Gambar 8 Pengaruh variabel – variabel yang signifikan terhadap harga emas
16
Pada Gambar 8, harga emas (HE) periode lalu berpengaruh positif terhadap HE
periode kini. Hal ini menunjukan bahwa HE masa lalu memiliki tren yang sama dan dapat dijadikan alat prediksi HE yang akan datang. Selain itu, HE juga berpengaruh positif terhadap harga minyak (HM) karena grafik kenaikannya sejalan beriringan. Hal ini terjadi karena pada saat HM melambung, harga barang
– barang lain termasuk HE pun akan ikut melambung. Pada grafik juga
ditunjukkan bahwa kurs dollar (KD) dalam rupiah memiliki pengaruh positif pada
HE. Artinya, jika KD melemah, HE akan melambung tinggi dan jika KD menguat,
HE akan menurun. Kestabilan KD mempengaruhi kestabilan HE karena HE
ditetapkan dalam kurs USD. Permintaan emas (PE) berpengaruh negatif terhadap
HE karena adanya kenaikan HE. Hal ini sesuai dengan hukum ekonomi yaitu
ketika HE naik menyebabkan penurunan PE dikarenakan konsumen akan memilih
barang substitusi lainnya atau mengkonsumsi barang dengan jumlah yang lebih kecil. Terlihat pula bahwa suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) menurun dari tahun 2000-2013. SBI juga berpengaruh negatif terhadap HE. Kenaikan SBI
membuat banyak investor lebih senang menyimpan uang di bank atau penurunan
SBI membuat banyak investor membuka usaha baru karena kecilnya bunga
pinjaman modal, termasuk juga untuk berinvestasi emas. Hal ini meningkatkan
PE yang serta merta menaikkan HE. Keseragaman fluktuasi tingkat inflasi (INF) jelas menunjukkan pengaruh positif terhadap HE ketika INF meningkat, harga –
harga barang secara umum ikut meningkat termasuk pada HE.
Interpretasi Hasil Penelitian
Hasil persamaan vektor autoregresi yang dihasilkan dari pengolahan Software Minitab 14 adalah sebagai berikut :
Tabel 4 Hasil persamaan vektor autoregresi
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 98.684 46.478 2,12 0,041 HE t-1 0,75414 0,07638 9,87 0,000 HM t-1 -8,998 3,958 -2,27 0,030 HM t-2 22.677 5,899 3,84 0,001 HM t-3 -14,035 4,268 -3,29 0,002 HE t-4 0,6076 0,1178 5,16 0,000 PE t-6 -117,60 21,51 -5,47 0,000 HE t-6 -0,3622 0,1062 -3,41 0,002 INF t-7 -351.537 133.474 -2,63 0,013 SBIt-9 -427.774 107.005 -4,00 0,000 INF t-9 319.121 129.595 2,46 0,019 PE t-9 -49,27 22,12 -2,23 0,033 KD t-10 11,389 3,412 3,34 0,002
Sumber : Hasil Olahan
Dari hasil olah data yang telah disebutkan, diperoleh model regresi sebagai berikut:
HE t = 98.684 + 0,754 HE t-1– 9,00 HM t-1 + 22,7 HM t-2– 14,0 HM t-3
+ 0,608 HE t-4 - 118 PE t-6– 0,362 HE t-6– 351.537 INF t-7
17
Interpretasi model regresi yang menerangkan persamaan diatas yaitu :
1. Konstanta = 98.684
Artinya apabila suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), inflasi (INF), harga minyak (HM), kurs dollar (KD), dan permintaan emas (PE) bernilai 0, maka HE akan bernilai Rp 98.684,-.
2. Koefisien b1 (HE t-1) = 0,75414
Peningkatan 1% nilai HE pada lag t-1 menyebabkan kenaikan HE sebesar
Rp 0,75414,-.
3. Koefisien b2 (HM t-1) = - 9.00
Peningkatan 1% nilai HM pada lag t-1 menyebabkan penurunan HE
sebesar Rp 9,-.
4. Koefisien b3 (HM t-2) = + 22,7
Peningkatan 1% nilai HM pada lag t-2 menyebabkan kenaikan HE sebesar
Rp 22,7,-.
5. Koefisien b4 (HM t-3) = - 14,0
Peningkatan 1% nilai HM pada lag t-3 menyebabkan penurunan HE
sebesar Rp 14,-.
6. Koefisien b5 (HE t-4) = 0,608
Peningkatan 1% nilai HE pada lag t-4, menyebabkan kenaikan HE sebesar Rp 0,608,-.
7. Koefisien b6 (PE t-6) = - 118
Peningkatan 1% nilai PE pada lag t-6, menyebabkan penurunan HE
sebesar Rp 118,-.
8. Koefisien b7 (HE t-6) = - 0.362
Peningkatan 1% nilai HE pada lag t-6, menyebabkan penurunan HE
sebesar Rp 0,326.
9. Koefisien b8 (INF t-7) = - 351.537
Peningkatan 1% nilai INF pada lag t-7, menyebabkan penurunan HE
sebesar Rp 351.537,-.
10.Koefisien b9 (SBIt-9) = - 427.774
Peningkatan 1 % nilai SBI pada lag t-9, menyebabkan penurunan HE
sebesar Rp 427.774.
11.Koefisien b10 (INF t-9) = 319.121
Peningkatan 1% nilai INF pada lag t-9, menyebabkan kenaikan HE
sebesar Rp 319.121.
12.Koefisien b 11 (PE t-9) = - 49,3
Kenaikan 1% nilai PE pada lag t-9, menyebabkan penurunan HE Rp 49,3. 13.Koefisien b 12 (KD t-10) = 11,4
Peningkatan 1% nilai KD pada lag t-10, menyebabkan kenaikan HE
sebesar Rp 11,4,-.
Semua interpretasi itu mengasumsikan variabel independen lainnya tetap.
Hasil Peramalan
Model hasil vektor autoregresi dapat meramalkan harga emas. Berikut ini adalah hasil peramalan pada kuartal pertama 2012 sampai kuartal pertama tahun 2014 :
18
Tabel 5 Perbandingan harga emas aktual dengan harga emas prediksi (Rp/gram)
Waktu Harga Emas Aktual Harga Emas Prediksi Error Persentase Error Q1 2012 540606 536698.3412 3907.659 0.722829343 Q2 2012 526595 531587.1471 4992.15 0.948005032 Q3 2012 553174 541892.4235 11281.58 2.039426383 Q4 2012 583790 575335.4667 8454.533 1.44821482 Q1 2013 557277 563410.7026 6133.7 1.100655975 Q2 2013 487994 517389.2121 29395.2 6.023683099 Q3 2013 497334 497575.5443 241.544 0.048567824 Q4 2013 523646 515970.7773 7675.223 1.465727362 Q1 2014 539321.3 545279.3949 5958.09 1.104739401
Sumber : Hasil Olahan
Tabel diatas menunjukan bahwa tingkat kesalahan yang dihasilkan dari hasil prediksi berkisar antara 0 % sampai 6 %. Rata – rata tingkat kesalahan yang terjadi berada diantara 0% sampai 1 % dengan pencilan yang ditemukan yaitu 2 % dan 6 %.
Pengujian Simultan
Hipotesis untuk pengujian simultan adalah:
H01 : Diduga bahwa suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), inflasi (INF), harga minyak (HM), kurs dollar (KD), dan permintaan emas (PE) pada lag tertentu secara bersama – sama tidak mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap harga emas (HE) di Indonesia.
H11 : Diduga bahwa SBI, INF, HM, KD, dan PE pada lag tertentu secara
bersama – sama mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di
Indonesia.
Pengujian ini dilakukan terhadap hipotesis H1 untuk melihat besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Setelah pengolahan data menggunakan Software Minitab 14 diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 6 Hasil uji f Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 12 1.12932E+12 94.109.659.302 521.08 0.000
Residual Error 33 5.959.998.937 180.606.028
Total 45 1.13528E+12 Sumber : Hasil Olahan
Dengan nilai alpha sebesar 5%, nilai signifikan H1 akan dibandingkan dengan nilai alpha. Nilai signifikan H1 adalah 0,000 yang berada jauh dibawah 0,05 (0,000 < 0,05) dan nilai F hitung adalah 521,08 yang berada jauh diatas nilai F tabel 2,05004 (521,08>2,05004). Maka, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti variabel – variabel independen HE pada lag t-1, HM
19
pada lag t-2, PE pada lagt-6, HM pada lagt-1, SBI pada lagt-9, KD pada lag t-10, HE pada lagt-4, INF pada lag t-9, HE pada lag t-6, INF pada lag t-7, PE pada lag t-9, dan HM pada lag t-3 secara bersama – sama berpengaruh secara signifikan terhadap harga emas.
Pengujian Parsial
Pengujian ini menentukan signifikansi nilai koefisien regresi terhadap variabel terikat. Nilai signifikansi dan nilai t yang terdapat pada Tabel 4 akan dibandingkan untuk menguji hipotesis yang menjadi dugaan dalam penelitian.
Dengan menggunakan software Minitab 14 dalam proses penghitungannya,
pengujian dilakukan untuk mengetahui besaran pengaruh setiap variabel terhadap harga emas selama periode Januari 2000 - Desember 2013 secara triwulan di Indonesia. Terdapat beberapa hipotesis yang menggunakan uji t, yaitu:
H02 : Diduga bahwa SBI pada lag tertentu secara parsial tidak berpengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
H12 : Diduga bahwa SBI pada lag tertentu secara parsial mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) terhadap harga emas (HE). Penghitungan menunjukkan nilai yang signifikan pada SBI pada lag t-9 yaitu sebesar 0,000 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah -4,00 yang berada jauh dibawah nilai t tabel -2,034515 (-4,00<-2,034514). Maka, dapat disimpulkan bahwa H02 ditolak dan H12 diterima. Artinya, SBI secara parsial berpengaruh negatif terhadap HE.
H03 : Diduga bahwa INF pada lag tertentu secara parsial tidak mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
H13 : Diduga bahwa INF pada lag tertentu secara parsial mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh inflasi (INF) terhadap HE. Penghitungan menghasilkan nilai signifikan INF pada lag t-7 yaitu sebesar 0,013 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah -2,63 yang berada jauh dibawah nilai t tabel -2,034515 (--2,63<-2,034514) serta diperoleh nilai signifikan INF pada lag t-9 yaitu sebesar 0,019 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah 2,46 yang berada diatas nilai t tabel 2,034515 (2,46>2,034514). Maka, dapat disimpulkan bahwa
H03 ditolak dan H13 diterima. Artinya, INF secara parsial berpengaruh
positif/negatif yang signifikan terhadap HE pada lag tertentu.
H04 : Diduga bahwa HM pada lag tertentu secara parsial tidak mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
H14 : Diduga bahwa HM pada lag tertentu secara parsial mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh harga minyak (HM) terhadap
HE. Penghitungan menunjukkan nilai signifikan HM pada lag t-1 yaitu sebesar 0,030 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah -2,27 yang berada jauh dibawah nilai t tabel -2,034515 (-2,27<-2,034514) serta diperoleh nilai signifikan HM pada lag t-2 yaitu sebesar 0,001 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah 3,84 yang berada jauh diatas nilai t tabel 2,034515 (3,84>2,034514) dan juga diperoleh nilai
20
signifikan HM pada lag t-3 yaitu sebesar 0,002 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah -3,29 yang berada jauh dibawah nilai t tabel -2,034515 (-3,29<-2,034514). Maka, dapat disimpulkan bahwa H04 ditolak dan H14 diterima. Artinya, HM secara parsial berpengaruh positif/negatif yang signifikan terhadap HE pada lag tertentu.
H05 : Diduga bahwa KD pada lag tertentu secara parsial tidak mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
H15 : Diduga bahwa KD pada lag tertentu secara parsial mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh kurs dollar (KD) terhadap HE. Penghitungan menunjukkan nilai yang signifikan pada KD pada lag t-10 yaitu sebesar 0,002 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah 3,34 yang berada jauh di atas nilai t tabel 2,034515 (3,34>2,034514). Maka, dapat disimpulkan bahwa H05 ditolak dan H15 diterima. Artinya, KD dalam rupiah secara parsial berpengaruh positif yang signifikan terhadap HE.
H06 : Diduga bahwa PE pada lag tertentu secara parsial tidak mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
H16 : Diduga bahwa PE pada lag tertentu secara parsial mempunyai pengaruh positif/negatif terhadap HE di Indonesia.
Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh permintaan emas (PE) terhadap
HE. Penghitungan menunjukkan nilai signifikan PE pada lag t-6 yaitu sebesar 0,000 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah -5,47 yang berada jauh dibawah nilai t tabel -2,034515 (-5,47<-2,034514) serta diperoleh nilai signifikan PE pada lag t-9 yaitu sebesar 0,033 yang nilainya lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 0,05 dan nilai t hitung adalah -2,23 yang berada dibawah nilai t tabel -2,034515 (-2,23<-2,034514). Maka, dapat disimpulkan bahwa H06 ditolak dan H16 diterima. Artinya, PE secara parsial berpengaruh negatif terhadap HE.
Koefisien Determinasi (R2) dan Adjusted R2
Setelah data diolah menggunakan Software Minitab 14, muncullah hasil R2 yang memunculkan besaran variasi dari variabel – variabel independen dengan hasil sebagai berikut :
R-Sq = 99.5% R-Sq(adj) = 99.3%
Hasil dari kolom R2 menunjukan bahwa sebesar 0,995 atau 99,5 % variasi
harga emasdipengaruhi oleh variabel signifikan yang berada dalam model regresi
ini. Sebesar 0,5 % lainnya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diikutsertakan dalam model regresi. Hal ini menunjukkan tingginya kemampuan model dalam
menerangkan variabel dependen yaitu harga emas (HE). Namun, hasil
penggunaan koefisien determinasi (R2) memiliki kelemahan mendasar, yaitu jika satu variabel ditambahkan ke dalam model, R2 akan meningkat tanpa melihat signifikansi pengaruh variabel tersebut. Maka penggunaan adjusted R2 disarankan untuk evaluasi karena adjusted R2 akan menurun atau meningkat tergantung signifikansi variabel yang ditambahkan.
21
Hasil adjusted R2 yang didapat dari olah data dengan program Software Minitab 14 yaitu sebesar 0,993. Artinya, sebesar 99,3 % variasi HE dipengaruhi oleh variabel independen dalam model regresi ini, sedangkan 0,7 % lainnya dipengaruhi oleh variabel yang tidak diikutsertakan dalam model regresi. Variabel lain tersebut bisa berupa sosial, budaya, politik, dan keamanan.