BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Analisis Data
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Untuk menentukan data berdistribusi normal atau tidak, digunakan kriteria sebagai berikut, Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05, berarti data dan residu berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05, berarti data dan residu tidak berdistribusi normal. Penelitian ini menggunakan Statistical Package for Social Sciences (SPSS 22.00), yaitu dengan menggunakan
rumus Kolmogorov Smirnov. Output pengujian normalitas dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel IV.2
Hasil Pengujian Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 30
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation 1605.17333727
Most Extreme Differences Absolute .119
Positive .085
Negative -.119
Kolmogorov-Smirnov Z .652
Asymp. Sig. (2-tailed) .789
a. Test distribution is Normal.
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016
Berdasarkan output di atas, diketahui bahwa nilai Asymp.sig.(2-tailed) adalah 0,789. Dapat dikatakan bahwa nilai Asymp.sig. (2-Asymp.sig.(2-tailed) lebih besar dari nilai signifikansi (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa data dan residu berdistribusi normal.
b. Uji Linieritas
Uji Linieritas digunakan untuk mengetahui apakah antara variabel bebas dan terikat mempunyai hubungan linier atau tidak. Hasil pengujian linieritas dapat dilihat pada output di bawah ini:
Tabel IV.3 Uji Linieritas
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 395009132.029 5 79001826.406 25.375 .000a
Residual 74720861.838 24 3113369.243
Total 469729993.867 29
a. Predictors: (Constant), Rasio_Ekspor_Terhadap_Impor, Neraca_Pembayaran, Inflasi, Cadangan_Devisa, Suku_Bunga
b. Dependent Variable: Kurs
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016
Berdasarkan output di atas, diperoleh F hitung sebesar 25,375 dengan probabilitas sebesar 0,000. Hasil F hitung tersebut kemudian dibandingkan dengan F tabel dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05, sehingga diperoleh F tabel sebesar 2,62. Jadi, F hitung (25,375) > F tabel (2,62) sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel cadangan devisa, suku bunga, inflasi, neraca pembayaran, dan rasio ekspor terhadap impor memiliki hubungan yang linier dengan variabel kurs rupiah.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Pengujian Multikolinieritas menggunakan program SPSS dengan menggunakan analisa collinearity statistics. Berdasarkan hasil analisis yang digunakan, jika nilai variance inflation factor (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance mendekati 1, maka model dapat dikatakan terbebas dari
multikolinieritas. Hasil pengujian multikolinieritas dapat dilihat pada output di bawah ini:
Tabel IV.4
Hasil Pengujian Multikolinieritas
Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) Cadangan_Devisa .382 2.618 Suku_Bunga .161 6.228 Inflasi .230 4.344 Neraca_Pembayaran .764 1.309 Rasio_Ekspor_Terhadap_Impor .788 1.269
a. Dependent Variable: Kurs
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016
Berdasarkan hasil collinearity statistics di atas, terlihat bahwa variabel cadangan devisa (X1) memiliki nilai tolerance sebesar 0,382 dan nilai variance inflation factor (VIF) sebesar 2,618. Karena nilai VIF untuk variabel cadangan devisa di bawah 10 dan nilai tolerancemendekati angka 1, maka dapat disimpulkan bahwa variabel cadangan devisa tidak mempunyai persoalan dengan variabel bebas lainnya atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinieritas.
Untuk variabel suku bunga (X2), terlihat bahwa nilai tolerance
sebesar 0,161 dan nilai variance inflation factor(VIF) sebesar 6,228. Karena nilai VIF untuk variabel suku bunga tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance
mendekati angka 1, maka dapat disimpulkan bahwa variabel suku bunga tidak mempunyai persoalan dengan variabel bebas lainnya atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinieritas.
Variabel inflasi (X3) memiliki nilai tolerance sebesar 0,230 dan nilai variance inflation factor (VIF) sebesar 4,344. Karena nilai VIF untuk variabel inflasi tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance mendekati angka 1, maka dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi tidak mempunyai persoalan dengan variabel bebas lainnya atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinieritas.
Variabel neraca pembayaran (X4) memiliki nilai tolerance sebesar 0,764 dan nilai variance inflation factor (VIF) sebesar 1,309. Karena nilai VIF untuk variabel neraca pembayaran tidak lebih dari 10 dan nilai
tolerance mendekati angka 1, maka dapat disimpulkan bahwa variabel neraca pembayaran tidak mempunyai persoalan dengan variabel bebas lainnya atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinieritas.
Selanjutnya untuk variabel rasio ekspor terhadap impor (X5) memiliki nilai tolerance sebesar 0,788 dan nilai variance inflation factor
(VIF) sebesar 1,269. Karena nilai VIF untuk variabel rasio ekspor terhadap impor tidak lebih dari 10 dan nilai tolerancemendekati angka 1 , maka dapat disimpulkan bahwa variabel rasio ekspor terhadap impor tidak mempunyai persoalan dengan variabel bebas lainnya atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinieritas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas, digunakan Uji Glejser dengan cara meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan nilai absolutnya > 0,05, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil output untuk pengujian heteroskedastisitas sebagai berikut:
Tabel IV.5
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1802.719 1222.120 1.475 .153 Cadangan_Devisa .003 .007 .152 .508 .616 Suku_Bunga -58.451 58.193 -.463 -1.004 .325 Inflasi 14.780 24.485 .232 .604 .552 Neraca_Pembayaran -.048 .024 -.413 -1.953 .063 Rasio_Ekspor_Terhadap_Impor 147.636 587.408 .052 .251 .804
a. Dependent Variable: ABS
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016
Berdasarkan output di atas, terlihat bahwa nilai signifikansi dari variabel cadangan devisa sebesar 0,616. Nilai signifikansi dari variabel suku bunga sebesar 0,325. Nilai signifikansi dari variabel inflasi sebesar 0,552. Nilai signifikansi dari
variabel neraca pembayaran sebesar 0,063 dan nilai signifikansi dari variabel rasio ekspor terhadap impor sebesar 0,804. Kelima variabel di atas memiliki nilai signifikansi di atas 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Uji statistik yang digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah Run Test, dengan kriteria: jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) di atas 0,05, maka tidak terdapat masalah autokorelasi. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada output di bawah ini:
Tabel IV.6
Hasil Uji Autokorelasi
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016 Runs Test
Unstandardized Residual
Test Valuea 291.06612
Cases < Test Value 15
Cases >= Test Value 15
Total Cases 30
Number of Runs 12
Z -1.301
Asymp. Sig. (2-tailed) .193
Berdasarkan output di atas, terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,193 dan lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak mengalami masalah autokorelasi.
3. Pengujian Hipotesis a. Uji Hipotesis Simultan
Uji hipotesis simultan digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel dependen. Selain itu, juga digunakan untuk mengetahui ketepatan model regresi yang dipilih. Hasil pengujian hipotesis simultan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel IV.7
Pengujian Hipotesis Simultan
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 395009132.029 5 79001826.406 25.375 .000a
Residual 74720861.838 24 3113369.243
Total 469729993.867 29
a. Predictors: (Constant), Rasio_Ekspor_Terhadap_Impor, Neraca_Pembayaran, Inflasi, Cadangan_Devisa, Suku_Bunga
b. Dependent Variable: Kurs
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016
Berdasarkan hasil output di atas, diperoleh nilai Fhitung sebesar 25,375 dengan Ftabel sebesar 2,62. Berdasarkan kriteria pengujian hipotesis, apabila Fhitung lebih kecil daripada Ftabel, maka H0diterima dan Haditolak. Sebaliknya, jika Fhitung
lebih besar daripada Ftabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima. Dari hasil pengujian hipotesis di atas, diperoleh nilai Fhitunglebih besar daripada Ftabel(25,375 > 2,62), maka H0 ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa cadangan devisa, suku bunga, inflasi, neraca pembayaran, dan rasio ekspor terhadap impor secara bersama-sama dapat menjadi prediktor kurs rupiah. Dengan kata lain, model regresi yang digunakan dalam penelitian ini sudah tepat.
b. Uji Hipotesis Parsial
Uji hipotesis parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil pengujian hipotesis parsial dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel IV.8
Hasil Regresi Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -4114.804 2599.783 -1.583 .127 Cadangan_Devisa .102 .015 .920 6.984 .000 Suku_Bunga -168.683 123.793 -.277 -1.363 .186 Inflasi 79.933 52.085 .260 1.535 .138 Neraca_Pembayaran -.117 .052 -.210 -2.256 .033 Rasio_Ekspor_Terhadap_Impor 6182.456 1249.578 .454 4.948 .000 a. Dependent Variable: Kurs
Karakteristik data kurs rupiah dalam penelitian ini menunjukkan situasi terdepresiasi justru ketika angkanya semakin meningkat dan sebaliknya, data kurs rupiah terapresiasi ketika angkanya menurun. Oleh karena itu, hasil output dari model regresi berganda dituliskan dalam posisi tanda yang dibalik. Dengan demikian, hasil persamaan regresi berganda dalam penelitian ini adalah sebagai berkut:
Keterangan: Y = Kurs Rupiah X1= Cadangan Devisa X4= Neraca Pembayaran
X5= Rasio Ekspor Terhadap Impor
Adapun penjelasan hasil regresi dari masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
1. Cadangan Devisa
Pengujian Hipotesis dalam variabel cadangan devisa adalah sebagai berikut: H0 : Cadangan devisa tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah
periode 1986-2015.
Ha: Cadangan devisa berpengaruh positif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Cadangan devisa memiliki koefisien beta sebesar -0,102, artinya jika cadangan devisa naik satu satuan, maka nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat akan terdepresiasi sebesar 0,102 satuan. Artinya, nilai rupiah melemah.
Untuk mengetahui apakah variabel cadangan devisa berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah, dapat dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi variabel cadangan devisa dengan taraf signifikansi 5% (0,05). Nilai signifikansi variabel cadangan devisa sebesar 0,000, berada di bawah 0.05. Karena Sig. < 0,05 (0,000 < 0,05), maka H0 ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa cadangan devisa berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
2. Suku Bunga
Pengujian Hipotesis dalam variabel suku bunga adalah sebagai berikut:
H0 : Suku bunga tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Ha : Suku bunga berpengaruh positif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Pada kolom signifikansi menunjukkan bahwa suku bunga memiliki nilai signifikansi 0,186 dan berada di atas 0,05. Karena Sig. > 0,05 (0,186 > 0,05), maka H0 diterima dan Ha ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa suku bunga tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
3. Inflasi
Pengujian Hipotesis dalam variabel inflasi adalah sebagai berikut:
H0 : Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Ha : Inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Pada kolom signifikansi menunjukkan bahwa inflasi memiliki nilai signifikansi 0,138 dan berada di atas 0,05. Karena Sig. > 0,05 (0,138 > 0,05), maka H0 diterima dan Ha ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015. 4. Neraca Pembayaran
Pengujian Hipotesis dalam variabel neraca pembayaran adalah sebagai berikut:
H0 : Neraca pembayaran tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Ha : Neraca pembayaran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Neraca pembayaran memiliki koefisien beta sebesar 0,117, artinya jika neraca pembayaran naik satu satuan, maka nilai tukar rupiah akan terapresiasi sebesar 0,117 satuan. Artinya, nilai rupiah menguat.
Pada kolom signifikansi menunjukkan bahwa neraca pembayaran memiliki nilai signifikansi 0,033 dan berada di bawah 0,05. Karena Sig. < 0,05 (0,033 < 0,05), maka H0ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa neraca pembayaran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
5. Rasio Ekspor Terhadap Impor
H0 : Rasio ekspor terhadap impor tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Ha : Rasio ekspor terhadap impor berpengaruh positif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
Rasio ekspor terhadap impor memiliki koefisien beta sebesar -6182,456, artinya jika rasio ekspor terhadap impor naik satu satuan, maka nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat akan terdepresiasi sebesar 6182,456 satuan. Artinya, nilai rupiah melemah.
Pada kolom signifikansi menunjukkan bahwa rasio ekspor terhadap impor memiliki nilai signifikansi 0,000 dan berada di bawah 0,05. Karena Sig. < 0,05 (0,000 < 0,05), maka H0ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa rasio ekspor terhadap impor berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kurs rupiah periode 1986-2015.
c. Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Hasil pengujian koefisien determinasi dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel IV.9
Hasil Pengujian Koefisien Determinasi
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .917a .841 .808 1764.474
a. Predictors: (Constant), Rasio_Ekspor_Terhadap_Impor, Neraca_Pembayaran, Inflasi, Cadangan_Devisa, Suku_Bunga
Sumber : data BI dan BPS, diolah 2016
Hasil perhitungan koefisien determinasi dengan menggunakan SPSS menunjukkan bahwa nilai R square sebesar 0,841. Hal ini berarti bahwa cadangan devisa, suku bunga, inflasi, neraca pembayaran, dan rasio ekspor terhadap impor secara bersama-sama memiliki pengaruh sebesar 84,1% terhadap kurs rupiah periode 1986-2015. Sedangkan sisanya 15,9% dijelaskan oleh variabel lain, misalnya jumlah uang beredar dan pendapatan nasional.