HASIL DAN PEMBAHASAN

METODE PENELITIAN

Keragaan Variabel Makroekonomi Indonesia 1980-2012

Pertumbuhan Ekonomi

Pertumbuhan ekonomi di Era Orde Baru, yakni pertengahan tahun 1970-an dan awal 1980-an menunjukkan pertumbuhan ekonomi yang tinggi. Hal itu karena harga minyak bumi melonjak tinggi di pasar dunia dan mulai masuknya modal asing ke Indonesia dalam mengaktifkan kegiatan industrialisasi. Selain itu, terdapat program pemerintah di tahun 1968 tentang Rencana Pembagunan Lima Tahun (REPELITA) yang mulai dilaksanakan Pelita I pada tahun 1969. Pada pelaksanaan program periode Pelita VI, terjadi krisis moneter yang melanda negara-negara Asia Tenggara termasuk Indonesia, peristiwa tersebut menyebabkan proses pembagunan ekonomi menjadi terhambat serta runtuhnya pemerintahan Orde Baru pada tahun 1998 dan dilanjutkan Era Reformasi.

Pada pemerintahan Orde Baru tahun 1970-an sampai awal 1980-an untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi lebih tergantung pada Minyak dan Gas Bumi (Migas) serta Bantuan Luar Negeri. Saat turunnya harga migas dan meningkatnya aliran dana luar negeri, khususnya dalam bentuk surat-surat berharga jangka pendek pada pemerintah dan swasta membuat pendapatan negara jadi berkurang dan jumlah utang luar negeri yang telah jatuh tempo. Hal tersebut yang melatarbelakangi Indonesia terkena krisis moneter tahun 1997, karena utang luar negeri baik utang pemerintah dan utang swasta yang tidak mampu dibayar. Dampak krisis moneter tersebut membuat pertumbuhan ekonomi Indonesia menjadi turun drastis, bahkan negatif (Bank Indonesia 2006).

Pertumbuhan ekonomi di awal Era Reformasi sampai sekarang, cenderung mengalami perbaikan dan peningkatan pertumbuhan ekonomi pasca krisis moneter 1997. Berdasarkan data Worldbank pada Gambar 5 menunjukkan laju pertumbuhan ekonomi per kapita pada tahun 1980 sampai tahun 2012 mengalami fluktuatif. Pada awal tahun 1980-an terjadi penurunan laju pertumbuhan ekonomi, khususnya tahun 1982 dan tahun 1985. Kondisi tersebut disebabkan oleh turunnya harga migas dunia, sehingga berpengaruh terhadap turunnya pendapatan devisa dari hasil ekspor migas yang merupakan pendapatan utama pemerintah dalam kelangsungan perekonomian Indonesia. Selain terjadi penurunan laju pertumbuhan ekonomi pada tahun 1980-an, pada tahun 1998 terjadi penurunan laju pertumbuhan ekonomi yang drastis, bahkan negatif. Hal tersebut disebabkan

23 oleh krisis moneter Asia yang merambat ke negara-negara ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) termasuk Indonesia.

Sumber : Worldbank, 2013 (diolah)

Gambar 5 Pertumbuhan Ekonomi pada tahun 1980 sampai tahun 2012a

Perkembangan Keuangan

Industri perbankan Indonesia mulai berkembang pada tahun 1980-an ketika pemerintah melakukan kebijakan deregulasi, debirokratisasi, dan bahkan liberalisasi diberbagai sektor ekonomi, baik sektor perbankan dan keuangan. Pada 1 Juni 1983 pemerintah mengeluarkan kebijakan deregulasi perbankan. Dampak dari deregulasi ini telah mendorong pesatnya perkembangan sektor perbankan dan keuangan di Indonesia, baik dari jumlah bank yang beroperasi, besarnya dana masyarakat yang dapat diserap dalam bentuk giro, tabungan, dan deposito, serta dalam bentuk kredit yang disediakan oleh perbankan untuk dunia usaha. Pengendalian moneter diarahkan pada jumlah uang beredar (M1 dan M2) sebagai sasaran operasional, serta operasi di pasar uang dilakukan melalui lelang Sertifikat Bank Indonesia (SBI) yang mulai diterbitkan pada tahun 1984. Lima tahun berikutnya BI mengeluarkan paket kebijakan 27 Oktober 1988 (Pakto 88) yang secara umum merupakan paket penyempurnaan kebijakan di bidang keuangan, moneter, dan perbankan tahun 1971-1972. Dampak kebijakan ini ialah terjadinya pelonggaran izin pendirian bank-bank baru dan bank campuran. Kebijakan deregulasi tersebut telah mengakibatkan perkembangan yang sangat pesat di sektor perbankan dan keuangan Indonesia. Hal ini membuat bank berkompetensi untuk mencari untung yang mengabaikan keamanan dalam penyaluran dana, sehingga terjadi kredit macet. Kondisi tersebut membuat pemerintah mengeluarkan Paket 28 Februari 1991 (Pakri) tentang penyempurnaan paket sebelumnya menuju penyelenggaraan lembaga keuangan dengan prinsip kehati-hatian, sehingga dapat tetap mempertahankan kepercayaan masyarakat terhadap lembaga keuangan (Warjiyo 2004).

Setelah itu, lahir UU No. 7 Tahun 1992 tentang Perbankan sebagaimana telah diubah dengan UU No. 10 Tahun 1998, agar bank wajib memelihara tingkat kesehatannya yang dikenal dengan CAMEL (Capital, Asset Quality, Management, Earning, and Liquidity) serta UU No. 21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah.

-20 -15 -10 -5 0 5 10

Pada perkembangan deregulasi tahun 1983 yang membuat liberalisasi perbankan dan keuangan berpengaruh terhadap perkembangan jumlah uang beredar dan kredit perbankan di Indonesia. Hal tersebut menciptakan kondisi perbankan yang saling berkompetensi dalam menarik simpanan dan menyalurkan kredit. Perkembangan jumlah uang beredar dan kredit perbankan di tahun 1980-an dengan adanya paket kebijakan tahun 1983 dan 1988 mengalami peningkatan dalam ekspansi pinjaman terhadap sektor riil. Namun berbeda halnya pada pertengahan tahun 1997, pertumbuhan ekonomi yang turun drastis mengakibatkan melemahnya nilai tukar rupiah, serta peningkatan laju inflasi yang sangat tinggi. Hal tersebut meningkatkan penarikan dana masyarakat dari perbankan, sehingga meningkatkan kelebihan uang beredar yang dipegang oleh masyarakat serta melemahnya pertumbuhan kredit terhadap sektor riil. Setelah krisis moneter tahun 1997 sampai sekarang, kondisi perbankan Indonesia mulai kembali membaik dengan meningkatnya pertumbuhan kredit perbankan serta jumlah uang beredar yang mengalami perkembangan positif (Warjiyo, 2004). Berdasarkan data Worldbank pada Gambar 6 menunjukkan pertumbuhan jumlah uang beredar dan kredit perbankan terhadap PDB pada awal tahun 1980-an terus mengalami peningkatan, namun pada tahun 1997-an mengalami penurunan yang drastis dan kembali meningkat pada tahun 2010.

Sumber : Worldbank, 2013 (diolah).

Gambar 6 Perkembangan rasio Jumlah Uang Beredar terhadap PDB serta Kredit Perbankan terhadap PDB pada tahun 1980 sampai 2012a

Keterbukaan Perdagangan

Perkembangan ekspor Indonesia di tahun 1980-an mulai di dominasi oleh komoditi non migas, dimana pada tahun-tahun sebelumnya di dominasi oleh ekspor migas. Hal tersebut karena semenjak tahun 1980-an harga minyak dunia mengalami penurunan, sehingga pemerintah melakukan diversifikasi ekspor agar tetap menunjang pertumbuhan ekonomi yang berorientasi pada ekspor migas menjadi ekspor non migas. Meningkatnya ekspor non migas sejak tahun 1987 memiliki pengaruh yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi sebagai engin of growth (Sutawijaya 2010). 0 10 20 30 40 50 60 70

25 Tabel 6 Total Ekspor Migas dan Non Migas pada tahun 1980 sampai tahun 2012a

Indikator ^Tahun

1980 1990 1998 2000 2010 2012

Migas (Juta

US$) 17.782 11.071 7.872 14.367 28.040 36.977 Non Migas (Juta

US$) 6.169 14.604 40.976 47.757 129.740 153.055

Sumber : BPS RI dan Kemendag RI, 2013 (diolah)

Berdasarkan data BPS dan Kementerian Perdagangan RI pada Tabel 6 menunjukkan bahwa awal tahun 1980-an ekpor migas lebih mendominasi daripada ekspor non migas, setelah pertengahan tahun 1980-an mulai beralih pada orientasi ekspor non migas hingga sekarang. Pada tahun 1998 nilai total ekspor migas mengalami penurunan dan kembali naik pada tahun 2000 sampai sekarang. Berbeda pada ekpor non migas, pada awal tahun 1980 hingga sekarang nilai total ekspor non migas selalu meningkat.

Perkembangan impor Indonesia di tahun 1980-an sampai sekarang baik pada sektor migas dan non migas total nilai impornya terus meningkat, walaupun pada tahun 1997 terjadi krisis moneter tidak berpengaruh terhadap impor migas dan non migas Indonesia. Hal tersebut bisa dilihat pada Tabel 7 yang menunjukkan nilai impor Indonesia selalu meningkat tiap tahun.

Tabel 7 Total Impor Migas dan Non Migas pada tahun 1980 sampai tahun 2012a

Indikator ^Tahun

1980 1990 1998 2000 2010 2012

Migas (Juta

US$) 1.744 1.920 2.654 6.020 27.413 42.564

Non Migas (Juta

US$) 9.090 19.917 24.683 27.495 108.251 149.127

Sumber : BPS RI dan Kemendag RI, 2013 (diolah)

Sumber : Worldbank, 2013 (diolah).

Gambar 7 Persentase Keterbukaan Perdagangan Indonesia terhadap PDB Indonesia tahun 1980-2012a

Berdasarkan data Worldbank pada Gambar 7 menunjukkan bahwa selama 33 tahun dari tahun 1980 sampai tahun 2012 keterbukaan perdagangan Indonesia

0 20 40 60 80 100 120

mengalami fluktuatif yang berkisar antara 40%-70% terhadap PDB. Pada tahun 1998 keterbukaan perdagangan Indonesia sangat tinggi mendekati 100 % terhadap PDB, hal tersebut disebabkan oleh krisis moneter yang melanda Indonesia akibat utang luar negeri perusahaan yang telah jatuh tempo tidak mampu dibayar. Mengatasi hal tersebut Indonesia meminjam bantuan kepada IMF (International Monetary Fund) dalam rangka mengatasi krisis moneter agar perekonomian kembali pulih.

Hasil Estimasi Model VECM

Uji Stasioneritas Data

Stasioneritas data dalam suatu penelitian sangat penting saat memulai langkah awal dalam melakukan estimasi model untuk melihat ada tidaknya unit root pada data time series. Data time series dikatakan stasioner jika nilai tengah (rata-rata) dan ragamnya konstan dari waktu ke waktu. Data yang tidak stasioner pada level bisanya terdapat pada data time series (deret waktu), sehingga perlu dilakukan uji stasioner data pada variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian. Seperti halnya, pada estimasi model VAR yang digunakan pada metode penelitian ini. Model VAR terpenuhi, jika data stasioner pada level atau First Difference dan terkointegrasi untuk model VECM. Hasil uji stasioner data menggunakan metode Augmented Dickey Fuller Test (uji ADF), menunjukkan semua variabel tidak stasioner pada level kecuali variabel LEX, namun semua variabel stasioner pada First Difference taraf nyata 10 % yang dapat dilihat pada Tabel 8 dan Tabel 9 awal uji stasioner, data variabel time series sudah dalam logaritma (Ln), hal ini untuk mengatasi data yang tidak stasioner pada ragamnya. Tabel 8 Hasil Pengujian Stasioner Data pada Level^a

Variabel ^ADF Statistik

Nilai Kritis MacKinnon

Keterangan 1 % 5 % 10 % LGDP -1.934350 -4.284580 -3.562882 -3.215267 Tidak Stasioner BM -1.279041 -4.284580 -3.562882 -3.215267 Tidak Stasioner DC -0.843911 -4.273277 -3.557759 -3.212361 Tidak Stasioner LEX -3.972047 -4.273277 -3.557759 -3.212361 Stasioner LIM -2.496522 -4.273277 -3.557759 -3.212361 Tidak Stasioner

Sumber : Lampiran 3

Tabel 9 Hasil Pengujian Stasioner Data pada First Difference^a Variabel ^ADF

Statistik

Nilai Kritis MacKinnon

Keterangan 1 % 5 % 10 % LGDP -4.176792 -3.661661 -2.960411 -2.619160 Stasioner BM -2.873769 -3.661661 -2.960411 -2.619160 Stasioner DC -3.016582 -3.661661 -2.960411 -2.619160 Stasioner LEX -6.813717 -3.661661 -2.960411 -2.619160 Stasioner LIM -5.659183 -3.661661 -2.960411 -2.619160 Stasioner a Sumber : Lampiran 3

27 Pada Tabel 9 menunjukkan bahwa semua variabel data time series

stasioner pada First Difference yang terlihat pada nilai ADF statistik lebih besar dari nilai kritis MacKinnon 10 %. Hal tersebut syarat utama modal VECM data harus stasioner pada First Difference sudah terpenuhi, bahwa semua data time series pada variabel yang akan digunakan dalam estimasi model sudah stasioner pada derajat yang sama, yaitu pada derajat integrasi satu I(1). Data yang ditranformasikan tersebut akan hilang hubungan jangka panjangnya, sehingga harus di uji kointegrasi yang merupakan syarat utama kedua untuk model VECM. Hal ini akan mengembalikan hubungan jangka panjangnya dengan memberi kebebasan pergerakan dalam hubungan dinamis jangka pendeknya.

Uji Lag Optimum

Uji lag dilakukan untuk membentuk model VAR yang baik dengan penentuan jumlah lag yang memberikan nilai optimal dalam penelitian. Lag yang dipilih adalah model dengan nilai yang paling kecil, karena jika terlalu banyak panjang lag akan mengurangi derajat bebas. Sehingga, lag yang lebih kecil disarankan untuk dapat memperkecil spesifikasi error pada model. Hasil yang diperoleh dari informasi menggunakan Akaike Information Criterion (AIC),

Schwarz Information Criterion (SC), dan Hannan-Quinn Criterion (HQ) diperoleh lag optimum di 1. Pada penelitian ini menggunakan nilai SC yang terkecil sebagai nilai lag optimal yang dipilih adalah lag 1. Seperti yang terlihat pada Tabel 10 di bawah ini.

Tabel 10 Perhitungan Lag Optimum^a

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -114.8844 NA 0.002682 8.267889 8.503630 8.341720 1 32.67986 234.0674* 5.90e-07 -0.184818 1.229626* 0.258168 2 53.35665 25.66774 9.41e-07 0.113335 2.706482 0.925476 3 86.95030 30.11845 8.51e-07 -0.479331 3.292519 0.701965 4 145.9926 32.57505 2.78e-07* -2.827075* 2.123479 -1.276623* a

Sumber : Lampiran 4, *Lag optimal yang dipilih

Uji Stabilitas VAR

Uji stabilitas VAR digunakan untuk melihat seluruh akar-akarnya memiliki modulus (nilai absolut) lebih kecil dari satu dan terletak pada unit circle-nya, maka model VAR tersebut stabil sehingga analisis IRF dan FEVD yang dihasikan dianggap valid. Hasil uji stabilitas VAR pada Tabel 11 menghasilkan sistem VAR yang stabil, sehingga analisis dengan menggunakan IRF (Impulse Response Function) dan FEVD (Forecast Error Variance Decomposition) hasilnya valid.

Tabel 11 Stabilitas sistem Vector Autoregression^a

Root Modulus 0.616677 0.616677 -0.189660 - 0.277629i 0.336227 -0.189660 + 0.277629i 0.336227 0.249306 - 0.223365i 0.334732 0.249306 + 0.223365i 0.334732 No root lies outside the unit circle.

VAR satisfies the stability condition.

Sumber : Lampiran 5

Uji Kointegrasi

Pada uji stasioneritas data, bahwa semua variabel tidak stasioner pada level, namun stasioner pada First Difference. Transformasi data ini, akan menghilangkan hubungan jangka panjang, sehingga uji kointegrasi ini diperlukan dalam mengembalikan hubungan jangka panjangnya. Hasil dari uji kointegrasi dengan menggunakan metode Johansen Cointegation Test, model VECM bisa diterapkan dalam penelitian ini, karena semua data stasioner pada First Difference dan terdapat kointegrasi antar variabel. Hal ini terlihat pada Tabel 12 dengan nilai

trace statistic lebih besar dari critical value, maka variabel tersebut terjadi kointegrasi.

Tabel 12 Hasil Johansen Cointegation Test^a

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.759250 116.1334 88.80380 0.0002 At most 1 * 0.591553 71.98948 63.87610 0.0089 At most 2 * 0.477268 44.23232 42.91525 0.0367 At most 3 0.434017 24.12306 25.87211 0.0813 At most 4 0.188582 6.478127 12.51798 0.4021 Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Sumber: Lampiran 6

Berdasarkan Tabel 12 di atas menunjukkan bahwa terdapat minimal satu rank kointegrasi pada taraf nyata 5 persen, sehingga terdapat minimal satu persamaan kointegrasi yang mampu menjelaskan hubungan jangka panjang antara variabel pada model VECM.

Hubungan Kausalitas antara Perkembangan Keuangan, Keterbukaan Perdagangan, dan Pertumbuhan Ekonomi: Granger Causality Test

Uji Granger Causality merupakan suatu metode untuk mengetahui apakah diantara variabel-variabel yang ada dalam model memiliki hubungan kausalitas

29 (sebab-akibat). Hal ini dapat digunakan untuk melihat lebih dari satu variabel ekonomi yang dapat mempengaruhi variabel ekonomi lainnya. Hasil uji granger causality pada Tabel 13 menunjukkan adanya hubungan dua arah antara pertumbuhan ekonomi terhadap keterbukaan perdagangan, di sisi lain perkembangan jumlah uang beredar tidak memiliki hubungan satu arah maupun dua arah dengan pertumbuhaan ekonomi dan keterbukaan ekonomi.

Tabel 13 Hasil Granger Causality Test^a

LGDP BM DC LEX LIM LGDP BM DC LEX LIM a Sumber: Lampiran 7

Hasil granger causality test menunjukkan hubungan dua arah, bahwa keterbukaan perdagangan dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi dan sebaliknya. Pertumbuhan PDB per Kapita menyebabkan pertumbuhan terhadap impor serta kegiatan impor menyebabkan perubahan terhadap PDB per Kapita. Kondisi tersebut mendukung growth driven trade hypothesis. Ketika pertumbuhan pendapatan riil meningkat, akan memberikan stimulus terhadap peningkatan kemampuan daya beli individu dan perusahaan dalam mengimpor produk dari luar negeri. Namun dalam jangka panjang akan berdampak terhadap penurunan produk output nasional dan selanjutnya penurunan terhadap pendapatan nasional.

Pada granger causality test menunjukkan hubungan satu arah antara ekspor menyebabkan impor. Hal tersebut sesuai dengan kondisi perdagangan internasional Indonesia, dimana untuk meningkatkan ekspor akan berdampak terhadap peningkatan impor Indonesia. Untuk mendorong peningkatan ekspor banyak komponen bahan mentah dan penolong yang masih harus di impor, seperti bahan bakar, pelumas, bahan baku industri dan olahan yang berpengaruh terhadap laju ekspor nasional (Yuliadi, 2008).

Era Globalisasi sekarang ini akan memberikan pengaruh positif terhadap perekonomian Indonesia, jika ikut terlibat aktif dalam perdagangan internasional dengan menerapkan outward-looking development policies dengan asumsi Indonesia memiliki keunggulan dalam teknologi serta pertumbuhan dalam melakukan inovasi. Terlibatnya Indonesia dalam perdagangan bebas akan memberikan suatu stimulus terhadap produsen industri dalam negeri agar dapat memproduksi produk ekspor yang lebih inovasi dan kreatif dalam mengikuti perkembangan permintaan internasional.

Peubah Tak Bebas Peubah

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi

Pertumbuhan Ekonomi

Pada hasil estimasi VECM terdapat hubungan jangka panjang yang signifikan berpengaruh terhadap pendapatan per kapita (LGDP) yaitu jumlah uang beredar (BM), kredit domestik perbankan (DC), nilai total ekspor barang dan jasa (LEX), nilai total impor barang dan jasa (LIM). Sebaliknya pada jangka pendek tidak ada variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan per kapita (LGDP).

Berdasarkan Tabel 14 pada estimasi jangka panjang terlihat bahwa variabel jumlah uang beredar berpengaruh terhadap pendapatan per kapita pada

lag pertama, memiliki hubungan positif dan signifikan secara statistik pada taraf nyata sebesar 1 persen yaitu sebesar 0.420547 yang artinya, pada saat terjadi peningkatan jumlah uang beredar 1 persen pada lag pertama, akan menyebabkan terjadi peningkatan pendapatan per kapita sebesar 0.420547 persen. Ketika perekonomian sedang lesu, maka jumlah uang beredar memiliki peranan yang sangat penting dalam memberikan stimulus terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal tersebut sesuai dengan teori ketika terjadi peningkatan jumlah uang beredar (kebijakan moneter ekspansif) akan menurunkan suku bunga sehingga akan merangsang peningkatan investasi dan selanjutnya akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

Tabel 14 Hasil estimasi VECM Pertumbuhan Ekonomi^a

Variabel Koefisien t-statistik

Jangka Pendek D(LGDP(-1)) 0.342600 1.58185 D(BM(-1)) 0.000886 0.18331 D(DC(-1)) -0.000951 -0.25816 D(LEX(-1)) 0.046805 0.55578 D(LIM(-1)) -0.073175 -1.02732 CointEq1 -0.000194 -0.02165 Jangka Panjang BM(-1) -0.420547 -5.15632 DC(-1) 0.344418 5.67278 LEX(-1) -14.74745 -7.75368 LIM(-1) 10.21752 7.65823

aSumber: Lampiran 8; Signifikan pada taraf nyata 1 persen (±2.763),

Variabel kredit domestik perbankan pada lag pertama memiliki hubungan negatif terhadap pendapatan per kapita dalam jangka panjang, dan signifikan secara statistik pada taraf nyata 1 persen yaitu sebesar - 0.344418. Artinya, pada saat terjadi peningkatan penyaluran kredit domestik perbankan dalam negeri 1 persen pada lag pertama, maka akan terjadi penurunan terhadap pendapatan per kapita sebesar - 0.344418 persen. Hal tersebut karena nilai spread Indonesia yang tinggi (Basri dan Munandar, 2009). Berdasarkan data Worldbank pada Tabel 15 menunjukkan interest rate spread Indonesia tertinggi di ASEAN (Association of

Southeast Asian Nations) dan negara-negara di Asia Timur. Hal ini menjelaskan bahwa biaya kredit bank di Indonesia masih tinggi yang ditunjukkan oleh selisih antara suku bunga kredit dengan deposito/tabungan. Perbankan Indonesia masih belum maksimal dalam mendorong peningkatan investasi yang dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.Didukung pula hasil penelitian (Adam dan Siaw, 2010) bahwa kredit domestik terhadap sektor swasta di negara Ghana tidak berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi dan investasi. Hal tersebut karena tingginya biaya bunga kredit, dan rendahnya kredit investasi dibandingkan dengan kredit konsumsi serta kredit yang tidak memadai terhadap UMKM yang tidak berpihak terhadap sektor ekonomi yang mendukung pertumbuhan ekonomi. Tabel 15 Perbandingan Rasio-rasio Interest Rate Spread di Sejumlah Negara^a

2008 2009 2010 2011 2012 China 3.06 3.06 3.06 3.06 3 Japan 1.32 1.29 1.1 1.04 0.93 Indonesia 5.11 5.22 6.24 5.47 5.85 Malaysia 2.95 3 2.5 2 1.8 Philippines 4.26 5.83 4.45 3.28 2.52 Singapura 4.96 5.09 5.17 5.21 5.24 a

Sumber : Worldbank, 2013 (diolah).

Variabel ekspor pada lag pertama memiliki hubungan yang positif terhadap pendapatan per kapita dalam jangka panjang secara statistik signifikan pada taraf nyata 1 persen yaitu sebesar 14.74745. Artinya, pada saat terjadi peningkatan pertumbuhan ekspor pad lag pertama sebesar 1 persen, akan menyebabkan terjadinya peningkatan pendapatan per kapita dalam jangka panjang sebesar 14.74745 persen. Hal tersebut, ketika dalam jangka panjang nilai total ekspor Indonesia mengalami peningkatan, maka akan berdampak terhadap penerimaan devisa yang meningkat terhadap pertumbuhan ekonomi. Kondisi ini mendukung Export Led Growth Hypothesis, yakni ekspor merupakan motor penggerak pertumbuhan ekonomi. Hal ini terlihat dari eskpor dapat menyebabkan dalam penggunaan penuh sumber-sumber domestik sesuai dengan keunggulan komparatif, serta adanya pembagian kerja yang akan mendorong peningkatan skala ekonomi (economic of scale).

Selanjutnya variabel impor pada lag pertama memiliki hubungan yang negatif terhadap pendapatan per kapita dalam jangka panjang secara statistik signifikan pada taraf nyata 1 persen yaitu sebesar - 10.21752. Artinya, pada saat terjadi peningkatan pertumbuhan impor pada lag pertama sebesar 1 persen, akan menyebabkan terjadinya penurunan pendapatan per kapita dalam jangka panjang sebesar - 10.21752 persen. Kondisi ini sesuai dengan teori fungsi impor, ketika terjadi kenaikan dalam impor akan mengurangi atau merosotnya tingkat produksi domestik secara umum yang selanjutnya akan mengalami penurunan terhadap pendapatan nasional.

Tahun Negara

Sumber: Lampiran 10

Gambar 8 Variance Decomposition (%) Persamaan Pendapatan per Kapita^a

Analisis Variance Decomposition (VD) memiliki keunggulan dalam menjelaskan sejauh mana peranan suatu variabel ekonomi dalam menjelaskan variabel ekonomi lainnya ketika mengalami perubahan atau guncangan dalam sistem VAR. Hal tersebut bisa digunakan untuk melihat dan memprediksi kelemahan dan kekuatan dari masing-masing variabel ekonomi terhadap variabel ekonomi lainnya dalam waktu jangka panjang. Hasil analisis Variance Decomposition pada persamaan pendapatan per kapita (LGDP), terdapat tiga variabel dominan dalam mempengaruhi LGDP yaitu LGDP itu sendiri, LEX, dan LIM (Gambar 8). Pada awal periode 1 sampai periode 3 LGDP mengalami penurunan yang berawal sebesar 100 persen menjadi 98.97 persen pada periode 3. Namun, setelah periode 3 LGDP terus mengalami peningkatan sampai akhir periode 30. Hal ini menunujukkan bahwa komposisi LGDP lebih dominan dalam memberikan pengaruh terhadap peningkatan pertumbuhan pendapatan per kapita penduduk Indonesia. Pada varians impor (LIM) yang memiliki pengaruh dominan terbesar kedua setelah LGDP. Analisis memperlihatkan pada awal periode sampai periode 3 mengalami peningkatan, namun setelah periode 3 hingga akhir periode terus mengalami penurunan dalam mempengaruhi LGDP dengan nilai awal periode 3 sebesar 0.86 persen menjadi 0.54 persen pada periode 30. Kemudian varians dominan terbesar ketiga ialah varians ekspor (LEX), hal yang dialami oleh varians LEX pola pengaruhnya berbeda dengan varians LIM, yakni varians LEX dari awal hingga akhir periode terus mengalami peningkatan. Hal ini menunjukkan bahwa ekspor memberikan peranan penting dalam berkontribusi terhadap peningkatan pendapatan per kapita.

Hasil analisis Variance Decomposition (VD), menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi lebih dipengaruhi oleh keterbukaan perdagangan yang nilai komposisinya lebih besar dibanding komposisi perkembangan keuangan. Keterbukaan perdagangan yang diproksikan oleh ekspor memiliki kontribusi yang sangat besar dibandingkan dengan pengaruh impor yang cenderung terus menurun tiap tahun. Peningkatan ekspor terhadap sektor riil akan memberikan dampak positif dalam pertumbuhan ekonomi, karena ekspor memberikan dampak

98.4 98.6 98.8 99 99.2 99.4 99.6 99.8 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930

Variance Decomposition of LGDP:

LIM LEX DC BM LGDP

33 akumulasi kapital dalam penerimaan devisa hasil ekspor produk komoditi Indonesia.

Sumber: Lampiran 9

Gambar 9 Impulse Response Function (%) Persamaan Pendapatan per Kapita^a Analisis Impulse Response Function menunjukkan respon yang dinamis dalam jangka panjang dari setiap variabel ekonomi terhadap variebel ekonomi lainnya apabila terjadi suatu shock (guncangan). Hasil analisis Impulse Response Function (IRF) menunjukkan bahwa pengaruh inovasi (guncangan) dari varians LGDP terhadap varians LGDP mengalami peningkatan yang direspon positif dari

-.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 5 10 15 20 25 30 Response of LGDP to LGDP -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 5 10 15 20 25 30 Response of LGDP to BM -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 5 10 15 20 25 30 Response of LGDP to DC -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 5 10 15 20 25 30 Response of LGDP to LEX -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 5 10 15 20 25 30 Response of LGDP to LIM

awal periode sampai akhir periode (Gambar 9). Pada pengaruh varians BM, LEX,

Dalam dokumen Dampak Perkembangan Keuangan dan Keterbukaan Perdagangan terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia periode 1980-2012 (Halaman 35-47)