BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum Subyek Penelitian
Penelitian ini membahas tentang pengaruh kurs valuta asing terhadap nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Data yang diperoleh berasal dari sumber data sekunder berupa data dokumentasi yang dilakukan oleh Badan Pusat Satatistik Indonesia (www.bps.go.id) dan data Bank Indonesia (www.bi.go.id) selama periode 2008-2012. Jika dilihat dari data impor yang ada, nilai impor Indonesia menunjukan angka peningkatan (angka positif). Namun, pada tahun 2009 impor Indonesi menurut data BPS menunjukan angka penurunan yang cukup signifikan. Penurunan dari angka ± $ 129 (2008) miliar menjadi ± $ 96 miliar (2009). Penurunan yang terjadi tidak berlanjut pada periode berikutnya. Pada tahun 2010 nilai impor indonesia meningkat kembali bahkan persentase penurunan dari periode 2008 ke 2009 lebih kecil daripad apeningkatanya pada periode 2011 dan 2012. Nilai impor Indonesia pada tahun 2010 (BPS) menunjukan angka ± $ 135miliar tahun 2011 ± $ 177 milyar dan pada tahun 2012 ± $ 191 miliar.
Penelitian ini menggunakan jenis data time series yang terdiri dari 12 bulan dalam 5 tahun. Analisis yang digunakan analisis regresi linier sederhana karena dalam penelitian ini hanya melibatkan dua (2) dua variabel, satu (1) variabel independen dan satu (1) variabel dependen.
4.2. Analisis Data 4.2.1. Impor
Impor adalah salah satu kegiatan yang dilakukan dalam perdagangan internasional. impor merupakan kegiatan yang menjadi penting dalam era globalisasi (era modern). Jika dilihat dari gegiatanya, akan terlihat sedikit rumit dalam pelaksanaannya. Karena melibatkan banyak pihak dalam proses menjalankan kegiatan tersebut. Pihak yang terlibat tidak hanya para pelaku ekonomi saja melainkan pemerintah juga terlibat didalanya.
Keterlibatan pemerintah dalam kegiatan impor ini adalah sebagai pengontrol masuknya barang-barang dari luar negeri. Pengontrolan ini dilakukan agar dapat menstabilkan perekonomian dalam negeri seta melindungi produk-produk domestik. Kebijakan tarif (bea masuk) dan pembatasan produk-produk dari luar negeri menjadi peraturan langkah utama bagi pemerintah dalam menegontrol masuknya barang tersebut.
Dilihat dari sisi keuntungan, impor menjadi salah satu alternatif dalam pemenuhan kebutuhan pokok, pengembangan dan pembangunan dalam negeri. Terutama barang-barang (produk) yang tidak dapat dihasilkan atau dibuat di dalam negeri seperti barang kebutuha tersier (kebutuhan akan barang-barang mewah), barnag subtitusi dan barnag barang modal.
Dari kegiatan impor ini, terdapaat kerugian yang tidak bisa kita elakan jika dalam penanganan dan manajemen pengelolaanya buruk. Impor seharusnya hanya dijadikan sebagai pemenuh kebutuhan yang benar-benar tidak dapat dihasilkan di dalam negeri. Pada kenyataanya kegiatan impor, sudah menjadi tren bagi indonesia. Mengapa demikian? Karena sebagian barang (produk) dan jasa yang
diimpor dapat dihasilkan dan diperoleh di dalam negeri. Contohnya, beras, kedelai, jagung, buah-buahan dan lain-lain seharusnya dapat dihasilkan di dalam negeri. Akan tetapi pada kenyataanya Indonesia masih mengimpornya.
Tabel 4.1. Nilai Impor Indonesia
Periode 2008/2012 Dalam Jutaan Dolar ($) Tahun Bulan 2008 2009 2010 2011 2012 Januari 9608,05 6600,57 9490,46 12558,7 14.555 Februari 9842,87 5939,04 9498,14 11749,9 14.867 Maret 10276,7 6554,13 10972,6 14486,2 16.326 April 11646,7 6706,76 11235,8 14888,2 16.938 Mei 11664,2 7641,29 9980,35 14825,9 17.037 Juni 12110,6 7935,47 11760 15072,1 16.728 Juli 12869,8 8683,34 12625,9 16207,3 16.354 Agustus 12326,2 9707,3 12171,6 15075,4 13.814 September 11296,1 8516,6 9654,13 15169,1 15.349 Oktober 10732,4 9430,13 12120 15533,4 17.208 Nopember 9081,38 8814,66 13007,6 15393,9 16.935 Desember 7742,37 10299,9 13146,7 16475,6 15.582
4.2.2. Kurs Valuta Asing
Taabel 4.2. Kurs Valuta asing
Rupiah Indonesia US Dolar Per (RP/$) Periode 2008-2012 Dalam Satuan (RP) Tahun Bulan 2008 2009 2010 2011 2012 Januari 9906,35 11580,50 9775,45 9537,38 9609,14 Februari 9681,15 12352,75 9845,61 9412,56 9525,76 Maret 9684,94 12349,55 9673,73 9261,48 9665,33 April 9699,00 11525,10 9527,33 9151,30 9675,50 Mei 9790,80 10892,65 9683,21 9055,80 9790,24 Juni 9795,71 10706,64 9648,36 9064,00 9951,14 Juli 9663,45 10611,33 9549,45 9033,24 9956,59 Agustus 9649,25 10477,60 9471,76 9032,00 9999,84 September 9840,65 10400,72 9473,50 9265,50 10066,35 Oktober 10548,35 9982,73 9427,90 9395,24 10097,14 Nopember 12211,15 9969,95 9438,38 9515,18 10127,95 Desember 11824,84 9957,75 9522,62 9588,48 10145,89
4.3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik merupakan syarat utama dalam persamaan regresi. Oleh sebab itu ada beberapa pengujian yang harus dilakukan yaitu: 1) Uji Normalitas; 2) Uji autokorelasi; 3) Uji Heteroskedastisitas. Dalam melakukan analisis regresi perlu diperhatikan apakah ada penyimpangan-penyimpangan atas asumsi klasik. Jika tidak dipenuhinya asumsi ini kemungkinan besar akan terjadi variabel-variabel penjelas yang tidak efisien masuk dalam persamaan.
Tabel 4.3.Hasil Regresi Utama
Pengaruh Kurs Valuta Asing (KVA) Terhadap Nilai Impor (NI) Indonesia periode 2008/2012
Sumber: Lampiran A.
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk apakah dalam model regresi yang digunakam memiliki distribusi normal pada variabel pengganggu atau residual. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik (scatterplot) yakni dengan melihat normal probabilility plot (P-Plot) yang membandingkan probabiliti kumulatif dengan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,650a ,422 ,412 2427,88107 ,422 42,410 1 58 ,000 ,254
a. Predictors: (Constant), KVA b. Dependent Variable: NI
Grafik 4.1. Grafik Hasil Uji P-P (Probability Plot)
Sumber: Lampiran B.
Grafik diatas menunjukan bahwa tingkat signifikan dari variabel-variabel penelitian terdistribusi normal. Hal tersebut terlihat dari sebaran data yang rapat di sekitargaris diagonal. Kesimpulanya data terdistribusi normal.
4.3.2. Uji multikolinearitas
Multikoliniearitas adalah adanya satu hubugan linier yang sempurna (mendekati sempurna) antara beberapa atau semua variabel bebas.1 Pentingnya melakukan uji ini adalah agar variabel yang akan diteliti terbebas dari masalah tingkat kepercayaan pada koefisien (uji t), sehingga kesalahan dapat terhindarkan. Multikolinearitas dalam pengujian ini, dilihat dari nilai tolerance dan lawannya yaitu Variance Inflation Factor (VIF).
1 Mudrajad Kuncoro, 2007, Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi, Penerbit (UPP) STIM YKPN, Yogyakarta, Hal. 98.
Tabel 4.4. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta
Zero-order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) 38169,714 4003,102 9,535 ,000
KVA -2,607 ,400 -,650 -6,512 ,000 -,650 -,650 -,650 1,000 1,000
a. Dependent Variable: NI
Sumber: Lampiran C.
Tabel diatas menunjukan nilai Variance Inflation Factor (VIF) sebesar 1,000 dan tolerance sebesar 1,000. Karena VIF<10 dan toleransi >0,1, kesimpulanya adalah tidak terjadi multikolinearitas.
4.3.3. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah persamaan model regresi yang digunakan terjadi ketidak samaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainya. Model regresi dikatakan baik jika tidak terjadi heteroskedatisitas. Untuk mengetahui apakah dalam persamaan model yang digunakan terjadi heteroskedastisitas atau tidak dapat dilakukan dengan uji Whete. Jika variabel independen tidak signifikan secara statistik tidak mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut ini adalah hasil uji heteroskedastisitas terhadap model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 4.5. Tabel Hasil uji Heteroskedastisitas Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 3540,000a 3481 ,239 Likelihood Ratio 491,321 3481 1,000 Linear-by-Linear Association 24,920 1 ,000 N of Valid Cases 60
a. 3600 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,02.
Sumber: Lampiran D
Tabel diatas menujukan bahwa uji white menghasilkan kesimpulan tidak ada masalah heteroskedastisitas dalam model yang digunakan. Hal ini terbukti dari nilai signifikansi Chi-Square (0,239) lebih besar dari 0,05.
4.3.3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah hubungan yang terjadi antara anggota dari pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu (time series). Untuk mendeteksi autokorelasi pada umumnya menggunakan uji Durbin – Watson. Uji ini pada dasarnya diladasi oleh model error.
Tabel 4.6. Tabel Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Lampiran E. Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,650a ,422 ,412 2427,88107 ,422 42,410 1 58 ,000 ,254
a. Predictors: (Constant), KVA b. Dependent Variable: NI
Dari tabel hasil pengujian diatas dapat dianalisis bahwa tidak terdapat autokorelasi positif, karena nilai Durbin-Watson lebih besar dari batas atas (upper bound). Batas atas (upper bound) -1,806 < DW 0,254. Kesimpulanya asumsi nonautokorelasi terpenuhi.
4.4. Pengujian Statistik Analisis Regresi
Tabel 4.7. Tabel Hasil Pengujian Statistik Analisis Regresi
( )
Penjelasan dari model regresi dari hasil diatas adalah sebagai berikut:
Hasil yang disajikan oleh tabel di atas menunjukan nilai β yang negatif (-), maka dapat dikatakan hubungan antara Kurs valuta asing (var.iIndependen) dengan nilai impor (var. Dependen) adalah berbanding terbalik (negatif). Artinya, ada kenaikan Rp 1 (satu rupiah) satuan pada kurs valuta asing (var. Independen), maka nilai impor (var. Dependen) naik sebesar Rp 2,607 (dua koma enam nol tujuh rupiah). Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta
Zero-order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) 38169,714 4003,102 9,535 ,000
KVA -2,607 ,400 -,650 -6,512 ,000 -,650 -,650 -,650 1,000 1,000
a. Dependent Variable: NI Sumber: Lampiran F.
4.4.1. Uji Signifikansi Parameter Individu (Uji t)
Uji signifikansi parameter individu (uji t) merupakan pengujian yang dilakuan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen (variabel bebas) terhadap variabel dependen (variabel terikat). Hal ini dimaksudkan untuk mengetahui sebrapa besar atau seberapa jauh pengaruh antara variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Untuk mengetahuinya dapat melakukan pengujian dengan cara melihat t tabel dan t hitungnya. Jika t hitung lebih besar dari t tabel dan nilai signifikannya lebih kecil dari 0,05 (sig<0,05), maka dapat disimpulkan variabel independen (bebas) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variaber dependen (terikat) dan menerima H1 (hipotesis alternatif).
Tabel 4.8. Tabel Hasil Signifikansi Parameter Individu (Uji t) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95,0% Confidence
B Std. Error Beta Lower
Bound Upper Bound 1 (Constant) 38169,714 4003,102 9,535 ,000 30156,635 46182,793 KVA -2,607 ,400 -,650 -6,512 ,000 -3,409 -1,806 a. Dependent Variable: NI Sumber: Lampiran G. ( )
Hasil pada pengujian thitung adalah -6,5175 dan t kritis adalah -2,002 dan
2,002. Dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa variabel kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai impor, karena thitung -6,512 tidak
4.4.2. Uji Signifikansi (Uji F)
Menguji hipotesis koefisien nilai regresi secara menyeluruh dengan mengunakan F test. Pengujian ini bertujian untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel kurs valuta asing (X) terhadap variabel nilai impor (Y). Apabila Fhitung > Ftabel, maka menerima hipotesis alternatif dan menolak hipotesis
nol.
Tabel 4.9. Hasil Uji Signifikansi (Uji F) ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 249990132,094 1 249990132,094 42,412 ,000b Residual 341873922,313 58 5894377,971
Total 591864054,408 59 a. Dependent Variable: NI
b. Predictors: (Constant), KVA Sumber: Lampiran H.
Dari tabel ANOVA diatas, dapat diketahui Fhitung = 42,412 dan Ftabel = 4,007
artinya fariabel kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai impor. Hal ini terbukti dari Fhitung >Ftabel (42,412>4,007).
4.4.3. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2)
Koefisien determinasi (R2) merupakan cara/alat untuk mengukur seberapa besar persentase pengaruh variabel independen (bebas) terhadap variabel dependen (terikat). Besarnya koefisien determinasi berkisar antara angkan nol (0) sampai dengan satu (1), jika persentase dari koefisien determinasi mendekati angka nol (0), maka semakin rendah pengaruh variabel dependen (bebas) terhadap variabel dependen (terikat). Sebaliknya, jika nilai dari koefisien determinasi
mendekati angka satu (1), maka semakin kuat pengaruh antara variabel independeng (bebas) terhadap variabel Dependen (Terikat).
Tabel 4.10. Tabel Hasil Uji Koefisien Determinasi (Uji R2)
Sumber: Lampiran I.
Dari hasil uji, R bernilai 0,650 dan berada di antara nilai 0,60 - 0,799 atau 0,650 mendekati angka 1, yang artinya pengaruhnya kuat. Kemudian untuk melihat seberapa besar kontribusi Kurs Valuta Aasing mempengaruhi Nilai Impor, dapat digunakan rumus Koefisien Penentu (KP) atau ada yang menyebutnya koefisien Determinasi yang dirumuskan:
Artinya, Kurs Valuta Asing berkontibusi sebesar 42,2% terhadap Nilai Impor atau dapat disimpulkan Kurs Valuta Asing mempengaruhi Nilai Impor sebesar 42,2% sedangkan sisanya dipengaruhi faktor-faktor lain.
4.5. Pembahasan
Pengaruh kurs valuta asing berpengaruh negatif terhada nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Hal ini dibuktikan dari hasil pengujian analisis staatistik regresi dengan persamaan Y = β0 + β1 X + ε , Y = 38169,714 + (-2,607)
X + ε yang menunjukan bahwa nilai dari β1 min (-), artinya jika ada kenaikan Rp
1 pada variabel kurs valuta asing maka variabel nilai impor naik sebesar Rp 2,607. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,650a ,422 ,412 2427,88107
Sehingga variabel kurs valuta asing berpengaruh negatif terhadap variabel nilai impor Indonesi periode 2008-2012.
Pengaruh kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Hasil pada pengujian thitung adalah
-6,5175 dan t kritis adalah -2,002 dan 2,002 dan thitung tidak berada diatara t kritis.
Artinya bahwa variabel kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai impor. Selain itu jika dilihat pada uji F diman Fhitung>Ftabel
(42,412>4,007), artinya menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif yang menyatakan kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai impor.
Pengaruh kurs valuta asing memiliki pengaruh yang kuat dan memiliki kontribusi sebasar 42,2 persen (42,2%) terhada nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Hal ini terbukti dari uji R (uji koevisien determinasi) dimana R bernilai 0,650 yaang berada dantara 0,60 - 0,799 yang artinya pengaruhnya kuat dan 42,2 persen (42,2%) terbukti dari nilai R2 = 0,422 . jika dimasukandalam persamaan KP = R2 x 100% maka KP = 0,422 x 100% = 42,2% yang artinya variabel kurs valuta asing berkontribusi sebesar 42,2% dan sisanya variabel lain.
