Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pertumbuhan sektor industri Indonesia selain menjadi pendorong pertumbuhan ekonomi, juga menimbulkan ekstemalitas negatif bagi lingkungan hidup berupa kerusakan lingkungan yang diakibatkan oleh pemanfaatan sumber daya alam yang berlebihan dan pencemaran. Pencemaran udara adalah salah satunya. Saat ini pencemaran udara di Indonesia, khususnya di kota besar, telah mencapai taraf yang cukup memprihatinkan. Pencemaran akan menurunkan kualitas sumber daya alam dan juga manusia, sehingga pada akhirnya akan mengurangi laju pertumbuhan ekonomi. Studi ini dilakukan untuk menganalisis struktur perekonomian Indonesia, menganalisis keterkaitan antara output perekonomian dengan tingkat pencemaran udara secara sektoral untuk menentukan arah kebijakan ekonomi yang berwawasan lingkungan. Selain itu, studi ini bermaksud untuk mengetahui: 1. dampak diperkenalkannya kegiatan pembersihan polusi terhadap output dan tingkat emisi polusi. 2. dampak penurunan subsidi listrik terhadap harga output dan biaya polusi. Metodologi dalam studi ini menggunakan model Input-Output Leontief dan pengembangannya yaitu model Input-Output yang diperbesar (Augmented Leoinfief Model) dan model harga 1-0 (Price Model). Analisis struktur ekonomi menunjukkan bahwa saat ini yang menjadi sektor unggulan di Indonesia adalah sektor manufaktur karena memiliki nilai pengganda output dan indeks keterkaitan yang besar. Adapun sektor-sektor yang berbasis sumber daya alam ternyata tidak lagi mampu menjadi pendorong pertumbuhan ekonomi walaupun porsinya terhadap PDB masih cukup besar. Sementara itu, berdasarkan total polusi sektoral diketahui 3 sektor penyumbang polusi udara terbesar di Indonesia yaitu: sektor bangunan; sektor transportasi dan komunikasi; serta sektor listrik, gas dan air minum. Sektor transportasi dan sektor listrik menjadi pencemar udara terbesar karena keduanya sangat terkait dengan penggunaan bahan bakar yang berasal dari fosii sebagai inputnya. Namun demikian sektor-sektor yang memiliki pengganda polusi tertinggi (dan karenanya berpotensi paling besar dalam meningkatkan polusi jika perrnintaan akhir terhadap sektor-sektor ini meningkat) adalah: sektor pupuk dan pestisida; sektor listrik, gas dan air minum; serta sektor industri semen. Adapun sektor yang memiliki angka total polusi udara maupun pengganda polusi kecil biayanya merupakan sektor yang tergolong dalam pertanian. Jika kita mengklasifikasi sektor-sektor berdasarkan indeks keterkaitan ke belakang (yang juga merupakan indeks pengganda output) dan indeks polusi maka, dengan kriteria indeks pengganda output besar dan indeks polusi kecil, kita dapat menentukan sektor-sektor yang dapat menjadi prioritas dalam pembangunan. Sektor-sektor yang memenuhi kriteria ini adalah: petemakan; industri makanan dan tembakau; produk kayu; pulp dan kertas; industri kimia; industri manufaktur lainnya; restoran dan hotel; serta sektor jasa jasa lainnya. Simulasi pembersihan polusi menghasilkan dua hal panting. Pertama, adanya kegiatan ini menyebabkan angka pengganda polusi untuk setiap jenis polutan di setiap sektor turun. Artinya, dengan adanya kegiatan pembersihan polusi menyebabkan peningkatan polusi akibat kenaikan permintaan akhir tidaklah sebesar jika tidak ada kegiatan ini. Penurunan pengganda polusi ini juga dapat diartikan sebagai diterapkannya teknologi baru dalam pembuangan polusi yang lebih ramah lingkungan. Kedua, kegiatan pembersihan polusi ternyata tidak berdampak besar terhadap total output. Sementara itu dari simulasi penurunan subsidi listrik sebesar 50% jugs dapat ditarik dua kesimpulan. Pertama, sebagian besar sektor mengalarni peningkatan harga output yang kurang signifikan. Kedua, biaya polusi juga meningkat walaupun jugs tidak terlalu tinggi. Untuk membersihkan 1 ton CO2 biayanya hanya naik sebesar 0,45%. Untuk membersihkan 1 ton S02 kenaikan biayanya adalah sebesar '1,56%. Adapun biaya pembersihan setiap ton polusi NOx hanya naik sebesar 2,89%.

Abstrak :
Dari kelemahan-kelemahan studi mengenai indeks daya saing investasi yang pernah dilakukan di Indonesia, tesis ini mencoba melihat pengaruh variabel-variabel yang mempengamhi daya saing investasi daerah. Tesis ini mempakan penggembangan dan penelusuri Iebih lanjut dari hasil studi KPPOD (Komite Pemantauan Pelaksanaan Otonomi Daerah). mengenai Peringkat Daya Saing Investasi Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia dari tahun 2002-2005. Tesis mencoba ini mencari perhedaan pengaruh variable-variabel ekonomi terhadap indeks daya saing investasi daerah kabupaten dan dengan indeks daya saing investasi daerah kota berdasarkan studi ICPPOD.

Studi ini didasari oleh teori pertumbuhan elconomi daerah yang dikembangkan pertama kali oleh Solow (1956) dan Swan (1956), serta teori lokasi industri oleh Mano dan Utsuka (2000). Beberapa literatur menjelaskan bahwa tingkat daya saing daerah sorta keterbukaan global sangat berhubungan dengan tingkat kesejahteraan masyarakat suatu daerah yang dapat diukur dengan pertumbuhan ekonominya. Dari literatur dan teori pertumbuhan ekonomi serta teori lokasi industri, daya saing daerah dipengaruhi oleh beberapa variabel utama, yakni: (1) Variabel Peran Pemerintah, (2) Variabel Kinerja Perekonomian Daerah, (3)Variabel Efisiensi Dunia Usaha yang termasuk di dalamnya adaiah sumber daya manusia (tenaga kerja), serta aspek geografis atau Iokasi.

Pendekatan penelitian dari tesis ini adalah ekonometri dengan melakukan regresi terhadap 7 (tujuh) variabel independen - yang juga dikelompokkan menjadi tiga kelompok variabel seperti tersebut diatas~ dengan dependen (Indeks Daya Saing Investasi Daerah menurut hasil penelitian KPPOD), dengan spesiiikasi model sebagai berikut: Anggaran Pembangunan terhadap APBD; PAD: Rasio PAD Terhadap APBD; IPM: Indeks Pembangunan Manusia; YKAP: PDRB Perkapita; Prod: Produktivitas Tenaga Ketja; Upah: Biaya tenaga kerja; dan IKK: Indeks Kemahalan Konstruksi (IKK). Dengan mempertimbangkan keunggulan-keunggulan data panel maka dalam penelitian ini akan digunakan regresi data panel 132 daerah kabupaten/kota (39 kota dan 93 kabupaten) di Indonesia dalam kurun waktu 2002-2005. Metode pendugaan yang digunakan untuk analisis regresi adalah metode OLS (Ordinmjv Least Square). Penggunarm model regresi pada data panel asumsi OLS harus terpenuhi untuk menghasilkan taksiran yang BLUE.

Uji statistik terhadap model indeks daya saing investasi daerah dengan menggunakan data panel kabupaten dan kota yang digabung, maupun yang diestimasi secara sendiri-sendiri (kabupaten dan kota dipisahkan) menunjukkan bahwa model fixed qjfect regression merupakan model yang paling tepat dan terpilih untuk mengestimasi model untuk menjawab pertanyaan penelitian ini. Salah satu temuan yang paling mendasar adalah adanya perbedaan karaktetistik antara daerah rural (kabupaten) dan urban (kota) dalam hal daya saing investasi daerah Perbedaan karakteristik terlihat dari pengannh variabel tetilcat khususnya terkait dengan .gpecffic location factor yang menjadi perhatian dalam kegiatan investasi berdasarkan tipe-tipe investasi yang akan dilakukan. Estimasi hasil regresi dengan data kabupaten kota secara bersamaan memperlihatkan seluruh variabel bebas secara signjfikan mempengaruhi indeks daya saing investasi daerah pada tingkat kepercayaan 99%. Dengan melakukan regresi data kabupaten dan kota secara terpisah diperoleh hasil tidak semua variabel be/bas benpenganlh secara signilikan terhadap indeks daya saing investasi kabupaten atau kota.

Hasil studi ini diharapkan dapat melengkapi studi mengenai "Daya Saing Investasi Kabupaten/Kota di Indonesia", yang telah dilakukan oleh KPPOD. Selain itu juga diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai bahan rnasukan dalam pengambilan kebijakan pembangunan ekonomi daerah dalam rangka meningkatkan daya saing investasi daerah. Secara akademis Studi ini diharapkan dapat dijadikan sebagai salah satu rujukan bagi studi-studi sejenis berikutnya.

---

Base on the weakness of studies concerning investment competitiveness index which have ever been done in Indonesia, this thesis try to see variables influence on regional investment competitiveness. This thesis is the jitrther developing and tracing of the result of KPPODCS (Komite Pemantauan Pelalrsanaan Otonomi Daerah) stuajv concerning Rating of Regional Investment Competitivenex of Cities and Regencies in Indonesia 2002-2005.

The basic theory of this studv is base on growth theory by Solow (1956) and Swan (1956), and also Industrial Location theory by Mano and Utsuka (2000). Some literatures explain that level of regional connzetitiveness and also global openness hardly relating to level of public prosperity in an area, and available for measured with the regional economic growth. Base on literature and growth theory and also industrial location theory, regional competitiveness in/luenced by some main variables, namebi: (1) Local Government Role Variable, (2) Local Economic Pe/_-formance Variable, and (3) Private Sector Ejiciency - which inclusion in it is human resource (labor), and also geographical aspect or location. the research approach of this study is econometrics by doing regression to the 7 (vevery independent variable and dependent (Regional Competitiveness Index according to the KPPODCS study resuly. Seven vmiables influencing to regional investment competitiveness in this thesis are grouped in three grozqys some as tree grotms of variables as mentioned above, and with specyication of model as following: Indeks,,=,6?0+,B,lF,, f~,B2PAD,,+£_¢1?KAP,, +B,¢.lPM,, +B5Prod,,+,0¢Upah,,+,0f1KK,, l~e. Where is: lndeks: Index (Regional Competitiveness Index) .' IF (Infrastructure): Ratio of Budged Allocations for Development to APBD (Local Government Budgey; PAD: Ratio of PAD (Local Government Original Income) to Total of Local Government Budget; IPM: HDI Hiuman Development Index); XKAP: GRDP Per Capita; Prod: Labor productivity; Upah: Salaries (Labor Cosy; cmd IKK: Construction Costliness Index.

By considering excellence of panels data hence in this research will be applied by panels data regression of 132 area cities/regencies (39 cities and 93 regencies) in Indonesia in range of time of 2002-2005. Metlzod suspect which applied for regression anabtsis is method OLS (Ordinary Least Square). By regression model at assumption panel data OLS have to _#Hill to yield valuation which BL UE.

Statistical test to regional investment competitiveness index model by using the joined cities and regencies panel data, and also which estimated in its self (dissociated cities and regencies) inthcate that model fixed eject regression ts very accurate modeling and chosen for estimating model for repbiing the question of this research. One of _finding of this research is there is difference characteristic between rural areas (regencies) and urban areas (cities) in the case of regional investment competitiveness.

Difference of characteristic seen _#om dependent variables influence specially related to specyic location factor becoming attention in activity of investment based on investment types which will be done. Regression resulted estimation with cities-regencies data concurrentb/ show all independent vmiable in influence on regional investment competitiveness index at level of tmst of 99%. By doing cities and regencies data regression separatebt obtained result is not all independent variables have an ¢#act on in signyicant to cities or regencies investment competitiveness index.

The result of this study expected can equip study concerning ?Rating of Regional Investment Competitiveness of Cities and Regencies in Indonesia", which have been done by KPPOD. Besides also expected can be exploited as component of input in intake of policy of development of area chartered investment cotmselfor the agenda of increasing area investment competitiveness. Academically this study espected can be made as one of reference for the next specific studies.

Abstrak :
Tesis ini mengestimasi fungsi permintaan pelayanan kesehatan dan menganalisa pengaruh harga dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi permintaan pelayanan kesehatan di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelizian ini adalah data cross-seclion dari Susenas 2004, dengan jumlah observasi sebesar 1.030.250 individu. Metode estimasi yang digunakan adalah regresi zero-inflated poisson dengan variabel dependen jumlah kunjungan ke tempat pelayanan kesehatan dalam satu bulan terakhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga pelayanan kesehatan berpengaruh signifikan terhadap permintaan pelayanan kesehatan. Hubungan harga pelayanan kesehatan dengan pelayanan kesehatan negatitl artinya jika harga pelayanan kesehatan naik maka permintaan terhadap pelayanan kesehalan turun. Sementara untuk harga makanan berpengaruh signitikan dan berhubungan negatif terhadap permintaan pelayanan kesehatan. Jika harga makanan naik maka pemiintaan akan pelayanan kesehatan tumn. Harga pendidikan berpengaruh signifikan dan berhubungan positif terhadap permintaan pelayanan kesehatan, sehingga ketika harga pendidikan naik maka permintaan akan pelayanan keschatan menjadi meningkat. Pendapatan berpengaruh signifikan dan berhubungan positif dengan permintaan pelayanan kesehatan, sehingga ketika pendapatan naik maka pennintaan pelayanan kesehatan menjadi meningkat. Dengan demikjan iimgsi permintaan pelayanan kesehatan di Indonesia adalah : bahwa permintaan pelayanan kesehatan adalah fungsi dari (tcrgantung pada) harga pelayanan kesehatan, harga barang lain, pendapatan, dan karakteristik individu. Implikasi kebijakan dari hasil penelitian ini adalah : perlunya pengergdalian harga pelayanan kesehatan agar akses masyarakat terhadap pelayanan kesehatan tetap teramin.

Abstrak :
In Indonesia, overexploitation of marine resource, specifically on fisheries sector, is accompanied with destructive fishing behavior and Illegal, Unregulated and Unreported (IUU) fishing activities. These problems cause Indonesia to suffer loss amounting to around $20 million per year. Indonesia is committed to implement sustainable marine resource and fisheries management by establishing Marine Protected Areas (MPA) reaching to 30 hectares by the end of 2030. Yet, there is no recent empirical study concerning the impact of MPA establishment in Indonesia to the overfishing condition. This research is aimed to answer the question. We employ Schaefer and Fox model to measure the Maximum Sustainable Yield (MSY) as the basis to calculate overfishing index. Overfishing comparison analysis is done by mean difference t-test and panel data regression. Given limitation of data, MPA, regency and Fisheries Management Area (Wilayah Pengelolaan Perikanan/WPP) level of data to obtain robust data. We found that, using mean difference t-test, overfishing index in MPA is lower compared to overfishing in level of regency and WPP. Panel data regression result also support our previous finding as MPA establishment has negative and significant impact to overfishing index. Other factors affecting overfishing level are the amount of total and sustainable effort. Our findings indicate that Indonesia is managing its MPA in the right way. Therefore, it is reasonable for government to expand MPA area in Indonesia in realizing the commitment of establishing 30 ha of MPA.

Abstrak :
Angka kemiskinan dalam kurun lima tahun terakhir semakin menunju ke arah yang positif, di mana tercatat hanya menyisakan 27,77 juta jiwa pada tahun 2017, atau kurang dari 11% dari total penduduk secara keseluruhan. Namun demikian, penurunan terjadi cenderung lambat, yakni kurang dari 1%  rata-rata per tahunnya, dibandingkan dengan periode 2006 hingga 2012 yang hampir mencapai angka 18%. Hal ini tentunya sangat disayangkan mengingat anggaran yang telah terealisasi untuk berbagai program penanggulangan kemiskinan cukup tinggi, yakni mencapai angka 228,2 triliun per tahun 2017. Dari angka tersebut, terdapat 68% dan 21% yang dialokasikan untuk bantuan nontunai dan tunai, sedangkan bantuan lainnya sebesar 11%. Perdebatan seputar proporsi realisasi anggaran pun bukannya tanpa masalah, beberapa studi mengklaim bahwa tidak terpenuhinya target penanggulangan kemiskinan disebabkan oleh kurang baiknya dalam proses mekanisme penyaluran. Hal demikian diperkuat dengan kecenderungan penurunan konsumsi penduduk miskin dalam kurun tahun 2010 hingga 2017, yang menurun dari 18,05% hingga ke angka 17,02% dari total pengeluaran penduduk. Merujuk pada berbagai fakta yang tersaji, tidak mengherankan apabila diskusi seputar efektivitas bantuan sosial terhadap penanggulangan kemiskinan semakin mengemuka di ranah publik. Menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dan Probit, studi ini menemukan adanya hubungan negatif signifikan antara bantuan tunai dengan angka kemiskinan, di mana di saat yang bersamaan bantuan nontunai memiliki hubungan yang positif. Temuan tersebut tentunya bertolak belakangan dengan kebijakan yang diterapkan pemerintah saat ini dengan mengedepankan bantuan nontunai sebagai instrumen utamanya. Oleh karenanya, studi ini memberikan berbagai rekomendasi guna lebih memperkuat mekanisme penyaluran bantuan tunai guna mendapatkan hasil yang lebih maksimal dalam upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia. ......Indonesia has made encouraging poverty rate progress in the past five-year, which was leaving only 27.77 million in 2017, or less than 11% of the total population. However, it runs relatively slow, less than 1% per year on average, compared to the period of 2006 to 2012 that almost reached 18%. In fact, it comes very unfortunate looking into high public spending on various poverty reduction programs, up to 228,2 trillion. In kind and cash transfer were 68% and 21% respectively, while other assistance programs was 11%. Debating about budget spending in poverty programs is not without problems. Some studies reveals the programs did not succeed yet to reach theirs targets due to mechanisms matter. Undoubtedly, it can be proved by poor-household consumption rate within last seven-year, which came down from 18,05% to 17,02% of total consumption. In looking at the facts, it comes as no surprise that effectiveness of social assistance program towards poverty reduction issues upcoming hot topic in such discussions. Using the Ordinary Least Square (OLS) and Probit methods, this study found a significant negative impact between cash transfer program and poverty rates, while in kind transfer had a positive. The finding certainly refuse current policy, which more prioritize in kind transfer as its main instrument. Therefore, this study provides several recommendations strengthen cash transfer in many ways in order to get optimum impact in poverty reduction in Indonesia.

Abstrak :
Keterkaitan antara keterbukaan perdagangan dengan ketimpangan pendapatan regional masih menjadi perdebatan hingga saat ini. Khususnya pada negara berkembang, seperti Indonesia, keterbukaan perdagangan akan memberikan dampak yang berbeda pada setiap kabupaten/kota di dalam provinsi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak keterbukaan perdagangan terhadap ketimpangan pendapatan antar kabupaten/kota di dalam provinsi di Indonesia. Dengan menggunakan analisis data panel dari 33 provinsi dalam rentang tahun 2006-2015, hasil yang didapatkan adalah keterbukaan perdagangan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ketimpangan pendapatan kabupaten/ kota di dalam provinsi di Indonesia.

---

Debates over the effect of trade openness on inequality across regions in a country have been arising. Mainly apply on developing countries, such as Indonesia, trade openennes will effect in different level of development across regions. This study is aimed at determining the effect of trade openness on inequality within provinces in Indonesia. A panel data analysis of 33 Indonesian provinces in the period of 2006-2015 has showed that trade openness has no significant effect on regional inequality.

Abstrak :

Penelitian ini bertujuan melakukan estimasi pengaruh eksternalitas aglomerasi berupa knowledge spillovers (MAR/spesialisasi, Jacobs/diversity, dan Porter/kompetisi) serta eksternalitas modal manusia terhadap pertumbuhan tenaga kerja berdasarkan tingkat intensitas teknologi dalam industri dan melakukan estimasi pengaruh modal manusia dalam meningkatkan pengaruh knowledge spillovers. Penelitian ini menggunakan data ISIC 2-digit industri manufaktur  kabupaten dan kota seluruh Indonesia tahun 2010 dan 2015, menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS).  Hasil estimasi menunjukkan bahwa spesialisasi berdampak negatif terhadap pertumbuhan tenaga kerja sedangkan diversity berdampak positif namun tidak signifikan di semua tingkat intensitas teknologi industri. Terdapat perbedaan dampak kompetisi dan modal manusia berdasarkan intensitas teknologi dalam industri. Modal manusia dapat menahan dampak negatif kompetisi dan menurunkan dampak positif diversity terhadap pertumbuhan tenaga kerja.

 

---

This study aims to estimate the effect of agglomeration externalities in the form of knowledge spillovers (MAR / specialization, Jacobs / diversity, and Porter / competition) and human capital externalities on employment growth based on the level of technological intensity in the industry and estimating the effect of human capital on increasing the influence of knowledge spillovers . This research uses ISIC 2-digit manufacturing industry in districts and cities throughout Indonesia in 2010 and 2015, using the Ordinary Least Square (OLS) method. The estimation results show that specialization has a negative impact on employment growth while diversity has a positive effect but is not significant at all levels of industrial technology intensity. There are differences in the impact of competition and human capital based on the intensity of technology in the industry. Human capital can resist the negative impact of competition and reduce the positive impact of diversity on employment growth.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan menganalisis dampak penurunan tarif impor pada investasi teknologi perusahaan manufaktur di Indonesia. Sample penelitian ini adalah seluruh sektor industri manufaktur menengah besar (IBS) tahun 2003-2014. Pengujian hipotesis menggunakan pendekataan ekonometri dengan metode regresi tobit. Konsep teoritis menunjukkan bahwa perbedaan tingkat efisiensi (gap teknologi) perusahaan menyebabkan respon perusahaan terhadap liberalisasi tarif berbeda-beda. Indonesia merupakan negara berkembang dengan rata-rata tingkat efisiensi kecil. Hal ini mengindikasikan besarnya gap teknologi perusahaan manufaktur di Indonesia dibandingkan frontier-nya. Hasil regresi menunjukkan semakin besar penurunan tarif semakin tinggi investasi teknologi yang dilakukan. Selain itu, terbukti bahwa perusahaan dengan gap teknologi kecil memiliki investasi teknologi yang lebih besar dibandingkan perusahaan dengan gap teknologi besar. Perusahaan dengan gap teknologi besar melakukan investasi teknologi hanya untuk bertahan. ...... The purpose of this study is to analyze the reduction of import tariff impact on technological investment in Indonesian manufacturing companies. In this research, we are using samples from large medium manufacturing industry from IBS database during 2003-2014 with Tobit Regression Method as econometrical hypothesis testing. In theory, differences in the level of efficiency (gap technology) between companies causing diverge firm’s response to the tariff liberalization. Indonesia is a developing country where the average efficiency level is small. Therefore, it is expected that manufacturing technological gap in Indonesia compared to its large frontier. Based on the regression result, we have known that greater the tariff reduction lead higher technological investment. In addition, we found an evidence that firm with small technological gaps have greater technological investments than firms with large technological gaps. Technological investment of firms with large technological gaps are done for survive.

Abstrak :
ABSTRAK
Di Indonesia, konsumen dapat memilih untuk mengkonsumsi jenis bensin bekualitas tinggi (Pertamax), berkualitas menengah dan berkualitas rendah (Premium) sesuai dengan preferensinya.  Preferensi tersebut kadangkala dipengaruhi oleh selisih harga antar kualitas tersebut. Perpindahan preferensi konsumsi  bensin ke kualitas yang lebih tinggi yang dipengaruhi oleh penuruhan harga relatif dapat menimbulkan fenomena A-A. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perilaku  konsumen dalam mengkonsumsi bensin sebelum dan sesudah adanya Pertalite serta nilai elastisitas yang memaksimalkan fenomena A-A. Metode estimasi yang digunakan regresi data panel OLS dan Fixed Effect, Hasil regresi membuktikan terdapat fenomena A-A pada pangsa pasar di Indonesia sebelum dan sesudah adanya Pertalite. Hal ini mengindikasikan bahwa selisih harga relatif bensin berkualitas tinggi terhadan bensin berkualitas rendah berdampak negatif pada konsumsi relatif bensin berkualitas tinggi terhadap rendah. Sebelum adanya Pertalite, konsumen tetap melakukan perpindahan preferensi dari bensin kualitas rendah ke tinggi ketika terjadi penurunan selisih harga relatif walaupun dalam jeda 2 dan 3 bulan. Setelah adanya Pertalite, konsumen tidak cepat melakukan perpindahan preferensi dari Premium ke Pertalite ketika terjadi penurunan harga relatif. Konsumen masih tetap menggunakan Premium daripada Pertalite sehingga fenomena A-A tidak terjadi pada pola konsumsi bensin kelas rendah dan menengah ini. Namun, konsumsi relatif  Pertamax terhadap Pertalite mengalami peningkatan ketika terjadi penurunan harga relatif diantaranya sehingga menimbulkan fenomena A-A.

---

ABSTRACT

---

In Indonesia, consumers can choose to consume high quality (Pertamax), high-quality and low-quality (Premium) gasoline in accordance with their preference. This preference is sometimes influenced by the price difference between these qualities. Moving the preferences of gasoline consumption to a higher quality that is affected by the relative price decay can lead to the A-A phenomenon. This study aims to determine consumer behavior in consuming gasoline before and after the existence of Pertalite and elasticity value that maximize the phenomenon of A-A. The estimation method used OLS and Fixed Effect panel data regression, Regression result proves that there is A-A phenomenon in market share in Indonesia before and after Pertalite. This indicates that the relatively high price difference between high quality gasoline and low quality gasoline has a negative impact on the relative consumption of high quality gasoline to low. Prior to Pertalite, consumers continued to move preference from low to high quality gasoline when there was a decrease in the relative price difference even in the 2 and 3 month intervals. After the existence of Pertalite, consumers are not quick to transfer preferences from Premium to Pertalite when there is a relative price decline. Consumers are still using Premium rather than Pertalite so that the A-A phenomenon does not occur in this low and middle grade gasoline consumption pattern. However, Pertamax's relative consumption of Pertalite has increased when there is a relative price decline among others that has resulted in the A-A phenomenon.