(Macroeconomic News) Terhadap Nilai Tukar USD Rupiah.ppt

48
http://www.gunadarma.ac. id/

Transcript of (Macroeconomic News) Terhadap Nilai Tukar USD Rupiah.ppt

http://www.gunadarma.ac.id/

22

Perkembangan ekonomi dunia dewasa ini ditandai oleh semakin Perkembangan ekonomi dunia dewasa ini ditandai oleh semakin terintegrasinya perekonomian satu negara dengan negara terintegrasinya perekonomian satu negara dengan negara lainnya. Ditunjang oleh semakin pesatnya perkembangan lainnya. Ditunjang oleh semakin pesatnya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi di pasar keuangan dunia, teknologi informasi dan komunikasi di pasar keuangan dunia, menyebabkan perpindahan modal bergerak lebih cepat dan dalam menyebabkan perpindahan modal bergerak lebih cepat dan dalam jumlah yang sangat besar mengikuti perkembangan ekonomi dan jumlah yang sangat besar mengikuti perkembangan ekonomi dan kebijakan dari suatu negara.kebijakan dari suatu negara.

Karakteristik Indonesia sebagai “small and open economy”, Karakteristik Indonesia sebagai “small and open economy”, menganut sistem devisa bebas dan ditambah dengan penerapan menganut sistem devisa bebas dan ditambah dengan penerapan sistem nilai tukar mengambang (free floating) menyebabkan sistem nilai tukar mengambang (free floating) menyebabkan pergerakan nilai tukar di pasar menjadi sangat rentan oleh pergerakan nilai tukar di pasar menjadi sangat rentan oleh pengaruh faktor-faktor ekonomi dan non-ekonomi. pengaruh faktor-faktor ekonomi dan non-ekonomi.

33

Sejak diberlakukannya sistem nilai tukar mengambang bebas Sejak diberlakukannya sistem nilai tukar mengambang bebas pada pertengahan 1997, nilai tukar rupiah sering mengalami pada pertengahan 1997, nilai tukar rupiah sering mengalami fluktuasi yang sangat besarfluktuasi yang sangat besar. . Pada tahun 2001 hingga tahun 2004 Pada tahun 2001 hingga tahun 2004 fluktuasi rupiah dipicu oleh sentimen pasar yang terbentuk akibat fluktuasi rupiah dipicu oleh sentimen pasar yang terbentuk akibat adanya berbagai perkembangan di dalam negeri dan adanya berbagai perkembangan di dalam negeri dan perkembangan perekonomian dunia, khususnya berbagai berita perkembangan perekonomian dunia, khususnya berbagai berita yang berasal dari Amerika Serikat. Perkembangan tersebut yang berasal dari Amerika Serikat. Perkembangan tersebut mencakup perkembangan fundamental ekonomi dan non mencakup perkembangan fundamental ekonomi dan non fundamental ekonomi.fundamental ekonomi.

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

6/01/98 5/01/00 4/01/02 3/01/04 1/30/06

KURS

44

Khusus terhadap perkembangan data fundamental ekonomi makro, Khusus terhadap perkembangan data fundamental ekonomi makro, pelaku pasar akan memberikan reaksi terhadap berbagai berita ekonomi pelaku pasar akan memberikan reaksi terhadap berbagai berita ekonomi makro yang dikeluarkan oleh instansi berwenang dalam arah yang makro yang dikeluarkan oleh instansi berwenang dalam arah yang berlain-lainan, tergantung pada dari mana berita itu dikeluarkan apakah berlain-lainan, tergantung pada dari mana berita itu dikeluarkan apakah dari Amerika Serikat atau dari Indonesia. Pasar bereaksi apabila terjadi dari Amerika Serikat atau dari Indonesia. Pasar bereaksi apabila terjadi kejutankejutan yang timbul akibat adanya selisih antara data aktual ekonomi yang timbul akibat adanya selisih antara data aktual ekonomi makro yang diumumkan oleh instansi yang berwenang dengan angka makro yang diumumkan oleh instansi yang berwenang dengan angka perkiraan pasar. perkiraan pasar.

Di pihak yang lain, pemerintah (setiap Presiden) mengeluarkan berbagai Di pihak yang lain, pemerintah (setiap Presiden) mengeluarkan berbagai kebijakan untuk mengendalikan nilai tukar rupiah, diantaranya adalah kebijakan untuk mengendalikan nilai tukar rupiah, diantaranya adalah dengan memperluas fasilitas SWAP, pengembangan pasar valas, dengan memperluas fasilitas SWAP, pengembangan pasar valas, menaikkan atau menurunkan suku bunga, mengumumkan secara menaikkan atau menurunkan suku bunga, mengumumkan secara berkala nilai cadangan devisa, menyempurnakan sistem pelaporan berkala nilai cadangan devisa, menyempurnakan sistem pelaporan pinjaman, membantu usaha meroll-over utang swasta, dan lain-lainpinjaman, membantu usaha meroll-over utang swasta, dan lain-lain

Dengan demikian mengkaji pengaruh kejutan (news) ekonomi makro Dengan demikian mengkaji pengaruh kejutan (news) ekonomi makro terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah dan implikasinya terhadap terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah dan implikasinya terhadap kebijakan yang diambil pemerintah menjadi sangat penting.kebijakan yang diambil pemerintah menjadi sangat penting.

55

1.  1.  Apakah Apakah kejutankejutan ekonomi makro berpengaruh terhadap nilai tukar US ekonomi makro berpengaruh terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah. Dollar-Rupiah.

2. 2. Apakah Apakah kejutankejutan ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- Rupiah. Rupiah.

33.  .  Apakah Apakah kejutankejutan ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- Rupiah. Rupiah.

4. Apakah 4. Apakah kejutankejutan ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- Rupiah. Rupiah.

5. Apakah pola fluktuasi nilai tukar US Dollar-Rupiah tidak berbeda selama5. Apakah pola fluktuasi nilai tukar US Dollar-Rupiah tidak berbeda selama empat masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia. empat masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.

66

1.  1.  Mengkaji pengaruh Mengkaji pengaruh kejutankejutan ekonomi makro terhadap nilai tukar ekonomi makro terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah. US Dollar-Rupiah.

2. 2. MengkajiMengkaji perbedaan pengaruh perbedaan pengaruh kejutankejutan ekonomi makro Amerika dan ekonomi makro Amerika dan Indonesia terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah. Indonesia terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah.

33.  .  MengkajiMengkaji perbedaan pengaruh perbedaan pengaruh kejutankejutan ekonomi makro yang bersifat ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah. positif dan negatif terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah.

4. Mengkaji4. Mengkaji perbedaan pengaruh perbedaan pengaruh kejutankejutan ekonomi makro yang bersifat ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah. konsisten dan kontradiktif terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah.

5. Mengkaji pola nilai tukar US Dollar - Rupiah dalam perspektif masa5. Mengkaji pola nilai tukar US Dollar - Rupiah dalam perspektif masa pemerintahan Presiden Habibie, Gus Dur, Megawati, dan SBY pemerintahan Presiden Habibie, Gus Dur, Megawati, dan SBY . .

77

Bagi Pemerintah: untuk mengefektifkan kebijakan yang Bagi Pemerintah: untuk mengefektifkan kebijakan yang ditempuh dalam menjaga stabilitas nilai tukar ditempuh dalam menjaga stabilitas nilai tukar RupiahRupiah. .

Bagi Pelaku Pasar Valuta Asing : untuk membantu Bagi Pelaku Pasar Valuta Asing : untuk membantu dalam pdalam pengambilan keputusan membeli atau menjual engambilan keputusan membeli atau menjual US Dollar dengan mempertimbangkan variabel kejutan US Dollar dengan mempertimbangkan variabel kejutan ekonomi makro yang paling berpengaruh terhadap nilai ekonomi makro yang paling berpengaruh terhadap nilai tukar rupiahtukar rupiah ..

Bagi Akademisi: menjadi referensi kajian keilmuan di Bagi Akademisi: menjadi referensi kajian keilmuan di bidang Ekonomi Makro khususnya masalah kejutan bidang Ekonomi Makro khususnya masalah kejutan ekonomi makro dan nilai tukar. ekonomi makro dan nilai tukar.

88

Pada tahun 1970, Eugene Fama mengembangkan pendekatan Efficient Market Hypothesis Pada tahun 1970, Eugene Fama mengembangkan pendekatan Efficient Market Hypothesis (EMH). Dalam pendekatan ini penentuan nilai tukar dikaitkan dengan kemampuan pasar (EMH). Dalam pendekatan ini penentuan nilai tukar dikaitkan dengan kemampuan pasar dalam memasukkan seluruh informasi yang tersedia (information efficiency). Pendekatan dalam memasukkan seluruh informasi yang tersedia (information efficiency). Pendekatan ini untuk menjawab pertanyaan “Are forward exchange rates unbiased predictor for future ini untuk menjawab pertanyaan “Are forward exchange rates unbiased predictor for future exchange rate?”(Eugene Fama, 1970).exchange rate?”(Eugene Fama, 1970).

Dengan asumsi bahwa pasar merupakan pasar yang efisien, dan ekspektasi pasar mengenai Dengan asumsi bahwa pasar merupakan pasar yang efisien, dan ekspektasi pasar mengenai data ekonomi makro yang akan diumumkan merupakan posisi ekspektasi pasar pada saat data ekonomi makro yang akan diumumkan merupakan posisi ekspektasi pasar pada saat diumumkan, maka sebagai konsekuensinya hal yang menggerakkan nilai tukar adalah bila diumumkan, maka sebagai konsekuensinya hal yang menggerakkan nilai tukar adalah bila terjadi Kejutan yaitu adanya berita ekonomi makro yang tidak diantisipasi oleh pasar terjadi Kejutan yaitu adanya berita ekonomi makro yang tidak diantisipasi oleh pasar (Untoro, 2005).(Untoro, 2005).

Nilai Tukar Nominal merupakan harga relatif dari mata uang dua negara (Mankiw, 2000). Nilai Nilai Tukar Nominal merupakan harga relatif dari mata uang dua negara (Mankiw, 2000). Nilai tukar mencerminkan harga relatif dari dua valuta, sehingga pada prinsipnya Kejutan yang tukar mencerminkan harga relatif dari dua valuta, sehingga pada prinsipnya Kejutan yang bersumber dari kedua wilayah negara tersebut mempunyai pengaruh terhadap pergerakan bersumber dari kedua wilayah negara tersebut mempunyai pengaruh terhadap pergerakan USD/ Rupiah, meskipun dengan bobot yang berbeda-beda (Untoro, 2005). USD/ Rupiah, meskipun dengan bobot yang berbeda-beda (Untoro, 2005).

99

Informasi yang baru benar-benar mengejutkan pasar, sebab harga saat ini juga berisi harapan Informasi yang baru benar-benar mengejutkan pasar, sebab harga saat ini juga berisi harapan pengembangan di masa depan. ( Fama 1970). Beberapa penelitian empiris menunjukkan bahwa pengembangan di masa depan. ( Fama 1970). Beberapa penelitian empiris menunjukkan bahwa hipotesis ini tidak sempurna. Konsekuensi dari informasi baru bukan hanya loncatan pada harga hipotesis ini tidak sempurna. Konsekuensi dari informasi baru bukan hanya loncatan pada harga keseimbangan baru, tetapi sebagai gantinya yaitu volatilitas yang lebih tinggi setelah pengumuman. keseimbangan baru, tetapi sebagai gantinya yaitu volatilitas yang lebih tinggi setelah pengumuman. Juga volatitiltas yang tidak dapat dijelaskan dengan informasi baru yang telah diamati di pasar. ( Malkiel Juga volatitiltas yang tidak dapat dijelaskan dengan informasi baru yang telah diamati di pasar. ( Malkiel 2003). 2003).

Berbagai model tentang teori pasar struktur mikro teori telah diciptakan untuk menjelaskan alasan Berbagai model tentang teori pasar struktur mikro teori telah diciptakan untuk menjelaskan alasan mengenai volatilitas yang tinggi. Teori tersebut belum mapan, tetapi sebaliknya masih fragmental. mengenai volatilitas yang tinggi. Teori tersebut belum mapan, tetapi sebaliknya masih fragmental. Volatilitas harga telah dijelaskan dengan berbagai faktor yang berbeda seperti heterogenitas agen, Volatilitas harga telah dijelaskan dengan berbagai faktor yang berbeda seperti heterogenitas agen, aneka pilihan psikologis dan peran informasi publik dan pribadi di pasar. Volatilitas harga aneka pilihan psikologis dan peran informasi publik dan pribadi di pasar. Volatilitas harga mencerminkan ketidakpastian di pasar. Oleh karenanya kemampuan untuk menentukan variabel yang mencerminkan ketidakpastian di pasar. Oleh karenanya kemampuan untuk menentukan variabel yang dominan dan prediksi volatilitas sangat penting bagi manajemen resiko dan portfolio. Dan pemahaman dominan dan prediksi volatilitas sangat penting bagi manajemen resiko dan portfolio. Dan pemahaman pasar uang yang dinamis sangat penting bagi investor dan lembaga keuangan untuk pembuatan pasar uang yang dinamis sangat penting bagi investor dan lembaga keuangan untuk pembuatan kebijakan kebijakan

1010

Berita ekonomi makro meningkatkan pergerakan nilai tukar Berita ekonomi makro meningkatkan pergerakan nilai tukar harian euro terhadap dollar. (Galati an Ho, 2001). News harian euro terhadap dollar. (Galati an Ho, 2001). News fundamental ekonomi secara signifikan mempengaruhi nilai fundamental ekonomi secara signifikan mempengaruhi nilai tukar. (Ehrmann dan Fratzscher, 2004). Pengumuman tukar. (Ehrmann dan Fratzscher, 2004). Pengumuman indikator makro meningkatkan volatilitas US Dollar dan Euro. indikator makro meningkatkan volatilitas US Dollar dan Euro. (Laakkonen, 2004). Dihubungkan dengan otoritas yang dimiliki (Laakkonen, 2004). Dihubungkan dengan otoritas yang dimiliki setiap kepala pemerintahan untuk menentukan serangkaian setiap kepala pemerintahan untuk menentukan serangkaian kebijakan untuk mengendalikan nilai tukar, maka penelitian kebijakan untuk mengendalikan nilai tukar, maka penelitian ini akan mengkaji pola kurs nilai tukar US Dollar - Rupiah ini akan mengkaji pola kurs nilai tukar US Dollar - Rupiah dalam perspektif masa pemerintahan Presiden Habibie, Gus dalam perspektif masa pemerintahan Presiden Habibie, Gus Dur, Megawati, dan SBYDur, Megawati, dan SBY

Paradigma Penelitian :

kejutanNilai

Tukar USDollar-Rupiah

Kebijakan

Galati dan Ho, 2001Ehrmann dan Fratzscher, 2004Laakkonen, 2004

Arifin, 1998Survey

Macroeconomics announcement

US & Ind

ActualMacroeconomics announcement

US & Ind

Presiden

1111

1. Dengan asumsi bahwa pasar merupakan pasar yang 1. Dengan asumsi bahwa pasar merupakan pasar yang efisien, dan ekspektasi pasar mengenai data ekonomi efisien, dan ekspektasi pasar mengenai data ekonomi makro yang akan diumumkan merupakan posisi makro yang akan diumumkan merupakan posisi ekspektasi pasar pada saat diumumkan, maka sebagai ekspektasi pasar pada saat diumumkan, maka sebagai konsekuensinya hal yang menggerakkan nilai tukar konsekuensinya hal yang menggerakkan nilai tukar adalah bila terjadi kejutan yaitu adanya berita ekonomi adalah bila terjadi kejutan yaitu adanya berita ekonomi makro yang tidak diantisipasi oleh pasar (Untoro, 2005). makro yang tidak diantisipasi oleh pasar (Untoro, 2005). Oleh karena itu hipotesis yang diajukan adalah:Oleh karena itu hipotesis yang diajukan adalah:

KejutanKejutan ekonomi makro berpengaruh secara ekonomi makro berpengaruh secara signifikan terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah.signifikan terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah.

1212

2. Nilai Tukar Nominal merupakan harga relatif dari mata uang dua 2. Nilai Tukar Nominal merupakan harga relatif dari mata uang dua negara (Mankiw, 2000). Sedangkan Nilai Tukar Riil adalah nilai tukar negara (Mankiw, 2000). Sedangkan Nilai Tukar Riil adalah nilai tukar nominal yang sudah dikoreksi dengan harga relatif yaitu harga-harga nominal yang sudah dikoreksi dengan harga relatif yaitu harga-harga didalam negeri dibandingkan dengan harga-harga diluar negeri. Nilai didalam negeri dibandingkan dengan harga-harga diluar negeri. Nilai tukar mencerminkan harga relatif dari dua valuta, maka pada tukar mencerminkan harga relatif dari dua valuta, maka pada prinsipnya kejutan yang bersumber dari kedua negara tersebut prinsipnya kejutan yang bersumber dari kedua negara tersebut mempunyai pengaruh terhadap pergerakan USD/ Rupiah, meskipun mempunyai pengaruh terhadap pergerakan USD/ Rupiah, meskipun dengan bobot yang berbeda-beda. (Untoro, 2005). Sehingga hipotesis dengan bobot yang berbeda-beda. (Untoro, 2005). Sehingga hipotesis untuk mengkaji kemungkinan adanya perbedaan pengaruh secara untuk mengkaji kemungkinan adanya perbedaan pengaruh secara geografis dari kejutan yang ada terhadap pergerakan nilai tukar US geografis dari kejutan yang ada terhadap pergerakan nilai tukar US Dollar – Rupiah adalah:Dollar – Rupiah adalah:

KejutanKejutan ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah.Dollar - Rupiah.

1313

3. Selama ini diasumsikan bahwa 3. Selama ini diasumsikan bahwa kejutan kejutan positif dan negatif menyebabkan positif dan negatif menyebabkan pergerakan nilai tukar secara simetris, dalam arti pada arah yang berlawanan pergerakan nilai tukar secara simetris, dalam arti pada arah yang berlawanan namun dengan magnitud yang sama. Namun akan menimbulkan dampak yang namun dengan magnitud yang sama. Namun akan menimbulkan dampak yang asimetris antar negara dari mana sumber berita itu berasal. Antar wilayah asimetris antar negara dari mana sumber berita itu berasal. Antar wilayah tersebut akan menimbulkan empat kemungkinan pergerakan asimetris melalui tersebut akan menimbulkan empat kemungkinan pergerakan asimetris melalui pembandingan pembandingan kejutankejutan positif (baik) dan positif (baik) dan kejutan kejutan negatif (buruk) di Indonesia negatif (buruk) di Indonesia dan Amerika.dan Amerika.

Kejutan Kejutan ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif mempunyai ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar - RupiahUS Dollar - Rupiah..

4. Permasalahan pada pengujian dampak positif dan negatif dari berita adalah 4. Permasalahan pada pengujian dampak positif dan negatif dari berita adalah bahwa biasanya beberapa indikator makro diumumkan pada waktu yang sama. bahwa biasanya beberapa indikator makro diumumkan pada waktu yang sama. Jika sebagian adalah positif dan sebagian negatif, ini memberi indikasi Jika sebagian adalah positif dan sebagian negatif, ini memberi indikasi berlawanan untuk pengembangan pada masa depan bagi para investor. berlawanan untuk pengembangan pada masa depan bagi para investor. Menurut model Damodaran ( 1985), investor merespon berita dengan jalan Menurut model Damodaran ( 1985), investor merespon berita dengan jalan berbeda-beda tergantung pada bagaimana mereka mempertimbangkan berbeda-beda tergantung pada bagaimana mereka mempertimbangkan informasi mempengaruhi nilai asset mereka di masa mendatang dan seberapa informasi mempengaruhi nilai asset mereka di masa mendatang dan seberapa besar kesalahan peramalan mereka, dengan kata lain seberapa besar suatu besar kesalahan peramalan mereka, dengan kata lain seberapa besar suatu kejutan kejutan informasi untuknya. informasi untuknya.

KejutanKejutan dari berita ekonomi makro yang bersifat konsisten dan dari berita ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar kontradiktif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar - RupiahUS Dollar - Rupiah..

1414

5. Kaitannya dengan periode kepemimpinan, penelitian Kuncoro 5. Kaitannya dengan periode kepemimpinan, penelitian Kuncoro menunjukkan bahwa terjadi perubahan struktural nilai tukar Rp/US$ menunjukkan bahwa terjadi perubahan struktural nilai tukar Rp/US$ pada ketiga periode kepemimpinan (Kuncoro, 2002). Sehingga pada ketiga periode kepemimpinan (Kuncoro, 2002). Sehingga hipotesis yang diajukan adalah:hipotesis yang diajukan adalah:

Pola nilai tukar Pola nilai tukar US Dollar - RupiahUS Dollar - Rupiah tidak berbeda selama empat tidak berbeda selama empat masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.

1515

Latar belakang Teori:Latar belakang Teori:1. Teori Paritas Daya Beli (Purcashing Power Parity)1. Teori Paritas Daya Beli (Purcashing Power Parity) Tingkat inflasi domestik yang melebihi tingkat inflasi di luar negeri akan Tingkat inflasi domestik yang melebihi tingkat inflasi di luar negeri akan

mengakibatkan meningkatnya kurs mata uang domestik.mengakibatkan meningkatnya kurs mata uang domestik. Hubungan antara nilai tukar mata uang dengan inflasi dapat dirumuskan Hubungan antara nilai tukar mata uang dengan inflasi dapat dirumuskan

sebagai berikut:sebagai berikut:

R = [ ( 1 + Id ) : ( 1 + If ) ] – 1 …………………………………………………… (1)R = [ ( 1 + Id ) : ( 1 + If ) ] – 1 …………………………………………………… (1)dengan R adalah kurs, Id adalah inflasi domestik, dan If adalah inflasi dengan R adalah kurs, Id adalah inflasi domestik, dan If adalah inflasi yang terjadi di luar negeri. yang terjadi di luar negeri.

2. Teori International Fisher’s Effect (IFE Theory)2. Teori International Fisher’s Effect (IFE Theory) IFE Theory memprediksikan bahwa kurs spot bergerak mengikuti IFE Theory memprediksikan bahwa kurs spot bergerak mengikuti

perbedaan suku bunga antar negara. Kurs spot suatu mata uang akan perbedaan suku bunga antar negara. Kurs spot suatu mata uang akan berubah sesuai dengan perbedaan tingkat suku bunga antara dua berubah sesuai dengan perbedaan tingkat suku bunga antara dua negara. Berdasarkan pada prisip negara. Berdasarkan pada prisip International Fisher’s EffectInternational Fisher’s Effect, maka , maka dapat dirumuskan bahwa:dapat dirumuskan bahwa:

R = [ ( 1 + id ) : ( 1 + if ) ] – 1 …………………………………………… (2)R = [ ( 1 + id ) : ( 1 + if ) ] – 1 …………………………………………… (2)Dengan R adalah kurs, id adalah tingkat suku bunga domestik, dan if Dengan R adalah kurs, id adalah tingkat suku bunga domestik, dan if adalah tingkat suku bunga yang terjadi di luar negeri (negara kedua). adalah tingkat suku bunga yang terjadi di luar negeri (negara kedua).

1616

3. Teori Kuantitas Uang3. Teori Kuantitas Uang Berlebihannya jumlah beredar dalam perekonomian suatu negara akan dapat Berlebihannya jumlah beredar dalam perekonomian suatu negara akan dapat

memberikan tekanan pada nilai tukar mata uangnya terhadap mata uang asing. memberikan tekanan pada nilai tukar mata uangnya terhadap mata uang asing. Hal ini dapat dirumuskan sebagai berikut (Salvatore, 1999: 478):Hal ini dapat dirumuskan sebagai berikut (Salvatore, 1999: 478):

Msd. Yf . kf .Msd. Yf . kf .R= --------------- …………………………...............… (3)R= --------------- …………………………...............… (3)Msf. Yd . kd .Msf. Yd . kd .

dimana: R adalah kurs, Ms adalah jumlah uang beredar, k adalah laju perputaran dimana: R adalah kurs, Ms adalah jumlah uang beredar, k adalah laju perputaran uang (uang (velocity of moneyvelocity of money) dan Y adalah GDP riil, d adalah untuk dalam negeri ) dan Y adalah GDP riil, d adalah untuk dalam negeri ((domestikdomestik), f adalah untuk luar negeri (), f adalah untuk luar negeri (foreignforeign))

4. Faktor-faktor yang mempengaruhi Pergerakan Nilai Tukar Rupiah4. Faktor-faktor yang mempengaruhi Pergerakan Nilai Tukar Rupiah Beberapa faktor yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar, yaitu faktor Beberapa faktor yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar, yaitu faktor

fundamental, faktor teknis, dan sentimen pasar (Jeff Madura, 1993). Faktor fundamental, faktor teknis, dan sentimen pasar (Jeff Madura, 1993). Faktor fundamental berkaitan dengan indikator-indikator ekonomi seperti inflasi, suku fundamental berkaitan dengan indikator-indikator ekonomi seperti inflasi, suku bunga, perbedaan relatif pendapatan antar-negara, ekspektasi pasar dan intervensi bunga, perbedaan relatif pendapatan antar-negara, ekspektasi pasar dan intervensi Bank Sentral. Faktor teknis berkaitan dengan kondisi penawaran dan permintaan Bank Sentral. Faktor teknis berkaitan dengan kondisi penawaran dan permintaan devisa pada saat-saat tertentu.devisa pada saat-saat tertentu. Sentimen pasar lebih banyak disebabkan oleh rumor Sentimen pasar lebih banyak disebabkan oleh rumor atau berita-berita politik yang bersifat insidentil, baik yang berasal dari dalam negeri atau berita-berita politik yang bersifat insidentil, baik yang berasal dari dalam negeri maupun dari luar negeri, yang dapat mendorong harga valas naik atau turun secara maupun dari luar negeri, yang dapat mendorong harga valas naik atau turun secara tajam dalam jangka pendek.tajam dalam jangka pendek.

1717

5. Analisis Fundamental dan Teknikal5. Analisis Fundamental dan Teknikal Terdapat dua pendekatan yang berkembang selama ini dalam Terdapat dua pendekatan yang berkembang selama ini dalam

memahami pergerakan nilai tukar dalam periode jangka pendek. memahami pergerakan nilai tukar dalam periode jangka pendek. Pendekatan pertama adalah sebagaimana yang dilakukan oleh Pendekatan pertama adalah sebagaimana yang dilakukan oleh Evans dan Lyons (2002), dimana dinyatakan pergerakan nilai tukar Evans dan Lyons (2002), dimana dinyatakan pergerakan nilai tukar didorong oleh adanya permintaan untuk melakukan pembelian atau didorong oleh adanya permintaan untuk melakukan pembelian atau adanya permintaan untuk melakukan penjualan sebagai akibat adanya permintaan untuk melakukan penjualan sebagai akibat adanya informasi pasar. Informasi pasar tersebut tidak harus adanya informasi pasar. Informasi pasar tersebut tidak harus berkaitan dengan informasi mengenai fundamental ekonomi makro. berkaitan dengan informasi mengenai fundamental ekonomi makro. Pendekatan kedua mendasarkan pada pendekatan teknikal yang Pendekatan kedua mendasarkan pada pendekatan teknikal yang mengacu pada grafik pergerakan nilai tukar dan tidak mendasarkan mengacu pada grafik pergerakan nilai tukar dan tidak mendasarkan pada perkembangan fundamental ekonomi makro. Pendekatan ini pada perkembangan fundamental ekonomi makro. Pendekatan ini pada dasarnya lebih mendasarkan pada behavior dari pelaku pasar pada dasarnya lebih mendasarkan pada behavior dari pelaku pasar (Allen dan Taylor 1990, Cheungdan Chinn 1999).(Allen dan Taylor 1990, Cheungdan Chinn 1999).

Prinsip-prinsip analisis fundamental meliputi:Prinsip-prinsip analisis fundamental meliputi: Reaksi Berantai, Reaksi Berantai, Jarak Informasi, Sumber Berita, dan Jenis BeritaJarak Informasi, Sumber Berita, dan Jenis Berita

Prinsip-prinsip yang bisa digunakan sebagai pedoman dalam Prinsip-prinsip yang bisa digunakan sebagai pedoman dalam memahami analisis teknikal meliputi:memahami analisis teknikal meliputi: Refleksi semua kejadianRefleksi semua kejadian, , trentren, , dan dan selalu berulangselalu berulang

1818

6. Pengumuman Data (Data Announcement)6. Pengumuman Data (Data Announcement)

Berita ekonomi makro yakni besaran data ekonomi makro yang Berita ekonomi makro yakni besaran data ekonomi makro yang diumumkan oleh instansi terkait, baik dalam negeri maupun luar diumumkan oleh instansi terkait, baik dalam negeri maupun luar negeri, baik berupa data aktual maupun data perkiraan dari pelaku negeri, baik berupa data aktual maupun data perkiraan dari pelaku pasar. pasar.

7. Pengertian kejutan dan Alternatif Pengukurannya7. Pengertian kejutan dan Alternatif Pengukurannya

Dalam penelitian ini yang dimaksud kejutan ialah adanya perbedaan Dalam penelitian ini yang dimaksud kejutan ialah adanya perbedaan besaran data ekonomi makro yang diumumkan oleh instansi terkait besaran data ekonomi makro yang diumumkan oleh instansi terkait dengan besaran data ekonomi makro tersebut menurut perkiraan dengan besaran data ekonomi makro tersebut menurut perkiraan pelaku pasar. Dengan demikian kejutan diukur atas dasar selisih pelaku pasar. Dengan demikian kejutan diukur atas dasar selisih antara nilai aktual dari variabel ekonomi makro dengan ekspektasi antara nilai aktual dari variabel ekonomi makro dengan ekspektasi pasar. Ekspektasi atau perkiraan pasar merupakan rata-rata perkiraan pasar. Ekspektasi atau perkiraan pasar merupakan rata-rata perkiraan pasar atas dasar survei. pasar atas dasar survei.

dimana komponen kejutan (Sk,t) dari pengumuman data ekonomi makro k, merupakan perbedaan antara data aktual yang diumumkan (Ak,t) dengan ekspektasi pasar (Ek,t) dibagi dengan standar deviasinya ( Ωk).

1919

8. Nilai Tukar8. Nilai TukarNilai tukar (exchange rate) atau kurs adalah harga satu mata uang Nilai tukar (exchange rate) atau kurs adalah harga satu mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain (Krugman dan Obsfelt, suatu negara terhadap mata uang negara lain (Krugman dan Obsfelt, 1999). Nilai Tukar nominal adalah harga relatif dari mata uang dua 1999). Nilai Tukar nominal adalah harga relatif dari mata uang dua negara (Mankiw, 2000). Nilai tukar riil adalah nilai tukar nominal yang negara (Mankiw, 2000). Nilai tukar riil adalah nilai tukar nominal yang sudah dikoreksi dengan harga relatif yaitu harga-harga didalam negeri sudah dikoreksi dengan harga relatif yaitu harga-harga didalam negeri dibandingkan dengan harga-harga diluar negeri. Nilai tukar riil dapat dibandingkan dengan harga-harga diluar negeri. Nilai tukar riil dapat dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini:dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini:

PPQ = S ----- Q = S ----- ……………………………………………….……………(5)……………………………………………….……………(5)

P*P*dimana Q adalah nilai tukar riil, S adalah nilai tukar nominal, P adalah dimana Q adalah nilai tukar riil, S adalah nilai tukar nominal, P adalah tingkat harga domestik dan P* adalah tingkat harga di luar negeri.tingkat harga domestik dan P* adalah tingkat harga di luar negeri.

Dengan menggunakan data harian, Galati dan Ho (2001), lalu Dengan menggunakan data harian, Galati dan Ho (2001), lalu dikembangkan oleh Ehrman dan Fratzsher (2004), Laakkonen (2004), dikembangkan oleh Ehrman dan Fratzsher (2004), Laakkonen (2004), dan Untoro (2005) menggunakan model:dan Untoro (2005) menggunakan model:

∆∆(ln (ln eet) = ∂ + ) = ∂ + ∆(ln ∆(ln eet-1) + ) + ββ St + St + δδM D DMon + + δδF D DFri + + εεt ... ( t ... ( 66))dimana dimana e e merupakan spot nilai tukar pada bloomberg closing rate, merupakan spot nilai tukar pada bloomberg closing rate, S S menyatakan menyatakan kejutankejutan, sedang , sedang D D sebagai dummy variabel. sebagai dummy variabel.

2020

9. Kebijakan Pemerintah9. Kebijakan Pemerintah

Kebijakan jangka pendek pemerintah dalam mengendalikan nilai tukar Kebijakan jangka pendek pemerintah dalam mengendalikan nilai tukar yang bersifat nonfundamental dan mempengaruhi fungsi penawaran yang bersifat nonfundamental dan mempengaruhi fungsi penawaran diantaranya adalah memperluas fasilitas SWAP, pengembangan pasar diantaranya adalah memperluas fasilitas SWAP, pengembangan pasar valas, menaikkan atau menurunkan suku bunga, mengumumkan valas, menaikkan atau menurunkan suku bunga, mengumumkan secara berkala nilai cadangan devisa, menyempurnakan sistem secara berkala nilai cadangan devisa, menyempurnakan sistem pelaporan pinjaman, membantu usaha meroll-over utang swasta, dan pelaporan pinjaman, membantu usaha meroll-over utang swasta, dan lain-lain. lain-lain.

Sumber: Arifin, 1998

2121

1. Daerah / Objek Penelitian1. Daerah / Objek Penelitian

Untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif, penelitian Untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif, penelitian menggunakan data harian nilai tukar US Dollar - Rupiah dan data menggunakan data harian nilai tukar US Dollar - Rupiah dan data ekonomi makro Amerika maupun Indonesia selama kurun waktu 1 Juni ekonomi makro Amerika maupun Indonesia selama kurun waktu 1 Juni 1998 sampai 31 Mei 2006. Dengan perincian periodisasi kepemimpinan : 1998 sampai 31 Mei 2006. Dengan perincian periodisasi kepemimpinan :

1. Presiden HB : 1 Juni 1998 – 19 Oktober 19991. Presiden HB : 1 Juni 1998 – 19 Oktober 19992. Presiden GD : 20 Oktober 1999 – 20 Juli 20012. Presiden GD : 20 Oktober 1999 – 20 Juli 20013. Presiden MG : 21 Juli 2001 – 31 Juni 20043. Presiden MG : 21 Juli 2001 – 31 Juni 20044. Presiden SB : 1 Juli 2004 – 31 Mei 2006.4. Presiden SB : 1 Juli 2004 – 31 Mei 2006.Sedangkan untuk pengujiannya menggunakan data Sedangkan untuk pengujiannya menggunakan data nilai tukar US Dollar nilai tukar US Dollar - Rupiah dan data ekonomi makro Amerika maupun Indonesia untuk - Rupiah dan data ekonomi makro Amerika maupun Indonesia untuk kurun waktu 1 Juni 2006 sampai 31 Mei 2007.kurun waktu 1 Juni 2006 sampai 31 Mei 2007.

2222

2. Variabel Penelitian dan Pengukurannya

Mengacu penelitian Untoro (2005), kemudian untuk variabel dari Amerika ada penambahan tiga variabel yaitu Initial Claims, Durable Orders dan New Homes Sales. Sedangkan untuk variabel Indonesia ada penggantian dua variabel yaitu Penjualan Eceran dan Penjualan Sepeda Motor , maka rincian variabel independen dan pengukurannya adalah sebagai berikut :

2323

Variabel Simbol Unit Frekuensi Diumumkan

Amerika:

Non-farm payrolls NFP Index Bulanan Jumat minggu IUnemployment rate UER Prosentase Bulanan Jumat minggu INAPM-> Chicago Purchasing Manager CPMI Prosentase Bulanan Jumat minggu

terakhirRetail Sales RS Prosentase Bulanan Rabu minggu IICPI (Consumer Price Index) CPI Prosentase Bulanan Kamis minggu IIIPPI (Produsen Price Index) PPI Prosentase Bulanan Rabu minggu IIIPhiladelphia Fed Index PFI Index Bulanan Kamis minggu IIIIndustrial Production IP Prosentase Bulanan Rabu minggu IIIGDP (Gross Domestic Production) GDP Prosentase Triwulan Rabu minggu terakhirConsumer Confidence Index CCI Index Bulanan Selasa minggu IIHousing Start HS Index Bulanan Rabu minggu IIITrade Balance TB Index Bulanan Selasa minggu IIInitial Claims IC Index Mingguan Setiap KamisDurable Orders DO Prosentase Bulanan Rabu minggu IVNew Home Sales NHS Index Bulanan Setiap akhir bulan

Indonesia:

M1 M1 Miliar Rp Bulanan Rabu minggu IIIM2 M2 Miliar Rp Bulanan Rabu minggu IIICPI CPI Prosentase Bulanan Awal bulanWPI WPI Prosentase Bulanan Minggu IIGDP GDP Prosentase Triwulanan Tgl 15 bln berikutnya

SBI 1 bulan SBI Prosentase 1 atau 2 mingguan Rabu

Ekspor EXP USD Bulanan Tgl 15 bln berikutnyaImpor IMP USD Bulanan Tgl 15 bln berikutnyaPenjualan Eceran PE Index Bulanan Awal bulanPenjualan Sepeda Motor PSM Unit Bulanan Awal bulan

2424

C. Metode Pengumpulan DataC. Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder dalam pola Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder dalam pola time series, yang dibagi dalam dua kelompok yaitu data nilai tukar US Dollar-time series, yang dibagi dalam dua kelompok yaitu data nilai tukar US Dollar-Rupiah dan data ekonomi makro. Data mengenai nilai tukar US Dollar-Rupiah Rupiah dan data ekonomi makro. Data mengenai nilai tukar US Dollar-Rupiah diperoleh dari Oanda (diperoleh dari Oanda (http://www.oanda.comhttp://www.oanda.com) Berkaitan dengan data ekonomi ) Berkaitan dengan data ekonomi makro maka dalam kajian ini dipergunakan data aktual dan data perkiraan dari makro maka dalam kajian ini dipergunakan data aktual dan data perkiraan dari pelaku pasar. Data aktual ekonomi makro yang dipergunakan khususnya data pelaku pasar. Data aktual ekonomi makro yang dipergunakan khususnya data ekonomi makro Amerika adalah mengacu pada data fundamental ekonomi yang ekonomi makro Amerika adalah mengacu pada data fundamental ekonomi yang selama ini digunakan oleh beberapa peneliti diantaranya Ehrmann dan selama ini digunakan oleh beberapa peneliti diantaranya Ehrmann dan Fratzscher (2004), Galati G dan Ho C (2001) dan Helinä Laakkonen (2004) dan Fratzscher (2004), Galati G dan Ho C (2001) dan Helinä Laakkonen (2004) dan dengan memperhatikan ketersediaan data yang diperoleh dari Briefing (dengan memperhatikan ketersediaan data yang diperoleh dari Briefing (http://www.briefing.comhttp://www.briefing.com). Sedangkan data fundamental ekonomi Indonesia yang ). Sedangkan data fundamental ekonomi Indonesia yang dipergunakan merupakan data yang diumumkan oleh Ceicdata (dipergunakan merupakan data yang diumumkan oleh Ceicdata (http://www.ceicdata.comhttp://www.ceicdata.com) dan Bank Indonesia () dan Bank Indonesia (www.bi.go.idwww.bi.go.id). Untuk menguji ). Untuk menguji kebenaran data tersebut, maka dilakukan cross cek data dari sumber data kebenaran data tersebut, maka dilakukan cross cek data dari sumber data Advanced Currency Market (Advanced Currency Market (http://www. ac-market.comhttp://www. ac-market.com).).Data dikumpulkan dalam bentuk data harian, dimulai dari 1 Juni 1998 sampai 31 Data dikumpulkan dalam bentuk data harian, dimulai dari 1 Juni 1998 sampai 31 Mei 2006. Dipilihnya periode pengamatan ini agar dapat membandingkan Mei 2006. Dipilihnya periode pengamatan ini agar dapat membandingkan perilaku kurs selama 4 periode kepresidenan yang terakhir di Indonesia.perilaku kurs selama 4 periode kepresidenan yang terakhir di Indonesia.

2525

Berdasarkan pada model Berdasarkan pada model yang dipergunakan oleh Galati dan Ho (2001), dan yang dipergunakan oleh Galati dan Ho (2001), dan dikembangkan oleh Ehrman dan Fratzscher (2004), dikembangkan oleh Ehrman dan Fratzscher (2004), dan hipotesis yang dan hipotesis yang diajukan, mdiajukan, model yangdipergunakan adalah :odel yangdipergunakan adalah :

eet = ∂ + = ∂ + γγ ln ln eet + β S + β St + + δδS D DSen + + δδJ D DJum + ε + εt ..................... ..................... (10)(10)

Model estimasi yang digunakan adalah analisis model dinamis, yaitu Model estimasi yang digunakan adalah analisis model dinamis, yaitu menggunakan Error Correction Model (ECM). menggunakan Error Correction Model (ECM). Model dinamis ECM yang Model dinamis ECM yang digunakan adalah sebagai berikut :digunakan adalah sebagai berikut :

DL(DL(eet)) = = p0p0 + + p1p1 DL(DL(ln eln et) + ) + p2p2 DLDLSSt + + p3p3 DLDLδδS D DSen + + p4p4 DLDLδδJ D DJum + + p5p5 KKKKt-1 + + εεt ........................................................................................ ........................................................................................ (11)(11)

di mana KK adalah Koreksi kesalahan.di mana KK adalah Koreksi kesalahan.

γ

2626

Sebelum dilakukan estimasi dengan menggunakan ECM, dilakukan sejumlah Sebelum dilakukan estimasi dengan menggunakan ECM, dilakukan sejumlah pengujian meliputi :pengujian meliputi :

1. Uji akar-akar unit 1. Uji akar-akar unit Dalam model otoregresif, uji akar-akar unit merupakn sebagai uji Dalam model otoregresif, uji akar-akar unit merupakn sebagai uji stationaritas, karena pada prinsipnya uji tersebut dimaksudkan untuk stationaritas, karena pada prinsipnya uji tersebut dimaksudkan untuk mengamati apakah koefisien tertentu dari model otoregresif yang ditaksir mengamati apakah koefisien tertentu dari model otoregresif yang ditaksir mempunyai nilai satu atau tidak. Dalam penelitian ini digunakan uji akar-akar mempunyai nilai satu atau tidak. Dalam penelitian ini digunakan uji akar-akar unit yang dikembangkan oleh Dickey dan Fuller (1979 – 1981) yang menaksir unit yang dikembangkan oleh Dickey dan Fuller (1979 – 1981) yang menaksir model otoregresif dari masing-masing variabel dengan OLS. model otoregresif dari masing-masing variabel dengan OLS.

2. Uji Derajat Integrasi 2. Uji Derajat Integrasi Uji ini dilakukan bila pada uji akar-akar unit data yang diamati ternyata tidak Uji ini dilakukan bila pada uji akar-akar unit data yang diamati ternyata tidak

stasioner, dengan demikian untuk dapat melakukan uji derajat integrasi perlu stasioner, dengan demikian untuk dapat melakukan uji derajat integrasi perlu ditaksir model otoregresif dengan OLS.ditaksir model otoregresif dengan OLS.

3. Pendekatan Kointegrasi 3. Pendekatan Kointegrasi Tujuan utama dari uji kointegrasi adalah untuk mengkaji apakah Residual regresi Tujuan utama dari uji kointegrasi adalah untuk mengkaji apakah Residual regresi

stasioner atau tidak. Pengujian ini sangat penting bila dikembangkan sebagai stasioner atau tidak. Pengujian ini sangat penting bila dikembangkan sebagai model dinamis, khususnya model dinamis, khususnya Error Correction ModelError Correction Model yang mencakup variabel yang mencakup variabel kunci-kunci pada regresi kointegrasi terkait, hal ini karena kunci-kunci pada regresi kointegrasi terkait, hal ini karena Error Correction Error Correction Model Model konsisten dengan konsep kointegrasi atau selanjutnya lebih dikenal konsisten dengan konsep kointegrasi atau selanjutnya lebih dikenal dengan dengan Granger Representation Theory Granger Representation Theory (Insukindro,1993). Pendekatan (Insukindro,1993). Pendekatan kointegrasi berkaitan dengan upaya menghindari terjadinya regresi lancung kointegrasi berkaitan dengan upaya menghindari terjadinya regresi lancung yang akan mengakibatkan regresi penaksir tidak efisien. yang akan mengakibatkan regresi penaksir tidak efisien.

2727

3. Model Koreksi Kesalahan3. Model Koreksi Kesalahan

Pendekatan ini diyakini dapat menguji apakah spesifikasi model empirik yang Pendekatan ini diyakini dapat menguji apakah spesifikasi model empirik yang digunakan valid atau tidak berdasarkan nilai koefisien error correction term.digunakan valid atau tidak berdasarkan nilai koefisien error correction term.Keunggulan ECM antara lain: Keunggulan ECM antara lain:

1. Mampu memecahkan persoalan variabel time series yang tidak stasioner dan 1. Mampu memecahkan persoalan variabel time series yang tidak stasioner dan regresi lancung atau korelasi lancung dalam analisis ekonometrika. regresi lancung atau korelasi lancung dalam analisis ekonometrika.

2. Kemampuan ECM dalam meliputi lebih banyak variabel dalam menganilisis 2. Kemampuan ECM dalam meliputi lebih banyak variabel dalam menganilisis fenomena ekonomi jangka pendek dan jangka panjang dan mengkaji konsisten fenomena ekonomi jangka pendek dan jangka panjang dan mengkaji konsisten tidaknya model empirik dengan teori ekonomi. tidaknya model empirik dengan teori ekonomi.

3. ECM dapat pula menganalisis secara teoritik dan empirik apakah model yang 3. ECM dapat pula menganalisis secara teoritik dan empirik apakah model yang dihasilkan konsisten dengan teori atau tidak. Hal tersebut menjadi sangat dihasilkan konsisten dengan teori atau tidak. Hal tersebut menjadi sangat penting terutama bila akan dilakukan pemilihan model empirik. penting terutama bila akan dilakukan pemilihan model empirik. ECM mempunyai ciri khas dengan dimasukkannya unsur Error Correction Term ECM mempunyai ciri khas dengan dimasukkannya unsur Error Correction Term (ECT) dalam model. Apabila koefisien ECT signifikan secara statistik dan (ECT) dalam model. Apabila koefisien ECT signifikan secara statistik dan mempunyai tanda positif, maka spesifikasi model yang digunakan dalam mempunyai tanda positif, maka spesifikasi model yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah valid. penelitian tersebut adalah valid.

2828

5. Uji Asumsi Klasik 5. Uji Asumsi Klasik a. Serial Correlation (Autokorelasi) a. Serial Correlation (Autokorelasi)

Serial korelasi merupakan korelasi kelambanan antara dua seri atau rangkaian yang Serial korelasi merupakan korelasi kelambanan antara dua seri atau rangkaian yang berbeda yang diurutkan menurut waktu (seperti dalam data runtun waktu atau time berbeda yang diurutkan menurut waktu (seperti dalam data runtun waktu atau time series) atau ruang (seperti dalam data lintas sektoral atau cross section). Penyebab series) atau ruang (seperti dalam data lintas sektoral atau cross section). Penyebab munculnya serial korelasi adalah: kelambanan (inertia), bias specification : kasus munculnya serial korelasi adalah: kelambanan (inertia), bias specification : kasus variabel yang tidak dimasukkan, manipulasi data dan adanya kelambanan waktu variabel yang tidak dimasukkan, manipulasi data dan adanya kelambanan waktu (lag). Untuk mendeteksi apakah suatu model terkena masalah serial korelasi, (lag). Untuk mendeteksi apakah suatu model terkena masalah serial korelasi, digunakan uji Breusch-Godfrey. digunakan uji Breusch-Godfrey.

b. Uji Heterokedastisitas (b. Uji Heterokedastisitas (Heterocedasticity TestHeterocedasticity Test))Heteroskedastisitas merupakan keadaan dimana faktor pengganggu (error) tidak Heteroskedastisitas merupakan keadaan dimana faktor pengganggu (error) tidak konstan, terjadi korelasi antara faktor pengganggu dengan variabel penjelas dimana konstan, terjadi korelasi antara faktor pengganggu dengan variabel penjelas dimana hal ini sebagai akibat adanya ketidakseimbangan data atau terlalu bervariasinya hal ini sebagai akibat adanya ketidakseimbangan data atau terlalu bervariasinya data, sehingga penaksiran koefisien menjadi tidak efisien. Cara yang digunakan data, sehingga penaksiran koefisien menjadi tidak efisien. Cara yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melakukan Uji White adalah dengan melakukan Uji White

c. Uji Normalitas c. Uji Normalitas Model regresi yang baik adalah berdistribusi normal, ada beberapa uji untuk dapat Model regresi yang baik adalah berdistribusi normal, ada beberapa uji untuk dapat mengetahui normal atau tidaknya faktor gangguan, antara lain adalah Jarque-Bera mengetahui normal atau tidaknya faktor gangguan, antara lain adalah Jarque-Bera test atau J-B test test atau J-B test

Untuk membantu perhitungan, dipergunakan software time series prosesor Eviews Untuk membantu perhitungan, dipergunakan software time series prosesor Eviews 3.1.3.1.

2929

Dengan mengacu pada model yang dipergunakan Dengan mengacu pada model yang dipergunakan oleh Galati dan Ho (2001), dan model yang oleh Galati dan Ho (2001), dan model yang dikembangkan oleh Ehrman dan Fratzscher (2004), dikembangkan oleh Ehrman dan Fratzscher (2004), untuk permasalahan: untuk permasalahan:

1. 1. KejutanKejutan ekonomi makro berpengaruh secara ekonomi makro berpengaruh secara signifikan terhadap fluktuasi nilai tukar US signifikan terhadap fluktuasi nilai tukar US Dollar - Rupiah.Dollar - Rupiah.

Maka model yang dipergunakan adalah :Maka model yang dipergunakan adalah :

eet = ∂ + = ∂ + γγ ln ln eet-1 + β S + β St + + δδS D DSen + + δδJ D DJum + + εεt .. .. (17)(17)

3030

2. Untuk permasalahan yang kedua:2. Untuk permasalahan yang kedua:

KejutanKejutan ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat mempunyai pengaruh yang berbedamempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah.Rupiah.

Maka model yang dipergunakan adalah :Maka model yang dipergunakan adalah :

eet = ∂ + = ∂ + γγ ln ln eet-1 + β D + β DUS + γD + γDIND + + δδS D DSen + + δδJ D DJum + ε + εt .......... .......... (18)(18)

3. Untuk permasalahan yang ketiga:3. Untuk permasalahan yang ketiga:

KejutanKejutan ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif mempunyai ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar-Rupiah.US Dollar-Rupiah.

Maka model yang dipergunakan adalah :Maka model yang dipergunakan adalah :

eet = ∂ + = ∂ + γγ ln ln eet-1 + β+ βG D D US G + β + βB D D US B + γ + γG D D IND G + γ + γB D D IND B + + δδS D DSen + + δδJ D DJum + ε + εt ................................................................................................... ................................................................................................... (19(19))

3131

4. Untuk permasalahan yang keempat:4. Untuk permasalahan yang keempat:

KejutanKejutan ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar- Rupiah.Dollar- Rupiah. Maka model yang dipergunakan adalah :Maka model yang dipergunakan adalah :

et = ∂ + et = ∂ + γγ ln ln et + et + ββKONS D DUS KONS + + ββKONF D DUS KONF+ + γγKONS D DIND KONS + + γγKONF D DIND KONF + + δδS DDSen + + δδJ D DJum + + εεt ............... ............... (20(20))

5. Uji Stabilitas Model5. Uji Stabilitas Model

Uji ini digunakan untuk menjawab hipotesis:Uji ini digunakan untuk menjawab hipotesis:

Pola nilai tukar Pola nilai tukar US Dollar - RupiahUS Dollar - Rupiah tidak berbeda selama empat masa tidak berbeda selama empat masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.

Uji stabilitas model ini mengunakan uji chow test . Dengan ketentuan Uji stabilitas model ini mengunakan uji chow test . Dengan ketentuan sebagai berikut :sebagai berikut :• • Apabila F-hitung > F-tabel, berarti terdapat perbedaan pola perilaku nilai Apabila F-hitung > F-tabel, berarti terdapat perbedaan pola perilaku nilai tukar yang signifikan pada 4 periode kepemimpinan.tukar yang signifikan pada 4 periode kepemimpinan.• • Apabila F-hitung < F-tabel, berarti tidak terdapat perbedaan pola perilaku Apabila F-hitung < F-tabel, berarti tidak terdapat perbedaan pola perilaku nilai tukar yang signifikan pada 4 periode kepemimpinan.nilai tukar yang signifikan pada 4 periode kepemimpinan.

4.1 Diskripsi Dat4.1 Diskripsi Dataa

Data Aktual Data Konsensus Kejutan

Variabel N. Obs Mean St. Dev. Mean St. Dev. Mean St. Dev.

Amerika:

Non-Farm Payrolls 2087 4.264974 40.14541 5.497844 36.57367 -1.232870 21.75342

Unemployment Rate 2087 0.229612 1.057233 0.231049 1.064215 -0.001437 0.027831

NAPM-> Chicago Purchasing Manager Index 2087 2.460997 11.47110 2.441495 11.3622

0 0.019502 0.940858

Retail Sales 2087 0.016483 0.255348 0.014183 0.166977 0.002300 0.145183

CPI (Consumer Price Index) 2087 0.009679 0.068137 0.010062 0.058294 -0.000383 0.028376

PPI (Produsen Price Index) 2087 0.015141 0.268462 0.015716 0.325597 -0.000575 0.128974

Philadelphia Fed Index 2087 0.386009 3.681234 0.399425 3.278830 -0.013416 1.916423

Industrial Production 2087 0.007044 0.117391 0.008289 0.087324 0.087324 0.065527

Gross Domestic Production 2087 0.151605 0.812927 0.150695 0.805434 0.000910 0.128805

Consumer Confidence Index 2087 4.996454 23.20323 4.996167 23.18312 0.000287 1.052664

Housing Start 2087 80.67657 371.7193 79.77048 367.2589 0.906085 20.37599

Trade Balance 2087 -1.722329 8.509110 -1.698706

8.346006 -0.023622 0.797313

Initial Claims 2087 69.54863 140.8842 69.72017 140.8753 -0.171538 10.33793

Durable Goods Orders 2087 0.010302 0.811154 0.062626 2.383798 -0.052324 2.333316

New Home Sales 2087 48.01533 220.1605 47.29276 216.5554 0.722568 -166.0000

Indonesia:

M1 2087 12368.27. 33169.73 12361.41 33152.19 6.858812 1902.211

M2 2087 18398.55 49816.92 18401.07 49871.35 -2.515932 2516.395

CPI 2087 3.988946 19.56781 3.922932 19.33356 0.066013 0.580471

WPI 2087 19.76857 90.29196 19.54942 89.34215 0.219147 3.183763

GDP 2087 7227.839 60034.50 6706.318 57093.15 521.5213 8085.185

SBI 1 bulan 2087 1.605635 4.337411 1.578558 4.277164 0.023522 0.384204

Ekspor 2087 1542.806 8111.932 1510.791 7652.703 32.01505 2864.771

Impor 2087 891.2813 4789.333 4789.333 4617.521 9.439875 1879.499

Penjualan Eceran 2087 2.769909 19.19914 2.774126 19.20684 -0.004217 0.982950

Penjualan Sepeda Motor 2087 8987.923 50171.18 8596.266 46659.34. 391.6573 10553.89.

4.2 Analisis4.2 Analisis1. Uji Akar Unit1. Uji Akar Unit

Variabel Simbol ADFMacKinnon

Critical Value

Keterangan

Amerika:

Non-farm payrolls NFP -20.63630 -3.4365* StasionerUnemployment rate UER -20.59931 -3.4365* StasionerNAPM-> Chicago Purchasing Manager CPMI -20.40774 -3.4365* StasionerRetail Sales RS -20.39676 -3.4365* StasionerCPI (Consumer Price Index) CPI -20.39256 -3.4365* StasionerPPI (Produsen Price Index) PPI -20.38258 -3.4365* StasionerPhiladelphia Fed Index PFI -20.38437 -3.4365* StasionerIndustrial Production IP -20.40355 -3.4365* StasionerGDP (Gross Domestic Production) GDP -20.38443 -3.4365* StasionerConsumer Confidence Index CCI -20.36266 -3.4365* StasionerHousing Start HS -20.50341 -3.4365* StasionerTrade Balance TB -20.43533 -3.4365* StasionerInitial Claims IC -18.89233 -3.4365* StasionerDurable Orders DO -20.41224 -3.4365* StasionerNew Home Sales NHS -20.56007 -3.4365* Stasioner

Indonesia:

M1 M1 -17.13525 -3.4365* StasionerM2 M2 -17.23974 -3.4365* StasionerCPI CPI -21.21208 -3.4365* StasionerWPI WPI -20.65833 -3.4365* StasionerGDP GDP -20.58175 -3.4365* StasionerSBI 1 bulan SBI -15.36314 -3.4365* StasionerEkspor EXP -20.37691 -3.4365* StasionerImpor IMP -20.37488 -3.4365* StasionerPenjualan Eceran PE -20.38249 -3.4365* StasionerPenjualan Sepeda Motor PSM -20.46618 -3.4993* Stasioner

2 Uji Kointegrasi2 Uji KointegrasiLikelihood 5 Percent 1 Percent Hypothesize

d

Eigenvalue Ratio Critical Value

Critical Value No. of CE(s)

0.318932 4412.553 233.13 247.18 None **

0.280139 3612.487 192.89 205.95 At most 1 **

0.186707 2927.812 156.00 168.36 At most 2 **

0.170497 2497.331 124.24 133.57 At most 3 **

0.168291 2107.959 94.15 103.18 At most 4 **

0.166955 1724.119 68.52 76.07 At most 5 **

0.165886 1343.623 47.21 54.46 At most 6 **

0.162669 965.7978 29.68 35.65 At most 7 **

0.137250 595.9912 15.41 20.04 At most 8 **

0.129329 288.4772 3.76 6.65 At most 9 **

*(**) denotes

rejection of the

hypothesis at 5%(1%)

significance level

3. Estimasi Error Correction Model3. Estimasi Error Correction ModelModel koreksi kesalahan yang digunakan adalah model ENGLE-GRANGER Model koreksi kesalahan yang digunakan adalah model ENGLE-GRANGER

Dua Tahap, yang meliputi:Dua Tahap, yang meliputi:

1. Menghitung nilai residual dari persamaan regresi awal.1. Menghitung nilai residual dari persamaan regresi awal.Dari persamaan awal:Dari persamaan awal:KURS C LOG(KURS(-1)) SNFP SUER SCPMI SRS SCPI SPPI SPFI SIP SGDP SCCI KURS C LOG(KURS(-1)) SNFP SUER SCPMI SRS SCPI SPPI SPFI SIP SGDP SCCI

SHS STB SICL SDO SNHS SM1 SM2 SCPII SWPI SGDPI SSBI SEX SIM SPE SHS STB SICL SDO SNHS SM1 SM2 SCPII SWPI SGDPI SSBI SEX SIM SPE SPSMSPSM

Hasil regresnya adalah:Hasil regresnya adalah:

Dependent Variable: KURS

Method: Least Squares

Date: 07/14/09 Time: 15:39

Sample(adjusted): 6/02/1998 5/31/2006

Included observations: 2086

Excluded observations: 1 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -78224.20 326.1100 -239.8706 0.0000

LOG(KURS(-1)) 9587.848 35.78701 267.9142 0.0000

SNFP 0.229117 0.210125 1.090385 0.2757

SUER 266.1397 164.2190 1.620639 0.1052

SCPMI 0.650971 4.907365 0.132652 0.8945

SRS 5.161616 31.64871 0.163091 0.8705

SCPI 44.87728 162.0422 0.276948 0.7818

SPPI 12.84797 35.60992 0.360798 0.7183

SPFI 2.750994 2.405512 1.143621 0.2529

SIP 129.8168 70.45876 1.842450 0.0656

SGDP 22.45977 36.47454 0.615766 0.5381

SCCI 2.602127 4.356724 0.597267 0.5504

SHS -0.143429 0.227447 -0.630603 0.5284

STB -0.415483 5.740400 -0.072379 0.9423

SICL -0.405846 0.444069 -0.913924 0.3609

SDO 0.898241 1.989689 0.451448 0.6517

SNHS 0.086136 0.294442 0.292542 0.7699

M1S -0.001503 0.001285 -1.169650 0.2423

M2S 0.001924 0.001428 1.347586 0.1779

SCPII 13.00894 7.963549 1.633561 0.1025

SWPI 2.469167 1.438319 1.716704 0.0862

SGDPI 0.000563 0.000581 0.968907 0.3327

SSBI -9.615730 11.89358 -0.808481 0.4189

SEX 0.004390 0.005263 0.834084 0.4043

SIM -0.002399 0.007972 -0.300899 0.7635

SPE 1.712477 4.656492 0.367761 0.7131

SPSM -0.000231 0.000434 -0.531845 0.5949

R-squared 0.972989 Mean dependent var 9170.894

Adjusted R-squared 0.972648 S.D. dependent var 1261.024

S.E. of regression 208.5527 Akaike info criterion 13.53112

Sum squared resid 89554623 Schwarz criterion 13.60416

Log likelihood -14085.96 F-statistic 2852.700

Durbin-Watson stat 0.663358 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: KURS

Method: Least Squares

Date: 07/14/09 Time: 15:46

Sample(adjusted): 6/02/1998 5/31/2006

Included observations: 2086

Excluded observations: 1 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C -78224.20 4.28E-10 -1.83E+14 0.0000  

LOG(KURS(-1)) 9587.848 4.70E-11 2.04E+14 0.0000  

SNFP 0.229117 2.76E-13 8.30E+11 0.0000  

SUER 266.1397 2.16E-10 1.23E+12 0.0000  

SCPMI 0.650971 6.45E-12 1.01E+11 0.0000  

SRS 5.161616 4.16E-11 1.24E+11 0.0000  

SCPI 44.87728 2.13E-10 2.11E+11 0.0000  

SPPI 12.84797 4.68E-11 2.75E+11 0.0000  

SPFI 2.750994 3.16E-12 8.70E+11 0.0000  

SIP 129.8168 9.26E-11 1.40E+12 0.0000  

SGDP 22.45977 4.79E-11 4.69E+11 0.0000  

SCCI 2.602127 5.72E-12 4.55E+11 0.0000  

SHS -0.143429 2.99E-13 -4.80E+11 0.0000  

STB -0.415483 7.54E-12 -5.51E+10 0.0000  

SICL -0.405846 5.83E-13 -6.96E+11 0.0000  

SDO 0.898241 2.61E-12 3.44E+11 0.0000  

SNHS 0.086136 3.87E-13 2.23E+11 0.0000  

M1S -0.001503 1.69E-15 -8.90E+11 0.0000  

M2S 0.001924 1.88E-15 1.03E+12 0.0000  

SCPII 13.00894 1.05E-11 1.24E+12 0.0000  

SWPI 2.469167 1.89E-12 1.31E+12 0.0000  

SGDPI 0.000563 7.64E-16 7.37E+11 0.0000  

SSBI -9.615730 1.56E-11 -6.15E+11 0.0000  

SEX 0.004390 6.92E-15 6.35E+11 0.0000  

SIM -0.002399 1.05E-14 -2.29E+11 0.0000  

SPE 1.712477 6.12E-12 2.80E+11 0.0000  

SPSM -0.000231 5.70E-16 -4.05E+11 0.0000  

RESID01 1.000000 2.90E-14 3.45E+13 0.0000  

R-squared 1.000000 Mean dependent var

9170.894

 

Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var

1261.024

 

S.E. of regression 2.74E-10 Akaike info criterion-

41.18438

 

Sum squared resid 1.55E-16 Schwarz criterion-

41.10864

 

Log likelihood 42983.31 F-statistic

1.64E+27

 

Durbin-Watson stat 0.041136 Prob(F-statistic)

0.000000

 

Kemudian tentukan residual series dari regres tersebut. Kemudian tentukan residual series dari regres tersebut.

2. Lakukan regres dengan memasukkan redisual series dari langkah 2. Lakukan regres dengan memasukkan redisual series dari langkah pertama. Hasilnya adalah:pertama. Hasilnya adalah:

Dependent Variable: KURSMethod: Least SquaresDate: 02/11/09 Time: 00:26Sample(adjusted): 6/02/1998 5/31/2006Included observations: 2086Excluded observations: 1 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -12232626 1.20E-05 -1.02E+12 0.0000

LOG(KURSB) 958396.6 8.77E-07 1.09E+12 0.0000SNFP 0.335775 5.15E-11 6.52E+09 0.0000SUER 149.3364 4.02E-08 3.71E+09 0.0000SCPMI 3.078077 1.20E-09 2.56E+09 0.0000SRS 12.02806 7.76E-09 1.55E+09 0.0000SCPI 45.58205 3.98E-08 1.15E+09 0.0000SPPI 20.56031 8.73E-09 2.36E+09 0.0000SPFI 1.648222 5.90E-10 2.80E+09 0.0000SIP 76.71895 1.73E-08 4.44E+09 0.0000

SGDP 25.75396 8.94E-09 2.88E+09 0.0000SCCI 3.614134 1.07E-09 3.38E+09 0.0000SHS -0.257986 5.58E-11 -4.63E+09 0.0000STB -0.740203 1.41E-09 -5.26E+08 0.0000SICL -0.956715 1.09E-10 -8.79E+09 0.0000SDO 0.372511 4.88E-10 7.64E+08 0.0000SNHS -0.027144 7.21E-11 -3.76E+08 0.0000SM1 0.002132 2.17E-12 9.84E+08 0.0000SM2 -0.001358 1.60E-12 -8.50E+08 0.0000SCPII 17.52963 1.95E-09 8.98E+09 0.0000SWPI 2.842956 3.53E-10 8.06E+09 0.0000SGDPI 0.000926 1.42E-13 6.50E+09 0.0000SSBI -9.834670 2.92E-09 -3.37E+09 0.0000SEX 0.002945 1.29E-12 2.28E+09 0.0000SIM 3.33E-06 1.95E-12 1702560. 0.0000SPE 0.502503 1.14E-09 4.40E+08 0.0000

SPSM -0.000334 1.06E-13 -3.14E+09 0.0000RESID01 1.000000 5.41E-12 1.85E+11 0.0000

R-squared 1.000000 Mean dependent var 917021.5Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 126105.1S.E. of regression 5.11E-06 Akaike info criterion -21.51669Sum squared resid 5.38E-08 Schwarz criterion -21.44094Log likelihood 22469.91 F-statistic 4.70E+22Durbin-Watson stat 0.069559 Prob(F-statistic) 0.000000

4. Uji White Noise4. Uji White Noisea. Serial Correlation Uji Breusch-Godfrey Serial Correlation Lagrange a. Serial Correlation Uji Breusch-Godfrey Serial Correlation Lagrange

Multiplier (LM Test) Multiplier (LM Test)

b. Heteroskedasticity Test

c. Normality Test dengan Jarque-Bera

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 29.76080 Probability 0.000000

Obs*R-squared 58.69138 Probability 0.000000

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 4.941883 Probability 0.000000

Obs*R-squared 725.4111 Probability 0.000000

0

200

400

600

800

1000

-500 0 500 1000 1500 2000 2500

Series: ResidualsSample 6/02/1998 5/31/2006Observations 2086

Mean -2.41E-10Median -48.33532Maximum 2568.448Minimum -822.5258Std. Dev. 207.2483Skewness 3.088726Kurtosis 24.66634

Jarque-Bera 44118.13Probability 0.000000

4.3 Pengujian Hipotesis4.3 Pengujian Hipotesis11 Kejutan Kejutan ekonomi makro berpengaruh secara signifikan terhadap nilai tukar US Dollar - ekonomi makro berpengaruh secara signifikan terhadap nilai tukar US Dollar -

Rupiah.Rupiah.

Model yang dipergunakan adalah :Model yang dipergunakan adalah :

eet = ∂ + = ∂ + γγ ln ln eet-1 + β S + β St + + δδS D DSen + + δδJ D DJum + ε + εt

Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:

Dependent Variable: KURSMethod: Least SquaresDate: 07/14/09 Time: Dependent Variable: KURSMethod: Least SquaresDate: 07/14/09 Time: 15:39Sample(adjusted): 6/02/1998 5/31/2006Included observations: 2086Excluded 15:39Sample(adjusted): 6/02/1998 5/31/2006Included observations: 2086Excluded observations: 1 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. observations: 1 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-78224.20 326.1100-239.8706 0.0000LOG(KURS(-1)) 9587.848 35.78701 C-78224.20 326.1100-239.8706 0.0000LOG(KURS(-1)) 9587.848 35.78701 267.9142 0.0000SNFP 0.229117 0.210125 1.090385 0.2757SUER 266.1397 267.9142 0.0000SNFP 0.229117 0.210125 1.090385 0.2757SUER 266.1397 164.2190 1.620639 0.1052SCPMI 0.650971 4.907365 0.132652 0.8945SRS 164.2190 1.620639 0.1052SCPMI 0.650971 4.907365 0.132652 0.8945SRS 5.161616 31.64871 0.163091 0.8705SCPI 44.87728 162.0422 0.276948 0.7818SPPI 5.161616 31.64871 0.163091 0.8705SCPI 44.87728 162.0422 0.276948 0.7818SPPI 12.84797 35.60992 0.360798 0.7183SPFI 2.750994 2.405512 1.143621 0.2529SIP 12.84797 35.60992 0.360798 0.7183SPFI 2.750994 2.405512 1.143621 0.2529SIP 129.8168 70.45876 1.842450 0.0656SGDP 22.45977 36.47454 0.615766 129.8168 70.45876 1.842450 0.0656SGDP 22.45977 36.47454 0.615766 0.5381SCCI 2.602127 4.356724 0.597267 0.5504SHS-0.143429 0.227447-0.630603 0.5381SCCI 2.602127 4.356724 0.597267 0.5504SHS-0.143429 0.227447-0.630603 0.5284STB-0.415483 5.740400-0.072379 0.9423SICL-0.405846 0.444069-0.913924 0.5284STB-0.415483 5.740400-0.072379 0.9423SICL-0.405846 0.444069-0.913924 0.3609SDO 0.898241 1.989689 0.451448 0.6517SNHS 0.086136 0.294442 0.3609SDO 0.898241 1.989689 0.451448 0.6517SNHS 0.086136 0.294442 0.292542 0.7699M1S-0.001503 0.001285-1.169650 0.2423M2S 0.001924 0.001428 0.292542 0.7699M1S-0.001503 0.001285-1.169650 0.2423M2S 0.001924 0.001428 1.347586 0.1779SCPII 13.00894 7.963549 1.633561 0.1025SWPI 2.469167 1.347586 0.1779SCPII 13.00894 7.963549 1.633561 0.1025SWPI 2.469167 1.438319 1.716704 0.0862SGDPI 0.000563 0.000581 0.968907 0.3327SSBI-1.438319 1.716704 0.0862SGDPI 0.000563 0.000581 0.968907 0.3327SSBI-9.615730 11.89358-0.808481 0.4189SEX 0.004390 0.005263 0.834084 0.4043SIM-9.615730 11.89358-0.808481 0.4189SEX 0.004390 0.005263 0.834084 0.4043SIM-0.002399 0.007972-0.300899 0.7635SPE 1.712477 4.656492 0.367761 0.002399 0.007972-0.300899 0.7635SPE 1.712477 4.656492 0.367761 0.7131SPSM-0.000231 0.000434-0.531845 0.5949R-squared 0.972989 Mean 0.7131SPSM-0.000231 0.000434-0.531845 0.5949R-squared 0.972989 Mean dependent var 9170.894Adjusted R-squared 0.972648 S.D. dependent var dependent var 9170.894Adjusted R-squared 0.972648 S.D. dependent var 1261.024S.E. of regression 208.5527 Akaike info criterion 13.53112Sum squared 1261.024S.E. of regression 208.5527 Akaike info criterion 13.53112Sum squared resid 89554623 Schwarz criterion 13.60416Log likelihood-14085.96 F-statistic resid 89554623 Schwarz criterion 13.60416Log likelihood-14085.96 F-statistic 2852.700Durbin-Watson stat 0.663358 Prob(F-statistic) 0.0000002852.700Durbin-Watson stat 0.663358 Prob(F-statistic) 0.000000

Consumer Price Index 36.98452 166.4369 0.222213 0.8242 Tidak Sign.

Produsen Price Index 17.35201 36.18905 0.479482 0.6316 Tidak Sign.

Fed Fund Interest Rate Prosentase 2.406005 2.425638 0.991906 0.3214 Tidak Sign.

Industrial Production 120.7843 74.64036 1.618216 0.1058 Tidak Sign.

Gross Domestic Production 11.00505 38.44962 0.286220 0.7747 Tidak Sign.

Consumer Confidence Index 3.319248 4.431850 0.748953 0.4540 Tidak Sign.

Housing Start -0.143918 0.233271 -0.616953 0.5373 Tidak Sign.

Trade Balance -1.158692 5.936206 -0.195191 0.8453 Tidak Sign.

Initial Claims -0.349204 0.449184 -0.777419 0.4370 Tidak Sign.

Durable Goods Orders 0.873785 1.994548 0.438087 0.6614 Tidak Sign.

New Home Sales 0.153849 0.303532 0.506863 0.6123 Tidak Sign.

Indonesia Tidak Sign.

M1 -0.001077 0.001309 -0.823419 0.4104 Tidak Sign.

M2 0.002197 0.001475 1.489549 0.1365 Tidak Sign.

CPII 13.68349 8.331127 1.642453 0.1007 Tidak Sign.

WPII 2.430535 1.479407 1.642911 0.1006 Tidak Sign.

GDPI 0.000205 0.000622 0.329476 0.7418 Tidak Sign.

SBI 1 bulan -3.318875 12.15604 -0.273023 0.7849 Tidak Sign.

Ekspor 0.004070 0.005316 0.765646 0.4440 Tidak Sign.

Impor -0.002088 0.008000 -0.261035 0.7941 Tidak Sign.

Penjualan Eceran 2.125235 4.736649 0.448679 0.6537 Tidak Sign.

Penjualan Sepeda Motor -3.89E-05 0.000451 -0.086322 0.9312 Tidak Sign.

2. 2. KejutanKejutan ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat mempunyai ekonomi makro Amerika dan Indonesia secara agregat mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah.pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah.

Model yang dipergunakan adalah :Model yang dipergunakan adalah :

et = ∂ + et = ∂ + γγ ln ln eet-1t-1 + β D + β DUSUS + γD + γDINDIND + + δδS DS DSenSen + + δδJ DJ DJumJum + εt + εt

Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:

Sumber Surprise Koefisien SE t-stat Prob. Signifikansi

Surprise dari Amerika -78460.96 326.1510 -240.5664 0.0000 Signifikan

Surprise dari Indonesia -78589.31 322.9168 -243.3733 0.0000 Signifikan

33 Kejutan Kejutan ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif ekonomi makro yang bersifat positif dan negatif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US Dollar - Rupiah.Dollar - Rupiah.

Model yang dipergunakan adalah:Model yang dipergunakan adalah:

et = ∂ + et = ∂ + γγ ln ln eet-1t-1 + βG D + βG DUSUS G + βB D G + βB DUS US B + γG DB + γG DINDIND G + γB D G + γB DIND IND B + B + δδS S D DSenSen + + δδJ DJ DJumJum + εt + εt

dimana notasi G menyatakan Good (positif) dan B menyatakan Bad dimana notasi G menyatakan Good (positif) dan B menyatakan Bad (negatif).(negatif).

Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:

Sumber Surprise Koefisien SE t-stat Prob. Signifikansi

Surprise Positif dari Amerika -78559.78 326.9681 -240.2674 0.0000 Signifikan

Surprise Negatif dari Amerika -78578.67 326.5224 -240.6532 0.0000 Signifikan

Surprise Positif dari Indonesia -78608.39 326.6591 -240.6435 0.0000 Signifikan

Surprise Negatif dari Indonesia -78644.36 327.3254 -240.2635 0.0000 Signifikan

4 4 KejutanKejutan ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif ekonomi makro yang bersifat konsisten dan kontradiktif mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap nilai tukar US US Dollar - RupiahDollar - Rupiah..

Model yang dipergunakan adalah:Model yang dipergunakan adalah:

et = ∂ + et = ∂ + γγ ln ln eet-1t-1 + + ββKONS DUS KONS + KONS DUS KONS + ββKONF DUS KONF+ KONF DUS KONF+ γγKONS KONS DIND KONS + DIND KONS + γγKONF DIND KONF + KONF DIND KONF + δδS DSen + S DSen + δδJ DJum + J DJum + εεt t

dimana notasi CONS menyatakan Consistent (konsisten) dan CONF dimana notasi CONS menyatakan Consistent (konsisten) dan CONF menyatakan Conflicting (berlawanan).menyatakan Conflicting (berlawanan).

Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:Hasil perhitungan dan signifikansinya adalah:

Sifat Surprise Koefisien SE t-stat Prob. Signifikansi

Surprise Konsisten dari Amerika -78589.48 326.7598 -240.5114 0.0000 Signifikan

Surprise Kontradiktif dari Amerika -78559.60 326.9679 -240.2670 0.0000 Signifikan

Surprise Konsisten dari Indonesia -78570.73 324.3254 -242.2589 0.0000 Signifikan

Surprise Kontradiktif dari Indonesia -78582.62 326.3650 -240.7814 0.0000 Signifikan

4.4.5 Pola nilai tukar 4.4.5 Pola nilai tukar US Dollar - RupiahUS Dollar - Rupiah tidak berbeda selama empat tidak berbeda selama empat masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.masa pemerintahan Presiden yang terakhir di Indonesia.

Uji stabilitas model ini mengunakan uji chow test . Uji stabilitas model ini mengunakan uji chow test . Regresi grup untuk ke Regresi grup untuk ke empat periode pemerintahan tersebut adalah :empat periode pemerintahan tersebut adalah :

1. Presiden Habibie : 1. Presiden Habibie : ei = ei = αα 1 + 1 + ββ2 Si + εi …........ 2 Si + εi …........ (21)(21)

2. Presiden Gus Dur : 2. Presiden Gus Dur : ej = ej = αα1 + 1 + ββ2 Sj + εj ......,....2 Sj + εj ......,.... (22) (22)3. Presiden Megawati: 3. Presiden Megawati: ek = ek = αα1 + 1 + ββ2 Sk + εk .......... 2 Sk + εk ..........

(23)(23)4. Presiden Susilo Bambang Yudhoyono: 4. Presiden Susilo Bambang Yudhoyono: el = el = αα1 + 1 + ββ2 Sl + εl ........... 2 Sl + εl ........... (24)(24)

Untuk menguji apakah ada perbedaan antar garis persamaan regresi Untuk menguji apakah ada perbedaan antar garis persamaan regresi tersebut, digunakan uji Chow dengan langkah-langkah sebagai tersebut, digunakan uji Chow dengan langkah-langkah sebagai berikut:berikut:

Langkah pertama, menjalankan estimasi regresi untuk semua periode, Langkah pertama, menjalankan estimasi regresi untuk semua periode, dan lihat Residual Sum of Square (RSS)nya. Kita sebut RSS1dan lihat Residual Sum of Square (RSS)nya. Kita sebut RSS1= =

87730935.87730935. Langkah ke dua, menjalankan estimasi regresi untuk masing-masing Langkah ke dua, menjalankan estimasi regresi untuk masing-masing

grup, dan lihat masing-masing Residual Sum of Square (RSS)nya. Kita grup, dan lihat masing-masing Residual Sum of Square (RSS)nya. Kita sebut RSS2sebut RSS2=43581536, RSS3=9086189, RSS4=5351840, dan =43581536, RSS3=9086189, RSS4=5351840, dan RSS5=2350655. Kemudian keempat RSS ini dijumlahkan, kita peroleh RSS5=2350655. Kemudian keempat RSS ini dijumlahkan, kita peroleh RSS6=60370220.RSS6=60370220.Langkah ke tiga, kurangkan RSS1 – RSS6 = RSS7Langkah ke tiga, kurangkan RSS1 – RSS6 = RSS7= = 2736071527360715

Hitung nilai statistik F:Hitung nilai statistik F:

F = (F = (27360715/81) / (60370220/(2086-2(81)27360715/81) / (60370220/(2086-2(81)F= 377.786,60 / 31.377,45 = 10,77F= 377.786,60 / 31.377,45 = 10,77

Nilai F kritis dengan α = 5% dengan df (2005, 1924) = 1.Nilai F kritis dengan α = 5% dengan df (2005, 1924) = 1.Karena F-hitung > F-tabel, maka hipotesis nul diterima atau menolak Karena F-hitung > F-tabel, maka hipotesis nul diterima atau menolak

hiptotesis alternatif. Artinya, dalam periode penelitian ditemukan hiptotesis alternatif. Artinya, dalam periode penelitian ditemukan adanya perubahan struktural. Adanya perubahan kepala adanya perubahan struktural. Adanya perubahan kepala pemerintahan berpengaruh terhadap pola nilai tukar rupiah.pemerintahan berpengaruh terhadap pola nilai tukar rupiah.

F=RSS7

k/

RSS 6

nin j−2k

1. Kesimpulan1. Kesimpulan2. Saran2. Saran