HASIL DAN PEMBAHASAN
6. Interest Rate Spread (Lending Rate Minus Deposit Rate) (Kode : Var102)
Variabel interest rate spread merupakan salah satu variabel yang menjadi kandidat Coincident Indicator. Hal ini didasarkan pada hasil seleksi melalui dua tahap pengujian statistik yang dilakukan, yakni uji cross correlation dan granger causality. Adapun hasil seleksi melalui kedua tahap pengujian tersebut dapat
disimak pada uraian berikut ini.
a. Uji Korelasi Silang (Cross Correlation Test)
Selain melakukan uji secara grafis dengan prosedur Bry Boschan, uji korelasi silang secara statistik juga dilakukan terhadap variabel interest rate spread. Berdasarkan hasil uji korelasi silang, maka dapat dinyatakan bahwa variabel ini terseleksi sebagai kandidat Coincident Indicator karena memiliki korelasi paling tinggi pada lead dan lag 0 terhadap reference variabel debt to GDP. Adapun hasil uji korelasi silang antara variabel debt to GDP dengan variabel interest rate spread dapat dilihat pada output e-views yang terdapat di Lampiran 5.
Berdasarkan tampilan output e-views tersebut, dapat dilihat bahwa korelasi yang paling tinggi adalah sebesar -0.7209 pada lead dan lag 0. Tanda negatif
yang muncul pada hasil cross correlation test tersebut mengindikasikan bahwa variabel interest rate spread dengan variabel debt to GDP berkorelasi negatif atau berbanding terbalik. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel ini memiliki pergerakan yang seiring dengan debt to GDP. Dengan demikian, berdasarkan hasil uji cross correlation yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa variabel interest rate spread dapat dikategorikan sebagai kandidat Coincident Indicator krisis utang di Indonesia.
b. Uji Granger Causality (Granger Causality Test)
Selain dengan menggunakan cross correlation test, uji secara statistik juga dilakukan dengan menggunakan granger causality test terhadap variabel interest rate spread. Berdasarkan hasil uji granger causality, maka dapat dinyatakan
bahwa variabel ini terseleksi sebagai kandidat Coincident Indicators karena menunjukkan adanya hubungan kausalitas dua arah signifikan yang mengindikasikan adanya hubungan sebab akibat antara variabel interest rate spread dengan variabel acuan, yakni rasio posisi utang luar negeri Indonesia
terhadap produk domestik bruto (debt to GDP). Pengujian Granger Causality dilakukan dengan menggunakan beberapa spesifikasi lag, yakni lag 1, 3, 6, dan 12. Adapun hasil uji granger causality tersebut dapat disimak pada output e-views di Lampiran 5.
Tampilan granger causality tersebut menunjukkan bahwa adanya hubungan kausalitas dua arah yang signifikan dengan signifikansi yang disepakati yaitu lebih kecil dari 0.05. Tampak pada contoh di atas terdapat pola yang menunjukkan
penolakan hipotesis nol yang ditandai dengan nilai probabilitas yang besarnya kurang dari tingkat signifikansi yang disepakati.
Berdasarkan pengujian granger causality yang dilakukan dengan spesifikasi lag 1, tidak terdapat hubungan kausalitas antara kedua variabel yang diuji. Sementara itu, pengujian granger causality yang dilakukan dengan spesifikasi lag 12 menunjukkan bahwa terdapat hubungan kausalitas satu arah antara kedua variabel yang diuji. Adapun pengujian granger causality yang dilakukan dengan spesifikasi lag 3 dan 6 menunjukkan bahwa terdapat hubungan kausalitas dua arah yang mengindikasikan adanya hubungan sebab akibat antara variabel interest rate spread dengan variabel debt to GDP. Hasil ini menyatakan bahwa variabel
interest rate spread merupakan kandidat Coincident Indicator bagi penyusunan
sistem deteksi dini kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia.
Berdasarkan hasil seleksi yang diperoleh dari ketiga uji yang telah dilakukan, maka dapat dinyatakan bahwa variabel interest rate spread sebagai kandidat Coincident Indicator yang bergerak seiring dengan variabel debt to GDP.
4.2.1.2 Identifikasi Variabel-variabel yang Menjadi Kandidat Leading Indicators
Leading Indicators (LI) merupakan indikator business cycle analysis yang
pergerakannya mendahului variabe acuan (reference series). Indikator ini merupakan indikator komposit yang paling banyak mendapatkan perhatian, karena kemampuannya sebagai early warning indicators untuk melakukan peramalan kondisi perekonomian ke depan. Dengan kata lain, Leading Indicators memiliki kemampuan dalam melakukan peramalan tentang perubahan yang
terjadi pada periode mendatang serta dapat memprediksi siklus perekonomian. Siklus perekonomian yang dimaksud yakni terkait dengan kapan periode terjadinya kondisi perekonomian yang mencapai puncak (peak), masih berlanjut (steady), mulai menurun (contraction), sampai titik terendah (trough), dan kembali naik (expansion). Early Warning System (EWS) pada siklus perekonomian sangat penting bagi pemerintah serta sektor riil dalam kerangka perencanaan dan formulasi kebijakan serta pengambilan keputusan.
Dalam pembangunan sistem deteksi dini krisis utang di Indonesia, penyusunan Leading Indicators menjadi suatu bagian yang sangat penting karena indikator ini
akan mampu memberikan prakiraan secara akurat mengenai bagaimana kondisi beban utang Indonesia pada periode waktu mendatang. Leading indicators tersebut akan mampu melakukan peramalan tentang perubahan beban utang yang dialami Indonesia yang terjadi sehingga dapat membantu untuk memprediksi secara dini kemungkinan Indonesia menghadapi krisis utang pada periode waktu ke depan.
Menurut Nasution (2007), kandidat LI diperoleh dengan bantuan peralatan statistika yakni analisis korelasi silang (cross correlation), dan uji granger causality. Berdasarkan analisis korelasi silang, kandidat LI diperoleh dengan
melihat korelasi yang paling tinggi pada lag yang cukup jauh. Kriteria leading indicators berdasarkan uji granger causality adalah dengan melihat hubungan
kausalitas satu arah signifikan pada lag yang cukup jauh yang mengindikasikan bahwa variabel yang diuji mengakibatkan variabel acuan, yakni rasio posisi utang luar negeri Indonesia terhadap produk domestik bruto (debt to GDP). Tingkat
signifikansi yang disepakati adalah nilai probabilitasny harus lebih kecil dari 0,05 (alpha=5 persen).
Dalam rangka melakukan seleksi untuk memperoleh variabel-variabel yang menjadi kandidat Leading Indicators, maka dilakukan ketiga tahap pengujian terhadap 111 variabel makroekonomi yang berhasil dikumpulkan, yakni uji korelasi silang dan granger causality. Dari tahap seleksi tersebut, pada akhirnya diperoleh enam variabel yang ditetapkan sebagai kandidat Leading Indicators. Adapun keenam variabel tersebut beserta hasil pengujiannya dapat disimak pada uraian berikut ini.