ABSTRAK

Analisis ini menggunakan analisa regresi berganda, regresi variabel

dummy, uji f, uji t, dan adjusted r squared untuk mengenalisa pengaruh

pengeluaran pemerintah (G) dan cadangan devisa (CDR) terhadap jumlah uang

beredar di Indonesia pada periode sebelum krisis (1990-1997) dan sesudah krisis

(1998-20110).

Terdapat perbedaan antara kondisi sebelum krisis dan ketika setelah krisis.

Jumlah uang beredar lebih tinggi ketika setelah krisis daripada sebelum krisis.

Pada periode sebelum krisis dapat disimpulkan bahwa cadangan devisa dan

pengeluaran pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah uang

beredar. Hal yang serupa juga terjadi ketika setelah krisis yaitu periode (1998-

2010). Variabel cadangan devisa dan pengeluaran pemerintah berpengaruh secara

signifikan dan positif terhadap jumlah uang beredar.

Kata Kunci: Jumlah Uang Beredar, Pengeluaran Pemerintah, cadangan devisa, regresi berganda sederhana, variabel dummy, uji f, uji t, adjusted r squared.

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar belakang

Uang adalah persediaan aset yang dapat dengan segera digunakan untuk

melakukan transaksi (mankiw, 2007). Setiap orang di belahan dunia pasti

membutuhkan uang sebagai instrument dalam pemenuhan kebutuhannya. Dalam

era yang semakin modern seperti saat ini, uang mengambil peranan penting dalam

perekonomian negara di seluruh belahan dunia. Hal ini terkait dengan fungsi uang

sebagai (i) penyimpan nilai; (ii) unit hitung; dan (iii) media pertukaran. Uang

membuat transaksi tidak langsung menjadi mungkin. Seorang pegawai

menggunakan gajihnya untuk membeli peralatan kantor; seorang ibu rumah

tangga menggunakan uang dari hasil pedapatan suaminya untuk membelanjakan

peralatan sekolah bagi anaknya; seorang pemodal menggunakan uangnya untuk

membelanjakan sebagian saham; dan lain-lain. Sehingga tidak dapat dibayangkan

ketika suatu perekonomian tanpa uang, misalnya barter. Sehingga kondisi yang

lebih tepat adalah kondisi double of confidence want, dimana di butuhkan dua

orang yang masing-masing memiliki barang yang diinginkan dengan waktu dan

tempat yang tepat untuk melakukan pertukaran. (mankiw, 2007). Tentu betapa

sulitnya memenuhi kebutuhan sehari-sehari bila yang terjadi adalah hal yang

seperti itu, terlebih lagi di era modern yang serba kompleks seperti sekarang.

Dengan semakin kompleksnya perekonomian di era modern, motif

masyarakat dalam memegang uang kini pun telah semakin luas. Yang dulunya

masyarakat memegang uang hanya sebagai alat tukar untuk memenuhi

kebutuhannya semata (motif transaksi), kini telah semakin luas menjadi motif

berjaga-jaga, dan motif spekulasi. Alasan orang memegang uang iniliah yang

sebenarnya menjadi penyebab tinggi rendanya uang yang di pegang masyarakat.

Dalam arti yang sempit, uang yang diegang masyarakat ini disebut dengan jumlah

uang beredar.

Jumlah uang beredar dapat memperngaruhi perekonomian sebuah negara.

Sebab, jika jumlah uang beredar tinggi, efek tidak langsung yang dapat di hasilkan

adalah tingkat harga yang didapat masyarakat akan tinggi. Hal ini berdasar teori

kuantitas uang yang di kemukakan oleh irving fisher (MV=PT). dimana ketika

jumlah uang berdar (M) naik, maka akan berimplikasi pada naiknya output (T)

dan tingkat harga(P).Tentu masih banyak lagi pengaruh jumlah uang beredar jika

terjadi penurunan maupun peningkatan jumlah uang beredar. Namun hal

terpenting, muara dari tingi atau rendahnya jumlah uang beredar adalah dari

alasan orang dalam memegang uang. Maju tidaknya sebuah perekonomian salah

satunya adalah disebabkan karena pengaruh uang (disamping pengaruh Sumber

daya Alam dan sumber daya manusia yang dimiliki sebuah negara). Sehingga

penting bagi suatu negara dalam memiliki kebijakan jumlah uang yang beredar

dalam masyarakat. Peran ini biasanya di pegang oleh bank sentral suatu negara.

Di Amerika Serikat,yang memiliki kewenangan dalam mengatur jumlah uang

beredar adalah Federal Reserve. Di Indonesia sendiri, peran ini dipegang oleh

Bank Indonesia.

Banyak hal yang mempengaruhi jumlah uang beredar, seperti tingkat suku

bunga, inflasi, nilai tukar rupiah, pengeluaran pemerintah, cadangan devisa, dan

angka pengganda uang. Tetapi seiring perkembangan moneter yang semakin

cepat, sering kali menyebabkan hubungan antara jumlah uang beredar dan

pertumbuhan ekonomi maupun laju inflasi cenderung kurang stabil. Akibatnya

krisis moneter melanda negara-negara berkembang dan memporakporandakan

struktur perekonomiannya. Bahkan bagi Indonesia hal ini berlanjut pada krisis

ekonomi dan politik yang telah menyebabkan kerusakan yang cukup signifikan

terhadap sendi sendi perekonomian nasional. Krisis yang terjadi pada saat itu

memperlihatkan lemahnya system moneter negara-negara di asia tenggara seperti

Indonesia. Cadangan devisa yang mungkin turun tajam, tingkat inflasi yang

tinggi, lesunya pengeluaran pemerintah, dan lain sebagainya. Hal ini yang

tentunya mempengaruhi jumlah uang beredar di Indonesia pada waktu itu.

Pasca krisis ekonomi yang melanda, Indonesia lambat laun mulai

merangkak naik. Pertumbuhan ekonomi mulai berbenah, inflasi mulai terkontrol,

cadangan devisa yang cenderung meningkat dan mulai bergairahnya investasi.

Kondisi ini tentu menyebabkan pengaruh yang berbeda terhadap jumlah uang

beredar ketika sebelum dan sesudah krisis.

Dengan latar belakang tersebut, maka menarik untuk mengetahui besar

perbedaan yang disebabkan akibat faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah uang

beredar seperti cadangan devisa dan pengeluaran pemerintah sebelum maupun

setelah krisis terhadap jumlah uang beredar di Indonesia.

1.2. Rumusan masalah.

Untuk menjawab perbedaan antara “pengaruh faktor-faktor penyebab

jumlah uang beredar seperti cadangan devisa dan pengeluaran pemerintah

sebelum maupun sesudah krisis terhadapjumlah uang beredar”, maka terdapat

beberapa pertanyaan:

a. Bagaimana hasil analisis regresi yang menunjukkan hubungan antara

variabel independen terhadap variabel dependen?

b. Bagaimanakah pengaruh variabel pengeluaran pemerintah terhadap

variabel jumlah uang beredar?

c. Bagaimanakah pengaruh variabel cadangan devisa terhadap variabel

jumlah uang beredar?

d. Bagaimana signifikasi pengaruh (parsial dan simulatan) ketiga variabel

independen tersebut terhadap variabel jumlah uang beredar ?

e. Apakah data yang digunakan dalam penelitian lulus uji asumsi klasik

seperti uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi

dan uji linieritas?

1.3. Tujuan Penelitian

a. Mengetahui hasil analisis regresi yang menunjukkan hubungan antara

variabel independen terhadap variabel dependen.

b. Mengetahui pengaruh variabel pengeluaran pemerintah terhadap variabel

jumlah uang yang beredar.

c. Pengaruh variabel cadangan devisa terhadap variabel jumlah uang yang

beredar.

d. Untuk mengujii tingkat signifikansi pengaruh secara parsial maupun

serentak ketiga variabel independen tersebut terhadap variabel jumlah uang

beredar.

e. Mengetahui data yang digunakan dalam penelitian lulus uji asumsi klasik

seperti normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi

dan uji linieritas.

1.4. Manfaat Penelitian

Memberikan kontribusi dan aplikasi ilmu pengetahuan kepada masyarakat

pada umumnya dan kepada mahasiswa Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan

Bisnis, Universitas Brawijaya terkait seberapa besar pengaruh pengeluaran

pemerintah(G) dan cadangan devisa terhadap Jumlah Uang beredar antar sebelum

krisis (1990-1997) dan sesudah krisis (1998-2011).

Bank adalah sebuah lembaga intermediasi keuangan umumnya didirikan

dengan kewenangan untuk menerima simpanan uang, meminjamkan uang, dan

menerbitkan promes atau yang dikenal sebagai banknote. Kata bank berasal dari

bahasa Italia banca berarti tempat penukaran uang. Sedangkan menurut undang-

undang perbankan bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari

masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat

dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan

taraf hidup rakyat banyak. Bank sendiri seperti yang diketahui dibedakan menjadi

dua, yaitu bank sentral dan bank umum.

Bank umum sendiri adalah bank yang yang melaksanakan kegiatan usah

asecara konvensional dan atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam

kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Bank umum sendiri

memiliki peranan yang strategis dalam menyelaraskan dan menyeimbagkan

unsur-unsur pemerataan pembangunan dan hasil-hasil pembangunan,

pertumbuhan ekonomi dan stabilitas nasional guna menunjang pelaksanaan

pembangunan nasional. Sedangkan bank sentral sendiri adalah bank yang

mengatur berbagai kegiatan yang berkaitan dengan dunia perbankan dan dunia

keuangan suatu negara. Bank sentral sendiri tidak seperti dengan bank umum

yang langsung menyimpan uang nasabahnya secara lagsung atau dengan kata lain

bank sentral tidak dapat diartikan sebagai “bank” seperti pada bank umum. Bank

sentral sendiri di Indonesia disebut dengan Bank Indonesia. Bank Indonesia

sebagaimana diatur dalam Undang-undang No. 23 Tahun 1999, yang telah diubah

dengan Undang-undang No.3 tahun 2004 adalah Bank Sentral Republik Indonesia

yang merupakan lembaga negara yang independen, bebas dari campur tangan

pemerintah dan/atau pihak-pihak lainnya, kecuali untuk hal-hal yang secara tegas

diatur dalam undang-undang yang mengaturnya (Siamat,2005:38). Peran Bank

Indonesia sebagai Bank Sentral sangat berpengaruh besar dalam perekonomian

Indonesia yang berdampak pada kestabilan nilai rupiah Dalam kapasitasnya

sebagai bank sentral, Bank Indonesia mempunyai satu tujuan tunggal, yaitu

mencapai dan memelihara kestabilan nilai rupiah. Kestabilan nilai rupiah ini

mengandung dua aspek, yaitu kestabilan nilai mata uang terhadap barang dan jasa,

serta kestabilan terhadap mata uang negara lain. Dalam mencapai dan memelihara

kestabilan nilai mata uang, Bank Indonesia didukung oleh tiga pilar yaitu

menetapkan dan melaksanakan kebijakan moneter, mengatur dan menjaga

kelancaran sitem pembayaran, dan mengatur dan mengawasi bank-bank umum.

Dalam tugasnya menetapkan kebijakan moneter, bank Indonesia memiliki

wewenang dalam mengeluarkan dan mengatur peredaran uang rupiah, yakni

mencabut, menarik dan memusnahkan uang serta menetapkan macam, harga, ciri

uang yang akan dikeluarkan, bahan yang digunakan, dan penentuan mulai

berlakunya sebagai alat pembayaran yang sah. Sebagai konsekuensi dari

ketentuan tersebut, maka Bank Indonesia harus menjamin ketersediaan uang di

masyarakat dalam jumlah yang cukup dan dengan kualitas yang memadai.

Disisi lain, pemerintah sebagai pemegang kekuasaan memiliki tugas dalam

menyejahterakan masyarakat yang dipimpinnya. Indonesia sebagai negara

berkembang, mempertinggi tingkat pertumbuhan ekonomi menjadi salah satu ha;

uag mutlak dalam mengejar ketertinggalan ekonomi seperti halnya negara-negara

berkembang pada umumya.

Salah satu cara untuk meningkatkan aju pertumbuhan ekonomi adalah

dengan melakukan kebijkan fiscal dan moneter. Akan tetapi kebijakan kebijakan

tersebut sering kali menyebabkan hubngan antara jumlah uang beredar, tingkat

inflasi pengeluaran pemerintah, dan pertumbuhan ekonomi cenderung kurang

stabil. Bukti dari ketidakstabilan kebijakan-kebijakan pemerintah adalah

terjadinya krisis ekonomi di Asia Tenggara hingga pada akhirnya memberikan

dampak yang sangat besar terhadap krisis moneter Indonesia yang tidak hanya

berdampak pada krisis ekonomi saja, malainkan krisis politik yang juga melanda

negeri ini hingga puncaknya yaitu menyebebkan kerusakan di segala sendi

perekonomian pada saat itu.

Dari latar belakang Bank Indonesia yang memiliki tugas dalam

meneteapkan kebijakan moneter seperti contohnya jumlah uang beredar serta

kebijakan fiscal pemerintah seperti penetapan peneluaran pemerintah, saya tertarik

untuk melakukan analisis terkait pengaruh pengeluaran pemerintah dan cadangan

devisa terhadap jumlah uang beredar di Indonesia sebelum dan sesudah krisis

moneter.

KAJIAN PUSTAKA

2.1. Landasan Teori

2.1.1. Jumlah Uang Beredar

Pengertian paling sempit atau biasa dikenal dengan istilah narrow money

adalah daya beli yang langsung bisa digunakan untuk pembayaran atau dapat

diperluas mencakup alat-alat pembayaran yang mendekati “uang” (deposito

berjangka dan tabungan). Narrow money yang biasanya disimbolkan dengan M1

terdiri dari uang tunai/kartal (currency) dan uang giral (Demand Deposit). Uang

kartal merupakan uang kertas dan uang logam yang ada di tangan masyarakat

umum, sedangkan uang giral atau deman deposit mencakup saldo rekening

koran/giro milik masyarakat umum yang disimpan di bank. Tidak termasuk dalam

pengertian uang giral ini adalah saldo rekening koran milik bank pada bank lain

atau pada Bank Sentral ataupun saldo rekening koran milik pemerintah pada bank

atau Bank Sentral. Dengan demikian, jumlah uang beredar pada suatu saat adalah

penjumlahan dari uang kartal dan uang giral

M1= Uang Kartal + Uang Giral (Demand Deposit)

Sedangkan pengertian uang dalam arti luas (Broad Money) adalah:

M2=M1 + deposit berjangka (TD)+deposit tabungan (SD)

Definisi uang beredar yang lebih luas lagi adalah M3 yang mencakup

semua TD dan SD, besar kecil, rupiah atau dollar milik penduduk pada bank atau

lembaga keuangan non bank (uang kuasi)

M3=M1+M2+Uang Kuasi

Menurut Ritonga (2003:74), pada dasarnya jumlah uang beredar (JUB)

ditentukan oleh besarnya permintaan uang (dari masyarakat) dan penawaran uang

(dari bank sentral). Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi JUB dalam

masyarakat antara lain sebagai berikut:

1) pendapatan, adalah jumlah uang yang diterima oleh masyarakat dalam jangka

waktu tertentu; 2) tingkat suku bunga; 3) selera masyarakat; 4) harga barang; 5)

fasilitas kredit (cara pembayaran) dengan menggunakan kartu kredit atau cara

angsuran; 6) kekayaan yang dimiliki masyarakat, jumlah uang yang beredar dalam

masyarakat semakin besar apabila ragam (variasi) bentuk kekayaan sedikit..

2.1.2. Pengeluaran Pemerintah

Pengeluaran Pemerintah (goverment expenditure) adalah bagian dari

kebijakan fiskal (Sadono Sukirno, 2000), yaitu suatu tindakan pemerintah untuk

mengatur jalannya perekonomian dengan cara menentukan besarnya penerimaan

dan pengeluaran pemerintah setiap tahunnya, yang tercermin dalam dokumen

Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) untuk nasional dan Anggaran

Pendapatan Belanja Daerah (APBD) untuk daerah atau regional. Tujuan dari

kebijakan fiskal ini adalah dalam rangka menstabilkan harga, tingkat output

maupun kesempatan kerja dan memacu atau mendorong pertumbuhan ekonomi.

Menurut Guritno (1999), Pengeluaran Pemerintah mencerminkan kebijakan

pemerintah. Apabila pemerintah telah menetapkan suatu kebijakan untuk membeli

barang dan jasa, pengeluaran pemerintah mencerminkan biaya yang harus

dikeluarkan oleh pemerintah untuk melaksanakan kebijakan tersebut.

Dasar teori pengeluaran pemerintah adalah sebagai berikut: Identitas

keseimbangan pendapatan nasional Y = C + I +G + X – M merupakan “sumber

legitimasi” pandangan kaum Keynesian akan relevansi campur tangan pemerintah

dalam perekonomian. Kenaikan atau penurunan pengeluaran pemerintah akan

menaikkan atau menurunkan pendapatan nasional. Pemerintah pun perlu

menghindari agar peningkatan perannya dalam perekonomian tidak justru

melemahkan kegiatan pihak swasta.

Pengeluaran pemerintah baik pusat maupun daerah dibedakan menjadi dua

jenis yaitu:: 1) pengeluaran rutin yang terdiri dari belanja pegawai, belanja

barang, belanja rutin daerah, bunga dan cicilan hutang, serta subsidi; 2)

pengeluaran pembangunan yaitu semua pengeluaran negara untuk membiayai

proyek pembangunan fisik maupun non-fisik.

Bila pengeluaran pemerintah naik maka jumlah uang beredar juga

seharusnya naik, karena pengeluaran pemerintah dibiayai dengan nilai rupiah. Bila

cadangan devisa naik maka jumlah uang beredar juga seharusnya naik, karena

cadangan devisa yang ada biasanya dibelanjakan untuk pengeluaran tahun itu juga

dan ditukarkan dengan uang rupiah. Sedangkan hubungannya dengan angka

pengganda uang yaitu naiknya angka pengganda uang berpengaruh terhadap

kenaikan jumlah uang beredar.

2.1.3. Cadangan Devisa

Pengertian cadangan devisa (Foreign Exchange Reserves) adalah

simpanan oleh bank sentral dan otoritas moneter. Simpanan ini merupakan

(aset/aktiva) bank sentral yang tersimpan dalam beberapa (mata uang cadangan)

(reserve currency) seperti dollar, euro, yen dan digunakan untuk menjamin

(kewajibannya) yaitu mata uang lokal yang diterbitkan dan cadangan berbagai

(bank) yang disimpan dalam bentuk mata uang asing melainkan dalam bentuk

surat-surat berharga ataupun logam mulia.

Dalam bukunya, Rachbini (2000) mendefenisikan devisa adalah alat

pembayaran luar negeri yang antara lain berupa emas, uang kertas asing dan

tagihan lainnya dalam valuta asing kepada pihak luar negeri. Menurut UU No. 23

Tahun 1999, yang dimaksud dengan cadangan devisa adalah cadangan devisa

negara yang dikuasai oleh Bank Indonesia yang tercatat pada sisi aktiva Bank

Indonesia yang antara lain berupa emas, uang kertas asing, dan tagihan lainnya

dalam valuta asing kepada pihak luar negeri yang dapat dipergunakan sebagai alat

pembayaran luar negeri.

Menurut Nosihin (1983), dikatakan bahwa penerimaan yang diterima

pemerintah dalam bentuk valuta asing yang kemudian ditukarkan dengan rupiah,

maka dalam proses pertukaran ini, akan meningkatkan cadangan aktiva Bank

Indonesia dan jumlah uang beredar bertambah dengan jumlah uang yang sama.

Jadi antara cadangan devisa dan jumlah uang beredar hubungannya cukup erat,

dimana jumlah cadangan devisa yang ditukarkan menambah jumlah uang beredar

dalam jumlah yang sama.

2.1.4. Variabel Dummy

Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk

mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif (misal: jenis kelamin, ras,

agama, perubahan kebijakan pemerintah, perbedaan situasi dan lain-lain).

Variabel dummy merupakan variabel yang bersifat kategorikal yang diduga

mempunyai pengaruh terhadap variabel yang bersifat kontinue. Variabel dummy

sering juga disebut variabel boneka, binary, kategorik atau dikotom. Variabel

dummy hanya mempunyai 2 (dua) nilai yaitu 1 dan nilai 0, serta diberi simbol D.

Dummy memiliki nilai 1 (D=1) untuk salah satu kategori dan nol (D=0) untuk

kategori yang lain.

D = 1 untuk suatu kategori (laki- laki, kulit putih, sarjana dan sebagainya).

D = 0 untuk kategori yang lain (perempuan, kulit berwarna, non-sarjana

dan sebagainya).

Nilai 0 biasanya menunjukkan kelompok yang tidak mendapat sebuah

perlakuan dan 1 menunjukkan kelompok yang mendapat perlakuan. Dalam regresi

berganda, aplikasinya bisa berupa perbedaan jenis kelamin (1 = laki-laki, 0 =

perempuan), ras (1 = kulit putih, 0 = kulit berwarna), pendidikan (1 = sarjana, 0 =

non-sarjana).

Variabel dummy digunakan sebagai upaya untuk melihat bagaimana

klasifikasi-klasifikasi dalam sampel berpengaruh terhadap parameter pendugaan.

Variabel dummy juga mencoba membuat kuantifikasi dari variabel kualitatif. Kita

amati model berikut :

1. Y = a + bX + c D1 (Model Dummy Intersep)

2. Y = a + bX + c (D1X) (Model Dummy Slope)

3. Y = a + bX + c (D1X) + d D1 (Kombinasi)

Tujuan menggunakan regresi berganda dummy adalah memprediksi

besarnya nilai variabel tergantung/dependent atas dasar satu atau lebih variabel

bebas/independent, di mana satu atau lebih variabel bebas yang digunakan bersifat

dummy. Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk membuat

kategori data yang bersifat kualitatif (data kualitatif tidak memiliki satuan ukur),

agar data kualitatif dapat digunakan dalam analisa regresi maka harus lebih dahulu

di transformasikan ke dalam bentuk Kuantitatif. contoh data kualitatif misal jenis

kelamin adalah laki-laki dan perempuan, harus di transform ke dalam bentuk

Laki-laki = 1 ; Perempuan = 0. atau tingkat pendidikan misal SMA dan Sarjana,

maka diubah menjadi SMA = 0 ; Sarjana = 1, skala yang terdiri dari dua yakni 0

dan 1 disebut kode Binary, sedangkan persamaan model yang terdiri dari Variabel

Dependentnya Kuantitatif dan variabel Independentnya skala campuran : kualitatif

dan kuantitatif, maka persamaan tersebut disebut persamaan regresi berganda

Dummy. Dalam kegiatan penelitian, kadang variabel yang akan diukur bersifat

Kualitatif, sehingga muncul kendala dalam pengukuran, dengan adanya variabel

dummy tersebut, maka besaran atau nilai variabel yang bersifat Kualitatif tersebut

dapat di ukur dan diubah menjadi kuantitatif.

2.2. Penelitian terdahulu

PENELITIAN TERDAHULU

Table Penelitian Terdahulu

No.

Nama Peneliti Penelitian Variabel Model Hasil

Hedgewis Esti R dan Bellia Novianti (2008)

ANALISIS PENGARUH PENGELUARAN PEMERINTAH, CADANGAN DEVISA, DAN ANGKA PENGGANDA UANG TERHADAP JUMLAH UANG BEREDAR DI INDONESIA

Cadangan devisa, pengeluaran pemerintah dan angka penganda uang

Regresi Berganda

Pengeluaran pemerintah, cadangan devisa, dan angka pengganda uang secara parsial mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap jumlah uang beredar (M2) untuk periode tahun 2005-2008, yaitu apabila pengeluaran pemerintah, cadangan devisa, dan angka pengganda uang meningkat maka jumlah uang beredar akan meningkat dan sebaliknya.

2 Lily Prayitno dan Heny Sandjaya

Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah uang beredar di Indonesia Sebelum dan Sesudah Krisis : sebuah analisis ekonometrika

Cadangan devisa, pengeluaran pemerintah dan angka penganda uang

Regresi berganda dengan

metode log

Dalam jangka pendek sebelum krisis (tahun 1990 triwulan 1 sampai tahun 1997 triwulan 2) dapat disimpulkan bahwa pengeluaran pemerintah secara signifikan berpengaruh positif terhadap jumlah uang beredar (M2); cadangan devisa tidak signifikan terhadap jumlah uang beredar; sedangkan angka pengganda uang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap jumlah uang beredar. Dalam jangka pendek sesudah krisis (tahun 1997 triwulan 3 sampai tahun 1999 triwulan 4) dapat disimpulkan bahwa pengeluaran pemerintah secara signifikan berpengaruh positif terhadap \ jumlah uang beredar sedangkan dua variabel lainnya, yaitu cadangan devisa dan money multiplier tidak signifikan.

3. Hipothesis

HIPOTESIS

Dalam melakukan analisis pengaruh cadangan devisa dan pengeluaran

pemerintah terhadap jumlah uang beredar sebelum dan sesudah krisis adalah,

diduga cadangan devisa dan pengeluaran pemerintah terhadap jumlah uang

beredar di Indonesia dalam arti luas (M2) pada waktu sebelum krisis dan sesudah

krisis terdapat hubungan yang positif dan signifikan.

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Objek Penelitian

Objek penelitian ini berfokus pada perubahan Jumlah uang beredar yang

dimana terjadinya perunahan jumlah uang beredar akibat adanya perubahan

cadangan devisa dan pengeluaran pemerintah. Dalam paper ini juga akan

membahas tentang asumsi bahwa krisis dapat pula mempengaruhi jumlsh usng

beredar. Oleh karena itu dalam paper kali ini kurs akan saya coba gunakan sebagai

dummy variabel. Atau dengan kata lain perubahan Jumlah uang beredar akibat

pengaruh dari jumlah cadangan devisa, pengeluaran pemerintah dan krisis

(dummy variabel).

3.2. Subjek Penelitian

Dalam penelitian ini variabel terikat (dependent variabel) yang digunakan

adalah Jumlah uang beredar (JUB), sedangkan variabel bebasnya (independent

variabel) adalah cadangan devisa (CDR) pengeluaran pemerintah (G), dan krisis

untuk dummy variabel (D1), bernilai 0 jika sebelum krisis ddan bernilai 1 jika

sesudah krisi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh gambaran

terperinci dari masing-masing variabel itu sendiri sehingga berguna untuk

mengetahui perubahan jumlah uang beredar.

3.3. Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan

data sekunder dengan rentan waktu dari tahun 1990-1998 untuk sebelum krisis

dan 1999-2011 untuk sesudah krisis. Sedangkan metode pengumpulan data yang

digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara mencari data yang

berhubungan dengan variabel penelitian secara urut sesuai dengan tahun

penelitian dan mendokumentasikannya, data-data tersebut dikumpulkan dari

berbagai sumber yaitu, Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI).

3.4. Metode Analisa Data

1. Uji Teori

Uji teori dalam penelitian ini dilihat dari fungsi Inflasi Keynes, yaitu :

JUB = f (CDR, G, D1)

keterangan :

JUB = Jumlah Uang Beredar

CDR = Cadangan Devisa

G = Pengeluaran Pemerintah (Government Expenditure)

D1 = krisis (Dummy Variabel)

2. Uji t-Statistik

Uji t-Statistik (signifikansi parameter individual) digunakan untuk

mengetahui bagaimana pengaruh variabel bebas secara individual terhadap

variabel tidak bebas. Hipotesis yang digunakan adalah :

Ho : β = 0, artinya variabel independent tidak berpengaruh nyata secara

statistik terhadap variabel dependent.

Ha : β ≠ 0, artinya variabel independent berpengaruh nyata secara statistik

terhadap variabel dependent.

3. Uji F-Statistik

Uji F-Statistik digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas

secara keseluruhan terhadap variabel dependent. Kesimpulan uji F dapat diperoleh

dengan membandingkan antara probability F-statistik dengan signifikansi α = 1%.

Bila probability F-statistik > α = 1% maka Ho diterima, atau secara

bersama-sama variabel independent tidak berpengaruh nyata secara statistik

terhadap variabel dependent.

Bila probability F-statistik < α = 1% maka Ha diterima, atau secara

bersama-sama variabel independent berpengaruh nyata dan signifikan terhadap

variabel dependent.

4. Koefisien Determinasi (R2)

Determinasi R2 atau R-square digunakan untuk mengukur kemampuan

variabel independent untuk menjelaskan variabel dependent.

R2=∑el2/ (N−K )∑ yl2(N−1)

Nilai R2 terletak antara 0 ≤ R2 ≤ 1. Semakin mendekati 1 maka model yang

digunakan semakin baik.

5. Uji Multikolinearitas / Uji Korelasi

Uji Multikolinearitas/Uji Korelasi digunakan untuk mengukur seberapa

besar hubungan keeratan antara variabel independent dengan independent,

independent dan Dependent. Batasan nilai koefisien korelasi pada tiap variabel

adalah sebesar 0.65 atau 65% agar tidak mengalami multikolinearitas.

6. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Uji normalitas adalah uji untuk mengukur apakah data kita memiliki

distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik (statistic

inferensial). Pendugaan persamaan dengan menggunakan metode OLS harus

memenuhi sifat kenormalan, karena jika tidak normal dapat menyebabkan varians

infinitive (ragam tidak hingga atau ragam yang sangat besar). Hasil pendugaan

yang memiliki varians infinitif menyebabkan pendugaan dengan metode OLS

akan menghasilkan nilai dugaan yang not meaningful (tidak berarti).

Untuk mendeteksi residual berdistribusi normal atau tidak, dapat

dilakukan dengan cara melihat probability dari hasil equasi, jika probability < 1%

maka Ho diterima, dan jika probability > 1% maka Ha diterima.

Ho : error term tidak terdistribusi normal

Ha : error term terdistribusi normal

b. Uji Autokorelasi

Penaksiran model regresi linier mengandung asumsi bahwa tidak terdapat

autokorelasi di antara residual tidak bebas dari suatu observasi ke observasi

lainnya. Biasanya masalah autokerelasi terjadi pada data time series. Hal ini

disebabkan karena eror pada data akan mempengaruhi eror pada data pada periode

berikutnya. Konsekuensi dari adanya autokorelasi pada model adalah bahwa

penaksir tidak efisien dan uji t serta uji F yang tidak valid walaupun hasil estimasi

tidak bias (Gujarati : 2003).

Untuk melihat ada dan tidaknya autokorelasi maka dapat dilihat dari nilai

probability dari uji autokorelasi. Jika nilai probability < 1% maka Ho diterima,

dan jika nilai probability > 1% maka Ha diterima.

Ho : ada korelasi serial (autokorelasi)

Ha : tidak terdapat korelasi serial (autokorelasi)

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas sering terjadi pada data cross section, karena data

tersebut menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran. Uji heteroskedasitas

digunakan untuk melihat ada atau tidak terjadinya gangguan yang muncul dalam

fungsi regresi yang mempunyai varian yang tidak sama sehingga penaksir OLS

tidak efisien baik dalam sampel kecil maupun sampel besar (tapi masih tetap tidak

bias dan konsisten). Selain itu jika model mengalami atau terdapat

heteroskedasitas maka akan membuat varian tidak efisien / tidak minimum yang

artinya kecenderungan varian akan membesar yang akan membuat uji hipotesis

tidak valid atau tidak baik.

Untuk membuktikan tidak ada heteroskedastisitas maka perlu adanya uji

white heteroscedasticity, dan kemudian melihat probability dari equasi yang telah

dihasilkan. Jika nilai probability < 1% maka Ho diterima, dan jika nilai

probability > 1% maka Ha diterima.

Ho : terdapat heteroskedastisitas

Ha : tidak terdapat heteroskedastisitas

3.5 Hipotesa Penelitian

1. Hipotesa Parsial

Ho : β = 0, artinya variabel independent tidak berpengaruh nyata secara

statistik terhadap variabel dependent.

Ha : β ≠ 0, artinya variabel independent berpengaruh nyata secara statistik

terhadap variabel dependent.

2. Hipotesa Serentak

Ho : β = 0, artinya secara bersama-sama variabel independent tidak

berpengaruh nyata secara statistik terhadap variabel dependent.

Ha : β ≠ 0, artinya secara bersama-sama variabel independent berpengaruh

nyata dan signifikan terhadap variabel dependent.

3.6. SUMBER DATA

Sumber data saya dapatkan di laporan tahunan Bank Indonesia. Yang

ditunjukkan sebagai berikut:

a. Sebelum krisis: (dalam milliard Rupiah)

TAHU

N JUB CDR G

1990 84630 8661 49450

1991 99059 9868 52128

1992 119055 11611 60511

1993 145599 12352 57833

1994 174512 13158 62607

1995 223512 14674 65342

1996 288631 19125 82221

1997 355643 17430 109302

1998 577381 23760 172670

b. Sesudah krisis (dalam milliard rupiah)

TAHU

N JUB CDR G

1999 646205 27050 44581

2000 747072 29390 221466.7

2001 844054 28020 341563

2002 883903 32040 322180

2003 955692 36296 376505

2004 1033877 36320 427177

2005 1202763 34724 509632

2006 1382493 42586 667129

2007 1649622 56920 757650

2008 1895838 51639 985731

2009 2141384 66105 937382

2010 2469399 96207 1042117

2011 2877220 110123 1294999

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

a.) SEBELUM KRISIS

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 09/30/15 Time: 17:03

Sample: 1990 1997

Included observations: 8

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -167346.0 26086.19 -6.415118 0.0014

CDR 12.79191 3.453003 3.704575 0.0139

G 2.710862 0.630482 4.299665 0.0077

R-squared 0.975633    Mean dependent var 186330.1

Adjusted R-squared 0.965886    S.D. dependent var 96213.02

S.E. of regression 17770.58    Akaike info criterion 22.68847

Sum squared resid 1.58E+09    Schwarz criterion 22.71826

Log likelihood -87.75389    Hannan-Quinn criter. 22.48755

F-statistic 100.0965    Durbin-Watson stat 2.188976

Prob(F-statistic) 0.000093

Persamaan regresi

Dari hasil pengolahan diatas maka dapat diketahui persamaan regresinya

sebagai berikut,

JUB= -167346 + 12.79191 CDR + 2.710862 G

Persamaan diatas dapat diinterpretasikan bahwa apabila tidak ada

pengeluaran pemerintah dan negara tidak mempunyai cadangan devisa, maka

jumlah uang beredar akan sama dengan nilai konstanta yaitu menurun sebesar Rp

167346 milliar. Pengaruh antara pengeluaran pemerintah, cadangan devisa, dan

angka pengganda uang dengan jumlah uang beredar adalah positif, yaitu apabila

ketiga variabel tersebut meningkat maka jumlah uang beredar akan meningkat dan

sebaliknya apabila ketiga variabel mengalami penurunan, maka jumlah uang

beredar juga akan menurun. Penurunan dan pengurangannya yaitu jika pada

government expenditures naik atau turun sebesar satu milliar rupiah dengan

menganggap cadangan devisa negara konstan, maka jumlah uang beredar sebelum

krisis akan meningkat ataupun menurun sebesar Rp 12.79191 milliar. Begitu pula

sebaliknya jika Government Expenditure naik ataupun mengalami penurunan

sebesar satu milliar rupiah dengan menganggap variabel cadangan devisa konstan,

maka jumlah uang beredar sebelum krisis akan mengalami kenaikan atau

penurunan sebesar Rp 2.710862 Milliar

Hasil analisis Uji adjusted R-squared

Koefisien determinasi yang disesuaikan sebesar 0,965886 yang berarti

bahwa jumlah uang beredar (M2) dalam penelitian ini dipengaruhi oleh kedua

variabel bebas yang terdiri dari pengeluaran pemerintah (G) dan cadangan devisa

sebesar 96.65886 %, sedangkan sisanya 3.34114 % dipengaruhi oleh variabel

lain

Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji t)

a. Koefisien regresi variabel CDR

Ho : secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara CDR dengan

jumlah uang beredar

Ha : secara parsial ada pengaruh signifikan antara CDR dengan jumlah

uang beredar

α = 5%, (satu sisi), df = 5, t table = 2,015, dan t hitung 3.04574

Dari sini dapat dilihat bahwa t hitung lebih besar daripada t table, sehingga

di sini hipotesis Ho ditolak. Sehingga variabel CDR secara parsial memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap jumlah uang yang beredar sebeluum krisis.

b. Koefisien Regresi variable G

Ho : secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara G dengan jumlah

uang beredar

Ha : secara parsial ada pengaruh signifikan antara G dengan jumlah uang

beredar

α = 5%, (satu sisi), df = 5, t table = 2,015, dan t hitung 4.299665

Dari sini dapat dilihat bahwa t hitung lebih besar daripada t table, sehingga

di sini hipotesis Ho ditolak. Sehingga variabel G secara parsial memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap jumlah uang yang beredar sebelum krisis.

Uji koefisien Regresi Serentak (Uji F)

Uji F digunakan untuk menguji koefisien regresi secara bersama-sama,

yaitu untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara bersama-sama

(serempak) terhadap variabel dependen. Dalam equasi tersebut Prob (F-statistic)

adalah sebesar 0.000093, atau 0.000093 < 0.05 yang artinya semua variabel bebas

secara simultan berpengaruh signifikan dalam perubahan jumlah uang beredar

sebelum krisis.

b.) SESUDAH KRISIS

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 09/30/15 Time: 17:07

Sample: 1998 2010

Included observations: 13

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 136354.5 47618.35 2.863486 0.0169

CDR 12.56610 2.023007 6.211594 0.0001

G 1.117693 0.125857 8.880654 0.0000

R-squared 0.989132    Mean dependent var 1263822.

Adjusted R-squared 0.986959    S.D. dependent var 603991.8

S.E. of regression 68975.15    Akaike info criterion 25.32005

Sum squared resid 4.76E+10    Schwarz criterion 25.45043

Log likelihood -161.5804    Hannan-Quinn criter. 25.29326

F-statistic 455.0743    Durbin-Watson stat 2.346475

Prob(F-statistic) 0.000000

4.1. Regresi

Setelah data diolah dalam Eviews hasil dari regresi diperoleh sebagai berikut :

Dependent Variable: JUBMethod: Least SquaresDate: 09/30/15 Time: 02:23Sample: 1990 2011Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -35253.51 26911.11 -1.309998 0.2067CDR 12.28319 1.625420 7.556932 0.0000

G 1.096306 0.117246 9.350446 0.0000D1 195676.8 39141.97 4.999154 0.0001

R-squared 0.994530    Mean dependent var 945342.9Adjusted R-squared 0.993619    S.D. dependent var 819465.5S.E. of regression 65461.63    Akaike info criterion 25.17928Sum squared resid 7.71E+10    Schwarz criterion 25.37765Log likelihood -272.9721    Hannan-Quinn criter. 25.22601F-statistic 1090.947    Durbin-Watson stat 1.176666Prob(F-statistic) 0.000000

Dari data tersebut dapat menjelaskan tentang bagaimana hubungan antara

jumlah uang beredar, cadangan devisa, pengeluaran pemerintah, dan pengaruh

krisis (d1) yaitu 0 untuk sebelum krisis dan 1 untuk sesudah krisis. Untuk lebih

jelasnya berikut intepretasi dari hasil equasi di atas :

JUB = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1

Besar pengaruh cadangan devisa adalah sebesar 12,28319. Sehingga jika

terjadi kenaikan 1 satuan dari CDR maka secara rata-rata akan menaikkan JUB

sebesar 12,28319 rupiah dengan menganggap variabel lain konstan (ceteris

paribus). Dan besar pengaruh pengeluaran pemerintah adalah sebesar 1.0963.

Sehingga jika terjadi kenaikan 1 satuan dari CDR secara rata-rata akan menaikkan

JUB sebesar 1.0963 dengan menganggap variabel lain konstan (ceteris paribus).

Sedangkan besar pengaruh kurs (dummy variabel) adalah sebesar 195676,8.

Dengan penjelasan besar pengaruh dibedakan menjadi dua, yaitu 1 = sesudah

krisis dan 0 = sebelum krisis, berikut intepretasi besar pengaruh dari kurs (dummy

variabel) :

JUB = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1

D11 = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1 (1)

= 160423.29 + 12,28319 CDR + 1.0963 G

D10 = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1 (0)

= -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G

Sehingga besar pengaruh krisis dalam mempengaruhi perubahan jumlah

uang beredar ketika ketika sebelum krisis lebih rendah daripada ketka sesudah

krisis dengan menganggap variabel lain konstan (ceteris paribus). Besar selisih

antara nilai sebelum dan sesuda krisis adalah sebesar 195676,8. Dan jika semua

variabel independent yang ada didalam model sama dengan nol maka besar

jumlah uang beredar adalah sebesar 160423.29.

Sedangkan R2 atau R-square digunakan untuk mengukur kemampuan

variabel independent untuk menjelaskan variabel dependent. Adjusted R-square

adalah nilai R2 yang telah disesuaikan. Nilai dari adjusted R-square dapat

menghindarkan peneliti dari R2 palsu akibat adanya penambahan variabel

independent dalam model. Nilai adjusted R-square dari hasil equasi diatas adalah

sebesar 0.993619 atau sebesar 99.3%, artinya kemampuan variabel independent

dalam menjelaskan perubahan inflasi cukup besar karena model yang digunakan

memiliki daya untuk menjelaskan variabel dependent (JUB) sebesar 99.3%, dan

sisanya sebesar 0.7% perubahan JUB dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

Dari gambar grafik diatas dapat dilihat bahwa hasil prediksi dengan hasil

actual menunjukkan kondisi yang cenderung berdempetan. Sehingga dapat

disimpulkan bahwa model ini dapat memprediksi dengan baik.

4.2. Uji t-statistik

Uji t-statistik digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh tiap

variabel independent (parsial) mempengaruhi variabel dependent.

Ho : β = 0, artinya variabel independent tidak berpengaruh nyata secara

statistik terhadap variabel dependent.

Ha : β ≠ 0, artinya variabel independent berpengaruh nyata secara

statistik terhadap variabel dependent.

Hasil equasi diatas menunjukkan nilai probability dari tiap variabel

sebagai berikut :

Cadangan devisa : 0.0000

Pengeluaran pemerintah : 0.0000

krisis (Dummy Variabel) : 0.0001

Hasil equasi tersebut menjelaskan bahwa signifikan cadangan devisa secara

statistik dalam mempengaruhi jumlah uang beredar, hal ini karena nilai

probability dari CDR adalah sebesar 0.0000, atau 0.0000 < 0.05 (❑❑ diterima).

Begitu pula pengeluaran pemerintah, hasil equasi menunjukkan bahwa

pengeluaran pemerintah signifikan secara statistik dalam mempengaruhi jumlah

uang beredar, ini karena nilai probability tingkat suku pengeluaran pemerintah

adalah sebesar 0.0000, atau 0.0000 < 0.05 (Ha diterima). Sedangkan krisis

(dummy variabel) signifikan secara statistik dalam mempengaruhi perubahan

jumlah uang beredar, hal ini karena nilai probability dari krisis (dummy variabel)

sebesar 0.0001, atau 0.0001 < 0.05 (Ha diterima).

4.3. Uji F-statistik

Uji F digunakan untuk menguji seberapa besar variabel independent secara

bersama-sama mempengaruhi variabel dependent.

Ho : β = 0, artinya secara bersama-sama variabel independent tidak

berpengaruh nyata secara statistik terhadap variabel dependent.

Ha : β ≠ 0, artinya secara bersama-sama variabel independent berpengaruh

nyata dan signifikan terhadap variabel dependent.

Dari hasil equasi diatas diperoleh nilai probability dari F-statistik adalah

sebesar 0.0000, atau 0.0000 < 0.05 yang artinya adalah bahwa secara bersama-

sama variabel independent signifikan secara statistik dalam mempengaruhi inflasi

(Ha diterima).

4.4. Asumsi Klasik

4.4.1. Uji normalitas

Uji normalitas adalah uji untuk mengukur apakah data kita memiliki

distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik (statistic

inferensial).

Ho : p-value > 5%, artinya data terdistribusi normal

Ha : p-value < 5%, artinya data tidak terdistribusi normal

Hasil uji normalitas diatas memiliki nilai probability sebesar 0.061 atau

0.061 > 0.05, artinya data terdistribusi normal (❑❑ diterima) dan data terhindar

dari masalah asumsi klasik Normalitas.

4.4.2. Heterokedastisitas

Uji heteroskedasitas digunakan untuk melihat ada atau tidak terjadinya

gangguan yang muncul dalam fungsi regresi yang mempunyai varian yang tidak

sama sehingga penaksir OLS tidak efisien baik dalam sampel kecil maupun

sampel besar (tapi masih tetap tidak bias dan konsisten). Selain itu jika model

mengalami atau terdapat heteroskedasitas maka akan membuat varian tidak efisien

/ tidak minimum yang artinya kecenderungan varian akan membesar yang akan

membuat uji hipotesis tidak valid atau tidak baik.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

-50000 0 50000 100000 150000

Series: ResidualsSample 1990 2011Observations 22

Mean -1.46e-10Median -21887.31Maximum 141323.0Minimum -63326.57Std. Dev. 60605.69Skewness 1.225537Kurtosis 3.291850

Jarque-Bera 5.585192Probability 0.061262

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 0.101506    Prob. F(3,18) 0.9581Obs*R-squared 0.365996    Prob. Chi-Square(3) 0.9472Scaled explained SS 0.280758    Prob. Chi-Square(3) 0.9636

Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 09/30/15 Time: 04:20Sample: 1990 2011Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2.54E+09 2.39E+09 1.061992 0.3023CDR 57841.43 144486.6 0.400324 0.6936

G -2328.969 10422.25 -0.223461 0.8257D1 -2.80E+08 3.48E+09 -0.080423 0.9368

R-squared 0.016636    Mean dependent var 3.51E+09Adjusted R-squared -0.147258    S.D. dependent var 5.43E+09S.E. of regression 5.82E+09    Akaike info criterion 47.96963Sum squared resid 6.09E+20    Schwarz criterion 48.16800Log likelihood -523.6660    Hannan-Quinn criter. 48.01636F-statistic 0.101506    Durbin-Watson stat 1.953099Prob(F-statistic) 0.958107

Ho : p-value > 5%, artinya data tidak terdapat heterokedastisitas

Ha : p-value < 5%, artinya data terdapat heterokedastisitas

Hasil uji heteroskedastisitas diatas memiliki nilai Obs*R-squared / p-value

chi-square sebesar 0.9472 atau 0.9472> 0.01. Artinya data yang digunakan dalam

model tidak terdapat heteroskedastisitas atau dengan kata lain bahwa varian

efisien / minimum yang artinya akan membuat uji hipotesis menjadi valid atau

baik (Ho diterima).

4.4.3. Autokolerasi

Penaksiran model regresi linier mengandung asumsi bahwa tidak terdapat

autokorelasi di antara residual tidak bebas dari suatu observasi ke observasi

lainnya. Biasanya masalah autokerelasi terjadi pada data time series. Hal ini

disebabkan karena eror pada data akan mempengaruhi eror pada data pada periode

berikutnya. Konsekuensi dari adanya autokorelasi pada model adalah bahwa

penaksir tidak efisien dan uji t serta uji F yang tidak valid walaupun hasil estimasi

tidak bias.

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 3.061257    Prob. F(2,16) 0.0749Obs*R-squared 6.088607    Prob. Chi-Square(2) 0.0476

Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 09/30/15 Time: 03:59Sample: 1990 2011Included observations: 22Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 15961.11 30468.18 0.523862 0.6076CDR -1.407264 1.948498 -0.722230 0.4806

G 0.102912 0.136802 0.752272 0.4628D1 -12439.77 37857.41 -0.328595 0.7467

RESID(-1) 0.630542 0.270583 2.330312 0.0332RESID(-2) -0.264362 0.272257 -0.971000 0.3460

R-squared 0.276755    Mean dependent var -1.46E-10Adjusted R-squared 0.050741    S.D. dependent var 60605.69S.E. of regression 59048.09    Akaike info criterion 25.03709Sum squared resid 5.58E+10    Schwarz criterion 25.33465Log likelihood -269.4080    Hannan-Quinn criter. 25.10719F-statistic 1.224503    Durbin-Watson stat 2.002038Prob(F-statistic) 0.342753

H0 : p-value chi-square > 5% tidak terdapat korelasi serial (autokorelasi)

Ha : p-valua chi-square < 5% terdapat korelasi serial (autokorelasi)

Hasil equasi diatas menunjukkan nilai dari p-value chi square adalah

sebesar 0.00476 atau 0.00476 < 0.05, artinya terdapat korelasi serial

(autokorelasi). Dengan kata lain bahwa penaksir tidak efisien dan uji t serta uji F

yang tidak valid walaupun hasil estimasi tidak bias (Ha diterima) dan data

memiliki masalah asumsi klasik Autokolerasi.

4.4.4. Linieritas

Ramsey RESET Test:

F-statistic 2.991241    Prob. F(1,17) 0.1018Log likelihood ratio 3.565779    Prob. Chi-Square(1) 0.0590

Test Equation:Dependent Variable: JUBMethod: Least SquaresDate: 09/30/15 Time: 04:40Sample: 1990 2011Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -117310.5 53880.39 -2.177240 0.0438CDR 17.58606 3.432168 5.123894 0.0001

G 1.219459 0.132090 9.232023 0.0000D1 130890.0 52751.26 2.481267 0.0238

FITTED^2 -7.55E-08 4.36E-08 -1.729520 0.1018

R-squared 0.995349    Mean dependent var 945342.9Adjusted R-squared 0.994254    S.D. dependent var 819465.5S.E. of regression 62115.96    Akaike info criterion 25.10811Sum squared resid 6.56E+10    Schwarz criterion 25.35607Log likelihood -271.1892    Hannan-Quinn criter. 25.16652F-statistic 909.4724    Durbin-Watson stat 1.559792Prob(F-statistic) 0.000000

Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah variable independen

memiliki pengaruh yang signifikan secara linier terhadap variable dependen.

Untuk melakukan uji linearitas, yang perlu dilihat adalah besaran dari F statistic

ketika dibandingkan dengan F table, atau dapat dilihat dalam probabilitas F-

statistic. Dalam penghitungan diatas, probabiliatas F statistic berada pada angka 0

yang mana lebih kecil daripada 0.05. Sehingga model ini lolos uji linearitas.

4.4.5 Multikolineritas.

CDR G JUBCDR  1.000000  0.945407  0.974414

G  0.945407  1.000000  0.984287JUB  0.974414  0.984287  1.000000

Untuk menguji multikolinearitas, setiap variable diregresikan dengan

menjadi variable dependen. Uji ini digunakan untuk melihat adanya kemungkinan

multikolinearitas antar variable. Hasil regresi dinyatakan lolos dari uji

multikolinearitas apabila tidak ada hasil yang melebihi 0.65. Melihat hasil diatas,

terdapat beberapa hasil multikolinearitas yang menunjukkan angka lebih dari 0.65,

sehingga hasil regresi pada penelitian ini tidak lolos uji multikolinearitas.

Persamaan Regresi

Dari hasil pengolahan diatas maka dapat diketahui persamaan regresinya

sebagai berikut,

JUB= 136354 + 12.56610 CDR + 1.117693 G

Persamaan diatas dapat diinterpretasikan bahwa apabila tidak ada

pengeluaran pemerintah dan negara tidak mempunyai cadangan devisa, maka

jumlah uang beredar sesudah krisis akan sama dengan nilai konstanta yaitu

sebesar Rp 136354 milliar. Pengaruh antara pengeluaran pemerintah, cadangan

devisa, dan angka pengganda uang dengan jumlah uang beredar adalah positif,

yaitu apabila ketiga variabel tersebut meningkat maka jumlah uang beredar akan

meningkat dan sebaliknya apabila ketiga variabel mengalami penurunan, maka

jumlah uang beredar juga akan menurun. Penurunan dan pengurangannya yaitu

jika pada government expenditures naik atau turun sebesar satu milliar rupiah

dengan menganggap cadangan devisa negara konstan, maka jumlah uang beredar

sesudah krisis akan meningkat ataupun menurun sebesar Rp 12.56610 milliar.

Begitu pula sebaliknya jika Government Expenditure naik ataupun mengalami

penurunan sebesar satu milliar rupiah dengan menganggap variabel cadangan

devisa konstan, maka jumlah uang beredar akan mengalami kenaikan atau

penurunan sebesar Rp 1.117693 Milliar

Hasil analisis Uji adjusted R-squared

Koefisien determinasi yang disesuaikan sebesar 0,986959 yang berarti

bahwa jumlah uang beredar (M2) dalam penelitian ini dipengaruhi oleh kedua

variabel bebas yang terdiri dari pengeluaran pemerintah (G) dan cadangan devisa

sebesar 98.6959%, sedangkan sisanya 1.3041 % dipengaruhi oleh variabel atau

factor lain

Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji t)

Koefisien regresi variabel CDR

Ho : secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara CDR dengan

jumlah uang beredar

Ha : secara parsial ada pengaruh signifikan antara CDR dengan jumlah

uang beredar

α = 5%, (satu sisi), df = 10, t table =1.812, dan t hitung 6.211594

Dari sini dapat dilihat bahwa t hitung lebih besar daripada t table, sehingga

di sini hipotesis Ho ditolak. Sehingga variabel CDR secara parsial memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap jumlah uang yang beredar sesudah krisis.

Koefisien Regresi variable G

Ho : secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara G dengan jumlah

uang beredar

Ha : secara parsial ada pengaruh signifikan antara G dengan jumlah uang

beredar

α = 5%, (satu sisi), df = 5, t table = 2.1812 dan t hitung 8.880654

Dari sini dapat dilihat bahwa t hitung lebih besar daripada t table, sehingga

di sini hipotesis Ho ditolak. Sehingga variabel G secara parsial memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap jumlah uang yang beredar sesudah krisis.

Koefisien Regresi variable G

Ho : secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara G dengan jumlah uang

beredar

Ha : secara parsial ada pengaruh signifikan antara G dengan jumlah uang

beredar

α = 5%, (satu sisi), df = 5, t table = 2.1812 dan t hitung 8.880654

Dari sini dapat dilihat bahwa t hitung lebih besar daripada t table, sehingga

di sini hipotesis Ho ditolak. Sehingga variabel G secara parsial memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap jumlah uang yang beredar sesudah krisis.

Uji koefisien Regresi Serentak (Uji F)

Uji F digunakan untuk menguji koefisien regresi secara bersama-sama,

yaitu untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara bersama-sama

(serempak) terhadap variabel dependen. Dalam equasi tersebut Prob (F-statistic)

adalah sebesar 0.000093, atau 0.000000 < 0.05 yang artinya semua variabel bebas

secara simultan berpengaruh signifikan dalam perubahan jumlah uang beredar.

KESIMPULAN

Analisis ini menggunakan analisa regresi berganda sederhana untuk

mengenalisa pengaruh pengeluaran pemerintah (G) dan cadangan devisa (CDR)

terhadap jumlah uang beredar di Indonesia pada periode sebelum krisis (1990-

1997) dan sesudah krisis (1998-2010).

Pada periode sebelum krisis dapat disimpulkan bahwa cadangan devisa

dan pengeluaran pemerintah berpengaruh poitif dan signifikan terhadap jumlah

uang beredar secara parsial maupun secara serempak melalui uji t dan uji F

dengan koefisien cadangan devisa sebesar 12.79191 dan pengeluaran pemerintah

sebesar 2.710862.

Hal yang serupa juga terjadi ketika setelah krisis yaitu periode (1998-

2010). Variabel cadangan devisa dan pengeluaran pemerintah berpengaruh secara

signifikan dan positif terhadap jumlah uang beredar beredar secara parsial maupun

secara serempak melalui uji t dan uji F dengan koefisien cadangan devisa sebesar

12.56610 dan pengeluaran pemerintah sebesar 1.117693.

Namun hal yang membedakan pada saat sebelum krisis dengan yang

setelah krisis adalah terletak pada konstantanya. Yaitu ketika sebelum krisis

konstanta bernilai negaif, namun setelah krisis konstanta bernilai positf.

Pada penelitian sebelumnya telah di jelaskan bahwa pengaruh cadangan

devisa terhadap jumlah uang beredar adalah tidak signifikan, hal ini tentu berbeda

dengan hasil analisis yang saya lakukan, yaitu pengaruh cadangan devisa

berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah uang beredar.

BAB V

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis data yang dilakukan dengan menggunakan

software Eviews 6.1, kesimpulan yang dapat ditarik sebagai berikut:

a. Bagaimana hasil analisis regresi yang menunjukkan hubungan antara

variabel independen terhadap variabel dependen?

Hasil regresi menunjukkan persamaan sebagai berikut.

JUB = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1

D11 = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1 (1)

= 160423.29 + 12,28319 CDR + 1.0963 G

D10 = -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G + 195676,8 D1 (0)

= -35253.51 + 12,28319 CDR + 1.0963 G

b. Bagaimanakah pengaruh variabel pengeluaran pemerintah terhadap

variabel jumlah uang beredar?

Jumlah uang pengeluaran pemerintah berpengaruh secara nyata terhadap

jumlah uang beredar. Dampak nyata tersebut ditunjukkan dalam hubungan yang

postif, dimana kenaikan setiap kenaikan jumlah pengeluaran pemerintah sebesar 1

satuan,akan meningkatkan jumlah uang beredar secara rata-rata sebesar 1.0963

dengan menganggap variabel lain konstan Dan besar pengaruh.

c. Bagaimanakah pengaruh variabel cadangan devisa terhadap variabel

jumlah uang beredar?

Besar pengaruh cadangan devisa adalah sebesar 12,28319. Sehingga jika

terjadi kenaikan 1 satuan dari CDR maka secara rata-rata akan menaikkan JUB

sebesar 12,28319 rupiah dengan menganggap variabel lain konstan (ceteris

paribus).

d. Bagaimana signifikasi pengaruh (parsial dan simulatan) ketiga variabel

independen tersebut terhadap variabel jumlah uang beredar ?

Melalui uji secara parsial, ketiga variabel independen memiliki pengaruh

yang nyata terhadap jumlah uang beredar. Sedangkan secara uji serempak, ketiga

variabel independen memeiliki pengaruh secara serempak terhadap jumlah uang

beredar.

e. Apakah data yang digunakan dalam penelitian lulus uji asumsi klasik

seperti uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi

dan uji linieritas?

Uji normalitas

Data merupakan data yang terdistribusi normal

Uji autokorelasi

Data memiliki masalah autokorelasi

Uji Non-heterokedastisitas.

Data menujukkan homokedastisitas

Uji lineritas

Variabel independen memiliki pengaruh signifikan secara liner

Multikolinieritas

Variabel independen memiliki masalah multikolinieritas.

Sehingga dari kelima uji asumsi klasik, maka dapat disimpulkan model tersebut

tidak lolos uji asumsi klasik. Karena 2 dari 5 test mengalami masalah.

Sehingga dapat disimpulkan memperlihatkan bahwa jumlah uang beredar

sebelum krisis lebih rendah ketika sesudah krisis. Hal ini d buktikan dengan

melakukan uji parsial terhadap variabel dummy. Model ini sebenarnya dapat

digunakan dalam melakukan prediksi karena selisih antara hasil actual dan

prediksi yang tipis. Akan tetapi model tersebut tidak lolos uji asumsi klasik.

DAFTAR PUSTAKA

Bank Indonesia. 1990-2010. Laporan Tahunan Bank Indonesia, Tahun 1990-2010

Hedwigis Esti, dkk. “ANALISIS PENGARUH PENGELUARAN

PEMERINTAH, CADANGAN DEVISA, DAN ANGKA

PENGGANDA UANG TERHADAP JUMLAH UANG

BEREDAR DI INDONESIA”

Lily Prayitno, dkk. 2002. “Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Jumlah

Uang Beredar di Indonesia Sebelum dan Sesudah Krisis: Sebuah

Analisis Ekonometrika”. Jurnal Manajemen & Kewirausahaan

Vol. 4 No. 1. Maret. Hal. 46-55.

Mankiw. 2007. Makroekonomi. Harvard University. Inggris

Badan Pusat Statistika (www.bps.go.id )