FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UTANG LUAR NEGERI INDONESIA TAHUN 2000-2012 (Error Correction...

Tugas Akhir Time Series 1

I. PENDAHULUAN

Sebuah Negara tak lepas dari yang namanya masalah ini dan itu. Sebagai salah satu

Negara sedang berkembang, Indonesia memiliki banyak masalah yang harus diselesaikan

dengan seksama. Salah satunya adalah pelunasan utang luar negeri. Utang luar negeri

Indonesia yang dimaksud disini tidak hanya utang luar negeri pemerintah, namun total

utang luar negeri pemerintah, bank sentral, dan swasta.

Utang luar negeri Indonesia memakan porsi anggaran negara (APBN) yang terbesar

dalam satu dekade terakhir. Jumlah pembayaran pokok dan bunga utang hampir dua kali

lipat anggaran pembangunan, dan memakan lebih dari separuh penerimaan pajak.

Pembayaran cicilan utang sudah mengambil porsi 52% dari total penerimaan pajak yang

dibayarkan rakyat sebesar Rp 219,4 triliun.

Hal ini pun menjadi masalah krusial. Tak bisa dipungkiri, bahwa pinjaman dana dari

luar negeri memang sangat membantu, namun ketidakwaspadaan sangat membawa dampak

buruk, dampaknya pun sangat jelas, Indonesia kewalahan untuk melunasi utang-utang

tersebut.

Dari sebuah blog jurnal ekonomi, tertulis bahwa data terbaru perkembangan utang

pemerintah Indonesia per September 2012 sebesar Rp1975,62 trilyun. Dengan demikian

jumlah utang pemerintah bertambah Rp166,67 trilyun dari akhir tahun 2011, atau


bertambah Rp220,71 trilyun jika dihitung per September 2011. Dalam laporan

perkembangan utang bulan lalu, per Agustus 2012 jumlah utang pemerintah mencapai

Rp1957,20 trilyun. Jika dibandingkan dengan jumlah utang per September, maka utang

bertambah Rp18,42 trilyun hanya dalam waktu satu bulan atau rata-rata dalam satu hari

utang kita bertambah Rp614 milyar.

Dalam grafik di atas terlihat beberapa tahun terakhir utang Indonesia mengalami

kenaikan yang cukup siknifikan. Pada tahun 2011, jumlah utang pemerintah bertambah

sebesar Rp132,1 trilyun. Pertambahan stok utang pada tahun 2012 sudah lebih besar

Rp34,57 trilyun dari pertambahan stok utang tahun 2011. Padahal periode 2012 belum

berakhir, masih satu triwulan lagi.

Jika dibandingkan dengan rata-rata pertambahan stok utang pemerintah selama 2001

sampai dengan 2010 sebesar Rp40,37 trilyun per tahun, maka pertambahan stok utang pada

tahun ini berpotensi lebih dari 4 kali lipat. Tren pertambahan stok utang ini menunjukkan

perkembangan utang pemerintah seperti bola salju. Ini sangat berbahaya.

Kewajiban-kewajiban pelunasan utang tersebut pun sudah melebihi penerimaan

pemerintah selama beberapa tahun, sedangkan kebutuhan pembiayaan baru (baik dari luar

maupun dalam negeri) di tahun-tahun mendatang masih tetap dibutuhkan untuk memenuhi

kebutuhan pengeluaran. Hal ini akan sangat membatasi ruang gerak fiskal (fiscal space)pada

masa pemerintahan sekarang ini, sehingga telah menggeser permasalahan dari stimulus

fiskal menjadi sustainabilitas fiskal (Rahmany, 2004).

Ketidakmampuan menyeimbangkan melonjaknya beban pengeluaran dengan

peningkatan penerimaan jelas sangat membahayakan kemampuan anggaran negara dalam

membayar utang. Untuk menjaga solvensi fiskal, keuangan negara harus surplus (Chalk dan

Hemming, 2000).

Pada negara-negara berkembang seperti Indonesia, implikasinya lebih berat.

Terjadinya risiko fiskal yang membebani anggaran akan menjalar dengan cepat pada

perekonomian secara keseluruhan, mendorong pelarian modal (capital outflow), dan bahkan

mengubah arah pertumbuhan ekonomi. Lebih jauh, pada negara-negara berkembang dengan

kelembagaan ekonomi yang masih lemah, ekspektasi terjadinya risiko fiskal akan

mempengaruhi perilaku agen-agen ekonomi sehingga berpeluang menghambat


pertumbuhan ekonomi kendati risiko fiskal tersebut belum terjadi sesungguhnya (Barnhill

dan Kopits, 2003).

Berdasarkan uraian diatas, maka pada paper ini, akan dilakukan analisis terkait

faktor-faktor yang mempengaruhi tingginya utang luar negeri Indonesia dengan

menggunakan variabel independent, yaitu : jumlah uang beredar (jub), produk domestik

bruto (pdb atau gdp), utang luar negeri pemerintah Indonesia, pajak yang diterima oleh

pemerintah, dan indeks harga konsumen, serta utang luar negeri Indonesia (t-1).

Berdasarkan uraian permasalahan diatas, maka tujuan dari penulisan paper ini adalah :

1. Untuk menganalisis pengaruh jumlah uang beredar (jub), produk domestik bruto

(pdb atau gdp), utang luar negeri pemerintah Indonesia, pajak yang diterima oleh

pemerintah, dan indeks harga konsumen, serta utang luar negeri Indonesia pada

tahun sebelumnya secara simultan.

2. Untuk menganalisis pengaruh jumlah uang beredar (jub) terhadap utang luar

negeri Indonesia.

3. Untuk menganalisis pengaruh utang luar negeri pemerintah Indonesia terhadap

utang luar negeri Indonesia.

4. Untuk menganalisis pengaruh pajak yang diterima oleh pemerintah terhadap


5. Untuk menganalisis pengaruh indeks harga konsumen terhadap utang luar negeri

Indonesia.

6. Untuk menganalisis pengaruh utang luar negeri Indonesia pada tahun sebelumnya

terhadap utang luar negeri Indonesia.


2. LANDASAN TEORI

2.1 Konsep dan Defenisi

2.1.1 Utang Luar Negeri Indonesia dan Utang Luar Negeri Pemerintah Indonesia

Utang luar negeri Indonesia adalah utang luar negeri pemerintah, bank sentral dan

swasta (Bank Indonesia). Utang luar negeri pemerintah adalah utang yang dimiliki oleh

pemerintah pusat, terdiri dari utang bilateral, multilateral, fasilitas kredit ekspor, komersial,

leasing dan Surat Berharga Negara (SBN) yangditerbitkan diluar negeri dan dalam negeri

yang dimiliki oleh bukan penduduk. SBN terdiri dari Surat Utang Negara (SUN) dan Surat

Berharga Syariah Negara (SBSN). SUN terdiri dari Obligasi Negara yang berjangka waktu

lebih dari 12 bulan dan Surat Perbendaharaan Negara (SPN) yang berjangka waktu sampai

dengan 12 bulan. SBSN terdiri dari SBSN jangka panjang (Ijarah Fixed Rate/ IFR) dan

Global Sukuk.

Utang luar negeri bank sentral adalah utang yang dimiliki oleh Bank Indonesia, yang

diperuntukkan dalam rangka mendukung neraca pembayaran dan cadangan devisa. Selain

itu juga terdapat utang kepada pihak bukan penduduk yang telah menempatkan dananya

pada Sertifikat Bank Indonesia (SBI), dan utang dalam bentuk kas dan simpanan serta

kewajiban lainnya kepada bukan penduduk.

Utang luar negeri swasta adala hutang luar negeri penduduk kepada bukan penduduk

dalam valuta asing dan atau rupiah Indonesia berdasarkan perjanjian utang(loan agreement)

atau perjanjian lainnya, kas dan simpanan milik bukan penduduk, dan kewajiban lainnya

kepada bukan penduduk. Utang luar negeri swasta meliputi utang bank dan bukan bank.

Utang luar negeri bukan bank terdiri dari utang luar negeri Lembaga Keuangan Bukan Bank

(LKBB) dan perusahaan bukan lembaga keuangan termasuk perorangan kepada pihak

bukan penduduk. Termasuk dalam komponen utang luar negeri swasta adalah utang luar

negeri yang berasal dari penerbitan surat berharga di dalam negeri yang dimiliki oleh bukan

penduduk.

Bantuan dari Negara-negara maju kepada Negara-negara berkembang tercermin pada

istilah pemindahan sumber-sumber (flow of resources) yang terdiri dari :

1. Pemindahan sumber-sumber resmi , antara lain berupa :


a. Pemindahan secara bilateral, yaitu modal pemerintah dalam jangka panjang

b. Pemindahan secara multilateral, yaitu pemberian hutang dari organisai

internasional termasuk pembelian obligasi.

2. Pemindahan sumber sumber swasta, seperti investasi langsung swasta dan kredit

ekspor.

Sebagai salah satu sumber dana pembangunan, utang luar negeri digunakan untuk

menutupi tiga defisit, yaitu : kesenjangan tabungan investasi, defisit anggaran, dan defisit

transaksi berjalan.

Pada penelitian ini juga digunakan utang luar negeri Indonesia pada tahun

sebelumnya. Jadi akan dianalisis pengaruh utang luar negeri Indonesia tahun (t-1) pada

tahun t.

2.1.2 Jumlah Uang Beredar

Dari sebuah website Universitas Terbuka mendefenisikan Uang beredar dalam arti

sempit (Narrow Money = M1) adalah seluruh uang kartal dan uang giral yang ada di tangan

masyarakat. Sedangkan uang kartal milik pemerintah (Bank Indonesia) yang disimpan di

bank-bank umum atau bank sentral itu sendiri, tidak dikelompokkan sebagai uang kartal.

Sedangkan uang giral merupakan simpanan rekening koran (giro) masyarakat pada

bank-bank umum. Simpanan ini merupakan bagian dari uang beredar, karena sewaktu-

waktu dapat digunakan oleh pemiliknya untuk melakukan berbagai transaksi. Namun saldo

rekening giro milik suatu bank yang terdapat pada bank lain, tidak dikategorikan sebagai

uang giral.

Dalam arti luas, uang beredar merupakan penjumlahan dari uang beredar dalam arti

sempit dengan uang kuasi. Uang kuasi atau near money adalah simpanan masyarakat pada

bank umum dalam bentuk deposito berjangka (time deposits) dan tabungan. Uang kuasi

diklasifikasikan sebagai uang beredar, dengan alasan bahwa kedua bentuk simpanan

masyarakat ini dapat dicairkan menjadi uang tunai oleh pemiliknya, untuk berbagai

keperluan transaksi yang dilakukan.


2.1.3 Produk Domestik Bruto (PDB)

PDB diartikan sebagai nilai keseluruhan semua barang dan jasa yang diproduksi di

dalam wilayah tersebut dalam jangka waktu tertentu. PDB hanya menghitung total produksi

dari suatu negara tanpa memperhitungkan apakah produksi itu dilakukan dengan memakai

faktor produksi dalam negeri atau tidak (Wikipedia.com). Menurut Samuelson (2002), PDB

adalah jumlah output total yang dihasilkan dalam batas wilayah suatu negara dalam satu

tahun. PDB mengukur nilai barang dan jasa yang diproduksi di wilayah suatu negara tanpa

membedakan kewarganegaraan pada suatu periode waktu tertentu.

PDB atas dasar harga berlaku (PDB nominal) menggambarkan nilai tambah barang

dan jasa yang dihitung menggunakan harga pada tahun berjalan, sedang PDB atas dasar

harga konstan (PDB Riil) menunjukkan nilai tambah barang dan jasa tersebut yang

dihitung menggunakan harga yang berlaku pada satu tahun tertentu sebagai tahun dasar.

PDB menurut harga berlaku digunakan untuk mengetahui kemampuan sumber daya

ekonomi, pergeseran, dan struktur ekonomi suatu negara. Sementara itu, PDB konstan

digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi secara riil dari tahun ke tahun atau

pertumbuhan ekonomi yang tidak dipengaruhi oleh faktor harga.

2.1.4 Pajak Yang Diterima Oleh Pemerintah

Pajak merupakan bagian yang terbesar dari pendapatan negara. Ditinjau dari

pembayar pajak, pajak merupakan beban yang ditimpakan kepada pembayarnya. Pajak

adalah suatu pungutan yang merupakan hak prerogatif pemerintah dimana pungutan

tersebut didasarkan pada undang-undang dan pemungutannya dapat dipaksakan kepada

subyek pajak dimana tidak ada balas jasa yang langsung dapat ditunjukkan penggunaannya

(Mangkoesoebroto, 2001). Sedangkan definisi pajak menurut Rochmat Soemitro adalah :

“iuran rakyat kepada kas negara (peralihan kekayaan dari sektor partikelir ke sektor

pemerintah) berdasarkan undang-undang (dapat di paksakan) dengan tiada mendapat jasa

timbal balik yang langsung dapat ditunjuk yang digunakan untuk membiayai pengeluaran

umum”.

Negara yang menganut demokrasi seperti Indonesia melihat pajak sebagai kewajiban

berwarganegara atau menjadi rakyat suatu Negara. Undang-undang Dasar 1945

menyebutkan pada Pasal 23 A sebagai berikut: “Pajak dan pungutan lain yang bersifat

memaksa untuk keperluan negara diatur dengan undang-undang.”


Pajak berdasarkan undang-undang diartikan persetujuan dari rakyat. Pajak adalah

penyerahan kekayaan kepada negara yang biasanya berbentuk uang dan dibayarkan pada

saat tertentu yang ditetapkan menurut cara yang ditetapkan dalam undang-undang. Pajak

merupakan suatu kewajiban tanpa ada imbalan yang diterima. Hasil dari pajak yang

diserahkan dipergunakan untuk menjalankan pemerintahan. Sekarang fungsi pajak juga

mencakup yang lain seperti untuk mengatur kebijakan ekonomi dan mengatur pendapatan

yang lebih merata untuk keadilan.

2.1.5 Indek Harga Konsumen (IHK)

Menurut Bank Indonesia, Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah salah satu indikator

ekonomi yang memberikan informasi mengenai harga barang dan jasa yang dibayar

oleh konsumen. Perhitungan IHK dilakukan untuk merekam perubahan harga beli ditingkat

konsumen (purchasing cost) dari sekelompok tetap barang dan jasa (fixed basket) yang pada

umumnya dikonsumsi masyarakat. Indeks harga Konsumen (IHK) merupakan persentase

yang digunakan untuk menganalisis tingkat/ laju inflasi. IHK juga merupakan indikator

yang digunakan pemerintah untuk mengukur inflasi di Indonesia.

2.2 Teori Hubungan Variabel Independen Terhadap Variabel Dependen

2.2.1 Teori Hubungan Utang Luar Negeri Pemerintah Terhadap Utang Luar Negeri

Indonesia

Menurut pengertian yang didefinisikan oleh Bank Indonesia, utang luar negeri

Indonesia adalah utang luar negeri pemerintah, bank sentral dan swasta. Utang luar negeri

pemerintah adalah utang yang dimiliki oleh pemerintah pusat, terdiri dari utang bilateral,

multilateral, fasilitas kredit ekspor, komersial, leasing dan Surat Berharga Negara (SBN)

yangditerbitkan diluar negeri dan dalam negeri yang dimiliki oleh bukan penduduk. SBN

terdiri dari Surat Utang Negara (SUN) dan Surat Berharga Syariah Negara (SBSN). Jadi

dapat disimpulkan bahwa utang luar negeri pemerintah Indonesia sebanding atau

berpengaruh positif terhadap utang luar negeri Indonesia. Jika utang luar negeri pemerintah

bertambah maka utang luar negeri Indonesia juga bertambah dan jika utang luar negeri

pemerintah mengalami penurunan maka utang luar Indonesia juga akan menurun.


2.2.2 Teori Hubungan Jumlah Uang Beredar Terhadap Utang Luar Negeri Indonesia

Nilai uang ditentukan oleh supply dan demand terhadap uang. Jumlah uang beredar

ditentukan oleh Bank Sentral, sementara jumlah uang yang diminta (money demand)

ditentukan oleh beberapa faktor, antara lain tingkat harga rata-rata dalam perekonomian.

Jumlah uang yang diminta oleh masyarakat untuk melakukan transaksi bergantung pada

tingkat harga barang dan jasa yang tersedia. Semakin tinggi tingkat harga, semakin besar

jumlah uang yang diminta.

Berdasarkan Teori Kuantitas Uang(Quantity Theory Of Money), jumlah uang yang

beredar dalam suatu perekonomian menentukan nilai uang, sementara pertumbuhan jumlah

uang beredar merupakan sebab utama terjadinya inflasi.

Ketika inflasi di dalam negeri tinggi , negara donor akan mempertimbangkan ulang

keputusan untuk memberikan pinjaman ke Indonesia. Hal ini dikarenakan besarnya risiko

negara penerima (Indonesia) tidak mampu untuk mengembalikan utang termasuk bunga dan

pinjaman pokoknya. Sehingga ketika tingkat inflasi di dalam negeri meningkat, maka

jumlah utang luar negeri Indonesia akan menurun. Jadi, secara tidak langsung, jumlah uang

beredar berpengaruh negatif terhadap utang luar negeri Indonesia. Jika jumlah uang beredar

meningkat, maka utang luar negeri Indonesia akan menurun, dan jika jumlah uang beredar

menurun akan membuat utang luar negeri Indonesia semakin meningkat.

2.2.3 Teori Hubungan Produk Domestik Bruto Terhadap Utang Luar Negeri Indonesia

Produk Domestik Bruto (PDB) Riil berguna untuk melihat pertumbuhan ekonomi

suatu Negara. Menurut Barsky, et. Al (1986) ekonom Klasik/Neo Klasik mengindikasikan

bahwa kenaikan utang luar negeri untuk membiayai pengeluaran pemerintah hanya

menaikkan pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek, namun dalam jangka panjang tidak

akan mempunyai dampak yang signifikan akibat adanya crowding-out, yaitu keadaan

di mana terjadi overheated dalam perekonomian yang menyebabkan investasi swasta

berkurang yang pada akhirnya akan menurunkan produk domestik bruto.

Kelompok Neo Klasik berpendapat bahwa setiap individu mempunyai informasi

yang cukup, sehingga mereka dapat merencanakan tingkat konsumsi sepanjang waktu

hidupnya. Defisit anggaran pemerintah yang dibiayai oleh utang luar negeri akan


meningkatkan konsumsi individu. Sedangkan pembayaran pokok utang dan cicilannya

dalam jangka panjang akan membebankan kenaikan pajak untuk generasi berikutnya.

Sedangkan paham keynesian ditelaah oleh Eisner (1989) dan Bernheim (1989).

Paham keynesian melihat kebijakan peningkatan anggaran belanja yang dibiayai oleh

utang luar negeri akan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi

akibat naiknya permintaan agregat sebagai pengaruh lanjut dari terjadinya akumulasi

modal.

Kelompok Keynesian memiliki pandangan bahwa defisit anggaran pemerintah

yang ditutup dengan utang luar negeri akan meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan

sehingga kenaikan pendapatan akan meningkatkan konsumsi. Hal ini mengakibatkan beban

pajak pada masa sekarang relatif menjadi lebih ringan, hal ini kemudian akan menyebabkan

peningkatan pendapatan yang siap dibelanjakan.

Peningkatan pendapatan nasional akan mendorong perekonomian. Kesimpulannya,

kebijakan menutup defisit anggaran dengan utang luar negeri dalam jangka pendek akan

menguntungkan perekonomian dengan adanya pertumbuhan ekonomi.

2.2.4 Teori Hubungan Penerimaan Pajak Terhadap Utang Luar Negeri Indonesia

Pemahaman Ricardian menurut Barro (1974, 1989), Evans (1988) menjelaskan

bahwa kebijakan utang luar negeri untuk membiayai defisit anggaran belanja pemerintah

tidak akan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Hal ini terjadi karena efek pertumbuhan

pengeluaran pemerintah yang dibiayai dengan utang publik harus dibayar oleh pemerintah

pada masa yang akan datang dengan kenaikan pajak. Oleh karena itu, masyarakat akan

mengurangi konsumsinya pada saat sekarang untuk memperbesar tabungan yang

selanjutnya digunakan untuk membayar kenaikan pajak pada masa yang akan datang.

Dari teori tersebut dapat disimpulkan bahwa kenaikan pajak diakibatkan utang publik yang

meningkat.

2.2.5 Teori Hubungan Indeks Harga Konsumen Terhadap Utang Luar Negeri Indonesia

Indeks harga Konsumen (IHK) merupakan persentase yang digunakan untuk

menganalisis tingkat/ laju inflasi. IHK juga merupakan indikator yang digunakan

pemerintah untuk mengukur inflasi di Indonesia. Seperti pada teori hubungan jumlah uang

beredar dengan utang luar negeri Indonesia, Indeks Harga Konsumen juga berpengaruh


positif terhadap utang luar negeri Indonesia, walaupun secara tidak langsung. Hal ini

disebabkan karena dari Rumus IHK akan didapati rumus perhitungan laju Inflasi dengan

melakukan teknik diferensiasi.

𝐼𝐻𝐾 = 𝑃𝑡

𝑃0 × 100%

Dimana :

𝑃𝑡 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑡

𝑃0 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑑𝑎𝑠𝑎𝑟

𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 = {(𝐼𝐻𝐾𝑡 − 𝐼𝐻𝐾(𝑡−1))

𝐼𝐻𝐾(𝑡−1)} × 100%

Dimana :

IHKt = IHK periode t

IHK(t-1) = IHK periode sebelumnya

2.3 Penelitian Terkait

Salah satu penelitian yang dilakukan oleh Mahindun Dhiani Melda Harahap,

Mahasiswi Sekolah Pasca Sarjana Universitas Sumatera Utara Medan 2007. Dengan judul

penelitian Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Utang Luar Negeri Indonesia.

Penelitian yang ia lakukan bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengeluaran dalam

negeri, pendapatan nasional, dan defisit anggaran terhadap utang luar negeri Indonesia.

Analisis yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah dengan menggunakan regresi

linear berganda, karena penelitian ini dirancang untuk meneliti pengaruh variabel dependen

terhadap variabel independen. Metode yang digunakan adalah Ordinary Least Square

(OLS). Data yang digunakan adalah data time series 1980 – 2004.

Secara simultan Pendapatan (PDB), Pengeluaran Dalam Negeri (PDN), Defisit

APBN (DA), dan Utang luar negeri tahun sebelumnya (ULNt-1) memberi kontribusi

terhadap Utang Luar Negeri (ULN) sebesar 84,4%, secara parsial variabel Pandapatan

(PDB) mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap Utang Luar Negeri (ULN),

dan Pengeluaran Dalam Negeri (PDN), Defisit APBN (DA) dan Utang luar negeri tahun


sebelumnya (ULNt-1) masing masing mempengaruhi secara positif dan signifikan terhadap

variabel Utang Luar Negeri (ULN). Variabel yang memiliki kontribusi terbesar terhadap

Utang Luar Negeri adalah Pengeluaran Dalam Negeri (PDN).

Penelitian terkait lainnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Dungdang P

Hutapea, seorang mahasiswa di Fakultas Ekonomi Dan Manajemen Institut Pertanian

Bogor 2007. Judul penelitiannya adalah Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Volume Penyerapan Utang Luar Negeri Di Indonesia.

Penelitian tersebut bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor apa yang

mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri dan bagaimana faktor-faktor tersebut

mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia. Setelah mengetahui akar

permasalahan yakni faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar

negeri maka diharapkan akan semakin mudah untuk membatasi dan bahkan mengurangi

secara bertahap utang luar negeri sebagai modal dalam pelaksanaan pembangunan. Untuk

tujuan tersebut, beberapa variabel yang diteliti adalah rasio defisit keuangan pemerintah

dengan GDP (GD_GDP), tingkat inflasi yang terjadi (INF), tingkat pertumbuhan ekonomi

(PE), tingkat suku bunga internasional (LIBOR) dan dummy variabel yang

menggambarkan kestabilan politik (DUMMY_PLTK).

Data yang digunakan seluruhnya merupakan data sekunder yang diperoleh dari

Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia yang ada di Bank Indonesia. Data yang digunakan

berupa data kuartalan dari tahun 1995.1-2005.4. Defisit keuangan pemerintah ditunjukkan

oleh rasio defisit keuangan dengan GDP yang memiliki satuan data miliar rupiah. Data

utang luar negeri pemerintah direpresentasikan oleh rasio utang luar negeri dengan GDP

dan memiliki satuan miliar rupiah. Data tingkat inflasi, LIBOR dan tingkat pertumbuhan

ekonomi memiliki satuan persen. Data dummy kestabilan politik ditentukan berdasarkan

kondisi politik yang terjadi di Indonesia. Kondisi stabil Indonesia adalah sebelum kuartal

ketiga tahun 1997. Kondisi ini dilambangkan dengan dummy0. Sedangkan kondisi setelah

periode itu (1997 kuartal 3) dianggap tidak stabil dan dilambangkan dengan dummy1 dan

kembali lagi ke 0 setelah kuartal 1 tahun 2003.

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian adalah Error Correction Model

(ECM). Penggunaan metode analisis ini didasarkan kemampuan metode tersebut untuk

menganalisis hubungan antar variabel dalam jangka panjang dan jangka pendek. Analisis


jangka panjang menggunakan persamaan kointegrasi, sedangkan analisis jangka pendek

(dinamis) menggunakan ECM. Pengujian stasioneritas data yang dilakukan terhadap

seluruh variabel dalam model penelitian didasarkan pada Augmented Dickey Fuller (ADF)

test. Perhitungannya menggunakan komputer dengan bantuan software E-Views4.1.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa defisit keuangan pemerintah memiliki

hubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri dalam jangka panjang,

namun tidak berpengaruh dalam jangka pendek. Tingkat pertumbuhan ekonomi

berhubungan negatif tapi tidak signifikan pada jangka panjang dan berhubungan negatif

pada jangka pendek. Inflasi berhubungan positif tapi tidak signifikan padajangka panjang

dan berhubungan negatif dan signifikan pada jangka pendek. LIBOR berhubungan negatif

dalam jangka panjang dan positif dalam jangka pendek. Kondisi kestabilan politik

berhubungan positif dalam jangka pendek.


3 METODOLOGI

3.1 Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa deret waktu

(time series) triwulanan yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik dan Bank Indonesia

dengan perincian sebagai berikut :

1. Data utang luar negeri Indonesia periode 2000-2012 yang diterbitkan oleh Bank

Indonesia.

2. Data jumlah uang beredar di Indonesia periode 2000-2012 yang diterbitkan oleh

International Financial Statistics (IFS).

3. Data produk domestik bruto Indonesia periode 2000-2012 yang diterbitkan oleh

International Financial Statistics (IFS).

4. Data utang luar negeri pemerintah Indonesia periode 2000-2012 yang diterbitkan

oleh Bank Indonesia

5. Data penerimaan pajak periode 2000-2012 yang diterbitkan oleh Bank Indonesia

6. Data indeks harga konsumen periode 2000-2012 yang diterbitkan oleh Bank

Indonesia

3.2 Metode Analisis

Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif dapat dilakukan dengan menggunakan tabel, grafik, dan diagram.

Dalam penelitian ini, analisis deskriptif yang digunakan bertujuan untuk memaparkan

pengaruh jumlah uang beredar (jub), produk domestik bruto (pdb atau gdp), utang luar

negeri pemerintah Indonesia, pajak yang diterima oleh pemerintah, dan indeks harga

konsumen, serta utang luar negeri Indonesia (t-1) terhadap tingkat utang luar negeri

Indonesia pada periode tahun 2000-2012.

Analisis Time Series

Data time series terdiri atas dua jenis, yaitu data diskrit (stock series) dan data

kontinyu (flow series). Data diskrit adalah data yang menunjukkan fenomena atau aktivitas

pada waktu tertentu. Data kontinyu mengukur suatu fenomena atau aktivitas secara

terus menerus sampai waktu tertentu.


Dalam sebuah penelitian, data-data yang akan digunakan tidak boleh dalam

dua bentuk (flow dan stock). Data yang digunakan dalam penelitian diupayakan

harus sudah dalam bentuk data flow. Jika data masih dalam bentuk data stock, maka

untuk mengubahnya ke bentuk data flow, cara yang bisa dilakukan adalah dengan

mentransformasi data stock tersebut bisa dengan mendifference atau dengan

mengtrasformasi dalam bentuk log.

Dalam penelitian ini variabel yang sudah dalam bentuk data flow adalah utang

luar negeri Indonesia, utang luar negeri Indonesia (t-1), utang luar negeri pemerintah

Indonesia riil, Produk domestik Bruto riil, Indeks Harga Konsumen riil (Des

2000=100), dan penerimaan pajak. Sedangkan data jumlah uang beredar masih

dalam bentuk data stock, kemudian ditransformasi dengan mendifferencekannya.

Sehingga pada level, data jumlah uang beredar yang digunakan adalah DJUB (First

Difference jumlah uang beredar). Riil berarti data tersebut sudah distandarkan atau

dibagi dengan harga pada tahun dasar yang ditetapkan.

Data Analisis time series digunakan untuk mengamati dan menganalisis

pengaruh variabel independen (pengaruh jumlah uang beredar (jub), produk domestik

bruto (pdb atau gdp), utang luar negeri pemerintah Indonesia, pajak yang diterima oleh

pemerintah, dan indeks harga konsumen, serta utang luar negeri Indonesia (t-1)) terhadap

tingkat utang luar negeri Indonesia pada periode tahun 2000-2012

Uji Stasioneritas

Data yang stasioner merupakan hal yang fundamental dalam analisis time series.

Apabila data time series yang kita miliki tidak stasioner maka akan berakibat timbulnya

spurious regression. Spurious Regression ditandai dengan koefisien determinasi (R2) yang

tinggi dan hubungan yang terlihat signifikan antar variabel, namun nilai Durbin Watson

statistiknya sangat rendah dan hasilnya tidak mempunyai arti secara ekonomi, sehingga

estimasi berdasarkan model regresi tersebut akan memberikan hasil yang salah.

Menurut Gujarati (2003), suatu data time series dikatakan stasioner, jika:

1. Rata-rata tetap (constant) tidak dipengaruhi oleh jalannya waktu (invariance

with respect of time).


2. Variansi data tetap (variance to be constant) untuk seluruh series data.

3. Kovarians antarnilai dari waktu yang berbeda tergantung dari jarak nilai (time

lag), bukan pada posisi dimana kovarians tersebut dihitung.

Kondisi stasioner ini dapat ditulis dalam persamaan matematis sebagai berikut:

Rata-rata : ε (y_t )= μ

Varians : var (y_t )= ε 〖(y_t-μ)〗^2=σ^2

Kovarians : cov (y_t,y_(t+k) )= ε [(y_t-μ)(y_(t+k)-μ)]= γ_k

Dalam penelitian ini, uji stasioner yang digunakan adalah uji akar-akar unit (Unit

Roots Test) dengan metode Augmented Dickey Fuller (ADF Test) dengan alasan bahwa

ADF Test telah mempertimbangkan kemungkinan adanya autokorelasi pada error term jika

series yang digunakan nonstasioner. Selain menggunakan ADF test, akan digunakan Grafik

dan Correlogram untuk lebih memperjelas hasil dari uji stasioneritas.

Uji Akar-Akar Unit (Unit Roots Test)

Langkah-langkah uji akar-akar unit dengan menggunakan metode ADF Test

adalah sebagai berikut:

1. Misalkan terdapat persamaan sebagau berikut:

𝑌𝑡 = 𝜌𝑌𝑡−1 + 𝜇𝑡

dimana 𝜌 adalah koefisien autoregresif, 𝜇𝑡 adalah white noise error term yang

mempunyai rata-rata sama dengan nol dan varians konstan serta tidak mengandung

autokorelasi. Jika 𝜌 = 1, maka dapat dinyatakan bahwa variabel 𝑌𝑡 mempunyai akar

unit. Dalam istilah ekonometrika, series yang memiliki akar unit disebut ‘random

walk’

Hipotesisnya adalah:

Ho : 𝜌 = 1, atau data time series mengandung unit root atau data time series

tersebut tidak stasioner.

Ho : 𝜌 < 1, atau data time series tidak mengandung unit root atau data time

series tersebut stasioner.

2. Persamaan di atas dapat juga dinyatakan dalam bentuk lain, yaitu


∆𝑌𝑡 = (𝜌 − 1)𝑌𝑡−1 + 𝜇𝑡

∆𝑌𝑡 = 𝛿𝑌𝑡−1 + 𝜇

dimana 𝛿 = (𝜌 − 1), dan ∆𝑌𝑡 adalah turunan pertama atau dengan mudah

dinyatakan dalam bentuk ∆𝑌𝑡 = (𝑌𝑡 − 𝑌𝑡−1)

Sehingga bentuk hipotesisnya menjadi:

Ho : 𝛿 = 0, atau data time series mengandung unit root atau data time series

tersebut tidak stasioner.

Ho : 𝛿 < 0, atau data time series tidak mengandung unit root atau data time

series tersebut stasioner.

Jika 𝛿 = 0, maka persamaan di atas dapat ditulis:

∆𝑌𝑡 = (𝑌𝑡 − 𝑌𝑡−1) = 𝜇𝑡

Persamaan ini menunjukkan bahwa turunan pertama dari series yang random

walk (𝜇𝑡) adalah sebuah series stasioner dengan asumsi bahwa 𝜇𝑡 adalah

benar-benar random

3. Setelah didapatkan persamaannya, prosedur pengujian adalah dengan

menghitung nilai probabilitas terlebih dahulu. Nilai probabilitas

dibandingkan dengan tingkat signifikansinya, sehingga dapat diketahui

apakh series mengandung unit root atau tidak. Jika nilai probabilitas lebih

kecil daripada tingkat signifikansinya, maka Ho dapat ditolak atau dapat

dikatakan bahwa series telah stasioner.

Jika data asli dari suatu series telah satsioner, maka data tersebut

berintegrasi pada order 0 atau dilambangkan dengan I(0). Selanjutnya, jika

data baru stasioner dan saling berintegrasi pada turunan pertama, maka data

tersebut berintegrasi pada order 1 atau I(1).

Uji Granger Causality

Studi kausalitas ditujukan untuk mengukur kekuatan hubungan antarvariabel

dan menunjukkan arah hubungan sebab akibat, dimana X menyebabkan Y, Y

menyebabkan X, atau X menyebabkan Y dan Y menyebabkan X. Uji kausalitas

Granger dipercaya jauh lebih bermakna dari uji korelasi biasa (Ascarya, 2009).


Dengan melakukan uji kausalitas Granger dapat diketahui beberapa hal, sebagai

berikut:

Apakah X mendahului Y, apakah Y mendahului X, atau hubungan X dan Y

timbal balik. Suatu variabel X dikatakan menyebabkan variabel lain Y, apabila Y

saat ini diprediksi lebih baik dengan menggunakan nilai-nilai masa lalu X. Asumsi

dalam uji ini adalah bahwa X dan Y dianggap sepasang data runtut waktu yang

memiliki kovarian linier yang stasioner.

Secara matematis, persamaan kausalitas Granger ini dapat dituliskan sebagai

berikut:

Yt = ∑ aiYt-i + ∑ bjXt-j + vt ; X → Y jika bj > 0 (3.1)

Xt = ∑ ciYt-i + ∑ djXt-j + ut ; Y → X jika dj > 0 (3.2)

Dari hasil regresi persamaan (3.1) dan (3.2) di atas, maka akan dihasilkan empat

kemungkinan nilai koefisien regresi, masing-masing nilai koefisien adalah:

1. secara statistik, ∑ 𝑎𝑖 ≠ 0𝑛𝑖=1 dan ∑ 𝑏𝑖 = 0𝑛

𝑗=1 maka terdapat kausalitas

arah (unindirectional causality) dari {x} ke {y}

2. secara statistic, ∑ 𝑐𝑖 = 0𝑛𝑖=1 dan ∑ 𝑑𝑖 ≠ 0𝑛

𝑗=1 maka terdapat kausalitas arah

(unindirectional causality) dari {y} ke {x}

3. Jika secara statistic, ∑ 𝑎𝑖 = 0𝑛𝑖=1 dan ∑ 𝑏𝑖 = 0𝑛

𝑗=1 maka antara {y} ke {x}

tidak saling mempengaruhi (independence atau tidak signifikan) antara

satu dengan yang lainnya.

4. Jika secara statistic, ∑ 𝑎𝑖 ≠ 0𝑛𝑖=1 dan ∑ 𝑏𝑖 ≠ 0𝑛

𝑗=1 maka antara {y} ke {x}

terdapat hubungan kausalitas (feedback atau bilateral causality) antara satu

dengan lainnya.

Error Correction Model (ECM)

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Error

Correction Mechanism (ECM), sehingga dapat diketahui hubungan antara variabel


baik hubungan jangka pendek maupun jangka panjangnya antara variabel

Independen dan variabel dependen. Sehingga persamaannya dapat dituliskan

sebagai berikut:

𝑌1 = 𝛼0 + 𝜆𝑜𝑈𝐿𝑁𝑡−1 + 𝜆1𝐻𝐿𝑁𝑃𝑡 + 𝜆2∆𝐽𝑈𝐵𝑡 + 𝜆3𝑃𝐸𝑃𝐴𝑡 + 𝜆4𝑃𝐷𝐵𝑡 +

𝜆4𝐼𝐻𝐾1𝑡 + 휀𝑡−1 . . . (1)

∆𝑌1 = 𝛼0 + 𝜆𝑜∆𝑈𝐿𝑁𝑡−1 + 𝜆1∆𝐻𝐿𝑁𝑃𝑡 + 𝜆2∆∆𝐽𝑈𝐵𝑡 + 𝜆3∆𝑃𝐸𝑃𝐴𝑡 +

𝜆4∆𝑃𝐷𝐵𝑡 + 𝜆4∆𝐼𝐻𝐾1𝑡 + 𝛾휀𝑡−1̂ + 𝜗𝑡 . . . (2)

Dimana:

Y1 = Utang Luarn Negeri Indonesia pada tahun t

Persamaan (1) adalah persamaan jangka panjang dan persamaan (2) adalah

persamaan jangka pendek.

Uji Kointegrasi

Melakukan regresi dengan menggunakan data time series yang bersifat

nonstasioner kemungkinan besar akan menghasilkan regresi lancung (spurious

regression). Variabel-variabel yang secara individu bersifat nonstasioner bukan

berarti variabel-variabel tersebut tidak dapat digunakan dalam analisis time series

yang membutuhkan asumsi stasioner. Jika series dari variabel-variabel yang diteliti

diketahui memiliki unit roots dan terintegrasi pada order tertentu, maka perlu

dilakukan uji kointegrasi.

Uji kointegrasi dilakukan untuk mendeteksi stabilitas hubungan jangka panjang

antara dua variabel atau lebih. Jika di antara variabel-variabel terkait terdapat

kointegrasi, berarti terdapat hubungan jangka panjang di antara variabelvariabel

tersebut. Jika hasil regresi antar variabel X dan Y menghasilkan residual yang

stasioner maka variabel X dan Y adalah terkointegrasi yang berarti mempunyai

hubungan jangka panjang. Menurut Gujarati (2003), pengujian ini hanya valid jika

dilakukan pada data asli yang nonstasioner. Enders (2004) memberikan catatan

penting tentang definisi kointegrasi, diantaranya adalah kointegrasi merupakan

kombinasi linear dari variabel-variabel yang seriesnya nonstasioner dan semua

variabel yang diuji harus terintegrasi (stasioner) pada order yang sama.


Pengujian kointegrasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan unit roots test.

Misalkan dua variabel (X dan Y) ingin diuji apakah memiliki hubungan jangka

panjang, maka langkah awal yang dilakukan adalah menguji apakah X dan Y

berintegrasi pada derajat yang sama. Apabila syarat tersebut dipenuhi, selanjutnya

dilakukan estimasi persamaan regresi linier sederhana dengan metode OLS.

Persamaannya adalah:

𝑌𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋𝑡 + 휀𝑡

휀𝑡 = 𝑌𝑡 − 𝛽1 − 𝛽2𝑋𝑡

휀𝑡 adalah residual dari persamaan (3.12) dan merupakan salah satu kombinasi

linier dari set variabel X dan Y. Jika ternyata 휀𝑡 pada persamaan (3.13) tidak

mengandung unit roots atau data stasioner maka kedua variabel tersebut (X dan Y)

adalah terkointegrasi yang berarti mempunyai hubungan jangka panjang. Persamaan

(3.12) disebut juga cointegrating regression (model regresi terkointegrasi), dan

parameter 𝛽2disebut cointegrating parameter (parameter kointegrasi) (Gujarati,

2003).

Dalam penelitian ini, pengujian stasionaritas residual persamaan (3.13)

menggunakan uji unit roots Philips-Perron (PP test). Adapun persamaan uji

residualnya adalah sebagai berikut:

∆휀𝑡 = 𝛿∆휀𝑡−1 + 𝑒𝑡

dimana 𝑒𝑡 merupakan residual dari persamaan (3.14). Untuk langkah-langkah

pengujian stasionaritas residualnya (휀𝑡) sama dengan langkah-langkah yang

dilakukan dalam Uji Akar Unit Philips-Perron yang telah diuraikan pada bagian

sebelumnya.

Diagnostic Test

Diagnostic test dilakukan untuk mengevaluasi statistical properties dari model.

Beberapa diagnostic test yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:


Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk memeriksa apakah error term mendekati

distribusi normal atau tidak. Jika asumsi ini tidak terpenuhi maka prosedur

pengujian menggunakan statistik t menjadi tidak sah. Uji normalitas error term

dilakukan dengan menggunakan uji Jarque-Bera (Laboratorium Komputasi, 2004).

Uji ini didasarkan pada error penduga least squares. Prosedur pengujian adalah:

a. H0: Error termterdistribusi normal,

H1: Error termtidak terdistribusi normal.

b. Statistik J-B dihitung melalui tahapan berikut:

1. Hitung kecondongan (α3) dan ketinggian (α4) distribusi error term.

2. Hitung statistik J-B dengan rumus sebagai berikut:

Daerah kritis penolakan H0 adalah Jarque-Bera(J-B) > 𝑋𝑑𝑓−22 atau probabilitas

(p-value) < α.

Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas merupakan suatu kondisi dimana nilai varian dari variabel

independen tidak memiliki nilai yang sama. Hal ini melanggar asumsi dasar dari

regresi linear klasik yaitu varian setiap variabel bebas mempunyai nilai yang

konstan atau memiliki varian yang sama/homoskedastisitas (Arief, 1993). Rumusan

homoskedastisitas adalah sebagai berikut:

Hipotesis:

H0: β0 = 0, tidak terdapat heteroskedastisitas (kondisi homoskedastisitas)


H1: β0 ≠ 0, terdapat heteroskedastisitas.

Kriteria uji:

Probability Obs*R-squared< α(taraf nyata yang digunakan), maka tolak H0,

Probability Obs*R-squared> α(taraf nyata yang digunakan), maka terima H0.

Kesimpulannya, jika menolak H0, maka menunjukkan terdapat masalah

heteroskedastisitas dalam model.Sebaliknya, jika menerima H0 menunjukkan

bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam model.

Uji Autokorelasi

Autokorelasi diartikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi

yang diurutkan menurut waktu atau ruang (Gujarati, 1978). Model klasik

mengasumsikan bahwa unsur gangguan yang berhubungan dengan observasi tidak

dipengaruhi oleh unsur disturbansi atau gangguan yang berhubungan dengan

pengamatan lain. Pada software E-views untuk mendeteksi adanya autokorelasi

(serial correlations) dapat dilakukan melalui uji DurbinWatson (DW), dimana jika

DW>2 atau DW<2, maka terdapat masalah autokorelasi. Namun dalam penelitian

ini uji autokorelasi (serial correlations) menggunakan uji Breusch-Godfrey Serial

Colleration LM. Rumusan adanya autokorelasi dalam permodelan adalah sebagai

berikut:

Kondisi di atas menunjukkan bahwa unsur gangguan (disturbance) yang

berhubungan dengan observasi (ui) dipengaruhi oleh unsur gangguan (disturbance)

yang berhubungan dengan pengamatan lain (uj).

Hipotesis:

H0: β0 = 0, tidak terjadi autokorelasi

H1: β0 ≠ 0, terjadi autokorelasi

Kriteria uji:


Probability Obs*R-squared< α(taraf nyata yang digunakan), maka tolak H0,

Probability Obs*R-squared> α(taraf nyata yang digunakan), maka terima H0.


4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Uji Stasioneritas

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini akan di uji kestasionerannya pada

level (utang luar negeri Indonesia, djub (first difference jumlah uang beredar,

produk domestik bruto (gdp), utang luar negeri pemerintah Indonesia (HNP),

penerimaan pajak (PEPA), Indeks Harga Konsumen (IHK1), sedangkan utang luar

negeri Indonesia (t-1) mengikut ULN). Uji stasioner dilakukan dengan

menggunakan grafik dan menggunakan metode Augmented Dicky Fuller untuk

melihat ada atau tidaknya unit root.

Hasilnya adalah sebagai berikut :

Gambar 4.1 Grafik Uji Stasioner pada Level


Gambar diatas adalah gambar hasil uji stasioner yang dilakukan terhadap 6

variabel yang digunakan pada level yang diuji menggunakan Eviews 6. Dan melalui

grafik tersebut dapat dilihat bahwa grafik memperlihatkan adanya trend pada

masing-masing variabel dan itu menandakan bahwa pada level semua data tidak

stasioner.

Agar lebih jelas, maka dibawah ini akan disajikan hasil uji stasioner dengan

menggunakan metode ADF yang diuji menggunakan Eviews 6. Hasilnya adalah

sebagai berikut :

H0 : ρ = 0 (terdapat unit root)

H1 : ρ ≠ 0

α = 5%

Tabel 4.1 Rangkuman Uji ADF

Pada tabel 4.1 diatas dapat dilihat bahwa semua variabel tidak stasioner pada

level. Ditunjukkan melalui nilai t-statisticnya yang tidak lebih negatif dari nilai

kritikalnya.

Pada tabel 4.1 diatas juga dapat dilihat hasil Uji ADF pada first difference, yang

menunjukkan bahwa semau variabel telah stasioner pada level. Dapat dilihat dari

nilai t-statisticnya yang lebih negatif dari nilai kritikal yang digunakan.

t-statistic 5% level t-Statistic 5% level

ULN 0.281405 -3.502373 -4.853306 -2.922449

DJUB 1.444939 -2.933158 -14.586 -2.926622

GDP -1.812775 -3.502373 -9.416665 -3.50433

HLNP -1.300261 -3.502373 -7.17273 -3.50433

PEPA -1.31576 -3.51074 -4.076773 -3.51074

IHK1 -2.451364 -3.502373 -6.036674 -3.50433

Level First Difference

Uji ADF

Variabel


4.2 Hasil Uji Granger Causality

Seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa uji granger causality

dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya hubungan dua arah antarvariabel dalam

penelitian. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan Eview 6. Dan hasilnya

adalah sebagai berikut :

Tabel 4.2 Hasil Uji Granges Causality

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

DJUB does not Granger Cause ULN 48 2.01033 0.1463

ULN does not Granger Cause DJUB 6.86529 0.0026

GDP does not Granger Cause ULN 49 5.58985 0.0069

ULN does not Granger Cause GDP 0.84389 0.4369

HLNP does not Granger Cause ULN 49 2.30132 0.1121

ULN does not Granger Cause HLNP 1.30617 0.2812

PEPA does not Granger Cause ULN 49 3.84473 0.0289

ULN does not Granger Cause PEPA 2.38503 0.1039

IHK1 does not Granger Cause ULN 49 5.30618 0.0086

ULN does not Granger Cause IHK1 0.44198 0.6456

GDP does not Granger Cause DJUB 48 22.0765 3.00E-07

DJUB does not Granger Cause GDP 1.94023 0.156

HLNP does not Granger Cause DJUB 48 8.9426 0.0006

DJUB does not Granger Cause HLNP 1.08234 0.3479

PEPA does not Granger Cause DJUB 48 10.0867 0.0003

DJUB does not Granger Cause PEPA 1.77009 0.1825

IHK1 does not Granger Cause DJUB 48 9.19864 0.0005

DJUB does not Granger Cause IHK1 4.41619 0.018

HLNP does not Granger Cause GDP 49 0.73456 0.4855

GDP does not Granger Cause HLNP 4.10331 0.0232

PEPA does not Granger Cause GDP 49 1.2098 0.308

GDP does not Granger Cause PEPA 7.3154 0.0018

IHK1 does not Granger Cause GDP 49 2.3911 0.1033

GDP does not Granger Cause IHK1 1.75664 0.1845

PEPA does not Granger Cause HLNP 49 3.79958 0.03

HLNP does not Granger Cause PEPA 2.20329 0.1225

IHK1 does not Granger Cause HLNP 49 4.15961 0.0222

HLNP does not Granger Cause IHK1 1.19236 0.3131

IHK1 does not Granger Cause PEPA 49 3.85308 0.0287

PEPA does not Granger Cause IHK1 5.01104 0.0109

Date: 07/18/13 Time: 10:43

Lags: 2

Sample: 2000Q1 2012Q3

Pairwise Granger Causality Tests


Untuk melihat ada atau tidaknya hubungan dua arah antarvariabel yang diteliti

adalah dengan melihat nilai probabilitinya. Jika nilai probability dua variabel lebih

kecil dari α, maka ada hubungan kausalitas antar kedua variabel tersebut, namun

jika hanya ada salah satu nilai probability yang lebih kecil dari α, maka hubungan

yang terjadi adalah hubungan satu arah. Pada penelitian ini α=5%, jadi nilai

probability yang dimaksud adalah yang lebih kecil dari 5% (0,005). Apabila variabel

yang diteliti mempunyai hubungan kausalitas dengan variabel lain, maka penelitian

akan diarahkan dengan menggunakan model VAR atau VECM, tetapi jika tidak,

maka penelitian akan diarahkan ke model lain.

Pada tabel 4.2 diatas variabel yang mempunyai hubungan kausalitas adalah :

IHK1 DJUB

IHK1 PEPA

Tetapi karena variabel yang ingin diteliti (tingkat utang luar negeri) tidak

mempunyai hubungan kausalitas dengan variabel lain maka pada penelitian ini tidak

cocok untuk menggunakan model VAR atau VECM.

4.3 Hasil Uji Kointegrasi

Selanjutnya akan dilakukan uji kointegrasi untuk mengetahui apakah terdapat

hubungan jangka panjang antara jumlah uang beredar, utang luar negeri Indonesia

(t-1), utang luar negeri pemerintah, produk domestik bruto, penerimaan pajak, dan

indeks harga konsumen terhadap utang luar negeri Indonesia.

Pengujian dilakukan pada data asli yang nonstasioner yang memiliki orde yang

sama. Secara umum bisa dikatakan bahwa jika data time series Y dan X tidak

stasioner pada tingkat level tetapi menjadi stasioner pada diferensi (difference) yang

sama yaitu Y adalah I(d) dan X adalah I(d) dimana d adalah tingkat diferensi yang

sama maka kedua series tersebut adalah terkointegrasi dan diinterpretasikan sebagai

hubungan keseimbangan jangka panjang antar variabel, asalkan residual (error)

yang dihasilkan dari kombinasi kedua variabel tersebut adalah stasioner pada level.

Untuk mengetahui apakah residual dalam kombinasi linier antar variabel

merupakan data stasioner pada level maka terlebih dahulu dibentuk persamaan


regresi antar variabel dan kemudian mendapatkan residualnya. Dibawah ini akan

disajikan hasil pengujian dengan menggunakan eviews 6 :

Gambar 4.2 Hasil Uji Kointegrasi

Berdasarkan gambar 4.2, denga α=5% maka persamaan regresi jumlah uang

beredar, utang luar negeri Indonesia (t-1), utang luar negeri pemerintah, produk

domestik bruto, penerimaan pajak, dan indeks harga konsumen terhadap utang luar

negeri Indonesia adalah :

ULN = 0,640123 ULN – 0,064595 DJUB + 4,458068 GDP + 0,591155 HLNP

+ 0,170272 PEPA – 238,3240 IHK1 . . . (long run model)

Berdasarkan persamaan di atas, terlihat bahwa nilai statistik Durbin Watson

sebesar 2,189074, yang apabila dibandingkan dengan tabel Durbin Watson akan

memberikan kesimpulan bahwa model tidak mengandung autokorelasi. Sekain itu

nilai statistik Durbin Watson yang lebuh besar dari R2 menandakan bahwa

persamaan yang dihasilkan tidak spurious.

Hasil regresi diatas akan dijadikan sebagai residual. Dibawah ini adalah hasil

pengujian kestasioneran residual tersebut dengan menggunakan α=5% :


Gambar 4.3 Hasil Uji Stasioner Residual

Berdasarkan hasil pengujian stasioneritas variabel residual yang tertera pada

tabel 4.3 maka residual stasioner pada tingkat level yang ditunjukkan dengan nilai

t-statistic sebesar -7,709059 yang lebih negatif dari nilai kritikalnya yaitu -2,922449

(α=5%). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi di atas dapat

digunakan sebagai model jangka panjang atau disebut Model Regresi Terkointegrasi

dan parameter yang dihasilkan disebut parameter kointegrasi.

Model rergesi di atas menunjukkan bahwa berdasarkan uji-t, semua koefisien

slope signifikan pada taraf uji 5%, sehingga dapat diartikan bahwa jumlah uang


domestik bruto, penerimaan pajak, dan indeks harga konsumen berpengaruh

terhadap utang luar negeri Indonesia dalam keseimbangan jangka panjang.

Interpretasi persamaan long run model diatas adalah sebagai berikut :

Setiap kenaikan utang luar negeri pada tahun (t-1) sebesar 1% akan

menyebabkan kenaikan utang luar negeri pada tahun t sebesar 0,640123%

dengan asumsi variabel lain konstan.

Setiap perubahan jumlah uang beredar di Indonesia sebesar 1% akan

menurunkan jumlah utang luar negeri Indonesia sebesar 0,064595% dengan

asumsi variabel lain konstan.

Setiap kenaikan jumlah pajak yang diterima oleh pemerintah sebesar 1% akan

menyebabkan kenaikan utang luar negeri sebesar 4,458068% dengan asumsi

variabel lain konstan.


Setiap kenaikan utang luar negeri pemerintah Indonesia sebesar 1% akan



Setiap kenaikan utang luar negeri pemerintah Indonesia sebesar 1% akan



Setiap kenaikan indeks harga konsumen sebesar 1% akan menurunkan utang

luar negeri Indonesia sebesar 238,324% dengan asumsi variabel lain konstan.

4.4 Persamaan Error Correction Model (ECM)

Dalam penelitian ini, tahapan akhir untuk mengetahui pola hubungan antara

jumlah uang beredar, utang luar negeri Indonesia (t-1), utang luar negeri pemerintah,

produk domestik bruto, penerimaan pajak, dan indeks harga konsumen terhadap

utang luar negeri Indonesia adalah dengan membentuk Error Correction Model

(ECM) untuk mengetahui perubahan variabel mana yang memiliki pengaruh

signifikan (pengaruh jangka pendek), dimana variabel-variabel jumlah uang


domestik bruto, penerimaan pajak, dan indeks harga konsumen sebagai variabel

independen dan utang luar negeri Indonesia sebagai variabel dependen.

Dibawah ini akan disajikan hasil run model ECM dengan menggunakan Eviews

6 adalah :


Gambar 4.4 Hasil Run Model ECM

Dari gambar 4.4 diatas, maka persamaan ECM yang terbentuk adalah sebagai

berikut :

D(ULN) = 0,553561 DULN(-1) - 0,052539 D(DJUB) + 4,536023 D(GDP) +

0,883155 D(HLNP) + 0,136925 D(PEPA) – 228,8998 D(IHK1) –

1,005685 RESID03(-1)

Dari persamaan di atas, terlihat bahwa besarnya koefisien kointegrasi

(cointegrating coefficient) yang berfungsi sebagai elemen penyesuaian (speed of

adjustment) adalah sebesar -1,005685. Dengan nilai Error Correction Term (ECT)

yang negatif dan signifikan pada taraf uji 5% tersebut menunjukkan keberartian

pengaruh jangka panjang sekaligus keberartian pengaruh jangka pendek jumlah

uang beredar, utang luar negeri Indonesia (t-1), utang luar negeri pemerintah,

produk domestik bruto, penerimaan pajak, dan indeks harga konsumen terhadap


Kecepatan error correction untuk mengoreksi perilaku tiap variabel dalam

jangka pendek untuk menuju ke keseimbangan baru (keseimbangan jangka panjang)


terbilang cepat yaitu sebesar 1,005685 atau dapat dikatakan bahwa perbedaan antara

utang luar negeri Indonesia dengan nilai keseimbangannya yaitu sebesar 1,005685.

Berdasarkan persamaan di atas, dapat dilihat bahwa semua variabel independen

(jumlah uang beredar, utang luar negeri Indonesia (t-1), utang luar negeri

pemerintah, produk domestik bruto, penerimaan pajak, dan indeks harga konsumen)

berpengaruh signifikan terhadap perubahan yang terjadi pada variabel dependen

(utang luar negeri Indonesia) baik dalam jangka panjang maupun dalam jangka

pendek.

Interpretasi persamaan ECM diatas adalah sebagai berikut :

1. Perubahan kenaikan utang luar negeri Indonesia (t-1) sebesar 1% akan

menambah jumlah utang luar negeri Indonesia pada tahun t sebesar 0,553561%

2. Perubahan kenaikan jumlah uang beredar sebesar 1% akan mengurangi jumlah

utang luar negeri Indonesia sebesar 0,052539%

3. Perubahan kenaikan produk domestik bruto sebesar 1% akan menambah jumlah


4. Perubahan kenaikan utang luar negeri pemerintah sebesar 1% akan menambah

jumlah utang luar negeri Indonesia sebesar 0,883155%

5. Perubahan kenaikan penerimaan pajak sebesar 1% akan menambah jumlah


6. Perubahan kenaikan indeks harga konsumen sebesar 1% akan mengurangi

jumlah utang luar negeri Indonesia sebesar 228,8998%

4.5 Diagnostic Test

Diagnostic testterhadap ECM dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui

ada atau tidaknya masalah yang muncul dari estimasi OLS. Masalah yang dimaksud

antara lain adalah normalitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

4.5.1 Uji Normalitas

Uji ini dilakukan untuk memeriksa apakah error termmendekati distribusi

normal atau tidak. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa error term terdistribusi


secara normal. Hal ini ditunjukkan oleh nilai probabilitas Jarque-Bera sebesar

1,629348. Nilai probabilitas tersebut lebih besar dari taraf nyata 5 persen. Hasil uji

normalitas dapat dilihat pada Gambar 4.5

Gambar 4.5 Hasil Uji Normalitas

4.5.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Breusch

Pagan Godfrey tes. Hasil uji heteroskedastisitas tersebut ditunjukkan oleh gambar

4.6 dibawah ini.

Gambar 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas

Nilai probability Obs*R-Squared sebesar 9,735387 lebih besar dari taraf nyata

yang digunakan dalam penelitian ini (α=5%). Berdasarkan nilai tersebut, maka

dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam

permodelan.


4.5.3 Uji Autokorelasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test digunakan untuk menguji

keberadaan autokorelasi pada model dinamis (jangka pendek) utang luar negeri.

Hasil uji autokorelasi ditampilkan pada gambar 4.7.

Gambar 4.7 Hasil Uji Autokorelasi

Berdasarkan Gambar 4.7 di atas dapat dibuktikan bahwa model dinamis utang

luar negeri terbebas dari masalah autokorelasi. Hal ini ditunjukkan dengan nilai

probabilitas obs*R-Squared yang lebih besar dari taraf nyata 5 persen. Nilai

probabilitas Obs*R-Squared adalah sebesar 3,872238 lebih besar dari taraf nyata.


5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian ini, maka dpat disimpulkan

bahwa :

1. Terdapat enam faktor yang berpengaruh terhadap tingkat utang luar negeri

Indonesia yaitu : utang luar negeri Indonesia (t-1), jumlah uang beredar, produk

domestik bruto, utang luar negeri pemerintah, penerimaan pajak, dan indeks

harga konsumen.

2. Keenam variabel independen berpengaruh signifikan terhadap utang luar negeri

Indonesia baik dalam jangka panjang maupun dalam jangka pendek. Variabel

utang luar negeri Indonesia (t-1), produk domestik bruto, utang luar negeri

pemerintah, dan penerimaan pajak berpengaruh positif dan signifikan terhadap

utang luar negeri Indonesia. Sedangkan jumlah uang beredar dan indeks harga

konsumen berpengaruh negatif dan signifikan terhadap utang luar negeri

Indonesia.

5.2 Saran

Beberapa saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian yang

dilakukan adalah :

1. Memberantas tindak KKN yang sangat banyak terjadi di Indonesia, karena itu

sangat merugikan Negara.

2. Untuk pengelolaan pembayaran utang, dapat dilakukan reprofiling debt, buy

back dan debt to poverty swap. Reprofiling debt bertujuan untuk mengurangi

beban utang dengan mengkaji ulang jadwal pembayaran kembali utang luar

negeri. Buy back bertujuan untuk mengurangi stok utang beredar untuk

mengurangi beban bunga utang. Sedangkan debt to poverty swap adalah

sebagai langkah simultan untuk mengurangi kemiskinan.

3. Memanfaatkan sumber daya alam dan sumber daya manusia untuk

menghasilkan produk-produk dalam negeri yang berkualitas dan diekspor

untuk meningkatkan devisa Negara (diupayakan ekspor barang tidak lagi

manusia).


Daftar Pustaka

Bank Indonesia. 2000-2012. Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia.

Bank Indonesia. Statistik Ekonomi dan Moneter.

International Financial Statistics. http://elibrary-data.imf.org/DataExplorer.aspx

Arif Lukman Rachmadi. 2013. Analisis Pengaruh Utang Luar Negeri Terhadap

Pertumbuhan Ekonomi Indonesia (Studi Kasus Tahun 2001-2011)

Hidayatullah Muttaqin. 2012. “Lampu Merah Utang Indonesia.” http://www.jurnal-

ekonomi.org/lampu-merah-utang-indonesia/ [15 Oktober 2012]

Hidayatullah Muttaqin. 2012. “Setahun Utang Indonesia Bertambah 220,71 Trilyun.”

http://www.jurnal-ekonomi.org/setahun-utang-indonesia-bertambah-22071-

trilyun/ [19 Oktober 2012]

Dungdang P Hutapea. 2007. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Volume

Penyerapan Utang Luar Negeri Di Indonesia.

Mahindun Dhiani Melda Harahap. 2007. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Utang Luar Negeri Indonesia.

Putu Oktavia. Analisis Makroekonomi

http://www.jurnal-ekonomi.org/lampu-merah-utang-indonesia/

http://www.jurnal-ekonomi.org/lampu-merah-utang-indonesia/


LAMPIRAN


Data Yang Digunakan

Tahun Triwulanan ULN

(Juta$ USD)

DJUB (Juta $ USD)

GDP Riil (Juta $ USD)

HLNP (Juta $ USD)

PEPA (Juta $ USD)

IHK Ina (des

2000=100)

2000 q1 144281 5293.261 75036 35989.4 92.56736

q2 144164 27884 5208.145 76357 28546.1 93.50097

q3 140792 2118 5308.344 75305 30951.5 95.58502

q4 141693 60575 5220.918 74890 37763.4 98.30755

2001 q1 138879 19784 5364.909 72324 52239.5 101.2183

q2 138847 29628 5381.143 70665 46667.3 103.9258

q3 137777 -13336 5625.04 73087 49310.6 107.7837

q4 133074 60949 5447.327 69404 74628.4 110.7366

2002 q1 131555 -12643 5638.387 69555 47822 115.9362

q2 132137 7225 5869.237 73757 47737.3 116.9752

q3 131289 21071 6126.067 73463 49873.7 118.9659

q4 131343 24202 5853.585 74661 64654.5 122.1146

2003 q1 129466 -6132 6140.923 63877 57081.9 124.8973

q2 130585 16779 6374.299 64575 51725.4 125.1895

q3 131952 16668 6590.525 66535 53677.3 126.2526

q4 135401 44469 6334.789 69244 79324 128.8667

2004 q1 136679 -20444 6579.267 70005 60133.8 136.9268

q2 133378 38150 6603.744 67723 58774.5 139.6265

q3 132798 14775 6780.421 66729 65195 141.1167

q4 137024 45707 6741.01 70153 96794.4 143.3045

2005 q1 134362 -11180 6790.496 68799 74213.2 147.5521

q2 128355 53830 6917.115 67638 75969.4 150.3013

q3 128759 77520 7160.072 67161 84107.5 152.9885

q4 130652 48710 6872.112 69245 112544 168.8025

2006 q1 134627 -4010 7199.715 72763 88585.5 172.4723

q2 129934 59030 7168.292 73441 94511.5 173.6157

q3 127529 36960 7543.729 72642 95461.2 175.7333

q4 128735.9 87750 7505.397 73051.14 130496 179.0191

2007 q1 131283 -3250 7752.342 75319 94388.2 183.4442

q2 133482 75340 7549.636 74454 110270 184.0758


q3 136947 62300 7893.243 76081 124864 187.1676

q4 136640.4 132780 7208.94 76920.25 162143 191.0561

2008 q1 145519 -55270 7305.713 78048 125365 197.4626

q2 146226 108990 7032.784 83791 155638 205.1217

q3 147339 74760 7619.734 83544 173128 216.3168

q4 155080 117700 7993.434 85122 177994 219.2182

2009 q1 150965 20910 8232.271 83728 133177 219.5712

q2 153741 60780 8572.2 85584 155362 219.5199

q3 167989 40500 8918.17 89408 143991 222.2992

q4 172871 123350 8809.7 90853 208850 224.8925

2010 q1 180834 -29300 8995.272 95083 145650 227.5884

q2 183329 119060 9374.579 97571 191926 229.1161

q3 195826 43810 9781.015 103250 173540 235.9715

q4 202413 196260 9651.774 106860 233285 239.0975

2011 q1 210080 -19850 9757.9 109705 170302 243.1478

q2 222816 71420 10032.74 114887 217278 242.6151

q3 224504 120550 10492.31 112962 223583 246.9863

q4 225375 233890 10322.64 112427 262572 248.9441

2012 q1 228761 34700 10408.89 112502 198724 252.2049

q2 238917 138430 10720.92 112869 258050 253.5208

q3 243649 75180 10984.22 115037 235420 258.0653

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UTANG LUAR NEGERI INDONESIA TAHUN 2000-2012 (Error Correction...

Education

Transcript of FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UTANG LUAR NEGERI INDONESIA TAHUN 2000-2012 (Error Correction...