BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Ekonomi
Pada obligasi konvensional, salah satu faktor yang mempengaruhi pergerakan tingkat yield di pasar sekunder yaitu kondisi makro ekonomi.
Kondisi makro ekonomi memiliki pengaruh terhadap permintaan dan penawaran obligasi konvensional di pasar sekunder. Dimana kekuatan permintaan dan penawaran tersebut yang menentukan perubahan tingkat harga pasaran obligasi. Perubahan tingkat harga inilah yang mengakibatkan perubahan tingkat yield pada obligasi tersebut. Pada sukuk negara ritel, perubahan tingkat yield-nya seharusnya juga dipengaruhi oleh faktor-faktor yang mempengaruhi yield obligasi konvensional. Sukuk negara ritel dibangun berdasarkan akad ijarah. Dimana, menurut Naifar dan Mseddi (2013:243) sukuk dengan akad ijarah dapat diperdagangkan di pasar sekunder dengan harga yang ditentukan oleh kekuatan permintaan dan penawaran.
Pada obligasi konvensional, tingkat bunga merupakan variabel makro ekonomi yang paling mempengaruhi kinerja obligasi. Tingkat bunga merupakan salah satu risiko dalam berinvestasi obligasi. Perubahan tingkat bunga selalu berdampak pada perubahan harga suatu obligasi. Dimana perubahan harga tersebut akan menyebabkan perubahan pada yield obligasi.
Dalam penelitian Kurita (2016), Hsing (2015), Poghosyan (2014) dan Lumbantobing (2014) pun membuktikan bahwa tingkat bunga memiliki pengaruh positif terhadap pergerakan yield obligasi.
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa tingkat bunga terbukti berpengaruh juga terhadap pergerakan yield sukuk negara ritel. Berdasarkan uji IRF, respon yield to maturity sukuk negara ritel seri SR-005 terhadap guncangan (shock) pada BI Rate berfluktuasi antara memberi respon positif dan respon negatif. Tetapi diantara keduanya, respon positif yang terlihat lebih besar dibandingkan oleh respon negatif. Hal ini berarti kenaikan pada BI Rate cenderung menyebabkan kenaikan tingkat yield sukuk negara ritel. Kenaikan BI Rate menyebabkan tingkat bunga secara umum naik salah satunya yaitu bunga deposito. Ketika bunga deposito menjadi tinggi, investor lebih memilih menginvestasikan dananya pada deposito daripada sukuk negara ritel.
Permintaan sukuk negara ritel menjadi turun sehingga mendorong turunnya harga sukuk tersebut. Dimana turunnya harga sukuk negara ritel akan menyebabkan naiknya tingkat yield pada sukuk tersebut.
Selain tingkat bunga, inflasi juga memiliki pengaruh terhadap nilai obligasi konvensional. Inflasi merupakan salah satu risiko dalam berinvestasi obligasi konvensional. Inflasi dapat mengurangi pendapatan riil yang diterima dari pembayaran bunga obligasi konvensional yang sifatnya tetap. Maka ketika inflasi tinggi, obligasi konvensional menjadi kurang diminati investor sehingga harga obligasi tersebut menjadi turun dan yield obligasi tersebut meningkat. Dengan demikian, inflasi memiliki pengaruh positif terhadap yield obligasi seperti yang dikemukakan dalam penelitian Hsing (2015) dan Chionis dkk, (2014).
Dalam penelitian ini, ditemukan juga bahwa inflasi terbukti berpengaruh terhadap yield sukuk negara ritel. Berdasarkan uji IRF, guncangan (shock) pada inflasi direspon secara berfluktuatif diantara respon positif dan negatif oleh tingkat yield to maturity sukuk negara ritel seri SR-005. Tapi diantara keduanya, respon positif yang terlihat lebih besar daripada respon negatif. Hal ini berarti bahwa kenaikan inflasi cenderung membuat tingkat yield sukuk negara ritel menjadi naik. Jika dalam obligasi konvensional inflasi mempengaruhi pendapatan riil dari bunga obligasi tersebut, maka dalam sukuk yang terpengaruh oleh inflasi adalah imbal hasil sukuk tersebut. Imbal hasil sukuk dengan obligasi konvensional memiliki suatu kesamaan yaitu keduanya termasuk dalam jenis pendapatan yang bersifat tetap. Sehingga, karena sifatnya yang tetap ini maka imbal hasil sukuk tidak dapat melakukan penyesuaian atas perubahan inflasi. Hal inilah yang membuat pendapatan yang diterima investor dari imbal hasil secara riil berkurang akibat tergerus oleh inflasi. Akibatnya, ketika inflasi sedang tinggi investor lebih memilih instrumen investasi lain yang menawarkan tingkat pendapatan lebih tinggi. Permintaan sukuk negara ritel menjadi turun dan mendorong penurunan harga serta peningkatan yield. Hasil ini didukung oleh penelitian Pratiwi (2014) yang menyatakan bahwa tingkat inflasi berpengaruh secara positif terhadap tingkat sewa sukuk korporasi dengan skema ijarah.
Selanjutnya, variabel makro ekonomi yang mempengaruhi yield obligasi adalah pasar saham. Hubungan antara pasar saham dengan yield obligasi konvensional bisa bersifat negatif maupun positif. Menurut penelitian
Kim dan Francis (2005), hampir disemua negara G-7 harga saham menunjukkan pengaruh negatif terhadap yield obligasi, kecuali Jepang yang justru menimbulkan pengaruh positif. Dalam konteks investasi syariah, hubungan antara saham syariah dengan sukuk juga bisa bersifat positif dan negatif. Menurut penelitian Aloui dkk. (2015), saham syariah dan sukuk menunjukkan hubungan yang negatif ketika indeks kedua instrumen dalam periode turbulensi (volatilitas tinggi dan return negatif). Kemudian, saham syariah dan sukuk akan menunjukkan hubungan yang positif ketika indeks kedua instrumen tersebut dalam periode normal (rata-rata return tinggi dan volatilitas rendah). Menurutnya, perubahan ini terjadi karena pergeseran perilaku investor muslim yang bermain aman saat kondisi sedang tidak stabil.
Dimana, saat return saham syariah mengalami kejatuhan, investor cenderung menghindari risiko. Investor akan menarik dana investasinya pada saham syariah dan memindahkannya pada instrumen yang lebih aman seperti sukuk.
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa antara indeks saham syariah dengan yield sukuk negara ritel terbukti cenderung menunjukkan pengaruh yang positif. Berdasarkan uji IRF, respon variabel yield to maturity sukuk negara ritel seri SR-005 terhadap guncangan variabel JII berfluktuatif diantara memberi respon positif dan respon negatif. Tapi diantara keduanya, respon positif yang terlihat lebih besar dibandingkan dengan respon negatif. Hal ini berarti penguatan indeks saham JII cenderung menyebabkan kenaikan pada tingkat yield sukuk negara ritel. Penguatan indeks saham JII menandakan bahwa saham-saham syariah dalam kinerja yang baik. Kondisi tersebut
membuat saham syariah lebih diminati daripada sukuk negara ritel.
Permintaan sukuk negara ritel menjadi menurun dan harga sukuk tersebut pun menjadi turun. Turunnya harga sukuk negara ritel mengakibatkan naiknya tingkat yield pada sukuk tersebut.
Dari ketiga variabel makro ekonomi tersebut, besarnya kontribusi pengaruh guncangan yang diberikan masing-masing berbeda. Berdasarkan hasil uji Variance Decompositon (FEDV), pada periode ke-2 Inflasi, BI Rate dan Jakarta Islamic Index (JII) memiliki kontribusi masing-masing sebesar 4,30 persen, 1,13 persen, dan 2,04 persen. Seiring berjalannya waktu besarnya kontribusi masing-masing variabel mengalami perubahan. Pada periode ke-10, kontribusi pengaruh guncangan variabel inflasi, BI Rate dan JII masing-masing menjadi 12,51 persen, 15,01 persen dan 14,14 persen. Disini terlihat bahwa pada awal periode inflasi merupakan variabel yang pengaruh guncangannya paling besar. Namun setelah beberapa periode tepatnya pada periode ke-10, variabel BI Rate justru menjadi variabel yang pengaruh guncangannya paling besar padahal pada periode awal kontribusinya paling kecil. Meskipun begitu, dibandingkan dengan ketiga variabel makro ekonomi tersebut, variabel yield to maturity sukuk negara ritel SR-005 itu sendiri tetap menjadi variabel yang kontribusi pengaruh guncangannya paling besar (100 persen pada periode ke-1 dan 58,32 persen pada periode ke-10).
Disini yang perlu digarisbawahi yaitu tingginya yield pada sukuk negara ritel di pasar sekunder bukan berarti menunjukkan sukuk tersebut sedang dalam kinerja yang baik. Hal ini karena baiknya kinerja sukuk
tercermin pada tingginya harga pada sukuk tersebut. Tingginya yield pada sukuk terjadi karena harga sukuk yang rendah. Dengan demikian tingginya yield menunjukkan penurunan kinerja suatu sukuk. Bagi investor yang sudah memegang sukuk, tingginya yield menjadi kurang menguntungkan karena saat investor menjual sukuknya dia akan mengalami capital loss. Namun bagi investor yang baru akan berinvestasi sukuk, tingginya yield akan menjadi keuntungan karena investor akan memperoleh capital gain saat sukuk jatuh tempo.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis pada Bab IV dengan metode analisis VAR dan mengacu kepada hipotesis penelitian yang dinyatakan penulis pada Bab II, maka pada penelitian ini dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil uji Kausalitas Granger ditemukan bahwa diantara variabel BI Rate, Inflasi dan Jakarta Islamic Index (JII), tidak ada satupun variabel yang memiliki hubungan kausalitas dua arah dengan variabel yield to maturity (ytm) sukuk negara ritel seri SR-005. Akan tetapi, untuk variabel inflasi masih menunjukkan hubungan kausalitas satu arah dengan variabel yield to maturity (ytm) sukuk negara ritel seri SR-005. Dengan demikian, hipotesis pertama yang menyatakan minimal terdapat satu variabel yang memiliki hubungan kausalitas baik itu kausalitas satu arah maupun dua arah dengan Yield Sukuk Negara Ritel Seri SR-005 dapat diterima.
2. Berdasarkan hasil uji Impulse Response Function (IRF) ditemukan bahwa guncangan (shock) pada variabel inflasi, BI Rate, dan Jakarta Islamic Index (JII) menyebabkan pergerakan yield to maturity sukuk negara ritel seri SR-005 menjadi cenderung tidak stabil. Guncangan pada ketiga variabel tersebut memberikan respon postif dan negatif
pada yield to maturity sukuk negara ritel seri SR-005. Meskipun masing-masing variabel memberikan respon yang berfluktuatif, secara umum ketiga variabel tersebut menunjukkan respon yang cenderung positif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa guncangan pada variabel BI Rate, Inflasi dan Jakarta Islamic Index (JII) masing-masing memiliki pengaruh yang positif terhadap pergerakan yield to maturity (ytm) sukuk negara ritel seri SR-005. Dengan demikian, maka hipotesis kedua yang menyatakan bahwa terdapatnya pengaruh guncangan (shock) yang ditimbulkan variabel BI Rate, Inflasi dan Jakarta Islamic Index (JII) terhadap pergerakan Yield Sukuk Negara Ritel seri SR-005 dapat diterima.
3. Berdasarkan hasil uji Forecasting Error Variance Decomposition, telihat bahwa secara keseluruhan variabel yield to maturity sukuk negara ritel itu sendiri yang memiliki pengaruh guncangan (shock) paling besar. Pada periode ke-1 pengaruh yang diberikan sebesar 100 persen dan menurun pada periode ke-10 menjadi sebesar 58,32 persen.
Sedangkan diantara ketiga variabel makro ekonomi, variabel yang pengaruh guncangannya paling besar yaitu BI Rate dengan pengaruh sebesar 1,13 persen pada periode ke-2 dan mengalami peningkatan menjadi sebesar 15,01 persen pada periode ke-10. Dengan demikian, hipotesis ketiga yang menyatakan bahwa terdapat variabel yang pengaruh guncangan (shock)-nya paling besar terhadap perubahan variabel Yield Sukuk Negara Ritel seri SR-005 dapat diterima.
B. Saran
Berdasarkan temuan-temuan yang dihasilkan dalam penelitian ini, maka saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut:
1. Dalam mengembangkan pasar sukuk, masalah inflasi perlu menjadi perhatian. Inflasi dapat mempengaruhi secara langsung maupun tidak langsung terhadap kinerja sukuk. Secara langsung, tingginya inflasi akan menyebabkan pendapatan riil dari imbal hasil sukuk menjadi berkurang. Hal tersebut membuat sukuk kurang diminati sehingga harganya menjadi turun. Sedangkan secara tidak langsung, tingginya inflasi akan mendorong pemerintah mengeluarkan kebijakan moneter kontraktif yang salah satunya yaitu kenaikan tingkat bunga. Tingginya tingkat bunga berpotensi menyebabkan turunnya harga pasar sukuk dikarenakan investor lebih memilih instrumen yang menawarkan bunga seperti deposito dibandingkan memilih sukuk. Oleh karena itu, menjaga tingkat inflasi agar tetap rendah penting dilakukan supaya sukuk tetap diminati oleh investor.
2. Keterlibatan masyarakat dalam investasi sukuk negara ritel di pasar sekunder perlu ditingkatkan lagi. Hal ini agar perdagangan sukuk negara ritel di pasar sekunder menjadi lebih aktif sehingga para pemegang sukuk negara ritel tidak perlu khawatir terhadap risiko likuiditas pada sukuk tersebut. Likuidnya sukuk negara ritel akan menjadi daya tarik bagi investor untuk berinvestasi.
3. Bagi penelitian selanjutnya, diharapkan dapat lebih banyak yang membahas kinerja pada sukuk mengingat penelitian tentang sukuk sebagian besar masih membahas sukuk dari sisi teoritis. Selain itu, diharapkan pula penelitian selanjutnya dapat meneliti sukuk negara seri lain seperti seri IFR, SNI, dan PBS agar kinerja sukuk negara secara keseluruhan dapat diterangkan dengan baik. Disamping itu, variabel-variabel lain yang diduga berpengaruh terhadap kinerja sukuk seperti pertumbuhan ekonomi, kurs, dan lain-lain dapat digunakan dalam penelitian selanjutnya.
DAFTAR PUSTAKA
Ajija, Shochrul R. dkk. “Cara Cerdas Menguasai Eviews”. Salemba Empat.
Jakarta. 2011.
Aloui, Chaker, dkk. “Price Discovery and Regime Shift Behaviour in The Relationship Between Sharia Stocks and Sukuk: A Two-State Markov Switching Analysis”. Pacific-Basin Finance Journal 34. 2015.
Armadiyanti, Putri. "Peluang dan Tantangan Perkembangan Obligasi Syariah (Sukuk) di Indonesia." Jurnal Mahasiswa Teknologi Pendidikan 2.1, 2013.
Case and Fair. “Prinsip-prinsip Ekonomi. Edisi Delapan. PT. Erlangga. Jakarta.
2007.
Chionis, Diyonis, dkk. “Long-term Government Bond Yields and Macroeconomic Fundamentals: Evidence for Greece during The Crisis-era”. Finance Research Letters xxx. 2014.
Fatah, Dede Abdul. “Perkembangan Obligasi Syariah (Sukuk) di Indonesia:
Analisis Peluang dan Tantangan”. Al-‘Adalah Vol. X No.1. 2011.
Fitriyanti. “Analisis Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap Tingkat Imbal Hasil Sukuk Negara Seri Ritel di Indonesia (Periode Tahun 2011-2014)”.
Skripsi, Institut Pertanian Bogor. 2014.
Gujarati, Damodar N. “Basic Econometrics”. Edisi Empat. McGraw-Hill.
Amerika. 2003.
Hadi, A. Chairul dan M. Mujiburrahman.“Investasi Syariah: Konsep Dasar dan Implementasinya”. Lembaga Penelitian UIN Syarif Hidayatullah. Jakarta.
2011.
Hadi, Nor. “Pasar Modal: Acuan Teoritis dan Praktis Investasi di Instrumen Keuangan Pasar Modal”. Graha Ilmu. Yogyakarta. 2013.
Hamja, Yahya. “Ekonometri”, Global Future Institute. Jakarta. 2014.
Hsing, Yu. “Determinants of The Government Bond Yield in Spain: A Loanable Funds Model”. International Journal of Financial Studies No. 3. 2015.
Hudaya, Afaqa. “Analisis Kurs, Jumlah Uang Beredar, dan Suku Bunga SBI Terhadap Inflasi di Indonesia Periode 2001-2010”. Skripsi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 2011.
Hulwati. “Ekonomi Islam: Teori dan Praktiknya dalam Perdagangan Obligasi Syariah di Pasar Modal Indonesia dan Malaysia”. Ciputat Press. Jakarta.
2009.
Kholis, Nur. “Sukuk: Instrumen Investasi yang Halal dan Menjanjikan”. Jurnal Ekonomi Islam La_Riba Vol. IV No. 2. 2010.
Kim, Sangbae dan Francis In. “On The Relationship between Changes in Stock Prices and Bond Yields in The G7 Countries: Wavelet Analysis”. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money. 2007.
Kurita, Takamitsu.“Markov-Switching Variance Models and Structural Changes Underlying Japanese Bond Yields: An Inquiry Into Non-linear Dynamics”.
The Journal of Economic Asymmetries No. 13. 2016.
Lumbantobing, Andri Lambas. “Pengaruh Inflasi, Nilai Tukar, Suku Bunga Pasar Uang Domestik dan Suku Bunga Pasar Uang Luar Negeri terhadap Yield To Maturity Obligasi Ritel Indonesia di Bursa Antar Bank Periode 2010-2013”. Jurnal MIX IV (2). 2014.
Muharam, Harjum. “Government Bond Yield and It’s Determinants: The Case of Indonesia Government Bond”. The First International Conference on Finance and Banking Faculty of Economics and Business Diponegoro University-IFMA, Bali, Indonesia, December 11-12, 2013.
Naifar, Nader dan Slim Mseddi. “Sukuk Spreads Determinants and Pricing Model Methodology”. Afro-Asian J. Finance and Accounting Vol. 3 No.3 , 2013.
Poghosyan, Tigran. “Long-run and Short-run Determinants of Sovereign Bond Yields in Advanced Economies”. Economic Systems No.38. 2014.
Pratiwi, Wahyu. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Sewa Sukuk”.
Accounting Analysis Journal 3 (2). 2014.
Rodoni, Ahmad. “Investasi Syariah”. Lembaga Penelitian UIN. Jakarta. 2009.
Rosadi, Dedi. “Ekonometrika dan Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews”. Andi Offset. Yogyakarta. 2012.
Safari, Meysam, dkk,. “Sukuk Securities: New Ways of Debt Contracting”. John Wiley & Sons Singapore Pte. Ltd. 2014.
Sukirno, Sadono. “Makroekonomi Modern: Perkembangan Pemikiran dari Klasik Hingga Keynesian Baru”, PT. RajaGrafindo Persada. Jakarta. 2005.
Tim Penyusun. “Mengenal Sukuk Negara, Investasi Berbasis Syariah, Untuk Pembangunan Bangsa”. Direktorat Pembiayaan Syariah. Jakarta. 2013.
Tim Penyusun. “Roadmap Pasar Modal Syariah 2015-2019”. Direktorat Pasar Modal Syariah Otoritas Jasa Keuangan. Jakarta. 2015.
Tim Penyusun. “Sekolah Pasar Modal Syariah Level 1”. Bursa Efek Indonesia.
Jakarta. 2015.
Tim Penyusun. “Tanya Jawab Surat Berharga Syariah Negara (Sukuk Negara):
Instrumen Keuangan Berbasis Syariah”. Direktorat Pembiayaan Syariah.
Jakarta. 2010.
Venkateshwarlu, M dan T. Ramesh Babu. “Stock and Bond Price Dynamics-Evidence From An Emerging Economy”. International Business &
Economics Research Journal. 2011.
Wafa, Mohammad Agus Khoirul. “Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Permintaan Sukuk Ritel-I”. Jurnal Ekonomi Islam La_Riba Vol.
IV No. 2, 2010.
Wibowo, Hardo dan Wawan Sugiyarto. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Yield Sukuk Negara Ritel Seri SR-001 di Pasar Sekunder Tahun 2009-2011”. Jurnal Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan Vol.4.
Kementrian Keuangan. 2012.
Yuliadi, Imamudin. “Ekonomi Moneter”. Cetakan I. PT Indeks. Jakarta. 2008.
Zulganef. “Metode Penelitian Sosial dan Bisnis”. Edisi Pertama. Graha Ilmu.
Yogyakarta. 2008.
www.ibpa.co.id www.ojk.go.id www.kemenkeu.go.id www.idx.co.id www.bi.go.id www.bps.go.id
www.akucintakeuangansyariah.com
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1: Data Penelitian
Periode YTM BI Rate Inflasi LNJII
Mar-13 5,646160467 5,75 0,63 6,492754854
Lampiran 2: Hasil Uji Stasioneritas Tingkat Level Variabel Yield to Maturity (YTM)
Null Hypothesis: YTM has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.006515 0.0446 Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021 Date: 05/23/16 Time: 23:52 Sample (adjusted): 2 34
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
YTM(-1) -0.341625 0.113628 -3.006515 0.0052
C 2.576134 0.843277 3.054909 0.0046
R-squared 0.225757 Mean dependent var 0.053891
Adjusted R-squared 0.200782 S.D. dependent var 0.549755 S.E. of regression 0.491475 Akaike info criterion 1.475882 Sum squared resid 7.487986 Schwarz criterion 1.566579 Log likelihood -22.35204 Hannan-Quinn criter. 1.506398
F-statistic 9.039134 Durbin-Watson stat 2.286399
Prob(F-statistic) 0.005202
Variabel BI Rate
Null Hypothesis: BI_RATE has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.057807 0.0399 Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
10% level -2.615817
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(BI_RATE) Method: Least Squares
Date: 05/24/16 Time: 00:14 Sample (adjusted): 2 34
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BI_RATE(-1) -0.139417 0.045594 -3.057807 0.0046
C 1.062746 0.331310 3.207709 0.0031
R-squared 0.231726 Mean dependent var 0.053030
Adjusted R-squared 0.206943 S.D. dependent var 0.174078 S.E. of regression 0.155023 Akaike info criterion -0.831799 Sum squared resid 0.744993 Schwarz criterion -0.741101 Log likelihood 15.72468 Hannan-Quinn criter. -0.801282
F-statistic 9.350184 Durbin-Watson stat 2.193638
Prob(F-statistic) 0.004565
Variabel Inflasi
Null Hypothesis: INFLASI has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.635743 0.0001 Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
Date: 05/24/16 Time: 00:17 Sample (adjusted): 3 34
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
INFLASI(-1) -1.065018 0.188976 -5.635743 0.0000 D(INFLASI(-1)) 0.507609 0.159459 3.183315 0.0035
C 0.577954 0.150701 3.835108 0.0006
R-squared 0.523060 Mean dependent var 0.033125
Adjusted R-squared 0.490167 S.D. dependent var 0.915386 S.E. of regression 0.653609 Akaike info criterion 2.076446 Sum squared resid 12.38895 Schwarz criterion 2.213859
Log likelihood -30.22314 Hannan-Quinn criter. 2.121995
F-statistic 15.90212 Durbin-Watson stat 2.117500
Prob(F-statistic) 0.000022
Variabel LNJII
Null Hypothesis: LNJII has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.398639 0.5710 Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LNJII(-1) -0.134729 0.096329 -1.398639 0.1718
C 0.868333 0.623200 1.393345 0.1734
R-squared 0.059357 Mean dependent var -0.003247
Adjusted R-squared 0.029014 S.D. dependent var 0.039934 S.E. of regression 0.039350 Akaike info criterion -3.573926 Sum squared resid 0.048002 Schwarz criterion -3.483228 Log likelihood 60.96978 Hannan-Quinn criter. -3.543409
F-statistic 1.956192 Durbin-Watson stat 1.884309
Prob(F-statistic) 0.171847
Lampiran 3: Hasil Uji Stasioneritas Tingkat First Difference Variabel Yield To Maturity (YTM)
Null Hypothesis: D(YTM) has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.256291 0.0000 Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110 Date: 05/24/16 Time: 00:20 Sample (adjusted): 3 34
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(YTM(-1)) -1.266521 0.174541 -7.256291 0.0000
C 0.079565 0.096277 0.826422 0.4151
R-squared 0.637040 Mean dependent var 0.016133
Adjusted R-squared 0.624941 S.D. dependent var 0.885622 S.E. of regression 0.542373 Akaike info criterion 1.674735 Sum squared resid 8.825046 Schwarz criterion 1.766343 Log likelihood -24.79576 Hannan-Quinn criter. 1.705101
F-statistic 52.65376 Durbin-Watson stat 1.926398
Prob(F-statistic) 0.000000
Variabel BI Rate
Null Hypothesis: D(BI_RATE) has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.313689 0.0001 Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
10% level -2.617434
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(BI_RATE,2) Method: Least Squares
Date: 05/24/16 Time: 00:20 Sample (adjusted): 3 34
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(BI_RATE(-1)) -0.969697 0.182490 -5.313689 0.0000
C 0.053030 0.033253 1.594758 0.1212
R-squared 0.484848 Mean dependent var 0.000000
Adjusted R-squared 0.467677 S.D. dependent var 0.245935 S.E. of regression 0.179435 Akaike info criterion -0.537544 Sum squared resid 0.965909 Schwarz criterion -0.445936 Log likelihood 10.60071 Hannan-Quinn criter. -0.507179
F-statistic 28.23529 Durbin-Watson stat 2.029234
Prob(F-statistic) 0.000010
Variabel Inflasi
Null Hypothesis: D(INFLASI) has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.284860 0.0000 Test critical values: 1% level -3.661661
5% level -2.960411
Date: 05/24/16 Time: 00:23 Sample (adjusted): 4 34
Included observations: 31 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(INFLASI(-1)) -1.516241 0.241253 -6.284860 0.0000 D(INFLASI(-1),2) 0.473311 0.166925 2.835468 0.0084
C 0.021524 0.152481 0.141161 0.8888
R-squared 0.617628 Mean dependent var 0.021935
Adjusted R-squared 0.590316 S.D. dependent var 1.325910 S.E. of regression 0.848669 Akaike info criterion 2.601471 Sum squared resid 20.16670 Schwarz criterion 2.740244 Log likelihood -37.32280 Hannan-Quinn criter. 2.646707
F-statistic 22.61359 Durbin-Watson stat 2.235243 Prob(F-statistic) 0.000001
Variabel LNJII
Null Hypothesis: D(LNJII) has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.713591 0.0000 Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
10% level -2.617434
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNJII,2)
Method: Least Squares Date: 05/24/16 Time: 00:24 Sample (adjusted): 3 34
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(LNJII(-1)) -1.035528 0.181240 -5.713591 0.0000
C -0.004533 0.007225 -0.627363 0.5352
R-squared 0.521112 Mean dependent var -0.000324
Adjusted R-squared 0.505149 S.D. dependent var 0.057797 S.E. of regression 0.040658 Akaike info criterion -3.506795 Sum squared resid 0.049591 Schwarz criterion -3.415187 Log likelihood 58.10873 Hannan-Quinn criter. -3.476430
F-statistic 32.64512 Durbin-Watson stat 1.968423
Prob(F-statistic) 0.000003
Lampiran 4: Hasil Uji Lag Optimum
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: YTM BI_RATE INFLASI LNJII
Exogenous variables: C Date: 05/24/16 Time: 10:33 Sample: 2013M03 2015M12 Included observations: 32
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -39.52388 NA 0.000178 2.720243 2.903460 2.780974
1 32.43987 121.4388 5.46e-06 -0.777492 0.138593* -0.473836 2 52.63393 29.02895* 4.42e-06* -1.039621* 0.609332 -0.493039*
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Lampiran 5: Hasil Uji Kausalitas Granger
Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/24/16 Time: 11:36 Sample: 2013M03 2015M12 Lags: 2
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.
LNJII does not Granger Cause YTM 32 0.22810 0.7976
LNJII does not Granger Cause YTM 32 0.22810 0.7976