HASIL DAN PEMBAHASAN
B. Penemuan dan Pembahasan
1. Deskripsi Data
a. Sebelum diterapkannya free floating exchange rate system
Hasil olah data yang dilakukan sebelum diterapkannya free floating
exchangerate system, dapat dijelaskan mengenai variabel-variabel yang
terdapat pada model yang digunakan dalam penelitian ini. Variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.1 Data Variabel 1 Tahun KURS (Rp/$) Ekspor (Ribu $) Impor (Ribu $) Inflasi SBI GDP (Miliar Rp) M1 (Miliar Rp) 1990Q1 1.823 3471515 4069740 0,002375 0,03285 28004,1 22155 1990Q2 1.844 3511595 4424544 0,005 0,036075 28604,2 23204 1990Q3 1.864 3687798 5135533 0,008625 0,04405 28804,3 22982 1990Q4 1.901 4015023 5676371 0,00875 0,0462 29804,3 23819 1991Q1 1.932 3915193 5754334 0,009875 0,0517 30532,8 23571 1991Q2 1.954 4308177 5845536 0,00595 0,042075 30573,9 24610 1991Q3 1.968 4806353 5817825 0,005125 0,046425 30806,3 25805 1991Q4 1.992 4838643 5845127 0,004875 0,046225 31520,2 26341 1992Q1 2.017 5150300 5940893 0,0035 0,044975 32691,1 27318 1992Q2 2.033 5338757 6144145 0,00425 0,041675 32206,3 26880 1992Q3 2.038 5956324 6512572 0,0015 0,038225 32706,2 27650 1992Q4 2.062 5763068 6038835 0,0161 0,034975 33501,2 28779 1993Q1 2.071 5898019 5813091 0,0161 0,032475 33901,7 30593 1993Q2 2.088 6155711 6482474 0,017425 0,029225 34553,1 31342 1993Q3 2.108 5905449 6007946 0,0206 0,021125 35921 34812 1993Q4 2.110 6569126 7409426 0,024425 0,02335 35331,3 36805 1994Q1 2.144 6386643 6189602 0,009275 0,021225 36092,9 37908 1994Q2 2.180 6912536 7597023 0,011475 0,0236 36955,1 39888 1994Q3 2.181 7404940 8101306 0,01845 0,0276 44639,6 42195 1994Q4 2.200 8011396 7682909 0,0231 0,0305 52234,1 45374 1995Q1 2.219 7638675 7608288 0,0076 0,03405 67693,8 44908 1995Q2 2.246 8943845 8883385 0,00585 0,036525 67693,2 47045 1995Q3 2.276 8197125 8463630 0,003525 0,03565 75377,7 48981 1995Q4 2.308 8221378 7859063 0,004625 0,034975 83062,3 52677
1996Q1 2.336 7909855 7748519 0,00815 0,034925 98431,3 53162 1996Q2 2.342 9479212 8581226 0,001925 0,034975 100922,2 56448 1996Q3 2.340 9670200 8155121 0,002275 0,034875 107102,8 59684 1996Q4 2.383 9748670 7627986 0,003825 0,03345 107962,8 64089 1997Q1 2.419 8531736 8952638 0,0049 0,029075 140761,1 63565 1997Q2 2.450 11842686 8966223 0,00635 0,02655 149380,3 69950,04 Sumber : Bank Indonesia
Tabel 4.2 Deskripsi Data 1
Sumber: Data diolah
Tabel data deskripsi di atas memperlihatkan bahwa semua variabel yang terdapat dalam penelitian, yaitu Y (kurs) sebagai variabel dependen yang merupakan tingkat nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika. Variabel X1 (ekspor), X2 (impor), X3 (inflasi), X4 (SBI), X5 (GDP) dan X6
(M1) sebagai variabel indevenden. Isi deskripsi statistik dalam penelitian Variabel Kurs (Y) Ekspor ( X1) Impor ( X2) Inflasi ( X3) SBI ( X4) GDP ( X5) M1 ( X6) Mean 2127,633 6606332 6844510 0,008860 0,034987 55925,71 38751,33 Std. Deviasi 178,2986 2152359 1353665 0,006583 0,007940 35595,36 14418,64 Min 1823 3471515 4069740 0,001500 0,021125 28004,1 22155 Max 2450 11842686 8966223 0,024425 0,051700 149380,3 69950,04 N 30 30 30 30 30 30 30
ini adalah rata-rata (means), standar deviasi, data terkecil (min), data terbesar (max) dan jumlah data yang diteliti (N).
Tabel 4.1 dan 4.2 berdasarkan data yang diperoleh dari pengumpulan data triwulanan yang dimulai dari triwulan pertama tahun 1990 sampai dengan triwulan ke dua tahun 1997, dapat dilihat bahwa variabel dependen yaitu nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika atau kurs memiliki nilai rata-rata sebesar 2127,633 dan standar deviasi sebesar 178,2986 dengan nilai terkecil terjadi pada triwulan ke satu tahun 1990 yaitu sebesar 1823, sedangkan nilai terbesar dari kurs rupiah terhadap dolar Amerika terjadi pada triwulan ke dua tahun 1997 yaitu sebesar 2450
dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel independen berdasarkan pengumpulan data triwulanan dari triwulan ke satu tahun 1990 sampai dengan triwulan ke dua tahun 1997 diketahui bahwa nilai rata-rata dari ekspor Indonesia sebesar 6606332 dengan standar deviasi sebesar 2152359, untuk nilai terendah terjadi pada triwulan ke satu tahun 1990 yaitu sebesar 3471515, sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke dua tahun 1997 yaitu sebesar 11842686 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel impor dapat dilihat dalam tabel mempunyai rata-rata sebesar 6844510 dengan standar deviasi sebesar 135665 dan nilai terendah dari variabel impor diketahui terjadi pada triwulan ke satu tahun 1990 yaitu sebesar 4069740, sedangkan nilai tertinggi terjadi pada
triwulan ke dua tahun 1997 yaitu sebesar 8966223 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel inflasi mempunyai rata-rata sebesar 0,008860 dengan standar deviasi sebesar 0,006583 dan nilai terendah dari variabel inflasi diketahui terjadi pada triwulan ke tiga tahun 1992 yaitu sebesar 0,001500. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke empat tahun 1993 yaitu sebesar 0,024425dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel suku bunga (SBI) mempunyai rata-rata sebesar 0,034987 dengan standar deviasi sebesar 0,007940 dan nilai terendah dari variabel suku bunga diketahui terjadi pada triwulan ke tiga tahun 1993 yaitu sebesar 0,021125. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke satu tahun 1991 yaitu sebesar 0,051700 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel pendapatan nasional (GDP) mempunyai rata-rata sebesar 55925,71 dengan standar deviasi sebesar 35595,36 dan nilai terendah dari variabel pendapatan nasional (GDP) diketahui terjadi pada triwulan ke satu tahun 1990 yaitu sebesar 28004,10. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke dua tahun 1997 yaitu sebesar 149380,3 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel jumlah uang beredar (M1) mempunyai rata-rata sebesar 38751,33dengan standar deviasi sebesar 14418,64 dan nilai terendah dari variabel jumlah uang beredar (M1) diketahui terjadi pada triwulan ke satu tahun 1990 yaitu sebesar 22155. sedangkan nilai tertinggi terjadi pada
triwulan ke dua tahun 1997 yaitu sebesar 69950 dengan jumlah data sebanyak 30.
b. Setelah diterapkannya free floating exchange rate system
Hasil olah data yang dilakukan setelah diterapkannya free floating
exchangerate system, dapat dijelaskan mengenai variabel-variabel yang
terdapat pada model yang digunakan dalam penelitian ini. Variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.3 Data Variabel 2 Tahun KURS (Rp/$) Ekspor (Ribu $) Impor (Ribu $) Inflasi SBI GDP (Miliar Rp) M1 (Miliar Rp) 1997Q4 4.650 11162282 11089445 0,027625 0,050575 173169,7 78342,86 1998Q1 8.325 10618650 8080755 0,062825 0,058125 202194,6 9827,29 1998Q2 14.900 8336645 5727586 0,113975 0,13535 228982,9 109479,8 1998Q3 10.700 11155735 9289399 0,188675 0,175025 240082,6 102563 1998Q4 8.025 8850579 7400088 0,194075 0,1245 260017,4 101197,3 1999Q1 8.685 8555807 6596962 0,0102 0,093175 281051,6 105705,1 1999Q2 6.726 9940445 7819617 0,006825 0,07165 279711,9 105964 1999Q3 8.388 11001600 7229544 0,00005 0,03435 277583,2 118124 1999Q4 7.100 9339582 7320170 0,005025 0,032275 281095,3 124633 2000Q1 7.590 10852170 8087849 0,0025 0,028025 302421 124663 2000Q2 8.735 12072159 9478782 0,00525 0,028175 316584 133832 2000Q3 8.780 13600965 9355711 0,017 0,0339 333739 135430 2000Q4 9.595 11842278 10740090 0,0235 0,03535 337940,3 162186 2001Q1 10.400 11193006 8390074 0,0265 0,0376 354497,9 148375 2001Q2 11.440 11182675 8602235 0,030275 0,0409 370560,6 160142 2001Q3 9.675 11694227 7375809 0,03255 0,043675 379177 164237 2001Q4 10.400 6949013 5494039 0,031375 0,044 386738,7 177731 2002Q1 9.855 9715603 6677928 0,0352 0,0421 394031,7 166173 2002Q2 8.730 11637858 7790231 0,0287 0,03935 402435,5 174017 2002Q3 9.015 12548391 8990447 0,02525 0,035425 409594,7 181791 2002Q4 8.940 11019311 7750773 0,025 0,032575 403589,7 191939 2003Q1 8.908 11666276 9276588 0,01775 0,030275 516820,1 181239 2003Q2 8.285 11772777 8022926 0,0165 0,02585 515704,5 194878
2003Q3 8.389 11941333 8028710 0,0155 0,022225 530011,3 207587 2003Q4 8.465 11178043 8411849 0,01275 0,02105 524221,8 223799 2004Q1 8.587 11048752 7956050 0,01275 0,01915 540031,9 219086 2004Q2 9.415 13528189 8484116 0,017 0,018325 568253 233726 2004Q3 9.170 14819046 8955605 0,0155 0,018425 594736,5 240911 2004Q4 9.290 14907613 9440791 0,016 0,01855 600010,1 253818 2005Q1 9.480 15425863 9603413 0,022 0,018575 628183,8 250492 Sumber : Bank Indonesia
Tabel 4.4 Deskripsi Data 2
Sumber: Data diolah
Tabel data deskripsi 4.4 di atas memperlihatkan bahwa semua variabel yang terdapat dalam penelitian, yaitu Y (kurs) sebagai variabel devenden yang merupakan tingkat nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika. Variabel X1 (ekspor), X2 (impor), X3 (inflasi), X4(SBI), X5(GDP) dan X6 (M1) sebagai variabel indevenden. Isi deskripsi statistik dalam penelitian ini adalah rata-rata (means), standar deviasi, data terkecil (min), data terbesar (max) dan jumlah data yang diteliti (N).
Variabel Kurs (Y) Ekspor ( X1) Impor ( X2) Inflasi ( X3) SBI ( X4) GDP ( X5) M1 ( X6) Mean 9021,433 11318562 8248919 0,034604 0,046951 387772,4 159396,3 Std. Deviasi 1689,041 1917055 1274312 0,047525 0,037643 129181,3 56506,14 Min 4650 6949013 5494039 0,00005 0,018325 173169,7 9827,29 Max 14900 15425863 11089445 0,194075 0,175025 628183,8 253818 N 30 30 30 30 30 30 30
Tabel 4.3 dan 4.4 berdasarkan data yang diperoleh dari pengumpulan data triwulanan yang dimulai setelah diterapkannya sistem nilai tukar mengambang bebas atau free floating exchange rate system
yaitu dari triwulan ke empat tahun 1997 sampai dengan triwulan ke satu tahun 2005 dapat dilihat bahwa variabel devenden yaitu pertumbuhan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika atau kurs memiliki nilai rata-rata sebesar 9021,433 dengan standar deviasi sebesar 1689,041 dan nilai terkecil terjadi pada triwulan ke empat tahun 1997 yaitu sebesar 4650. Sedangkan nilai terbesar dari kurs rupiah terhadap dolar Amerika terjadi pada triwulan ke dua tahun 1998 yaitu sebesar 14900 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel independen berdasarkan pengumpulan data triwulanan dari triwulan ke empat tahun 1997 sampai dengan triwulan ke satu tahun 2005 diketahui bahwa nilai rata-rata dari ekspor Indonesia sebesar 11318562 dengan standar deviasi sebesar 1917055 dan nilai terendah terjadi pada triwulan ke empat tahun 2001 yaitu sebesar 6949013. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke satu tahun 2005 yaitu sebesar 15425863 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel impor dapat dilihat dalam tabel mempunyai rata-rata sebesar 8248919 dengan standar deviasi sebesar 1917055 dan nilai terendah dari variabel impor diketahui terjadi pada triwulan ke empat tahun 2001 yaitu sebesar 5494039. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada
triwulan ke empat tahun 1997 yaitu sebesar 11089445 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel inflasi mempunyai rata-rata sebesar 0,034604 dengan standar deviasi sebesar 0,047525 dan nilai terendah dari variabel inflasi diketahui terjadi pada triwulan ke tiga tahun 1999 yaitu sebesar 0,00005. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke empat tahun 1998 yaitu sebesar 0,194075 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel suku bunga mempunyai rata-rata sebesar 0,046951 dengan standar deviasi sebesar 0,037643 dan nilai terendah dari variabel suku bunga diketahui terjadi pada triwulan ke dua tahun 2004 yaitu sebesar 0,018325. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke tiga tahun 1998 yaitu sebesar 0,175025 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel pendapatan nasional (GDP) mempunyai rata-rata sebesar 387772,4 dengan standar deviasi sebesar 129181,3 dan nilai terendah dari variabel pendapatan nasional (GDP) diketahui terjadi pada triwulan ke empat tahun 1997 yaitu sebesar 173169,7. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada triwulan ke satu tahun 2005 yaitu sebesar 628183,8 dengan jumlah data sebanyak 30.
Variabel jumlah uang beredar (M1) mempunyai rata-rata sebesar 159396,3dengan standar deviasi sebesar 56506,14 dan nilai terendah dari variabel jumlah uang beredar (M1) diketahui terjadi pada triwulan ke satu tahun 1998 yaitu sebesar 9827,29. Sedangkan nilai tertinggi terjadi pada
0 1 2 3 4 5 -1 0 1 2
Series: Standardized Residuals Sample 1990:2 1997:2 Observations 29 Mean 0.259315 Median 0.310316 Maximum 2.156625 Minimum -1.183248 Std. Dev. 0.942389 Skewness 0.281394 Kurtosis 2.161162 Jarque-Bera 1.232959 Probability 0.539842
triwulan ke empat tahun 2004 yaitu sebesar 253818 dengan jumlah data sebanyak 30.
2. Pengujian Persyaratan Analisis (Uji Asumsi Klasik)
a. Sebelum diterapkannya free floating exchange rate system
1. Normalitas
Grafik 4.4 : Uji Jarque-Bera atau Histogram Residual 1
Sumber : Data diolah
Korelogram pada grafik 4.4 menunjukan bahwa residual berdistribusi normal. Hal ini ditunjukan oleh :
• Kurva yang mengikuti bentuk lonceng
• Nilai statistik Jarque-Bera yang memiliki probabilitas lebih besar dari 5% atau 0,539842 > 0,05. dengan demikian model ini dapat dipakai untuk melakukan penelitian karena uji dalam grafik 4.4 menunjukan bahwa model ini terdistribusi normal.
2. Multikolinieritas
Tabel 4.5
Tabel Mutikolinearitas 1
EKSPOR IMPOR INFLASI SBI GDP M1
EKSPOR 1.000000 0.724779 0.173085 -0.184307 -0.057978 -0.276743 IMPOR 0.724779 1.000000 -0.010065 -0.139461 -0.080890 -0.279022 INFLASI 0.173085 -0.010065 1.000000 0.127666 0.151385 0.062875 SBI -0.184307 -0.139461 0.127666 1.000000 0.314747 0.633894 GDP -0.057978 -0.080890 0.151385 0.314747 1.000000 0.220540 M1 -0.276743 -0.279022 0.062875 0.633894 0.220540 1.000000 Sumber : Data diolah
Tabel 4.5 di atas menunjukan bahwa variabel bebas tidak ada yang berkorelasi. Menurut Nachrowi Djalal dan Hardius Usman (2006:247) korelasi tergolong kuat jika besarnya 0,8 atau lebih.
3. Autokorelasi
Tabel 4.6
Hasil Output Pengujian Korelogram 1
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | . | . | . | 1 0.042 0.042 0.0557 .**| . | .**| . | 2 -0.283 -0.285 2.7253 0.099 . |* . | . |**. | 3 0.194 0.241 4.0297 0.133 . |* . | . |* . | 4 0.177 0.068 5.1575 0.161 . *| . | . | . | 5 -0.058 0.047 5.2818 0.260 . *| . | . *| . | 6 -0.146 -0.141 6.1188 0.295 . | . | . | . | 7 0.010 -0.024 6.1233 0.410 . | . | . *| . | 8 -0.029 -0.130 6.1601 0.521 . *| . | . *| . | 9 -0.130 -0.072 6.9147 0.546 . | . | . | . | 10 -0.048 -0.042 7.0222 0.635 . | . | . | . | 11 -0.018 -0.033 7.0381 0.722 . *| . | . | . | 12 -0.066 -0.048 7.2683 0.777 Sumber : Data diolah
0 2 4 6 8 10 12 -2 -1 0 1 2
Series: Standardized Residuals Sample 1997:4 2005:1 Observations 30 Mean 0.091039 Median -0.066657 Maximum 2.125511 Minimum -1.938517 Std. Dev. 1.022283 Skewness 0.278844 Kurtosis 2.769899 Jarque-Bera 0.454954 Probability 0.796541
Tabel 4.6 di atas menunujukan bahwa nilai statistik Q tidak signifikan, ditandai dengan nilai probabilitas yang lebih besar dari 5% atau 0,05. sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah pelanggaran asumsi adanya Autokorelasi.
b. Setelah diterapkannya free floating exchange rate system
1. Normalitas
Grafik 4.5 : Uji Jarque-Bera atau Histogram Residual 2
Sumber : Data diolah
Korelogram pada grafik 4.5 menunjukan bahwa residual berdistribusi normal. Hal ini ditunjukan oleh :
• Kurva yang mengikuti bentuk lonceng
• Nilai statistik Jarque-Bera yang memiliki probabilitas lebih besar dari 5% atau 0,796541 > 0,05. dengan demikian model ini dapat dipakai untuk
melakukan penelitian karena uji dalam grafik 4.5 menunjukan bahwa model ini terdistribusi normal.
2. Multikolinieritas
Tabel 4.7
Tabel Mutikolinearitas 2
EKSPOR IMPOR INFLASI SBI GDP M1
EKSPOR 1.000000 0.696618 -0.298922 -0.499920 0.630917 0.570573 IMPOR 0.696618 1.000000 -0.124308 -0.255794 0.159564 0.137185 INFLASI -0.298922 -0.124308 1.000000 0.560201 -0.383439 -0.374302 SBI -0.499920 -0.255794 0.560201 1.000000 -0.612341 -0.579009 GDP 0.630917 0.159564 -0.383439 -0.612341 1.000000 0.647036 M1 0.570573 0.137185 -0.374302 -0.579009 0.647036 1.000000 Sumber : Data diolah
Tabel 4.7 di atas menunjukan bahwa variabel bebas tidak ada yang berkorelasi. Menurut Nachrowi Djalal dan Hardius Usman (2006:247) korelasi tergolong kuat jika besarnya 0,8 atau lebih.
3. Autokorelasi
Tabel 4.8
Hasil Output Pengujian Korelogram 2
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . |*** | . |*** | 1 0.376 0.376 4.6716 0.061 . |* . | . | . | 2 0.136 -0.006 5.3031 0.071 . *| . | . *| . | 3 -0.096 -0.168 5.6277 0.131 . *| . | . | . | 4 -0.122 -0.037 6.1770 0.186 . *| . | . | . | 5 -0.129 -0.052 6.8187 0.234 ***| . | ***| . | 6 -0.358 -0.357 11.943 0.063 .**| . | . | . | 7 -0.204 0.036 13.673 0.057 .**| . | . *| . | 8 -0.233 -0.172 16.034 0.062 . *| . | . | . | 9 -0.065 -0.041 16.225 0.062 . *| . | . *| . | 10 -0.068 -0.113 16.445 0.088 . |* . | . |* . | 11 0.088 0.093 16.839 0.113 . |* . | . *| . | 12 0.084 -0.160 17.215 0.142 . | . | . *| . | 13 -0.030 -0.156 17.266 0.187 . | . | . *| . | 14 -0.026 -0.114 17.306 0.240 . | . | . | . | 15 0.006 0.018 17.308 0.301 . | . | .**| . | 16 -0.005 -0.235 17.310 0.366 Sumber : Data diolah
Tabel 4.8 di atas menunjukan bahwa nilai statistik Q tidak signifikan, ditandai dengan nilai probabilitas yang lebih besar dari 5% atau 0,05. sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah pelanggaran asumsi adanya Autokorelasi.
3. Uji F (Uji Secara Simultan)
Uji F dilakukan untuk melihat apakah variabel independen secara bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel maka Ho ditolak dan H1
variabel-variabel yang terdapat dalam model berpengaruh signifikan terhadap variabel dependennya.
a. Sebelum diterapkannya free floating exchange rate system
Tabel 4.9
Hasil Output Metode ARCH GARCH 1
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. SQR(GARCH) 2.803053 5.650144 0.496103 0.6198
C 1503.351 341.5918 4.401017 0.0000 EKSPOR -4.35E-05 2.09E-06 -20.78430 0.0000
IMPOR 4.00E-05 7.27E-07 55.07703 0.0000 INFLASI 488.8287 3803.994 0.128504 0.8978 SBI -1460.304 3170.423 -0.460602 0.6451 GDP 0.001171 0.000615 1.903509 0.0570 M1 0.001839 0.000379 4.856185 0.0000 Variance Equation C 707.5768 2220.473 0.318660 0.7500 ARCH(1) 0.304307 0.771136 0.394622 0.6931 (RESID<0)*ARCH(1) 0.478971 1.446121 0.331211 0.7405 GARCH(1) 0.296428 0.557027 0.532162 0.5946 INFLASI -0.000525 79611.83 -6.60E-09 1.0000 R-squared 0.946707 Mean dependent var 2138.138
Adjusted R-squared 0.900519 S.D. dependent var 171.7473 S.E. of regression 54.17013 Akaike info criterion 11.17322 Sum squared resid 44016.04 Schwarz criterion 11.83329 Log likelihood -148.0116 F-statistic 20.49699 Durbin-Watson stat 1.720860 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots -.01
Estimation Command: =====================
ARCH(T,M,H,DERIV=AN) KURS C EKSPOR IMPOR INFLASI SBI GDP M1 @ INFLASI
Estimation Equation: =====================
KURS = C(1)*SQR(GARCH) + C(2) + C(3)*EKSPOR + C(4)*IMPOR + C(5)*INFLASI + C(6)*SBI + C(7)*GDP + C(8)*M1
Substituted Coefficients: =====================
KURS = 2.803052529*SQR(GARCH) + 1503.351109 - 4.348114717e-05*EKSPOR + 4.003390261e-05*IMPOR + 488.8287198*INFLASI - 1460.303986*SBI +
0.001171428888*GDP + 0.001838630849*M1
GARCH = 707.5768+0.304307ARCH(1)+0.478971(RESID<0)*ARCH(1)+ 0.296428*GARCH(1) -0.000525*INFLASI
Nilai F hitung berdasarkan tabel output dengan menggunakan metode ARCH GARCH di atas menunjukan nilai F hitung adalah sebesar 20,49699. Sementara itu, dengan menggunakan α = 5% dan derajat kebebasan (6,23) diperoleh nilai F tabel sebesar 2,53 Sehingga 20,49699 > 2,53 atau dengan kata lain F hitung lebih besar dari pada F tabel sehingga H0 ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model tersebut variabel-variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat. Hal ini sesuai dengan teori yang di kemukakan oleh Hamdy Hady (2006) bahwa ekspor, impor inflasi, SBI, GDP dan jumlah uang beredar mempengaruhi fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Sehingga dapat disimpulkan bahwa selama periode triwulan pertama tahun 1990 sampai dengan triwulan ke dua tahun. 1997 atau pada saat Indonesia masih menggunakan sistem nilai tukar mengambang terkendali (managed flaoting exchange rate system) ekspor, impor inflasi, SBI, GDP dan jumlah uang beredar berpengaruh secara signifikan terhadap fluktuasi nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat. Hal ini terjadi karena pada tahun 1992 Indonesia menerapkan kebijakan nilai tukar Crawling Band yang merupakan bagian dari managed flaoting
exchange rate system yang lebih menitikberatkan kepada peningkatan
fleksibilitas nilai tukar rupiah. Fleksibilitas nilai tukar tersebut tercermin dari semakin berkurangnya ketergantungan bank-bank kepada Bank Indonesia dalam melakukan transaksi Devisa. Menurut Miranda S.
Goeltom dan Doddy Zuverdi (1998), Perkembangan nilai tukar rupiah selama periode managed floating dalam pelaksanaannya mempunyai esensi yang berbeda-beda sesuai dengan karakteristik perekonomian pada saat tersebut.
b. Setelah diterapkannya free floating exchange rate system
Tabel 4.10
Hasil Output Metode ARCH GARCH 2
Estimation Command: =====================
ARCH(T,M,H,DERIV=AN) KURS C EKSPOR IMPOR INFLASI SBI GDP M1 @ INFLASI
Estimation Equation: =====================
KURS = C(1)*SQR(GARCH) + C(2) + C(3)*EKSPOR + C(4)*IMPOR + C(5)*INFLASI + C(6)*SBI + C(7)*GDP + C(8)*M1
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. SQR(GARCH) 0.753703 0.295445 2.551081 0.0107 C 8802.879 1220.351 7.213397 0.0000 EKSPOR -0.000252 9.58E-07 -263.1474 0.0000 IMPOR 0.000772 1.11E-06 697.0505 0.0000 INFLASI 3357.964 9839.797 0.341264 0.7329 SBI -20798.08 17238.18 -1.206513 0.2276 GDP 0.004322 0.000729 5.929058 0.0000 M1 0.020077 0.003763 5.334634 0.0000 Variance Equation C 1613626. 715259.0 2.256002 0.0241 ARCH(1) 0.144989 0.331241 0.437714 0.6616 (RESID<0)*ARCH(1) -0.422469 0.469233 -0.900340 0.3679 GARCH(1) -0.034229 0.075842 -0.451320 0.6518 INFLASI 0.000000 17950167 0.000000 1.0000 R-squared 0.620277 Mean dependent var 9021.433
Adjusted R-squared 0.611060 S.D. dependent var 1689.041 S.E. of regression 1679.675 Akaike info criterion 17.81868 Sum squared resid 47962226 Schwarz criterion 18.42586 Log likelihood -254.2802 F-statistic 7.027028 Durbin-Watson stat 1.419330 Prob(F-statistic) 0.008069
Substituted Coefficients: =====================
KURS = 0.7537031455*SQR(GARCH) + 8802.878504 -
0.0002520202369*EKSPOR + 0.000771682801*IMPOR + 3357.963877*INFLASI - 20798.0827*SBI + 0.004322208136*GDP + 0.02007677254*M1
GARCH = 1613626 + 0.144989* ARCH(1) 0.422469*(RESID<0)*ARCH(1) -0.034229* GARCH(1)+ 0.000000* INFLASI
Nilai F hitung setelah diterapkannya free floating exchange rate
system, berdasarkan tabel output dengan menggunakan metode ARCH
GARCH di dapat nilai F hitung sebesar 7,027028. Sementara itu, dengan menggunakan α = 5% dan derajat kebebasan (6,23) diperoleh nilai F tabel sebesar 2,53. Sehingga 7,027028 > 2,53 atau dengan kata lain F hitung lebih besar dari pada F tabel sehingga H0 ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model tersebut variabel-variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat. Hal ini sesuai dengan teori yang di kemukakan oleh Hamdy Hady (2006) bahwa ekspor, impor inflasi, SBI, GDP dan jumlah uang beredar mempengaruhi fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Disamping itu, hal ini terjadi karena setelah diterapkannya free floating exchange rate system
nilai tukar rupiah di serahkan kepada mekanisme pasar yang menyebabkan setiap fluktuasi nilai tukar rupiah akan lebih banyak disebabkan oleh permintaan dan penawaran valas. Menurut Adwin Suya A (2002) pada dasarnya free floating exchange rate system menghendaki tidak adanya campur tangan pemegang otoritas moneter suatu negara secara formal dalam rangka menstabilkan atau mengatur nilai tukar mata uangnya.
4. Uji t (Uji Secara Parsial)
Jika nilai Prob < alpha atau t hitung > t tabel maka terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel independen terhadap variabel dependen.
a. Sebelum diterapkannya free floating exchange rate system
1) Pengaruh variabel ekspor terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data menunjukan bahwa nilai t hitung variabel ekspor adalah sebesar 20,78430 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, sehingga 20,78430
> ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung > t tabel maka H0
ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel ekspor secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
Besarnya koefisisn variabel ekspor adalah -0,0000435 yang berarti bahwa setiap kenaikan ekspor 1% maka nilai tukar rupiah akan menguat terhadap dolar Amerika atau dolar Amerika akan terdepresiasi sebesar 0,0000435% dengan anggapan cateris
paribus. Hasil ini sesuai dengan teori yang dikemukan Hamdy
2) Pengaruh variabel impor terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data dengan menggunakan metode ARCH GARCH menunjukan bahwa nilai t hitung variabel impor adalah sebesar 55,07703 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 55,07703 > ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan variabel impor secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
Besarnya koefisisn variabel impor dengan menggunakan metode ARCH GARCH adalah sebesar 0,00004 yang berarti bahwa setiap kenaikan impor 1% maka dolar Amerika akan apresiasi terhadap rupiah atau nilai tukar rupiah akan melemah terhadap dolar Amerika sebesar 0,00004% dengan anggapan
cateris paribus. Hasil ini sesuai dengan teori yang dikemukan
Hamdy Hady (2006) bahwa impor mempengaruhi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat.
3) Pengaruh variabel inflasi terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data yang terlihat dalam tabel 4.9 menunjukan bahwa nilai t hitung variabel inflasi adalah sebesar 0,128504 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 0,128504 < ± 2,069 atau
dengan kata lain t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1
ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
4) Pengaruh variabel SBI terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data dengan menggunakan metode ARCH GARCH yang terlihat dalam tabel 4.9 menunjukan nilai t hitung variabel SBI adalah sebesar 0,460602 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 0,460602 < ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel SBI secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
5) Pengaruh variabel GDP terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data menunjukan bahwa nilai t hitung variabel GDP adalah sebesar 1,903509 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 1,903509 < ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel GDP secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
6) Pengaruh variabel M1 terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data yang terlihat dalam tabel 4.9 menunjukan bahwa nilai t hitung variabel M1 adalah sebesar 4,856185 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 4,856185 > ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan H1
diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel M1 secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
Besarnya koefisisn variabel jumlah uang beredar (M1) adalah 0,001839 yang berarti bahwa setiap kenaikan jumlah uang beredar (M1) 1% maka dolar Amerika akan apresiasi terhadap nilai tukar rupiah atau nilai tukar rupiah akan melemah terhadap dolar Amerika sebesar 0,001839% dengan anggapan cateris paribus. Hasil ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Adwin Surya A (2002) dan Ni Made Sukartini dan Somnya Laksana (2000) yang mengatakan bahwa jumlah uang beredar mempengaruhi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika.
b. Setelah diterapkannya free floating exchange rate system
1) Pengaruh variabel ekspor terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data dengan menggunakan metode ARCH GARCH menunjukan bahwa nilai t hitung variabel ekspor
adalah sebesar 263,1474 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat dikatakan bahwa 263,1474 > ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel ekspor secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
Besarnya koefisisn variabel ekspor adalah -0,000252 yang berarti bahwa setiap kenaikan ekspor 1% maka dolar Amerika akan mengalami depresiasi terhadap rupiah atau nilai tukar rupiah akan menguat terhadap dolar Amerika sebesar 0,000252% dengan anggapan cateris paribus. Hasil ini sesuai dengan teori yang dikemukan Hamdy Hady (2006) bahwa ekspor mempengaruhi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika.
2) Pengaruh variabel impor terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data yang terlihat dalam tabel 4.10 menunjukan bahwa nilai t hitung variabel impor adalah sebesar 697,0505 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 697,0505 > ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan H1
diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel impor secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
Besarnya koefisisn variabel impor yang terlihat dalam tabel di atas adalah sebesar 0,000772. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan impor 1% maka dolar Amerika akan mengalami apresiasi terhadap rupiah atau dengan kata lain nilai tukar rupiah akan melemah terhadap dolar Amerika sebesar 0,000772% dengan anggapan cateris paribus. Hasil ini sesuai dengan teori yang dikemukan Hamdy Hady (2006) dan Anggita Mahda Kurnia bahwa impor mempengaruhi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika.
3) Pengaruh variabel inflasi terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data menunjukan bahwa nilai t hitung variabel inflasi adalah sebesar 0,341264 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 0,341264 < ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
4) Pengaruh variabel SBI terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data dengan metode ARCH GARCH menunjukan bahwa nilai t hitung variabel SBI adalah sebesar 1,206513 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 1,206513 < ± 2,069 atau
dengan kata lain t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1
ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel SBI secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
5) Pengaruh variabel GDP terhadap nilai tukar rupiah
Hasil pengolahan data yang terlihat dalam tabel 4.10 menunjukan bahwa nilai t hitung variabel GDP adalah sebesar 5,929058 dan nilai t tabel dengan alpha 0,05 (5%) di dapat nilai sebesar ± 2,069, jadi dapat disimpulakan 5,929058 > ± 2,069 atau dengan kata lain t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan H1
diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel GDP secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar Amerika Serikat.
Besarnya koefisisn variabel GDP adalah 0,004322 yang berarti bahwa setiap kenaikan GDP 1% maka dolar Amerika akan mengalami apresiasi terhadap rupiah atau nilai tukar rupiah akan melemah terhadap dolar Amerika sebesar 0,004322% dengan anggapan cateris paribus. Hasil ini berbeda dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Adwin Surya A (2002) yang menyatakan bahwa pendapatan nasional atau GDP tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai tukar rupiah per dolar