VECTOR AUTOREGRESSION PADA EKSPOR KAYU LAPIS INDONESIA : PENDEKATAN GRAVITY MODEL

Penelitian ini bertujuan mendeteksi determinan ekspor kayu lapis di Indonesia berdasarkan model Grafity. Masalah yang terjadi berkaitan dengan ekspor yang tidak efisien dan efektif. Metode analisis menggunakan Vector Autoregression dengan persamaan tunggal menggunakan gravity model untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi aliran perdagangan kayu lapis Indonesia. Hasil asumsi dengan menggunakan Vector Autoregression (VAR), menunjukkan hasil adanya hubungan antara GDP, POP, KURS, P, Dt dan Vol dengan lag 1, hal ini dapat disimpulkan bahwa dengan mengamati t-statistik dari masing-masing koefisien, hubungan timbal balik antara variabel GDP, POP, ER, P, Dt dan Vol  secara statistik signifikan. Variabel lain selain variable itu sendiri yang paling memiliki kontribusi terbesar terhadap GDP adalah Jarak t-1. Variabel yang paling memiliki kontribusi terbesar terhadap Populasi selain Populasi itu sendiri adalah Harga (P) t-1. Variabel yang paling memiliki kontribusi terbesar terhadap KURS selain variabel KURS itu sendiri adalah Populasi. Variabel yang paling memiliki kontribusi terbesar terhadap Harga (P) adalah Variabel GDP. Variabel lain yang paling memiliki kontribusi terbesar terhadap Jarak (Dt) selain variabel Jarak itu sendiri adalah variabel Volume Ekspor Kayu Lapis Indonesia. Variabel lain yang paling memiliki kontribusi terbesar terhadap Volume Ekspor Kayu Lapis Indonesia) selain variabel Volume Ekspor Kayu Lapis Indonesia itu sendiri adalah Populasi.