Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 5, Mei 2024
ANALISA MULTI FAKTOR TERHADAP PENINGKATAN
VALUE PENJUALAN BATUBARA INDONESIA UNTUK EKSPOR
Mohammad Bimo Husodo1*, Iwan
Vanany2
Institut Teknologi Sepuluh
Nopember, Surabaya, Indonesia1,2
Email: [email protected]*
Abstrak
Tingginya permCCCintaan batubara memberikan prospek pasar yang menarik
bagi para eksportir batubara Indonesia. Penelitian
ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor tertentu terhadap
peningkatan nilai penjualan batubara untuk ekspor di Indonesia selama periode
2019-2022. Faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam penelitian ini meliputi
nilai tukar rupiah, produksi batubara, permintaan batubara dalam negeri, dan
harga acuan batubara serta penggunaan renewable energy. Metode analisis
regresi linier berganda digunakan untuk menguji hubungan antara
variabel-variabel ini dengan peningkatan nilai penjualan batubara untuk ekspor.
Faktor lain yang mempengaruhi adalah permsalahan geopolitik yang mencakup
perang/invasi suatu negara, perang dagang, perang mata uang dan perubahan
teknologi untuk energi terbarukan. Metode Analytic Heirarky
Process
(AHP) digunakan untuk menguji hubungan antara
variabel-variabel terhadap nilai penjualan batubara untuk ekspor. Hasil
penelitian ini dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pemerintah Indonesia
dan pemangku kepentingan terkait dalam mengelola sektor batubara, serta dapat digunakan
sebagai dasar untuk perumusan kebijakan yang lebih efektif dalam memaksimalkan
penerimaan negara dari sumber daya alam ini dan meningkatkan daya saing
industri batubara Indonesia di pasar internasional.
Kata
Kunci:
Batubara, Ekspor, Nilai Tukar Rupiah, Produksi Batubara, Permintaan Batubara,
Harga Acuan Batubara
Abstract
The high demand for coal presents attractive market prospects for
Indonesian coal exporters. This
research aims to analyze the influence of specific factors on the increase in
the value of coal sales for export in Indonesia during the period 2019-2022.
The factors considered in this study include the exchange rate of the rupiah,
coal production, domestic coal demand, coal benchmark prices, and the use of
renewable energy. Multiple linear regression analysis is employed to test the
relationship between these variables and the increase in the value of coal
sales for export. Other influencing factors are geopolitical issues, including
war/invasion of a country, trade wars, currency wars, and changes in technology
for renewable energy. The Analytic Heirarky Process (AHP) method is used to
test the relationships between variables and the value of coal sales for
export. The results of this research can provide valuable insights for the
Indonesian government and stakeholders in managing the coal sector.
Additionally, it can serve as a basis for formulating more effective policies
to maximize state revenue from this natural resource and enhance the
competitiveness of the Indonesian coal industry in the international market.
Keywords: Coal, Exports, Rupiah Exchange Rate, Coal
Production, Coal Demand, Coal Reference Price
Pendahuluan
Indonesia memiliki cadangan
batubara sebesar 35,05 Miliyar ton pada akhir tahun 2022 yang membawa Indonesia
ke dalam peringkat 6 (enam) cadangan batubara terbesar di dunia (Nasution, 2022). Pulau Kalimantan menyumbang 66% dari total seluruh
cadangan batubara di Indonesia.
Dengan jumlah cadangan yang
besar, tidak heran Indonesia menjadi produsen batubara ke-4 terbesar di dunia
pada tahun 2022 dengan total produksi sebesar 663 Juta Ton dan menjadi
eksportir batubara terbesar di dunia dengan total 465,34 Juta Ton batubara
Indonesia diekspor pada tahun 2022 ke lebih dari 35 negara atau sebesar 74%
dari total produksi tersebut di ekspor (Juniarty, 2022).
Perdagangan internasional
terjadi karena ada permintaan dan penawaran dari negara-negara asing terkait
dengan kebutuhan produk tertentu yang dihasilkan oleh suatu negara. Dengan
adanya perdagangan internasional, hal ini akan meningkatkan cadangan devisa
negara
(Gaspar, 2020). Dalam menjalankan
industri, ketersediaan bahan bakar untuk menggerakkan mesin industri sangat
penting. Oleh karena itu, setiap negara berupaya untuk memastikan pasokan
energi yang memadai untuk menjaga kelangsungan kegiatan industri (Salvatore, 2007). Indonesia memiliki peran yang signifikan
dalam pasar batubara dunia, sebagai salah satu eksportir terbesar. Seiring
berjalannya waktu, ekspor batubara telah menjadi salah satu penyumbang utama
pendapatan negara melalui penerimaan negara bukan pajak (royalti batubara).
Dalam ini, penelitian mengenai faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan negara
bukan pajak (royalti batubara) dan peningkatan value penjualan batubara untuk
ekspor menjadi semakin penting (Lestari et al., 2019).
Berdasarkan data yang dirilis
oleh Badan Pusat Statistik, tujuan utama ekspor batubara Indonesia adalah
India, dengan jumlah mencapai 895,529 juta ton. Menurut BP Statistical Review
of World Energy, Indonesia saat ini menempati peringkat ke-10 dalam cadangan
batubara global, dengan persentase sekitar 3,1% dari total cadangan batubara
global. Lebih lanjut, ekspor batubara Indonesia membentuk sekitar 70 hingga 80
persen dari produksi total, sedangkan sisanya dijual di pasar domestik. Namun,
penjualan dalam negeri tidak begitu signifikan karena konsumsi batubara di
Indonesia relatif rendah, mendorong negara ini untuk melakukan ekspor batubara.
Volume ekspor batubara dan pemenuhan konsumsi nasional bergantung pada produksi
batubara Indonesia. Informasi dari Asosiasi Pertambangan Batubara Indonesia
(APBI-ICMA) dan Kementerian ESDM tahun 2020 mencatat fluktuasi ekspor batubara
Indonesia selama sepuluh tahun terakhir, dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti
penurunan ekonomi global, penurunan permintaan batubara, dan peraturan
pemerintah (Majid & Sukim, 2021).
Produksi dan ekspor memiliki
korelasi positif, di mana peningkatan produksi mengakibatkan peningkatan volume
batubara yang dapat diekspor (Airlangga, 2007). Kumbayana (2015) menambahkan bahwa fluktuasi harga batubara sangat
tergantung pada kualitas batubara yang dihasilkan. Jumlah ekspor mencerminkan
penawaran perdagangan, sesuai dengan temuan Komalasari (2022) yang menyatakan bahwa produksi memiliki dampak
positif pada penawaran ekspor, menjadikannya salah satu faktor utama yang
mempengaruhi ekspor. Persediaan melimpah dan murah secara insentif serta
mengimpor barang yang produksinya menggunakan faktor produksi dengan persediaan
langka dan mahal secara insentif (Rizki & Setiawan, 2022).
Menurut Lipsey (2001) terdapat hubungan positif antara harga komoditas dan
jumlah penawaran komoditas tersebut, di mana peningkatan harga akan
meningkatkan jumlah komoditas yang ditawarkan. Selain itu, nilai tukar juga
berpengaruh terhadap aktivitas ekspor. Pengaruh nilai tukar terhadap ekspor
adalah jika nilai tukar Rupiah menguat (apresiasi), maka ekspor akan cenderung
menurun karena harga komoditas ekspor menjadi lebih mahal di pasar
internasional. Sebaliknya, jika nilai tukar Rupiah melemah (depresiasi), maka
ekspor akan meningkat karena harga komoditas ekspor menjadi lebih terjangkau
bagi importir asing, mendorong mereka untuk membeli komoditas ekspor Indonesia.
Model Mundell Fleming dalam Froyen (2003) menjelaskan bahwa peningkatan nilai tukar akan
mengakibatkan peningkatan ekspor, menunjukkan adanya hubungan positif antara
kegiatan ekspor dan nilai tukar. Wulandari (2014) juga berpendapat bahwa nilai tukar memiliki korelasi
positif dengan ekspor.
Faktor yang lain yang
mempengauhi nilai ekspor batu bara adalah faktor geopolitik. Faktor geopolitik melibatkan analisis kekuatan
dan dinamika antarnegara, strategi geopolitik suatu wilayah, kontrol terhadap
sumber daya alam, serta peran kekuatan besar dalam membentuk dan mempengaruhi
urusan internasional (Hanif & Taufiq, 2023).
Geopolitik dapat membantu menjelaskan konflik dan kerjasama antarnegara,
pembentukan aliansi, serta perubahan dinamika kekuasaan di tingkat global.
Dalam konteks ekspor batu
bara, geopolitik memiliki keterkaitan erat dengan nilai ekspor batu bara suatu
negara. Salah satu aspeknya adalah terjadinya perang atau invasi suatu negara.
Konflik bersenjata dapat mengganggu pasokan dan distribusi batu bara dari suatu
wilayah, mengakibatkan ketidakpastian dalam pasokan energi global. Selain itu,
perang dagang juga dapat memengaruhi perdagangan batu bara antar negara, dengan
adanya kebijakan tarif atau pembatasan ekspor yang dapat mempengaruhi pasokan
dan harga batu bara (Nurcahyaningsih et al., 2022).
Perang mata uang juga dapat
berdampak pada perdagangan batu bara. Fluktuasi nilai tukar mata uang dapat
memengaruhi harga batu bara di pasar internasional dan dapat menciptakan
tantangan ekonomi bagi negara-negara yang sangat bergantung pada ekspor batu
bara (Pratama et al., 2016). Selain itu, perubahan teknologi untuk energi
terbarukan memiliki dampak besar terhadap permintaan batu bara (Rahmawan, 2019). Negara-negara yang beralih ke sumber energi
terbarukan dapat mengurangi ketergantungan pada batu bara, sedangkan
negara-negara yang masih mengandalkan batu bara mungkin menghadapi tekanan
untuk beradaptasi dengan tren energi terbarukan.
Selama periode 2019-2022,
Indonesia mengalami perubahan signifikan di sektor ekonomi dan dampak global.
Oleh karena itu, penelitian dilakukan untuk memahami bagaimana faktor ekonomi
dan global memengaruhi ekspor batubara. Variabel ekonomi melibatkan nilai
tukar, produksi, permintaan, harga, dan energi terbarukan, sedangkan faktor
global mencakup perang, perang dagang, perang mata uang, dan teknologi energi
terbarukan. Penelitian berjudul "Analisis Multi Faktor Terhadap
Peningkatan Value Penjualan Batubara Indonesia Untuk Ekspor" bertujuan
menjawab pertanyaan tentang pengaruh variabel tersebut. Tujuan melibatkan
pemahaman dampak nilai tukar, produksi, permintaan, harga, dan energi terhadap
ekspor batubara serta faktor global dalam peningkatan value penjualan.
Manfaatnya melibatkan kontribusi akademis, informasi kebijakan, pemangku
kepentingan industri, pemahaman risiko, dan menjadi dasar penelitian lanjutan.
Batasan penelitian mencakup periode 2019-2022, faktor ekonomi tertentu, dan
penggunaan metode analisis kuantitatif dan kualitatif.
Metode Penelitian
Metodologi penelitian
ini menggunakan pendekatan deskriptif dan kuantitatif untuk mengeksplorasi
faktor-faktor yang memengaruhi peningkatan nilai penjualan batubara ekspor di
Indonesia. Pendekatan deskriptif memberikan gambaran sistematis tentang situasi
dan populasi, melibatkan variabel-variabel terkait (Abubakar, 2021). Sementara itu, pendekatan kuantitatif
mengandalkan data sekunder resmi untuk menganalisis dampak faktor-faktor
tersebut. Analisis data melibatkan metode regresi linier berganda dan Analytic
Heirarky Process (AHP) untuk memahami interaksi kompleks antar variabel.
Unit analisis terbagi
menjadi lima fokus utama, termasuk nilai tukar rupiah, produksi batubara,
permintaan ekspor, harga acuan, dan penggunaan energi terbarukan. Sampel
diambil dari perusahaan pertambangan batubara dengan Izin Usaha Pertambangan
(IUP) tahap Operasi Produksi, menggunakan metode purposive sampling. Analisis
data melibatkan uji statistik deskriptif, uji asumsi klasik, analisis korelasi,
dan uji hipotesis untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen.
Penerapan AHP
memungkinkan pembobotan variabel-variabel berdasarkan tingkat pengaruhnya,
membantu identifikasi faktor utama dan prioritas. Meskipun penelitian ini
memberikan wawasan mendalam, perlu dicatat bahwa ketergantungan pada data sekunder
dapat membatasi akurasi dan ketepatan waktu. Oleh karena itu, interpretasi
hasil dan rekomendasi harus dilakukan dengan hati-hati, mempertimbangkan
keterbatasan tersebut. Metodologi ini diharapkan memberikan pandangan yang
komprehensif bagi pemangku kepentingan di sektor pertambangan batubara dan
pemerintah.
Hasil dan Pembahasan
Analisis
data dan pembahasan pada penelitian ini yaitu meliputi Analytic Heirarky Process dan Analisis regresi tentang multifaktor Terhadap
Peningkatan Value Penjualan Batubara Indonesia Untuk Ekspor dengan beberapa
faktor yaitu nilai tukar, volume produksi, permintaan, fluktuasi harga,
penggunaan energi terbarukan, perang/invasi suatu negara, perang dagang, perang
mata uang, dan perubahan teknologi. Setelah dilakukan analisis di atas, adapun
langkah selanjutnya memberikan alternatif dari hubungan tiap-tiap variabel
dalam meningkatkan value penjualan batu bara Indonesia untuk ekspor.
A.
Analisis Statistik Deskriptif
Salah
satu pengolahan data dalam penelitian explanatory adalah menggunakan statistik
deskriptif. Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data dan
meringkas data yang diteliti. Penggunaan statistik deskriptif dapat mempermudah
pengamatan melalui perhitungan data, rata-rata data, dan standart deviasi,
sehingga diperoleh gambaran data-data penelitian secara garis besar.
Nilai
minimum variabel menunjukkan nilai terendah dan nilai maksimum variabel
menunjukkan nilai tertinggi dari masing-masing variabel. Rata-rata data (Mean)
menggambarkan kisaran nilai data sedangkan nilai standar deviasi (Standard
Deviation) menunjukkan penyebaran dari suatu data terhadap rata-rata data
tersebut. Semakin kecil nilai standar deviasi maka nilai data akan semakin
dekat tersebar dengan nilai rata-rata. Sebaliknya, semakin besar nilai standar
deviasi, maka nilai-nilai data akan semakin jauh tersebar dari nilai
rata-ratanya. Terdapat enam variabel yang akan dianalisis
dalam penelitian ini, yaitu nilai ekspor batu bara sebagai variabel terikat, nilai tukar Rupiah,
produksi batubara, permintaan batubara dalam negeri, harga batubara acuan, dan Penggunaan Energi
terbarukan sebagai variabel bebas.
Pengukuran statistik deskriptif pada penelitian ini dilakukan dengan
memanfaatkan program MS Windows Excel 2013. Periode pengujian sampel dalam
penelitian ini dilakukan pada suatu periode pengamatan yang berkelanjutan (time
series) selama sepuluh tahun yaitu dari tahun 2019 hingga 2023.
B.
Uji Asumsi Klasik
Syarat pendugaan model regresi linear berganda yang baik adalah dengan terpenuhinya empat asumsi klasik.
Pengujian empat asumsi klasik ini dimaksudkan untuk memastikan bahwa model yang diperoleh benar-benar memenuhi asumsi dasar dalam analisis regresi linear berganda.
Uji Asumsi Klasik yang akan dilakukan dalam
penelitian ini yaitu Uji Normalitas, Uji Autokorelasi, Uji Multikolinearitas,
dan Uji Heteroskedastisitas.
Uji Normalitas dilakukan pada model regresi dengan
tujuan untuk mengevaluasi apakah variabel bebas dan terikat memiliki distribusi
normal. Pengujian dilakukan menggunakan grafik Normal P-P Plot dan Uji
Kolmogorov-Smirnov. Berdasarkan hasil grafik,
terlihat bahwa data residual menyebar secara normal, dan nilai Asymp. Sig
(2-tailed) dari uji Kolmogorov-Smirnov juga menunjukkan distribusi normal
(0,697 > 0,05). Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa asumsi normalitas
terpenuhi.
Uji Autokorelasi dilakukan untuk menilai korelasi
antara residual pada periode t dengan periode sebelumnya. Uji Durbin-Watson menghasilkan nilai 2,776, yang
tidak berada dalam daerah adanya atau tidak adanya autokorelasi. Untuk
memastikan, dilakukan uji Run Test yang menunjukkan Asymp. Sig (2-tailed)
sebesar 1, menunjukkan bahwa residual bersifat random, sehingga tidak terdapat
autokorelasi dalam model regresi.
Uji Heteroskedastisitas menggunakan
grafik Scatterplot menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak tanpa
membentuk pola tertentu, menunjukkan bahwa tidak ada heteroskedastisitas dalam
model regresi.
Uji Multikolinearitas dilakukan untuk mengevaluasi
keterkaitan antar variabel bebas. Nilai tolerance dan
VIF. Semua nilai tolerance > 0,1 dan VIF < 10, menunjukkan tidak adanya
multikolinearitas antar variabel bebas dalam model regresi.
C.
Analisis Regresi Linier Berganda
Model regresi linier berganda digunakan untuk
mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas, yaitu niali tukar Rupiah (X1),
produksi batubara (X2), permintaan batubara dalam negeri (X3), harga batubara
acuan (X4) dan penggunaan energi terbarukan (X5) terhadap variabel terikat
yaitu ekspor batubara (Y). Dengan menggunakan bantuan SPSS 25.0 didapat model
regresi seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Analisis Regresi linier
Coeeficientsa
|
Model |
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
|
B |
Std. Error |
Beta |
|||
|
1 (Constant) |
.077 |
1.237 |
|
.062 |
.953 |
|
X1 |
.160 |
.108 |
.058 |
1.483 |
.198 |
|
X2 |
.839 |
.081 |
.761 |
10.416 |
.000 |
|
X3 |
.023 |
.078 |
.014 |
.299 |
.777 |
|
X4 |
.199 |
.055 |
.237 |
3.599 |
.016 |
|
X5 |
.021 |
.051 |
.015 |
.300 |
.000 |
a. Dependent
Variable: Y
Berdasarkan pada tabel 1 didapatkan persamaan model
regresi linier sebagai berikut:
Y = 0,077 + 0,160X1 + 0,839X2 + 0,023X3 + 0,199X4 + 0,021X5
D.
Analytic Heirarky Process
Hasil yang
diharapkan dari tahap ini adalah pemahaman yang lebih mendalam mengenai
bagaimana setiap kriteria berinteraksi satu sama lain. Hubungan yang saling
tergantung antar kriteria ini nantinya akan menjadi dasar untuk membangun
jaringan keputusan (decision network) yang akan
digunakan dalam proses perbandingan berpasangan (pairwise comparison).
Dengan
menggunakan metode perbandingan berpasangan, dapat memetakan dan mengukur hubungan relatif
antara kriteria dan subkriteria dan membantu dalam proses pengambilan keputusan yang lebih informatif
dan lebih terinformasi. Berikut hasil dari Analytic Heirarky Process (AHP):
Gambar 1. Diagram Analytic Heirarky Process
Pada
identifikasi hubungan antar alternative dan sub alternative terdapat dua jenis hubungan antar kriteria/sub-kriteria tersebut, yaitu inner dependence dan outer
dependence. Inner dependence merupakan hubungan yang terjadi antar subkriteria
di dalam kriteria yang sama. Pada Gambar 1 dapat dilihat ada hubungan inner dependence pada kriteria perang atau invasi
pada suatu negara dengan perang dagang dalam alternative Prioritas negara yang tidak terlibat dalam perang
dagang. Seperti, perang atau invasi suatu negara
mempengaruhi perang dagang yang terbentuk karena
umumnya perang
dagang terjadi karena stabilitas politik yang terbentuk dan dapat dilihat juga imbas dari invasi ini
seperti apa terhadap perputaran pasokan dari industri batu bara karena semakin besar perang atau invasi
atau keterlibatan negara lain dalam perang tersebut maka juga
semakin besar sehingga seringkali perang dagang juga akan semakin ketat untuk alternative dengan nilai yang besar. Contoh
lainnya adalah pada sub-kriteria investasi dalam teknologi
terbarukan pada kriteria Investasi dalam teknologi terbarukan mempengaruhi sub alternative perang mata uang pada alternative Meningkatkan fokus pada pasar yang tidak ikut
perang dan peningkatan strategi pemasaran dan distribusi. Hal tersebut karena
umumnya subkontraktor yang memiliki modal besar akan berbeda dengan
subkontraktor yang memiliki modal kecil, sehingga seringkali untuk akan berusaha untuk
mengembangkan teknologi terbarukan untuk memudahkan dalam industri
mereka. Semua hubungan inner dependence
dan outer dependence antar sub alternative secara otomatis akan mempengaruhi nilai dalam
proses pengambilan keputusan.
Gambar 2. Unweighted Supermatriks
Berdasarkan
hasil dari Unweighted Supermatriks yang sudah terbentuk maka penilaian
alternatif yang didapat sebagai berikut:
Tabel 2. Bobot Faktor Eksternal
|
Criteria |
Sub-criteria |
Presentase |
|
Perang atau Invasi |
Gangguan Infrastruktur dan logistik |
59,36% |
|
Ketidakpastian Politik |
65,19% |
|
|
Perubahan Kebijakan Perdagangan
Internasional |
65,19% |
|
|
Perang Dagang |
Fluktuasi Mata Uang |
65,19% |
|
Ketidakpastian Ekonomi Global |
0,00% |
|
|
Permintaan Global dan Konsumsi Energi |
59,36% |
|
|
Tarif dan Pembatasan Impor |
66,07% |
|
|
Perang Mata Uang |
Intervensi Mata Uang |
66,07% |
|
Keamanan dan Geopolitik |
65,19% |
|
|
Kurs Mata Uang |
65,19% |
|
|
Neraca Perdagangan |
58,41% |
|
|
Adopsi teknologi oleh Mitra Dagang |
66,07% |
|
|
Efisiensi dan Efektivitas Teknologi Terbarukan |
66,07% |
|
|
Investasi dan Inovasi dalam Industri terkait |
65,19% |
|
|
Pergeseran Prefensi Konsumsi Global |
65,19% |
Berdasarkan tabel 3, menunjukkan dari 3 kriteria dengan bobot terbesar ada pada Perubahan Teknologi Energi dengan nilai bobot dengan masing-masing
sub-kriteria adalah 66,07%, 66,07%, 65,19%, dan 65,19%. yang kedua adalah Perang Mata Uang dengan nilai bobot dari masing-masing sub
kriteria adalah 66,07%, 65,19%, 65,19%, dan
58,41%. kemudian Faktor Perang Dagang sebesar 65,19%; 0%; 59,36% dan 66.07%. Selanjutnya factor Perang atau Invasi sebesar
59,36%, 65,19% dan 65,19%. Perbedaan
tidak
terlalu signifikan terdapat
pada peringkat pertama, kedua, ketiga dan keempat. Dengan dasar tersebut maka, factor yang memiliki
pengaruh terdapat pada kriteria Perubahan Teknologi Energi dengan sub
kriterianya yaitu: Adopsi teknologi oleh Mitra Dagang, Efisiensi dan Efektivitas Teknologi Terbarukan, Investasi
dan Inovasi dalam Industri terkait, dan Pergeseran Prefensi Konsumsi Global. hal tersebut dikarenakan terdapat banyak outer
dependence yang mempengaruhi sub alternative tersebut hingga sub alternative tersebut naik pada saat proses pembobotan
menggunakan metode AHP dengan bantuan software Super Decision
Selain itu juga berdasarkan hasil dari Unweighted
Supermatriks yang sudah terbentuk maka penilaian alternatif yang
didapat sebagai berikut:
Tabel 3. Bobot Alternative Keputusan
|
Alternative |
Sub-Criteria |
Presentase |
|
Program
Pasar Baru Batu Bara Orientasi Ekspor |
Perang
atau invasi suatu negara |
23,96% |
|
Perang
dagang |
23,06% |
|
|
Perang
mata uang |
22,15% |
|
|
Perubahan
teknologi energi |
22,15% |
|
|
Perang atau invasi suatu negara |
12,76% |
|
|
Perang dagang |
13,36% |
|
|
Perang mata uang |
12,3% |
|
|
Perubahan teknologi energi |
12,2% |
|
|
Program Reduksi Emisi Karbon pada PLTU (Batu
Bara) dan lainnya |
Perang atau invasi suatu negara |
63,16% |
|
Perang dagang |
63,33% |
|
|
Perang mata uang |
63,65% |
|
|
Perubahan teknologi energi |
65,55% |
Berdasarkan tabel 4, menunjukkan dari 3 alternatif dengan bobot terbesar ada pada Program Reduksi Emisi Karbon pada PLTU (Batu Bara) dan lainnya dengan nilai bobot dengan masing-masing
kriteria adalah 63,16%, 63,33%, 63,65% dan 65,55%. yang kedua adalah Program Pasar Baru Batu
Bara Orientasi Ekspor dengan nilai
bobot dari
masing-masing kriteria adalah 23,96%; 23,06%; 22,15% dan 22,15%, kemudian Program Rantai Pasok Batu
Bara Internasional sebesar
12,76%; 13,36%; 12,3% dan 12,2%. Perbedaan
terbesar antar sub alternative terdapat
pada peringkat pertama kedua dan ketiga hal tersebut dikarenakan terdapat
banyak outer dependence yang mempengaruhi sub alternative tersebut hingga sub alternative tersebut naik pada saat proses pembobotan
menggunakan metode AHP dengan bantuan software Super Decision.
Kesimpulan
Berdasarkan
hasil analisis data pembahasan sebelumnya, beberapa kesimpulan dapat diambil.
Pertama, kriteria dan subkriteria terpenting dalam pemilihan subkontraktor di
perusahaan batubara adalah tarif dan pembatasan impor, intervensi mata uang,
adopsi teknologi oleh mitra dagang, dan efisiensi serta efektivitas teknologi
terbarukan, dengan bobot masing-masing sebesar 66,07%. Kedua, melalui Analytic
Heirarky Process, dapat diambil keputusan bahwa Program Reduksi Emisi Karbon
pada PLTU (Batu Bara) dan program lainnya di perusahaan batubara memiliki bobot
kriteria antara 63,16% hingga 65,55%. Selanjutnya, analisis statistik terhadap
variabel pengaruh terhadap volume ekspor batubara menunjukkan bahwa nilai tukar
rupiah, produksi batubara, harga batubara acuan, dan penggunaan energi
terbarukan memiliki pengaruh signifikan secara parsial terhadap volume ekspor
batubara. Terakhir, untuk pengembangan penelitian selanjutnya, disarankan agar
metode pemilihan alternative dievaluasi secara rutin dan disusun metode
evaluasi kinerja portfolio alternative perusahaan sesuai dengan tujuan dan
kebutuhan perusahaan. Evaluasi tersebut perlu dilakukan setiap tahun untuk
memastikan kesesuaian metode dengan tujuan perusahaan.
BIBLIOGRAFI
Abubakar, H. R. (2021). Pengantar
metodologi penelitian. SUKA-Press UIN Sunan Kalijaga.
Airlangga,
B. (2007). Analisis Pengaruh Jumlah Produksi Kelapa Sawit, Harga dan Kurs
Dollar Amerika Terhadap Volume Ekspor Minyak Kelapa Sawit Indonesia
Periode1994-2006. Skripsi, Jurusan Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi
Universitas Udayana.
Froyen,
R. T. (2003). Macroeconomic “Theories and Policies”. Carahnya Prentice-Hall.
Gemmell, N. 1996. Evaluating the Impact of Export Stock and Accumulation on
Economic Growth: Some New Evidence. Oxford Bulletin of Economics and
Statistics, 58, 9–28.
Gaspar,
J. M. (2020). Paul Krugman: Contributions to geography and trade. Letters in
Spatial and Resource Sciences, 13(1), 99–115.
Hanif,
N., & Taufiq, M. (2023). Pengaruh Nilai Tukar, Volume Produksi, Hba, Dan
Harga Minyak Dunia Terhadap Nilai Ekspor Batubara Indonesia. Jurnal Ekonomi
Pembangunan STIE Muhammadiyah Palopo, 9(1), 267–280.
Juniarty,
D. (2022). Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Harga Acuan Batu Bara, Pendapatan
Nasional, Dan Suku Bunga Terhadap Kinerja Ekspor Batu Bara Indonesia Ke Cina,
Periode Tahun 2000–2020.
Komalasari,
D., & Wulandari, S. (2022). Pengaruh Variasi Tekanan pada Modifikasi Briket
Batubara Terhadap Waktu Sulut. Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan
Informatika, 1(4), 29–38.
Kumbayana,
I., & Swara, W. Y. (2015). Pengaruh Jumlah Produksi, Harga Ekspor, Dan Kurs
Dollar Amerika Serikat Terhadap Volume Ekspor Batu Bara Indonesia Tahun
1992-2012. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana, 4(2),
90–95.
Lestari,
H. P., Wahyuningsih, S., & Amijaya, F. D. T. (2019). Prediksi Klasifikasi
Royalti Batubara Menggunakan Algoritma Fuzzy K-Nearest Neighbor. EKSPONENSIAL,
10(1), 81–88.
Lipsey,
R. G. (2001). Successes and failures in the transformation of economics. Journal
of Economic Methodology, 8(2), 169–201.
Majid,
F. Z., & Sukim, S. (2021). Faktor-Faktor yang Memengaruhi Nilai Ekspor Riil
Batu Bara Indonesia Tahun 2013-2019. Seminar Nasional Official Statistics,
2021(1), 99–110.
Nasution,
R. (2022). Analisis Strategi Pemasaran dalam Meningkatkan Keunggulan
Bersaing (Studi pada Divisi Bisnis Strategis Mineral dan Batubara PT Surveyor
Indonesia). Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Pakuan.
Nurcahyaningsih,
T. W. I., Astuti Rahayu, S. E., Purwiyanta, M., & Purwiyanta, M. S. (2022).
Pengaruh Harga Internasional Batubara, Harga Internasional Minyak Bumi dan
Gross Domestic Product Per Capita Terhadap Permintaan Ekspor Batubara Indonesia
Ke Jepang Tahun 2000-2020. SINOMIKA Journal: Publikasi Ilmiah Bidang Ekonomi
Dan Akuntansi, 1(4), 933–950.
Pratama,
D., Suharyono, S., & Yulianto, E. (2016). Analisis Nilai Tukar Rupiah,
Produksi Batubara, Permintaan Batubara dalam Negeri dan Harga Batubara Acuan
terhadap Volume Ekspor Batubara Indonesia (Studi|| pada Ekspor Batubara
Indonesia Tahun| 2005-2014). Brawijaya University.
Rahmawan,
E. P. (2019). Analisis Pengaruh Produksi Batubara, Harga Batubara Acuan Dan
Nilai Tukar Rupiah Terhadap Volume Ekspor Batubara Indonesia (Studi Pada Ekspor
Batubara Indonesia Tahun 2001-2017). Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Rizki,
M. K., & Setiawan, N. D. (2022). Pengaruh jumlah produksi, kurs Dollar, dan
permintaan dalam negri batubara terhadap jumlah ekspor batubara Indonesia. E-Jurnal
Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, 11(06), 659.
Salvatore,
A. (2007). The public sphere: liberal modernity, Catholicism, Islam.
Springer.
Wulandari,
N. (2014). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier di PT.
Alfindo Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). JSiI (Jurnal
Sistem Informasi), 1.
|
Copyright
holder: Mohammad
Bimo Husodo, Iwan Vanany (2024) |
|
First publication right: Syntax Literate:
Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under:
|
