Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/3246/5/BAB IV.pdfberedar (M2)...

Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP

Hak cipta dan penggunaan kembali:

Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.

Copyright and reuse:

This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.

55

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Deskriptif

Dalam bab ini akan dijelaskan gambaran mengenai data dan variabel yang

digunakan dalam penelitian ini. Gambaran mengenai data yang digunakan dalam

penelitian ini meliputi gambaran nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika

serta data sekunder yang telah dikumpulkan tersebut dari laporan moneter Bank

Indonesia, Badan Pusat Statistik (BPS), dan sumber-sumber lainnya yang dapat

mendukung penelitian ini. Hasil pengolahan data berupa informasi untuk

mengetahui pengaruh variabel ekonomi seperti jumlah uang beredar, tingkat

inflasi, tingkat suku bunga, produk domestik bruto, dan cadangan devisa terhadap

pergerakan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika.

Berdasarkan rumusan masalah serta model penelitian yang dikemukakan pada

bab I dan II maka hasil dan pengolahan data dilakukan teknik analisa data secara

deskriptif dan statistik. Analisa deskriptif merupakan analisis yang

mendeskripsikan gejala-gejala yang terjadi pada variabel-variabel penelitian untuk

mendukung hasil analisis statistik. Sedangkan analisa statistik merupakan analisis

yang mengacu pada perhitungan data penelitian berupa angka-angka yang diolah

menggunakan program SPSS 19.00 untuk menjawab hipotesis yang diajukan pada

penelitian ini. Model penelitian yang digunakan untuk melihat kebenaran

hipotesis dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda dengan menggunakan

data kuartalan pada periode 2002-2012.

Pengaruh jumlah.., Aron Marsondang, FB UMN, 2013

56

Secara umum model persamaan linear ditulis sebagai berikut:

Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e

dimana :

Y = Perubahan Kurs IDR/USD

a = konstanta

b1, b2, b3, b4, b5 = koefisien regresi

X1 = Perubahan selisih jumlah uang beredar Indonesia dan Amerika

X2 = Perubahan selisih tingkat inflasi di Indonesia dan Amerika

X3 = Perubahan selisih suku bunga Indonesia dan Amerika

X4 = Perubahan selisih cadangan devisa pada Balance of Payment

(BOP)

e = error

4.1.1 Deskriptif Data Indonesia

Deskriptif data Indonesia meliputi data pergerakan nilai tukar Rupiah

terhadap Dollar Amerika, jumlah uang beredar (M2), tingkat inflasi, SBI, produk

domestik bruto yang disajikan dalam gambar 4.1 di bawah ini.

Pada gambar 4.1 dijelaskan bahwa perubahan nilai tukar Rupiah terhadap

Dollar Amerika, bergerak secara fluktuaktif dalam kisaran Rp 8,000- Rp 11,000.

Dimana pada tahun 2008-2009, rupiah cenderung bergerak naik atau mengalami

apresiasi terhadap Dollar Amerika. Hal ini terjadi dikarenakan pengaruh

fundamental ekonomi Indonesia yang kuat dalam menghadapi krisis ekonomi

yang terjadi di Amerika serta negara-negara Eropa lainnya. Kondisi perekonomian


57

yang buruk yang terjadi di Amerika turut serta mendorong mata uang Dollar yang

mana merupakan salah satu mata uang kuat dunia, mengalami depresiasi terhadap

beberapa mata uang dunia termasuk terhadap mata uang Rupiah.

Sedangkan untuk jumlah uang beredar (M2), dari gambar 4.1 dijelaskan

bahwa jumlah uang beredar (M2) mengalami peningkatan dan cenderung stabil

pada saat sebelum dan sesudah terjadi krisis di Amerika. Dimana jumlah uang

beredar (M2) di Indonesia pada tahun 2012 mencapai 3,304,645 Milyar rupiah,

yang mana sebelumnya jumlah uang beredar (M2) pada tahun 2002 berjumlah

831,411 Milyar Rupiah.

Untuk inflasi, pada saat sebelum dan saat terjadi krisis ekonomi di

Amerika, tingkat inflasi di Indonesia bergerak secara fluktuaktif cukup tajam.

Pada tahun 2005 sampai dengan 2006 kenaikan tingkat inflasi Indonesia pernah

mencapai level tertinggi sebesar 17.11%. Namun setelah krisis yang terjadi di

Amerika, inflasi di Indonesia cenderung bergerak turun dan stabil pada kisaran

level 5%.

SBI rate pada saat sebelum krisis ekonomi yang terjadi di Amerika berada

pada kisaran diatas 7%, tetapi pada saat krisis ekonomi di Amerika tahun 2008

SBI rate cenderung bergerak turun pada kisaran dibawah 7% dan bergerak stabil

di bawah 5%.

Dari gambar 4.1 dijelaskan pula bahwa cadangan devisa Indonesia

mengalami peningkatan yang cukup signifikan pada saat sebelum dan sesudah

krisis ekonomi yang terjadi di Amerika. Pada tahun 2012 cadangan devisa


58

Indonesia telah mencapai 112,781 juta US$ dimana sebelumnya pada tahun 2002

cadangan devisa Indonesia adalah 28,003.50 juta US$.

Gambar 4.1 Data Indonesia

Rp-

Rp5.000

Rp10.000

Rp15.000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Nilai tukar

Nilai Tukar

-

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

M2 Milyar Rp

M2 Milyar Rp


59

0,000

0,050

0,100

0,150

0,200

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Inflasi

Tingkat Inflasi

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

SBI %

SBI

-

50.000,00

100.000,00

150.000,00

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

cadangan devisa jutaUS$

cadangan devisa


60

4.1.2 Deskriptif Data Amerika

Deskriptif data Amerika meliputi jumlah uang beredar (M2), inflasi, suku

bunga The Fed, dan produk domestic bruto Amerika yang disajikan dalam gambar

4.2 dibawah ini.

Dari gambar 4.2 dijelaskan bahwa jumlah uang beredar (M2) Amerika

memiliki tren yang cenderung stabil, secara bertahap jumlah uang yang beredar di

Amerika mengalami peningkatan yang bertahap sepanjang tahun 2003 -2008.

Namun pasca krisis yang terjadi di Amerika jumlah uang beredar (M2) Amerika

terjadi peningkatanyang cukup signifikan hingga mencapai 100,591,208 milyar

rupiah.

Tingkat Inflasi di Amerika saat sebelum terjadi krisis berada dalam

kisaran 1%-3%. Namun saat terjadi krisis, tingkat inflasi di Amerika meningkat

hingga mendekati level tertinggi di level 5%. Akan tetepi setelah terjadi krisis

tingkat inflasi amerika kembali turun mendekati level pada tahun-tahun

sebelumnya.

Untuk suku bunga, pada penelitian ini digunakan The Fed rate sebagai

acuan tingkat suku bunga di Amerika. Pada gambar 4.2, suku bunga di Amerika

mengalami peningkatan yang cukup signifikan pada tahun 2005-2007 hingga

mencapai level tertingginya diatas 4%. Namun setelah terjadi krisis di Amerika

pada tahun 2008, suku bunga Amerika cenderung bergerak turun mendekati 0.1%.


61

Gambar 4.2 Data Amerika

-

20.000.000,00

40.000.000,00

60.000.000,00

80.000.000,00

100.000.000,00

120.000.000,00

M2 Milyar Rp

JUB

-0,020

-0,010

0,000

0,010

0,020

0,030

0,040

0,050

0,060inflasi

inflasi

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

Interest rate

Interest rate


62

4.2 Deskripsi Variabel

Pada bagian ini akan disajikan statistika deskripsi dari variabel dependen

dan independen yang digunakan dalam penelitian ini. Variabel tersebut meliputi

kurs sebagai variabel dependen serta jumlah uang beredar, tingkat inflasi, SBI

rate, dan cadangan devisa sebagai variabel independen. Berikut ini ditunjukkan

hasil statistik deskripsi dari masing-masing variabel yang diolah dengan

menggunakan SPSS versi 17.0.1.

4.2.1 Deskripsi Variabel Dependen

Nilai tukar mata uang antara dua negara adalah harga dari mata uang yang

digunakan oleh penduduk negara-negara tersebut untuk saling melakukan

perdagangan antara satu sama lain (Mankiw, 2007). Berdasarkan pengertian

tersebut, nilai tukar mata uang memiliki peranan penting dalam perekonomian

suatu negara dalam membiayai kebutuhan ekspor dan impor negara tersebut.

Bagi negara Indonesia yang menganut sistem nilai tukar bebas

mengambang (free floating exchange rate), pergerakan nilai tukar yang bergerak

secara fluktuaktif dipengaruhi adanya kekuatan permintaan dan penawaran akan

suatu mata uang pada mekanisme pasar (Kuncoro, 2001).

Mata uang suatu negara dikatakan mengalami apresiasi jika nilai tukar

relatif terhadap mata uang negara lain mengalami kenaikan. Sebaliknya mata uang

suatu negara dikatakan mengalami depresiasi jika nilai tukar relatif terhadap mata

uang negara lain mengalami penurunan.


63

Berikut akan disajikan gambaran atau deskriptif variabel yang dilihat dari

nilai rata-rata, standart deviasi, maksimum, dan minimum.

Tabel 4.1 Descriptive Statistics Kurs

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Kurs 44 8285 11575 9282.25 615.805

Valid N (listwise) 44

Dari tabel 4.1 dapat diketahui variabel kurs atau nilai tukar memiliki nilai

rata-rata yaitu sebesar 9,282.25 dengan nilai tertinggi sebesar 11,575 dan nilai

terendah sebesar 8,285. Sedangkan untuk nilai standart deviasi variabel nilai tukar

memiliki nilai sebesar 615.805.

4.2.2 Deskripsi Variabel Independen

Disini akan dijelaskan gambaran mengenai variabel bebas yang digunakan

dalam penelitian ini yang meliputi perubahan selisih jumlah uang beredar,

perubahan selisih tingkat inflasi, perubahan selisih suku bunga, dan perubahan

selisih cadangan devisa Indonesia.

Berikut akan disajikan deskriptif variabel yang dilihat dari nilai rata-rata,

standart deviasi, maksimum dan minimum.


64

Perubahan Selisih Jumlah Uang Beredar

Menurut Nilawati (2000:162) jumlah uang beredar yaitu M1 (uang dalam

arti sempit) dan M2 (uang dalam arti luas).Uang dalam arti sempit (M1) adalah

penjumlahan dari uang kartal (uang logam dan kertas) serta uang giral (uang

dalam rekening koran yang dapat diambil setiap waktu), sedangkan uang dalam

arti luas (M2) adalah penjumlahan dari M1 dan uang kuasi yang berupa tabungan,

deposito berjangka, giro, dan mutual funds.

Pada penelitian ini, variabel bebas yang digunakan yaitu variabel

perubahan selisih JUB (jumlah uang beredar) diperoleh berdasarkan perhitungan

selisih jumlah uang beredar (M2) Indonesia dikurangi jumlah uang beredar (M2)

Amerika



Tabel 4.2 Descriptive Statistics JUB

N Minimum Maximum Mean

Std.

Deviation

Perubahan Selisih

JUB

44 -97286563.0 -47305569.0 -6.830E7 1.3940E7


Dari tabel 4.2 dapat diketahui variabel perubahan selisih JUB memiliki

nilai rata-rata yaitu sebesar -68,296,787.08 dengan nilai tertinggi sebesar -


65

47,305,569 dan nilai terendah sebesar -97,286,563. Sedangkan untuk nilai standart

deviasi variabel perubahan selisih JUB memiliki nilai sebesar 13,939,968.38.

Perubahan Selisih Tingkat Inflasi

Menurut Rahardja dan Manurung (2008:165), inflasi adalah kenaikan

harga barang-barang yang bersifat umum dan terus-menerus. Sehingga Inflasi

merupakan ukuran ekonomi yang memberikan gambaran tentang peningkatan

harga rata-rata barang dan jasa yang secara umum meningkat secara terus

menerus, dimana perhitungannya dilakukan dalam rentang waktu minimal

bulanan, triwulan, maupun tahunan.


perubahan selisih inflasi diperoleh berdasarkan perhitungan selisih tingkat inflasi

di Indonesia dikurangi tingkat selisih di Amerika.



Tabel 4.3 Descriptive Statistics Inflasi


Perubahan Selisih Inflasi 44 .06 13.69 5.1820 3.45316


Dari tabel 4.3 dapat diketahui variabel perubahan selisih inflasi memiliki

nilai rata-rata yaitu sebesar 5.18% dengan nilai tertinggi sebesar 13.69% dan nilai


66

terendah sebesar 0.06 %. Sedangkan untuk nilai standart deviasi variabel

perubahan selisih inflasi memiliki nilai sebesar 3.45 %.

Perubahan Selisih Suku Bunga

Menurut Didy et. al. (2000, hal 129) tingkat suku bunga ditentukan oleh

interaksi antara suplai tabungan yang tersedia untuk dipinjamkan (loanable funds)

dan permintaan terhadap dana tersebut untuk diinvestasikan.

Sertifikat Bank Indonesia (SBI) adalah surat berharga sebagai pengakuan

utang berjangka waktu pendek dalam mata uang rupiah yang diterbitkan oleh

Bank Indonesia dengan system diskonto (menurut Bank Indonesia)

Definisi The Fed rate atau The Fed Fund Rate adalah rate interest untuk

mengontrol kondisi moneter Amerika Serikat. The Fed Fund Rate Ini adalah

bunga yang berlaku antar-bank ketika mereka saling meminjam dana.


perubahan selisih suku bunga diperoleh berdasarkan perhitungan selisih suku

bunga SBI Indonesia dikurangi suku bunga Amerika (The Fed Fund Rate).




67

Tabel 4.4 Descriptive Statistics Suku Bunga


Perubahan Selisih Suku Bunga 44 3.3100 15.0300 6.798864 2.5849855


Dari tabel 4.4 dapat diketahui variabel perubahan selisih suku bunga

memiliki nilai rata-rata yaitu sebesar 6.79% dengan nilai tertinggi sebesar 15.03%

dan nilai terendah sebesar 3.31 %. Sedangkan untuk nilai standart deviasi variabel

perubahan selisih suku bunga memiliki nilai sebesar 2.58 %.

Perubahan Selisih Cadangan Devisa

Menurut Bank Indonesia, cadangan devisa merupakan aset eksternal yang

dapat langsung tersedia bagi dan berada di bawah kontrol Bank Indonesia selaku

otoritas moneter untuk membiayai ketidakseimbangan neraca pembayaran serta

melakukan intervensi di pasar dalam rangka memelihara kestabilitan nilai tukar.

Cadangan devisa bertambah ataupun berkurang tampak dalam neraca

pembayaran (BOP). Cadangan devisa suatu negara dipengaruhi oleh neraca

transaksi berjalan yang mana merupakan selisih antara ekspor dan impor barang

dan jasa, serta neraca modal yang mana merupakan selisih antara capital inflow

(arus kas modal yang masuk) dan capital outflow (arus kas modal yang keluar).


perubahan selisih cadangan devisa Indonesia diperoleh berdasarkan perhitungan


68

selisih cadangan devisa Indonesia periode t dikurangi cadangan devisa Indonesia

periode sebelumnya (t-1).


nilai rata-rata, standart deviasi, maksimum, dan minimum

Tabel 4.5 Descriptive StatisticsCadangan Devisa

N Minimum Maximum Mean

Std.

Deviation

Perubahan Selisih

Cadangan devisa

44 -5468.6800 13946.0000 1926.481818 4.0275591E3


Dari tabel 4.5 dapat diketahui variabel perubahan selisih cadangan devisa

Indonesia memiliki nilai rata-rata yaitu sebesar 1,926.48 dengan nilai tertinggi

sebesar 13,946.00 dan nilai terendah sebesar -5,468.68. Sedangkan untuk nilai

standart deviasi variabel perubahan selisih cadangan devisa memiliki nilai sebesar

4,027.56

4.3 Analisa Data

4.3.1 Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi data dilakukan untuk mengetahui kondisis data yang digunakan

dalam penelitian ini. Hal ini dilakukan agar diperoleh model analisis yang tepat

untuk dipergunakan dalam penelitian ini. Adapun uji asumsi klasik yang

dilakukan meliputi: uji normalitas data dengan Kolmogorov-Smirnov satu arah


69

dan analisis grafik, uji multikolineritas dengan matrik korelasi antar variabel

bebas dan perhitungan nilai tolerance serta VIF, uji autokorelasi dengan

menggunakan Durbin Watson Statistika dan uji heteroskedastisitas dengan

menggunakan grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat dengan

residualnya.

4.3.1.1 Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi baik

variable independent maupun varabel dependen memiliki distribusi data normal

atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal

atau mendekati normal. (Ghozali, 2011). Dalam penelitian ini untuk menentukan

normalitas data dilakukan pengujian dengan menggunakan uji Kolmogorov-

Smirnov. Berikut akan disajikan hasil dari Kolmogorov-Smirnov satu arah

variabel kurs, perubahan selisih jumlah uang beredar, perubahan selisih inflasi,

perubahan selisih suku bunga, dan perubahan selisih cadangan devisa untuk

mengetahui gambaran umum mengenai data yang diperoleh selama periode

penelitian.


70

Dari table 4.6 dapat disimpulkan bahwa semua variabel yang digunakan

dalam penelitian ini, yaitu nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika, perubahan

selisih JUB, perubahan selisih inflasi, perubahan selisih suku bunga, dan

perubahan selisih cadangan devisa Indonesia memiliki tingkat signifikansi diatas

0.05. artinya data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki distribusi yang

normal dan menunjukkan bahwa model regresi layak digunakan karena memenuhi

asumsi normalitas.

4.3.1.2 Uji Multikolineritas

Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui apakah pada model

regresi ditemukan adanya kolerasi antara variabel bebas, yaitu korelasi antara

perubahan selisih JUB, perubahan selisih inflasi, perubahan selisih suku bunga,

dan perubahan selisih cadangan devisa.Jika terjadi korelasi, maka dapat dikatakan

ada gejala multikolinearitas.

Tabel 4.6 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Kurs Perubahan Selisih

JUB Perubahan Selisih

Inflasi

Perubahan Selisih Suku

Bunga

Perubahan Selisih

Cadangan devisa

N 44 44 44 44 44

Normal Parametersa,,b

Mean 9282.25 -6.830E+07 5.1820 6.798864 1926.481818

Std. Deviation

615.805 1.3940E+07 3.45316 2.5849855 4027.5590745

Most Extreme Differences

Absolute .147 .094 .194 .168 .109

Positive .147 .067 .194 .168 .108

Negative -8.986E-02 -9.353E-02 -8.951E-02 -8.856E-02 -1.092E-01

Kolmogorov-Smirnov Z .974 .620 1.284 1.116 .724

Asymp. Sig. (2-tailed) .299 .836 .074 .166 .670


71

Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi diantara

variabel bebas, yang ditunjukkan dengan nilai Variance Inflation Factor (VIF) di

sekitar angka satu dan angka tolerance yang mendekati 1 (satu).

Dari hasil pengolahan data seperti yang terlihat pada tabel 4.7 dapat

diketahui bahwa semua variabel bebas memiliki nilai VIF di sekitar angka 1 dan

nilai Tolerance mendekati 1. Dengan demikian tidak ditemukan gejala

multikolinearitas.

Tabel 4.7 Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 6818.784 468.070 14.568 .000

Perubahan Selisih

JUB

.000 .000 -.691 -5.933 .000 .817 1.224

Perubahan Selisih

Inflasi

84.696 23.985 .475 3.531 .001 .613 1.631

Perubahan Selisih

Suku Bunga

2.973 33.697 .012 .088 .930 .554 1.804

Perubahan Selisih

Cadangan devisa

-.042 .016 -.278 -2.627 .012 .991 1.009

4.3.1.3 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model

regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode sekarang

dengan periode sebelumnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari

autokorelasi. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi.


72

Untuk menentukan autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson,

nilai Durbin-Watson yang terbentuk dibandingkan dengan nilai tabel. Bila

Durbin-Watson terletak diantara batas (du) dan 4- batas atas du maka tidak terjadi

autokorelasi dan model regresi layak untuk digunakan.

Tabel 4.8 Durbin Watson

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .753a .567 .523 425.316 0.854

Dari hasil SPSS di atas terlihat bahwa nilai Durbin Watson adalah sebesar

0.854. Nilai Durbin-Watson berdasarkan tabel dengan derajat kepercayaan sebesar

5% adalah dL sebesar 1.326 dan dU sebesar 1.720 sehingga nilai 4-du adalah

2.280 . Nilai Durbin Watson pada penelitian ini adalah 0.854 sehingga DW < dL,

maka model regresi ini menunjukkan adanya autokorelasi.

Menurut Suliyanto (2011:125), Uji otokorelasi bertujuan untuk

mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang

diuraikan menurut waktu (time-series). Beberapa penyebab munculnya masalah

autokorelasi dalam analisis regresi adalah:

1. Adanya kelembaman (inertia)

Salah satu ciri yang menonjol dari sebagian data runtut waktu (time

series) dalam fenomena ekonomi adalah kelembaman, seperti pada

pendapatan, indeks harga konsumen, data produksi, dan data ekonomi


73

lainnya yang menunjukkan adanya pola konjungtur. Dimana situasi

seperti ini, data observasi pada periode sebelumnya dan periode

sekarang, kemungkinan besar akan mengandung saling ketergantungan

(interdependence).

2. Adanya bias spesifikasi model kasus variabel yang tidak dimasukkan

Hal ini disebabkan oleh tidak dimasukkannya variabel yang menurut

teori ekonomi sangat penting perannya dalam menjelaskan variabel

terikat. Bila hal ini terjadi, unsur penggangu (error term) ui, akan

merefleksikan suatu pola yang sistematis diantara sesame unsur

penggangu sehingga terjadi situasi autokorelasi diantara unsur

penggangu.

Menurut Ghozali (2011) Jika suatu model regresi memiliki autokorelasi,

maka ada beberapa opsi penyelesainnya antara lain:

a. Menentukan apakah autokorelasi yang terjadi merupakan pure

autocorrelation dan bukan karena kesalahan spesifikasi model regresi.

Pola residual dapat terjadi karena adanya kesalahan spesifikasi model

yaitu terdapat variabel penting yang tidak dimasukkan kedalam model.

b. Jika yang terjadi adalah pure autocorrelation, maka solusi autokorelasi

adalah dengan mentransformasi model awal menjadi model difference.

Metode ini pada prinsipnya melakukan transformasi dari persamaan

regresi linear biasa dengan memasukkan unsur ρ dalam model

persamaan.


74

Dimana model transformasi, akan disajikan dalam persamaan berikut:

Persamaan awal : Yt = a + b1X1 + b2X2 + b3X3+b4X4+ e

Persamaan setelah transformasi : (Yt- ρYt-1)= a (1- ρ ) +b1(X1- ρXt-1) +

b2(X2- ρXt-1) + b3(X3- ρXt-1) + b4(X4-

ρXt-1)

Sehingga untuk memperoleh nilai ρ maka digunakan persamaan Theil-Nagar d,

yaitu:

ρ = 𝑁2�1−𝑑2�+𝑘²

𝑛²−𝑘²

Berdasarkan transformasi persamaan regresi linear sebelumnya melalui

persamaan diatas serta pengolahan data dengan menggunakan SPSS, maka

diperoleh kembali hasil output durbin-watson untuk menguji autokorelasi, yang

ditunjukkan pada table 4.9 dibawah ini:

Tabel 4.9 Durbin Watson

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .768a .590 .533 298.98834 1.928

Dari hasil SPSS di atas terlihat bahwa nilai Durbin Watson adalah sebesar

1.928. Nilai Durbin-Watson berdasarkan tabel dengan derajat kepercayaan sebesar

5% adalah dl sebesar 1.326 dan du sebesar 1.720 sehingga nilai 4-du adalah 2.280.

Nilai Durbin Watson pada penelitian ini adalah 1.928 sehingga sehingga berada


75

terletak diantara du dan 4-du, maka model regresi ini menunjukkan tidak adanya

autokorelasi dan layak digunakan.

Tabel 4.10 Kriteria Pengujian Autokorelasi dengan uji Durbin-Watson

DW Kesimpulan

0 < d < dl Ada Autokorelasi Positif

dl < d < du Tidak ada Autokorelasi Positif

4-dl < d < 4 Ada Autokorelasi Negatif

4-du < d < d-dl Tidak ada Autokorelasi Negatif

du < d < 4-du Tidak ada Autokorelasi

4.3.1.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke

pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan

yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Model yangbaik adalah yang

homoskedastisitas (Ghozali, 2011)

Untuk menentukan heteroskedastisitas dengan grafik scatterplot, titik-titik

yang terbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik diatas maupun di bawah

angka 0 pada sumbu Y, bila kondisi ini terpenuhi maka tidak terjadi

heteroskedastisitas dan model regresi layak untuk digunakan.

Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot

ditunjukkan pada gambar 4.2 dibawah ini:


76

Gambar 4.3

Dari grafik scatterplot pada gambar 4.3 terlihat titik-titik menyebar secara

acak, tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat

disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga

model regresi layak digunakan.

4.3.2 Uji Hipotesis

4.3.2.1 Koefisien Determinasi

Koefisien Determinasi (R²) mengukur seberapa jauh kemampuan model

dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah

diantara nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel independent

dalam menerangkan variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu

berarti variabel independent memberikan hampir semua informasi yang

dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2011).


77

Dalam perhitungan statistik ini nilai R² yang digunakan adalah adjusted R

square. Adjusted R square adalah suatu indikator yang digunakan untuk

mengetahui pengaruh penambahan suatu variabel independent ke dalam suatu

persamaan regresi. Nilai adjusted R² telah dibebaskan dari pengaruh derajat

kebebasan (degree of freedom) yang berarti nilai tersebut telah benar-benar

menunjukkan bagaimana pengaruh variabel independen terhadap variabel

dependen. Berikut adalah koefisien determinasi dari penelitian ini yang disajikan

dalam tabel 4.11

Tabel 4.11 Koefisien Determinasi

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate

1 .753a .567 .523 425.316

Dari tabel di atas bahwa nilai adjusted R square adalah sebesar 0.523

menunjukkan bahwa variasi variabel independen mampu menjelaskan 52.3%

variasi variabel dependen, sedangkan sisanya yaitu sebesar 47.7% dijelaskan oleh

variabel lain diluar variabel independent. Nilai koefisien korelasi (R) sebesar

0,753 menunjukkan bahwa cukup kuat hubungan antara variabel independen

terhadap variabel dependen sebesar 75.3%.


78

4.3.2.2 Uji F

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel

independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan

terhadap semua variabel dependen (Ghozali,2011).

Berikut hasil Uji F yang diolah menggunakan SPSS yang disajikan dalam

Tabel 4.12:

Tabel 4.12 UJI F

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 9251406.250 4 2312851.562 12.786 .000a

Residual 7054866.000 39 180894.000

Total 1.631E7 43

Dari hasil perhitungan di atas dapat dilihat bahwa nilai signifikansi adalah

sebesar 0,000 dan nilai F hitung sebesar 12.786. Dasar pengambilan keputusan

adalah tingkat signifikansinya sebesar 5% atau 0,05. Karena nilai signifikansi

lebih kecil dari 0,05 maka menunjukkan adanya pengaruh perubahan selisih JUB,

perubahan selisih inflasi, perubahan selisih suku bunga, dan perubahan selisih

cadangan devisa secara simultan terhadap nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

Amerika.


79

4.3.2.3 Uji t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu

variabel independen secara parsial (individu) didalam menerangkan variasi

variabel dependen (Ghozali, 2011). Berikut hasil SPSS dari Uji t yang disajikan

dalam tabel 4.13

Tabel 4.13

UJI STATISTIK PARAMETRIK SECARA PARSIAL

Coefficients(a)

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

T Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 6818.784 468.070 14.568 .000

Perubahan

Selisih JUB

-.0000305 .000 -.691 -5.933 .000

Perubahan

Selisih

Inflasi

84.696 23.985 .475 3.531 .001

Perubahan

Selisih

Suku

Bunga

2.973 33.697 .012 .088 .930

Perubahan

Selisih

Cadangan

devisa

-.042 .016 -.278 -2.627 .012

Untuk menentukan variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan

atau tidak, t hitung dibandingkan dengan nilai t tabel dengan tingkat signifikan

yang telah ditentukan. Suatu variabel bebas dianggap mempunyai pengaruh yang

signifikan apabila t hitung > t tabel atau thitung < - t tabel.

Untuk dapat menghitung nilai t tabel, sebelumnya harus menentukan

tingkat kepercayaan dan nilai degree of freedom (df). Nilai df dapat dicari dengan


80

cara mengurangi jumlah data observasi (N) dengan jumlah variabel bebas dan

variabel terikat (k). Dengan N=44 dan k= 5, maka didapat hasil df sebesar 39

(df=44-5). Dengan tingkat confidence 95% dan df =39, maka akan didapat hasil t

tabel = 2.023 pada tabel-t.

Dari tabel di atas dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut :

Nilai Tukar = 6818.784 – 0.0000305 Selisih JUB + 84.696 Selisih Inflasi +

2.973 Selisih Suku Bunga – 0.042 Selisih Cadangan devisa

Hasil hipotesis penelitan analisa pengaruh pengaruh JUB, Tingkat Inflasi,

Suku Bunga, dan Cadangan Devisa Indonesia terhadap Nilai Tukar Rupiah

terhadap Dollar Amerika secara parsial akan dibahas sebagai berikut :

1. Dari persamaan regresi di atas, dapat dilihat bahwa nilai thitung dari

perubahan selisih jumlah uang beredar (M2) adalah sebesar -5.933 dengan

tingkat signifikansi sebesar 0.000. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari

5% dan nilai t hitung (-5.933) lebih kecil dari t tabel (-2.023) maka

terdapat pengaruh signifikan antara variabel perubahan selisih JUB

terhadap nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika..

2. Dari persamaan regresi di atas, dapat dilihat bahwa nilai t hitung dari

perubahan selisih inflasi adalah sebesar 3.531 dengan tingkat signifikansi

sebesar 0.001. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 5% dan nilai t

hitung (3.531) lebih besar dari t tabel (2.023) maka terdapat pengaruh

signifikan antara variabel perubahan selisih inflasi terhadap nilai tukar

Rupiah terhadap Dollar Amerika..


81


perubahan selisih suku bunga adalah sebesar 0.088 dengan tingkat

signifikansi sebesar 0.930. Karena nilai signifikansi lebih besar dari 5%

dan nilai t hitung (0.088) lebih kecil dari t tabel (2.023) maka variabel

perubahan selisih suku bunga terhadap nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

Amerika tidak berpengaruh signifikan.


perubahan selisih cadangan devisa Indonesia adalah sebesar -2.627 dengan

tingkat signifikansi sebesar 0.012. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari

5% dan nilai t hitung (-2.627) lebih kecil dari –t tabel (-2.023) maka

terdapat pengaruh signifikan antara variabel perubahan selisih cadangan

devisa Indonesia terhadap nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika..

Berdasarkan hasil analisis koefisien regresi dan uji secara parsial,

ditemukan variabel perubahan selisih suku bunga tidak berpengaruh signifikan

terhadap nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Maka pada penelitian ini

digunakan metode backward elimination untuk menentukan variabel yang layak

masuk dalam persamaan regresi. Dalam metode backward elimination akan

dikeluarkan (removed) variabel yang tidak layak (tidak berpengaruh signifikan)

dalam persamaan regresi berganda. Berikut hasil SPSS uji t dengan metode

backward elimination :

Tabel 4.14

UJI STATISTIK PARAMETRIK SECARA PARSIAL

BACKWARD ELIMINATION METHOD


82

Coefficients(a) Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients T Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 6818.784 468.070 14.568 .000

Perubahan

Selisih JUB

-.0000305 .000 -.691 -5.933 .000

Perubahan

Selisih Inflasi

84.696 23.985 .475 3.531 .001

Perubahan

Selisih Suku

Bunga

2.973 33.697 .012 .088 .930

Perubahan

Selisih

Cadangan

devisa

-.042 .016 -.278 -2.627 .012

2 (Constant) 6842.499 378.433 18.081 .000

Perubahan

Selisih JUB

-.0000305 .000 -.688 -6.291 .000

Perubahan

Selisih Inflasi

85.899 19.487 .482 4.408 .000

Perubahan

Selisih

Cadangan

devisa

-.043 .016 -.278 -2.666 .011

Berdasarkan tabel 4.14 diatas, maka diperoleh model ke-2 yang

menyatakan bahwa variabel yang dikeluarkan (removed) adalah variabel

perubahan selisih suku bunga. Hal ini dikarenakan variabel perubahan selisih suku

bunga tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

Amerika. Dimana memiliki tingkat signifikansi sebesar 0.930, yang artinya

tingkat signifikansi lebih besar dari 5% dan nilai t hitung sebesar 0.088 lebih

kecil dari t tabel (2.021).


83

Sehingga berdasarkan metode backward elimination variabel bebas yang

layak dimasukkan dalam model regresi linear berganda pada penelitian ini adalah

perubahan selisih JUB, perubahan selisih inflasi, dan perubahan selisih cadangan

devisa. Maka diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:

Nilai Tukar = 6842.499 – 0.0000305 Selisih JUB + 85.899 Selisih Inflasi -

0.043Selisih Cadangan devisa

4.4 Hasil Penelitian

Berdasarkan berbagai parameter dalam persamaan regresi mengenai faktor-

faktor yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

Amerika maka dapat diberikan interpretasi sebagai berikut:

a. Variabel Perubahan Selisih Jumlah Uang Beredar (M2)

Dari hasil perhitungan persamaan regresi linear berganda

didapatkan nilai koefesien variabel perubahan selisih jumlah uang beredar

(M2) sebesar -0.0000305. Hal ini berarti setiap ada kenaikkan variabel

perubahan selisih jumlah uang beredar (M2) sebesar 1% maka akan

menurunkan variabel nilai tukar sebesar 0.0000305.

Dari hasil perhitungan uji secara partial diperoleh nilai t hitung

sebesar -6.291 dan nilai signifikansi sebesar 0.000. Karena nilai t hitung <

-t tabel dan nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka H1 yang

menyatakan terdapat hubungan signifikan antara perubahan selisih jumlah


84

uang beredar (M2) dengan perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

diterima.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Tucker

et.al. (1991), Petrovic dan Mladenovic (2000), Sri Isnowati (2002), dan

Tara Eka Pratiwi (2012) bahwa terdapat pengaruh signifikan jumlah uang

beredar (M2) terhadap nilai tukar.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan selisih jumlah

uang beredar (M2) berpengaruh signifikan dengan nilai tukar. Hal ini

terjadi karena jumlah uang beredar dapat mempengaruhi daya beli

masyarakat. Semakin tinggi jumlah uang beredar maka akan mendorong

daya beli masyarakat semakin tinggi, hal ini dapat pula mendorong tingkat

inflasi semakin tinggi. Berdasarkan konsep paritas daya beli yang

diterangkan sebelumnya, tingkat inflasi yang tinggi akan menyebabkan

terdepresiasi atau menurunnya nilai tukar mata uang domestik terhadap

nilai tukar mata uang asing.

b. Variabel Perubahan Selisih Inflasi


didapatkan nilai koefesien variabel perubahan selisih inflasi sebesar

85.899. Hal ini berarti setiap ada kenaikkan variabel perubahan selisih

inflasi sebesar 1% maka akan menaikkan variabel nilai tukar sebesar

85.899%.


85

Dari hasil perhitungan uji secara partial diperoleh nilai t-hitung

sebesar 4.408 dan nilai signifikansi sebesar 0.001. Karena nilai t-hitung >

t-tabel dan nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka H2 yang menyatakan

terdapat hubungan signifikan antara perubahan selisih inflasi dengan

perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar diterima.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Tucker

et.al. (1991), Petrovic dan Mladenovic (2000), Sri Isnowati (2002), dan

Tara Eka Pratiwi (2012) bahwa terdapat pengaruh signifikan jumlah uang

beredar (M2) terhadap nilai tukar.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan selisih inflasi

berpengaruh positif dan signifikan dengan nilai tukar. Hal ini terjadi

karena kenaikan inflasi menyebabkan harga produk mengalami kenaikkan,

karena sebagian besar produk yang beredar di Indonesia merupakan

produk impor, maka ketergantungan terhadap mata uang Dollar sangat

tinggi untuk membayar produk tersebut ke luar negeri, maka kondisi ini

akan mempengaruhi perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

Amerika.

c. Variabel Perubahan Selisih Suku Bunga


didapatkan nilai koefesien variabel perubahan selisih suku bunga sebesar

2.973. Hal ini berarti setiap ada kenaikkan variabel perubahan selisih suku


86

bunga sebesar 1% maka akan menaikkan variabel nilai tukar sebesar

2.973%.


sebesar 0.088 dan nilai signifikansi sebesar 0.930. Karena nilai t-hitung <

t-tabel dan nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka H3 yang

menyatakan terdapat hubungan signifikan antara perubahan selisih suku

bunga dengan perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar ditolak.

Hasil ini menolak penelitian yang dilakukan Tucker et.al. (1991),

Petrovic dan Mladenovic (2000), Sri Isnowati (2002), dan Tara Eka

Pratiwi (2012) bahwa terdapat pengaruh signifikan suku bunga terhadap

nilai tukar.

Hasil penelitian bahwa perubahan selisih suku bunga tidak

berpengaruh signifikan dengan nilai tukar. Hal ini terjadi karena

berdasarkan data yang diperoleh sepanjang tahun 2002-2012, khususnya

pada saat setelah terjadi krisis di Amerika pada tahun 2008, tingkat suku

bunga Amerika dan Indonesia bergerak dalam range yang stabil. Sehingga

pasar pun tidak terlalu merespon perubahan suku bunga dalam

memprediksi nilai tukar di masa depan.

d. Variabel Perubahan Selisih Cadangan Devisa


didapatkan nilai koefesien variabel perubahan selisih cadangan devisa

sebesar -0.043. Hal ini berarti setiap ada kenaikkan variabel perubahan


87

selisih inflasi sebesar 1% maka akan menurunkan variabel nilai tukar

sebesar 0.043%.


sebesar -2.666 dan nilai signifikansi sebesar 0.011. Karena nilai t hitung <

-t tabel dan nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka H4 yang

menyatakan terdapat hubungan signifikan antara perubahan selisih

cadangan devisa dengan perubahan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar

diterima.

Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Agus Eko

Nugroho (2001), Didi Nuryadin et. al (2000) bahwa terdapat pengaruh

signifikan cadangan devisa terhadap nilai tukar.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan selisih cadangan

devisa berpengaruh negatif dan signifikan dengan nilai tukar. Hal ini

terjadi karena cadangan devisa berpengaruh terhadap teori hukum

permintaan dan penawaran uang. Apabila cadangan devisa meningkat atau

biasa disebut dengan surplus pada neraca pembayaran, maka hal ini

menunjukkan supply atau penawaran mata uang domestik yang ditawarkan

atau dijual dalam pasar uang untuk memenuhi kebutuhan ekspor suatu

negara meningkat. Maka nilai tukar mata uang domestik akan mengalami

apresiasi atau meningkat. Sehingga apabila suatu negara memiliki jumlah

cadangan devisa (dalam satuan USD) yang sangat besar, maka negara

tersebut akan memiliki nilai tukar mata uang yang stabil. Hal ini


88

dikarenakan suatu negara dapat melakukan intervensi pasar dalam

membeli maupun menjual mata uang asing untuk memenuhi kebutuhan

ekspor-impornya dengan tujuan menstabilkan nilai tukar mata uangnya.


Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/3246/5/BAB IV.pdfberedar (M2)...

Documents

Transcript of Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/3246/5/BAB IV.pdfberedar (M2)...