dapat dilihat di http://www.usu.ac.id/
BAB III
METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah langkah dan prosedur yang dilakukan dalam mengumpulkan informasi guna memecahkan masalah dan menguji hipotesis dari sebuah penelitian.
3.1 Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis pengaruh utang luar negeri terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia sebelum dan sesudah krisis moneter.
3.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk time series yang bersifat kuantitatif yaitu berupa data tahunan dalam bentuk angka dalam kurun waktu 1988-2008 (21 tahun). Sumber data diperoleh dari Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS), jurnal-jurnal dan hasil penelitian serta sumber bacaan lainnya yang berkaitan dengan variabel-variabel yang digunakan untuk keperluan penelitian ini.
3.3 Model Analisis Data
Metode analisis dalam penelitian ini adalah Cointegration Test dan Granger Causality Test. Analisis Cointegration test bertujuan untuk melihat hubungan antara utang luar negeri terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia dalam jangka panjang. Sedangkan analisis Granger test adalah untuk melihat hubungan timbal balik (kausal) antara utang luar negeri terhadap pertumbuhan ekonomi.
Dalam kaitannya dengan metode tersebut maka pengujian perilaku data runtun waktu (time series) dan integrasinya dapat dipandang sebagai uji prasyarat bagi digunakannya metode cointegrasi test dan Granger causality test. Sebelum dilakukan estimasi kedua model tersebut, maka terlebih dahulu dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :
3.3.1 Uji Akar Unit ( Unit Root Test )
Pengujian ini merupakan uji stasioneritas, Prinsip dari uji akar unit ini adalah untuk mengamati atau mendeteksi stasioneritas data Time series yang diteliti. Adapun formula dari uji Augmented Dickey Fuller (ADF) yang ditaksir dengan OLS seperti persamaan berikut :
DXt = B Xt + bi Bi DXt................................................( 1 )
DXt = Co + C1T + C2BXt + di Bi DXt.............................................. ( 2 )
DXt = Xt – Xt-1
BX = Xt-1
Dimana :
T = Trend waktu
Xt = Variabel yang diamati pada periode tertentu
B = Operasi kelambatan waktu ke hulu ( Backward Lag Variabel )
D = Perbedaan atau differensi
Kemudian dari hasil regresi persamaan di atas diperoleh nilai statistik ADF ( Augment Dickey Fuller ). Dengan melihat nilai statistik dan koefisien BXt pada persamaan ( 1 ) dan dibandingkan dengan nilai tabel ADF ( nilai kritis dari Mackinno ) dapat diambil sebuah kesimpulan jika nilai statistik dari koefisien BXt lebih besar dari nilai tabel ADF maka data tersebut stasioner.
Dan apabila data tersebut tidak stasioner maka harus diciptakan variabel baru dengan cara First difference. Lalu dilakukan kembali uji akar unit . Uji ini bertujuan untuk melihat validitas data, dan bila data sudah stasioner maka dapat dilihat kausalitasnya dengan uji Granger.
3.3.2 Uji Derajat Integrasi
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pada derajat atau order differensi keberapa data yang akan diamati akan stasioner. Pengujian ini dilakukan bila pada uji akar unit ( langkah pertama di atas ) dari data yang diamati tidak stsioner. Pengujian ini merupakan perluasan dari akar-akar unit yang ditaksir dengan model autoregresif dengan OLS sebagai berikut :
D2Xt = e0 + e1 BDXt + fi Bi D2 Xt .............................................. ( 3 )
D2Xt = g0 + g1 T + g2 BDXt + hi Bi D2 Xt .................................... ( 4 )
Dimana :
D2Xt = DXt – D Xt-1
BDX t = DXt-1
Kemudian dari hasil regresi persamaan di atas diperoleh nilai statistyik ADF, dengan melihat nilai statistik dari koefisien BDXt pada persamaan ( 3 ) dan ( 4 ) dan dibandingkan dengan tabel ADF ( nilai kritis dari Mackinnon ) dapat diambil kesimpulan. Jika nilai statistik dari koefisien BDXt lebih besar dari nilai tabel ADF maka data tersebut stasioner pada derajat satu. Dalam kaitannya dengan uji kointegrasi, jika variabel X belum stasioner paad derajat satu, maka perlu dilanjutkan hingga diperoleh satu kondisi stasioner sampai pada derajat kedua, ketiga , dan seterusnya.
3.3.3 Uji Granger Causalitas ( Granger Causality Test )
Pengujian ini dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas antara utang luar negeri dan pertumbuhan ekonomi, sehingga dapat diketahui kedua variabel tersebut saling memperngaruhi ( hubungan dua arah ), memiliki hubungan searah atau sama sekali tidak ada hubungan ( tidak saling mempengaruhi ), berikut ini metode yang digunakan untuk menguji Granger Causality Test , yaitu :
Xt = i Bi D2 Xt Xt-i + bj Yt-j + µt .........................( 5 )
Yt = Ci Xt-i + di Yt-j + Vt ........................................( 6 )
Dimana µt dan Vt adalah error terms yang di asumsikan tidak mengandung korelasi serial dan m = n = r = s. Berdasarkan hadil regresi adri kedua bentuk model regresi linier di atas akan menghasilkan empat kemungkinan mengenai nilai koefisien – koefisien regresi dari persamaan ( 5 ) dan ( 6 ) sebagai berikut :
( 1 ) Jika bj ≠ 0 dan dj = 0 , maka terdapat kausalitas satu arah dari Pertumbuhan ekonomi kepada Utang luar negri
( 2 ) Jika bj = 0 dan dj ≠ 0, maka terdapat kausalitas satu arah dari utang luar negeri kepada pertumbuhan ekonomi
( 3 ) Jika bj = 0 dan dj = 0, maka utang luar negeri dan pertumbuhan ekonomi bebas antara satu dengan yang lainnya.
( 4 ) Jika bj ≠ 0 dan dj ≠ 0, maka terdapat kausalitas dua arah antara utang luar negeri dan pertumbuhan ekonomi.
3.3.4 Uji Kointegrasi ( Cointegration Test )
Kadangkala dijumpai dua variabel random yang masing – masing random walk (tidak stasioner), tetapi kombinasi linier antar dua variabel tersebut merupakan data time series yang stasioner. Uji kointegrasi bertujuan untuk mengetahui hubungan keseimbangan dalam jangka panjang antara utang luar negeri dan pertumbuhan ekonomi. Uji ini dapat dilakukan dengan uji Engle – Granger atau uji Augmented Engle – Granger. Uji ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan uji DF – ADF. Adapun langkah – langkah yang diperlukan untuk melakukan pengujian AEG ( Augmented Engle – Granger ) ini adalah :
• Lakukan estimasi model
• Dapatkan residual dari model tersebut
• Uji apakah residual tersebut sudah stasioner
• Apabila residualnya telah stasioner, berarti ada kointegrasi
3.3.5 Uji OLS ( Ordinary Least Square )
Dalam menganalisis data yang diperoleh untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel tidak bebas digunakan model ekonometrika dengan meregresikan variabel-vaiabel yang ada dengan menggunakan metode Kuadrat Kecil Biasa atau Ordinary Least Square (OLS). Data yang digunakan dianalisa secara kuantitatif dengan menggunakan analisa statistik yaitu persamaan regresi linier sederhana.
Fungsi persamaanya adalah,sebagai berikut :
Y = F ( X1,D )..........................................(1)
Kemudian fungsi tersebut ditransformasikan ke dalam bentuk persamaan linier sebagai berikut :
Y = α + β1X1+ β2D + µ......................(2)
Untuk menghitung dan mengetahui seberapa besar pengaruh varibael independen (utang luar negeri) terhadap variabel dependen (Pertumbuhan ekonomi) maka, model diatas ditransformasikan ke dalam bentuk persamaan berikut ini :
Log Y = α + β1 LogX1 + β2 D + µ......................(2)
Keterangan :
Y = Pertumbuhan ekonomi yang diproxi dengan data PDB Indonesia atas dasar harga berlaku
X1 = Jumlah utang luar negeri Indonesia
D = Variable Dummy (Krisis moneter)
D = 1 = Tahun setelah krisis moneter (1988-2008)
D = 0 = Tahun sebelum krisis moneter (1988-1996)
β1,β2 = Koefisien regresi
µ = Tingkat kesalahan atau erorr term
Bentuk matematis hipotesis tersebut adalah sebagai berikut :
> 0, artinya jika X1 (Utang Luar Negeri) meningkat maka Y (pertumbuhan ekonomi ) akan mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3.4 Test of Goodness of Fit (Uji kesesuaian)
Untuk melihat Goodnes of Fit hipotesis tersebut maka perlu dilakukan uji statistik terhadap data yang telah diolah dengan menggunakan program E-views 5.1 melalui pengujian sebagai berikut :
3.4.1 Koefisien Determinasi ( R-Squared )
Koefisien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel independen secara bersama-saman memberi penjelasan terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lainnya konstan.Dimana R-squared ( ) berada diantara 0 sampai 1 atau non negatif (0 ≤ R2 ≤ 1 ).
3.4.2 Uji t-statistik
Uji t-statistik adalah merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lainnya konstan.Dalam uji ini digunakan hipotesis sebagai berikut :
Ho : bi = 0 ,Ho diterima (Tidak signifikan)
Ho : bi
Dimana bi adalah koefisien variabel independen ke-i nilai parameter hipotesis,artinya tidak ada pengaruh variabel X1 terhadap Y. Bila t-hitung > t-tabel,maka pada tingkat kepercayaan tertentu Ho ditolak ini artinya bahwa variabel independen yang diuji berpengaruh secara nyata (signifikan) terhadap variabel dependen.Dan bila t-hitung < t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu Ho diterima,ini artinya bahwa variabel independen yang diuji dalam hal ini adalah Utang luar negeri tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
Untuk t-hitung bernilai positif :
t-hitung > t-tabel,Ha diterima
t-hitung < t-tabel,Ho diterima
Untuk t-hitung bernilai negatif :
t-hitung > t-tabel,Ho diterima
t-hitung < t-tabel,Ha diterima
Nilai t-hitung dapat diperoleh dengan rumus :
t-hitung =
Dimana :
bi = Koefisien variabel Independen ke-i
b = Nilai hipotesis nol
Sbi = Simpangan baku dari variabel Independen ke-i
Gambar :
Gambar Grafik Uji t-Statistik
3.5. Uji Penyimpanan Asumsi Klasik
3.5.1 Multikolinearitas
Multikolinierity adalah alat untuk mengetahui suatu kondisi, apakah terdapat korelasi variabel independen di antara satu sama lainnya. Adanya multikolinerity ditandai dengan standard erorr tidak terhingga, tidak ada satupun t-statistik yang signifikan pada α = 5%, α = 1%, terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori, sangat tinggi.
Adanya multikolinearitas ditandai dengan :
1. Tanda atau arah dari koefisien regresi berlawanan dengan teori atau hipotesis
2. Nilai standar errornya memiliki nilai yang cukup besar atau tak terhingga
3. Nilai koefisien korelasi antar variabel bebas cukup tinggi atau > 0.8 ( r > 0.8 )
4. Tidak ada satupun t-statistik yang signifikan pada α = 5%, α = 10%, α = 1%
5. sangat tinggi
3.5.2 Autokorelasi (Serial Korelasi)
Autokorelasi didefenisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang. Autokorelasi terjadi bila error term (µ) dari periode waktu yang berbeda (observasi data cross section) berkorelasi atau dapat juga dikatakan adanya hubungan atau korelasi antara residual yang sekarang dengan masa lalu.Dikatakan bahwa error term berkorelasi atau mengalami korelasi serial apabila variabel dengan masa lalu.Dikatakan bahwa error term berkorelasi atau mengalami korelasi serial apabila variabel (εi, εj) ;untuk i ,dalam hal ini dikatakan memiliki masalah autokorelasi. Terdapat beberapa cara untuk menguji keberadaan autokorelasi, yaitu :
1. Dengan menggunakan atau memplot grafik
2. Dengan D-W Test ( Uji Durbin Watson )
Uji D-W ini dirumuskan sebagai berikut :
D-hitung =
Dengan hipotesis sebagai berikut :
Ho : ρ = 0, artinya tidak ada autokorelasi
Ha : ρ ≠ 0, artinya ada autokorelasi
Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen tertentu diperoleh nilai kritis dl dan du dalam tabel distribusi Durbin-Watson untuk berbangai nilai α.
Hipotesis yang digunakan adalah sebangai berikut:
Gambar Kurva Uji D. W Statistik
Dimana :
Ho : Tidak ada autokorelasi
Dw < dl : Tolak Ho ( ada korelasi positif )
Dw > 4-dl : Tolak Ho ( ada korelasi negatif )
du < DW < 4-du :Terima Ho ( ada korelasi )
dl ≤ DW < 4-du : Pengujian tidak bisa disimpulkan ( inclonclusive )
( 4-du ) ≤ DW < 4-du: Pengujian tidak dapat disimpulkan.
3.6 Defenisi Operasional
Definisi operasional adalah suatu definisi yang diberikan kepada suatu variabel atau konstrak dengan cara memberikan arti, atau menspesifikasi kegiatan, ataupun memberikan suatu operasional yang diperlukan untuk mengukur konstrak atau variabel tersebut. (Moh. Nazir, 2005:126).
1. Pertumbuhan ekonomi adalah persentase PDB Indonesia terhadap PDB tahun sebelumnya yang dihitung tiap tahunnya dalam persen.
2. Utang luar negeri merupakan bantuan luar negeri (loan) yang diberikan oleh pemerintah negara-negara maju atau badan-badan internasional yang khusus dibentuk untuk memberikan pinjaman semacam itu dengan kewajiban untuk membayar kembali dan membayar bunga pinjaman tersebut dalam juta dollar.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar