Analisis Dampak Keterbukaan Perdagangan Terhadap Arus Masuk FDI (Foreign Direct Investment) ke Indonesia

(1)

DAMPAK LIBERALISASI PERDAGANGAN TERHADAP ARUS MASUK FDI ( FOREIGN DIRECT INVESTMENT ) KE INDONESIA

RISMAYANI NURSYAH

ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(2)

(3)

RISMAYANI NURSYAH. Impact of Trade openness to FDI flows (Foreign Direct Investment). Supervised by Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec.

Foreign Direct Investment (FDI) is one of the alternatives for financing the process of economic development of a country. Development of FDI in Indonesia showed a positive trend in the period before the economic crisis. Although the economy has undergone a recovery after an economic crisis rocked, but the condition of Indonesia's FDI has not shown the development of meaning. This is a problem in the midst of Indonesia's efforts to build the economy. The method used was VAR/ VECM. The Data used is the quarterly time series data from quarter I 2000 – quarter IV 2012. This research was done to see the effects of trade openness to inflows of FDI to the case in Indonesia. Based on the test results the VECM showed a significant negative results from trade openness to inflows of FDI to Indonesia.

(4)

(Foreign Direct Investment). Dibimbing oleh Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec.

Foreign Direct Investment (FDI) merupakan salah satu alternatif untuk pembiayaan proses pembangunan ekonomi suatu negara. Perkembangan FDI di Indonesia menunjukkan tren yang positif pada periode sebelum krisis ekonomi. Meskipun perekonomian telah mengalami pemulihan setelah diguncang krisis ekonomi, namun kondisi FDI di Indonesia belum menunjukkan perkembangan yang berarti. Hal ini merupakan suatu permasalahan di tengah-tengah upaya Indonesia untuk membangun perekonomiannya. Metode yang digunakana dalah VAR/VECM. Data yang digunakan adalah data time series kuartalan dari kuartal 1 2000 – kuartal IV 2012. Penelitian ini dilakukan untuk melihat dampak keterbukaan perdagangan terhadap arus masuk FDI untuk kasus di negara Indonesia. Berdasarkan hasil pengujian VECM yang menunjukan hasil yang signifikan negatif dari keterbukaan perdagangan terhadap arus masuk FDI ke Indonesia.

(5)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dampak Keterbukaan Perdagangan Terhadap Arus Masuk FDI (Foreign Direct Investment) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Juni 2013

Rismayani Nursyah

(6)

ABSTRAK

RISMAYANI NURSYAH. Dampak Keterbukaan Perdagangan Terhadap Arus Masuk FDI (Foreign Direct Investment). Dibimbing oleh Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec.

Foreign Direct Investment (FDI) merupakan salah satu alternatif untuk pembiayaan proses pembangunan ekonomi suatu negara. Perkembangan FDI di Indonesia menunjukkan tren yang positif pada periode sebelum krisis ekonomi. Meskipun perekonomian telah mengalami pemulihan setelah diguncang krisis ekonomi, namun kondisi FDI di Indonesia belum menunjukkan perkembangan yang berarti. Hal ini merupakan suatu permasalahan di tengah-tengah upaya Indonesia untuk membangun perekonomiannya. Metode yang digunakana dalah VAR/VECM. Data yang digunakan adalah data time series kuartalan dari kuartal 1 2000 – kuartal IV 2012. Penelitian ini dilakukan untuk melihat dampak keterbukaan perdagangan terhadap arus masuk FDI untuk kasus di negara Indonesia. Berdasarkan hasil pengujian VECM yang menunjukan hasil yang signifikan negatif dari keterbukaan perdagangan terhadap arus masuk FDI ke Indonesia.

Kata kunci: keterbukaan perdagangan, VAR/VECM, FDI.

ABSTRACT

RISMAYANI NURSYAH. Impact of Trade openness to FDI flows (Foreign Direct Investment). Supervised by Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec.

Foreign Direct Investment (FDI) is one of the alternatives for financing the process of economic development of a country. Development of FDI in Indonesia showed a positive trend in the period before the economic crisis. Although the economy has undergone a recovery after an economic crisis rocked, but the condition of Indonesia's FDI has not shown the development of meaning. This is a problem in the midst of Indonesia's efforts to build the economy. The method used was VAR/ VECM. The Data used is the quarterly time series data from quarter I 2000 – quarter IV 2012. This research was done to see the effects of trade openness to inflows of FDI to the case in Indonesia. Based on the test results the VECM showed a significant negative results from trade openness to inflows of FDI to Indonesia.

(7)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi

pada

Departemen Ilmu Ekonomi

DAMPAK LIBERALISASI PERDAGANGAN TERHADAP ARUS MASUK FDI ( FOREIGN DIRECT INVESTMENT ) KE INDONESIA

RISMAYANI NURSYAH

ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(8)

(9)

Judul Skripsi : Analisis Dampak Keterbukaan Perdagangan Terhadap Arus Masuk FDI (Foreign Direct Investment) ke Indonesia Nama : Rismayani Nursyah

NIM : H14090027

Disetujui oleh

Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec Pembimbing

Diketahui oleh

Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec Ketua Departemen

(10)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini adalah perdagangan, dengan judul Analisis Dampak Keterbukaan Perdagangan Terhadap Arus Masuk FDI (Foreign Direct Investment) ke Indonesia..

Terima kasih penulis ucapkan untuk kedua orang tua penulis, Bapak Yoyo Sunaryo dan Ibu Tien Nurhayati, serta kedua adik penulis, Dhea Yustiana Yudistira dan Alika Zialuna Putri atas segala doa dan dukungannya. Ungkapan terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec selaku dosen pembimbing, serta kepda Bapak Dr. Ir. Nunung Nuryantono dan Bapak Deni Lubis, MA selaku dosen penguji yang telah memberikan saran dan masukannya.

Teman-teman terdekat saya Indri, Ika, Yeni, Adis, dan Bagas yang selalu memberikan semangat dan do’anya. Untuk Eva, Fahmi, Ika, Indri teman bimbingan skripsi atas semangatnya. Kemudian untuk Umegia dan Tomi atas bantuan dan dukungannya.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Juni 2013

(11)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR GABAR vi

DAFTAR LAMPIRAN vi

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Perumsan Masalah 4

Tujuan Penelitian 7

Hipotesis 7

TINJAUAN PUSTAKA 8

Konsep Dasar Foreign Direct Investmen (FDI) 8

Perdagangan Internasional dan Keterbukaan Perdagangan 8

Gross Domestic Product (GDP) 9

BI Rate 10

Nilai Tukar 11

Inflasi 11

METODE PENELITIAN 12

Jenis dan Sumber Data 12

Metode Analisis Data 12

Metode Vector Error Correction Model (VECM) 13

Pengujian Sebelum Estimasi 14

Analisis Model VAR/VECM 16

Impuls Response Function (IRF) 16

Forecast Error Decomposition (FEDV) 16

Model Penelitian 16

HASIL DAN PEMBAHASAN 17

Uji Stasioneritas 17

Uji Lag Optimum 18

Uji Stabilitas VAR 19

Uji Kausalitas Granger 19

Uji Kointegrasi Johannsen 20

Hasil Estimasi VECM FDI dan Indikator Lainnya 21

(12)

Forecasting Error Variance Decomposition (FEVD) 24

Pembahasan Keseluruhan 25

SIMPULAN DAN SARAN 27

Simpulan 27

Saran 27

DAFTAR PUSTAKA 28

LAMPIRAN 30

(13)

DAFTAR TABEL

1 FDI, Net Ekspor di Indonesia ( Million US Dollar) 4

2 Variabel, Notasi, dan Sumber Data 12

3 Rangkuman Hasil Uji Stasioner pada Data Level 18 4 Rangkuman Hasil Uji Stasioneritas pada First Difference 18 5 Rangkuman Hasil Uji Stasioneritas pada Second Difference 19

6 Hasil Uji Lag Optimum 19

7 Hasil Uji Kointegrasi Johannsen 21

8 Hasil Estimasi Model VECM 22

DAFTAR GAMBAR

1 Pertumbuhan FDI di Indonesia periode 2000 – 2011 2 2 Keterbukaan Perdagangan Indonesia Periode Tahun 2000-2011 3

3 Kerangka Pemikiran 6

4 Tahapan Pengolahan Data VAR/VECM 13

5 Respon FDI karena Guncangan pada Keterbukaan Perdagangan, GDP,

Nilai Tukar, BI Rate, dan Inflasi 25

6 Variance Decomposition of FDI 26

DAFTAR LAMPIRAN

1 Uji Stasioneritas 31

2 Uji Kointegrasi 37

3 Uji Stabilitas Granger 38

4 Uji Optimum Lag 40

5 Uji Stasioneritas VAR 41

6 Estimasi VECM 42

7 Impuls Response Function 45

(14)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Foreign Direct Invesment (FDI) merupakan sebuah perpindahan modal dari satu negara ke negara lain. Aliran modal ini biasanya berupa investasi riil dalam bentuk pendirian perusahaan, pembangunan pabrik, pembelian barang dan modal, tanah, bahan baku, dan tenaga kerja. Negara-negara berkembang seperti Indonesia membutuhkan modal yang sangat tinggi untuk mengejar ketertinggalan pembangunan dari negara maju. Dengan adanya FDI, negara berkembang mendapatkan bantuan modal, transfer teknologi dari negara pemilik modal serta akan meningkatkan lapangan pekerjaan. Selain itu negara pemilik modal biasanya memiliki akses pasar internasional, sehingga lebih memudahkan dalam menghimpun dana kredit dari lembaga keuangan internasional dan memiliki akses pemasaran untuk kegiatan ekspor.

Dari tahun 2002 hingga 2011, rata-rata arus masuk FDI ke Indonesia adalah sekitar 1,324%, dan mendekati angka 2,916% pada tahun 2005, hal ini bertepatan dengan adanya Undang-undang No. 25 Tahun 2005 tentang Penanaman Modal Asing atau FDI. FDI dapat dilakukan oleh perseorangan warga negara asing, badan usaha asing, dan/atau pemerintah asing yang melakukan penanaman modal di wilayah negara Republik Indonesia. Kegiatan usaha usaha atau jenis usaha terbuka bagi kegiatan penanaman modal, kecuali bidang usaha atau jenis usaha yang dinyatakan tertutup dan terbuka dengan persyaratan dan batasan kepemilikan modal asing atas bidang usaha perusahaan diatur didalam Peraturan Presiden No. 36 Tahun 2010 Tentang Perubahan Daftar Bidang Usaha yang Tertutup dan Bidang Usaha yang Terbuka dengan Persyaratan di Bidang Penanaman Modal.

(15)

Gambar 1 FDI di Indonesia periode 2000 – 2011.

World Bank memprediksi pemulihan pertumbuhan aliran modal ke negara berkembang pada 2013 merupakan indikasi investasi asing akan semakin tinggi masuk ke Indonesia. Arus modal ke negara berkembang tumbuh dari US$1.007 miliar pada 2012 menjadi US$1.134 miliar pada tahun ini. Aliran investasi asing ke negara berkembang kembali tumbuh 12,61% pada 2013 setelah tahun sebelumnya menunjukkan penurunan 10,40%. Hal ini bisa dikatakan bahwa Indonesia memiliki kesempatan untuk medapatkan aliran masuk FDI yang lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya.

FDI memiliki hubungan dengan trade openness atau keterbukaan perdagangan, seperti hasil penelitian yang dilakukan oleh Mitra (2012) untuk kasus di Negara Benin, dimana keterbukaan perdagangan dalam jangka pendek adalah tidak signifikan, sedangkan dalam jangka panjang keterbukaan perdagangan memberikan efek yang signifikan terhadap arus masuk FDI ke Benin.

Keterbukaan perdagangan sebuah negara diduga akan memfasilitasi perpindahan modal. Semakin besar keterbukaan perdagangannya maka akan memperbesar kemungkinan masuknya investasi dari luar. Dengan adanya perdagangan internasional, akan membuka jalur hubungan perekonomian diantara negara-negara yang melakukan perdagangan.

Sumber: World Bank. 2013 (diolah)

-6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

(16)

Sumber: World Bank. 2013 (diolah)

Gambar 2 Keterbukaan Perdagangan Indonesia Periode Tahun 2001-2012 (persen)

Gambar 2 menggambarkan tentang keterbukaan perdagangan Indonesia dari tahun 2000 sampai tahun 2011. Keterbukaan perdagangan ini diperoleh dari persentase rasio antara GDP nominal dengan hasil penjumlahan ekspor dan impor. Dari hasil yang didapat, terlihat bahwa keterbukaan perdagangan Indonesia mencapai angka tertinggi secara berturut-turut pada tahun 2000, 2001, dan 2005. Hal tersebut bisa mengindikasikan bahwa pada tahun tersebut ekspor dan impor Indonesia cukup tinggi bila dibandingkan dengan GDP Indonesia pada tahun tersebut, sehingga keterbukaan perdagangan Indonesia mencapai persentase yang tinggi pula.

FDI dipandang sebagai cara yang efektif untuk mendorong pertumbuhan perekonomian suatu negara dimana modal asing dapat memberikan kontribusi yang lebih baik ke dalam proses pembangunan. Oleh karena itu, beberapa negara penerima modal berusaha memberikan insentif untuk mendorong masuknya modal asing dalam bentuk FDI berupa insentif pajak, jaminan dan asuransi atas investasinya. Kegiatan investasi memungkinkan masyarakatnya untuk terus-menerus meningkatkan kegiatan ekonomi dan kesempatan kerja, meningkatkan pendapatan nasional dan meningkatkan taraf kesejahteraan masyarakat.

Para pemilik modal asing ingin menanamkan modalnya di negara-negara atau kawasan yang menjanjikan tingkat pengembalian investasi dan kadar kepastian yang tinggi. Perhatian para pemilik modal tertuju pada upaya memaksimalkan keuntungan atau tingkat pengembalian investasi yang mereka tanam.Lebih dari 90% investasi asing mengalir ke negara-negara industri maju dan sebagian negara-negara berkembang yang perekonomiannya paling dinamis dan pertumbuhannya relative pesat (Todaro 2006).Pada saat terjadi krisis tahun 2008, Indonesia memiliki pertumbuhan ekonomi yang bagus,

0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

(17)

karena hal tersebutlah para pemilik modal asing merasa aman untuk menanamkan modalnya di Indonesia.

Perumsan Masalah

Liberalisasi perdagangan adalah bagian dari globalisasi perekonomian, dimana liberalisasi dapat memberikan dampak yang positif atau negatif bagi perekonomian negara, khususnya negara berkembang seperti Indonesia.FDI dan perdagangan internasional sering digunakan oleh negara berkembang sebagai alat untuk mempercepat pertumbuhan ekonominya yang tertinggal oleh negara maju. Dampak yang diberikan oleh FDI dan liberalisasi perdagangan akan berbeda untuk negara satu dan negara lainnya, karena setiap negara memiliki keadaan perekonomian yang berbeda sehingga akan mempengaruhi cara pembuatan dan pemilihan kebijakan atau strategi ekonomi yang diterapkan pada masing-masing negara. Untuk kasus negara berkembang, pemerintah harus melakukan berbagai pertimbangan untuk menentukan strategi kebijakan apa yang tepat untuk diterapkan agar dapat mencapai tujuan ekonominya.

Tabel 1 FDI dan Net Ekspor di Indonesia (Million US Dollar)

Tahun FDI Net Ekspor

(18)

faktor dapat mempengaruhi perkembangan arus FDI dan kegiatan perdagangan di Indonesia, hal tersebut berdampak terhadap naik atau turunnya arus masuk FDI ke Indonesia serta besar kecilnya kegiatan perdagangan internasional negara Indonesia.

Todaro (2006) mengatakan bahwa dalam pendekatan neoklasik, perdagangan internasional tidak bersumber dari perbedaan dalam kemajuan teknologi dan produktivitas tenaga kerja untuk komoditas negara yang berbeda antarnegara, melainkan bertolak dari perbedaan kelimpahan atau kekayaan faktor produksi, ada yang menguasai tenaga kerja, faktor produksi dan ada juga yang menguasai modal. Untuk meningkatkan pertumbuhan dan pembangunan ekonomi khususnya melalui FDI, setiap negara perlu merumuskan kebijakan-kebijakan internasional yang berorientasikan keluar. Dalam semua kasus, kemandirian yang didasarkan pada isolasi, baik yang penuh maupun yang yang hanya sebagian tetap saja akan lebih rendah nilainya daripada partisipasi kedalam perdagangan dunia yang benar-benar tanpa batasan atau hambatan apapun.

Dikatakan juga bahwa eksistensi negara maju dan berkembang dianggap sama, sehingga perdagangan internasional dapat dijalankan dengan lebih terbuka, menyangkut semua komoditi dengan kondisi yang saling menguntungkan. Dengan demikian aliran modal atau inveatasi dari negara asing akan semakin bebas masuk ke negara lain, terutama ke negara-negara berkembang seperti Indonesia.

Berdasarkan latar belakang yang sudah disampaikan sebelumnya, penelitian ini mencoba merumuskan beberapa masalah yang akan dianalisis dan dikaji. Beberapa permasalahan tersebut adalah:

1. Faktor apa saja yang memengaruhi arus masuk FDI ke Indonesia? 2. Bagaimana pengaruh liberalisasi perdagangan terhadap arus masuk

FDI ke Indonesia dalam jangka pendek dan jangka panjang?

(19)

Gambar 3 Kerangka Pemikiran Keterbukaan perdagangan dan kondisi FDI

Indonesia

FDI di Indonesia terus meningkat

Apakah keterbukaan perdagangan merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi FDI ?

Keadaan ekspor dan impor Indonesia

Faktor-faktor pendukung keterbukaan perdagangan :

• Ekspor

• Impor

• Nilai tukar riil

• Suku bunga

• Inflasi

Analisis deskriptif Estimasi VAR/VECM

(20)

Tujuan Penelitian

Adapun tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah terkait dengan permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya:

1. Menganalisis faktor apa saja yang memengaruhi arus masuk FDI ke Indonesia.

2. Menganalisis bagaimana pengaruh liberalisasi perdagangan terhadap arus masuk FDI ke Indonesia dalam jangka pendek dan jangka panjang.

3. Menganalisis bagaimana implikasi kebijakan yang diambil pemerintah terkait dengan keterbukaan perdagangan dan FDI untuk Indonesia.

Hipotesis

Menurut teori, perdagangan internasional berlangsung atas dasar saling percaya dan saling menguntungkan, mulai dari barter hingga transaksi jual-beli antara pedagang dari berbagai penjuru dunia. Pada kasus di negara Benin, dalam jangka pendek liberalisasi perdagangan tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap arus masuk FDI ke Benin.Sedangkan dalam jangka panjang, liberalisasi perdagangan memberikan dampak yang signifikan terhadap arus masuk FDI ke Benin. Berdasarkan studi literature yang dilakukan penulis, maka penulis membuat sebuah hipotesis sebgai berikut:

1. Apabila keterbukaan perdagangan memiliki nilai persentase yang tinggi maka arus masuk FDI ke Indonesia akan meningkat.

2. Dalam jangka pendek liberalisasi perdagangan tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap arus masuk FDI ke Indonesia. 3. Dalam jangka panjang, liberalisasi perdagangan memberikan

dampak yang signifikan terhadap arus masuk FDI ke Indonesia. 4. Adanya hubungan yang positif antara GDP, BI rate, dan

keterbukaan perdagangan terhadap arus masuk FDI.

(21)

TINJAUAN PUSTAKA

Konsep Dasar Foreign Direct Investmen (FDI)

Foreign Direct Invesment (FDI) merupakan sebuah perpindahan modal dari satu negara ke negara lain. Aliran modal ini biasanya berupa investasi riil dalam bentuk pendirian perusahaan, pembangunan pabrik, pembelian barang dan modal, tanah, bahan baku, dan tenaga kerja. Investor biasanya terlibat langsung dalam kegiatan manajemen perusahaan dan mengontrol jalannya penanaman modal tersebut dalam konteks internasional, biasanya investasi ini dilakukan oleh perusahaan multinational corporation (MNC) dengan operasi dibidang manufaktur, industri pengolahan, ekstraksi sumber alam, industri jasa, dan sebagainya.

Terdapat beberapa alasan para investor ingin menanamkan modalnya di negara lain. Negara yang memiliki tingkat return yang tinggi menjadi salah satu tujuan para investor. Sistem dan biaya pajak yang menguntungkan serta infrastruktur yang baik juga turut mempengaruhi tingkat kepercayaan investor dalam menanamkan modalnya di negara lain.

Perusahaan MNC yang menanamkan modalnya di luar negeri juga bertujuan untuk tetap mendapatkan competitive advantage dengan melakukan pengawasan langsung yang biasanya dilakukan terhadap hal yang berkenaan dengan penguasaan ilmu pengetahuan atau teknologi, dan kemampuan manajerial tertentu sehingga perusahaan MNC tetap memiliki competitive advantage di setiap pasar yang dimasuki.Pengawasan langsung juga biasanya dilakukan oleh perusahaan MNC melalui backwarddan forward integration. Backward integration dilakukan pada bidang pertambangan dan pertanian/perkebunan untuk mendapatkan jaminan supply bahan baku tertentu dengan harga semurah mungkin. Forward integration dilakukan dengan jalan membangun jaringan distribusi, misalnya untuk produk automotif dan elektronik.

Tujuan menanamkan modal di negara lain yang dilakukan perusahaan MNC juga adalah untuk menghindari hambatan tarif dan non-tarif yang biasanya digunakan dalam perdagangan internasional dalam kegiatan impor, pananaman FDI juga berusaha memanfaatkan berbagai insentif dalam bentuk subsidi yang diberikan oleh pemerintah local untuk mendorong peningkatan FDI.

Perdagangan Internasional dan Keterbukaan Perdagangan

(22)

Era globalisasi saat ini menunjukan semakin terbuka perekonomian negara, begitu juga dengan perdagangannya yang semakin liberal. Liberalisasi perdagangan adalah konsep ekonomi yang mengacu kepada berlangsungnya penjualan produk antar negara dengan tanpa dikenai pajak ekspor – impor atau hambatan perdagangan lainnya. Perdagangan bebas dapat juga didefinisikan sebagai tidak adanya hambatan buatan (hambatan atas dasar regulasi yang diterapkan salam satu negara) dalam perdagangan antar indvidual dan antar perusahaan yang berada di negara yang berbeda.Banyak pakar ekonomi berpendapat bahwa perdagangan bebas akan meningkatkan taraf hidup melalui Teori Komparatif dan ekonomi skala besar. Sebagian lain berpendapat bahwa perdagangan bebas memungkinkan negara maju untuk mengeksploitasi negara berkembang dan merusak industri lokal serta membatasi standar kerja dan standar sosial. Singkatnya perdagangan bebas tidak akan bermanfaat bagi penduduk di negara berkembang dan negara miskin.

Negara yang melakukan liberalisasi perdagangan merupakan negara yang menganut sistem perekonomian terbuka, dimana penduduk negara tersebut telah melakukan perdagangan dengan penduduk negara lain baik itu sektor rumah tangga, sektor perusahaan, maupun sektor pemerintah. Negara yang mempunyai kelebihan sumber daya baik itu sumber daya alam maupun sumber daya manusia dapat melakukan spesialisasi yaitu dengan memproduksi barang dan jasa yang mempunyai keunggulan komparatif di negara tersebut.Hasil produksi tersebut dapat digunakan untuk kebutuhan domestik maupun untuk ekspor ke luar negeri.Sedangkan barang dan jasa yang tidak mampu diproduksi dalam negeri dapat diimpor dari luar negeri.

Pendapatan dari ekspor merupakan sumber devisa negara. Negara dapat melakukan ekspor jika barang dan jasa negara yang bersangkutan mempunyai daya saing di pasar internasional.Ekspor merupakan salah satu komponen dari pengeluaran agregat.Semakin banyak jumlah barang yang dapat diekspor, semakin besar pengeluaran agregat, dan semakin tinggi pula pendapatan nasional yang diperoleh oleh negara yang bersangkutan.Namun, pendapatan nasional yang tinggi belum tentu meningkatkan ekspor.Sifat yang seperti ini menunjukkan bahwa ekspor dianggap sebagai variabel eksogen.Impor mempunyai sifat yang berlawanan terhadap ekspor. Semakin besar impor, semakin tinggi pula devisa yang digunakan untuk membiayai impor dan akan mengurangi pendapatan nasional, hal ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan langsung antara impor dengan pendapatan nasional yang nilainya ditentukan oleh kecenderungan mengimpor.

Gross Domestic Product (GDP)

(23)

Menurut Harrod-Domar setiap pertambahan stok modal melalui investasi masyarakat akan meningkatkan kemampuan (potensi) masyarakat untuk menghasilkan output. Kemampuan menghasilkan output disebut output potensial. Output potensial tidak sama dengan output yang benar-benar diproduksikan. Output yang diproduksi akan tergantung pada permintaan. Jika permintaan lemah, output yang diproduksi akan lebih rendah daripada output potensial. Jika permintaan kuat, output yang diproduksi akan mendekati atau sama dengan output potensial. Ini berarti seluruh kapasitas produksi akan terpakai.

BI Rate

BI rate merupakan suku bunga acuan, yaitu suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. Suku bunga itu sendiri merupakan salah satu variabel perekonomian yang senantiasa diamati secara cermat karena dampaknya yang luas. Suku bunga dapat mempengaruhi secara langsung kehidupan masyarakat dan mempunyai dampak yang penting terhadap perekonomian. Suku bunga dapat memengaruhi keputusan pelaku rumah tangga dan pemilik perusahaan apakah akan melakukan investasi pada proyek baru atau perluasan kapasitas perusahaannya. BI rate diumumkan oleh Dewan Gubernur Bank Indonesia setiap Rapat Dewan Gubernur bulanan dan diimplementasikan pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia melalui pengelolaan likuiditas (liquidity management) di pasar uang untuk mencapai sasaran operasional kebijakan moneter.

Suku bunga nominal dapat diartikan sebagai suku bunga yang berlaku di satu negara sebelum dikurangi tingkat inflasi.Sedangkan, suku bunga riil adalah suku bunga nominal di suatu negara yang sudah dikurangi dengan tingkat inflasi. Misalkan apabila suku bunga nominal Indonesia adalah sebesar 20 persen dengan tingkat inlfasi sebesar 15 persen, maka suku bunga riil Indonesia hanya sebesar 5 persen per tahun.

Menurut teori Keynes, tingkat bunga merupakan determinan atas investasi.Tingkat bunga memiliki sifat korelasi negatif dengan pertumbuhan investasi.Bila suku bunga turun, maka investasi cenderung meningkat. Sebaliknya, bila suku bunga naik atau meningkat, maka investasi cenderung menurun, sebab para pemilik dana lebih gemar menyimpan uangnya di bank dengan harapan memperoleh bunga yang besar. Jadi dengan sendirinya perubahan suku bunga akan mempengaruhi pertumbuhan atau penurunan investasi, selanjutnya akan mengubah tingkat pendapatan nasional.

Selanjutnya teori keynes mengatakan, bahwa tingkat bunga memegang peranan yang cukup menentukan di dalam pertimbangan para pengusaha melakukan investasi. Tetapi disamping faktor itu terdpat beberapa faktor penting lainnya, seperti keadaan ekonomi pada masa kini, ramalan perkembangan dimasa depan, dan luasnya perkembangan teknologi yang berlaku. Apabila tingkat kegiatan ekonomi pada masa kini digalakkan dan dimasa depan diramalkan perekonomian akan tumbuh dengan cepat, maka walaupun tingkat bunga tinggi, para pengusaha akan melakukan banyak investasi.

(24)

investasi sangat sensitif terhadap perubahan suku bunga, yaitu penurunan suku bunga yang relatif kecil akan dapat menyebabkan pertambahan yang nyata dalam investasi.

Nilai Tukar

Nilai tukar dikenal juga sebagai kurs, yaitu nilai tukar uang terhadap pembayaran saat ini atau kemudian hari, antara dua mata uang masing-masing negara atau wilayah. Atau lebih mudahnya, nilai tukar adalah perbandingan antara nilai dua mata uang antar negara.Apabila nilai tukar terdepresiasi maka harga barang ekspor akan menjadi lebih kompetitif di pasar internasional sehingga akanmeningkat ekspor. Dengan meningkatkan nilai ekspor bersih akan berdampak pada peningkatan ekspor. Dengan meningkatkatnya nilai ekspor bersih maka akan berdampak pada peningkatan prmintaan agregat riil, sehingga merangsang investasi yang akan mendorong masuknya FDI (Mankiw, 2007). Depresiasi nilai tukar domestik akan membuat harga asset domestik menjadi lebih murah dan menarik bagi investor, sedangkan harga asset di negara asal investor menjadi lebih mahal. Hal ini akan meningkatkan aliran FDI karena investor terdorong untuk menambah investasi guna memperluas usahanya.

Sebenarnya nilai tukar Rupiah terhadap mata uang asing pun mempunyai dampak negative. Dengan menurunnya nilai tukar terhadap mata uang asing, maka akan memnyebabkan meningkatnya biaya impor bahan-bahan baku yang akan digunakan untuk produksi dan juga meningkatkan suku bunga. Walaupn menurunnya nilai tukar dapat mendorong ekspor yang lebih besar.Ketidakstabilan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar, menyebabkan harga saham berfluktuatif. Kondisi ini menyebabkan keragu-raguan bagi para investor untuk menanamkan modalnya di Indonesia

Inflasi

Inflasi didefinisikan sebagai kecenderungan kenaikan harga secara umum.Kecenderungan yang dimaksud adalah kenaikan tersebut bukan kenaikan yang terjadi sesaat tetapi terjadi secara terus menerus.Tingkat inflasi biasanya dinyatakan dalam persen per tahun. Kenaikan harga satu jenis barang tidak termasuk dalam kategori inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas atau mengakibatkan kenaikan harga pada barang lain.

(25)

METODE PENELITIAN

Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa deret waktu yang terdiri dari GDP, keterbukaan perdagangan, impor, ekspor, FDI, inflasi, dan BI rate. Periode yang digunakan untuk penelitian ini adalah mengambil kuartal I tahun 2000 sampai kuartal IV tahun 2012. Data-data diperoleh dari berbagai sumber, antara lain dari Statistik Ekonomi dan Keuangan (SEKI) Bank Indonesia berbagai edisi, World Bank, UNCTAD, Badan Pusat Statistik, OECD, dan sumber lain yang relevan. Selain itu penulis juga melakukan studi pustaka dengan membaca jurnal, artikel internet, dan berbagai literatur lainnya yang berkaitan dan relevan dengan permasalahan yang diteliti.

Tabel 2 Variabel, Notasi, dan Sumber Data

Variabel Notasi Satuan Sumber Data

FDI LnFDI Milyar USD SEKI-BI

Gross Domestic Product LnGDP Milyar USD SEKI-BI

BI Rate BI_Rate Persen SEKI-BI

Exchange Rates Real_Ex Persen SEKI-BI

Trade Opennes Trade_Open Persen BPS

Inflasi Inflasi Persen BPS

Metode Analisis Data

Metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah metode VECM yang merupakan VAR yang terestriksi yang digunakan untuk variabel yang nonstasioner tetapi memiliki potensi untuk terkointegrasi.Setelah dilakukan uji kointegrasi pada model yang digunakan, maka dianjurkan untuk memasukan persamaan kointegrasi kedalam model yang digunakan. Pada data time series kebanyakan memiliki tingkat stasioneritaspada perbedaan pertama (first difference) atau I (1) (Firdaus 2012: 147).

Menurut Firdaus (2011), alat analisis yang disediakan oleh VAR/VECM dilakukan melalui empat macam penggunaannya, yaitu:

1. Forcasting : ekstrapolasi nilai saat ini dan nilai masa depan seluruh variabel dengan pemanfaatan seluruh informasi masa lalu dari variabel tersebut.

2. Impuls Respon Function (IRF) : melacak respon saat ini dan masa depan dari setiap variabel akibat shock atau perubahan suatu variabel tertentu.

3. Forecast Error Variance Decomposition (FEDV) : sebagai prediksi kontribusi persentasi setiap variabel terhadap perubahan suatu variabel tertentu.

(26)

Berikuta adalah langkah-langkah dalam pengujian pengujian VECM:

Gambar 4 Tahapan Pengolahan Data VAR/VECM

Langkah pertama yang harus dilakukan adalah pengumpulan yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang dikumpulkan harus relevan dan memiliki hubungan dengan penelitian yang akan dilakukan.

Langkah kedua adalah melakukanpengujian akar unit dari seluruh data yang dikumpulkan.Pengujian akar unit biasanya dilakukan dengan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF).Tujuan dan pengujian akar unit ini adalah untuk menguji stasioneritas dan derajat integritas dari variabel yang digunakan.Jika seluruh data bersifat stasioner pada level, maka kita bisa langsung melakukan estimasi VAR terhadap data tersebut. Tapi, apabila ada salah satu data yang tidak stasioner pada level tersebut maka akan dilakukan uji kointegrasi pada level dan apabila hasilnya terkointegrasi, maka dapatdilakukan estimasi data menggunakan estimasi VECM. Pada penelitian ini beberapa data tidak stasioner pada levelnya maka akan yang akan digunakan adalah estimasi pada model VECM. Model VAR hanya digunakan untuk mengujian FEDV dan IRF.

Metode Vector Error Correction Model (VECM)

Vector Error Correction Model (VECM) adalah VAR yang terestriksi yang digunakan untuk variabel yang nonstasioner tetapi memiliki potensi

Data Times Series pada Level

Pengujian Akar Unit

stasioner

Uji Kointegrasi Pada Level

Uji Akar Unit Root pada First Difference

VAR

(27)

terkointegrasi.Setelah dilakukan pengujian pada model yang digunakan maka dianjurkan untuk memasukan persamaan kointegrasi ke dalam model yang digunakan. Pada data time series kebanyakan memiliki tingkat stasioneritas pada

first difference atau I(1). VECM kemudian memanfaatkan informasi restriksi kointegrasi tersebut ke dalam spesifikasinya.Oleh karena itu, VECM sering disebut sebagai desain VAR bagi series nonstasioner yang memiliki hubungan kointegrasi.Dengan demikian, dalam VECM terdapat speed of adjustment dari jangka pendek ke jangka panjang.

Adapun spesifikasi model VECM secara Umum adalah sebagai berikut : Δyt = µ0x + µ1xt + πxyt-1 + ∑�−�_�=��Rix Δyt-I+ εt ………..(3.2)

di mana :

yt = vector yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian µ0x = vector intersep

µ1x = vector koefisien regresi t = time trend

πx = αx, βy dimana b mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang yt-1= variabel in-level

rix= matriks koefisien regresi

k-1 = ordo VECM dari VAR εt= errer term

Pengujian Sebelum Estimasi

Sebelum melakukan estimasi VAR atau VECM terlebih dahulu harus melakukan beberapa pengujian. Berikut ini adala beberapa pengujian yang harus dilakukan:

1. Uji Stasioneritas Data

Uji stasioneritas data dilakukan dengan menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF) sesuai dengan bentuk tren determininan yang dikandung oleh setiap variabel.Apabila nilai mutlak t-ADF dalam pengujian menunjukan nilai yang lebih besar dari nilai mutlak MccKinnon critical values-nya data dikatakan stasioner pada taraf nyata.Atau dapat juga dilihat pada nilai probabilitasnya. Apabila probabilitasnya kurang dari taraf nyata satu persen atau lima persen maka data tersebut stasioner pada taraf tersebut.

(28)

terdapatnya kemungkingkinan kesalahan pengambilan kesimpulan pengujian unit root terkait dengan the power of test.

2. Penentuan Lag Optimum

Uji lag digunakan untuk menentukan panjang lag optimum yang akan digunakan untuk analisis selanjutnya. Uji lag optimum merupakan langkah penting yang harus dilakukan dalam menggunakan model VECM. Untuk langkah awal akan dilihat panjang selang maksimum sistem VAR yang stabil. Stabilitas sistem VAR dilihat dari nilai inverse roots karakteristik AR polinomialnya. Suatu sistem VAR dikatakan stabil atau stasioner jika seluruh akar unitnya memiliki modulus lebih kecil dari satu dan semuanya terletak di dalam unit circle(Lutkepohl 1991).

Langkah selanjutnya, panjang selang optimal akan dicari dengan menggunakan kriteria informasi yang tersedia. Kandidat selang yang terpilih adalah panjang selang menurut kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SC).Jika kriteria informasi hanya merujuk pada sebuah kandidat selang, maka kandidat selang tersebut optimal.Jika diperoleh lebih dari satu kandidat, maka pemilihan dilanjutkan pada tahap ketiga.Selain melalui kriteria AIC, pemillihan lag optimum juga dapat dilakukan berdasarkan Schwarz Information Criterion (SC).

Langkah terakhir, nilai Adjusted R2 variabel VAR dari setiap kandidat selang dibandingkan dengan penekanan pada variabel-variabel penting dalam model VAR tersebut. Selang optimal akan dipilih dari sistem VAR dengan selang tertentu yang menghasilkan nilai Adjusted R2 terbesar pada variabel-variabel penting dalam sistem.

3. Uji Kointegrasi

Kointegrasi adalah suatu hubungan jangka panjang antara variabel-variabel yang meskipun secara individual tidak stasioner, tetapi kombinasi linier antara variabel tersebut dapat menjadi stasioner . Salah satu syarat agar tercapai keseimbangan jangka panjang adalah galat keseimbangan harus berfluktuasi di sekitar nol. Dengan kata lain, error term harus menjadi sebuah data time series yang stasioner. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan uji kointegrasi, seperti Eagle-Granger Cointegration Test,

Johansen Cointegration Test, dan Cointegration Regression Durbin-Watson Test. Suatu data time series dikatakan terintegrasi pada tingkat ke-d atau sering disebut I(d) jika data tersebut bersifat stasioner setelah pendiferensian sebanyak d kali.

4. Uji Stabilitas VAR

(29)

Analisis Model VAR/VECM

VAR mampu memberikan empat macam analisis yang akan berguna dalam mengeksplorasi data. Forecasting dapat digunakan untuk ekstrapolasi nilai saat ini dan masa depan menggunakan data dari masa lalu. Impulse Response Functions (IRF) untuk melacak respon saat ini dan masa depan setiap variabel akibat perubahan atau shock suatu variabel tertentu, Forecast Error Decomposition of Variance (FEDVs) untuk memprediksi kontribusi persentase varians setiap variabel terhadap perubahan suatu variabel tertentu, dan Granger Causality Test yang digunakan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antar variabel. Namun pada penelitian ini hanya IRF dan FEVD yang akan digunakan untuk menjawab pertanyaan pada permasalahan yang telah diajukan.

Impuls Response Function (IRF)

Impulse response function (IRF) menunjukkan arah hubungan dan besarnya pengaruh suatu variabel endogen terhadap berbagai variabel endogen lainnya yang ada dalam suatu sistem dinamis VAR. IRF dapat digunakan untuk meneliti pengaruh satu standar deviasi kejutan dari satu inovasi terhadap nilai variabel endogen saat ini atau untuk waktu yang akan datang

Forecast Error Decomposition (FEDV)

Variance Decomposition atau Cholesky Decomposition memisahkan varian yang ada dalam variabel endogen menjadi komponen- komponen kejutan

pada berbagai variabel endogen lainnya dalam struktur dinamis VAR. VDC digunakan untuk menyusun perkiraan error variance suatu variabel, yaitu seberapa besar perbedaan antara variance sebelum dan sesudah diberi kejutan, baik kejutan yang berasal dari variabel itu sendiri maupun kejutan dari variabel lainnya. Oleh karena itu, VDC digunakan untuk mengkaji pengaruh relatif suatu variabel terhadap variabel lainnya.

Model Penelitian

Dalam penelitan ini akan melihat hubungan antara keterbukaan perdagangan dengan arus masuk Foreign Direct Investmen (FDI) ke Indonesia baik hubungan jangka pendek maupun hubungan jangka panjang, sehingga model persamaannya adalah sebgai berikut :

(30)

Ln GDP = Gross Domestic Product BI Rate = Suku bunga

Real Ex = Nilai tukar

Trade Open = keterbukaan perdagangan Inflasi = inflasi

HASIL DAN PEMBAHASAN

Uji Stasioneritas

Hasil dan pembahasan pada penelitian ini akan menggunakan langkah-langkah yang telah dijelaskan sebelumnya. Langkah pertama yang dilakukan adalah uji stasioneritas, dimana langkah ini merupakan langkah yang penting sebelum melakukan pengolah pada data time series. Uji stasioneritas ini dimaksudkan untuk mengetahui adanya kemungkinan data time series yang digunakan memiliki akar unit yang menyebabkan data tersebut tidak stasioner pada tingkat level. Data yang memiliki akar unit memumgkinkan hasil regresinya terlihat bagus, tetapi hasil regresi tersebut tidak mampu menggambarkan keadaan yang sebenarnya terjadi. Pada penelitian ini, akan digunakan uji stasioneritas

Augmented Dickey-Fuller (ADF). Apabila nilai mutlak t-ADF pada hasil dari pengujian ini lebih besar dari MaccKinnon critical values-nya maka data telah stasioner pada taraf nyata sebesar satu persen atau lima persen. Pada hasil pengujian ini dapat pula dilihat dari probalitasnya, apabila nilai probabilitasnya kurang dari taraf nyata satu persen, lima persen, dan sepuluh persen maka data tersebut stasioner pada taraf tersebut.

Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian, data yang stasioner pada tingkat level, yaitu Ln FDI, Ln GDP, BI Rate, dan inflasi. Data real exchange rates dan keterbukaan perdagangan tidak stasioner sehingga perlu pengujian stasioneritas pada first difference-nya. Hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel 3.1, tabel 3.2, dan tabel 3.3 berikut.

Tabel 3 Rangkuman Hasil Uji Stasioner pada Data Level

Variabel ADF MccKinnon Critical Value P-Value

Statistik 1% 5% 10%

Ln FDI -6.243776 -4.1485 -3.5005 -3.17962 0.0000 * Ln GDP -3.648658 -4.1525 -3.50237 -3.1807 0.0356* BI Rate -3.879712 -4.1525 -3.50237 -3.1807 0.0203* Real Exchage Rates -3.250215 -4.1525 -3.50237 -3.1807 0.0866

(31)

Tabel 4 Rangkuman Hasil Uji Stasioner pada First Difference

Statistik 1% 5% 10%

Ln FDI -6.750903 -3.5745 -2.92378 -2.59993 0.0000 * Ln GDP -6.280502 -3.5713 -2.92245 -2.59922 0.0000 * BI Rate -3.106681 -4.1525 -3.50237 -3.1807 0.1160 Real Exchage Rates -5.466796 -4.1567 -3.50433 -3.18183 0.0002*

Trade Opennes -7.005216 -3.5683 -2.92118 -2.59855 0.0000 * Inflasi -7.487803 -3.5745 -2.92378 -2.59993 0.0000 * Catatan: tanda asterik (*) menunjukan nilai pengujian berdasarkan taraf nyata lima persen.

Dari tabel 3 dapat dilihat bahwa Uji ADF pada level menunjukan Ln FDI, Ln GDP, BI Rate, dan inflasi stasioner pada taraf nyata lima persen. Sedangkan untuk data real exchange rates dan keterbukaan perdagangan harus diuji pada first difference untuk mengetahui apakah data tersebut stasioner pada taraf lima persen Tabel 4 menunjukan semua data kecuali BI Rate stasioner pada first difference. Sebelumya, real exchange rates tidak stasioner pada level. Namun berbeda hal dengan data BI Rate yang tidak stasioner pada level dan first difference, maka data tersebut akan diuji lagi pada second difference.

Tabel 5 Rangkuman Hasil Uji Stasioner pada Second Difference

Statistik 1% 5% 10% Catatan: tanda asterik (*) menunjukan nilai pengujian berdasarkan taraf nyata lima persen.

Tabel 5 di atas menunjukan bahwa semua data sudah stasioner pada

second difference. Data BI Rate stasioner pada Second Difference. Data BI Rate sebelumnya tidak stasioner pada level dan first difference.

Uji Lag Optimum

Langkah selanjutnya dalam melakukan estimasi terhadap model yang yang digunakan dalam penelitian ini adalah menentukan panjang lag optimum. Kandidat selang yang akan dicari dengan menggunakan kriteria informasi yang tersedia, yaitu criteria Likehood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE),

Akaike Infformation Criterion (AIC), Shwarz Information Criterion (SIC), dan

(32)

pada tahapan berikutnya. Hasil uji lag optimum kelima model akan ditunjukan pada tabel dibawah ini.

Berdasarkan Tabel 6, model yang FDI lag optimumnya berada pada lag dua. Setelah pengujian lag telah mendapatkan hasil maka dilakukan langkah selanjutnya, yaitu uji stabilitas model VAR

Tabel 6 Hasil Uji Lag Optimum untuk model FDI

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ Catatan: tanda asterik (*) menunjukan kandidat selang yang dipilih

Uji Stabilitas VAR

Panjang lag optimum telah diperoleh dari hasil pengujian sebelumnya. Setelah itu panjang lag optimum yang dipilh harus diuji untuk mengetahui apakah lag tersebut merupakan panjang lag maksimumVAR yang stabil. Stabilitas model model VAR dapt dilihat dari inverse roots karakteristik AR polinominalnya. Suatu sistem VAR dikatakan stabil (stasioner) jika seluruh roots-nya memiliki modulus lebih kecil dari satu dan semuanya terletak dalam unit circle (Lutkepohl, 1991).

Nilai modulus untuk FDI berkisar antara 0.013019 – 0.993505.Berdasarkan hasil tersebut menyatakan nilai modulus yang diperoleh tidak ada yang melebihi satu, sehingga dapat disimpulkan bahwa model VAR stabil pada panjang lagnya masing-masing sehingga bisa dilakukan uji FEVD pada model ini yang menghasilkan output yang valid.

Uji Kausalitas Granger

Setelah melakukan uji lag optimum maka didapatkan lag optimum yang stabil untuk model, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji kausalitas granger. Langkah ini dilakukan untuk melihat pengaruh FDI terhadap variabel lainnya dan sebaliknya.

(33)

(kurs domestik) terhadap mata uang asing dapat menambah keinginan investor menanamkan modalnya di Indonesia dan sebaliknya.

Berbeda dengan variabel lainnya yang menunjukan nilai lebih besar dari taraf nyata lima persen pada hasil uji kausalitas Granger ini. Hal tersebut berarti pada hasil uji kausalitas granger variabel Keterbukaan perdagangan (keterbukaan perdagangan), inflasi dan GDP kurang berpengaruh seperti yang diperlihatkan pada hasil pengujian.

Uji Kointegrasi Johannsen

Uji kointegrasi ini adalah langkah yang penting yang bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak.Konsep kintegrasi dikemukakan oleh Engle dan Granger, sebagai kombinasi linear dari dua atau lenih variabel yang tidak stasionerakan menghasilkan variabel yang stasioner.Kombinasi linear ini sering dikenal dengan istilah persamaan kointegrasi dan dapat diinterpreatsikan sebagai hubungan keseimbangan jangka panjang diantara variabel (Firdaus 2011).

Hubungan kointegrasi pada penelitian ini dapat dilihat dari trace statistic -nya. Apabila nilai trace statistic lebih besar dari critical value lima persen, maka persamaan tersebut terkointegrasi. Hasil kointegrasi pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini.

Tabel 7. Hasil Uji Kointegrasi Johannsen Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.833867 222.5232 103.8473 0.0000

(34)

Hasil Estimasi VECM FDI dan Indikator Lainnya

VECM adalah bentuk dari VAR yang terestriksi yang digunakan untuk variabel yang tidak stasioner tetapi memiliki potensi terkointegrasi.VECM dapat menjelaskan hubungan jangka panjang dari variabel-variabel endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Model VECM yang dipilih merupakan model terbaik berdasarkan kriteria goodness of fit yang harus dimiliki model.Tabel 8 akan menjelaskan hasil estimasi VECM dari FDI dan variabel-variabel lainnya, dan juga menjelaskan hubungan jangka panjang dari variabel-variabel yang bersangkutan.

Tabel 8 Hasil Estimasi Model VECM

Variabel Koefisien T-Statistic

FDI(-1) -0.70698* -2.39581

GDP(-1) 1.912774* 2.28978

REAL_EX(-1) -3.08690* -2.36215

BI_RATE(-1) -0.04262* 3.4540

TRADE_OPEN(-1) -1.75335* -2.61359

INFLASI(-1) 0.181428*- 3.08215

Catatan: tanda asterik (*) menandakan koefisien signifikan pada taraf nyata lima persen.

Hubungan jangka panjang diatas dapat ditulis dalam persamaan linier berikut:

FDI = 1.912774GDP -3.08690Real_Ex – 0.04262BI_Rate – 1.75335Trade_Openn + 0.181428Inflasi

Pada jangka pendek, hasil setimasi VECM tidak ditemukan satu pun variabel yang signifikan terhadap FDI. Hal ini terjadi karena suatu variabel bereaksi terhadap variabel lain membutuhkan waktu (lag) dan umumnya reaksi suatu variabel terhadap variabel lainnya terjadi dalam jangka panjang.

Variabel GDP berpengaruh signifikan terhadap FDI, dengan nilai koefisien sebesar 1.912774 mempunyai arti bahwa apabila GDP meningkat sebesar atu persen maka FDI yang masuk ke Indonesia akan meningkat sebesar 1.912774 persen. Hasil pengujian tersebut sesuai dengan hipotesis awal dan teori bahwa semakin besar GDP yang dihasilkan maka tingkat investasi yang terjadi akan semakin bertambah (Samuelson dan Nordhaus, 1998). Hasil penelitian yang dilakukan Sulong dan Harjito (2005) menyatakan bahwa GDP berpengaruh positif terhadap perubahan FDI di Malaysia.

(35)

dimana apabila terjadi kenaikan nilai tukar rupiah terhadap Dollar, maka akan menurunkan masuknya FDI ke Indonesia.

Variabel BI rate yang digunakan sebagai suku bunga acuan menunjukan hasil yang signifikan secara negatif dengan nilai keofisien 3.089690. Hal ini berarti setiap kenaikan BI rate sebesar satu persen maka akan mengakibatkan menurunnya arus masuk FDI ke Indonesia sebesar 3.089690 persen. Hal ini sesuai dengan teori klasik yang mengatakan bahwa investasi adalah fungsi dari suku bunga.Semakin tinggi suku bunga, maka keinginan untuk melakukan investasi semakin kecil. Hal ini terjadi karena seorang pengusaha akan menambah investasi yang dikeluarkan apabila keuntungan yang diharapkan dari investasi tersebut masih lebih besar dibanding dengan biaya modal berupa tingkat bunga yang dibayar. Jadi makin rendah tingkat bunga maka pengusaha akan terdorong untuk mengadakan investasi karena biaya pemakaian dana yang lebih kecil.

Variabel keterbukaan perdagangan menunjukan hasil yang signifikan namun negatif, dengan nilai koefisisen -1.75335. Berarti setiap kenaikan keterbukaan perdagangan sebesar satu persen maka akan menurunkan arus masuk FDI ke Indonesia sebesar 1.75335 persen. Hasil tersebut berbeda dengan hipotesi awal yang menyatakan bahwa semakin besar keterbukaan perdagangan sebuah negara maka akan meningkatkan arus masuk FDI ke negara yang tersebut. Hal ini terjadi karena diindikasikan adanya integrasi ekonomi berupa trade creation (penciptaan perdagangan) dan trade diversion (pengakihan perdagangan) yang memberikan efek bagi perdagangan internasional Indonesia. Efek integrasi ekonomi ini berpengaruh pada mobilitas faktor produksi, barang dan jasa, dan juga mobilitas capital dalam hal ini FDI. Selain itu, pengaruh integrasi ekomomi terhadap FDI adalah bermakna ganda (ambiguous): di satu sisi, integrasi dapat memberi efek investment creation dan efek investment diversion terhadap peningkatan FDI ke negara anggota melalui kesepakatan perdagangan preferensial. Di sisi lain, terdapat "tarif hopping" yang merupakan insentif bagi aliran FDI yang ada sebelum integrasi, dan akan terjadi penurunan capital outflow

dalam bentuk FDI dari negara mitra (yaitu negara anggota dalam kesepakatan perdagangan preferensial) ketika tarif dihilangkan.

(36)

Impuls Response Function (IRF)

VAR merupakan metode yang akan menentukan sendiri struktur dinamis dalam suatu model. Ada pun cara untuk mencirikan struktur dinamis tersebut adalah dengan menganalisis respon dari model terhadap guncangan (shock). IRF adalah suatu innovation accounting yang digunakan untuk menganalisis perilaku guncangan suatu variabel terhadap variabel tertentu.IRF menunjukkan respon dari setiap variabel endogen sepanjang waktu terhadap kejutan dari variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. Dengan kata lain, IRF dapat digunakan untuk melihat efek gejolak (shock) suatu standar deviasi dari variabel inovasi terhadap nilai sekarang (current time values) dan nilai yang akan datang (future values) dari variabel-variabel endogen yang terdapat dalam model yang diamati.

Gambar 5 dibawah, menjelaskan ketika terjadi guncangan terhadap variabel-variabel endogen seperti keterbukaan perdagangan, nilai tukar, BI rate, GDP, dan inflasi akan seperti apa berpengaruhnya terhadap FDI. Ketika terjadi guncangan pada trade opennes, respon FDI pada tahun pertama mengalami penurunan dan penurunan paling tinggi terrjadi pada periode keenam, setelah itu responnya kembali stabil pada periode-periode selanjutnya.

Terlihat pada gambar di atas bahwa setiap guncangan yang terjadi pada masing-masing variabel memiliki respon yang berbeda terhadap FDI.Respon FDI terhadap guncangan dari nilai tukar adalah negatif dan berfluktuatif pada awal periode kemudian kembali stabil.Begitu pula dengan variabel keterbukaan perdagangan.Sedangkan untuk variabel BI rate dan inflasi memiliki respon positif diawal periode kemudian responnya negative dan stabil.

(37)

Gambar 5. Respon FDI Ketika Terjadi Guncangan pada Keterbukaan Perdagangan, GDP, Nilai Tukar, BI Rate, dan Inflasi

Forecasting Error Variance Decomposition (FEVD)

FEVD merupakan metode yang digunakan untuk melihat seperti apaperubahan suatu variabel yang ditunjukan oleh error variance yang dipengaruhi oleh variabel lainnya sehingga bisa dilihat dampak variabel-variabel tersebut terhadap arus masuk FDI. Metode ini menunjukan suatu struktur dinamis dalam model VAR. metode ini dapat melihat kekuatan dan kelemahan masing-masing variabel dalam mempengaruhi variabel lainnya dalam periode tertentu.FEVD dapat diketahui secara pasti faktor-faktor yang mempengaruhi fluktuasi dari variabel tertentu (Firdaus, 2011).

-.3

Response of FDI to GDP

-.3

(38)

Gambar 6.Variance Decomposition of FDI.

Berdasarkan Gambar 6 di atas, dimasa yang akan datang arus masuk FDI akan sangat dipengaruhi oleh GDP, seperti yang ditunjukan gambar dari hasil estimasi FEVD. Variabel yang paling mempengaruhi arus masuk FDI dimasa mendatang selanjutnya setelah GDP adalah variabel inflasi, dimana apabila terjadi kenaikan atau penurunan arus tingkat inflasi maka akan sangat mempengaruhi arus FDI. Selanjutnya variabel yang mempengaruhi FDI dimasa depan setelah GDP dan inflasi adalah BI rate, kemudian nilai tukar dan terakhir adalah keterbukaan perdagangan.

Pembahasan Keseluruhan

Berdasarkan hasil pembahasan secara keseluruhan menunjukan bahwa hasil jangka pendek arus masuk FDI tidak dipengaruhi oleh variabel-variabel yang digunakan dalam dalam penelitian.Sedangkan pada jangka panjang arus masuk FDI ke Indonesia dipengaruhi oleh variabel GDP, BI rate, nilai tukar, dan inflasi sedangkan variabel keterbukaan perdagangan memberikan pengaruh yang signifikan namun negatif. Berbeda dari hipotesis awal dan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Mitra, Rajarsi (2011), hal ini terjadi karena diindikasikan adanya integrasi ekonomi berupa trade creation (penciptaan perdagangan) dan trade diversion (pengakihan perdagangan) yang memberikan efek bagi perdagangan internasional Indonesia. Efek integrasi ekonomi ini berpengaruh pada mobilitas faktor produksi, barang dan jasa, dan juga mobilitas capital dalam hal ini FDI. Selain itu, pengaruh integrasi ekomomi terhadap FDI adalah bermakna ganda (ambiguous): di satu sisi, integrasi dapat memberi efek

investment creation dan efek investment diversionterhadap peningkatan FDI ke negara anggota melalui kesepakatan perdagangan preferensial. Di sisi lain, terdapat "tarif hopping" yang merupakan insentif bagi aliran FDI yang ada

0

Variance Decomposition of FDI

(39)

sebelum integrasi, dan akan terjadi penurunan capital outflow dalam bentuk FDI dari negara mitra (yaitu negara anggota dalam kesepakatan perdagangan preferensial) ketika tarif dihilangkan. Mitra (2011) juga menjelaskan dalam penelitannya bahwa keterbukaan perdagangan berpengaruh signifikan positif tehadap FDI di Benin.Dalam penelitian terdahulunya dikatakan bahwa, Djokoto (2012) menggunakan pendekatan ARDL menujukan dampak jangka panjang yang signifikan positif antara keterbukaan perdagangan dan masuk FDI ke Ghana, Kyereboah-Coleman dan Agyire-Tettey (2008), menggunakan analisis kointegrasi panel, menyatakan bahwa tidak adanya korelasi positif yang kuat antara keterbukaan perdagangan dan arus masuk FDI untuk negara yang sama. Panagiotis dan Skandalis (2012) melaporkan efek jangka panjang yang positif antara keterbukaan perdagangan pada arus masuk FDI ke negara berkembang, tapi Ellahi (2011) mengamati efek yang menguntungkan dari program liberalisasi perdagangan terhadap arus masuk FDI ke ekonomi berkembang seperti Pakistan karena hanya fenomena jangka pendek. Sementara itu, Kravis dan Lipsey (1982), Culem (1988) dan Lucas (1993) melaporkan korelasi positif yang kuat antara keterbukaan perdagangan dan arus masuk FDI, Schmitz dan Bieri (1972) dan Globerman dan Shapiro (2002), di sisi lain, melaporkan hubungan yang tidak signifikan antara keduanya.

Ketika GDPmeningkat maka arus masuk FDI juga akan turut meningkat, lain halnya dengan BI rate yang meningkat akan menurunkan arus masuk FDI. Begitu juga dengan nilai tukar yang memiliki hubungan negative dengan arus masuk FDI, dimana apabila terjadi kenaikan nilai tukar rupiah terhadap dollar maka arus masuk FDI ke Indonesia akan berkurang.

Terjadi perbedaan antara teori dan hasil yang didapat pada variabel inflasi, dimana kenaikan inflasi turut menaikan arus masuk FDI ke Indonesia.Hal ini terjadi karena tingkat inflasi yang terjadi di Indonesia masih lebih rendah dibandingkan dengan tingkat ekspektasi inflasi dari para investor.Oleh karena itu meskipun terjadi kenaikan tingkat inflasi, para investor tetap menambah kegiatan investasinya dengan pertimbangan tingkat keuntungan yang diharapkan masih lebih tinggi dari tingkat inflasi yang terjadi.

Pada hasil FEVD tampak bahwa variabel yang paling memepengaruhi arus masuk FDI dimasa mendatang secara berurut adalah GDP, inflasi, BI rate, nilai tukar, dan terakhir adalah keterbukaan perdagangan.

(40)

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Berdasarkan latar belakang dan tujuan dari penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa GDP, BI rate, nilai tukar, dan inflasi memengaruhi arus masuk FDI ke Indonesia, sedangkan keterbukaan perdagangan sendiri tidak signifikan mempengaruhi arus masuk FDI ke Indonesia.Dalam jangka pendek keterbukaan perdagangan tidak menunjukan adanya pengaruh yang signifikan terhadapa arus masuk FDI ke Indonesia.Begitu pula dengan jangka panjang dari keterbukaan perdaganagan di Indonesia ini tidak juga memberikan hasil yang signifikan, hasil yang didapat dari penelitian ini adalah bahwa keterbukaan perdagangan justru tidak berpengaruh signifikan bahkan negatif.Pemerintah harus menjaga agar tidak terjadi guncangan pada GDP, BI rate, nilai tukar, inflasi dan keterbukaan perdagangan di Indonesia. Karena seperti yang dijelaskan pada pembahasan sebelumnya bahwa setiap guncangan yang terjadi pada variabel-variabel tersebut akan turut berdampak pada masuk arus FDI ke Indonesia.

Saran

Dari hasil penelitian yang diperoleh maka dapat diajukan beberapa saran atau masukan bagi investor, pemerintah Indonesia, maupun penelitian lebih lanjut yang tertarik untuk meneliti bagai mana dampak keterbukaan perdagangan terhadap FDI di Indonesia, Pemerintah Indonesia sebaiknya melakukan upaya pemberian intensif untuk dapat meningkatkan daya saing ekspor Indonesia, sehingga keterbukaan perdagangannya semakin meningkat danarus masuk FDI ke Indonesia memberikan dampak positif.Dengan adanya upaya tersebut pemerintah diharapkan dapat menata kembali kebijakan yang diterapkan untuk FDI dan kegiatan perdagangan internasional di Indonesia.

(41)

DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik. Statistik Indonesia.Berbagai edisi. Jakarta.

Bank Indonesia.Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia.Berbagai edisi. Jakarta. Berliana, Heli Harisma. 2004. Mengenal Valuta Asing. Gadjah Mada University

Press.

Culem, CG 1988, ‘The Locational Determinants of Direct Investments Among Industrialized Countries’, European Economic Review, Vol. 32, No. 4, pp. 885-904.

Djokoto, JG 2012, ‘The Effect of Investment Promotion on Foreign Direct

Investment Inflow into Ghana’, International Business Research, Vol. 5, No. 3, pp. 46-57.

Ellahi, N 2011, ‘Exchange Rate Volatility and Foreign Direct Investment (FDI) Behavior in Pakistan: A Time Series Analysis with Auto Regressive Distributed Lag (ARDL) Application’, African Journal of Business Management, Vol. 5, No. 29, pp. 11656-11661.

Firdaus, M. 2011. Aplikasi Ekonometrika Untuk Data Panel dan Time Series. Bogor. PT. Penerbit IPB Press.

Kravis, IB and Lipsey, RE 1982, ‘The Location of Overseas Production and Production for Export by U.S. Multinational Firms’, Journal of

International Economics, Vol. 12, No. 3-4, pp. 201-223.

Kyereboah-Coleman, A and Agyire-Tettey, KF 2008, ‘Effect of Exchange-Rate Volatility on Foreign Direct Investment in Sub-Saharan Africa: The Case of Ghana’, Journal of Risk Finance, Vol. 9, No. 1, pp. 52-70.

Lucas, R 1993, ‘On the Determinants of Direct Foreign Investment: Evidence from East and Southeast Asia’, World Development, Vol. 21, No. 3, pp. 391-406.

Lutkepohl, H. (1991). ‘Non-causality due to omitted variables’, Journal of Econometrics, 19, 367–78.

(42)

Mitra, Rajarsih. 2011. Trade Liberalization and FDI: A Cointegration and Causal Analysis for Benin. Universitas Kyushu. Japan.

Nopirin. 1992. Ekonomi Moneter. Yogyakarta : BPFE.

Panagiotis, GL and Skandalis, KS 2012, ‘Foreign Direct Investment and Trade Openness: The Case of Developing Economies’, Social Indicators Research, Vol. 106, No. 2, pp. 323-331.

Puspopranoto, Sawaldjo. 2004. Keuangan Perbankan dan Pasar Keuangan.Pustaka LP3ES Indonesia.Jakara.

Rosadi, Dedi. 2011. Analisis Ekonometrika & Runtun Waktu Terapan dengan R.

C.V Andi Offset. Yogyakarta.

Sadono Sukirno. 2005. Pengantar Teori Ekonomi Makro. Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada.

Samuelson, Paul A, Nordhaus, William D. 1998. Ilmu Makroekonomi. Jakarta : PT. Media Global Edukasi.

Sulong, Zunaidah, Agus D, Harjito. 2005. “Linkages Between Foreign Direct \ Investments And Its Determinants in Malaysia”. Jurnal Ekonomi.

Pembangunan, Vol. 10 No. 1

(43)

LAMPIRAN Lampiran 1

UJI STASIONERITAS

Null Hypothesis: FDI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.243776 0.0000 Test critical values: 1% level -4.148465

5% level -3.500495

10% level -3.179617 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

5 6 7 8 9 10

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

(44)

Null Hypothesis: BI_RATE has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend

5% level -3.502373

4 6 8 10 12 14 16 18

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

(45)

Null Hypothesis: GDP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend

5% level -3.502373

17.2 17.6 18.0 18.4 18.8 19.2 19.6

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

(46)

Null Hypothesis: INFLASI has a unit root Exogenous: Constant

5% level -2.919952

-2 0 2 4 6 8 10 12

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

(47)

Null Hypothesis: REAL_EX has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend

5% level -3.502373

Null Hypothesis: D(REAL_EX) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Stat Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.466 Test critical values: 1% level -4.156

5% level -3.504

10% level -3.181

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. 8.4

8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6 9.8

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

(48)

Null Hypothesis: TRADE_OPEN has a unit root Exogenous: Constant

5% level -2.919952

.01 .02 .03 .04 .05 .06 .07

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

(49)

KORELASI

FDI GDP REAL_EX BI_RATE TRADE_OPEN INFLASI

(50)

Lampiran 2

UJI KOINTEGRASI

Date: 03/20/13 Time: 04:34

Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4

Included observations: 51 after adjustments

Trend assumption: No deterministic trend (restricted constant) Series: FDI GDP REAL_EX BI_RATE TRADE_OPEN INFLASI

Lags interval (in first differences): No lags Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.833867 222.5232 103.8473 0.0000 At most 1 * 0.633069 130.9800 76.97277 0.0000 At most 2 * 0.553001 79.84835 54.07904 0.0001 At most 3 * 0.372626 38.78321 35.19275 0.0196 At most 4 0.182621 15.00638 20.26184 0.2260 At most 5 0.088433 4.722120 9.164546 0.3153 Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

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

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized Max-Eigen 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.833867 91.54324 40.95680 0.0000 At most 1 * 0.633069 51.13163 34.80587 0.0003 At most 2 * 0.553001 41.06514 28.58808 0.0008 At most 3 * 0.372626 23.77683 22.29962 0.0309 At most 4 0.182621 10.28426 15.89210 0.3091 At most 5 0.088433 4.722120 9.164546 0.3153 Max-eigenvalue test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

(51)

Lampiran 3

UJI STABILITAS GRANGER Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/19/13 Time: 14:03 FDI does not Granger Cause REAL_EX 7.85797 0.0073* BI_RATE does not Granger Cause FDI 51 8.74511 0.0048* FDI does not Granger Cause BI_RATE 0.06362 0.8019 TRADE_OPEN does not Granger Cause FDI 51 0.60725 0.4397 FDI does not Granger Cause TRADE_OPEN 0.26304 0.6104 INFLASI does not Granger Cause FDI 51 0.95593 0.3331 FDI does not Granger Cause INFLASI 0.18874 0.6659 REAL_EX does not Granger Cause GDP 51 18.7269 8.E-05 GDP does not Granger Cause REAL_EX 10.4313 0.0022* BI_RATE does not Granger Cause GDP 51 0.01978 0.8887 GDP does not Granger Cause BI_RATE 3.53211 0.0663 TRADE_OPEN does not Granger Cause GDP 51 1.31685 0.2568 GDP does not Granger Cause TRADE_OPEN 0.38301 0.5389 INFLASI does not Granger Cause GDP 51 1.18751 0.2813 GDP does not Granger Cause INFLASI 3.92580 0.0533* BI_RATE does not Granger Cause REAL_EX 51 2.69896 0.1069 REAL_EX does not Granger Cause BI_RATE 3.74522 0.0589 TRADE_OPEN does not Granger Cause

REAL_EX 51 0.25375 0.6168

REAL_EX does not Granger Cause TRADE_OPEN 2.85945 0.0973* INFLASI does not Granger Cause REAL_EX 51 0.68483 0.4120 REAL_EX does not Granger Cause INFLASI 3.28981 0.0760* TRADE_OPEN does not Granger Cause

BI_RATE 51 0.01132 0.9157

(52)

INFLASI does not Granger Cause BI_RATE 51 1.94266 0.1698 BI_RATE does not Granger Cause INFLASI 2.55086 0.1168 INFLASI does not Granger Cause

TRADE_OPEN 51 2.56123 0.1161

(53)

Lampiran 4

UJI OPTIMUM LAG

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: FDI GDP REAL_EX BI_RATE TRADE_OPEN INFLASI

Exogenous variables: C Date: 03/19/13 Time: 14:04 Sample: 2000Q1 2012Q4 Included observations: 48

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -71.32763 NA 1.01e-06 3.221985 3.455885 3.310376 1 178.6225 426.9981 1.38e-10 -5.692603 -4.055302* -5.073865* 2 224.8184 67.36910 9.65e-11* -6.117435 -3.076733 -4.968349 3 257.6812 39.70918 1.33e-10 -5.986717 -1.542614 -4.307284 4 311.0384 51.13393* 9.69e-11 -6.709931* -0.862428 -4.500151 * indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

(54)

Lampiran 5

UJI STABILITAS VAR

Roots of Characteristic Polynomial

Endogenous variables: FDI GDP REAL_EX BI_RATE TRADE_OPEN INFLASI Exogenous variables: C

Lag specification: 1 2

Date: 03/19/13 Time: 14:04

Root Modulus

0.993505 0.993505

0.782423 - 0.349804i 0.857058 0.782423 + 0.349804i 0.857058 0.481234 - 0.393069i 0.621361 0.481234 + 0.393069i 0.621361 -0.081939 - 0.613574i 0.619021 -0.081939 + 0.613574i 0.619021

0.610618 0.610618

-0.547874 0.547874

0.446036 0.446036

-0.441977 0.441977

0.013019 0.013019

(55)

Lampiran 6

Vector Error Correction Estimates Date: 03/31/13 Time: 13:15 Sample (adjusted): 2001Q1 2012Q4

Included observations: 48 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2 CointEq3 FDI(-1) 1.000000 0.000000 0.000000

TRADE_OPEN(-1) -157.7528 -89.90855 -24.38380

(67.2619) (28.9492) (7.26329) (+) [-2.34535] [-3.10574] [-3.35713]