PELUANG DAN ANCAMAN PERDAGANGAN PRODUK TEKSTIL DAN KEBIJAKAN UNTUK MENGATASINYA (Studi Kasus Indonesia Dengan Amerika Serikat Dan Uni Eropa)
Keywords:
industri tekstil, ekspor, perdagangan internasional, kebijakan perdagangan, daya saingAbstract
Industri tekstil merupakan salah satu sektor unggulan dalam perekonomian Indonesia yang memiliki kontribusi besar terhadap ekspor non-migas dan penyerapan tenaga kerja. Amerika Serikat dan Uni Eropa merupakan dua pasar utama bagi produk tekstil Indonesia yang menawarkan peluang besar karena tingginya konsumsi, preferensi terhadap produk ramah lingkungan, serta kesadaran terhadap standar kualitas tinggi. Namun demikian, perdagangan tekstil dengan kedua kawasan ini juga menghadapi berbagai ancaman, seperti persaingan harga dari negara produsen lain, hambatan tarif dan non-tarif, serta isu keberlanjutan dan ketenagakerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peluang dan tantangan perdagangan tekstil Indonesia dengan Amerika Serikat dan Uni Eropa serta merumuskan kebijakan yang relevan untuk meningkatkan daya saing di pasar global. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif-kualitatif berbasis kajian literatur dan data sekunder. Hasil kajian menunjukkan bahwa diversifikasi produk, sertifikasi keberlanjutan, diplomasi perdagangan, serta penguatan industri hulu dan teknologi produksi merupakan strategi utama yang harus diadopsi. Sinergi antara pemerintah, asosiasi industri, dan pelaku usaha sangat diperlukan untuk menciptakan ekosistem perdagangan tekstil yang tangguh dan berkelanjutan.
Downloads
References
BPBD, “Visi dan Misi BPBD Provinsi Sumatera Selatan”,
http://bpbd.sumselprov.go.id/visi-dan-misi-bpbd-provinsi-sumsel
F. Martinez-Plumed et al., “CRISP-DM Twenty Years Later: From Data Mining Processes to Data Science Trajectories,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 33, no. 8, pp. 3048– 3061, 2021. doi: https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2962680.
Hermanto, B., Yusman, M., & Nagara. (2019). Sistem Informasi Manajemen Keuangan Pada Pt . Hulu Balang. Jurnal Komputasi, 7(1), 17–26.
Iqbal Ramadhan, M. (2017). Penerapan Data Mining untuk Analisis Data Bencana Milik Bnpb Menggunakan Algoritma K-Means dan Linear Regression. Jurnal Informatika Dan Komputer, 22(1), 57–65.
Jannah, B. P. dan L. miftahul. (2016). Metodologi Penelitian Kuantitatif. In PT Rajagrafindo Persada (Vol. 3, Issue 2).
Magdalena, I., Salsabila, A., Krianasari, D. A., & Apsarini, S. F. (2021). Implementasi Model
Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Kelas Iii Sdn Sindangsari Iii.
Jurnal Pendidikan Dan Dakwah, 3(1), 119–128.
https://ejournal.stitpn.ac.id/index.php/pandawa
Oktaviani.J. (2018). Tinjauan Pustaka:Pengertian Implementasi. Sereal Untuk, 51(1), 51.
Pratiwi, T. A., Irsyad, M., & Kurniawan, R. (2021). Klasifikasi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritma Naïv e Bayes (Studi Kasus: Provinsi Riau). Jurnal Sistem Dan
Teknologi Informasi (Justin), 9(2), 101. https://doi.org/10.26418/justin.v9i2.42823 Queyrut, S., Bromberg, Y.-D., & Schiavoni, V. (2022). Pelta. 12(1), 37–43. https://doi.org/10.1145/3565010.3569064
Setyo, W. N., & Wardhana, S. (2019). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Di Cv Cahaya Setya Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Petir, 12(1), 54–63.
https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.416
Stocks, N. (2016). 済無No Title No Title No Title. 1–23.
Sugianto, C. A., & Astita, M. N. (2017). Implementasi Data Mining Dalam Data Bencana Tanah Longsor Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Techno.Com,
17(1), 91–102. https://doi.org/10.33633/tc.v17i1.1601
Tarigan, P. M. S., Hardinata, J. T., Qurniawan, H., Safii, M., & Winanjaya, R. (2022).
Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang. Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi, 2(1), 9–19.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Zihad Ramadhan, Daspar
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
