SIKLUS BISNIS INDONESIA Oleh: Muhammad Fajar* 1. Latar Belakang
Perkembangan ekonomi yang terjadi di dunia adakalanya mengalami pertumbuhan yang tinggi dan juga mengalami kelambatan pertumbuhan ekonomi dunia. Tentu saja karena Negara kita hidup di perekonomian terbuka perubahan-perubahan apa yang terjadi, maka aktivitas perekonomian ikut terpengaruh juga. Sebagai fakta, saat krisis ekonomi di Asia Tenggara yang pertama kali muncul di Thailand bisa merambat ke negeri kita dan pengaruh krisis ekonomi global. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan membahas siklus bisnis yang terjadi di Indonesia sebagai gambaran gejolak aktivitas ekonomi yang terjadi.
2. Landasan Teori
2.1 Pengertian Siklus Bisnis
Siklus bisnis adalah dasar yang paling utama untuk memperkirakan indicator-indikator yang berkaitan dengan aktivitas ekonomi. Siklus bisnis ini diperoleh melalui dua komponen utama, yaitu trend dan siklus. Trend adalah suatu gerakan yang menunjukan arah perkembangan secara umum ( kecenderungan menaik atau menurun) dalam jangka panjang. Siklus bisnis adalah gerakan fluktuasi output di sekitar garis trend. Gerakan siklus ini bisa terulang dalam jangka waktu tertentu (setiap lima tahun, sepuluh tahun, atau lebih). Gerakan siklus menunjukan keadaan perekonomian apakah sedang mengalami kemakmuran, resesi, depresi, atau pemulihan.
Di dalam siklus bisnis, setiap siklus bisnis terdiri dari dua fase yang meliputi peak dan trough. Peak adalah titik maksimum dalam satu siklus, sedangkan trough adalah titik minimum dalam satu siklus yang sama. Kontraksi adalah keadaan perekonomian suatu Negara yang sedang bergerak dari peak menuju trough, sedangkan ekspansi merupakan keadaan perekonomian yang sedang Negara bergerak dari trough menuju peak. Kontraksi yang terjadi untuk lebih dari dua periode berturut-turut disebut resesi. Kontraksi dalam persentase yang sangat besar dan diiringi inflasi yang tinggi disebut depresi.
2.2 PDB
a. Pendekatan Pengeluaran
Dengan menjumlahkan nilai pengeluaran atau perbelanjaan terhadap barang-barang dan jasa-jasa
yang diproduksi di dalam wilayah tersebut atau PDB adalah penjumlahan semua komponen
permintaan akhir.
PDB = Konsumsi rumahtangga + Konsumsi Pemerintah + PMTB +
Perubahan Stok + (Ekspor – Impor)
b. Pendekatan Produksi
Dengan menjumlahkan nilai produksi barang dan jasa yang diwujudkan oleh berbagai sektor
(lapangan usaha) dalam perekonomian di wilayah tersebut atau menghitung nilai tambah seluruh
kegiatan ekonomi dengan cara mengurangkan biaya antara dari masing-masing total nilai
produksi (output) tiap-tiap sektor atau subsektor.
Output b,t = Produksit x Hargat
PDB = Jumlah keseluruhan nilai tambah yang dihasilkan oleh unit-unit
produksi dalam suatu wilayah/region pada periode tertentu (biasanya
c. Pendekatan Pendapatan
Dengan menjumlahkan pendapatan yang diterima oleh faktor-faktor produksi yang digunakan
dalam wilayah tersebut.
PDB = Upah & Gaji + Surplus Usaha + Penyusutan + Pajak Tak Langsung netto
3. Metodologi
3.1 Penyesuaian Musiman
Data time series yang diamati dalam series bulanan atau triwulan cenderung dipengaruhi oleh faktor musiman. Penyesuaian musiman bertujuan untuk menghilangkan fluktuasi yang diakibatkan oleh factor musiman. Penyesuaian musiman dilakukan dengan menggunakan metode X11 yang mempunyai empat criteria, yakni: 1. Multiplikatif, 2. Aditif, 3. Pseudo-Aditif, 4. Log-Aditif. Dan seasonal filter dengan X12.
Untuk memperoleh PDB potensial dengan HP filter. Terlebih dahulu PDB riil hasil penyesuaian musiman dipilih berdasarkan jumlah kuadrat terkecil dari selisih antara PDB riil dengan PDB hasil penyesuaian musiman berdasarkan empat criteria di atas.
3.2 Hodrick Prescott Filter (HP Filter)
HP Filter adalah metode yang digunakan untuk mendapatkan perkiraan trend yang lebih smooth pada PDB riil sehingga dari sinilah PDB potensial diperoleh. Metode ini dikembangkan oleh Hodrick dan Prescott pada tahun 1980.
Metode ini menerapkan filter dua sisi untuk mendapatkan series s yang telah dismoothkan dari series y. Hal ini dilakukan dengan meminimalkan varians y disekitar s
dengan parameter λ sebagai konstrain dari jumlah kuadrat second difference series s. Dengan
demikian HP Filter memilih s untuk meminimumkan:
∑
∑( )
4. Analisis dan Pembahasan
4.1 PDB yang Disesuaikan (PDB SA)
Gambar 1. PDB Riil Indonesia
Berdasarkan gambar 1, terlihat bahwa data PDB riil dipengaruhi oleh factor musiman sehingga perlu disesuaikan. Penentuan PDB riil yang telah disesuaikan (PDB SA), berdasarkan jumlah kuadrat terkecil dari empat criteria, yaitu:
a. Jumlah kuadrat dari selisih antara PDB riil dengan PDB SA Multiplikatif = 2,01 . 109 b. Jumlah kuadrat dari selisih antara PDB riil dengan PDB SA Aditif = 1,99 . 109 c. Jumlah kuadrat dari selisih antara PDB riil dengan PDB SA Pseudo-Aditif = 1,95 . 109 d. Jumlah kuadrat dari selisih antara PDB riil dengan PDB SA Log-Aditif = 1.99 . 109
Ternyata berdasarkan hasil di atas, PDB SA Pseudo-Aditif yang selanjutnya disebut PDB SA mempunyai jumlah kuadrat terkecil sehingga dapat digunakan untuk penentuan PDB potensial.
160000 200000 240000 280000 320000 360000 400000 440000 480000
86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06
4.2 PDB Potensial
Berdasarkan data PDB SA diperoleh PDB potensial dengan menggunakan HP Filter, yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. PDB Potensial Indonesia (Dalam Milyar Rp.)
Tahun Triwulan PDB
Potensial Tahun Triwulan PDB
Gambar 2. Perbandingan PDB Potensial dengan PDB Riill
Terlihat pada gambar 2, PDB potensial sangat mulus dibandingkan dengan PDB riil dan pada akhir tahun 1997, pergerakan PDB riil dan PDB potensial mengalami titik belok yang menggamarkan terjadinya shock ekonomi akibat krisis ekonomi.
4.3 Evaluasi Siklus Bisnis Indonesia
4.3.1 Perkiraan Rentang Waktu Siklus Bisnis Indonesia
Tabel 2. Data Siklus Bisnis Indonesia (Dalam Milyar Rp.)
Tahun Triwulan Siklus Tahun Triwulan Siklus Tahun Triwulan Siklus
1990
Gambar 3. Siklus Bisnis Indonesia
Secara umum data siklus bisnis di setiap Negara cenderung menunjukan fluktuasi yang kontinu disekitar trendnya. Oleh karena itu, untuk menentukan rentang waktu satu siklus yang terjadi adalah dengan mengamati rentang waktu dari dua titik ekstrim dari peak dan trough. Dengan menggunakan data siklus periode 1986: 1 sampai 2006: 4, hasil penghitungan menunjukan bahwa titik-titik ekstrim terendah adalah
a. Nilai siklus pada 1988: 1 sebesar - 6178,11 b. Nilai siklus pada 1993: 2 sebesar - 9568,56 c. Nilai siklus pada 1998: 4 sebesar - 33975,58 d. Nilai siklus pada 2003: 4 sebesar - 3485,50
Berdasarkan keempat titik ekstrim terendah tersebut, maka siklus bisnis Indonesia terjadi pada sekitar lima tahunan.
4.3.2 Depresi dan Booming
Penentuan suatu Negara dalam keadaan depresi atau booming dapat dilakukan melalui pengamatan data siklus bisnis. Perekonomian Negara mengalami booming apabila data siklus bisnisnya pada saat tersebut berada di atas batas fluktuasi siklus bisnisnya dianggap normal. Perekonomian Negara mengalami depresi apabila data siklus bisnisnya pada saat tersebut berada di bawah batas fluktuasi siklus bisnisnya dianggap normal.
Penentuan batas fluktuasi normal umumnya ditentukan melalui standar deviasi nilai siklusnya dengan pertimbangan data periode 1986:1 sampai 1995: 4 dan periode 2001: 1 sampai 2006: 4 digunakan untuk menghitung standar deviasi karena sejak tahun 1996 sampai 2000 data siklus bisnis Indonesia mengalami fluktuasi yang sangat besar dan dapat dikategorikan terkena shock. Dengan mengeluarkan periode shock, diperoleh mean dari data siklus bisnis Indoensia adalah – 504,609 dengan standar deviasinya adalah 4044,402.
Oleh karena itu, range data siklus bisnis Indonesia yang tidak mengalami depresi atau booming adalah -4549,011 sampai 3539,793.
5 Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan di atas, diperoleh kesimpulan, yaitu: a. Siklus bisnis Indonesia terjadi sekitar lima tahunan sekali;
Daftar Pustaka
James, D. Hamilton, 1994. Time Series Analysis. New Jersey: Princeton University Press.
__________________ ,1994–2004. Eviews 5 User’s Guide. USA: Quantitative Micro Software, LLC.
Cutrlbertson, Keith, 1995. Applied Econometric Techniques. The University of Michigan Press. Michigan.
Gujarati, Damodar, 1995. Basic Econometric. New York: Mcgraw-Hill.
*)
Alumnus Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Angkatan 46, sekarang bekerja sebagai Koordinator Statistik Distribusi BPS Kabupaten Waropen.
