BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Impor Beras 2.1.1 Pengertian Beras
advertisement
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Impor Beras 2.1.1 Pengertian Beras Beras adalah bagian butir padi (gabah) yang telah dipisah dari sekam. Sekam (Jawa merang) secara anatomi disebut palea (bagian yang ditutupi) dan lemma (bagian yang menutupi). Pada salah satu tahap pemrosesan hasil panen padi, gabah digiling sehingga bagian luarnya (kulit gabah) terlepas dari isinya. Bagian isi inilah yang berwarna putih, kemerahan, ungu, atau bahkan hitam, yang disebut beras (Wikipedia, 2012). 2.1.2 Pengertian Impor Menurut Amir (1999) impor merupakan suatu kegiatan memasukkan barangbarang dari luar negeri sesuai dengan ketentuan pemerintah ke dalam peredaran dalam masyarakat yang dibayar dengan mempergunakan valuta asing. 2.1.3 Pola Impor di Indonesia Jenis dan volume kebutuhan masyarakat berbeda dari waktu ke waktu. Begitu pula perimbangan kemampuan pasok antara produksi dalam negeri dengan kemampuan pasok dari luar negeri. Setelah diberlakukannya undang-undang penanamanan modal di dalam negeri maka pola impor Indonesia berturut-turut terdiri dari barang konsumsi, bahan baku, dan kemudian disusul dengan barang modal. Perubahan ini antara lain sebagai akibat keberhasilan kebijakan industrialisasi di Indonesia yang menitikberatkan pada pertumbuhan industri barang konsumsi atau yang lebih dikenal dengan industri substitusi impor (Amir, 1999). 2.1.4 Pelaksanaan Impor Beras Beras merupakan komoditi strategis sebagai bahan pangan bagi masyarakat Indonesia, sehingga kegiatan produksi, penyediaan, pengadaan dan distribusi beras menjadi sangat penting dalam rangka ketahanan pangan, peningkatan pendapatan dan kesejahteraan petani, dalam rangka stabilitas kepentingan Universitas Sumatera Utara konsumsi masyarakat secara umum. Oleh karena itu, Menteri Perdagangan Republik Indonesia memandang perlu mengatur ketentuan tersebut melalui Surat15 Keputusan Menperindag Nomor 19/M-DAG/PER/3/2014 , tentang Ketentuan Ekspor dan Impor Beras, antara lain: 1. Impor Beras adalah kegiatan memasukkan beras ke dalam pabean. 2. Impor Beras untuk keperluan stabilisasi harga, penanggulangan keaadaan darurat, masyarakat miskin dan pengadaan Beras dari luar negeri sebagai cadangan yang sewaktu-waktu dapat dipergunakan oleh Pemerintah. 3. Impor Beras untuk keperluan tertentu adalah pengadaan beras dariluar negeri terkait dengan faktor kesehatan, konsumsi khusus atau segmen tertentu, dan untuk memenuhi kebutuhan bahan beku/penolong industri yang tidak atau belum sepenuhnya dapat dipenuhi dari sumber dalam negeri. 4. Beras hanya dapat diimpor oleh importir yang telah mendapat pengakuan sebagai Importir Produsen Beras, selanjutnya disebut IP Beras, dan oleh importir yang telah mendapat penunjukan sebagai Importir Terdaftar Beras, selanjutnya disebut sebagai IT Beras. 5. Impor beras dilarang dalam masa 1 (satu) bulan sebelum panen raya, selama panen raya dan 2 (dua) bulan setelah panen raya. 6. Beras yang diimpor oleh IP Beras hanya boleh dipergunakan sebagai bahan baku untuk proses produksi industri yang dimilikinya dan dilarang diperjualbelikan maupun dipindahtangankan. 7. Setiap kali importasi beras oleh IT Beras harus mendapat persetujuan impor terlebih dahulu dari Direktur Jenderal Bina Pengolahan dan Pemasaran Hasil Pertanian (BPPHP), mengenai jumlah dan jenis beras, pelabuhan tujuan dan waktu pengimporan. 8. Pelaksanaan setiap importasi beras oleh IP Beras atau IT Beras wajib terlebih dahulu dilakukan verifikasi atau penelusuran teknis di negara muat barang 2.2 Harga Impor Beras Sesuai dengan peraturan impor Indonesia, harga impor beras dihititung dengan menggunakan metode Cost Insurance Freight (CIF). CIF merupakan harga barang sampai pelabuhan tujuan dan kondisi dimana penjual atau eksportir Universitas Sumatera Utara menanggung semua biaya pengapalan sampai ke pelabuhan tujuan dan ekpsortir wajib menutup asuransi dengan membayar premi asuransi. 2.3 Produksi Beras Produksi merupakan hasil akhir dari proses atau aktivitas ekonomi dengan memanfaatkan beberapa masukan atau input. Dengan pengertian ini dapat dipahami bahwa kegiatan produksi adalah mengkombinasi berbagai input atau masukan untuk menghasilkan input (Joersen, 2003). Oleh sebab itu Produksi Beras yang akan di bahas merupakan hasil akhir aktifitas pertanian tahunan indonesia untuk beras hasil petani lokal Indonesia. 2.4 Nilai Kurs (Rupiah Terhadap Dolar) Kurs (exchange rate) adalah harga sebuah mata uang dari sutu negara yang diukur atau dinyatakan dalam mata uang lainnya. Kurs memainkan peranan penting dalam keputusan-keputusan pembelanjaan, Karena kurs memungkinkan kita menerjemahkan harga-harga dari berbagai negara ke dalam satu bahasa yang sama. Bila semua kondisi lainnya tetap, depresiasi mata uang dari suatu negara terhadap segenap mata uang lainnya (kenaikan harga valuta asing bagi negara yang bersangkutan) menyebabkan ekspornya lebih murah dan impornya lebih mahal. Sedangkan apresiasi (penurunan harga valuta asing di negara yang bersangkutan) membuat ekspornya lebih mahal dan impornya lebih murah. 2.5 Regresi Linier Berganda Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan bahwa orang tua yang tinggi akan mempunyai anak yang tinggi dan orang tua yang pendek akan mempunyai anak yang pendek juga, tetapi ratarata tinggi badan anak yang lahir dari orang tua dengan tinggi badan tertentu cenderung bergerak atau regress ke arah rata-rata tinggi badan anak seluruh populasi tersebut (Hakim Abdul, 2004). Pengertian dari analisis regresi adalah suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua variabel atau lebih yaitu variabel bebas dan variabel terikat. Variabel bebas adalah variabel yang nilai- Universitas Sumatera Utara nilainya tidak bergantung pada variabel lainnya, biasanya disimbolkan dengan X. Variabel ini digunakan untuk meramalkan atau menerangkan nilai dari variabel yang lain. Variabel terikat adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lainnya, biasanya disimbolkan dengan Y. Variabel itu merupakan variabel yang diramalkan atau menerangkan nilainya (Hasan, 1999). Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisa regresi. Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel terikat dengan variabel bebas mempunyai sifat hubungan sebab akibat.Analisis regresi linier digunakan untuk: 1. Menentukan hubungan fungsional antar variabel terikat dengan bebas. Hubungan fungsional ini dapat disebut sebagai persamaan garis regresi yang berbentuk linier. 2. Meramalkan atau menduga nilai dari satu variabel dalam hubungannya dengan variabel lain yang diketahui melalui persamaan garis regresinya. Analisis regresi terdiri dari dua bentuk yaitu: 1. Analisis Regresi Linier Sederhana 2. Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi linier sederhana adalah bentuk regresi dengan model yang bertujuan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel, yakni variabel terikat dan variabel bebas.Sedangkan analisis regresi linier berganda adalah bentuk regresi dengan model yang memiliki hubungan antara satu variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. 2.5.1 Bentuk Umum Regresi Linier Berganda Regresi linier berganda adalah untuk meramalkan pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap satu variabel tak bebas. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah: di mana : ΕΆ = ππ0 + ππ1 π₯π₯1 + ππ2 π₯π₯2 + β― + ππππ π₯π₯ππ (2.1) Y = variabel tak bebas X = variabel bebas ππ0 , ππ1 , … , ππππ = koefisien yang mempengaruhi veriabel Universitas Sumatera Utara Dalam penelitian ini menggunakan tiga variabel bebas, maka bentuk umum regresi linier berganda untuk satu variabel terikat dan tiga variabel bebas adalah: ΕΆ = ππ0 + ππ1 ππ1 + ππ2 ππ2 + ππ3 ππ3 (2.2) Besarnya b 0 , b 1 , b 2 , dan b 3 dapat ditentukan dengan menggunakan empat persamaan berikut ini: ∑ ππ = ππ ππ0 + ππ1 ∑ ππ1 + ππ2 ∑ ππ2 + ππ3 ∑ ππ3 β€ ∑ ππ1 ππ = ππ0 ∑ ππ1 + ππ1 ∑ ππ1 2 + ππ2 ∑ ππ1 . ππ2 + ππ3 ∑ ππ1 . ππ3 β₯ ∑ ππ2 ππ = ππ0 ∑ ππ2 + ππ1 ∑ ππ1 . ππ2 + ππ2 ∑ ππ2 2 + +ππ3 ∑ ππ2 . ππ3 β₯ β₯ ∑ ππ3 ππ = ππ0 ∑ ππ3 + ππ1 ∑ ππ1 . ππ3 + ππ2 ∑ ππ2 . ππ3 + +ππ3 ∑ ππ3 2 β¦ 2.5.2 (ππ. ππ) Pengujian Regresi Linier Ganda Setelah mendapat harga koefisien regresinya, maka harga-harga tersebut dapat pula digunakan untuk menghitung korelasi ganda. Dengan kata lain, kita dapat mengaitkan hasil-hasil perhitungan analisis regresi ganda dengan perhitungan analisis korelasi ganda. Sesuai dengan persamaan (2.1), diadakan pengujian regresi berganda dengan hipotesis : π»π»0 βΆ πππ¦π¦.π₯π₯ 1 .π₯π₯ 2 = 0 π»π»1 βΆ πππ¦π¦.π₯π₯ 1 .π₯π₯ 2 ≠ 0 Kriteria pengujan hipotesanya: Jika πΉπΉβππππππππππ ≥ πΉπΉπ‘π‘π‘π‘π‘π‘π‘π‘π‘π‘ , maka π»π»0 ditolak dan π»π»1 diterima Jika πΉπΉβππππππππππ < πΉπΉπ‘π‘π‘π‘ ππππππ , maka π»π»0 diterima dan π»π»1 ditolak πΉπΉβππππππππππ dapat diketahui melalui persamaan berikut: πΉπΉβππππππππππ = π½π½π½π½ ππππππ ππ π½π½π½π½ ππππππ ππ −ππ−1 (2.4) Untuk menguji model regresi yang terbentuk, diperlukan dua macam jumlah kuadrat (JK) yaitu JK untuk regresi (π½π½π½π½ππππππ ) dan JK untuk sisa (π½π½π½π½ππππππ ) yang akan didapatkan setelah mengetahui nilai-nilai berikut: di mana: π½π½π½π½ππππππ π₯π₯1ππ π₯π₯2ππ π₯π₯3ππ π½π½π½π½ππππππ = ππ1 ∑ π₯π₯1ππ π¦π¦ + ππ2 ∑ π₯π₯2ππ π¦π¦ + ππ3 ∑ π₯π₯3ππ π¦π¦ (2.5) = jumlah kuadrat regresi = ππ1ππ − πποΏ½1ππ = ππ2ππ − πποΏ½2ππ = ππ3ππ − πποΏ½3ππ Universitas Sumatera Utara π½π½π½π½res = ∑(ΕΆ − Y)² di mana: (2.6) π½π½π½π½ππππππ = jumlah kuadrat residu 2.6 Koefisien Determinasi Koefisein determinasi adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan antara pengaruh dua variabel. Nilai koefisien determinasi menunjukkan persentase variasi nilai variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan. Besarnya koefisien determinasi (R2) dapat dicari menggunakan formulasi sebagai berikut: π½π½π½π½ ππππππ π π 2 = ∑(π¦π¦)2 di mana: (2.7) R2 = besarnya koefisien determinasi sampel 2.7 Koefisien Korelasi Koefisien korelasi merupakan ukuran kedua yang dapat digunakan untuk mengetahui bagaimana keeratan hubungan anatara suatu variabel dengan variabel lain. Jika koefisien korelasi berhubungan dengan sampel yang digunakan maka koefisien korelasi besarnya adalah akar koefisien determinasi. Maka persamaan koefisien korelasi adalah: πππ₯π₯π₯π₯ = ππ ∑ ππ ππππ ππππ −∑ ππ ππππ ∑ ππππ οΏ½ππ ∑ ππ ππππ ²−(∑ ππ ππππ )2 −οΏ½ππ ∑ ππππ 2 −(∑ ππππ )2 (2.8) di mana: πππ₯π₯π₯π₯ = Koefisien korelasi antara Y dan X ππππππ = Variabel bebas ππππ = Variabel terikat Nilai r selalu terletak antara −1 dan 1, sehingga nilai ππ tersebut dapat ditulis −1 ≤ ππ ≤ +1. Untuk ππ = +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara X dan Y, sebaliknya jika ππ = −1, berarti korelasi negatif sempurna antara X dan Y, sedangkan ππ = 0, berarti tidak ada korelasi antara X dan Y. Jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positif. Tetapi jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti oleh Universitas Sumatera Utara penurunan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel berikut: Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Besarnya Nilai ππ 0,80 < ππ ≤ 1,00 0,60 < ππ ≤ 0,80 0,40 < ππ ≤ 0,60 0,20 < ππ ≤ 0,40 ππ ≤ 0,20 Interpretasi Sangat Tinggi Tinggi Sedang Rendah Sangat Rendah Universitas Sumatera Utara