library(tidyverse)
library(readxl)
library(WDI) # tambahkan library lain jika diperlukanPengaruh Kurs Rupiah Terhadap Volume Ekspor Indonesia ke ASEAN : Singapore
Metode Penelitian Politeknik APP Jakarta
1 Pendahuluan
1.1 Latar belakang
Ekspor merupakan salah satu komponen penting dalam perekonomian Indonesia. Sebagai negara yang memiliki hubungan dagang yang erat dengan kawasan ASEAN, khususnya Singapura, dinamika ekspor Indonesia ke Singapura menjadi perhatian utama. Singapura, selain sebagai mitra dagang, juga berfungsi sebagai hub perdagangan global, menjadikannya pasar strategis bagi produk-produk Indonesia. Salah satu faktor yang memengaruhi kinerja ekspor adalah nilai tukar mata uang (kurs), yang mencerminkan daya beli mata uang domestik terhadap mata uang asing.
Perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS sering kali menjadi isu krusial dalam perdagangan internasional. Ketika Rupiah melemah, barang ekspor Indonesia menjadi lebih murah di pasar internasional, yang seharusnya meningkatkan daya saing ekspor. Namun, fenomena ini tidak selalu linear, karena berbagai faktor lain seperti biaya produksi, kebijakan perdagangan, dan kondisi pasar turut memengaruhi volume ekspor.
Dengan data yang mencakup periode 2015 hingga 2023, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh nilai tukar Rupiah terhadap volume ekspor Indonesia ke Singapura. Pemahaman yang lebih mendalam mengenai hubungan ini akan membantu pemerintah dan pelaku usaha dalam merumuskan kebijakan perdagangan yang lebih efektif.
1.2 Ruang lingkup
Penelitian ini berfokus pada analisis data nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS dan volume ekspor Indonesia ke Singapura selama periode 2015-2023. Ruang lingkup penelitian mencakup: 1. Variabel independen: Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS (kurs tengah). 2. Variabel dependen: Volume ekspor Indonesia ke Singapura (dalam nilai nominal). 3. Metode analisis: Regresi linier sederhana untuk menentukan hubungan antara nilai tukar dan volume ekspor. 4. Wilayah penelitian: Hubungan dagang Indonesia dengan Singapura dalam konteks ASEAN.
1.3 Rumusan masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana pola perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS selama periode 2015-2023? 2. Bagaimana tren volume ekspor Indonesia ke Singapura pada periode yang sama? 3. Apakah nilai tukar Rupiah secara signifikan memengaruhi volume ekspor Indonesia ke Singapura?
1.4 Tujuan penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk: 1. Menganalisis pola perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS selama periode 2015-2023. 2. Mengidentifikasi tren volume ekspor Indonesia ke Singapura pada periode yang sama. 3. Mengukur pengaruh nilai tukar Rupiah terhadap volume ekspor Indonesia ke Singapura melalui analisis regresi linier.
1.5 Package
Ini tidak wajib ada di tulisan anda tapi anda dapat menunjukkan Packages yang digunakan antara lain sebagai berikut:
2 Studi pustaka
Studi pustaka dalam penelitian ini mencakup kajian teori dan hasil penelitian terdahulu terkait pengaruh nilai tukar terhadap volume ekspor. Beberapa teori dan temuan yang relevan antara lain:
Teori Nilai Tukar: Nilai tukar mencerminkan daya beli mata uang suatu negara terhadap mata uang lain dan memengaruhi daya saing produk ekspor. Teori Paritas Daya Beli (Purchasing Power Parity - PPP) menjelaskan hubungan antara nilai tukar dan harga barang internasional.
Hubungan Nilai Tukar dan Ekspor: Depresiasi nilai tukar dapat meningkatkan daya saing ekspor dengan menurunkan harga barang di pasar internasional, namun dapat meningkatkan biaya produksi jika bergantung pada input impor (Krugman & Obstfeld, 2015).
Penelitian Terdahulu: Studi Pratama dan Santoso (2019) menunjukkan hubungan signifikan antara nilai tukar Rupiah dan ekspor ke ASEAN, termasuk Singapura. Wibowo (2020) menemukan bahwa dampak nilai tukar terhadap ekspor bergantung pada jenis komoditas.
Studi pustaka ini memberikan dasar teoritis untuk analisis dalam penelitian, terutama dalam mengukur pengaruh nilai tukar terhadap volume ekspor Indonesia ke Singapura pada periode 2015-2023.
3 Metode penelitian
3.1 Data
| tahun | nilai tukar | ekspor |
|---|---|---|
| 2015 | Rp9,687.66 | 24074000 |
| 2016 | Rp9,584.49 | 24820000 |
| 2017 | Rp9,647.78 | 24034000 |
| 2018 | Rp10,502.41 | 21679000 |
| 2019 | Rp10,315.36 | 19331000 |
| 2020 | Rp10,516.10 | 16558000 |
| 2021 | Rp10,597.95 | 19909000 |
| 2022 | Rp10,728.04 | 18001000 |
| 2023 | Rp11,297.30 | 18212000 |
penelitian ini menggunakan data ekspor dan nilai tukar tahun 2015-2023
3.2 Metode analisis
Metode yang dipilih adalah regresi univariat atau Ordinary Least Square (OLS) dengan 2 variabel independen. Penelitian ini merbaksud mencari hubungan antara ex dan niy. Spesifikasi yang dilakukan adalah:
\[ y_{t}=\beta_0 + \beta_1 x_t+\mu_t \] di mana \(y_t\) adalah hwy dan \(x_t\) adalah cty.
4 Pembahasan
4.1 Pembahasan masalah
| tahun | niy | ex |
|---|---|---|
| 2015 | Rp9,687.66 | 24074000 |
| 2016 | Rp9,584.49 | 24820000 |
| 2017 | Rp9,647.78 | 24034000 |
| 2018 | Rp10,502.41 | 21679000 |
| 2019 | Rp10,315.36 | 19331000 |
| 2020 | Rp10,516.10 | 16558000 |
| 2021 | Rp10,597.95 | 19909000 |
| 2022 | Rp10,728.04 | 18001000 |
| 2023 | Rp11,297.30 | 18212000 |
Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara fluktuasi nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS dengan volume ekspor Indonesia ke Singapura selama periode 2015-2023. Secara umum, ketika nilai tukar Rupiah melemah, volume ekspor cenderung menunjukkan penurunan. Temuan ini mengindikasikan bahwa pelemahan nilai tukar tidak selalu memberikan keuntungan bagi ekspor, khususnya jika barang ekspor memerlukan bahan baku impor yang harganya menjadi lebih mahal. Faktor lain seperti kebijakan perdagangan, permintaan pasar, dan kondisi ekonomi global juga turut memengaruhi kinerja ekspor selama periode penelitian.
4.2 Analisis masalah
Hasil regresinya adalah
library(readxl)
list.files(pattern = "DATA MINI TA.xlsx")character(0)dat<-read_excel("/Users/rizalfahmi20/Downloads/DATA MINI TA.xlsx")
reg<-lm(niy~ex,data=dat)
summary(reg)
Call:
lm(formula = niy ~ ex, data = dat)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-472.89 -143.37 -80.72 145.87 573.32
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.364e+04 8.121e+02 16.80 6.48e-07 ***
ex -1.602e-04 3.880e-05 -4.13 0.00441 **
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 332.8 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.709, Adjusted R-squared: 0.6674
F-statistic: 17.05 on 1 and 7 DF, p-value: 0.004406dat<-read_excel("/Users/rizalfahmi20/Downloads/DATA MINI TA.xlsx")
reg<-lm(niy~ex,data=dat)
summary(reg)
Call:
lm(formula = niy ~ ex, data = dat)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-472.89 -143.37 -80.72 145.87 573.32
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.364e+04 8.121e+02 16.80 6.48e-07 ***
ex -1.602e-04 3.880e-05 -4.13 0.00441 **
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 332.8 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.709, Adjusted R-squared: 0.6674
F-statistic: 17.05 on 1 and 7 DF, p-value: 0.004406ggplot(dat, aes(x = ex, y = niy)) +
geom_point(color = "blue", size = 3) + # Titik scatter
geom_smooth(method = "lm", color = "red", se = TRUE) + # Garis regresi linier
labs(
title = "Scatterplot ex vs niy dengan Garis Regresi",
x = "ex (Variabel Independen)",
y = "niy (Variabel Dependen)"
) +
theme_minimal() `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis regresi linier yang Anda tampilkan, berikut adalah kesimpulan yang dapat diambil:
1. Intercept (Konstanta): Nilai intercept adalah 13.640, dengan standard error sebesar 812.1. Ini menunjukkan nilai perkiraan dari variabel terikat (niy) saat nilai variabel independen (ex) adalah 0. 2.Koefisien ex (variabel independen): Koefisien untuk ex adalah -0.0001602, yang menunjukkan adanya hubungan negatif antara nilai eksport (ex) dan niy (variabel terikat). Artinya, setiap kenaikan satu unit dalam ex akan mengurangi nilai niy sebesar 0.0001602. 3. Uji Signifikansi (p-value): a. p-value untuk intercept sangat kecil (6.48e-07), yang menunjukkan bahwa intercept secara signifikan berbeda dari 0. b. p-value untuk ex adalah 0.00441, yang lebih kecil dari 0.05, sehingga koefisien ex signifikan secara statistik, menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara eksport (ex) terhadap niy. 4. Koefisien Determinasi (R-squared): a. Nilai R-squared sebesar 0.709 menunjukkan bahwa sekitar 71% variasi dalam niy dapat dijelaskan oleh variabel ex dalam model ini. b. Nilai Adjusted R-squared sebesar 0.6674 menunjukkan bahwa setelah memperhitungkan jumlah variabel, model masih memberikan penjelasan yang baik terhadap variasi dalam niy. 5. Uji F: F-statistik sebesar 17.05 dengan p-value 0.004406 menunjukkan bahwa model secara keseluruhan signifikan.
Kesimpulan: Terdapat pengaruh negatif yang signifikan antara volume ekspor (ex) dan niy. Model ini cukup baik dalam menjelaskan variasi pada niy dengan R-squared sebesar 71%.
6 Referensi
Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik ekspor Indonesia ke Singapura 2021. Bank Indonesia. (2020). Data nilai tukar rupiah terhadap SGD tahun 2020. Purba, S., et al. (2021). Teori perdagangan internasional dan pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi dan volume ekspor Indonesia. Jurnal Ekonomi, 15(2), 34-45.