Makalah ekonometrika -ECM

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Pertumbuhan ekonomi merupakan pertumbuhan output yang dibentuk oleh

berbagai sektor ekonomi sehingga dapat menggambarkan bagaimana kemajuan atau

kemunduran yang telah dicapai oleh sektor ekonomi tersebut pada suatu waktu tertentu .

Pertumbuhan ekonomi menunjukkan sejauh mana aktivitas perekonomian akan

menghasilkan tambahan pendapatan masyarakat pada suatu periode tertentu, karena pada

dasarnya aktivitas perekonomian adalah suatu proses penggunaan faktor-faktor produksi

untuk menghasilkan output, maka proses ini pada gilirannya akan menghasilkan suatu

aliran balas jasa terhadap faktor produksi yang dimiliki masyarakat sebagai pemilik

faktor produksi juga akan turut meningkat.

Pertumbuhan ekonomi mutlak harus ada, sehingga pendapatan masyarakat akan

bertambah, dengan demikian tingkat kesejahteraan masyarakat diharapkan akan

meningkat. Agar pertumbuhan ekonomi terus meningkat dan dapat dipertahankan dalam

jangka panjang maka perlu diketahui faktor-faktor apa yang dapat mempengaruhi

pertumbuhan ekonomi dan faktor apa yang perlu dihindari agar pertumbuhan ekonomi

tidak berjalan ditempat atau mengalami kemunduran. Kondisi perekonomian Daerah

Istimewa Yogyakarta menunjukkan perkembangan yang positif. Pada tahun 2008

pertumbuhan PDRB mencapai 8,68 % dan pada tahun 2009 meningkat 10,11 %.

Investasi merupakan salah satu hal penting bagi pertumbuhan ekonomi,

percepatan pembangunan ekonomi di suatu negara dan perbaikan bagi produktifitas

kerja. Investasi dapat digunakan sebagai alat untuk memulihkan perekonomian,

menciptakan lapangan kerja dan mengurangi kemiskinan. Tanpa investasi akan sulit

untuk melakukan ekspansi usaha. Penanaman Modal Dalam Negeri ( PMDN ) merupakan

salah satu solusi untuk memenuhi kebutuhan akan investasi. Namun ada beberapa faktor

yang menghambat investor untuk menanamkan modalnya di suatu daerah, baik dari

keadaan ekonomi, ketidakpastian hukum, situasi politik hingga pelayanan perizinan.

Pembangunan tidak dapat terlepas dari unsur tenaga kerja, dengan kondisi tenaga

kerja yang produktif maka pembangunan dapat berjalan lancar dan harapannya taraf

kehidupan penduduk juga akan meningkat. Tanpa tenaga kerja tidak mustahil

2

pembangunan tidak dapat berjalan , tenaga kerja menjadi penggerak dalam roda

pembangunan. Tenaga kerja dengan sumber daya manusianya bisa memberikan

sumbangan yang sangat berarti dalam proses pembangunan. Semakin tingginya angkatan

kerja tentu memerlukan lapangan pekerjaan yang layak, namun pada kenyataanya

lapangan pekerjaan tidak selalu tersedia. Semakin banyaknya penduduk, meningkatnya

jumlah angkatan kerja. Sumeber daya yang baik, keterampilan yang bagus menjadi modal

utama bagi angkatan kerja untuk mendapatkan pekerjaan yang layak.

Disisi lain faktor nilai tukar sering menjadi perhatian oleh para investor mengingat

acapkali mempengaruhi keputusan investor untuk menanamkan modalnya. Disini

kestabilan nilai tukar akan mempengaruhi nilai rupiah dengan secara tidak langsung akan

mempengaruhi para pemodal untuk menanamkan modalnya atau hanya ditabung di bank.

Hal ini akan berdampak juga terhadap pertumbuhan investasi domestik yang selanjutnya

mempengaruhi produk domestik bruto atau pendapatan suatu negara atau daerah.

Dengan melihat latar belakang dari permasalahan diatas dan melihat dari

fenomena yang ada, mendorong peneliti untuk mengamati lebih lanjut mengenai faktor-

faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Daerah Istimewa Yogyakarta. Oleh

karena itu akan dicoba dibahas secara mendalam melalui penelitian dengan judul “

ANALISIS EFEKTIVITAS INVESTASI DOMESTIK, ANGKATAN KERJA

NILAI KURS TERHADAP PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI

DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA PERIODE TAHUN 1990 – 2010.”

1.2. Batasan Masalah

Sehubungan dengan faktor keterbatasan yang ada dan mengingat banyaknya

faktor yang mempengaruhi produk domestik regional bruto, maka penelitian hanya

membahas pada :

1 Variabel-variabel yang dianggap berpengaruh terhadap besar kecilnya pertumbuhan

produk domestik regional bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta yaitu pada investasi

domestik, angkatan kerja dan nilai kurs.

2 Data yang digunakan adalah data tahunan yaitu dari tahun 1990 sampai 2010 terdiri

atas :

a) Produk Domestik Regional Bruto

b) Tingkat Penanaman Modal Dalam Negeri

3

c) Banyaknya Penduduk Angkatan Kerja

d) Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar US

1.3. Rumusan Masalah

Dari latar belakang masalah yang telah disampaikan diatas, maka dapat diambil

suatu perumusan masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut :

a. Pada Jangka Panjang

1 Apakah tingkat investasi atau penanaman modal dalam negeri berpengaruh

terhadap produk domestik regional bruto di D.I. Yogyakarta ?

2 Apakah angkatan kerja berpengaruh terhadap produk domestik regional bruto

di D.I. Yogyakarta?

3 Apakah nilai kurs berpengaruh terhadap produk domestik regional bruto di

D.I. Yogyakarta?

4 Apakah tingkat investasi domestik, angkatan kerja, dan nilai kurs berpengaruh

secara simultan terhadap produk domestik regional bruto di D.I. Yogyakarta ?

b. Pada Jangka Pendek

1. Apakah tingkat investasi domestik, angkatan kerja, dan nilai kurs berpengaruh

secara partial terhadap produk domestik regional bruto di D.I. Yogyakarta ?

1.4. Tujuan Penelitian

Tujuan yang diharapkan dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut :


1. Untuk Mengidentifikasi Apakah tingkat investasi atau penanaman modal

dalam negeri berpengaruh terhadap produk domestik regional bruto di Daerah

Istimewa Yogyakarta ?

2. Untuk Mengidentifikasi Apakah angkatan kerja berpengaruh terhadap produk

domestik regional bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta ?

3. Untuk Mengidentifikasi Apakah nilai kurs berpengaruh terhadap produk

domestik regional bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta ?

4

4. Untuk Mengidentifikasi apakah tingkat investasi domestik, angkatan kerja,

dan nilai kurs berpengaruh secara simultan terhadap produk domestik regional

bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta ?


5. Untuk Mengidentifikasi Apakah tingkat investasi domestik, angkatan kerja,

dan nilai kurs berpengaruh secara partial terhadap produk domestik regional

bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta ?

1.5. Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan memberikan manfaat kepada berbagai pihak yang terkait

dalam studi ini. Manfaat tersebut sebagai berikut :

1. Hasil penelitian ini diharapkan bisa digunakan sebagai bahan pertimbangan

pemerintah daerah untuk meningkatkan minat investor menanamkan modalnya di

D.I. Yogyakarta

2. Bagi dunia akademik, hasil penelitian diharapkan dapat digunakan sebagai

referensi pembanding dan stimulan bagi penelitian selanjutnya.

5

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Landasan Teori dan Penelitian Terdahulu

2.1.1. Pengertian Investasi

Sadono Sukirno (2000) mendefinisakan investasi sebagai pengeluaran-

pengeluaran untuk membeli barang-barang modal dan peralatan-peralatan produksi

dengan tujuan untuk mengganti dan terutama menambah barang-barang modal dalam

perekonomian yang akan digunakan untuk memproduksi barang dan jasa di masa

depan. Dengan kata lain, investasi berarti kegiatan perbelanjaan untuk meningkatkan

kapasitas memproduksi suatu perekonomian.

Menurut Dornbusch dan Fischer (2004), investasi adalah arus pengeluaran

yang menambah stock modal fisik. Dimana modal merupakan stock ketika nilai uang

dari gedung-gedung, mesin-mesin, dan inventaris lain adalah tetap pada suatu waktu.

Dengan membagi investasi dalam tiga kategori yaitu, investasi bisnis tetap, investasi

perumahan, dan investasi inventori.

Menurut Paul A. Samuelson dan William D. Nordhaus (1998), investasi

adalah pengeluaran yang dilakukan oleh para penanam modal yang menyangkut

penggunaan sumber-sumber seperti peralatan, gedung, peralatan produksi dan mesin-

mesin baru lainnya atau persediaan yang diharapkan akan memberikan keuntungan

dari investasi tersebut. Kekuatan ekonomi utama yang menentukan investasi adalah

hasil biaya investasi yang ditentukan oleh kebijakan tingkat bunga dan pajak, serta

harapan mengenai masa depan.

2.1.1.1. Teori Investasi Klasik

Teori ekonomi klasik menyatakan bahwa keinginan individu atau masyarakat

untuk menabung adalah sama dengan keinginan perusahaan untuk melakukan

investasi. Pandangan ini dapat ditulis sebagai :

I = S..............................................................................................................(2.1)

Dalam teori investasi klasik diasumsikan bahwa :

6

1. Tabungan adalah fungsi dari tingkat bunga

Yaitu semakin tinggi tingkat bunga, semakin tinggi pula keinginan masyarakat

untuk menabung. Artinya bahwa pada tingkat bunga yang lebih tinggi, masyarakat

akan terdorong untuk mengurangi pengeluaran untuk konsumsi dengan maksud untuk

menambah tabungan.

2. Investasi juga merupakan fungsi dari tingkat bunga

Yaitu semakin tinggi tingkat bunga, keinginan untuk melakukan investasi akan

semakin rendah. Dimana investasi akan dilakukan apabila pendapatan dari investasi

(return on investment) lebih besar dari tingkat bunga yang berlaku atau tingkat riil

sebab tingkat bunga merupakan biaya atau ongkos penggunaan dana (Cost of

Capital).

Dengan demikian, teori klasik merupakan hubungan antara tabungan dan

investasi dengan tingkat bunga yang digambarkan sebagai berikut :

Gambar 2.1.

Hubungan Investasi dan Tabungan Dengan Tingkat Bunga

Menurut Klasik

Dari gambar diatas dapat diterangkan bahwa kurva tabungan (S) menunjukkan

tingkat tabungan pada kesempatan kerja penuh atau full employment pada berbagai

E0

E1

Tingkat Bunga

R0

R1

I1

I0

I0=S1

I0=S0

Investasi dan Tabungan

S

I0

7

tingkat bunga sedangkan keinginan berinvestasi perusahaan ditunjukkan oleh kurva I0.

Sehingga bila pada mulanya keseimbangan diantara tabungan dan investasi (I0 = S0)

dicapai pada titik E0, dimana keseimbangan tingkat bunga ada pada titik R0.

Apabila misalnya permintaan investasi berubah dari I0 menjadi I1 maka pada

tinhkat bunga R0 sebanyak S0 tabungan ditawarkan dalam pasar, sedangkan investasi

yang terjadi akan merosot menjadi I0. Kelebihan tabungan inilah yang akan

menurunkan tingkat bunga menjadi R1 sehingga terjadi keseimbangan baru pada titik

E1, dimana tabungan yang baru telah lama kembali dengan permintaan investasi (I1 =

S1). Hal ini terjadi karena pada saat terjadi kelebihan tabungan maka para penabung

akan saling bersaing untuk meminjamkan dananya sehingga akan menekan tingkat

bunga. Demikian juga bila terjadi kondisi sebaliknya.

Teori investasi klasik ini dapat disimpulkan bahwa terdapat fleksibilitas

tingkat bunga yang akan menjamin terwujudnya keadaan tabungan selalu sama

dengan investasi (I = S) sehingga keseimbangan antara tabungan dan investasi selalu

tercapai. Dengan kata lain, tingkat bunga merupakan hasil interaksi antara tabungan

(S) dan investasi (I).

2.1.1.2. Teori Investasi Keynes : The Marginal Efficiency of Capital

Dasar teori permintaan dari Keynes adalah konsep Marginal Efficiency of

Capital (MEC). MEC didefinisikan sebagai tingkat pendapatan bersih yang

diharapkan diperoleh dari tambahan pengeluaran investasi. Dimana angka MEC ini

adalah angka yang menyamakan harga investasi dengan nilai sekarang (Present

Value) dari semua penerimaan yang diharapkan dari pengoprasian suatu proyek

investasi ditambah nilai sekarang dari nilai sisa (residu) investasi tersebut.

Rumus MEC adalah :

.................................2.2

Keterangan :

C = Pengeluaran untuk memperoleh investasi hingga siap pakai

R1, R2,..Rn = Penerimaan bersih yang diperkirakan diperoleh dari proyek investasi

1,2.......n = periode waktu dari masing-masing penerimaan

8

S = Nilai residu

r = MEC atau internal rate of return

Keputusan menjalankan investasi :

Bila MEC > suku bunga, maka proyek dijalankan

Bila MEC = suku bunga, maka proyek dijalankan atau tidak sama saja

Bila MEC < suku bunga, maka proyek tidak dijalankan

2.1.2. Produk Domestik Regional Bruto

Menurut Sadono Sukirno (2011), Produk Domestik Bruto (PDB) adalah nilai

barang dan jasa dalam suatu negara yang diproduksikan oleh faktor-faktor produksi

milik warga negara tersebut dan negara asing dalam satu tahun tertentu.

Menurut Susanti, dkk (2000 :23-24) indikator yang digunakan untuk

mengukur pertumbuhan ekonomi adalah tingkat pertumbuhan Produk Domestik Bruto

(PDB). Ada bebarapa alasan yang mendasari pemilihan pertumbuhan ekonomi

menggunakan Produk Domestik Bruto (PDB) bukan indikator lainnya yaitu :

1. PDB merupakan jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh aktivitas

produksi didalam perekonomian. Hal ini berarti peningkatan PDB juga

mencerminkan peningkatan balas jasa kepada faktor-faktor produksi yang

digunakan dalam aktivitas produksi tersebut.

2. PDB dihitung atas dasar konsep aliran (flow concept), artinya perhitungan

PDB hanya mencakup nilai produk yang dihasikan kepada suatu priode

tertentu.

3. Batas wilayah perhitungan PDB adalah negara (perekonomian domestik)

Menurut Todaro (2000:137) ada tiga faktor komponen utama dalam

pertumbuhan ekonomi dari setiap bangsa, yaitu :

1. Akumulsi modal, yakni meliputi semua bentuk atau jenis investasi yang

ditanamkan pada tanah, peralatan fisik dan modal atau sumber daya manusia.

2. Pertumbuhan penduduk, yang beberapa tahun selanjutnya akan

memperbanyak angkatan kerja.

3. Kemajuan teknologi.

9

Pada kenyataan terdapat kaitan yang sangat erat antara investasi dengan

pendapatan dalam suatu daerah tertentu. Terdapat hubungan yang positif apabila

pendapatan naik maka pengeluaran investasi juga akan naik. Begitu pula sebaliknya.

Meningkatnya pendapatan suatu daerah (PDRB) mempunyai tendensi meningkatnya

permintaan akan barang dan jasa konsumsi, yang berarti akan memerlukan produksi

barang-barang dan jasa konsumsi yang lebih banyak. Ini berarti memerlukan yang

sudah ada maupun menambah proyek investasi. Dengan demikian meningkatnya

tingkat pendapatan mengakibatkan meningkatnya jumlah proyek investasi yang

dilaksanakan oleh masyarakat.

2.1.3. Angkatan Kerja

Tenaga kerja merupakan seluruh penduduk yang dianggap memiliki potensi

untuk bekerja secara produktif (Adioetomo :2010). Hal ini berarti penduduk yang

mampu menghasilkan barang dan jasa dapat disebut sebagai tenaga kerja. Terdapat

tiga pendekatan pemberdayaan yang didasarkan pada pengukuran kegiatan ekonomi

yang dijadikan tolok ukur untuk analisis ketenagakerjaan yaitu Gainful Worker

Approach, Labor Force Approach dan Labor Utilization Approach. Masing-masing

konsep tersebut atau teori tersebut dijelaskan sebagai berikut.

1) Konsep Gainful Worker Approach

Konsep ini menjelaskan tentang aktivitas ekonomi orang yang pernah bekerja

atau biasa dilakukan seseorang(usual activity). Kata biasa dalam hal ini dapat

disimpulkan bahwa usaha tidak menggangap penting kegiatan-kegiatan lain yang

tidak termasuk biasa dilakukan. Contohnya orang yang biasanya sekolah namun pada

kondisi sekarang sedang mencari kerja maka hal ini diklasifikasikan sebagai orang

yang sekolah. Teori ini tidak dapat menggambarkan secara statistik mengenai kondisi

mereka yang bekerja dan sedang mencari pekerjaan sehingga angka pengangguran

terbuka relatif kecil.

2) Konsep Angkatan Kerja (Labor Force Approach)

Pendekatan ini memberikan batas yang jelas tentang kegiatan yang dilakukan

dalam semiggu ini, sehingga secara tegas dapat diketahui kegiatan apa yang benar-

10

benar dilakukan sebagai kegiatan utamanya. Pendekatan ini lebih dikenal sebagai

pendekatan aktivitas kini dengan jangka waktu tertentu (Mantra ,2009) .

Menurut Adioetomo, 2010 terdapat dua perbaikan yang diusulkan dalam

konsep yaitu :

a. Activity Concept, bahwa yang termasuk dalam angkatan kerja (labor force)

haruslah orang yang secara aktif bekerja atau sedang aktif mencari pekerjaan.

b. Aktivitas tersebut dilakukan dalam suatu batasan waktu tertentu sebelum

wawancara. Dengan kata lain, konsep angkatan kerja umumnya disertai

dengan referensi waktu.

Berdasarkan konsep tersebut , angkatan kerja (labor force) dibagi menjadi dua yaitu :

1. Bekerja

2. Mencari pekerjaan (menganggur), yang dapat dibedakan antara :

a) Mencari pekerjaan, tetapi sudah pernah bekerja sebelumnya

b) Mencari pekerjaan untuk pertama kalinya (belum pernah bekerja

sebelumnya)

Angkatan kerja dapat dikatakan sebagai bagian dari tenaga kerja yang

sesungguhnya terlibat atau berusaha untuk terlibat dalam kegiatan produktif, yaitu

memproduksi barang dan jasa dalam kurun waktu tertentu. Oleh karena itu, dalam

konsep angkatan kerja ini harus ada referensi waktu yang pasti, misalnya satu minggu

sebelum pencacahan.

3) Konsep Pemanfaatan Tenaga Kerja ( Labor Utilization Approach)

Pendekatan ini awalnya dikembangkan oleh Philip M Hauser untuk

memperbaiki konsep Labor Force, Pendekatan Labor Utilization dimaksudkan untuk

lebih menyempurnakan konsep angkatan kerja, terutama supaya lebih sesuai dengan

keadaan negara berkembang. Pendekatan dalam konsep ini lebih ditujukan untuk

melihat potensi tenaga kerja, apakah telah dimanfaatkan secara penuh. Dengan konsep

ini, angkatan kerja dikelompokkan sebagai berikut :

a) Pemanfaatan penuh (Full Utilized)

11

b) Pemanfaatan kurang (Under-Utilized), karena jumlah jam kerja yang rendah,

pendapatan upah atau gaji yang rendah dan tidak sesuai dengan kemampuan atau

keahliannya, biasa disebut setengah penganggur. Untuk point a dan b didasarkan

pada jumlah jam kerja seminggu.

c) Pengangguran terbuka (Open Unemployment)

2.1.4. Nilai Kurs

Nilai tukar atau kurs merupakan harga mata uang satu negara terhadap harga

mata uang negara lain. Menurut Krugman (2000) mengartikan nilai tukar adalah harga

sebuah mata uang dari sebuah negara yang diukur dan dinyatakan dengan mata uang

lain. Nilai tukar mata uang dapat didefinisikan sebagai harga relatif dari mata uang

terhadap mata uang negara lainnya. Menurut Nopirin (2011) Kurs adalah pertukaran

antara dua mata uang yang berbeda, maka akan mendapat perbandingan nilai / harga

antara kedua mata uang tersebut.

Ada beberapa faktor penentu yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar, yaitu

(MaduraJeff, 1993) :

1. Faktor Fundamental

Faktor fundamental berkaitan dengan indikator ekonomi seperti inflasi, suku

bunga, perbedaan relatif pendapatan antar negara, ekspektasi pasar dan

intervensi bank sentral.

2. Faktor Teknis

Faktor teknis berkaitan dengan kondisi permintaan dan penawaran devisa pasa

saat tertentu. Apabila ada kelebihan permintaan, sementara penawran tetap,

maka harga valuta asingakan terapresiasi, sebaliknya apabila ada kekurangan

permintaan, sementara penawaran tetap maka nilai tukar valuta asing akan

terdepresiasi.

3. Sentimen Pasar

Sentimen pasar lebih banyak disebabkan oleh rumor atau berita politik yang

bersifat insidentil, yang dapat mendorong harga valuta asing naik atau turun

12

secara tajam dalam jangka pendek. Apabila rumor atau beritasudah berlalu,

maka nilai tukar akan kembali normal.

2.2. Penelitian Terdahulu

Purbadharmaja (2006) dalam penelitiannya mengenai implikasi variabel

pengeluaran dan investasi terhadap pertumbuhan ekonomi provinsi bali dengan

menggunakan data deret waktu dari tahun 1999 – 2002 dengan menggunakan

autocorrelation function metode correlogram. Setelah itu uji analisis faktor metode

principal component analisys (PCA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel-

variabel ekonomi yang berpotensi mempengaruhi PDRB Propinsi Bali adalah

variabel pengeluaran (konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah,

nilai tukar rupiah terhadap US dollar, jumlah kredit modal kerja, ekspor netto, nilai

hasil produksi pertanian dan jumlah wisatawan asing) dimana variabel pengeluaran

berpengaruh nyata dan positif terhadap PDRB Bali. Sedangkan variabel investasi (

investasi swasta domestik, investasi swasta asing, jumlah angkatan kerja )

berpengaruh negatif atau tidak nyata disebabkan investasi di Bali tidak efisien.

Swaramarinda dan Indriani (2011) dalam penelitiannya mengenai pengaruh

pengeluaran konsumsi dan investasi pemerintah terhadap pertumbuhan ekonomi di

Indonesia dengan menggunakan data tahunan, dari tahun 1997 sampai tahun 2007.

Dari hasil penelitian dapat dijelaskan bahwa pengeluaran konsumsi pemerintah dan

pengeluaran investasi pemerintah di Indonesia mempunyai kecenderungan untuk

meningkat setiap tahunnya. Terdapat hubungan positif pengeluaran konsumsi

pemerintah dengan pertumbuhan ekonomi pada periode penelitian. Pengeluaran

investasi pemerintah mempunyai dampak yang positif terhadap pertumbuhan

ekonomi.

De Fretes (2007), dalam penelitiannya mengenai analisis tentang pengaruh

investasi terhadap pembangunan ekonomi di Propinsi Papua. Adapun variabel yang di

teliti yaitu investasi dalam negeri dan luar negeri, kesempatan kerja dan pendapatan

perkapita dari tahunn 1990 – 2004. Berdasarkan hasil analisis investasi luar negeri

berpengaruh nyata terhadap penyediaan kesempatan kerja dan pendapatan per kapita

13

sedangkan investasi dalam negeri tidak berpengaruh terhadap kesempatan kerja dan

pendapatan per kapita.

2.3. Hipotesis

Sejalan dengan latar belakang pada penelitian ini dapat diambil suatu hipotesis

atau dugaan sementara sebagai berikut :


1) Diduga investasi atau penanaman modal dalam negeri mempengaruhi produk

domestik regional bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta.

2) Diduga tingkat angkatan kerja mempengaruhi produk domestik regional bruto

di Daerah Istimewa Yogyakarta.

3) Diduga tingkat nilai kurs mempengaruhi produk domestik regional bruto di

Daerah Istimewa Yogyakarta

4) Diduga investasi domestik, angkatan kerja dan nilai kurs berpengaruh secara

simultan terhadap produk domestik regional bruto di Daerah Istimewa

Yogyakarta


1. Diduga investasi domestik, angkatan kerja dan nilai kurs berpengaruh secara

partial terhadap produk domestik regional bruto di Daerah Istimewa

Yogyakarta

14

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

3.1.1. Variabel Penelitian

Dalam penelitian ini variabel terikat (dependent variabel) yang digunakan adalah

produk domestik regional bruto (Y) Sedangkan variabel bebasnya (independent variabel)

yaitu penanaman modal dalam negeri (PMDN), nilai kurs terhadap dollar US (KURS) dan

angkatan kerja (AK).

3.1.2. Definisi Operasional Variabel

Variabel yang akan digunakan dalam analisis ini didefinisikan sebagai berikut :

1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

PDRB adalah keseluruhan nilai tambah barang dan jasa yang dihasilkan oleh seluruh unit

usaha atau seluruh unit ekonomi di suatu wilayah atas dasar harga konstan.

2. Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN)

Penanaman Modal Dalam Negeri adalah realisasi investasi perseorangan atau perusahaan

yang berasal dari dalam negeri/domestik pada perusahaan yang berlokasi di propinsi

Daerah Istimewa Yogyakarta.

3. Angkatan Kerja (AK)

Angkatan Kerja yang dimaksudkan disini adalah jumlah penduduk berumur 10 tahun

keatas yang bekerja berdasarkan kegiatan selama seminggu yang lalu di Daerah

Istimewa Yogyakarta, yang dinyatakan salam bentuk satuan orang.

4. Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar US (KURS)

Nilai tukar atau kurs merupakan harga mata uang satu negara terhadap harga mata uang

negara lain / harga sebuah mata uang dari sebuah negara yang diukur dan dinyatakan

15

dengan mata uang lain. Nilai tukar yang digunakan kurs rupiah terhadap dollar selama

periode 1990 – 2010 yang dinyatakan dalam rupiah.

3.2. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data runtut

waktu (time series) dengan rentang waktu 21 tahun. Data yang dipilih adalah data dari tahun

1990 sampai 2010. Sedangkan metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian

ini adalah dengan cara mencari data yang berhubungan dengan variabel penelitian secara urut

sesuai dengan tahun penelitian dan mendokumentasikannya, data-data tersebut dikumpulkan

dari berbagai sumber yaitu , Badan Pusat Statistik (BPS-Yogyakarta) dan Bank Indonesia

Daerah Yogyakarta.

3.3. Metode Pengumpulan Data

Metode yang dipakai dalam pengumpulan data adalah melalui studi pustaka. Studi

pustaka merupakan teknik untuk mendapatkan informasi melalui catatan, literatur,

dokumentasi dan lain-lain yang masih relevan dengan penelitian ini. Data yang digunakan

dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dalam bentuk sudah jadi dari Badan

Pusat Statistik Yogyakarta. Data yang diperoleh adalah data dalam bentuk tahunan untuk

masing – masing variabel.

3.4. Metode Analisis

Dalam penelitian ini dilakukan dua analisis, yaitu analisis keseimbangan jangka

panjang dengan menggunakan persamaan kointegrasi (cointegration test) dan analisis jangka

pendek dengan metode regresi linier ECM (Error Correction Methode). Sebelum melakukan

analisis harus dilakukan uji terhadap kestationeran data. Konsep terkini yang banyak dipakai

untuk menguji kestationeran data runtut waktu adalah uji akar unit (unit root test) atau

dikenal juga dengan Uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Pengujian akar-akar unit untuk

semua variabel yang digunakan dalam analisis runtut waktu perlu dilakukan untuk memenuhi

keshahihan analisis ECM (Error Correction Methode). Ini berarti bahwa data yang

digunakan harus bersifat stasioner, atau dengan kata lain perilaku data yang stasioner

memiliki varians yang tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati

nilai rata-ratanya. Hipotesis yang dikemukan adalah :

16

H0 : = 0 artinya terjadi unit root (data tidak stasioner)

H1 : ≠ 0 artinya tidak terjadi unit root (data stasioner)

Teknik pengujian adalah dengan membuat regresi antara dan Yt-1 sehingga akan

didapat koefisien regresinya, yaitu . Regresi metode yang sama secara parsial juga akan

dilakukan terhadap semua variabel independen yang digunakan. Namun signifikansi tidak

dapat dilakukan dengan uji t karena hipotesis diatas tidak mengikuti distribusi t. Dickey-

Fuller membuktikan bahwa Uji t terhadap hipotesis diatas mengikuti statistik ɩ (tau). Statistik

ini selanjutnya dikembangkan oleh Mc Kinnon. Model yang akan digunakan adalah model

dengan intersep (Nachrowi, 2006), yaitu :

∑

Keterangan :

m = panjangnya lag yang digunakan.

H0 ditolak bila nilai ADF lebih kecil atau lebih besar dibandingkan dengan nilai kritis mutlak

Mc Kinnon pada level 1%, 5%, dan 10%, yang juga berarti bahwa distribusi (t) mengarah

pada kondisi yang signifikan.

Selanjutnya dilakukan uji derajat integrasi. Uji derajat integrasi merupakan kelanjutan

dari uji akar unit, apabila setelah dilakukan pengujian akar unit ternyata data belum stasioner,

maka dilakukan pengujian ulang dan menggunakan data nilai perbedaan pertamanya (first

difference). Apabila dengan data first difference belum juga stasioner maka selanjutnya

dilakukan pengujian dengan data dari perbedaan kedua (second difference) dan seterusnya

hingga data stasioner. (Gujarati,1999)

3.4.1. Pengujian Kointegrasi

Jika semua variabel lolos dari uji akar unit, maka selanjutnya dilakukan uji

kointegrasi (cointegration test) untuk mengetahui kemungkinan terjadinya keseimbangan

atau kestabilan jangka panjang diantara variabel-variabel yang diamati. Dalam penelitian ini

digunakan metode Engel dan Granger untuk menguji kointegrasi variabel-variabel yang ada

dengan memanfaatkan uji statistik DF-ADF untuk melihat apakah residual regresi kointegrasi

17

stasioner atau tidak. Untuk menghitung nilai DF dan ADF terlebih dahulu adalah membentuk

persamaaan regresi kointegrasi dengan metode kuadrat terkecil biasa (OLS). Persamaan

regresi yang akan diujikan pada penelitian ini adalah seperti yang dikemukakan

Nachrowi(2006).

Yt = β0 + β1PMDNt + β2AKt + β3KURSt + et

Keterangan :

β0 = intersep/konstanta

β1, β2, β3 = koefisien regresi

Yt = Produk Domestik Regional Bruto pada periode t

PMDN = nilai investasi domestik pada periode t

AKt = Angkatan Kerja pada periode t

KURSt = nilai tengah kurs rupiah terhadap dolar Amerika pada periode t

et = error term

Dari regresi terhadap persamaan diatas didapatkan nilai residunya. Kemudian nilai

residu (et) tersebut diuji menggunakan metode Augmented Dickey Fuller untuk melihat

apakah nilai residual tersebut stasioner atau tidak. Nilai residu dikatakan stasioner apabila

nilai hitung mutlak ADF lebih kecil atau lebih besar daripada nilai kritis mutlak Mc Kinnon

pada α = 1%, 5%, atau 10% dan dapat dikatakan regresi tersebut adalah regresi yang

terkointegrasi. Dalam ekonometrika variabel yang saling terkointegrasi dikatakan dalam

kondisi keseimbangan jangka panjang. Pengujian ini sangat penting apabila model dinamis

akan dikembangkan. Dengan demikian, interpretasi denga menggunakan model diatas tidak

akan menyesatkan, khususnya untuk analisis jangka panjang.

3.4.2. Analisis Error Corecction Model (ECM)

Teknik untuk mengoreksi ketidakseimbangan jangka pendek menuju pada

keseimbangan jangka panjang disebut Error Corecction Model (ECM). Metode ini adalah

suatu regresi tunggal menghubungkan diferensi pertama pada variabel terikat ( dan

18

diferensi pertama untuk semua variabel bebas dalam model. Metode ini dikembangkan oleh

Engel dan Granger pada tahun 1987. Bentuk umum metode ECM (Nachrowi:2006) adalah

sebagai berikut :

Untuk mengetahui spesifikasi model dengan ECM merupakan model yang valid,

dapat terlihat pada hasil uji statistik terhadap koefisien atau residual dari regresi pertama,

yang selanjutnya akan disebut Error Corecction Term (ECT). Jika hasil pegujian terhadap

koefisien ECT signifikan, maka spesifikasi model yang diamati valid. Pada penelitian ini

model analisis ECM yang digunakan dapat dirumuskan secara lengkap sebagai berikut :

Yt = f (PMDNt , AKt, KURSt, ECTt-1)

Keterangan :


PMDNt = nilai investasi domestik pada periode t


KURSt = rata-rata nilai tengah kurs rupiah terhadap dolar pada periode t

= error correction term pada periode sebelumnya

Berdasarkan hasil perhitungan dengan analisis regresi linear ECM diatas, maka dapat

diketahui nilai variabel ECT (error correction term), yaitu variabel yang menunjukkan

keseimbangan investasi. Hal ini dapat menjadikan indikator bahwa spesipikasi model baik

atau tidak melalui tingkay signifikansi koefisien koreksi kesalahan(Wing Wahyu, 2007). Jika

variabel ECT signifikansi pada α = 5%, maka koefisien tersebut akan menjadi penyesuaian

bila terjadi fluktuasi variabel yang diamati menyimpang dari hubungan jangka panjang.

Dengan kata lain spesipikasi model sudah shahih (valid) dan dapat menjelaskan variasi

variabel tak bebas.

19

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis memperoleh suatu hasil pengujian

berdasarkan data yang sudah diolah. Berdasarkan hasil data olahan tersebut dapat ditarik hasil

antara analisis dan pembahasan adalah sebagai berikut :

4.1. Uji Stasioneritas

4.1.1. Uji Akar Unit

Data deret waktu dikatakan stasioner jika menunjukkan pola yang konstan dari waktu

ke waktu. Adapun uji akar unit yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Augmented

Dickey Fuller (ADF). Apabila nilai t-statistik ADF lebih besar daripada nilai kritis

MacKinnon, maka variabel tersebut memiliki akar unit sehingga dikatakan tidak stasioner

(nonstasioner) pada taraf nyata tertentu. Sebaliknya, Apabila nilai t-statistik ADF lebih kecil

daripada nilai kritis MacKinnon, maka variabel tersebut tidak memiliki akar unit sehingga

dikatakan stasioner pada taraf nyata tertentu.

ADF t-statistik > t-critical MacKinnon = memiliki akar unit atau tidak stasioner

ADF t-statistik < t-critical MacKinnon = tidak memiliki akar unit atau stasioner

Uji akar unit dilakukan satu persatu atau setiap variabel yang akan di analisis baik

variabel dependent maupun independent. Dari hasil pengolahan data yang menggunakan

bantuan program eviews 3.1. diperoleh hasil uji akar unit pada tingkat level, dapat dilihat

pada tabel 4.1.

Tabel 4.1. Hasil Augmented Dickey Fuller Pada Tingkat Level

Variabel ADF t-statistik Nilai Kritis MacKinnon

Keterangan 1 % 5 % 10 %

Y -1.678657 -4.5348 -3.6746 -3.2762 Nonstasioner

PMDN -5.813617 -4.5348 -3.6746 -3.2762 Stasioner

AK -2.258751 -4.5348 -3.6746 -3.2762 Nonstasioner

KURS -1.263614 -4.5348 -3.6746 -3.2762 Nonstasioner

20

Tabel 4.1. memperlihatkan bahwa terdapat tiga variabel yang tidak stasioner pada

tingkat level, yakni variabel Y (PDRB), AK (anngkatan kerja), dan KURS (nilai kurs) pada

tingkat signifikansi 5 persen. Sedangkan variabel PMDN (investasi domestik) stasioner pada

tingkat signifikansi 5 persen dengan nilai ADF t-statistik -5.813617. Oleh karena rata-rata

variabel tidak signifikan pada tingkat level maka perlu di uji dengan derajat integrasi.

4.1.2. Uji Derajat Integrasi

Uji derajat integrasi merupakan kelanjutan dari uji akar unit, apabila setelah dilakukan

pengujian akar unit ternyata data belum stasioner, maka dilakukan pengujian ulang dan

menggunakan data nilai perbedaan pertamanya (first difference). Apabila dengan data first

difference belum juga stasioner maka selanjutnya dilakukan pengujian dengan data dari

perbedaan kedua (second difference) dan seterusnya hingga data stasioner.

Berdasarkan hasil pada uji Augmented Dickey Fuller pada tingkat level, diketahui

bahwa tidak semua variabel stasioner maka perlu dilakukan uji Augmented Dickey Fuller

pada tingkat first difference. Dari hasil pengolahan data diperoleh hasil uji akar unit pada

tingkat first difference, dapat dilihat pada tabel 4.2.

Tabel 4.2. Hasil Augmented Dickey Fuller Pada Tingkat First Difference



Y -2.653597 -4.5743 -3.6920 -3.2856 Nonstasioner

PMDN -9.549377 -4.5743 -3.6920 -3.2856 Stasioner

AK -3.448001 -4.5743 -3.6920 -3.2856 Nonstasioner

KURS -3.368889 -4.5743 -3.6920 -3.2856 Nonstasioner

Tabel 4.2. memperlihatkan bahwa terdapat tiga variabel yang tidak stasioner pada

tingkat first difference, yakni variabel Y (PDRB), AK (angkatan kerja, KURS (nilai kurs)

pada tingkat signifikansi 5 persen. Dan satu variabel stasioner, yakni PMDN (investasi

domestik) pada tingkat signifikansi 5 persen dengan nilai ADF t-statistik -9.549377.

Berdasarkan hal tersebut, maka kembali dilakukan pengujian Augmented Dickey Fuller pada

tingkat second difference. Dari hasil pengolahan data diperoleh hasil uji akar unit pada

tingkat second difference, dapat dilihat pada tabel 4.3.

21

Tabel 4.3. Hasil Augmented Dickey Fuller Pada Tingkat Second Difference



Y -4.044107 -4.6193 -3.7119 -3.2964 stasioner

PMDN -9.021135 -4.6193 -3.7119 -3.2964 stasioner

AK -5.161322 -4.6193 -3.7119 -3.2964 stasioner

KURS -6.210772 -4.6193 -3.7119 -3.2964 stasioner

Tabel 4.3. memperlihatkan bahwa empat variabel sudah stasioner pada tingkat second

difference, yakni variabel Y (PDRB), PMDN (investasi domestik), AK (anngkatan kerja),

KURS (nilai kurs) pada tingkat signifikansi 5 persen. Oleh karena itu dapat dikatakan semua

data yang digunakan dalam penelitian ini terintegrasi pada derajat dua (second diffrence).

4.2.Uji Kointegrasi

Uji kointegrasi Engle-Granger digunakan untuk mengestimasi hubungan jangka

panjang antara Y (PDRB) dengan investasi domestik (PMDN), angkatan kerja (AK), dan

nilai kurs (KURS). Uji kointegrasi dilakukan dengan terlebih dahulu memastikan bahwa

semua variabel yang digunakan dalam model memiliki derajat integrasi yang sama. Dari hasil

pengujian seluruh data dalam penelitian ini memiliki derajat integrasi yang sama, yaitu

berintegrasi I(2). Oleh karena itu maka uji kointegrasi dapat dilakukan. Tahap awal dari uji

kointegrasi Engle-Granger adalah dengan meregresi persamaan OLS antara variabel

dependent dan variabel independent. Kemudian seteleh meregresi persamaan didapatkan

residual dari persamaan tersebut. Persamaan regresi sebagai berikut :

..................... (4.2.1)

Hasil persamaan uji kointegrasi Engle-Granger adalah sebagai berikut :

Y = + PMDN + AK + KURS

Y = -8222.048058 - 7.138215608*PMDN + 0.01397932444*AK + 0.001514738805*KURS

22

Tabel 4.4 Hasil Uji Engle Granger Cointegration Test

Variabel Koefisien (t-stat)

Konstanta

-8222.048

(-1.6099)

PMDN -7.138216

(-1.8039)***

AK

KURS

0.013979

(4.0796)**

0.001515

(0.00749)

R-square 0,8078

F- stat 23,8191**

DW stat 0,7100

*signifikan pada level 1%

**signifikan pada level 5%

***signifikan pada level 10%

Berdasarkan pada tabel 4.4 di atas variabel PMDN dan AK memberikan pengaruh

yang signifikan terhadap variabel Y(PDRB). Hasil analisis persamaan pengaruh terhadap

PDRB di Daerah Istimewa Yogyakarta adalah :

a. Pengaruh Investasi Domestik (PMDN) terhadap Y (PDRB)

Koefisien PMDN yang negatif sebesar -7,138216, artinya jika PMDN naik sebesar

satu persen maka Y(PDRB) di Daerah Istimewa Yogyakarta akan turun sebesar 7,138216

persen. Hal ini menunjukkan dalam jangka panjang, peningkatan investasi domestik akan

meningkatkan juga pengeluaran pemerintah sehingga mengurangi pendapatan daerah. Nilai

probabilitas sebesar 0,089 menunjukkan PMDN secara partial signifikan dan mempengaruhi

variabel dependennya, karena nilai probabilitasnya kurang dari taraf nyata 10 persen.

b. Perubahan Angkatan Kerja (AK)

Koefisien AK sebesar 0,013979, artinya jika AK naik sebesar satu persen maka

Y(PDRB) di Daerah Istimewa Yogyakarta akan naik sebesar 0,013979 persen. Hal ini

menunjukkan dalam jangka panjang, meningkatnya jumlah tenaga kerja mendorong

23

pertumbuhan produk domestik regional di Daerah Istimewa Yogyakarta . Nilai probabilitas

sebesar 0,0008 menunjukkan AK secara partial signifikan dan mempengaruhi variabel

dependennya, karena nilai probabilitasnya kurang dari taraf nyata 5 persen.

c. Perubahan Nilai Kurs (KURS)

Koefisien KURS sebesar 0,001515, artinya jika KURS naik sebesar satu persen maka

Y(PDRB) di Daerah Istimewa Yogyakarta akan naik sebesar 0,001515 persen. Hal ini

menunjukkan dalam jangka panjang, nilai tukar kurang dominan atau kecil kontribusinya

dalam mempengaruhi pertumbuhan produk domestik regional di Daerah Istimewa

Yogyakarta . Nilai probabilitas sebesar 0,9941 menunjukkan KURS secara partial tidak

signifikan dan tidak mempengaruhi variabel dependennya, karena nilai probabilitasnya lebih

besar dari taraf nyata 5 persen.

Nilai konstanta (C) dalam pemodelan adalah negatif sebesar -8222,048. Hal ini berarti

jika semua variabel diasumsikan bernilai nol, maka Y(PDRB) di Daerah Istimewa

Yogyakarta cenderung akan menurun sebesar 8222,048 persen. Nilai probabilitas C adalah

0,1258, sehingga menunjukkan bahwa C tidak memberikan pengaruh yang signifikan dalam

permodelan.

Hasil estimasi dari persamaan jangka panjang menunjukkan nila R-Square sebesar

0,8078, artinya bahwa 80,78 persen model PDRB dapat dijelaskan oleh variabel

independennya yakni, PMDN, AK, dan KURS. Sedangkan sisanya sebesar 19,22 persen

dijelaskan oleh variabel lain diluar persamaan.

Hasil estimasi dari persamaan jangka panjang menunjukkan nilai F-statistik sebesar

23,8191 dengan nilai probabilitas sebesar 0,000003. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata 5

persen sehingga dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama terdapat pengaruh yang

signifikan antara variabel independent secara keseluruhan yang terdiri dari investasi

domestik, angkatan kerja, dan kurs terhadap variabel dependen yaitu produk domestik

regional bruto.

Hasil estimasi dari persamaan jangka panjang menunjukkan nilai D-W (Durbin

Watson) sebesar 0,710005. Hal ini menunjukkan pada model tidak mengandung autokorelasi

karena nilai D-W berada diantara -2 sampai +2.

Dari persamaan regresi (4.2.1) kemudian diestimasi variabel residualnya yaitu :

......... (4.2.2)

24

Langkah berikutnya adalah menaksir model persamaan autoregressive dari residual

berdasarkan persamaan berikut :

∑ ...................................................... (4.2.3)

Berdasarkan persamaan autoregressive akan diperoleh nilai AEG hitung yang nantinya

dibandingkan dengan nilai ADF tabel. Adapun hipotesa yang akan diuji adalah :

H0 : ut = I(1), artinya tidak ada kointegrasi

Ha : ut ≠ I(1), artinya ada kointegrasi

Setelah memiliki variabel residual yang berasal dari persamaan (4.2.2), maka

dilanjutkan dengan menguji variabel residual, apakah stasioner atau nonstasioner. Dari hasil

pengolahan data diperoleh hasil uji kointegrasi, dapat dilihat pada tabel 4.4.

Tabel 4.5. Hasil Augmented Dickey Fuller Pada Persamaan Residual



e -5.229615 -2.7158 -1.9627 -1.6262 Berkointegrasi

Tabel 4.5. memperlihatkan bahwa variabel e sudah stasioner pada tingkat second

difference. Ini berarti ada indikasi bahwa variabel e untuk data second difference dan panjang

lag 1 tidak mengandung akar unit, dengan kata lain variabel e sudah stasioner, sehingga

disimpulkan bahwa terjadi kointegrasi diantara semua variabel yang disertakan dalam model

Y (PDRB). Hal ini mempunyai makna bahwa dalam jangka panjang akan terjadi

keseimbangan atau kestabilan antar variabel yang diamati.

4.3. Uji Error Correction Model (ECM)

Setelah lolos dari uji kointegrasi, langkah selanjutnya adalah membentuk persamaan

error correction model (ECM). Persamaan yang akan dibentuk sebagai berikut :

........(4.2.4)

Keterangan :


25

PMDNt = nilai investasi domestik pada periode t


KURSt = rata-rata nilai tengah kurs rupiah terhadap dolar pada periode t

= persamaan residual

Persamaan (4.2.4) dibangun berdasarkan hasil pengujian bahwa semua variabel sudah

stasioner dalam data beda kedua (second difference) yang diperlihatkan oleh notasi . Error

correction model (ECM) digunakan untuk mengestimasi model dinamis jangka pendek dari

variabel produk domestk regional bruto. Penggunaan metode estimasi ECM dapat

mengabungkan efek jangka pendek dan panjang yang disebabkan oleh fluktuasi dan time lag

dari masing-masing variabel independent. Berdasarkan hasil dari uji ECM didapat hasil

sebagai berikut :

Tabel 4.6 Hasil Uji ECM

Variabel Koefisien (t-stat)

Konstanta

1018.416

(5.496)**

DPMDN(-1) 3.984735

(2.215)**

DPMDN(-2)

DPMDN(-3)

DAK(-3)

DKURS(-1)

E(-1)

2.566027

(1.728)

5.068831

(2.903)**

-0.005566

(-1.625)

-0.216619

(-2.434)**

-0.296772

(-2.908)**

R-square 0,7245

F- stat 4,3829**

DW stat 1,1621

*signifikan pada level 1%

**signifikan pada level 5%

26

Adapun persamaan yang diperoleh dari hasil uji ECM adalah :

D(Y) = β0 + β1 DPMDN(-1) + β2 DPMDN(-2) + β3 DPMDN(-3) + β4 DAK(-3) + β5

DKURS(-1) + E(-1)

D(Y) = 1018.415588 + 3.984735024*DPMDN(-1) + 2.566027377*DPMDN(-2) +

5.068830587*DPMDN(-3) - 0.005565664801*DAK(-3) - 0.2166186576*DKURS(-1) -

0.2967723124*E(-1)

Persamaan di atas merupakan model dinamik Y(PDRB) untuk jangka pendek, dimana

variabel PDRB tidak hanya dipengaruhi oleh DPMDN(-1), DPMDN(-3), dan DKURS(-1)

tetapi juga dipengaruhi oleh variabel error term et. Kelihatan disini nilai koefisien et signifikan

untuk ditempatkan dalam model sebagai koreksi jangka pendek untuk mencapai

keseimbangan jangka panjang. Semakin kecil nilai et maka semakin cepat proses koreksi

menuju keseimbangan jangka panjang. Oleh karena itu dalam ECM variabel et sering

dikatakan pula sebagai faktor kelambanan, yang memiliki nilai lebih kecil dari nol, et < 0.

Pada model ini, nilai koefisien et mencapai -0.296772, yang menandakan bahwa nilai

Y(PDRB) berada di atas nilai jangka panjangnya.

Hasil pengujian terhadap model dinamis (jangka pendek) produk domestik regional

bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta dari tahun 1990 dampai dengan tahun 2010 dapat

diinterpretasikan berdasarkan hasil estimasi pada tabel 4.5 adalah sebagai berikut :

a. Perubahan Investasi Domestik (PMDN)

Pengaruh investasi domestik terhadap Y(PDRB) pada jangka pendek berpengaruh

secara signifikan pada tahun pertama dan ketiga sebelumnya. Peningkatan satu persen PMDN

pada tahun pertama sebelumnya akan meningkatkan PDRB sebesar 3,984735 persen. Nilai

probabilitas variabel PMDN adalah 0,05. Nilai ini sama dengan dari taraf nyata 5 persen,

sehingga variabel PMDN pada tahun pertama sebelumnya signifikan dan mempengaruhi

varaiabel dependennya. Begitu juga Peningkatan satu persen PMDN pada tiga tahun

sebelumnya akan meningkatkan PDRB sebesar 5.068831 persen. Nilai probabilitas variabel

PMDN adalah 0,0157. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga variabel PMDN

pada tiga tahun sebelumnya signifikan dan mempengaruhi variabel dependennya. Secara

keseluruhan dalam jangka pendek, ketika terjadi peningkatan PMDN sebesar satu persen

maka akan meningkatkan PDRB sebesar 9,053566 persen.

27

b. Perubahan Angkatan Kerja (AK)

Pengaruh Angkatan Kerja terhadap PDRB pada jangka pendek tidak berpengaruh

secara signifikan pada tiga tahun sebelumnya. Peningkatan satu persen AK pada tiga tahun

sebelumnya akan menurunkan PDRB sebesar 0.005566 persen. Nilai probabilitas variabel

AK adalah 0,1352. Nilai ini lebih besar dari taraf nyata 5 persen, sehingga variabel AK pada

tiga tahun sebelumnya tidak signifikan dan tidak mempengaruhi variabel dependennya.

c. Perubahan Nilai Kurs (KURS)

Pengaruh nilai kurs terhadap PDRB pada jangka pendek berpengaruh secara

signifikan pada tahun pertama sebelumnya. Peningkatan satu persen KURS pada tahun

pertama sebelumnya akan menurunkan PDRB sebesar 0.216619 persen. Nilai probabilitas

variabel KURS adalah 0,0352. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata 5 persen, sehingga

variabel KURS pada tahun pertama sebelumnya signifikan dan mempengaruhi variabel

dependennya.

Dilihat dari nilai koefisien ECT (E-1) adalah negatif sebesar 2.908. Hal ini

mengindikasikan ketidakseimbangan dalam PDRB. Nilai koefisien ECT (E-1) sebesar

0.296772 menunjukkan bahwa disequilibrium periode sebelumnya terkoreksi pada periode

sekarang 0,29 persen. ECT menentukan seberapa cepat equilibrium tercapai kembali ke

keseimbangan jangka panjang.

Hasil estimasi dari persamaan jangka pendek menunjukkan nila R-Square sebesar

0,7245, artinya bahwa 72,45 persen model PDRB dapat dijelaskan oleh variabel perubahan

PMDN, AK, dan KURS pada periode tahun sebelumnya. Sedangkan sisanya sebesar 27,55

persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

Hasil estimasi dari persamaan jangka pendek menunjukkan nilai F-statistik sebesar

4,3829 dengan nilai probabilitas sebesar 0,0198. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata 5 persen

sehingga dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama terdapat pengaruh yang signifikan

antara variabel independent secara keseluruhan yang terdiri dari investasi domestik, angkatan

kerja, dan kurs terhadap variabel dependent yaitu produk domestik regional bruto.

Hasil estimasi dari persamaan jangka pendek menunjukkan nilai D-W (Durbin

Watson) sebesar 1,1621. Hal ini menunjukkan pada model tidak mengandung autokorelasi

karena nilai D-W berada diantara -2 sampai +2.

28

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

a. Jangka Panjang

Pada jangka panjang faktor yang mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto di

Daerah Istimewa Yogyakarta secara negatif dan signifikan adalah investasi domesik (PMDN)

dan secara positif dan signifikan adalah angkatan kerja (AK). Sedangkan faktor nilai kurs

tidak terlalu mempengaruhi pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto di Daerah

Istimewa Yogyakarta.

b. Jangka Pendek

Pada jangka pendek faktor investasi domestik lebih dominan mempengaruhi Produk

Domestik Regional Bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta, diikuti oleh faktor nilai kurs.

Sedangkan faktor angkatan kerja tidak begitu mempengaruhi pertumbuahn Produk Domestik

Regional Bruto di Daerah Istimewa Yogyakarta.

5.2. Saran

1. Pada jangka panjang perlu adanya kebijakan pemerintah yang lebih memperhatikan

kemudahan, keamanan dan kenyamanan para investor dalam menanamkan modalnya serta

menyediakan infrastruktur yang memadai untuk menunjang dan meningkatkan investasi

domestik di Daerah Istimewa Yogyakarta.

2. Pada jangka pendek perlunya pemerintah memperhatikan ketersediaan lapangan pekerjaan

karena masih banyak tenaga kerja yang belum terserap oleh perusahaan secara maksimal.

29

DAFTAR PUSTAKA

Adioetomo, Sri Murtiningsih. 2010. Dasar-dasar Demografi.Salemba Empat. Jakarta.

Badan Pusat Statistik Yogyakarta. Bpsyogyakarta.go.id

De Fretes, Pieter N.2007.Analisis Tentang Pengaruh Investasi Terhadap

Pembangunan Ekonomi di Propinsi Papua.Jurnal Aplikasi Manajemen, Volume 5,

Nomor 1.

Fajar Cahyono, Eko dan David Kaluge. Analisis Pengaruh Infrastruktur Publik

Terhadap Produk Domestik Bruto Perkapita Di Indonesia. Fakultas Ekonomi

Universitas Brawijaya Malang.

Jhingan.M.L.1999. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan, (terjemahan oleh

D,Guritno). PT.Raja Grapindo Persada. Jakarta

Mantra, Ida Bagus. 2009. Demografi Umum. Pustaka Pelajar. Yogyakarta.

Putu Purbadharmaja, Ida Bagus.Implikasi Variabel Pengeluaran dan Investasi

Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Propinsi Bali.Buletin Studi Ekonomi Volume 11

Nomor 1.

Saptutyningsih, Endah & Hermanto. (2002). Electronic Data Processing, UPFE-

UMY, Yogyakarta.

Suparmoko, M dan Irawan. 2002. Ekonomika Pembangunan, Edisi Keenam. BPFE

Yogyakarta.

Susanti, H, Moh. Iksan dan Widyanti. 2000. Indikator-indikator Makro Ekonomi.

Edisi Kedua. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta.

Swaramarinda, Darma Rika dan Indriani, Susi.Pengaruh Pengeluaran Konsumsi dan

Investasi Pemerintah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia.EconoSains

Volume IX Nomor 2.

Winarno, Wing Wahyu, 2011, Analisis Ekonometrika dan Statistika Dengan Eviews.

Edisi 3. UPP STIM YKPN. Yogyakarta.

Wiwin Setyari, Ni Putu dkk. Determinan Investasi Di Indonesia. Fakultas Ekonomi

Universitas Udayana Denpasar.

.

30

LAMPIRAN

Data investasi (PMDN), pertumbuhan ekonomi /PDRB (Y), dan angkatan kerja (AK), nilai

kurs (KURS) tahun 1990-2010

Tahun PDRB (milyar) Invt

(PMDN)milyar AK Nilai Kurs

1990 9.260,92 420.3 1535884 1901

1991 9.741,80 353.1 1571361 1992

1992 10.417,48 116.9 1594028 2062

1993 11.084,25 220.6 1546471 2110

1994 11.983,02 422.9 1589905 2200

1995 12.952,21 39.6 1491917 2308

1996 13.961,91 222.5 1513978 2383

1997 14.691,10 235.6 1556268 4650

1998 13.048,62 60 1507040 8025

1999 13.177,67 34.6 1584106 7100

2000 13.705,55 119.9 1724775 9595

2001 14.167,05 105.5 1699175 10400

2002 14.687,28 43.4 1739164 8940

2003 15.360,41 23 1756662 8465

2004 16.146,42 77 1815362 9290

2005 16.910,88 64.7 1850842 9900

2006 17.535,75 89.6 1868523 9020

2007 18.291,51 40 1889445 9419

2008 19.212,48 18.1 1999734 10950

2009 20.064,26 33.4 2016694 9400

2010 21.044,04 10 1882296 8991

Sumber BPS-Yogyakarta, diolah

31

Uji Akar Unit Pada Variabel Y Pada tingkat level

ADF Test Statistic -1.678657 1% Critical Value* -4.5348 5% Critical Value -3.6746 10% Critical Value -3.2762

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:00 Sample(adjusted): 1992 2010 Included observations: 19 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

Y(-1) -0.312927 0.186415 -1.678657 0.1139 D(Y(-1)) 0.407976 0.257346 1.585322 0.1337

C 3092.576 1685.135 1.835210 0.0864 @TREND(1990) 166.7955 93.89589 1.776388 0.0960

R-squared 0.220811 Mean dependent var 594.8547 Adjusted R-squared 0.064973 S.D. dependent var 582.3120 S.E. of regression 563.0771 Akaike info criterion 15.68937 Sum squared resid 4755837. Schwarz criterion 15.88820 Log likelihood -145.0491 F-statistic 1.416926 Durbin-Watson stat 2.023428 Prob(F-statistic) 0.276832

Uji Akar Unit Pada Variabel Investasi (PMDN) tingkat level



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PMDN) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:18 Sample(adjusted): 1992 2010 Included observations: 19 after adjusting endpoints


PMDN(-1) -1.792306 0.308294 -5.813617 0.0000 D(PMDN(-1)) 0.405906 0.194515 2.086762 0.0544

C 474.3691 100.8801 4.702305 0.0003 @TREND(1990) -24.11580 5.704448 -4.227543 0.0007

R-squared 0.755216 Mean dependent var -18.05789 Adjusted R-squared 0.706260 S.D. dependent var 135.9048 S.E. of regression 73.65741 Akaike info criterion 11.62139 Sum squared resid 81381.22 Schwarz criterion 11.82022 Log likelihood -106.4032 F-statistic 15.42621 Durbin-Watson stat 1.572137 Prob(F-statistic) 0.000075

32

Uji Akar Unit Pada Variabel angkatan kerja (AK) tingkat level



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(AK) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:21 Sample(adjusted): 1992 2010 Included observations: 19 after adjusting endpoints


AK(-1) -0.507132 0.224519 -2.258751 0.0392 D(AK(-1)) 0.050686 0.297599 0.170315 0.8670

C 720957.2 317030.6 2.274093 0.0381 @TREND(1990) 14242.05 6387.344 2.229730 0.0415

R-squared 0.273729 Mean dependent var 16365.00 Adjusted R-squared 0.128474 S.D. dependent var 65883.02 S.E. of regression 61505.44 Akaike info criterion 25.07630 Sum squared resid 5.67E+10 Schwarz criterion 25.27513 Log likelihood -234.2249 F-statistic 1.884479 Durbin-Watson stat 1.842704 Prob(F-statistic) 0.175581

Uji Akar Unit Pada Variabel Kurs tingkat level



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURS) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:22 Sample(adjusted): 1992 2010 Included observations: 19 after adjusting endpoints


KURS(-1) -0.294316 0.232916 -1.263614 0.2257 D(KURS(-1)) 0.123953 0.280767 0.441480 0.6652

C 1020.515 712.8035 1.431692 0.1727 @TREND(1990) 116.8116 143.2318 0.815542 0.4275

R-squared 0.136868 Mean dependent var 368.3684 Adjusted R-squared -0.035758 S.D. dependent var 1311.705 S.E. of regression 1334.951 Akaike info criterion 17.41584 Sum squared resid 26731418 Schwarz criterion 17.61467 Log likelihood -161.4505 F-statistic 0.792859 Durbin-Watson stat 1.964168 Prob(F-statistic) 0.516645

33

Uji Derajat Integrasi Pada tingkat 1st Difference ,

variabel Y(PDRB) tingkat 1st Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y,2) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:25 Sample(adjusted): 1993 2010 Included observations: 18 after adjusting endpoints


D(Y(-1)) -0.881370 0.332141 -2.653597 0.0189 D(Y(-1),2) 0.130518 0.265394 0.491788 0.6305

C 294.4795 387.8465 0.759268 0.4603 @TREND(1990) 19.57952 28.67145 0.682893 0.5058


Variabel PMDN 1st Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PMDN,2) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:27 Sample(adjusted): 1993 2010 Included observations: 18 after adjusting endpoints


D(PMDN(-1)) -2.458733 0.257476 -9.549377 0.0000 D(PMDN(-1),2) 0.693368 0.151511 4.576350 0.0004

C -65.24385 46.72473 -1.396345 0.1844 @TREND(1990) 2.627678 3.617271 0.726426 0.4795

R-squared 0.907635 Mean dependent var 11.82222 Adjusted R-squared 0.887843 S.D. dependent var 232.6283 S.E. of regression 77.90691 Akaike info criterion 11.74204 Sum squared resid 84972.82 Schwarz criterion 11.93990 Log likelihood -101.6783 F-statistic 45.85767 Durbin-Watson stat 2.887817 Prob(F-statistic) 0.000000

34

Variabel Angkatan Kerja 1st Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(AK,2) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:32 Sample(adjusted): 1993 2010 Included observations: 18 after adjusting endpoints


D(AK(-1)) -1.879483 0.545093 -3.448001 0.0039 D(AK(-1),2) 0.495671 0.332291 1.491678 0.1580

C -7946.999 40152.57 -0.197920 0.8460 @TREND(1990) 4020.073 3680.669 1.092212 0.2932

R-squared 0.564179 Mean dependent var -8725.833 Adjusted R-squared 0.470788 S.D. dependent var 93825.78 S.E. of regression 68255.37 Akaike info criterion 25.29303 Sum squared resid 6.52E+10 Schwarz criterion 25.49089 Log likelihood -223.6373 F-statistic 6.041085 Durbin-Watson stat 1.541950 Prob(F-statistic) 0.007375

Variabel Kurs 1st Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURS,2) Method: Least Squares Date: 01/04/13 Time: 21:34 Sample(adjusted): 1993 2010 Included observations: 18 after adjusting endpoints


D(KURS(-1)) -1.317734 0.391148 -3.368889 0.0046 D(KURS(-1),2) 0.230351 0.273273 0.842934 0.4134

C 1287.574 847.3713 1.519492 0.1509 @TREND(1990) -65.29253 64.50491 -1.012210 0.3286

R-squared 0.563039 Mean dependent var -26.61111 Adjusted R-squared 0.469405 S.D. dependent var 1922.535 S.E. of regression 1400.413 Akaike info criterion 17.52005 Sum squared resid 27456185 Schwarz criterion 17.71791 Log likelihood -153.6805 F-statistic 6.013161 Durbin-Watson stat 1.904973 Prob(F-statistic) 0.007505

35

Uji Derajat Integrasi Pada tingkat 2nd

Difference ,

Variabel Y tingkat 2nd

Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y,3) Method: Least Squares Date: 01/09/13 Time: 10:18 Sample(adjusted): 1994 2010 Included observations: 17 after adjusting endpoints


D(Y(-1),2) -1.723387 0.426148 -4.044107 0.0014 D(Y(-1),3) 0.310771 0.262759 1.182720 0.2581

C -158.4948 486.2147 -0.325977 0.7496 @TREND(1990) 15.76887 37.57191 0.419698 0.6816


Variabel PMDN 2nd

Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PMDN,3) Method: Least Squares Date: 01/09/13 Time: 10:23 Sample(adjusted): 1994 2010 Included observations: 17 after adjusting endpoints


D(PMDN(-1),2) -2.627175 0.291224 -9.021135 0.0000 D(PMDN(-1),3) 0.731440 0.163925 4.462039 0.0006

C 35.87717 86.60178 0.414278 0.6854 @TREND(1990) -2.346080 6.661758 -0.352171 0.7304

R-squared 0.911344 Mean dependent var -22.27059 Adjusted R-squared 0.890885 S.D. dependent var 404.5328 S.E. of regression 133.6275 Akaike info criterion 12.83031 Sum squared resid 232132.1 Schwarz criterion 13.02636 Log likelihood -105.0577 F-statistic 44.54479 Durbin-Watson stat 2.849015 Prob(F-statistic) 0.000000

36

Variabel AK 2nd

Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(AK,3) Method: Least Squares Date: 01/09/13 Time: 10:24 Sample(adjusted): 1994 2010 Included observations: 17 after adjusting endpoints


D(AK(-1),2) -2.462596 0.477125 -5.161322 0.0002 D(AK(-1),3) 0.650776 0.274575 2.370125 0.0339

C 40011.77 49668.73 0.805573 0.4350 @TREND(1990) -3544.061 3848.046 -0.921003 0.3738

R-squared 0.802079 Mean dependent var -4772.588 Adjusted R-squared 0.756405 S.D. dependent var 155926.4 S.E. of regression 76958.05 Akaike info criterion 25.54223 Sum squared resid 7.70E+10 Schwarz criterion 25.73828 Log likelihood -213.1090 F-statistic 17.56092 Durbin-Watson stat 1.929453 Prob(F-statistic) 0.000074

Variabel KURS 2nd

Difference



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURS,3) Method: Least Squares Date: 01/09/13 Time: 10:25 Sample(adjusted): 1994 2010 Included observations: 17 after adjusting endpoints


D(KURS(-1),2) -2.382059 0.383537 -6.210772 0.0000 D(KURS(-1),3) 0.660691 0.236120 2.798116 0.0151

C 591.6443 995.7699 0.594158 0.5626 @TREND(1990) -52.60870 77.06518 -0.682652 0.5068

R-squared 0.827280 Mean dependent var 68.41176 Adjusted R-squared 0.787422 S.D. dependent var 3346.520 S.E. of regression 1542.954 Akaike info criterion 17.72311 Sum squared resid 30949202 Schwarz criterion 17.91916 Log likelihood -146.6464 F-statistic 20.75545 Durbin-Watson stat 2.173774 Prob(F-statistic) 0.000031

37

Uji Kointegrasi

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/22/13 Time: 23:10 Sample: 1990 2010 Included observations: 21


C -8222.048 5107.022 -1.609950 0.1258 PMDN -7.138216 3.956908 -1.803988 0.0890

AK 0.013979 0.003427 4.079638 0.0008 KURS 0.001515 0.202022 0.007498 0.9941

R-squared 0.807817 Mean dependent var 14640.22 Adjusted R-squared 0.773903 S.D. dependent var 3320.742 S.E. of regression 1579.002 Akaike info criterion 17.73662 Sum squared resid 42385201 Schwarz criterion 17.93557 Log likelihood -182.2345 F-statistic 23.81918 Durbin-Watson stat 0.710005 Prob(F-statistic) 0.000003

Residual (E)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E,3) Method: Least Squares Date: 01/09/13 Time: 10:27 Sample(adjusted): 1994 2010 Included observations: 17 after adjusting endpoints


D(E(-1),2) -1.837310 0.351328 -5.229615 0.0001 D(E(-1),3) 0.467398 0.215364 2.170276 0.0465

R-squared 0.737106 Mean dependent var -84.30480 Adjusted R-squared 0.719579 S.D. dependent var 2361.492 S.E. of regression 1250.522 Akaike info criterion 17.21064 Sum squared resid 23457080 Schwarz criterion 17.30867 Log likelihood -144.2904 Durbin-Watson stat 1.806610

38

Error Correction Model

Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 01/22/13 Time: 11:11 Sample(adjusted): 1994 2010 Included observations: 17 after adjusting endpoints


C 1170.955 428.6237 2.731896 0.0718 DPMDN -0.572573 4.396254 -0.130241 0.9046

DPMDN(-1) 2.515950 6.307697 0.398870 0.7167 DPMDN(-2) 1.129587 5.984314 0.188758 0.8623 DPMDN(-3) 3.779539 4.317331 0.875434 0.4458

DAK -0.000699 0.006258 -0.111700 0.9181 DAK(-1) -0.001660 0.004402 -0.377196 0.7311 DAK(-2) -0.002607 0.005100 -0.511215 0.6444 DAK(-3) -0.005629 0.007000 -0.804146 0.4801 DKURS -0.074882 0.424638 -0.176343 0.8713

DKURS(-1) -0.206659 0.211868 -0.975415 0.4013 DKURS(-2) -0.054044 0.182950 -0.295404 0.7870 DKURS(-3) -0.083316 0.230732 -0.361095 0.7420

E(-1) -0.375554 0.476099 -0.788815 0.4878

R-squared 0.807360 Mean dependent var 585.8700 Adjusted R-squared -0.027411 S.D. dependent var 616.9732 S.E. of regression 625.3719 Akaike info criterion 15.62703 Sum squared resid 1173270. Schwarz criterion 16.31320 Log likelihood -118.8297 F-statistic 0.967164 Durbin-Watson stat 1.467129 Prob(F-statistic) 0.590077



C 1191.823 345.2616 3.451942 0.0260 DPMDN(-1) 3.168922 3.324237 0.953278 0.3944 DPMDN(-2) 1.783847 2.824468 0.631569 0.5620 DPMDN(-3) 4.010617 3.418229 1.173303 0.3058

DAK -0.000732 0.005430 -0.134834 0.8993 DAK(-1) -0.001584 0.003789 -0.418104 0.6973 DAK(-2) -0.002899 0.003980 -0.728438 0.5067 DAK(-3) -0.005585 0.006072 -0.919799 0.4097 DKURS -0.075814 0.368734 -0.205606 0.8471


E(-1) -0.361937 0.403384 -0.897250 0.4203


39




DAK -0.001648 0.002791 -0.590423 0.5806 DAK(-1) -0.001852 0.003199 -0.579015 0.5877 DAK(-2) -0.003015 0.003543 -0.850939 0.4337 DAK(-3) -0.005338 0.005352 -0.997457 0.3643


E(-1) -0.432390 0.191379 -2.259337 0.0734





DAK -0.001636 0.002568 -0.637209 0.5475 DAK(-1) -0.001987 0.002910 -0.682959 0.5201 DAK(-2) -0.003353 0.003064 -1.094327 0.3158 DAK(-3) -0.006190 0.004057 -1.525904 0.1779

DKURS(-1) -0.182563 0.111530 -1.636897 0.1528 DKURS(-3) -0.104769 0.111387 -0.940585 0.3832

E(-1) -0.454840 0.159979 -2.843119 0.0294


40




DAK(-1) -0.001893 0.002780 -0.680833 0.5179 DAK(-2) -0.002659 0.002740 -0.970508 0.3641 DAK(-3) -0.006840 0.003756 -1.820839 0.1114

DKURS(-1) -0.211937 0.097154 -2.181464 0.0655 DKURS(-3) -0.095578 0.105660 -0.904586 0.3957

E(-1) -0.428431 0.147817 -2.898393 0.0230





DAK(-2) -0.002097 0.002523 -0.831018 0.4301 DAK(-3) -0.006378 0.003569 -1.787231 0.1117

DKURS(-1) -0.227331 0.091263 -2.490952 0.0375 DKURS(-3) -0.118482 0.096745 -1.224688 0.2555

E(-1) -0.386927 0.130068 -2.974810 0.0177


41




DAK(-3) -0.005696 0.003413 -1.668948 0.1295 DKURS(-1) -0.230403 0.089607 -2.571271 0.0301 DKURS(-3) -0.094341 0.090680 -1.040371 0.3253

E(-1) -0.325739 0.105361 -3.091649 0.0129


Hasil Akhir ECM Terbaik




DAK(-3) -0.005566 0.003424 -1.625306 0.1352 DKURS(-1) -0.216619 0.088986 -2.434301 0.0352

E(-1) -0.296772 0.102033 -2.908588 0.0156


Makalah ekonometrika -ECM

Economy & Finance

Transcript of Makalah ekonometrika -ECM