statistik yang digunakan untuk mengetahui dan menguji apakah variabel penjelas secara

15 49 bersama-sama mampu menjelaskan keragaman variabel endogennya dengan baik (Koutsoyiannis, 1977). Hipotesis: H 0 : β 1 = β 2 = βi = 0 H 1 : minimal ada satu βi 0 i = banyaknya variabel bebas dalam suatu persamaan Apabila P-value uji statistik-f < taraf α sebesar 10 persen maka tolak H 0. Tolak H 0 berarti seluruh variabel penjelas dalam satu persamaan secara bersamasama mampu menjelaskan variabel endogennya dengan baik Uji Estimasi Variabel Secara Individu Uji statistik-t adalah uji statistik yang digunakan untuk mengatahui dan menguji apakah masing-masing variabel penjelas berpengaruh nyata terhadap variabel endogen (Koutsoyiannis, 1977). Hipotesis: H 0 : βi = 0 H 1 : uji satu arah βi > 0; βi < 0 uji dua arah βi 0 Kriteria uji : Jika H 1 : βi > 0, bila P-value uji statistik-t < α maka tolak H 0 H 1 : βi < 0, bila P-value uji statistik-t < α maka tolak H 0 H 1 : βi 0, bila P-value uji statistik-t < α/2 maka tolak H 0 Penelitian ini menggunakan uji satu arah dengan taraf α sebesar 10 persen, sehingga apabila P-value uji statistik-t < taraf α sebesar 10 persen maka tolak H 0.

16 50 Tolak H 0 berarti suatu variabel penjelas berpengaruh nyata terhadap variabel endogen Uji Autocorrelation Autocorrelation adalah adanya korelasi/hubungan antara kesalahan (error term) pada tahun sekarang dengan kesalahan pada tahun sebelumnya. Guna mengetahui ada atau tidaknya masalah autocorrelation pada setiap persamaan maka perlu dilakukan uji autocorrelation dengan menggunakan statistik DW (Durbin-Watson statistic). Tabel 7. Range Statistik Durbin Watson Nilai DW Hasil 4 d l < DW < 4 Tolak H0, terjadi masalah autocorrelation negatif 4 d u < DW < 4 d l masalah autocorrelation tidak dapat disimpulkan 2 < DW < 4 d u Terima H0, tidak terjadi masalah autocorrelation d u < DW < 2 Terima H0, tidak terjadi masalah autocorrelation d l < DW < d u masalah autocorrelation tidak dapat disimpulkan 0 < DW < d l Tolak H0, terjadi masalah autocorrelation positif Sumber: Pindyck dan Rubinfeld (1998) Apabila model mengandung persamaan simultan dan variabel lag, maka untuk mengetahui apakah terdapat autocorrelation atau tidak dalam persamaan digunakan statistik dh (durbin-h statistic). Nilai Durbin-h diperoleh dari perhitungan sebagai berikut (Pindyck dan Rubinfeld, 1998): ( ) (β).(4.11) h T var(β) DW = Angka durbin h statistik = Jumlah periode pengamatan sampel = Kuadrat dari standar error koefisien lagged endogenous variabel = Nilai statistik durbin Watson

17 51 Suatu persamaan tidak mengalami masalah autokorelasi pada kondisi normal yaitu taraf 5 persen, bila nilai h hitung berada diantara sampai Namun, nilai durbin-h statistic tidak akan diperoleh hasilnya jika hasil kali T* var(β) lebih besar dari satu. Hal ini berarti terdapat angka negatif sehingga tidak dapat dihitung nilai akarnya Uji Multicollinearity Multicollinearity adalah suatu hubungan linier antara dua atau lebih variabel bebas dalam satu persamaan tertentu. Jika terjadi korelasi yang sempurna diantara sesama variabel penjelas maka koefisien parameter menjadi tidak dapat ditaksir dan nilai standard error setiap koefisien estimasi menjadi tidak terhingga. Multicollinearity sempurna jarang terjadi, tetapi umumnya memiliki derajat interkorelasi diantara variabel bebas yang disebabkan saling ketergantungan berbagai variabel ekonomi sepanjang waktu (Sitepu dan Sinaga, 2006). Salah satu cara untuk menentukan masalah multicollinearity dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor (VIF). VIF merupakan suatu cara untuk mendeteksi Multicollinearity dengan melihat sejauh mana sebuah variabel penjelas dapat diterangkan oleh semua variabel penjelas lainnya di dalam persamaan regresi. VIF yang tinggi menunjukkan bahwa multicollinearity telah menaikkan sedikit varian pada koefisien estimasi, akibatnya menurunkan nilai t. Semakin tinggi nilai VIF maka semakin berat dampak dari multicollinearity. Pada umumnya, masalah multicollinearity yang serius terjadi apabila nilai VIF dari suatu variabel lebih besar dari 10 (Sarwoko, 2005).

18 Uji Heteroscedasticity Salah satu asumsi penting dari estimasi metode kuadran terkecil adalah varian residual bersifat konstan atau homoscedasticity. Heteroscedasticity adalah suatu keadaan dimana asumsi tersebut tidak tercapai. Dampak adanya heteroscedasticity adalah tidak efisiennya proses estimasi, sementara hasil estimasi tetap konsisten dan tidak bias. Masalah heteroscedasticity akan mengakibatkan hasil uji statistik-f dan uji statistik-t menjadi tidak berguna. Salah satu cara untuk mendeteksi terjadinya masalah heteroscedasticity adalah dengan menggunakan metode park. Metode park mengandung prosedur dua tahap (Sitepu dan Sinaga, 2006). Tahap pertama, melakukan estimasi suatu model persamaan regresi tanpa mempersoalkan apakah ada masalah heteroscedasticity atau tidak. Misalkan spesifikasi model yang ditentukan adalah sebagai berikut: PPBMR = β 0 + β 1 PKBMR + β 2 LPPBMR + ε (4.12) Estimasi persamaan (4.12) dengan menggunakan metode OLS, sehingga akan menghasilkan nilai estimasi residual error έ = (Ŷ-Y). Karena umumnya nilai ζ 2 tidak diketahui, maka hal ini ditaksir dengan menggunakan ε 2 sebagai proxy sehingga model regresi untuk menaksir ζ 2 adalah: Ln έ 2 = γ 0 + γ 1 Ln PKBMR + γ 2 Ln LPPBMR + v.(4.13) dimana v adalah error term. Persamaan (4.13) merupakan tahap kedua dari metode park. Apabila koefisien parameter γ i berpengaruh nyata secara statistik pada taraf α sebesar 5 persen, maka hal ini mengindikasikan adanya masalah heteroscedasticity pada data yang digunakan dan sebaliknya.

19 Konsep Elastisitas Nilai elastisitas dapat digunakan untuk melihat derajat kepekaan variabel endogen pada suatu persamaan terhadap perubahan dari variabel penjelas. Nilai elastisitas jangka pendek (short-run) diperoleh dari perhitungan sebagai berikut (Pindyck dan Rubinfeld, 1998): Esr (Yt, Xi) = ai (Xi)/(Yt) (4.14) Esr (Yt, Xi) = Elastisitas jangka pendek variabel penjelas Xi terhadap variabel endogen Yt ai Xi Yt = Parameter estimasi variabel penjelas Xi = Rata-rata variabel penjelas Xi = Rata-rata variabel endogen Yt Nilai elastisitas jangka panjang (long-run) dapat diperoleh dari perhitungan sebagai berikut: ( ).(4.15) Elr (Yt, Xi) = Elastisitas jangka panjang variabel penjelas Xi terhadap variabel endogen Yt ai lag = Parameter estimasi dari lag-variabel endogen Kriteria uji: 1. Jika nilai elastisitas lebih dari satu (E > 1), maka dikatakan elastis karena perubahan satu persen variabel penjelas mengakibatkan perubahan variabel endogen lebih dari satu persen.

20 54 2. Jika nilai elastisitas antara nol dan satu (0 < E < 1), maka dikatakan inelastis (tidak responsif) karena perubahan satu persen variabel penjelas mengakibatkan perubahan variabel endogen kurang dari satu persen. 3. Jika nilai elastisitas sama dengan nol (E = 0), maka dikatakan inelastis sempurna. 4. Jika nilai elastisitas tak hingga (E = ~), maka dikatakan elastis sempurna. 5. Jika nilai elastisitas sama dengan satu (E = 1), maka dikatakan unitary elastis Validasi Model Validasi model dilakukan untuk mengetahui apakah model cukup valid digunakan untuk simulasi kebijakan. Simulasi kebijakan yang digunakan dalam penelitian ini berupa simulasi kebijakan perdagangan bawang merah ke Indonesia. Kriteria statistik yang digunakan untuk validasi estimasi model ekonometrika adalah Root Mean Squares Percent Error (RMSPE), dan Theil s Inequality Coefficient (U) (Pindyck dan Rubinfeld, 1998). Kriteria-kriteria itu dapat dirumuskan sebagai berikut: ( )......(4.16) ( ) ( ) ( )....(4.17) RMSPE = Akar tengah kuadrat persen galat U = Koefisien pertidaksamaan Theil = Nilai dugaan dari model = Nilai aktual T = Jumlah periode pengamatan dalam simulasi

21 55 Statistik RMSPE berguna untuk mengukur seberapa jauh nilai-nilai variabel endogen hasil pendugaan yang menyimpang dari alur nilai-nilai aktualnya dalam ukuran relatif (persen). Nilai statistik U bermanfaat untuk mengetahui kemampuan model untuk analisis simulasi historis maupun peramalan. Semakin kecil nilai RMSPE dan U semakin baik pendugaan model. Nilai U berkisar antara 0 dan 1. Jika U = 0, maka pendugaan model sempurna Simulasi Model Kebijakan Simulasi kebijakan historis pada periode tahun dilakukan dengan tujuan melihat dan mengetahui dampak kebijakan tarif impor, kuota impor, dan faktor eksternal (harga riil bawang merah dunia) terhadap penawaran, permintaan, harga, kesejahteraan produsen dan kesejahteraan konsumen bawang merah Indonesia. Skenario simulasi kebijakan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 1. Penetapan kebijakan tarif impor bawang merah sebesar 20 persen. Alternatif kebijakan ini berdasarkan tarif impor bawang merah ketika diterapkan Program Harmonisasi Tarif Bea Masuk MFN (Most Favourable Nations) tahap II mulai tahun 2011 (Lampiran 1). 2. Penerapan kebijakan tarif impor bawang merah menjadi sebesar 12.5 persen. Alternatif kebijakan ini berdasarkan pada rencana penerapan tarif impor bawang merah pada tahun 2025 dalam perjanjian AANZ-FTA (ASEAN, Australia, New Zealand Free Trade Area) (Lampiran 2). 3. Penerapan kebijakan tarif impor bawang merah menjadi 40 persen. Alternatif kebijakan ini sengaja dibuat untuk melihat kecenderungan perilaku variabel-variabel endogen ketika kebijakan tarif impor bawang

22 56 merah dinaikkan sesuai standar maksimum komitmen tarif impor bawang merah pada forum WTO (Lampiran 3). 4. Penghapusan tarif impor bawang merah menjadi sebesar nol persen. Alternatif kebijakan ini berdasarkan tarif impor bawang merah yang berasal dari negara yang telah melakukan perjanjian FTA dengan Indonesia seperti negara-negara anggota ASEAN dan Cina (Lampiran 4). 5. Penurunan harga riil bawang merah dunia sebesar 12 persen. Alternatif kebijakan ini dibuat untuk melihat kecenderungan perilaku faktor ekonomi di Indonesia dengan adanya kebijakan yang diterapkan baik di negara pengekspor maupun pengimpor bawang merah dunia. 6. Penerapan kebijakan penurunan kuota impor bawang merah sebesar 50 persen. Alternatif kebijakan ini dibuat untuk melihat efektivitas kebijakan non tarif dalam melindungi produsen bawang merah dalam negeri. 7. Kombinasi penerapan tarif impor bawang merah sebesar sembilan persen dan penurunan harga dunia sebesar 12 persen. Alternatif kebijakan ini dilakukan untuk melihat efektivitas kebijakan tarif dalam melindungi pasar domestik. 8. Kombinasi penghapusan tarif impor bawang merah dan penurunan harga dunia sebesar 12 persen. Alternatif kebijakan ini dilakukan untuk melihat efektivitas kebijakan tarif dalam melindungi konsumen bawang merah di Indonesia Analisis Surplus Produsen dan Konsumen Surplus ekonomi terdiri dari surplus produsen, surplus konsumen, dan penerimaan pemerintah dari adanya tarif impor. Analisis surplus ekonomi

23 57 digunakan untuk mengetahui perubahan dan distribusi tingkat kesejahteraan pelaku ekonomi komoditas bawang merah. Perubahan surplus ekonomi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut (Sinaga, 1989; Hadi dan Wiryono, 2005; dan Hadi dan Nuryanti, 2005): SP = (PPBMR s PPBMR b ) * (QBM b + ½ *(QBM s - QBM b )...(4.19) SK = (PKBMR b PKBMR s ) * (QDBM s + ½ *(QDBM b QDBM s )...(4.20) PP = (MBM s * PMBMR s * TRF s ) (MBM b * PMBMR b * TRF b ).....(4.21) SP = Perubahan surplus produsen SK = Perubahan surplus konsumen PP = Perubahan penerimaan pemerintah b s = Nilai simulasi dasar = Nilai simulasi kebijakan

VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI, PERMINTAAN, IMPOR, DAN HARGA BAWANG MERAH DI INDONESIA

VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI, PERMINTAAN, IMPOR, DAN HARGA BAWANG MERAH DI INDONESIA 66 VI. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI, PERMINTAAN, IMPOR, DAN HARGA BAWANG MERAH DI INDONESIA 6.1. Keragaan Umum Hasil Estimasi Model Model ekonometrika perdagangan bawang merah dalam penelitian

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor

IV. METODE PENELITIAN. Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini merupakan studi kasus yang dilaksanakan di wilayah Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor

IV. METODE PENELITIAN. Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini merupakan studi kasus yang dilaksanakan di wilayah Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor

Lebih terperinci

31 Universitas Indonesia

31 Universitas Indonesia BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Setelah memperhatikan karakteristik permintaan kedelai di Indonesia pada bab terdahulu maka sekarang tiba saatnya untuk memodelkan faktor faktor yang mempengaruhi permintaan

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA

II. TINJAUAN PUSTAKA 11 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kebijakan Tarif Bawang Merah Sejak diberlakukannya perjanjian pertanian WTO, setiap negara yang tergabung sebagai anggota WTO harus semakin membuka pasarnya. Hambatan perdagangan

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series

METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series IV. METODE PENELITIAN 4.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series tahunan dengan rentang waktu penelitian dari tahun 1980 sampai 2008. Data dalam penelitian

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah pool data 13 kabupaten dan satu kota di Kalimantan Tengah selama periode 1995-2005. Data sekunder yang

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI

ESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI ESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI Oleh : IPA ROMIKA J2E004230 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. metode two stage least squares (2SLS). Pada bagian ini akan dijelaskan hasil

HASIL DAN PEMBAHASAN. metode two stage least squares (2SLS). Pada bagian ini akan dijelaskan hasil VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Seperti yang telah dijelaskan pada Bab IV, model integrasi pasar beras Indonesia merupakan model linier persamaan simultan dan diestimasi dengan metode two stage least squares

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. berupa time series dari tahun 1995 sampai tahun Data time series

III. METODE PENELITIAN. berupa time series dari tahun 1995 sampai tahun Data time series III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, berupa time series dari tahun 1995 sampai tahun 2011. Data time series merupakan data

Lebih terperinci

BAB III METODE FULL INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (FIML)

BAB III METODE FULL INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (FIML) BAB III METODE FULL INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (FIML) 3.1 Model Persamaan Simultan Model persamaan simultan adalah suatu model yang memiliki lebih dari satu persamaan yang saling terkait. Dalam model

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI LADA DI INDONESIA FACTORS THAT INFLUENCE THE PRODUCTION OF PEPPER IN INDONESIA

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI LADA DI INDONESIA FACTORS THAT INFLUENCE THE PRODUCTION OF PEPPER IN INDONESIA 1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI LADA DI INDONESIA FACTORS THAT INFLUENCE THE PRODUCTION OF PEPPER IN INDONESIA Hamdani 1), Ermi Tety 2), Eliza 2) Jurusan Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Perumusan Model Pasar Jagung, Pakan dan Daging Ayam Ras di Indonesia Model merupakan abstraksi atau penyederhanaan dari fenomena yang terjadi. Dengan penyederhanaan itu,

Lebih terperinci

3 METODOLOGI PENELITIAN

3 METODOLOGI PENELITIAN 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data APBD Kabupaten/Kota dan Provinsi di Indonesia tahun 2005-2009 yang diperoleh dari Dirjen Perimbangan

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi risiko produksi jagung manis dilakukan di Desa Gunung Malang, Kecamatan Tenjolaya, Kabupaten Bogor.

Lebih terperinci

Model Persamaan Simultan

Model Persamaan Simultan Model Persamaan Simultan Dalam peristiwa ekonomi seringkali ditemukan bahwa beberapa variabel saling mempengaruhi. Contoh : Pendapatan akan mempengaruhi konsumsi, artinya jika pendapatan naik maka diharapkan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Siti Nurhayati Basuki, 2013

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Siti Nurhayati Basuki, 2013 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Ekonometrika merupakan bagian dari ilmu ekonomi yang menggunakan alat analisis matematika dan statistika dalam menganalisis masalah ekonomi secara kuantitatif

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jakarta dan Kementrian Keuangan. Data yang

Lebih terperinci

VIII. DAMPAK PERUBAHAN FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL TERHADAP EKONOMI RUMAHTANGGA PETANI

VIII. DAMPAK PERUBAHAN FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL TERHADAP EKONOMI RUMAHTANGGA PETANI VIII. DAMPAK PERUBAHAN FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL TERHADAP EKONOMI RUMAHTANGGA PETANI Bagian ini akan menganalisis hasil melakukan simulasi, yaitu melakukan perubahan-perubahan pada satu atau beberapa

Lebih terperinci

V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN DAN PENAWARAN BERAS DI INDONESIA

V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN DAN PENAWARAN BERAS DI INDONESIA V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN DAN PENAWARAN BERAS DI INDONESIA 5.1. Hasil Estimasi Model Hasil estimasi model dalam penelitian ini ditunjukkan secara lengkap pada Lampiran 4 sampai Lampiran

Lebih terperinci

DAMPAK PENINGKATAN HARGA PUPUK UREA TERHADAP KERAGAAN PASAR TEMBAKAU BESUKI NA OOGST DI KABUPATEN JEMBER

DAMPAK PENINGKATAN HARGA PUPUK UREA TERHADAP KERAGAAN PASAR TEMBAKAU BESUKI NA OOGST DI KABUPATEN JEMBER P R O S I D I N G 186 DAMPAK PENINGKATAN HARGA PUPUK UREA TERHADAP KERAGAAN PASAR TEMBAKAU BESUKI NA OOGST DI KABUPATEN JEMBER Novi Haryati, Soetriono, Anik Suwandari Dosen Jurusan Sosial Ekonomi Fakultas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. baik atas dasar harga berlaku maupun atas dasar harga konstan. PDB pada

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. baik atas dasar harga berlaku maupun atas dasar harga konstan. PDB pada 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Produk Domestik Bruto (PDB) Salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi di suatu negara dalam suatu periode tertentu adalah data Produk Domestik Bruto (PDB),

Lebih terperinci

Dept.Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan,FEM-IPB, 2)

Dept.Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan,FEM-IPB, 2) ANALISIS EKONOMI RUMAHTANGGA PEKERJA WANITA INDUSTRI KECIL KAIN TENUN IKAT DI KELURAHAN BANDAR KIDUL KOTA KEDIRI DALAM RANGKA MENGHADAPI ERA MASYARAKAT EKONOMI ASEAN Kasirotur Rohmah 1), Hastuti 2), dan

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian mengenai risiko produksi cabai merah ini dilakukan di Desa Perbawati, Kecamatan Sukabumi, Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Lokasi

Lebih terperinci

VI. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB DEINDUSTRIALISASI

VI. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB DEINDUSTRIALISASI VI. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB DEINDUSTRIALISASI 6.1. Pengujian Asumsi-Asumsi Klasik Regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Indonesia menurut lapangan usaha pada tahun 2010 menunjukkan bahwa sektor

I. PENDAHULUAN. Indonesia menurut lapangan usaha pada tahun 2010 menunjukkan bahwa sektor 1 I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sektor pertanian merupakan sektor strategis dalam pembangunan perekonomian nasional seperti dalam hal penyerapan tenaga kerja dan sumber pendapatan bagi masyarakat

Lebih terperinci

IV. PERUMUSAN MODEL DAN PROSEDUR ANALISIS

IV. PERUMUSAN MODEL DAN PROSEDUR ANALISIS IV. PERUMUSAN MODEL DAN PROSEDUR ANALISIS 4.1. Spesifikasi Model Model merupakan suatu penjelas dari fenomena aktual sebagai suatu sistem atau proses (Koutsoyiannis, 1977). Model ekonometrika adalah suatu

Lebih terperinci

VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI DAN EFISIENSI

VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI DAN EFISIENSI VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI DAN EFISIENSI 7.1. Analisis Fungsi Produksi Stochastic Frontier 7.1.1. Pendugaan Model Fungsi Produksi Stochastic Frontier Model yang digunakan untuk mengestimasi fungsi produksi

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Kakao di Indonesia. Kegiatan penelitian ini

METODE PENELITIAN. Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Kakao di Indonesia. Kegiatan penelitian ini IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Bogor, Provinsi Jawa Barat dengan studi kasus Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Kakao di Indonesia. Kegiatan penelitian

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder 47 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan 2003-2012. Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung Dalam Angka, Badan

Lebih terperinci

Bab IV. Metode dan Model Penelitian

Bab IV. Metode dan Model Penelitian Bab IV Metode dan Model Penelitian 4.1 Spesifikasi Model Sesuai dengan tinjauan literatur, hal yang akan diteliti adalah pengaruh real exchange rate, pertumbuhan ekonomi domestik, pertumbuhan ekonomi Jepang,

Lebih terperinci

Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan

Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan 1 Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan Ainul Fatwa Khoiruroh, Setiawan Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

DAMPAK FAKTOR EKSTERNAL DAN INTERNAL TERHADAP KINERJA EKONOMI RUMAHTANGGA PETANI PLASMA

DAMPAK FAKTOR EKSTERNAL DAN INTERNAL TERHADAP KINERJA EKONOMI RUMAHTANGGA PETANI PLASMA 233 IX. DAMPAK FAKTOR EKSTERNAL DAN INTERNAL TERHADAP KINERJA EKONOMI RUMAHTANGGA PETANI PLASMA Secara teoritis kinerja ekonomi rumahtangga petani dipengaruhi oleh perilaku rumahtangga dalam kegiatan produksi,

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi Penelitian 4.2. Data dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi Penelitian 4.2. Data dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi Penelitian Penelitian mengenai risiko harga dan perilaku penawaran apel dilakukan di PT Kusuma Satria Dinasasri Wisatajaya yang beralamat di Jalan Abdul Gani Atas, Kelurahan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder deret waktu

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder deret waktu III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder deret waktu (time-series data) bulanan dari periode 2004:01 2011:12 yang diperoleh dari PT.

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN. fungsi permintaan, persamaan simultan, elastisitas, dan surplus produsen.

III. KERANGKA PEMIKIRAN. fungsi permintaan, persamaan simultan, elastisitas, dan surplus produsen. III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis Komponen utama pasar beras mencakup kegiatan produksi dan konsumsi. Penelitian ini menggunakan persamaan simultan karena memiliki lebih dari satu

Lebih terperinci

Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan

Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan Oleh: Ainul Fatwa Khoiruroh (1310100096) Pembimbing: Dr. Setiawan, M.S. JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Modal, Dinas Penanaman Modal Kota Cimahi, Pemerintah Kota Cimahi, BPS Pusat

III. METODOLOGI PENELITIAN. Modal, Dinas Penanaman Modal Kota Cimahi, Pemerintah Kota Cimahi, BPS Pusat III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data tenaga kerja, PDRB riil, inflasi, dan investasi secara berkala yang ada di kota Cimahi.

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN 34 IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi harga komoditas kakao dunia tidak ditentukan. Waktu pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Februari

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. wilayah Kecamatan Karawang Timur dijadikan sebagai kawasan pemukiman dan

METODE PENELITIAN. wilayah Kecamatan Karawang Timur dijadikan sebagai kawasan pemukiman dan IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini merupakan studi kasus yang dilakukan di Kecamatan Karawang Timur, Kabupaten Karawang. Pemilihan lokasi tersebut didasarkan atas wilayah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dalam banyak situasi ekonomi, hubungan yang terjadi antarvariabel

BAB I PENDAHULUAN. Dalam banyak situasi ekonomi, hubungan yang terjadi antarvariabel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam banyak situasi ekonomi, hubungan yang terjadi antarvariabel ekonomi tidak hanya bersifat satu arah namun bersifat saling mempengaruhi. Dalam bahasa ekonometrika

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi

METODE PENELITIAN. deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi III. METODE PENELITIAN Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat suku bunga deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi pada bank umum di Indonesia.

Lebih terperinci

IV METODOLOGI PENELITIAN

IV METODOLOGI PENELITIAN IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Kegiatan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi perumusan masalah, perancangan tujuan penelitian, pengumpulan data dari berbagai instansi

Lebih terperinci

PENGARUH KEBIJAKAN PEMERINTAH TERHADAP KESEJAHTERAAN PELAKU EKONOMI UBI KAYU DI PROVINSI LAMPUNG

PENGARUH KEBIJAKAN PEMERINTAH TERHADAP KESEJAHTERAAN PELAKU EKONOMI UBI KAYU DI PROVINSI LAMPUNG PENGARUH KEBIJAKAN PEMERINTAH TERHADAP KESEJAHTERAAN PELAKU EKONOMI UBI KAYU DI PROVINSI LAMPUNG (The Impacts of Government s Policies on Cassava Economic Stockhorders Welfare In Lampung Provience) Septaria

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel

METODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel III METODE PENELITIAN A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini, maka perlu dirumuskan

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Cipondoh dan Kecamatan Pinang, Kota Tangerang. Penentuan lokasi sebagai

METODE PENELITIAN. Cipondoh dan Kecamatan Pinang, Kota Tangerang. Penentuan lokasi sebagai IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Situ Cipondoh yang terletak di Kecamatan Cipondoh dan Kecamatan Pinang, Kota Tangerang. Penentuan lokasi sebagai obyek

Lebih terperinci

Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan

Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) D-200 Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan Ainul Fatwa

Lebih terperinci

III METODE PENELITIAN. dilakukan secara purposive, dengan pertimbangan provinsi ini merupakan wilayah

III METODE PENELITIAN. dilakukan secara purposive, dengan pertimbangan provinsi ini merupakan wilayah III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penentuan Daerah Penelitian Penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Utara. Penentuan daerah ini dilakukan secara purposive, dengan pertimbangan provinsi ini merupakan

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Lokasi pengambilan data primer adalah di Desa Pasirlaja, Kecamatan

IV. METODE PENELITIAN. Lokasi pengambilan data primer adalah di Desa Pasirlaja, Kecamatan IV. METODE PENELITIAN 4.1. Waktu dan Lokasi Penelitian Lokasi pengambilan data primer adalah di Desa Pasirlaja, Kecamatan Sukaraja, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Objek dari penelitian ini adalah daya saing produk industri pengolahan

BAB III METODE PENELITIAN. Objek dari penelitian ini adalah daya saing produk industri pengolahan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek dari penelitian ini adalah daya saing produk industri pengolahan berupa data time series periode 1988-2008 sebagai variabel yang dipengaruhi (Y). Selain

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. merupakan data time series dengan periode waktu selama 21 tahun yaitu 1995-

BAB III METODE PENELITIAN. merupakan data time series dengan periode waktu selama 21 tahun yaitu 1995- BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data time series dengan periode waktu selama 21 tahun yaitu 1995-2015.

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di wilayah kerja kantor Bank Rakyat Indonesia Cabang Bogor (nasabah Bank Rakyat Indonesia dijadikan sebagai responden).

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. ada di dunia nyata (Intriligator, 1980). Selanjutnya Labys (1973) menjelaskan

METODE PENELITIAN. ada di dunia nyata (Intriligator, 1980). Selanjutnya Labys (1973) menjelaskan IV. METODE PENELITIAN 4.1. Perumusan Model Model dapat diartikan sebagai suatu penjelasan dari fenomena nyata sebagai suatu sistem atau proses yang sistematis (Koutsoyiannis, 1977). Suatu model merupakan

Lebih terperinci

PERMINTAAN DAN PENAWARAN MINYAK GORENG SAWIT INDONESIA KHOIRU RIZQY RAMBE

PERMINTAAN DAN PENAWARAN MINYAK GORENG SAWIT INDONESIA KHOIRU RIZQY RAMBE PERMINTAAN DAN PENAWARAN MINYAK GORENG SAWIT INDONESIA KHOIRU RIZQY RAMBE DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2016 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. data sudah dikompilasi ke dalam bentuk digital file, publikasi, buku, laporan dan

III. METODE PENELITIAN. data sudah dikompilasi ke dalam bentuk digital file, publikasi, buku, laporan dan III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder, dimana data sudah dikompilasi ke dalam bentuk digital file, publikasi, buku, laporan dan

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3. 1. Pendekatan Penelitian Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif deskriptif. Pendekatan kuantitatif menitikberatkan pada pembuktian hipotesis.

Lebih terperinci

Daerah Jawa Barat, serta instansi-instansi lain yang terkait.

Daerah Jawa Barat, serta instansi-instansi lain yang terkait. IV. METODE PENELITIAN 4.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Pengambilan data sekunder untuk keperluan penelitian ini dilaksanakan pada awal bulan juli hingga bulan agustus 2011 selama dua bulan. Lokasi penelitian

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Sampel, Sumber Data dan Pengumpulan Data Penelitian kali ini akan mempergunakan pendekatan teori dan penelitian secara empiris. Teori-teori yang dipergunakan diperoleh

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data time series tahunan Data

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data time series tahunan Data 40 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data time series tahunan 2002-2012. Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung. Adapun data

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. series dan (2) cross section. Data time series yang digunakan adalah data tahunan

III. METODE PENELITIAN. series dan (2) cross section. Data time series yang digunakan adalah data tahunan 29 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder berupa data panel, yaitu data yang terdiri dari dua bagian : (1)

Lebih terperinci

Msi = x 100% METODE PENELITIAN

Msi = x 100% METODE PENELITIAN 20 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Biro Pusat Statistik (BPS), Perpustakaan IPB,

Lebih terperinci

menggunakan fungsi Cobb Douglas dengan metode OLS (Ordinary Least

menggunakan fungsi Cobb Douglas dengan metode OLS (Ordinary Least III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dan data primer. Data primer diperoleh dari wawancara langsung dengan pegawai divisi produksi

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Dasar Penelitian Metode dasar penelitian yang digunakan ialah metode penelitian eksplanatoris. Penelitian eksplanatoris merupakan penelitian yang bersifat noneksploratif,

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN 55 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Kerangka Pemikiran Berdasarkan studi pustaka, teori-teori ekonomi makro, dan kerangka logika yang digunakan, terdapat saling keterkaitan antara komponen perekonomian makro

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Obyek dari penelitian yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah besarnya

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Obyek dari penelitian yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah besarnya BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek dari penelitian yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah besarnya yield to maturity (YTM) dari obligasi negara seri fixed rate tenor 10 tahun

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini akan dilaksanakan di Pulau Untung Jawa Kabupaten

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini akan dilaksanakan di Pulau Untung Jawa Kabupaten IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian ini akan dilaksanakan di Pulau Untung Jawa Kabupaten Kepulauan Seribu, Provinsi DKI Jakarta. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN. kesejahteraan, serta dampak kuota impor terhadap kesejahteran.

III. KERANGKA PEMIKIRAN. kesejahteraan, serta dampak kuota impor terhadap kesejahteran. 19 III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis Komponen utama perdagangan bawang merah di Indonesia mencakup kegiatan produksi, konsumsi, dan impor. Berikut ini dipaparkan teori dari fungsi

Lebih terperinci

DAMPAK KEBIJAKAN HARGA DASAR PEMBELIAN PEMERINTAH TERHADAP PENAWARAN DAN PERMINTAAN BERAS DI INDONESIA RIA KUSUMANINGRUM

DAMPAK KEBIJAKAN HARGA DASAR PEMBELIAN PEMERINTAH TERHADAP PENAWARAN DAN PERMINTAAN BERAS DI INDONESIA RIA KUSUMANINGRUM DAMPAK KEBIJAKAN HARGA DASAR PEMBELIAN PEMERINTAH TERHADAP PENAWARAN DAN PERMINTAAN BERAS DI INDONESIA RIA KUSUMANINGRUM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008 SURAT PERNYATAAN Saya menyatakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dan pertumbuhan ekonomi adalah laporan keuangan pemerintah daerah

BAB III METODE PENELITIAN. dan pertumbuhan ekonomi adalah laporan keuangan pemerintah daerah BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Objek penelitian dampak kinerja keuangan terhadap alokasi belanja modal dan pertumbuhan ekonomi adalah laporan keuangan pemerintah daerah kabupaten/kota Provinsi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Di dalam penelitian ilmiah diperlukan adanya objek dan metode penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Di dalam penelitian ilmiah diperlukan adanya objek dan metode penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Di dalam penelitian ilmiah diperlukan adanya objek dan metode penelitian Menurut Winarno Surakhmad dalam Suharsimi Arikunto (1997:8) metode penelitian merupakan

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Dasar Penelitian Metode dasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksplanasi, karena dalam penelitian ini menggunakan dua variabel. Metode eksplanasi

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi penelitian ini dilakukan

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi penelitian ini dilakukan IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Desa Pasir Gaok, Kecamatan Rancabungur, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi penelitian ini dilakukan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. pariwisata menggunakan data time series dari tahun 2001 sampai dengan perpustakaan IPB, media massa, dan internet.

III. METODE PENELITIAN. pariwisata menggunakan data time series dari tahun 2001 sampai dengan perpustakaan IPB, media massa, dan internet. III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Data yang digunakan untuk analisis dayasaing merupakan data sekunder dari tahun 2006

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga,

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga, IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi ini dilakukan secara tertuju

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. model struktural adalah nilai PDRB, investasi Kota Tangerang, jumlah tenaga kerja,

III. METODE PENELITIAN. model struktural adalah nilai PDRB, investasi Kota Tangerang, jumlah tenaga kerja, III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk time series dari tahun 1995 sampai tahun 2009. Data yang digunakan dalam model

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat

BAB IV METODE PENELITIAN. dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat 4.1. Waktu dan Tempat Penelitian BAB IV METODE PENELITIAN Penelitian dilakukan dalam lingkup wilayah Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat

Lebih terperinci

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

V. HASIL DAN PEMBAHASAN V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Hasil Pendugaan Model Model persamaan simultan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ikan tuna Indonesia di pasar internasional terdiri dari enam persamaan

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER PADA MODEL SIMULTAN. Oleh: M. Rondhi, Ph.D

PENDUGAAN PARAMETER PADA MODEL SIMULTAN. Oleh: M. Rondhi, Ph.D PENDUGAAN PARAMETER PADA MODEL SIMULTAN Oleh: M. Rondhi, Ph.D Standar Kompetensi Kompetensi dasar Metode Pembelajaran : Mahasiswa dapat menganalisis model simultan : 1. Mahasiswa menjelaskan contoh perekonomian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. survei SOUT (Struktur Ongkos Usaha Tani) kedelai yang diselenggarakan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. survei SOUT (Struktur Ongkos Usaha Tani) kedelai yang diselenggarakan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder hasil survei SOUT (Struktur Ongkos Usaha Tani) kedelai yang diselenggarakan oleh BPS

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian

III. METODE PENELITIAN. Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian deskriptif. Definisi dari penelitian deskriptif adalah penelitian yang menggambarkan

Lebih terperinci

VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI USAHATANI BELIMBING DEWA

VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI USAHATANI BELIMBING DEWA VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI USAHATANI BELIMBING DEWA 7.1. Analisis Fungsi Produksi Hasil pendataan jumlah produksi serta tingkat penggunaan input yang digunakan dalam proses budidaya belimbing dewa digunakan

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Rancangan Model dan Data yang Digunakan Model yang digunakan dalam studi penelitian ini mengacu pada sejumlah literatur dan sebuah penelitian yang dilakukan sebelumnya

Lebih terperinci

V. GAMBARAN UMUM KERAGAAN BAWANG MERAH Perkembangan Produksi Bawang Merah di Indonesia

V. GAMBARAN UMUM KERAGAAN BAWANG MERAH Perkembangan Produksi Bawang Merah di Indonesia 58 V. GAMBARAN UMUM KERAGAAN BAWANG MERAH 5.1. Perkembangan Produksi Bawang Merah di Indonesia Bawang merah sebagai sayuran dataran rendah telah banyak diusahakan hampir di sebagian besar wilayah Indonesia.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Objek dalam penelitian ini adalah ekspor kayu lapis Indonesia di pasar

BAB III METODE PENELITIAN. Objek dalam penelitian ini adalah ekspor kayu lapis Indonesia di pasar 87 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah ekspor kayu lapis Indonesia di pasar internasional berupa data time series periode 1988-007. Dalam penelitian ini variabel

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian mengenai analisis pendapatan usahatani dan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi cabai merah keriting ini dilakukan di Desa Citapen, Kecamatan Ciawi,

Lebih terperinci

BAB III. METODE PENELITIAN

BAB III. METODE PENELITIAN BAB III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari berbagai sumber. Data deret waktu (time series) meliputi data tahunan dari

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu berkaitan dengan data yang waktu dikumpulkannya bukan (tidak harus) untuk memenuhi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Menurut Sugiyono (2012: 13), penelitian deskriptif

Lebih terperinci

BAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA

BAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA BAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA Pada bagian metodologi penelitian telah dijelaskan bahwa adanya ketidaksamaan satuan antara variabel ekspor CPO dengan

Lebih terperinci

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

V. HASIL DAN PEMBAHASAN 44 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Integrasi Pasar (keterpaduan pasar) Komoditi Kakao di Pasar Spot Makassar dan Bursa Berjangka NYBOT Analisis integrasi pasar digunakan untuk mengetahui bagaimana

Lebih terperinci

Gatak Gatak Gatak Kartasura Kartasura Baki

Gatak Gatak Gatak Kartasura Kartasura Baki III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Penelitian Metode dasar yang digunakan dalam penelitian adalah metode deskriptif analitis. Metode deskriptif analitis yaitu metode yang mempunyai ciri memusatkan

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITAN. Penelitian dilakukan di objek wisata Taman Margasatwa Ragunan, Jakarta

IV. METODOLOGI PENELITAN. Penelitian dilakukan di objek wisata Taman Margasatwa Ragunan, Jakarta IV. METODOLOGI PENELITAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di objek wisata Taman Margasatwa Ragunan, Jakarta Selatan. Penelitian lapang dilakukan selama dua bulan, yaitu Maret-April

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat

BAB II KAJIAN PUSTAKA. dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Runtun Waktu Data runtun waktu (time series) merupakan data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat berupa

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang

METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Pusat Data dan Informasi Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Landasan Teori Bawang merah sangat dibutuhkan sebagai bumbu dapur. Meskipun sering dibutuhkan, tetapi orang tidak mau menanam di pekarangan. Padahal, bawang merah dapat ditanam

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA

II. TINJAUAN PUSTAKA II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Luas Areal Tanaman Perkebunan Perkembangan luas areal perkebunan perkebunan dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan. Pengembangan luas areal

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITIAN

BAB IV. METODE PENELITIAN BAB IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Gapoktan Tani Bersama Desa Situ Udik Kecamatan Cibungbulang Kabupaten Bogor. Pemilihan lokasi dilakukan dengan cara

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 21 III. METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Desa Babakan Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor. Pemilihan tersebut dengan pertimbangan bahwa wilayah tersebut merupakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, penulis akan melaksanakan langkah-langkah sebagai

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, penulis akan melaksanakan langkah-langkah sebagai BAB III METODE PENELITIAN A. Langkah Penelitian Dalam penelitian ini, penulis akan melaksanakan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Merumuskan spesifikasi model Langkah ini meliputi: a. Penentuan variabel,

Lebih terperinci