ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI VOLUME PENYERAPAN UTANG LUAR NEGERI DI INDONESIA OLEH DUNGDANG P HUTAPEA H

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI VOLUME PENYERAPAN UTANG LUAR NEGERI DI INDONESIA

OLEH DUNGDANG P HUTAPEA H14103004

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

RINGKASAN

DUNGDANG P HUTAPEA. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volume Penyerapan Utang Luar Negeri di Indonesia (dibimbing oleh BUNASOR SANIM). Menciptakan masyarakat yang adil dan makmur adalah cita-cita luhur bangsa yang ingin dicapai melalui pembangunan nasional. Pelaksanaan pembangunan hanya dapat berjalan dengan baik apabila didukung oleh tersedianya modal pembangunan. Hal yang menjadi masalah dalam pelaksanaan pembangunan di Indonesia adalah kondisi tidak mencukupinya modal pembangunan. Pemerintah Indonesia berusaha untuk mengatasi masalah tersebut dengan melakukan kebijakan utang baik dari luar negeri maupun dari dalam negeri. Defisit anggaran pemerintah selalu menjadi alasan utama penarikan pinjaman dari luar negeri. Berdasarkan pengertiannya, utang atau pinjaman luar negeri dapat diartikan berdasarkan aspek materiil, formal dan fungsinya. Namun secara umum, utang atau pinjaman tersebut selalu menimbulkan kewajiban untuk membayar kembali dalam jangka waktu yang telah ditetapkan. Oleh karena itu, kebijakan melakukan pinjaman perlu untuk dikaji ulang oleh pemerintah. Hal ini dikarenakan besarnya beban utang luar negeri yang sudah ditanggung oleh pemerintah dan bangsa Indonesia saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor apa yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri dan bagaimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia. Setelah mengetahui akar permasalahan yakni faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri maka diharapkan akan semakin mudah untuk membatasi dan bahkan mengurangi secara bertahap utang luar negeri sebagai modal dalam pelaksanaan pembangunan. Untuk tujuan tersebut, beberapa variabel yang diteliti adalah rasio defisit keuangan pemerintah dengan GDP (GD_GDP), tingkat inflasi yang terjadi (INF), tingkat pertumbuhan ekonomi (PE), tingkat suku bunga internasional (LIBOR) dan dummy variable yang menggambarkan kestabilan politik (DUMMY_PLTK). Data yang digunakan seluruhnya merupakan data sekunder yang diperoleh dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia yang ada di Bank Indonesia. Data yang digunakan berupa data kuartalan dari tahun 1995.1-2005.4. Defisit keuangan pemerintah ditunjukkan oleh rasio defisit keuangan dengan GDP yang memiliki satuan data miliar rupiah. Data utang luar negeri pemerintah direpresentasikan oleh rasio utang luar negeri dengan GDP dan memiliki satuan miliar rupiah. Data tingkat inflasi, LIBOR dan tingkat pertumbuhan ekonomi memiliki satuan persen. Data dummy kestabilan politik ditentukan berdasarkan kondisi politik yang terjadi di Indonesia. Kondisi stabil Indonesia adalah sebelum kuartal ketiga tahun 1997. Kondisi ini dilambangkan dengan dummy 0. Sedangkan kondisi setelah periode itu

(1997 kuartal 3) dianggap tidak stabil dan dilambangkan dengan dummy 1 dan kembali lagi ke 0 setelah kuartal 1 tahun 2003. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian adalah Error Correction Model (ECM). Penggunaan metode analisis ini didasarkan kemampuan metode tersebut untuk menganalisis hubungan antar variabel dalam jangka panjang dan jangka pendek. Analisis jangka panjang menggunakan persamaan kointegrasi, sedangkan analisis jangka pendek (dinamis) menggunakan ECM. Pengujian stasioneritas data yang dilakukan terhadap seluruh variabel dalam model penelitian didasarkan pada Augmented Dickey Fuller (ADF) test. Perhitungannya menggunakan komputer dengan bantuan software E-Views 4.1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa defisit keuangan pemerintah memiliki hubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri dalam jangka panjang, namun tidak berpengaruh dalam jangka pendek. Tingkat pertumbuhan ekonomi berhubungan negatif tapi tidak signifikan pada jangka panjang dan berhubungan negatif pada jangka pendek. Inflasi berhubungan positif tapi tidak signifikan pada jangka panjang dan berhubungan negatif dan signifikan pada jangka pendek. LIBOR berhubungan negatif dalam jangka panjang dan positif dalam jangka pendek. Kondisi kestabilan politik berhubungan positif dalam jangka pendek. Berdasarkan hasil yang diperoleh, upaya yang dapat dilakukan oleh pemerintah Indonesia adalah bahwa pemerintah harus memberikan pengawasan ekstra terhadap pengelolaan pembayaran utang luar negeri secara khusus terhadap Direktorat Pengelolaan Utang Negara. Hal ini adalah sebagai cara untuk mengefisienkan penggunaan dana pinjaman tersebut. Pemerintah Indonesia harus mengambil langkah yang pasti untuk membatasi dan pada akhirnya menghilangkan beban ketergantungan utang dari luar negeri. Selain itu, pemerintah diharapkan dapat menjaga dan meningkatkan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia. Hal ini dikarenakan variabel ini sangat berpengaruh terhadap volume penyerapan utang luar negeri.

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI VOLUME PENYERAPAN UTANG LUAR NEGERI DI INDONESIA

Oleh DUNGDANG P HUTAPEA H14103004

Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa

: Dungdang P Hutapea

Nomor Registrasi Pokok

: H14103004

Proram Studi

: Ilmu Ekonomi

Judul

: Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volume Penyerapan Utang Luar Negeri di Indonesia

dapat diterima sebagai syarat memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing,

Prof. Dr. Ir. Bunasor Sanim, M.Sc. NIP: 130 345 012

Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S. NIP: 131 846 872 Tanggal Kelulusan:

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN

SEBAGAI

SKRIPSI

ATAU

KARYA

ILMIAH

PADA

PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Agustus 2007

Dungdang P Hutapea H14103004

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama Dungdang P Hutapea, lahir di Bibiraek, Balige, Sumatera Utara pada tanggal 5 September 1985. Penulis adalah anak kelima dari delapan bersaudara dari pasangan ayahanda Huling Hutapea dan ibunda Santun Simanjuntak. Jenjang pendidikan penulis dilalui mulai dari pendidikan sekolah dasar yang dilalui di SD Inpres No. 173563 Laguboti dalam kurun waktu 19911997. Kemudian penulis melanjutkan pendidikan sekolah lanjutan tingkat pertama di SLTP Negeri 4 Laguboti dalam kurun waktu 1997-2000. Setelah itu, pada tahun 2000 penulis diterima di SMU N 1 Soposurung Balige dan lulus pada tahun 2003. Pada tahun 2003 penulis melanjutkan studinya ke jenjang perguruan tinggi setelah menerima Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan diterima sebagai mahasiswa Program Studi Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Program studi tersebut saat ini telah berubah nama menjadi Program Studi Ilmu Ekonomi. Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif dalam berbagai kegiatan kemahasiswaan seperti menjadi anggota dan pengurus sebagai Wakil Koordinator Bidang Pelayanan Komisi Pembinaan dan Pemuridan PMK IPB, asisten agama Kristen Protestan selama dua periode (2004-2006), koordinator asisten agama periode 2006-2007, anggota Student Company IPB dan ketua Syalom English Club GMKI. Penulis adalah penerima beasiswa Goodwill International Foundation selama dua periode. Dan dalam dua periode tersebut penulis aktif mengikuti kegiatan pelatihan yang diadakan oleh Goodwill International Foundation. Penulis juga aktif terlibat dalam berbagai kepanitiaan seperti retreat komisi, retreat angkatan dan Dies Natalis FEM.

KATA PENGANTAR

Puji syukur ke Hadirat Tuhan Yang Maha Kuasa atas berkat rahmat dan karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Skripsi ini berjudul Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Volume Penyerapan Utang Luar Negeri di Indonesia. Proses penulisan, pencarian data pengolahan sampai tahap penyempurnaan tugas skripsi ini berlangsung dengan baik dan lancar sesuai harapan penulis. Pemilihan judul yang bertemakan utang luar negeri ini berlatar belakang sangat tingginya volume penyerapan utang luar negeri Indonesia saat ini. Bangsa Indonesia bahkan sudah seperti ketergantungan dengan utang. Hal ini mengindikasikan tingginya beban utang yang harus ditanggung oleh bangsa Indonesia di masa mendatang. Oleh karena itu, penulis merasa tertarik untuk melakukan analisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri. Dengan mengetahui akar permasalahan maka Bangsa Indonesia akan lebih mudah untuk mengatasi masalah tersebut. Proses penulisan skripsi ini tidak terlepas dari dukungan baik berupa moril dan tindakan yang dirasakan oleh penulis. Oleh karena itu, dengan rasa tulus dan hormat, Penulis mengucapkan terima kasih yang sebanyak-banyaknya kepada : 1. Tuhan Yang Maha Esa atas kekuatan dan berkat berlimpah yang dilimpahkanNya kepada penulis. 2. Bapak Prof. Dr. Ir. Bunasor Sanim, M.Sc. selaku dosen pembimbing akademik sekaligus dosen pembimbing skripsi penulis. Banyak nasihat, dorongan, bimbingan, arahan serta motivasi yang diberikan selama penyusunan skripsi ini dan selama penulis menempuh studi di Departemen Ilmu Ekonomi IPB. 3. Bapak Samsul Hidayat Pasaribu, S.E. M.Si. selaku dosen penguji utama. Saran dan masukan yang diberikan sangat membantu dalam penyempurnaan skripsi ini.

4. Bapak Muhammad Findi A, S.E. M.Si. selaku dosen penguji dari Komisi Pendidikan FEM IPB. Saran dan masukan yang diberikan sangat membantu dalam penyempurnaan skripsi ini. 5. H. Hutapea dan S. Simanjuntak selaku orang tua penulis serta kepada kakak, abang dan adik penulis atas dukungan, kesabaran dan doa yang selalu menguatkan penulis. 6. Dordia Anindita Rotinsulu atas dukungan doa, motivasi dan kasih sayang yang dapat dirasakan oleh penulis. 7. Bank Indonesia, secara khusus pegawai perpustakaan yang mau membantu penulis dalam pencarian data. 8. Semua pihak yang membantu terselesaikannya skripsi ini. Segala sesuatu tidak ada yang sempurna, semoga hasil yang sederhana ini dapat bermanfaat bagi semua pihak.

Bogor, Agustus 2007

Dungdang P Hutapea H14103004

DAFTAR ISI

Halaman DAFTAR TABEL.................................................................................... xi DAFTAR GAMBAR...............................................................................

xii

DAFTAR LAMPIRAN............................................................................

xiii

I.

PENDAHULUAN.............................................................................

1

1.1. Latar Belakang……………..…………………………………..

1

1.2. Perumusan Masalah……….....………………………….……..

4

1.3. Tujuan Penelitian……………..……………………………..…

8

1.4. Kegunaan Penelitian…………………….……………………..

9

1.5. Ruang Lingkup Penelitian……………………………………..

10

II. KAJIAN TEORI.................................................................................

11

2.1. Tinjauan Pustaka.......................................................................

11

2.1.1. Teori Utang Luar Negeri....................................................

11

2.1.2. Jenis-jenis Pinjaman Luar Negeri......................................

12

2.1.3. Kurva Laffer Utang (Debt Laffer Curve)...........................

13

2.1.4. Utang Luar Negeri dalam Perpotongan Keynesian...........

16

2.1.5. Kebijakan Fiskal, Utang Luar Negeri dan Model Solow..

17

2.1.6. Faktor-Faktor yang Menentukan Jumlah Bantuan Luar Negeri bagi Pembangunan Ekonomi..................................

19

2.1.7. Alasan Negara Berkembang Menerima Bantuan..............

20

2.2. Tinjauan Penelitian Terdahulu..................................................

20

2.3. Kerangka Pemikiran Konseptual..............................................

22

2.3.1. Kondisi Perekonomian Indonesia...................................

22

2.3.2. Utang Luar Negeri dan Faktor-faktor yang Mempengaruhinya........................................................

23

2.4. Hipotesis...................................................................................

26

III. METODE PENELITIAN...................................................................

28

3.1. Waktu dan Tahapan Penelitian...................................................

28

3.2. Jenis dan Sumber Data................................................................

28

3.3. Metode Analisis Data..................................................................

30

3.3.1. Uji Stasioneritas Data......................................................

32

3.3.2. Uji Kointegrasi.................................................................

33

3.3.3. Error Correction Model (ECM)......................................

35

3.3.4. Diagnostic Test................................................................

38

3.3.4.1. Uji Normalitas........................................................

38

3.3.4.2. Uji Heteroskedastisitas...........................................

39

3.3.4.3. Uji Autokorelasi.....................................................

40

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN.........................................................

42

4.1. Kestasioneran Data.....................................................................

42

4.2. Uji Kointegrasi............................................................................

44

4.3. Error Correction Model (ECM).................................................

49

4.4. Diagnostic Test...........................................................................

54

4.4.1. Uji Normalitas.................................................................

55

4.4.2. Uji Heteroskedastisitas....................................................

55

4.4.3. Uji Autokorelasi..............................................................

56

4.5. Ringkasan Hasil Penelitian.........................................................

57

4.5.1. Jangka Panjang.................................................................

57

4.5.2. Jangka Pendek..................................................................

57

V. KESIMPULAN DAN SARAN..........................................................

59

5.1. Kesimpulan…………………………………………………….

59

5.2. Saran…………………………………………………………...

59

DAFTAR PUSTAKA..............................................................................

61

LAMPIRAN.............................................................................................

64

DAFTAR TABEL

Nomor

Halaman

1

Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Tahun 1995-2005............

2

Faktor-Faktor yang Menentukan Jumlah Bantuan Luar

5

Negeri yang Mengalir ke Negara Terbelakang.........................

19

3

Alasan Negara Berkembang Menerima Bantuan......................

20

4

Data, Simbol dan Sumber Data Penelitian................................

29

5

Hasil Uji Akar Unit (Unit Root Test) pada Level …………….

42

6

Hasil Uji Akar Unit (Unit Root Test) pada First Difference….

43

7

Hasil Estimasi Persamaan Jangka Panjang…………………...

45

8

Uji Akar Unit Tingkat Level Terhadap Residual Persamaan Jangka Panjang Utang Luar Negeri. …………………………

9

49

Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri dengan Variabel yang Signifikan……………………………………..

50

10

Hasil Uji Heteroskedastisitas (ARCH) test…………………...

56

11

Hasil Uji Autokorelasi Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri…………………………………………………...

56

DAFTAR GAMBAR

Nomor 1

Halaman Grafik Defisit Anggaran Pemerintah periode 1990-2006 (miliar Rp)………….……………………………………….....

6

2

Kurva Laffer Utang....................................................................

14

3

Kenaikan dalam Pembelian Pemerintah dalam Perpotongan Keynesian...................................................................................

16

4

Model Solow..............................................................................

18

5

Kerangka Pemikiran Konseptual................................................

26

6

Hasil Uji Normalitas Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri……………………………………………………

55

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor

Halaman

1.

Data Nominal Penelitian..........................................................

64

2.

Data Riil Penelitian..................................................................

66

3.

Data yang Diolah dalam E-views.............................................

68

4.

Hasil Uji Akar Unit pada Level………………………………

70

5.

Hasil Uji Akar Unit pada First Difference…………………...

73

6.

Hasil Uji Persamaan OLS untuk Estimasi Jangka Panjang…..

77

7.

Hasil Uji Akar Unit Tingkat Level Terhadap Residual Persamaan Jangka Panjang Utang Luar Negeri……………...

8.

Hasil Estimasi Error Correction Model untuk Utang Luar Negeri dengan Lag (Selang) 4………………………………..

9.

77 78

Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri dengan Variabel yang Signifikan……………………………………..

79

10.

Hasil Uji Heteroskedastisitas (ARCH test)…………………..

79

11.

Hasil Uji Autokorelasi Error Correction Model Untuk

12.

Model Dinamis Utang Luar Negeri…………………………..

80

Hasil Uji Normalitas.................................................................

80

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Kesejahteraan masyarakat suatu negara adalah sesuatu hal yang menjadi tujuan pemerintah negara tersebut. Hal tersebut berusaha dicapai dengan pembangunan di segala bidang termasuk dalam bidang ekonomi. Di bidang ekonomi, pemerintah berusaha untuk mewujudkannya melalui kontrol dalam bidang kebijaksanaan-kebijaksanaan ekonomi termasuk kebijakan fiskal dan moneter. Pembangunan ekonomi didefenisikan sebagai suatu proses yang menyebabkan

pendapatan per kapita penduduk suatu masyarakat meningkat

dalam jangka panjang (Sukirno, 1985). Berdasarkan pengertian tersebut terdapat beberapa aspek yang penting dalam pembangunan ekonomi yakni: (i) suatu proses, yang berarti merupakan pembangunan yang terus-menerus, (ii) usaha untuk menaikkan tingkat pendapatan perkapita, dan (iii) kenaikan pendapatan perkapita itu harus terus berlangsung dalam jangka panjang. Dengan proses ini diharapkan akan terjadi peningkatan dalam kegiatan ekonomi dan taraf kesejahteraan masyarakat sesuai cita-cita pembangunan nasional. Pelaksanaan pembangunan akan tercapai dengan baik jika didukung oleh tersedianya modal pembangunan. Akumulasi modal merupakan salah satu dari tiga hal penting untuk meningkatkan tingkat pertumbuhan ekonomi. Dua hal yang lain adalah pertumbuhan penduduk yang pada akhirnya akan meningkatkan jumlah angkatan kerja dan kemajuan teknologi. Akumulasi modal meliputi semua

bentuk atau jenis investasi baru yang ditanamkan pada tanah, peralatan fisik dan modal atau sumber daya manusia (Todaro, 2003). Indonesia adalah sebuah negara yang besar dan kaya dari segi jumlah penduduk, luas wilayah, tapi tidak demikian jika dilihat dari sisi ekonomi. Kondisi ini cukup memprihatinkan jika dibandingkan dengan kekayaan alam yang dimiliki oleh bangsa Indonesia. Fondasi ekonomi yang dimiliki oleh Indonesia sangat rapuh, yang berakibat pada tidak terkontrolnya pertumbuhan ekonomi Indonesia (Achsani, 2003). Rapuhnya perekonomian Indonesia terlihat dari siklus naik-turun pertumbuhan ekonomi. Pemerintah tidak mampu untuk menjaga siklus pertumbuhan ekonomi untuk tetap bertahan atau meningkat. Bahkan pada tahun 1998, ketika krisis keuangan melanda Asia, pertumbuhan ekonomi Indonesia mencapai -18,26 pada kuartal IV. Pada tahun berikutnya, Indonesia berusaha untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi tapi selalu memiliki siklus naik-turun dalam selang 1,6-6,91. Pertumbuhan tertinggi 6,91 dicapai pada kuartal IV tahun 2000. Tulisan yang berjudul Sekilas Ekonomi Indonesia disampaikan dalam diskusi dwi bulanan ISTECS Eropa mengemukakan bahwa setidaknya ada tiga penyebab rapuhnya fondasi ekonomi tersebut (Achsani, 2003). Ketiga hal tersebut adalah: 1. Kesalahan besar pemerintah dengan menganut sistem trickle down effect dimana jalannya roda perekonomian diperankan hanya kepada sekelompok orang tertentu. Hal ini menyebabkan sebagian besar kekayaan hanya

dinikmati oleh sekelompok kecil orang yang dapat mengendalikan perekonomian, sementara sebagian besar yang lain tidak menikmatinya. 2. Proses industrialisasi yang dikembangkan hanya akan memberi keuntungan pada jangka pendek. 3. Pemerintah mengandalkan utang luar negeri untuk menopang jalannya pembangunan. Menteri Keuangan Yusuf Anwar menjelaskan bahwa utang pemerintah Indonesia hingga Maret 2005 mencapai Rp 1.282 triliun atau 52 persen dari Produk Domestik Bruto (PDB). Utang itu terdiri dari utang dalam valuta asing sebesar Rp 624 triliun dan utang dalam rupiah sebesar Rp 658 triliun (Batubara, 2005). Pemerintah mengatakan bahwa mereka selalu berusaha untuk mengurangi dan atau membatasi penarikan pinjaman luar negeri akan tetapi pada kenyataannya jumlah itu cenderung untuk bertambah setiap tahunnya (Wiranta, 2004). Berdasarkan kenyataan tersebut, komitmen pemerintah untuk mengurangi volume utang luar negeri patut dipertanyakan. Beberapa alasan ekonomis yang melandasi mengapa masalah utang saat ini menjadi hal yang penting adalah: a. Beban utang yang harus diangsur semakin lama akan semakin meningkat. Hal ini dikarenakan adanya tekanan nilai tukar mata uang atau karena adanya tambahan utang-utang baru. b. Kemampuan untuk membayarnya semakin lama akan semakin menurun bila nilai Debt Service Ratio (DSR) meningkat.

c. Adanya kewajiban perekonomian untuk membayar kembali utang yang sudah dipinjam. Hal ini akan menjadi potensi untuk mendorong perekonomian dalam negeri menjadi semakin menurun. d. Secara teoritis jumlah utang luar negeri yang besar dapat mempengaruhi ekspektasi masyarakat melalui penilaian terhadap prospek ekonomi. Hasil penelitian yang dilakukan di United States of America menemukan bahwa ada beberapa dampak ekonomi yang dialami akibat adanya utang pemerintah. Dampak tersebut adalah dampak utang terhadap tabungan nasional dan formasi kapital, dampak terhadap output dan pendapatan, dampak terhadap distribusi pendapatan dan inflasi (tingkat harga), dan dampaknya terhadap nilai tukar`dan transaksi luar negeri (Elmendorf dan Mankiw, 1998). Berdasarkan penjelasan-penjelasan di atas, maka masalah utang perlu untuk diteliti secara mendalam.

1.2. Perumusan Masalah Permasalahan mengenai utang luar negeri adalah permasalahan yang krusial. Walau demikian, belum begitu banyak studi pustaka yang membahasnya, demikian juga belum banyak orang yang menyadari bahaya akibat ketergantungan terhadap utang (Sugema dan Chowdury, 2005). Beberapa bahaya utang dijelaskan oleh Prof. Ricardo Hausmann dari School of Government, Harvard University yaitu bisa menyeret negara ke dalam kondisi self-fulfilling inflationary crisis, menyebabkan kewajiban membayar negara pada jangka waktu yang ditentukan

sehingga bisa muncul kepanikan, baik oleh utang jangka panjang maupun pendek (Achsani, 2003). Kondisi yang terjadi di Indonesia adalah adanya semacam kebiasaan pemerintah dalam melaksanakan pembangunan dengan menggunakan dana pinjaman luar negeri. Dana pinjaman luar negeri digunakan sebagai sumber utama dana pembangunan. Hal ini terlihat dari semakin meningkatnya posisi utang luar negeri Indonesia. Ketergantungan pemerintah semakin tinggi terhadap utang luar negeri tersebut. Tabel 1. Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Tahun 1995-2005 Posisi Pinjaman Luar Negeri Pemerintah dan BUMN (miliar Rp) Tahun Pinjaman Luar Negeri (miliar Rp) 1995 148658,28 1996 140725,682 1997 269049 1998 573522,675 1999 571929,54 2000 767331,34 2001 765596 2002 1174206,42 2003 1146169,465 2004 1272952,96 2005 1284309,16 Sumber: Bank Indonesia , data diolah (1995-2005)

Utang luar negeri pada tahun 1995 hanya sebesar Rp 148658,28 miliar. Pada tahun 2000 utang luar negeri Indonesia meningkat menjadi Rp 767331,34 miliar. Jumlah itu meningkat tajam menjadi Rp 1284309,16 miliar pada tahun 2005. Peningkatan ini sangat pesat jika dibandingkan dengan tahun awal 1995. Utang luar negeri mencapai titik tertinggi pada tahun 2005 dengan kumulatif sebesar Rp 1284309,16 miliar.

Alasan utama penarikan pinjaman dari luar negeri adalah tingginya defisit anggaran pemerintah dalam pelaksanaan pembangunan. Oleh karena itu, pemerintah berusaha untuk mengatasi masalah tersebut dengan melakukan pinjaman ke luar negeri. Secara grafik, kondisi keuangan pemerintah yang terjadi selama tahun 1990-2006 ditunjukkan pada Gambar 1. Posisi surplus pemerintah ditunjukkan ketika bar berada di atas garis 0, sedangkan posisi defisit keuangan pemerintah ditunjukkan ketika bar berada di bawah garis 0. Berdasarkan Gambar 1, defisit keuangan paling besar terjadi pada tahun 1999 yakni lebih dari Rp. -80.000 milliar. 20000 0 -20000 -40000 -60000 -80000 -100000 90

92

94

96

98

00

02

04

06

DEFISIT Gambar 1. Grafik Defisit Anggaran Pemerintah periode 1990-2006 (miliar Rp) Sumber: Bank Indonesia, 1990-2006

Defisit anggaran menunjukkan kondisi pengeluaran pemerintah lebih besar dari pendapatan pemerintah. Oleh karena itu, pemerintah harus berusaha untuk menutupi kekurangan tersebut. Salah satu cara yang dilakukan oleh pemerintah adalah melalui penarikan pinjaman dari luar atau dalam negeri. Hasil studi yang

dilakukan oleh INFID (International NGO Forum on Indonesian Development), JARI Indonesia, KIKIS dan Koalisi Perempuan Indonedia tentang RAPBN 2005 dalam Siaran Pers Bersama di Jakarta, 22 Agustus 2004 mengemukakan bahwa dari perkiraan pendapatan pemerintah sebesar Rp 377,9 trilyun dari berbagai sumber pendapatan, pemerintah mengalokasikan pendapatan tersebut untuk belanja pegawai sebesar Rp 62,2 trilyun, belanja barang sebesar Rp 30,9 trilyun, belanja modal sebesar Rp 42,9 trilyun, subsidi sebesar Rp 33,6 trilyun, bantuan sosial Rp 16,3 trilyun dan belanja lain-lain sebesar 14,7 trilyun. Sementara untuk pembayaran bunga utang sebesar Rp 64,0 trilyun (terdiri atas bunga utang dalam negeri sebesar Rp 38,8 trilyun dan bunga utang luar negeri Rp 25,1 trilyun). Jumlah tersebut belum termasuk pembayaran pokok. Pada tahun 2004 pemerintah dan panitia anggaran telah sepakat membayar pokok utang luar negeri secara penuh yaitu Rp 46,8 trilyun (Infid, 2005). Jika alokasi budget merupakan cermin dari prioritas pemerintah maka jelas bahwa pemerintah meletakkan pembayaran bunga utang sebesar Rp 63.986,8 trilyun. Hal ini berarti lebih dari 1/6 pendapatan negara dialokasikan untuk pembayaran bunga utang. Semakin tingginya ketergantungan terhadap luar melalui utang luar negeri akan menjadi masalah besar di masa mendatang. Hal ini karena utang menimbulkan adanya kewajiban untuk membayar kembali utang tersebut pada jangka waktu yang telah disepakati (Tribroto, 2001). Masalah terjadi ketika Indonesia tidak mampu untuk membayar pokok pinjaman beserta bunganya tepat pada waktunya. Apabila Indonesia tidak mampu membayar, kepercayaan dunia

luar terhadap Indonesia tentunya akan berkurang. Namun, jika Indonesia pada akhirnya membayar, hal ini akan menimbulkan defisit terhadap anggaran negara, dan pada akhirnya akan mengganggu stabilitas perekonomian Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini menjadi penting karena masalah utang sangat signifikan berpengaruh terhadap stabilitas perekonomian. Penelitian ini menganalisis beberapa permasalahan, yaitu: 1. Faktor-faktor apa yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia? 2. Bagaimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia?

1.3. Tujuan Penelitian Secara umum, penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri yang dilakukan oleh pemerintah. Secara rinci, penelitian bertujuan untuk: 1. Menganalisis faktor-faktor apa yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia. 2. Menganalisis bagaimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia.

1.4. Kegunaan Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan akan memberikan manfaat bagi pemerintah sebagai policy-maker untuk menentukan kebijakan yang efisien dalam strategi penarikan pinjaman dari luar negeri. Pemerintah sebagai policy-maker diharapkan mampu

mengambil

sikap

bijak

dalam

menghadapi

tingginya

beban

ketergantungan terhadap luar negeri. Penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan gambaran yang dapat membantu pemerintah untuk mengurangi dan bahkan menghilangkan beban ketergantungan terhadap luar negeri. Secara rinci, kegunaan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Bagi pemerintah, penelitian ini bermanfaat sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan tentang penarikan utang luar negeri. Secara khusus, penelitian ini bermanfaat sebagai bahan pertimbangan untuk mengurangi dan bahkan menghilangkan beban ketergantungan terhadap luar

negeri

dengan

memberikan

alternatif

sumber

pembiayaan

pembangunan selain utang dan strategi tentang manajemen/pengelolaan pembayaran utang luar negeri. 2. Bagi pengembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK), penelitian ini berguna sebagai data dasar (benchmark data) bagi penelitian selanjutnya dalam bidang ekonomi khususnya mengenai utang luar negeri dalam hubungannya dengan pengembangan IPTEK. 3. Bagi

mahasiswa,

penelitian

ini

berguna

sebagai

sarana

untuk

mempraktekkan teori-teori yang telah diperoleh dalam masa perkuliahan di Departemen Ilmu Ekonomi.

1.5.Ruang Lingkup Penelitian Utang luar negeri yang masuk ke Indonesia bisa dilakukan oleh sektor swasta dan pemerintah. Penelitian ini membahas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri pemerintah (termasuk BUMN) di Indonesia baik jangka panjang maupun jangka pendek. Jenis pinjaman yang dianalisis adalah pinjaman komersial pemerintah yang sudah disetujui, bukan hibah. Data posisi utang luar negeri pemerintah (termasuk BUMN) periode 1995.1-2005.4 mengindikasikan jumlah utang luar negeri yang diserap oleh pemerintah Indonesia selama periode tersebut. Penetapan periode penelitian adalah untuk melihat pengaruh kondisi kestabilan politik terhadap volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia.

II. KAJIAN TEORI

2.1. Tinjauan Pustaka 2.1.1. Teori Utang Luar Negeri Utang luar negeri dapat diartikan berdasarkan berbagai aspek. Berdasarkan aspek materiil, pinjaman luar negeri merupakan arus masuk modal dari luar negeri ke dalam negeri yang dapat digunakan sebagai penambah modal di dalam negeri. Berdasarkan aspek formal, pinjaman luar negeri merupakan penerimaan atau pemberian yang dapat digunakan untuk meningkatkan investasi guna menunjang pertumbuhan ekonomi. Sedangkan berdasarkan aspek fungsinya, pinjaman luar negeri merupakan salah satu alternatif sumber pembiayaan yang diperlukan dalam pembangunan (Triboto, 2001). Surat Keputusan Bersama (SKB) Menteri Keuangan dan Menteri Negara/ Ketua Bappenas No. 185/KMK/03/1995 dan No. Kep-031/KET/5/1995 tentang Tatacara Perencanaan, Pelaksanaan atau Penatausahaan dan Pemantauan Pinjaman atau Hibah Luar Negeri dalam Rangka Pelaksanaan Anggaran Pendapatan Belanja Negara, dijelaskan bahwa pinjaman luar negeri adalah setiap penerimaan negara baik dalam bentuk devisa dan atau yang dirupiahkan maupun dalam bentuk barang dan atau jasa yang diperoleh dari pemberi pinjaman luar negeri yang harus dibayar kembali dengan persyaratan tertentu. Secara umum, pinjaman luar negeri adalah pinjaman yang menimbulkan kewajiban membayar kembali terhadap luar negeri baik dalam valuta asing maupun dalam rupiah. Dalam hal ini pinjaman luar negeri tidak berbeda (sama) dengan utang luar negeri.

2.1.2. Jenis-jenis Pinjaman Luar Negeri Jenis-jenis pinjaman luar negeri dibagi berdasarkan beberapa aspek yaitu berdasarkan bentuk pinjaman yang diterima, sumber dana pinjaman, jangka waktu peminjaman, status penerimaan pinjaman dan persyaratan pinjaman (Tribroto, 2001). Berdasarkan bentuk pinjaman yang diterima, pinjaman dibagi atas (1) bantuan proyek, yaitu merupakan bantuan luar negeri yang digunakan untuk keperluan proyek pembangunan dengan cara memasukkan barang modal, barang dan jasa; (2) bantuan teknik, yaitu merupakan pemberian bantuan tenaga-tenaga terampil atau ahli; dan (3) bantuan program, yaitu merupakan bantuan yang dimaksudkan untuk dana bagi tujuan-tujuan yang bersifat umum sehingga penerimanya bebas memilih penggunaannya sesuai pilihan. Berdasarkan sumber dana pinjaman, pinjaman dibagi atas (1) pinjaman dari lembaga internasional, yaitu merupakan pinjaman yang berasal dari badanbadan internasional seperti World Bank dan Asia Development Bank, yang pada dasarnya adalah pinjaman yang berbunga ringan; dan (2) pinjaman dari negaranegara anggota IGGI/IGI, hampir sama seperti pinjaman dari lembaga internasional, hanya biasanya pinjaman ini dari negara-negara bilateral anggota IGGI/IGI. Biasanya berupa pinjaman lunak. Berdasarkan jangka waktu peminjaman, pinjaman dibagi atas (1) pinjaman jangka pendek, yaitu pinjaman dengan jangka waktu sampai dengan lima tahun; (2) pinjaman jangka menengah, yaitu pinjaman dengan jangka waktu 5-15 tahun; dan (3) pinjaman jangka panjang, yaitu pinjaman dengan jangka waktu di atas 15 tahun.

Berdasarkan status penerimaan pinjaman, pinjaman dibagi atas (1) pinjaman pemerintah, yaitu pinjaman yang dilakukan oleh pihak pemerintah; dan (2) pinjaman swasta, yaitu pinjaman yang dilakukan oleh pihak swasta. Sedangkan berdasarkan persyaratan pinjaman, pinjaman dibagi atas (1) pinjaman lunak, yaitu merupakan pinjaman yang berasal dari lembaga multilateral maupun negara bilateral yang dananya berasal dari iuran anggota (untuk multilateral) atau dari anggaran negara yang bersangkutan (untuk bilateral) yang ditujukan untuk meningkatkan pembangunan. Bunga dari pinjaman lunak maksimum 3.5 persen dengan jangka waktu pengembalian 25 tahun atau lebih, dan masa tenggang (grace period) sekurang-kurangnya tujuh tahun. Pinjaman lunak biasanya mengandung hibah sekurang-kurangnya 35 persen dari total

pinjaman; (2)

pinjaman setengah lunak, yaitu pinjaman yang memiliki persyaratan pinjaman yang sebagian lunak dan sebagian lagi komersial; dan (3) pinjaman komersial yaitu pinjaman yang bersumber dari bank atau lembaga keuangan dengan persyaratan yang berlaku di pasar internasional pada umumnya. Tingkat bunga yang berlaku di pasar internasional antara lain LIBOR ditambah margin sekitar 0.5-1.5 persen.

2.1.3. Kurva Laffer Utang (Debt Laffer Curve) Kurva Laffer menggambarkan hubungan antara kemampuan membayar utang luar negeri dengan jumlah utang luar negeri pada negara debitur. Peningkatan stok utang dapat menurunkan ability to pay dari negara debitur. Hal ini dikarenakan stok utang yang tinggi dapat berakibat terhadap buruknya

perekonomian melalui tereduksinya kemampuan membayar utang luar negeri (Batiz dan Batiz, 1994).

Gambar 2. Kurva Laffer Utang Sumber: Batiz dan Batiz, 1994, hal 322.

Pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa segmen AB menggambarkan stok utang luar negeri yang lebih tinggi demikian juga peningkatan dalam kemampuan membayar utang oleh dalam negeri (expected debt payment). Hal ini dikarenakan stok utang masih relatif kecil. Kedua peningkatan memiliki proporsi yang sama dikarenakan pada tingkat utang yang rendah, kreditur dapat mengharapkan pembayaran yang penuh dari debitur. Pada tingkat utang di atas X1, terdapat probabilitas dimana debitur tidak mampu untuk membayar utangnya secara penuh. Sedangkan segmen BC menggambarkan bagaimana kemungkinan kemampuan pembayaran utang sebagai respon dari tingkat utang yang semakin tinggi. Setelah X2 ke kanan (daerah/segmen CD), peningkatan utang akan mengurangi kemampuan untuk membayar utang tersebut. Selanjutnya pada tahap ini, utang akan berdampak negatif terhadap pertumbuhan ekonomi.

Akumulasi utang yang besar akan menimbulkan kewajiban pembayaran yang besar pula. Hal ini dapat memaksa pemerintah untuk menaikkan tingkat pajak, sebagai salah satu sumber penerimaan negara yang efektif. Pajak yang tinggi tentunya akan menurunkan gairah investasi di dalam negeri dan menurunkan usaha produktif. Sebagai akibatnya, pertumbuhan ekonomi akan semakin rendah dan kemampuan untuk melunasi utang juga akan semakin rendah. Di titik D menunjukkan reduksi utang akan meningkatkan kemampuan membayar utang dimana debitur dan kreditur akan mendapatkan keuntungan. Keuntungan yang didapatkan kreditur adalah pelunasan pokok dan bunga utang sementara keuntungan debitur adalah meningkatnya pertumbuhan ekonomi. Akan tetapi reduksi utang biasanya hanya akan diberikan kepada negara miskin yang tingkat utangnya sangat tinggi dan tidak memiliki kemampuan untuk membayar (heavily indebted countries). Kurva Laffer menunjukkan bahwa pada bagian kiri dari kurva adalah ”good side” dari kurva yakni meningkatkan nilai pembayaran utang luar negeri. Sementara jika terjadi debt overhang yaitu suatu kondisi dimana negara tidak memiliki kemampuan untuk membayar utang secara penuh dan pembayaran aktual tergantung dari pelaksanaan kebijakan ekonomi. Hal ini menunjukkan bagian ”wrong side” dari kurva Laffer.

2.1.4. Utang Luar Negeri dalam Perpotongan Keynesian Defisit anggaran yang dialami pemerintah akan menimbulkan kewajiban bagi pemerintah untuk mencari sumber dana untuk mengatasi masalah defisit anggaran tersebut. Salah satu kebijakan yang dilakukan oleh pemerintah adalah

dengan

menerapkan

kebijakan

utang

(loan

policy).

Defisit

anggaran

mengharuskan pemerintah untuk menutupinya melalui pinjaman. Hal ini menunjukkan pengeluaran pemerintah (G) yang lebih tinggi. Hal ini akan menyebabkan terjadinya peningkatan output yang berarti akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Secara grafik dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Kenaikan dalam Pembelian Pemerintah dalam Perpotongan Keynesian Sumber: Mankiw, 2000, hal 245-247.

Pada Gambar 3, ketika pembelian pemerintah meningkat, hal ini menyebabkan peningkatan dalam AE (Agregat Expenditure). Hal ini sesuai teori bahwa

AE = Y = C + I + G + ( X − M ) , sehingga ketika G meningkat, AE juga akan meningkat. Hal ini ditunjukkan dengan bergesernya kurva AE dari AE1 ke AE2 karena adanya peningkatan G sebesar ΔG . Hal ini menyebabkan adanya peningkatan pendapatan atau output dari Y1 ke Y2. Berdasarkan teori, ketika pendapatan meningkat, menurut fungsi konsumsi, C=C(Y-T), yang berarti bahwa pendapatan yang lebih tinggi akan menyebabkan konsumsi yang lebih tinggi. Konsumsi yang lebih tinggi selanjutnya akan menyebabkan AE atau pendapatan

atau output yang lebih tinggi lagi. Dalam kasus ini akan ditemukan adanya efek berantai (multiplied effect) terhadap pendapatan (Mankiw, 2000).

2.1.5. Kebijakan Fiskal, Utang Luar Negeri dan Model Solow

Kebijakan utang luar negeri dilakukan pemerintah dengan tujuan untuk menstimulus perekonomian nasional. Ketika terjadi defisit anggaran, pemerintah berusaha untuk menutupinya dengan melakukan loan policy. Defisit anggaran terjadi ketika pengeluaran pemerintah lebih besar dibandingkan tabungan yang dimilikinya. Modal yang diperoleh dari luar negeri akan digunakan untuk menambah modal yang ada di dalam negeri. Peningkatan modal ini digunakan untuk melaksanakan pembangunan ekonomi yang dapat meningkatkan output nasional dan akan mendorong pertumbuhan ekonomi (Daryanto, 2004). Pada Gambar 4, ketika ada modal masuk yang diperoleh dari utang luar negeri maka akan membuat peningkatan pada modal dalam negeri dari k1 ke k2. Peningkatan modal ini akan dapat meningkatkan tabungan pemerintah yang berarti meningkatkan persediaan modal dalam negeri yang tentunya akan membantu dalam pelaksanaan pembangunan. Peningkatan modal dalam pelaksanaan pembangunan ekonomi tentunya akan meningkatkan output nasional dan akan mendorong pertumbuhan ekonomi (Mankiw, 2000).

Gambar 4. Model Solow Sumber: Mankiw, 2000, hal 81.

Pada Gambar 4, perekonomian diasumsikan dimulai dari tingkat modal mapan dengan tingkat bunga dan persediaan modal k1. Ketika tabungan meningkat dari s1 ke s2, kurva sf(k) bergeser ke atas. Pada tingkat bunga awal s1 dan persediaan modal awal k1, jumlah investasi menghapus jumlah penyusutan. Setelah tingkat tabungan meningkat, secara otomatis investasi menjadi lebih tinggi, tetapi persediaan modal dan penyusutan tidak berubah. Karena itu investasi melebihi penyusutan. Persediaan modal akan berangsur-angsur naik sampai perekonomian mencapai tingkat modal mapan yang baru k2, yang memiliki persediaan modal dan tingkat output yang lebih tinggi dibanding tingkat modal sebelumnya.

2.1.6. Faktor-faktor yang Menentukan Jumlah Bantuan Luar Negeri bagi Pembangunan Ekonomi

Jhingan (1990) meneliti tentang beberapa faktor yang menentukan jumlah bantuan luar negeri yang mengalir ke negara terbelakang. Faktor-faktor tersebut terdapat dalam Tabel 2 berikut: Tabel 2. Faktor-Faktor yang Menentukan Jumlah Bantuan Luar Negeri yang Mengalir ke Negara Terbelakang. No. Faktor Keterangan 1. Ketersediaan dana Negara-negara maju seharusnya menyediakan surplus modalnya untuk dialokasikan bagi pembangunan di negara-negara terbelakang. Namun, pada kenyataannya negara-negara maju tidak menyediakan modal surplus dalam jumlah yan cukup besar kecuali Amerika Serikat. 2 Daya serap negara Jumlah bantuan yang akan diterima oleh negara penerima penerima juga dipengaruhi oleh daya serap negara tersebut. Negara terbelakang harus mendapat bantuan asing sebanyak yang dapat mereka investasikan secara bermanfaat. Daya serap mencakup kemampuan untuk merencanakan dan melaksanakan proyek pembangunan, untuk mengubah struktur perekonomian dan untuk mengalokasikan kembali sumber itu dibatasi oleh kurangnya faktor-faktor penting, problem kelembagaan atau organisasi yang tidak sesuai. 3 Ketersediaan Negara terbelakang yang mempunyai sumber daya sumber manusia dan sumber daya alam yang kurang memadai akan menghambat pemanfaatan modal asing secara efektif. Hal ini akan berakibat terhadap semakin sulitnya negara tersebut memanfaatkan bantuan tersebut yang pada akhirnya mengurangi minat negara maju untuk memberikan bantuan. 4 Kemampuan Hal ini sering menjadi masalah dalam negara negara penerima terbelakang, karena biasanya negara terbelakang tidak untuk membayar memiliki kemampuan dalam melakukan repayment kembali terhadap negara donor. Semakin tinggi kemampuan repayment negara penerima maka trust negara donor akan semakin tinggi terhadap negara tersebut. 5 Kemauan dan Modal yang diterima dari luar negeri akan usaha negara memberikan hasil yang maksimal juka ada usaha dan penerima untuk kemauan negara penerima untuk menggunakannya membangun secara efektif. Sumber: Jhingan, 1990, hal 510.

2.1.7. Alasan Negara Berkembang Menerima Bantuan

Todaro (2003) menjelaskan bahwa ada tiga alasan mengapa negara berkembang mau menerima bantuan dan bahkan berusaha keras untuk mendapatkan bantuan luar negeri. Ketiga alasan tersebut antara lain dapat dilihat dalam Tabel 3 berikut ini: Tabel 3. Alasan Negara Berkembang Menerima Bantuan No. Alasan 1 Alasan Ekonomi

2

Alasan yang lebih bersifat politik

3

Alasan Moral

Keterangan Alasan ini merupakan alasan utama negara berkembang untuk menerima bantuan. Bantuan tersebut adalah faktor yang essensial dan sangat penting bagi proses pembangunan. Bantuan tersebut dianggap dan diyakini dapat melengkapi kelangkaan sumber daya di negara berkembang, membantu terlaksananya transformasi ekonomi secara struktural, serta mendukung usaha-usaha Dunia Ketiga untuk mencapai tahapan pembangunan yang lebih baik. Bantuan dana dianggap sebagai alat yang dapat memberikan kekuatan politik bagi seseorang untuk tetap memegang kekuasaan. Negara maju mempunyai kewajiban secara moral untuk memberikan bantuan kepada negar berkembang untuk turut berusaha meningkatkan kesejahteraan negara-negara miskin.

Sumber: Todaro, 2003, hal 53.

2.2. Tinjauan Penelitian Terdahulu

Berdasarkan studi pustaka yang dilakukan sampai sekarang ditemukan bahwa sangat sedikit peneliti yang membahas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang baik di negara berkembang maupun negara maju. Kebanyakan penelitian membahas tentang bagaimana hubungan utang luar negeri dengan pembangunan ekonomi, akan tetapi sangat sedikit yang membahas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi utang luar negeri.

Nurdiansyah (1999) dalam penelitiannya yang berjudul Analisis Pemberian Pinjaman Luar Negeri Bilateral Jepang Kepada Pemerintah Indonesia Melalui CGI/ IGGI meneliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi negara donor (Jepang) untuk memberikan pinjaman dan faktor-faktor yang mempengaruhi negara penerima pinjaman (Indonesia) melakukan penarikan pinjaman. Penelitian ini menemukan bahwa ada beberapa faktor yang mempengaruhi negara Indonesia untuk melakukan pinjaman dari negara Jepang. Beberapa faktor itu adalah perubahan pinjaman luar negeri, pendapatan per kapita Indonesia tahun sebelumnya, defisit anggaran pemerintah tahun sebelumnya, tingkat kurs dollar, perubahan pendapatan perkapita Indonesia, perubahan defisit anggaran, perubahan kurs dollar terhadap Yen, dan investasi asing langsung Jepang ke Indonesia. Namun, dari sekian banyak faktor yang diterangkan, penulis hanya meneliti tiga faktor yang mempengaruhi pemberian pinjaman dari Jepang ke Indonesia. Ketiga faktor itu adalah tingkat pendapatan perkapita, defisit anggaran pemerintah dan tingkat kurs dollar AS terhadap Yen Jepang (Nurdiansyah, 1999). Metode analisis yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah metode analisis linier berganda. Sedangkan hasil penelitian menemukan bahwa pendapatan perkapita menunjukkan pengaruh yang negatif dan signifikan dalam jangka pendek dengan koefisien sebesar 0,58047. Hal ini berarti bahwa setiap terjadi peningkatan pendapatan perkapita Indonesia sebesar satu persen, maka akan terjadi penurunan pinjaman luar negeri Jepang sebesar 0, 58047%.

2.3. Kerangka Pemikiran Konseptual 2.3.1. Kondisi Perekonomian Indonesia

Pelaksanaan pembangunan membutuhkan modal yang digunakan sebagai modal pembangunan. Modal pembangunan dapat berupa penerimaan negara yakni pendapatan nasional, investasi luar di Indonesia dan juga modal yang diperoleh dengan meminjam dari negara atau lembaga pinjaman internasional. Modal yang diperoleh dengan meminjam tersebut dinamakan dengan utang atau pinjaman. Utang dapat berupa utang luar negeri, yang sumbernya diperoleh dari luar negeri dan juga utang dalam negeri, yang diperoleh dari lembaga pinjaman di dalam negeri. Utang luar negeri yang pada awalnya digunakan sebagai modal pelengkap pembangunan telah beralih fungsi menjadi modal utama pembangunan. Sebagai modal utama, utang luar negeri berperan penting dalam pembangunan. Hal ini sampai menimbulkan adanya ketergantungan terhadap utang luar negeri. Beban ketergantungan tersebut berdampak terhadap semakin besarnya jumlah utang luar negeri Indonesia setiap tahunnya (Wiranta, 2004). Perkembangan utang luar negeri yang semakin pesat cukup lama disadari oleh bangsa Indonesia. Indonesia terlarut dalam nikmatnya menerima pinjaman tanpa memikirkan beban untuk membayar kembali utang tersebut. Indonesia baru tersadar setelah melihat begitu besarnya beban utang luar negeri yang sudah ditanggung oleh bangsa Indonesia. Menyadari dampak negatif yang ditimbulkan oleh utang luar negeri, bagaimanapun Indonesia harus berusaha untuk membatasi dan bahkan menghilangkan peran utang luar negeri. Hal ini untuk mengurangi beban utang yang semakin besar.

2.3.2. Utang Luar Negeri dan Faktor-faktor yang Mempengaruhinya

Penelitian ini memberikan gambaran kondisi perekonomian Indonesia dilihat dari sisi utang luar negeri pemerintah. Penelitian ini membahas beberapa faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri pemerintah Indonesia. Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap volume penyerapan utang luar negeri tersebut adalah defisit keuangan pemerintah, pendapatan nasional, tingkat inflasi, tingkat suku bunga internasional, nilai tukar, pertumbuhan ekonomi dan kondisi kestabilan politik. Data nilai tukar digunakan untuk mendapatkan nilai utang luar negeri dalam bentuk rupiah. Penelitian ini menggunakan persamaan rasio antara utang luar negeri dengan Gross Domestic Product (GDP) untuk menunjukkan nilai volume penyerapan utang luar negeri dan rasio antara government deficit dengan GDP untuk menunjukkan nilai defisit anggaran pemerintah. Meminjam ke luar negeri adalah salah satu solusi yang digunakan oleh pemerintah untuk mengatasi defisit anggaran negara. Penerimaan dari pajak seringkali tidak cukup untuk membiayai seluruh pengeluaran pemerintah. Pada sebagian negara berkembang termasuk Indonesia, defisit anggaran pemerintah ditutupi dengan utang luar negeri. Dengan demikian defisit anggaran pemerintah berhubungan positif dengan volume penyerapan utang luar negeri. Hal ini berarti ketika defisit anggaran pemerintah meningkat, maka utang luar negeri juga akan meningkat. Penelitian ini menggunakan rasio antara government deficit dengan GDP untuk menunjukkan nilai defisit anggaran pemerintah. Selain defisit keuangan pemerintah, tingkat inflasi dalam negeri juga diduga berpengaruh terhadap volume penyerapan utang luar negeri. Ketika inflasi

di dalam negeri tinggi negara donor akan mempertimbangkan ulang keputusan untuk memberikan pinjaman ke Indonesia. Hal ini dikarenakan besarnya risiko negara penerima (Indonesia) tidak mampu untuk mengembalikan utang termasuk bunga dan pinjaman pokoknya. Sehingga ketika tingkat inflasi di dalam negeri meningkat, maka volume penyerapan utang luar negeri akan menurun. Tingkat pertumbuhan ekonomi (economic growth) juga mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri Indonesia. Pertumbuhan ekonomi yang meningkat dapat merepresentasikan kondisi perekonomian yang semakin baik. Perekonomian yang semakin baik seharusnya dapat merepresentasikan bahwa kondisi permodalan untuk pembangunan dapat tercukupi sehingga tidak perlu untuk melakukan pinjaman terhadap luar negeri. Berdasarkan keadaan tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa tingkat pertumbuhan ekonomi berhubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri. Tingkat suku bunga pinjaman yang digunakan dalam penelitian ini adalah LIBOR (London Inter Bank Offer Rate). Tingkat suku bunga memiliki hubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri. Hal ini berarti bahwa ketika tingkat suku bunga pinjaman tinggi, maka Indonesia akan mempertimbangkan ulang keinginan untuk melakukan pinjaman dari negara donor. Sehingga, ketika tingkat suku bunga tinggi, maka volume penyerapan utang luar negeri akan menurun. Variabel terakhir yang diduga berpengaruh terhadap volume penyerapan utang luar negeri adalah kondisi kestabilan politik yang dilambangkan dengan DUMMY_PLTK. Ketika kondisi kestabilan politik buruk, maka volume

penyerapan utang luar negeri akan menurun. Keadaan politik yang stabil ditandai dengan dummy 0, dan kondisi politik yang tidak stabil ditandai dengan dummy 1. Tahapan penelitian setelah melakukan studi pustaka tentang faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri adalah pembuatan hipotesis sesuai dengan teori ekonomi berdasarkan studi pustaka yang ada. Setelah itu, dengan metode Error Correction Model, dapat dianalisis faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang. Pengujian jangka pendek dilakukan dengan uji Error Correction Model, sedangkan analisis jangka panjang dilakukan dengan uji Engle-Granger Cointegration Test. Tahapan penelitian digambarkan pada Gambar 5.

Faktor-faktor yang mempengaruhi Volume Penyerapan Utang Luar Negeri di Indonesia : (1) Defisit Anggaran Pemerintah (GD_GDP) (2) Tingkat Pertumbuhan Ekonomi (PE) (3) Tingkat Inflasi (INF) (4) Tingkat Suku Bunga Pasar Internasional (LIBOR) (5) Kondisi Kestabilan Politik (DUMMY_PLTK)

Hipotesis

Estimasi Volume Utang Luar Negeri

Analisis Model Volume Utang Luar Negeri Jangka Panjang

Pendekatan Residual

Analisis Model Volume Utang Luar Negeri Jangka Pendek

Pengujian Hipotesis Kesimpulan dan Saran

Gambar 5. Kerangka Pemikiran Konseptual 2.4. Hipotesis

Berdasarkan teori dan konsep serta hasil penelitian terdahulu mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri, maka dapat diberikan jawaban sementara atas permasalahan yang ada. Hipotesishipotesis tersebut antara lain adalah: 1. Volume penyerapan utang luar negeri berhubungan positif dengan defisit keuangan pemerintah.

2. Volume penyerapan utang luar negeri berhubungan negatif dengan tingkat suku bunga internasional (LIBOR). 3. Tingkat pertumbuhan ekonomi berhubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri. 4. Tingkat inflasi berhubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri. 5. Kestabilan politik berhubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri.

III. METODE PENELITIAN

3.1. Waktu dan Tahapan Penelitian

Penelitian berlangsung dari bulan Januari sampai Juni 2007. Tahapan penelitian dari mulai penyusunan proposal, pengumpulan dan pengolahan data, penulisan sampai koreksi dan perbaikan skripsi berlangsung dengan baik dan lancar.

3.2. Jenis dan Sumber Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder berbentuk kuartalan dengan periode tahun 1995-2005 yang diperoleh dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI) Bank Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tentang utang luar negeri, Gross Domestic Product (GDP), inflasi, defisit keuangan pemerintah, pertumbuhan ekonomi, tingkat suku bunga luar negeri (LIBOR), nilai tukar, variabel dummy tentang keadaan politik yang menggoncang. Variabel utang luar negeri yang sebelumnya memiliki satuan juta US Dollar diubah menjadi miliar rupiah dengan menggunakan variabel nilai tukar Rp/dollar. Persamaan rasio dibentuk antara variabel utang luar negeri dengan GDP menjadi ULN_GDP dan variabel government deficit dengan GDP menjadi GD_GDP. Data kuartalan defisit keuangan pemerintah diperoleh dari data tahunan defisit keuangan pemerintah setelah diinterpolasi. Jenis dan sumber data disajikan pada Tabel 4.

Tabel 4. Data, Simbol dan Sumber Data Penelitian No. Variabel 1 Rasio utang luar negri dengan GDP 2 Rasio government deficit dengan GDP 2 Inflasi 3 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 4 Tingkat suku bunga luar negeri 5 Variabel Dummy Keadaan Politik

Satuan Simbol Miliar Rupiah ULN_GDP

Sumber Bank Indonesia

Milliar Rupiah Persen Persen

GD_GDP

Bank Indonesia

INF PE

Bank Indonesia Bank Indonesia

Persen

LIBOR

Bank Indonesia

Kualitatif

0 = Stabil, 1 = Tidak Stabil.

Kondisi kestabilan politik.

Selain data yang tercantum dalam Tabel 4 di atas, penelitian ini juga menggunakan data Indeks Harga Konsumen (IHK) dengan tahun dasar 2000 dalam bentuk kuartalan. Data ini digunakan untuk mendapatkan data riil dari data nominal yang diperoleh. Rasio utang luar negeri dengan GDP (ULN_GDP) merepresentasikan perbandingan jumlah utang luar negeri yang diterima oleh bangsa Indonesia dengan GDP Indonesia. Variabel ini menjadi variabel yang merepresentasikan volume penyerapan utang luar negeri di Indonesia. Hal ini sesuai dengan teori bahwa ada beberapa indikator yang dapat digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh utang terhadap perekonomian suatu negara. Beberapa indikator tersebut adalah rasio Debt/GDP, rasio Debt/Ekspor, Debt Service Ratio (DSR) dan Rasio Pembayaran Bunga/Ekspor (Daryanto, 2004). Rasio government deficit dengan Gross Domestic Product (GDP) yang disimbolkan dengan GD_GDP merepresentasikan perbandingan defisit keuangan pemerintah dengan GDP Indonesia. Variabel ini menjadi variabel yang menunjukkan jumlah defisit keuangan pemerintah.

3.3. Metode Analisis Data

Metode analisis yang digunakan adalah bersifat kuantitatif dengan menggunakan Error Correction Model (ECM). Analisis ECM dilakukan dengan menggunakan software E-views 4.1. dan Microsoft Excel. Permodelan ECM yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah: Δ ULN_GDPt = β0+ β1 Δ GD_GDPt + β 2 Δ INFt + β 3 Δ PEt + β 4 Δ LIBORt + β 5 DUMMY_PLTK + γut-1 + et,

(1)

-1 < γ < 0

keterangan:

γ = error correction term Ut = ULN_GDPt - b0 - b1 GD_GDPt - b2 INFt - b3 PEt - b4 LIBORt

ULN _ GDP = GD _ GDP =

(2)

ULN (Miliar Rupiah) GDP

GD (Miliar Rupiah) GDP

Model (1) dapat diubah dengan mengeluarkan koefisien dalam U menjadi: Δ ULN_GDPt = β0 + β1 Δ GD_GDPt + β 2 Δ INFt + β 3 Δ PEt + β 4 Δ LIBORt + β 5 DUMMY_PLTK + β6 ULN_GDPt-1 + β7 GD_GDPt-1 + β8 INFt-1 + β9 PEt-1 + β10 LIBORt-1 + et, dimana: β0

= b0 (γ),

β1

= b1,

β2

= b2,

β3

= b3,

β4

= b4,

(3)

β5

= b5,

β6

= γ,

β7

= -b1 (γ),

β8

= -b2 (γ),

β9

= -b3 (γ),

β10

= -b4 (γ),

Δ

= perbedaan pertama (first difference),

ULN_GDPt

= Jumlah utang luar negeri pemerintah pada periode t (miliar rupiah),

GD_GDPt

= Posisi keuangan pemerintah riil (Government Defisit) pada periode t (miliar rupiah),

INFt

= Inflasi pada periode t (persen),

PEt

= Pertumbuhan ekonomi (persen),

LIBORt

= London Inter Bank Offered Rate pada periode t (persen),

DUMMY_PLTK=Dummy kestabilan politik pada periode t (1 atau 0), et

= error distribunce pada periode t.

3.3.1. Uji Stasioneritas Data

Stasioneritas data adalah hal yang sangat penting diuji dalam uji ekonometrika suatu permodelan. Perhatian ini timbul karena jika ternyata data time-series yang diteliti bersifat non-stasionery, maka hasil regresi akan mengandung R2 yang lebih tinggi dan Durbin-Watson statistic yang rendah. Hal ini menunjukkan bahwa telah terjadi regresi semu (Spurious Regression) dalam model (Arief, 1993).

Untuk mengukur keberadaan stasioneritas data ada beberapa cara yang dapat digunakan. Salah satu cara yang sering dipakai dalam E-views 4.1. adalah Augmented Dickey Fuller test (ADF test). Jika nilai statistiknya lebih kecil dari MacKinnon Critical Value maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut stasioner. Namun, jika nilai ADF statistiknya ternyata lebih besar dari nilai MacKinnon Critical Value, berarti data tersebut tidak stasioner. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah data yang non-stasioner adalah dengan meningkatkan taraf nyata yang digunakan. Jika hal tersebut tidak berhasil, maka dapat diatasi dengan melakukan difference non stasionary processes. Nelson dan Plosser dalam Enders (2004) menyebutkan bahwa pada dasarnya Augmented Dickey Fuller (ADF) test melakukan regresi dengan persamaan berikut: p

Δyt = a0 + a2t + γyt −1 + ∑ β Δyt −i +1 + ε t

(4)

i=2

Keterangan: p

= Selang yang terpilih,

a0 , a 2 , γ

= Nilai yang diestimasi,

εt

= Error term.

Hipotesis yang diuji adalah : H0 : γ = 0 (data tidak stasioner) H1 : γ < 0 (data stasioner) Nilai γ diestimasi dengan metode Ordinary Least Squares (OLS) dengan statistik uji yang digunakan adalah:

t hit =

γ Sγ

Dimana: S γ

(5) = Simpangan baku dari γ .

Jika nilai t-hit (ADF statistic) lebih kecil dari nilai MacKinnon Critical Value, maka keputusan yang diambil adalah tolak H0. Hal ini berarti bahwa data tersebut stasioner. Selain dengan memperhatikan nilai ADF statistik, pengujian kestasioneran juga dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai probabilitas (prob*). Jika nilai probabilitas (prob*) lebih besar dari taraf nyata yang digunakan, maka data tersebut tidak stasioner. Sementara itu, jika nilai probabilitas (prob*) lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan, maka data tersebut sudah stasioner.

3.3.2. Uji Kointegrasi

Uji kointegrasi digunakan untuk memperoleh hubungan jangka panjang antar-variabel dalam permodelan. Enders (2004) mengatakan bahwa kointegrasi merujuk pada kombinasi linier antara variabel-variabel yang tidak stasioner. Engle dan Granger dalam Enders (2004) mengemukakan bahwa hubungan kointegrasi hanya bisa dibentuk oleh variabel-variabel yang terintegrasi pada derajat yang sama. Selain itu, menurut Engle dan Granger komponen-komponen dari vektor Xt = (X1t, X2t, ..., Xnt) dikatakan terkointegrasi pada order (d,b) jika: a. Semua komponen dari Xt terintegrasi pada order d, b. Terdapat vektor β = (β1, β2, ..., βn) sehingga kombinasi linier dari βXt = β1X1t + β2X2t + ...+ βnXnt terintegrasi pada order (d-b) dengan b > 0.

Granger juga mengatakan bahwa suatu uji kointegrasi dapat dianggap sebagai awal untuk menghindari regresi yang palsu. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk melihat uji kointegrasi yaitu uji kointegrasi Engle-Granger (Engle-Granger Cointegration Test), uji kointegrasi Johansen (Johansen Cointegration Test) dan uji kointegrasi DurbinWatson (Cointegrating Regression Durbin-Watson Test). Dalam penelitian ini, uji kointegrasi dilakukan dengan menggunakan uji kointegrasi Engle-Granger. Metode kointegrasi Engle-Granger menggunakan metode Augmented

Dickey Fuller (ADF) yang terdiri dari dua tahap. Tahap pertama adalah meregresi persamaan OLS kemudian mendapatkan residual (U) dari persamaan tersebut. Kedua adalah dengan menggunakan metode ADF diuji akar unit terhadap U dengan hipotesis yang sama dengan hipotesis uji akar-akar unit sebelumnya. Jika hipotesis null (H0) ditolak atau signifikan, maka variabel U adalah stasioner atau dalam hal ini kombinasi linier antar-variabel adalah stasioner atau U=I(0). Hal ini berarti meskipun variabel-variabel yang digunakan tidak stasioner, namun dalam jangka panjang variabel-variabel tersebut cenderung menuju kepada keseimbangan. Oleh karena itu, kombinasi linier dari variabel-variabel tersebut disebut co-integrated regression atau regresi kointegrasi dan parameter-parameter yang dihasilkan disebut dengan sebagai co-integrated parameters atau koefisien jangka panjang.

ULN_GDP = f(GD_GDP, INF, PE, LIBOR)

(6)

ULN_GDPt = b0 + b1GD_GDPt + b2INFt + b3PEt + b4LIBORt + Ut

(7)

dimana:

ULN_GDPt

= Jumlah utang luar negeri pemerintah pada periode t (miliar rupiah),

GD_GDPt

= Posisi keuangan pemerintah riil (Government Defisit) pada periode t (miliar rupiah),

INFt

= Inflasi pada periode t (persen),

PEt

= Pertumbuhan ekonomi (persen),

LIBORt

= London Inter Bank Offered Rate pada periode t (persen),

Ut

= error distribunce pada periode t.

3.3.3. Error Correction Model (ECM)

Thomas dalam Mardianti (2005) mengatakan bahwa Error Correction

Model (ECM) digunakan untuk mengatasi masalah data deret waktu (time series) yang tidak stasioner dan Spurious Regression. Hal ini dikarenakan seluruh komponen dan informasi pada tingkat variabel telah dimasukkan ke dalam model, kemudian memasukkan semua bentuk kesalahan untuk dikoreksi yaitu dengan cara mendaur ulang error yang terbentuk pada periode sebelumnya. Thomas dalam Mardianti (2005) menyatakan beberapa keunggulan dalam penerapan ECM adalah sebagai berikut: a. Dapat mengatasi masalah data deret waktu yang non-stasioner dan regresi yang palsu, b. ECM dapat diestimasi dengan menggunakan Ordinary Least Squares (OLS), c. Model

dengan

variabel-variabel

mengeliminasi trend dari variabel.

dalam

bentuk

first

difference

d. Membantu mengatasi masalah pengolahan data lanjutan seperti masalah multikolinieritas antar data yang dapat menyebabkan standar error yang sangat besar. e. Sangat ideal untuk menaksir keakuratan sebuah hipotesis, karena ECM dengan jelas membedakan antar parameter jangka panjang. f. ECM juga memungkinkan kita untuk mengeliminasi variabel-variabel yang tidak signifikan tanpa menimbulkan masalah terhadap diagnostic

statistic sehingga efisiensi estimasi dapat ditingkatkan. Jika

terjadi

ketidakseimbangan

(disequilibrium

error),

hal

ini

kemungkinan disebabkan karena kesalahan spesifikasi, antara lain terjadi pada pemilihan variabel dan parameter pada keseimbangan itu sendiri. Atau dikarenakan kesalahan pada pembuatan defenisi variabel dan cara pengukurannya, atau disebabkan oleh faktor manusia (human error) dalam menginput data. Model koreksi kesalahan (ECM) dalam penelitian ini adalah:

Δ ULN_GDPt = β0+ β1 Δ GD_GDPt + β 2 Δ INFt + β 3 Δ PEt + β 4 Δ LIBORt + β 5 DUMMY_PLTK + γut-1 + et, keterangan:

(8)

-1 < γ < 0

γ = error correction term Ut = ULN_GDPt - b0 - b1 GD_GDPt - b2 INFt - b3 PEt - b4 LIBORt

(9)

Model (8) dapat juga diubah dengan mengeluarkan koefisien dalam U menjadi:

Δ ULN_GDPt = β0 + β1 Δ GD_GDPt + β 2 Δ INFt + β 3 Δ PEt + β 4 Δ LIBORt + β 5 DUMMY_PLTK + β6 ULN_GDPt-1 + β7 GD_GDPt-1 + β8 INFt-1 + β9 PEt-1 + β10 LIBORt-1 + et,

(10)

dimana: β0

= b0 (γ),

β1

= b1,

β2

= b2,

β3

= b3,

β4

= b4,

β5

= b5,

β6

= γ,

β7

= -b1 (γ),

β8

= -b2 (γ),

β9

= -b3 (γ),

β10

= -b4 (γ),

ULN_GDPt

= Jumlah utang luar negeri pemerintah pada periode t (miliar rupiah),

GD_GDPt

= Posisi keuangan pemerintah riil (Government Defisit) pada periode t (miliar rupiah),

INFt

= Inflasi pada periode t (persen),

PEt

= Pertumbuhan ekonomi (persen),

LIBORt

= London Inter Bank Offered Rate pada periode t (persen),

DUMMY_PLTK=Dummy kestabilan politik pada periode t (1 atau 0), et

= error distribunce pada periode t. Untuk mengetahui apakah spesifikasi model dengan ECM merupakan

model yang valid maka dilakukan uji terhadap koefisien Error Correction Term

(ECT). Jika hasil pengujian terhadap koefisien ECT signifikan, maka spesifikasi model yang diamati valid.

3.3.4. Diagnostic Test

Diagnostic test dilakukan untuk mengevaluasi statistical properties dari model. Beberapa diagnstic test yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:

3.3.4.1. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk memeriksa apakah error term mendekati distribusi normal atau tidak. Jika asumsi ini tidak terpenuhi maka prosedur pengujian menggunakan statistik t menjadi tidak sah. Uji normalitas error term dilakukan dengan menggunakan uji Jarque-Bera (Laboratorium Komputasi, 2004). Uji ini didasarkan pada error penduga least squares. Prosedur pengujian adalah: a.

H0: Error term terdistribusi normal, H1: Error term tidak terdistribusi normal.

b.

Statistik J-B dihitung melalui tahapan berikut: 1. Hitung kecondongan (α3) dan ketinggian (α4) distribusi error term. 2. Hitung statistik J-B dengan rumus sebagai berikut:

⎛ α 32 (α 4 − 3)2 ⎞ ⎟ J − B = n⎜⎜ + ⎟ 24 24 ⎠ ⎝

(11)

Daerah kritis penolakan H0 adalah Jarque-Bera (J-B) > X2df-2 atau probabilitas (p-value) < α.

3.3.4.2. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas merupakan suatu kondisi dimana nilai varian dari variabel independen tidak memiliki nilai yang sama. Hal ini melanggar asumsi dasar dari regresi linear klasik yaitu varian setiap variabel bebas mempunyai nilai yang konstan atau memiliki varian yang sama/homoskedastisitas (Arief, 1993). Rumusan homoskedastisitas adalah sebagai berikut: E (ui ) = σ 2 2

i = 1,2,…,N

(12)

Dimana: ui

= unsur disturbance

σ2

= nilai varians Pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan

mengggunakan uji Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) test pada software E-Views. Hipotesis: H0: β0 = 0, tidak terdapat heteroskedastisitas (kondisi homoskedastisitas) H: β0 # 0, terdapat heteroskedastisitas. Kriteria uji: Probability Obs*R-squared < α (taraf nyata yang digunakan), maka tolak H0, Probability Obs*R-squared > α (taraf nyata yang digunakan), maka terima H0. Kesimpulannya, jika menolak H0, maka menunjukkan terdapat masalah heteroskedastisitas dalam model. Sebaliknya, jika menerima H0 menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam model.

3.3.4.3. Uji Autokorelasi

Autokorelasi diartikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang (Gujarati, 1978). Model klasik mengasumsikan bahwa unsur gangguan yang berhubungan dengan observasi tidak dipengaruhi oleh unsur disturbansi atau gangguan yang berhubungan dengan pengamatan lain. Pada software E-views untuk mendeteksi adanya autokorelasi (serial correlations) dapat dilakukan melalui uji DurbinWatson (DW), dimana jika DW>2 atau DW<2, maka terdapat masalah autokorelasi. Namun dalam penelitian ini uji autokorelasi (serial correlations) menggunakan uji Breusch-Godfrey Serial Colleration LM. Rumusan adanya autokorelasi dalam permodelan adalah sebagai berikut: E (u i u j ) ≠ 0

i≠j

ui

= disturbance pengamatan i,

uj

= disturbance pengamatan j.

(13)

Kondisi di atas menunjukkan bahwa unsur gangguan (disturbance) yang berhubungan

dengan

observasi

(ui)

dipengaruhi

oleh

unsur

gangguan

(disturbance) yang berhubungan dengan pengamatan lain (uj). Hipotesis: H0: β0 = 0, tidak terjadi autokorelasi H1: β0 # 0, terjadi autokorelasi Kriteria uji: Probability Obs*R-squared < α (taraf nyata yang digunakan), maka tolak H0, Probability Obs*R-squared > α (taraf nyata yang digunakan), maka terima H0.

Kesimpulannya, jika menolak H0, maka menunjukkan terdapat masalah autokorelasi dalam model. Sebaliknya, jika menerima H0 menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi dalam model.

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Sesuai dengan pembahasan sebelumnya, penelitian yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volume Penyerapan Utang Luar Negeri di Indonesia” ini menggunakan metode Error Correction Model (ECM). Analisis data dilakukan dengan menggunakan software E-views 4.1.

4.1. Kestasioneran Data

Sebelum melakukan pengujian ECM, hal pertama yang perlu dilakukan adalah uji stasioneritas data. Sebagian besar data time series memiliki akar unit. Jika ditemukan akar unit, maka distribusi yang biasa tidak memiliki distribusi yang baku. Hal ini akan menjadikan uji statistik seperti uji-t dan uji-F tidak cukup layak dipakai untuk menguji hipotesis. Pemeriksaan kestasioneran data deret waktu pada masing-masing variabel dalam tingkat level dapat dilihat dalam Tabel 5 berikut: Tabel 5. Hasil Uji Akar Unit (Unit Root Test) pada Level Variabel

ULN_GDP GD_GDP PE INF LIBOR

Nilai ADF -1,988495 -2,221256 -2,529527 -3,546946 -1,956791

NIlai Kritis Mc Kinnon 1% 5% 10% -3,592462 -2,931404 -2,603944 -3,596616 -2,933158 -2,604867 -3,596616 -2,933158 -2,604867 -3,596616 -2,933158 -2,604867 -3,592462 -2,931404 -2,603944

Prob*

Ket

0,2906 0,2021 0,1159 0,0114 0,3042

TS TS TS S TS

Sumber: Lampiran 4 Keterangan: S = Stasioner TS = Tidak Stasioner

Pada Tabel 5, dapat dilihat bahwa hanya satu dari lima variabel yang bersifat stasioner pada tingkat level. Variabel tersebut adalah INF (Inflasi).

Variabel inflasi stasioner pada taraf 5 dan 10 persen. Kestasioneran variabel INF dapat dibuktikan dengan nilai probabilitas (prob*) yang berada di bawah taraf nyata. Taraf nyata yang digunakan dalam penelitian adalah 10 persen. Cara lain membuktikan kestasioneran variabel INF adalah melalui nilai ADF variabel INF yang lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon pada taraf 5 dan 10 persen. Sementara itu lima variabel yang lain yakni variabel ULN_GDP, GD_GDP, PE dan LIBOR tidak stasioner pada tingkat level. Ketidak-stasioneran ini dapat dibuktikan melalui nilai probabilitas (prob*) keempat variabel tersebut yang

jauh

lebih

besar

dari

taraf

nyata

yang

digunakan

(α=10%).

Ketidakstasioneran tersebut juga dapat dibuktikan dengan nilai ADF yang selalu lebih besar dari nilai kritis Mc Kinnon baik pada taraf 1, 5 dan 10 persen. Karena kondisi ketidakstasioneran tersebut, dibutuhkan pengujian lebih lanjut pada tingkat first difference. Pengujian akar unit pada tingkat first difference dilakukan karena tidak tercapainya stasioneritas pada tingkat level. Hasil uji akar unit pada tingkat first difference dapat dilihat pada Tabel 6.

Tabel 6. Hasil Uji Akar Unit (Unit Root Test) pada First Difference Variabel

ULN_GDP GD_GDP PE INF LIBOR

Nilai ADF -5,885631 -5,949241 -5,019103 -5,408953 -6,270947

NIlai Kritis Mc Kinnon 1% 5% -3,596616 -2,933158 -3,596616 -2,933158 -3,600987 -2,935001 -3,596616 -2,933158 -3,596616 -2,933158

10% -2,604867 -2,604867 -2,605836 -2,604867 -2,604867

Sumber: Lampiran 5 Keterangan: S* = data stasioner pada tingkat kepercayaan 1%, 5% dan 10%.

Prob*

Ket

0,0000 0,0000 0,0002 0,0001 0,0000

S* S* S* S* S*

Hasil pengujian pada tingkat first difference menunjukkan bahwa pada semua variabel baik variabel dependen maupun independen sudah stasioner bahkan pada taraf 1 persen. Kestasioneran setiap variabel dapat dibuktikan melalui nilai ADF statistik yang jauh lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon pada taraf 1, 5 dan 10 persen. Nilai negatif ADF statistic yang jauh lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon pada taraf 1, 5 dan 10 persen menunjukkan kestasioneran variabel tersebut. Selain itu, kestasioneran keenam variabel tersebut dapat juga dibuktikan dengan nilai probabilitas (prob*) keenam variabel yang barada di bawah taraf nyata 10 persen. Dengan hasil yang didapatkan pada Tabel 6, maka semua data yang digunakan dalam penelitian ini terintegrasi pada derajat satu (I(1)).

4.2. Uji Kointegrasi

Enders (2004) mengatakan bahwa sistem persamaan jangka panjang dapat diperoleh dari variabel-variabel yang tidak stasioner sekalipun, asalkan terjadi kointegrasi pada variabel-variabel tersebut sehingga dapat diperoleh kombinasi linier antar variabel atau antar variabel-variabel yang bersifat stasioner. Pengujian kointegrasi dilakukan untuk memperoleh hubungan jangka panjang antar variabel. Tahap awal uji kointegrasi Engle-Granger adalah meregresi persamaan dan mendapatkan nilai residual dari regresi tersebut. Hasil regresi persamaan adalah: ULN_GDP = 3,934519 – 7,861596 GD_GDP – 0,059429 INF – 0,066392 PE – 0,269561 LIBOR

(14)

Tabel 7. Hasil Estimasi Persamaan Jangka Panjang Variabel C GD_GDP INF PE LIBOR R-Squared Adj R-Squared Durbin-Watson stat

Koefisien 3,934519 -7,861596 -0,059429 -0,066392 -0,269561 0,680411 0,647633 0,836551

t-statistik Std. Error 1,053710 3,733968 1,058811 -7,424931 0,036251 1,639371 0,097302 -0,682322 0,149554 -1,802426 Mean Dependent var F-Statistic Prob (F-Statistic)

Prob 0,0006 0,0000 0,1092 0,4991 0,0792 4,799166 20,75796 0,000000

Sumber: Lampiran 6

Berdasarkan Tabel 7 di atas, variabel GD_GDP, LIBOR dan konstanta (C) memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel ULN_GDP pada derajat kepercayaan 10 persen. Sedangkan variabel INF dan PE tidak memberikan pengaruh yang signifikan. Hasil analisis persamaan utang luar negeri adalah: 1. Koefisien GD_GDP yang negatif sebesar 7,861596 berarti apabila terjadi kenaikan sebesar satu satuan (miliar rupiah) pada GD_GDP maka volume utang luar negeri pemerintah akan menurun sebesar 7,861596 satuan (miliar rupiah). Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis penelitian. Hal ini menunjukkan bahwa defisit keuangan pemerintah bukan merupakan penyebab pemerintah untuk melakukan pinjaman ke luar negeri. Hal ini bertolak belakang dengan alasan utama pemerintah untuk melakukan penarikan pinjaman. Nilai probalilitas variabel GD_GDP adalah 0,0000. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel GD_GDP adalah signifikan mempengaruhi variabel dependennya. 2. Koefisien inflasi menunjukkan nilai positif sebesar 0,059429. Hal ini berarti bahwa apabila terjadi kenaikan sebesar satu satuan (persen) pada inflasi maka volume utang luar negeri pemerintah akan meningkat sebesar 0,059429 satuan (persen). Kondisi ini tidak sesuai dengan hipotesis

penelitian. Tinggi rendahnya tingkat inflasi menjadi salah satu tolak ukur kondisi perekonomian. Kondisi yang seharusnya terjadi adalah ketika inflasi meningkat, pihak donator pinjaman/utang akan mempertimbangkan ulang untuk memberikan pinjaman/utang ke Indonesia. Akan tetapi sesuai hasil penelitian yang didapatkan, ketika inflasi meningkat, volume penyerapan utang luar negeri juga turut meningkat. Hal ini mungkin terjadi karena

pihak

donatur

tidak

terlalu

memperhitungkan

kondisi

perekonomian suatu negara karena bagaimanapun, utang menimbulkan adanya pengembalian kembali ke negara donatur. Sehingga pihak donatur tidak perlu merasa khawatir tentang pengembalian utang/pinjaman dari negara debitur. Akan tetapi berdasarkan uji signifikansi, variabel INF memiliki probabilitas 0,1092. Nilai ini lebih besar dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel INF tidak signifikan mempengaruhi variabel dependennya. 3. Koefisien pertumbuhan ekonomi (PE) menunjukkan nilai negatif sebesar 0,066392. Hal ini berarti bahwa ketika terjadi peningkatan dalam pertumbuhan ekonomi (kondisi ekonomi membaik), maka volume penyerapan utang luar negeri akan menurun sebesar 0,066392 satuan (persen). Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis penelitian. Ketika pertumbuhan ekonomi meningkat, hal ini menunjukkan bahwa kondisi perekonomian semakin baik. Hal ini akan mendorong pemerintah untuk mengurangi volume penyerapan utang luar negeri, karena kondisi pertumbuhan ekonomi

sudah baik. Berdasarkan uji signifikansi,

probabilitas PE adalah 0,4991. Nilai ini lebih besar dari taraf nyata yang

digunakan sehingga dapat disimpulkan bahwa PE tidak signifikan mempengaruhi variabel dependennya. 4. Koefisien LIBOR menunjukkan nilai yang negatif sebesar 0,269561. Hal ini berarti bahwa apabila terjadi kenaikan sebesar satu satuan (persen) pada LIBOR maka volume utang luar negeri pemerintah akan menurun sebesar 0,269561 satuan (persen). LIBOR atau London Inter Bank offer Rate (tingkat suku bunga internasional) adalah tingkat suku bunga

pinjaman yang dikenakan kepada negara-negara penerima pinjaman/utang. Ketika nilai LIBOR meningkat, maka Indonesia akan mempertimbangkan ulang keputusan untuk melakukan pinjaman atau tidak. Karena besar kemungkinan Indonesia akan mengembalikan utang tersebut dalam jumlah yang lebih besar. Nilai probalilitas variabel LIBOR adalah 0,0792. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel LIBOR adalah signifikan mempengaruhi variabel dependennya. Hasil yang didapatkan pada pengujian LIBOR sesuai dengan hipotesis yang diajukan sebelumnya. 5. Nilai konstanta (C) dalam permodelan adalah positif sebesar 3,934519. Hal ini berarti jika semua variabel bernilai nol, maka utang luar negeri cenderung akan meningkat sebesar 3,934519 satuan (milliar rupiah). Nilai probabilitas sebesar 0,0006 menunjukkan bahwa C memberikan pengaruh yang signifikan dalam permodelan. Nilai koefisien determinasi (R-Squared) adalah sebesar 0,6804 yang berarti bahwa variasi variabel endogennya dapat dijelaskan secara linear oleh

variabel bebasnya di dalam persamaan sebesar 68,04 persen, dan sisanya sebesar 31,96 persen dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar persamaan. Dari hasil uji F didapatkan bahwa variabel-variabel eksogen mampu menerangkan variabel endogen yang ditunjukkan oleh nilai P-value= 0,00000 yang lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan yaitu sebesar 10 persen (α=10%). Nilai ini menunjukkan bahwa persamaan di atas telah mendukung keabsahan model. Atau dengan kata lain bahwa pengaruh yang ditimbulkan oleh keseluruhan variabel independen (bebas) terhadap variabel dependennya (terikat) adalah baik. Setelah meregresi persamaan jangka panjang, langkah berikutnya adalah menguji akar-akar unit terhadap nilai residual (U) dengan menggunakan metode ADF. Hasil yang ditunjukkan pada Tabel 8 menunjukkan bahwa nilai residual (U) persamaan utang luar negeri ternyata stasioner pada tingkat level. Hal ini terlihat dari nilai ADF yang lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon baik dalam taraf 1 persen, 5 persen dan 10 persen. Kestasioneran ini juga dapat ditunjukkan melalui nilai probabilitas (prob*) yang berada di bawah taraf nyata yang digunakan 10 persen. Hasil uji stasioneritas terhadap residual menunjukkan semakin menguatkan

bahwa

diantara

variabel-variabel

yang

digunakan

terdapat

kointegrasi. Tabel 8. Uji Akar Unit Tingkat Level Terhadap Residual Persamaan Jangka Panjang Utang Luar Negeri. Variabel

U

Nilai ADF -3,278654

Nilai Kritis Mc Kinnon 1% 5% 10% -3,592462 -2,931404 -2,603944

Sumber: Lampiran 7 Keterangan: S*= Data stasioner pada tingkat kepercayaan 1%, 5% dan 10%.

Prob*

Ket

0,0222 S*

Berdasarkan Tabel 8, nilai ADF statistic sebesar -3,278654 jauh lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon pada taraf 5 dan 10 persen menunjukkan bahwa nilai residual adalah stasioner pada tingkat level. Selain itu, nilai probabilitas U (prob*)

sebesar 0,0222 yang berada di bawah taraf nyata 10 persen (α=10%) juga menjelaskan kestasioneran residual U tersebut. Dengan demikian terbukti bahwa terdapat kointegrasi dalam model sehingga perumusan ECM dapat dilanjutkan.

4.3. Error Correction Model (ECM)

Error Correction Model (ECM) digunakan untuk mengestimasi model

jangka pendek (dinamis) dalam penelitian ini. Estimasi ECM dilakukan dengan merestriksi variabel-variabel yang berpengaruh terhadap utang luar negeri Indonesia. Sebelum mendapatkan ECM untuk utang luar negeri dengan variabel yang signifikan (lampiran 9), sudah dilakukan uji ECM untuk utang luar negeri dengan lag (selang) empat terlebih dahulu (lampiran 8). Hasil estimasi persamaan jangka pendek (dinamis) utang luar negeri adalah:

Tabel 9. Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri dengan Variabel yang Signifikan. Variabel

DINF DINF(-1) DINF(-3) DLIBOR(-1) DLIBOR(-4) DPE DPE(-3) DUMMY_PLTK U(-1) Sumber: Lampiran 9

Koefisien -0,032580 -0,055400 -0,023813 0,313499 1.305952 -0,400617 -0,118075 0,435672 -0,162901

Std Error 0.014012 0.014417 0.011945 0.122033 0.128487 0.064603 0.046706 0.171351 0.081310

t-statistik -2.325155 -3.842718 -1.993573 2.568976 10.16404 -6.201186 -2.528062 2.542571 -2.003460

Prob. 0.0270 0.0006 0.0554 0.0154 0.0000 0.0000 0.0170 0.0164 0.0542

Berdasarkan Tabel 9 di atas, maka permodelan jangka pendeknya adalah: ∆ULN_GDP = -0,032580∆INF – 0,055400∆INFt-1 – 0,023813∆INFt-3 + 0,313499∆LIBORt-1 + 1,305952∆LIBORt-4 – 0,400617∆PE – (15) 0,118075∆PEt-3 + 0,435672DUMMY_PLTK – 0,162901Ut-1

Hasil pengujian terhadap model dinamis (jangka pendek) utang luar negeri menunjukkan bahwa ada beberapa variabel yang tidak sesuai dengan hipotesis awal. Variabel tersebut adalah variabel LIBOR dan DUMMY_PLTK. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa variabel GD_GDP ternyata tidak signifikan mempengaruhi variabel dependennya karena harus dibuang

dari

permodelan. Hasil estimasi berdasarkan Tabel 9 adalah sebagai berikut: 1. Koefisien

perubahan

inflasi

menunjukkan

hasil

sesuai

hipotesis

sebelumnya. Tanda negatif pada koefisien menunjukkan bahwa ketika terjadi peningkatan pada inflasi, maka volume penyerapan utang luar negeri akan menurun. Berdasarkan Tabel 9, maka koefisien dari variabel inflasi tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut: a. Peningkatan sebesar satu satuan (persen) dari inflasi pada kuarter sekarang akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,032580 satuan (persen). Nilai probalilitas variabel INF adalah 0.0270. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel perubahan INF pada kuarter sekarang adalah signifikan. b.Peningkatan sebesar satu satuan (persen) inflasi pada satu kuarter sebelumnya akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,055400 satuan (persen). Nilai probalilitas variabel INF adalah 0.0006. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan

(α=10%) sehingga variabel perubahan INF pada satu kuarter sebelumnya adalah signifikan. c. Peningkatan sebesar satu satuan (persen) dari inflasi pada tiga kuarter sebelumnya akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,023813satuan (persen). Nilai probalilitas variabel INF adalah 0.0554. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel perubahan INF pada tiga kuarter sebelumnya adalah signifikan. d.Secara keseluruhan, dalam jangka pendek, ketika terjadi peningkatan inflasi sebesar satu satuan (persen) akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,111793 satuan (persen). 2. Pengaruh perubahan LIBOR terhadap utang luar negeri pada jangka pendek tidak sesuai dengan hipotesis penelitian. Berdasarkan tabel, maka koefisien dari variabel LIBOR tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut: a. Peningkatan sebesar satu satuan (persen) LIBOR pada

kuarter

sekarang akan meningkatkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,313499 satuan (persen). Nilai probalilitas variabel LIBOR pada kuarter sekarang adalah 0.0154. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel LIBOR pada kuarter sekarang adalah signifikan. b. Peningkatan sebesar satu satuan (persen) pada LIBOR empat kuarter sebelumnya akan meningkatkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 1.305952 satuan (persen). Berdasarkan uji

signifikansi, LIBOR pada empat kuarter sebelumnya signifikan mempengaruhi variable terikatnya. Hal ini ditunjukkan oleh nilai probabilitasnya sebesar 0,0000 yang lebih kecil dari taraf nyata. c. Secara

keseluruhan,

dalam jangka

pendek,

ketika

terjadi

peningkatan LIBOR sebesar satu satuan (persen) akan meningkatkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 1,619451 satuan (persen). Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis yang diajukan sebelumnya. Alasan terjadinya kondisi ini adalah karena kondisi ketergantungan utang luar negeri dan berubahnya fungsi utang luar negeri sebagai modal pelengkap pembangunan menjadi modal utama pembangunan. 3. Pengaruh perubahan pertumbuhan ekonomi (PE) terhadap utang luar negeri pada jangka pendek sesuai dengan hipotesis penelitian. Berdasarkan tabel, maka koefisien dari variabel PE tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut: a. Peningkatan sebesar satu satuan (persen) PE pada kuarter sekarang akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,400617 satuan (persen). Nilai probalilitas variabel PE pada kuarter sekarang adalah 0.0000. Nilai ini lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (α=10%) sehingga variabel PE pada kuarter sekarang adalah signifikan. b. Peningkatan sebesar satu satuan (persen) pada PE tiga kuarter sebelumnya akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,118075 satuan (persen). Berdasarkan uji

signifikansi, PE pada tiga kuarter sebelumnya signifikan mempengaruhi variable terikatnya. Hal ini ditunjukkan oleh nilai probabilitasnya sebesar 0.0170 yang lebih kecil dari taraf nyata. c. Secara

keseluruhan,

dalam jangka

pendek,

ketika

terjadi

peningkatan PE sebesar satu satuan (persen) akan menurunkan volume penyerapan utang luar negeri sebesar 0,518692 satuan (persen). 4. Koefisien DUMMY_PLTK menunjukkan nilai positif sebesar 0,435672. Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis penelitian. Kondisi ini bisa terjadi dikarenakan pihak donatur tidak terlalu memperhatikan kondisi kestabilan politik di suatu negara ketika menyepakati proses peminjaman. Hal ini mungkin disebabkan pihak donatur merasa yakin bahwa bagaimanapun uang yang mereka pinjamkan akan dibayarkan kembali. Nilai probabilitas koefisien DUMMY_PLTK adalah 0.0164. Hal ini menunjukkan bahwa DUMMY_PLTK signifikan mempengaruhi variable dependennya. Nilai koefisien ECT (U(-1)) adalah negatif sebesar 0,162901. Hal ini mengindikasikan ketidakseimbangan dalam volume penyerapan utang luar negeri. Nilai koefisien ECT (U) sebesar 0,162901 menunjukkan bahwa disequilibrium periode sebelumnya terkoreksi pada periode sekarang sebesar 16,3 persen. ECT menentukan seberapa cepat equilibrium tercapai kembali ke keseimbangan jangka panjang. Hasil estimasi dari persamaan jangka pendek menunjukkan nilai R-Square sebesar 0.862884 yang berarti bahwa 86,29 persen model volume penyerapan utang luar negeri dapat dijelaskan oleh variabel perubahan INF, LIBOR, PE dan

DUMMY_PLTK pada periode (kuartal) sebelumnya. Sedangkan sisanya sebesar 13,71 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

4.4. Diagnostic Test

Diagnostic test terhadap ECM dalam penelitian ini bertujuan untuk

mengetahui ada atau tidaknya masalah yang muncul dari estimasi OLS. Masalah yang dimaksud antara lain adalah normalitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

4.4.1. Uji Normalitas

Uji ini dilakukan untuk memeriksa apakah error term mendekati distribusi normal atau tidak. Uji ini dilakukan dengan bantuan Histogram-Normality Test Jarque-Bera pada E-views4.1.

Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa error term terdistribusi secara normal. Hal ini ditunjukkan oleh nilai probabilitas Jarque-Bera sebesar 0,644142. Nilai probabilitas tersebut lebih besar dari taraf nyata 10 persen. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada Gambar 6. 9 Series: Residuals Sample 1996:2 2005:4 Observations 39

8 7

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

6 5 4 3 2

Jarque-Bera Probability

1 0 -2

-1

0

-0.046752 -0.127756 1.296027 -2.077630 0.699807 -0.225041 3.582034 0.879673 0.644142

1

Gambar 6. Hasil Uji Normalitas Error Correction Model Utang Luar Negeri.

4.4.2. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Autoregressive

Conditional

Heteroscedasticity

(ARCH)

test.

Hasil

uji

heteroskedastisitas tersebut ditunjukkan pada Tabel 10.

Tabel 10. Hasil Uji Heteroskedastisitas (ARCH) test ARCH Test:

F-statistic

0.012412

Probability

0.911911

Obs*R-squared

0.013097

Probability

0.908887

Sumber: Lampiran 10

Nilai probability Obs*R-Squared sebesar 0,908887 lebih besar dari taraf nyata yang digunakan dalam penelitian ini (α=10%). Berdasarkan nilai tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam permodelan.

4.4.3. Uji Autokorelasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test digunakan untuk menguji

keberadaan autokorelasi pada model dinamis (jangka pendek) utang luar negeri. Hasil uji autokorelasi ditampilkan dalam Tabel 11. Tabel 11. Hasil Uji Autokorelasi Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri Breusch-Godfrey Serial Correlation LM test 0.066817 F-Statistic Probability 0.007453 Obs* R-Squared Probability Sumber: Lampiran 11

0.935515 0.996280

Berdasarkan Tabel 11 di atas dapat dibuktikan bahwa model dinamis utang luar negeri terbebas dari masalah autokorelasi. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas obs*R-Squared yang lebih besar dari taraf nyata 10 persen. Nilai probabilitas Obs*R-Squared adalah sebesar 0,996280 lebih besar dari taraf nyata.

4.5. Ringkasan Hasil Penelitian

Ringkasan hasil penelitian adalah sebagai berikut:

4.5.1. Jangka panjang

Berdasarkan hasil uji persamaan jangka panjang dengan Ordinary Least Squares, maka dapat dibuat beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Terdapat hubungan yang negatif dan signifikan antara volume penyerapan utang luar negeri dengan defisit keuangan pemerintah. 2. Tingkat inflasi (INF) memiliki hubungan yang positif tapi tidak signifikan terhadap volume penyerapan utang luar negeri. 3. Tingkat pertumbuhan ekonomi (PE) memiliki hubungan negatif tapi tidak signifikan terhadap volume penyerapan utang luar negeri. 4. Tingkat suku bunga luar negeri (LIBOR) memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap volume penyerapan utang luar negeri.

4.5.2. Jangka Pendek

Berdasarkan model dinamis (jangka pendek) utang luar negeri, hasil penelitian ini memberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Terdapat hubungan yang negatif dan signifikan antara perubahan tingkat inflasi pada kuarter sekarang, satu dan tiga kuarter sebelumnya dengan volume penyerapan utang luar negeri. 2. Terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara perubahan LIBOR pada satu dan empat kuarter sebelumnya dengan volume penyerapan utang luar negeri. 3. Terdapat hubungan yang negatif dan signifikan antara perubahan PE pada kuarter sekarang dan tiga kuarter sebelumnya dengan volume penyerapan utang luar negeri. 4. Kondisi kestabilan politik memberikan dampak yang positif terhadap volume penyerapan utang luar negeri. Setelah melakukan uji diagnostic test, disimpulkan bahwa permodelan bebas dari permasalahan heteroskedastisitas dan autokorelasi. Permodelan juga memiliki error term yang terdistribusi dengan normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa

secara keseluruhan permodelan yang dianalisis adalah baik.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan: 1. Terdapat lima faktor yang mempengaruhi volume penyerapan utang luar negeri ke Indonesia. Kelima faktor tersebut adalah: (1) defisit keuangan pemerintah; (2) tingkat pertumbuhan ekonomi; (3) tingkat inflasi; (4) tingkat suku bunga internasional dan (5) kondisi kestabilan politik. 2. Defisit keuangan pemerintah memiliki hubungan negatif dengan volume penyerapan utang luar negeri dalam jangka panjang, namun tidak berpengaruh dalam jangka pendek. Tingkat pertumbuhan ekonomi berhubungan negatif tapi tidak signifikan pada jangka panjang dan berhubungan negatif pada jangka pendek. Inflasi berhubungan positif tapi tidak signifikan pada jangka panjang dan berhubungan negatif dan signifikan pada jangka pendek. LIBOR berhubungan negatif dalam jangka panjang dan positif dalam jangka pendek. Kondisi kestabilan politik berhubungan positif dalam jangka pendek.

5.2 Saran

Beberapa saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan ini adalah: 1. Untuk pengelolaan pembayaran utang, dapat dilakukan reprofiling debt, buyback dan debt to poverty swap. Reprofiling debt bertujuan untuk

mengurangi beban utang dengan mengkaji ulang jadwal pembayaran

kembali utang luar negeri. Buyback bertujuan untuk mengurangi stok utang beredar untuk mengurangi beban bunga utang. Sedangkan debt to poverty swap adalah sebagai langkah simultan untuk mengurangi

kemiskinan. 2. Adanya badan tertentu yang mengawasi kinerja badan pengawas pengelolaan utang negara. Badan ini bertugas untuk mengawasi, memberikan pandangan dan evaluasi terhadap kinerja Direktorat Pengelolaan Utang Negara Republik Indonesia. Saran tentang dibentuknya badan ini berhubungan dengan beberapa penelitian yang menemukan bahwa manajemen utang luar negeri kurang bagus terutama efisiensi penggunaan dana pinjaman terutama utang luar negeri. 3. Pemerintah diharapkan dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi dalam negeri. Hal ini dikarenakan tingkat pertumbuhan ekonomi sangat signifikan berpengaruh terhadap kondisi kestabilan ekonomi terutama untuk mengurangi ketergantungan terhadap utang luar negeri.

DAFTAR PUSTAKA

Achsani, N. 2003. ”Sekilas Ekonomi Indonesia” [Istecs]. http://www.istecs.f2o.org-/diskusi/paperNoerAchsani.pdf [11 Februari 2003] Arief, S. 1993. Metodologi Penelitian Ekonomi. Universitas Indonesia Press, Jakarta. Arief S dan Sasono A. 1987. Modal Asing, Beban Utang Luar negeri dan Ekonomi Indonesia. Lembaga Studi Pembangunan bekerja sama dengan Penerbit Unversitas Indonesia, Jakarta. Bank Indonesia. 1994-2005. Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia berbagai edisi. Bank Indonesia, Jakarta. Bappenas. 2005. Pengembangan Sumber Dana Alternatif Untuk Pembiayaan Pembangunan. Direktorat Neraca Pembayaran dan Kerjasama Ekonomi Internasional, Jakarta. Batiz FL dan Batiz LA. 1994. International Finance and Open Economy Macroeconomics. Prentice Hall, New Jersey. Batubara, H. 2005. “Beban Utang Pemerintah Mencapai Rp 600 Triliun.” http://www.tempointeraktif.com/hg/ekbis/2005/03/11/brk,2005031109,id.html [11 Maret 2005] Daryanto. 2004. Pengaruh Utang Luar Negeri Terhadap Pertumbuhan Ekonomi. [Skripsi]. Bogor. Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Elmendorf, W D dan Mankiw G. 1998. Government Debt. Harvard University and NBER, United States of America. Enders, W. 1995. Applied Econometric Time Series. John Willey and Sons, Canada. Gujarati, D. 1978. Ekonometrika Dasar. Sumarno Zain [penerjemah]. Erlangga, Jakarta. Hossain, A dan Chowdury A. 1998. “Open-Economy Macroeconomics for http://www.google.com/advanced_search?Developing Country.” q=hossain+akhtar&hl=id&lr=lang_id [10 Maret 1998] Infid, 2005. “Siaran Pers Bersama tentang RAPBN 2005.” http://www.infid.be/ siaran%20pers%20bersama%20APBN%202005.pdf [22 Agustus 2005]

Jhingan, ML. 2000. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan, terjemahan dari: D Guritno. Raja Grafindo Persada ,Jakarta. Laboratorium Komputasi. 2004. Basic Econometrics. Departemen Ilmu Ekonomi FEUI, Jakarta. Lipsey RG, Courant PN, Purvis DD dan Steiner PO. 1997. Pengantar Makroekonomi, jilid 2. Maulana A, penerjemah. Terjemahan dari: Economics 10th edition. Binarupa Aksara, Jakarta. Mankiw NG. 2000. Teori Makroekonomi, Terjemahan dari: Imam N. Erlangga, Jakarta. Mardianti, N. 2005. Analisis Inflasi Di Indonesia Dari Sisi Permintaan Uang. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Nurdiansyah, F. 1999. Analisis Pemberian Pinjaman Luar Negeri Bilateral Jepang Kepada Pemerintah Indonesia Melalui CGI/ IGGI [Skripsi]. Semarang: Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro. Prayoga, I. 2006. Pengaruh Defisit Anggaran Terhadap Nilai Tukar di Indonesia. [Skripsi]. Bogor: Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Samuelson, A P dan Nordhaus D W. 1989. Macroeconomics 13th edition. Mc Graw- Hill Book Company. Siregar, M. 1990. Pinjaman Luar Negeri Dan Pembiayaan Pembangunan di Indonesia. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Indonesia, Jakarta. Sugema, I dan Chowdury A. 2005. How Significant Foreign Aid to Indonesia Been. ASEAN Economic Bulletin. Vol. 22, No. 2, pp. 186-216. Sukirno, S. 1985. Ekonomi Pembangunan. Lembaga Penertbit Fakultas Ekonomi Indonesia, Jakarta. Sukirno, S. 1994. Pengantar Teori Makroekonomi. Edisi Kedua. PT Raja Grafindo Persada, Jakarta. Surat Keputusan Bersama (SKB) Menteri Keuangan dan Menteri Negara/ Ketua Bappenas No. 185/KMK/03/1995 dan No. Kep-031/KET/5/1995. 1995. Tatacara Perencanaan, Pelaksanaan atau Penatausahaan dan Pemantauan Pinjaman atau Hibah Luar Negeri dalam Rangka Pelaksanaan Anggaran Pendapatan Belanja Negara. Jakarta. Todaro MP. 2003. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Erlangga, Jakarta.

Tribroto. 2001. Kebijakan dan Pengelolaan Pinjaman Luar Negeri. Bank Indonesia, Jakarta. Walpole, R. 1992. Pengantar Statistika. Edisi ketiga. PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Wiranta, S. 2004. Krisis Anggaran Serta Dampaknya Terhadap Kenaikan Harga Minyak dan Utang Luar Negeri Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan (JEP), XII (2) 2004. Pusat Penelitian Ekonomi-Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia. Jakarta.

Lampiran 1. Data Nominal Penelitian

Tahun 1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Kuartal Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4

ULN 67578 70081 66185 64410 63515 61613 61052 59054 56282 57929 56417 57860 58002 59174 62515 71467 72526 74538 78829 80724 80002 81549 80419 79972 77326 75502 77316 73615 131556 132137 131288 131343 129466 130587 132072 135401 136679 133377 131837 137024 134362 136288 135736 130652

DATA NOMINAL PENELITIAN ULN GDP GD 149955.582 92551.6 5421.829 157401.926 94197.7 7304.838 150570.875 99125.8 9013.928 148658.28 97892.6 10085 148434.555 98431.3 10049.93 144297.646 92427.9 9220.938 142861.68 98363.4 7894.229 140725.682 98954.2 6366 136146.158 105411.2 5406.318 141926.05 107323.3 4787.581 184765.675 110063.3 4756.053 269049 111297.5 5558 482866.65 101083.5 4910.519 881692.6 90403.5 2778.226 668910.5 94132 -3403.429 573522.675 90432.6 -16199 629888.31 93972.8 -33859.15 501342.588 93847.5 -54856.22 661059.994 95126.8 -73348.68 571929.54 95104.3 -83495 607215.18 97802.1 -81083.64 712330.515 98036.3 -70025.64 706078.82 100898.9 -55862.08 767331.34 101197 -44134 804190.4 102492.1 -41381.03 863742.88 101751.7 -43759.37 748032.3 104074.3 -48423.77 765596 102814 -52529 1270173.18 104917.3 -52321.51 1153556.01 106277.7 -49795.85 1183561.32 109199.6 -46038.26 1174206.42 106345.9 -42135 1153283.128 386722.1 -39613.21 1081913.295 392607.2 -37706.46 1107952.008 402661.9 -36089.24 1146169.465 390168.1 -34436 1173662.573 404936 -32271.45 1255744.455 411522.1 -29826.21 1208945.29 425349.9 -27181.12 1272952.96 418770.8 -24417 1273751.76 427760.3 -21983.3 1323765.344 434998.9 -19805.31 1399438.16 448287.5 -18176.92 1284309.16 438500.2 -17392

NT 2219 2246 2275 2308 2337 2342 2340 2383 2419 2450 3275 4650 8325 14900 10700 8025 8685 6726 8386 7085 7590 8735 8780 9595 10400 11440 9675 10400 9655 8730 9015 8940 8908 8285 8389 8465 8587 9415 9170 9290 9480 9713 10310 9830

INF 3 2.34 1.41 1.85 3.26 0.77 0.91 1.53 1.96 0.58 2.83 11.05 25.3 46.55 75.47 77.63 4.08 2.73 0.02 2.01 -1.1 2.1 6.8 9.4 10.6 12.11 13.01 12.55 14.08 11.48 10.1 10 7.1 6.6 6.2 5.1 5.1 6.8 6.3 6.4 8.8 7.8 9.1 17.1

LIBOR 6.29 6.13 5.89 5.85 5.40 5.51 5.59 5.53 5.56 5.81 5.73 5.84 5.66 5.69 5.62 5.27 5.01 5.07 5.44 6.12 5.34 4.18 3.45 2.14 6.11 6.50 6.70 6.70 1.90 1.92 1.81 1.55 1.33 1.23 1.13 1.17 1.12 1.30 1.75 2.29 2.83 3.28 3.77 4.34

IHK DUMMY 42.65 0 43.9 0 44.48 0 45.17 0 47.18 0 47.4 0 47.61 0 48.04 0 49.28 0 49.71 0 50.64 1 52.45 1 62.85 1 74.37 1 89.29 1 93.56 1 98.01 1 97.36 1 95.18 1 95.11 1 97.45 1 98.43 1 100.63 1 103.49 1 106.56 1 109.41 1 113.47 1 116.58 1 122.05 1 123.15 1 125.24 1 128.56 1 131.51 0 131.77 0 132.89 0 135.69 0 137.91 0 140.65 0 142.15 0 144.35 0 148.59 0 151.4 0 154.1 0 170.03 0

Keterangan: GDP = Gross Domestic Product (miliar Rp) GD = Government Deficit (miliar Rp) NT = Nilai Tukar (Rp/Dollar) INF = Tingkat Inflasi (persen per tahun) LIBOR= London Inter Bank Offer Rate (persen per tahun) IHK = Indeks Harga Konsumen (Rupiah)

Lampiran 2. Data Riil Penelitian

Tahun 1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Kuartal Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4

ULN 351595.7374 358546.5285 338513.6578 329108.4348 314613.3001 304425.4135 300066.5406 292934.3922 276270.6128 285508.0467 364861.1276 512962.8217 768284.2482 1185548.743 749143.8011 612999.8664 642677.5941 514936.9228 694536.6611 601334.8123 623104.3407 723692.487 701658.3723 741454.5753 754683.1832 789455.1504 659233.5419 656712.9868 1040699.041 936708.0877 945034.5896 913352.8469 876954.7015 821061.9223 833736.1788 844697.0779 851035.1483 892815.112 850471.5371 881851.7215 857225.7622 874349.6328 908136.379 755342.6807

DATA RIIL PENELITIAN GDP PE GD 217002.6 8.1 12712.38 214573.3 7.2 16639.72 222854.8 8.8 20265.13 216720.4 8.8 22326.77 208629.3 5.8 21301.25 194995.6 6.6 19453.46 206602.4 9.6 16581.03 205982.9 9.1 13251.46 213902.6 8.5 10970.61 215898.8 6.8 9631.022 217344.6 2.5 9391.89 212197.3 1.4 10596.76 160832.9 -4 7813.077 121559.1 -14.6 3735.681 105422.8 -16.1 -3811.66 96657.33 -17.7 -17314 95880.828 -9.4 -34546.6 96392.256 3.3 -56343.7 99944.106 0.9 -77063.1 99994.007 5.8 -87787.8 100361.31 3.2 -83205.4 99600.02 4.1 -71142.6 100267.22 5.1 -55512.4 97784.327 5.2 -42645.7 96182.526 3.2 -38833.5 93000.366 3.5 -39995.8 91719.662 3.2 -42675.4 88191.8 1.6 -45058.3 85962.556 2.5 -42868.9 86299.391 3.5 -40435.1 87192.271 3.9 -36760 82720.831 3.8 -32774.6 294062.88 3.4 -30121.8 297948.85 3.8 -28615.4 303003.91 3.9 -27157.2 287543.74 4.4 -25378.4 293623.38 4.5 -23400.4 292585.92 4.3 -21206 299226.1 5 -19121.4 290107.93 6.7 -16915.1 287879.6 6.4 -14794.6 287317.64 5.5 -13081.4 290906.88 5.3 -11795.5 257895.78 4.9 -10228.8

INF 3 2.34 1.41 1.85 3.26 0.77 0.91 1.53 1.96 0.58 2.83 11.05 25.3 46.55 75.47 77.63 4.08 2.73 0.02 2.01 -1.1 2.1 6.8 9.4 10.6 12.11 13.01 12.55 14.08 11.48 10.1 10 7.1 6.6 6.2 5.1 5.1 6.8 6.3 6.4 8.8 7.8 9.1 17.1

LIBOR 6.29 6.13 5.89 5.85 5.40 5.51 5.59 5.53 5.56 5.81 5.73 5.84 5.66 5.69 5.62 5.27 5.01 5.07 5.44 6.12 5.34 4.18 3.45 2.14 6.11 6.50 6.70 6.70 1.90 1.92 1.81 1.55 1.33 1.23 1.13 1.17 1.12 1.30 1.75 2.29 2.83 3.28 3.77 4.34

IHK 42.65 43.9 44.48 45.17 47.18 47.4 47.61 48.04 49.28 49.71 50.64 52.45 62.85 74.37 89.29 93.56 98.01 97.36 95.18 95.11 97.45 98.43 100.63 103.49 106.56 109.41 113.47 116.58 122.05 123.15 125.24 128.56 131.51 131.77 132.89 135.69 137.91 140.65 142.15 144.35 148.59 151.4 154.1 170.03

DUMMY 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Keterangan: GDP = Gross Domestic Product (miliar Rp) GD = Government Deficit (miliar Rp) NT = Nilai Tukar (Rp/Dollar) INF = Tingkat Inflasi (persen per tahun) LIBOR= London Inter Bank Offer Rate (persen per tahun) IHK = Indeks Harga Konsumen (Rupiah)

Lampiran 3. Data yang diolah dalam E-Views Tahun 1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Kuartal Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4 Q-1 Q-2 Q-3 Q-4

ULN_GDP 1.6202374 1.6709746 1.5189875 1.5185854 1.5080015 1.5611912 1.4523865 1.4221297 1.291572 1.3224161 1.6787218 2.4173862 4.7769098 9.7528588 7.106089 6.3419905 6.7028791 5.3420985 6.9492508 6.0137085 6.2086111 7.2659874 6.997884 7.5825503 7.8463648 8.4887317 7.1874833 7.4464178 12.106423 10.854168 10.838513 11.041389 2.9822013 2.7557144 2.751569 2.9376299 2.8983903 3.051463 2.8422371 3.0397367 2.9777232 3.0431464 3.1217425 2.9288679

GD_GDP 0.0585 0.0775 0.0909 0.103 0.1021 0.0997 0.0802 0.0643 0.0512 0.0446 0.0432 0.0499 0.0485 0.0307 -0.0361 -0.1791 -0.3603 -0.5845 -0.771 -0.8779 -0.829 -0.7142 -0.5536 -0.4361 -0.4037 -0.43 -0.4652 -0.5109 -0.4986 -0.4685 -0.4215 -0.3962 -0.1024 -0.096 -0.0896 -0.0882 -0.0796 -0.0724 -0.0639 -0.0583 -0.0513 -0.0455 -0.0405 -0.0396

PE 8.1 7.2 8.8 8.8 5.8 6.6 9.6 9.1 8.5 6.8 2.5 1.4 -4 -14.6 -16.1 -17.7 -9.4 3.3 0.9 5.8 3.2 4.1 5.1 5.2 3.2 3.5 3.2 1.6 2.5 3.5 3.9 3.8 3.4 3.8 3.9 4.4 4.5 4.3 5 6.7 6.4 5.5 5.3 4.9

INF 3 2.34 1.41 1.85 3.26 0.77 0.91 1.53 1.96 0.58 2.83 11.05 25.3 46.55 75.47 77.63 4.08 2.73 0.02 2.01 -1.1 2.1 6.8 9.4 10.6 12.11 13.01 12.55 14.08 11.48 10.1 10 7.1 6.6 6.2 5.1 5.1 6.8 6.3 6.4 8.8 7.8 9.1 17.1

LIBOR 6.29 6.13 5.89 5.85 5.40 5.51 5.59 5.53 5.56 5.81 5.73 5.84 5.66 5.69 5.62 5.27 5.01 5.07 5.44 6.12 5.34 4.18 3.45 2.14 6.11 6.50 6.70 6.70 1.90 1.92 1.81 1.55 1.33 1.23 1.13 1.17 1.12 1.30 1.75 2.29 2.83 3.28 3.77 4.34

DUMMY_PLTK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Keterangan: ULN_GDP GD_GDP INF LIBOR PE

= Rasio Utang Luar Negeri dengan GDP (miliar Rp) = Rasio Utang Luar Negeri dengan Government Deficit (miliar Rp) = Tingkat Inflasi (persen per tahun) = London Inter Bank Offer Rate (persen per tahun) = Tingkat Pertumbuhan Ekonomi (persen)

Lampiran 4. Hasil Uji Akar Unit pada Level ULN_GDP pada Level Null Hypothesis: ULN_GDP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-1.988495 -3.592462 -2.931404 -2.603944

0.2906

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ULN_GDP) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:26 Sample(adjusted): 1995:2 2005:4 Included observations: 43 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

ULN_GDP(-1) C

-0.167608 0.842104

0.084289 0.486998

-1.988495 1.729172

0.0535 0.0913

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.087959 0.065714 1.741783 124.3861 -83.85144 1.958956

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.030433 1.801997 3.993090 4.075007 3.954111 0.053460

GD_GDP pada Level Null Hypothesis: GD_GDP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-2.221256 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.2021

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GD_GDP) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:27 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GD_GDP(-1) D(GD_GDP(-1)) C

-0.077541 0.669214 -0.017528

0.034909 0.117254 0.012341

-2.221256 5.707386 -1.420309

0.0322 0.0000 0.1635

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.471798 0.444710 0.064411 0.161801 57.14475 2.150847

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

-0.002788 0.086437 -2.578321 -2.454202 17.41767 0.000004

PE pada Level Null Hypothesis: PE has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-2.529527 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.1159

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PE) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:28 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

PE(-1) D(PE(-1)) C

-0.202528 0.367057 0.544985

0.080066 0.147819 0.531856

-2.529527 2.483152 1.024684

0.0156 0.0174 0.3118

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.203818 0.162989 3.107333 376.5653 -105.6573 2.149939

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

-0.054762 3.396426 5.174156 5.298275 4.991898 0.011742

INF pada Level Null Hypothesis: INF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level

t-Statistic

Prob.*

-3.546946 -3.596616 -2.933158

0.0114

10% level

-2.604867

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(INF) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:29 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

INF(-1) D(INF(-1)) C

-0.413431 0.356055 4.716636

0.116560 0.149836 2.180610

-3.546946 2.376301 2.162989

0.0010 0.0225 0.0367

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.260993 0.223095 11.63793 5282.213 -161.1185 2.028366

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.351429 13.20358 7.815165 7.939284 6.886767 0.002746

LIBOR pada Level Null Hypothesis: LIBOR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-1.956791 -3.592462 -2.931404 -2.603944

0.3042

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LIBOR) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:30 Sample(adjusted): 1995:2 2005:4 Included observations: 43 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LIBOR(-1) C

-0.156357 0.618296

0.079905 0.372721

-1.956791 1.658869

0.0572 0.1048

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.085414 0.063107 1.013728 42.13339 -60.57663 1.856680

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

-0.045349 1.047313 2.910541 2.992457 3.829030 0.057206

Lampiran 5. Hasil Uji Akar Unit pada First Difference ULN_GDP pada First Difference Null Hypothesis: D(ULN_GDP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-6.691379 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.0000

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ULN_GDP,2) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:31 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(ULN_GDP(-1)) C

-1.056506 0.031970

0.157891 0.284521

-6.691379 0.112364

0.0000 0.9111

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.528160 0.516364 1.843545 135.9464 -84.26182 2.008188

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

-0.005800 2.650908 4.107706 4.190452 44.77456 0.000000

GD_GDP pada First Difference Null Hypothesis: D(GD_GDP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-2.987430 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.0443

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GD_GDP,2) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:32 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(GD_GDP(-1)) C

-0.364095 -0.001289

0.121876 0.010420

-2.987430 -0.123721

0.0048 0.9022

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.182418 0.161978 0.067504 0.182271 54.64309 1.990021

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

-0.000431 0.073740 -2.506814 -2.424068 8.924738 0.004788

PE pada First Difference Null Hypothesis: D(PE) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-4.796295 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.0003

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(PE,2) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:33 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(PE(-1)) C

-0.729626 -0.036737

0.152123 0.510904

-4.796295 -0.071906

0.0000 0.9430

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.365124 0.349252 3.310386 438.3462 -108.8475 2.017629

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.011905 4.103669 5.278455 5.361201 23.00445 0.000023

INF pada First Difference Null Hypothesis: D(INF) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

t-Statistic

Prob.*

-5.408953 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.0001

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(INF,2) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:33 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(INF(-1)) C

-0.849038 0.329503

0.156969 2.039352

-5.408953 0.161572

0.0000 0.8725

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.422439 0.408000 13.21569 6986.177 -166.9898 1.930398

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.206190 17.17627 8.047134 8.129880 29.25677 0.000003

LIBOR pada First Difference Null Hypothesis: D(LIBOR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-6.270947 -3.596616 -2.933158 -2.604867

0.0000

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LIBOR,2) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:34 Sample(adjusted): 1995:3 2005:4 Included observations: 42 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LIBOR(-1)) C

-0.995567 -0.042353

0.158759 0.165843

-6.270947 -0.255381

0.0000 0.7997

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.495744 0.483138 1.073009 46.05391 -61.53042 1.991894

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.017381 1.492505 3.025258 3.108004 39.32478 0.000000

Lampiran 6. Hasil Uji Persamaan OLS untuk Estimasi Jangka Panjang Dependent Variable: ULN_GDP Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 16:30 Sample: 1995:1 2005:4 Included observations: 44 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C GD_GDP INF PE LIBOR

3.934519 -7.861596 0.059429 -0.066392 -0.269561

1.053710 1.058811 0.036251 0.097302 0.149554

3.733968 -7.424931 1.639371 -0.682322 -1.802426

0.0006 0.0000 0.1092 0.4991 0.0792

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.680411 0.647633 1.878446 137.6138 -87.51905 0.836551

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

4.799166 3.164471 4.205412 4.408160 20.75796 0.000000

Lampiran 7. Hasil Uji akar Unit Tingkat Level Terhadap Residual Persamaan Jangka Panjang Utang Luar Negeri. Null Hypothesis: U has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-3.278654 -3.592462 -2.931404 -2.603944

0.0222

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(U) Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:36 Sample(adjusted): 1995:2 2005:4 Included observations: 43 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

U(-1) C

-0.417905 -0.016010

0.127462 0.227441

-3.278654 -0.070392

0.0021 0.9442

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.207723 0.188399 1.491340 91.18784 -77.17637 1.931150

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

-0.024154 1.655409 3.682622 3.764538 10.74957 0.002131

Lampiran 8. Hasil Estimasi Error Correction Model untuk Utang Luar Negeri dengan Lag (Selang) 4. Dependent Variable: DULN_GDP Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 16:35 Sample(adjusted): 1996:2 2005:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DGD_GDP DGD_GDP(-1) DGD_GDP(-2) DGD_GDP(-3) DGD_GDP(-4) DINF DINF(-1) DINF(-2) DINF(-3) DINF(-4) DLIBOR DLIBOR(-1) DLIBOR(-2) DLIBOR(-3) DLIBOR(-4) DPE DPE(-1) DPE(-2) DPE(-3) DPE(-4) DUMMY_PLTK U(-1)

-0.897372 0.533462 0.806221 1.487282 -0.172296 -0.026371 -0.052855 -0.013936 -0.020283 -0.032524 0.125971 0.287181 -0.014908 0.049687 1.357617 -0.344185 -0.042722 0.059902 -0.187073 -0.037848 0.504129 -0.153912

4.802564 3.300606 3.217612 2.989901 2.812489 0.024042 0.027915 0.038370 0.034322 0.036233 0.266858 0.217154 0.189636 0.174344 0.267209 0.109311 0.107099 0.134337 0.158649 0.084793 0.248547 0.134186

-0.186853 0.161626 0.250565 0.497435 -0.061261 -1.096877 -1.893440 -0.363199 -0.590970 -0.897631 0.472053 1.322477 -0.078613 0.284995 5.080723 -3.148684 -0.398898 0.445911 -1.179164 -0.446358 2.028305 -1.147002

0.8540 0.8735 0.8052 0.6253 0.9519 0.2880 0.0754 0.7209 0.5623 0.3819 0.6429 0.2035 0.9383 0.7791 0.0001 0.0059 0.6949 0.6613 0.2546 0.6610 0.0585 0.2673

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.883730 0.740103 0.965667 15.85272 -37.78430

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

0.036432 1.894204 3.065862 4.004281 1.806006

Lampiran 9. Error Correction Model Untuk Utang Luar Negeri dengan Variabel yang Signifikan. Dependent Variable: DULN_GDP Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 16:39 Sample(adjusted): 1996:2 2005:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DINF DINF(-1) DINF(-3) DLIBOR(-1) DLIBOR(-4) DPE DPE(-3) DUMMY_PLTK U(-1)

-0.032580 -0.055400 -0.023813 0.313499 1.305952 -0.400617 -0.118075 0.435672 -0.162901

0.014012 0.014417 0.011945 0.122033 0.128487 0.064603 0.046706 0.171351 0.081310

-2.325155 -3.842718 -1.993573 2.568976 10.16404 -6.201186 -2.528062 2.542571 -2.003460

0.0270 0.0006 0.0554 0.0154 0.0000 0.0000 0.0170 0.0164 0.0542

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.862884 0.826320 0.789408 18.69496 -41.00010

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

0.036432 1.894204 2.564108 2.948007 1.807383

Lampiran 10. Hasil Uji Heteroskedastisitas (ARCH test) ARCH Test: F-statistic Obs*R-squared

0.012412 0.013097

Probability Probability

0.911911 0.908887

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:38 Sample(adjusted): 1996:3 2005:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C RESID^2(-1)

0.479805 -0.018573

0.152781 0.166706

3.140470 -0.111409

0.0034 0.9119

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.000345 -0.027424 0.808331 23.52236 -44.80661 1.969231

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.471070 0.797470 2.463506 2.549694 0.012412 0.911911

Lampiran 11. Hasil Uji Autokorelasi Error Correction Model Untuk Model Dinamis Utang Luar Negeri Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared

0.066817 0.007453

Probability Probability

0.935515 0.996280

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 07/31/07 Time: 17:39 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DINF DINF(-1) DINF(-3) DLIBOR(-1) DLIBOR(-4) DPE DPE(-3) DUMMY_PLTK U(-1) RESID(-1) RESID(-2)

-0.000394 4.53E-06 -0.000171 -0.017548 -0.006872 -0.002248 -0.000679 0.003364 -0.009873 0.074509 -0.031214

0.014613 0.015311 0.012359 0.135046 0.134010 0.067398 0.048272 0.177977 0.091291 0.224126 0.211803

-0.026975 0.000296 -0.013854 -0.129937 -0.051281 -0.033360 -0.014062 0.018903 -0.108143 0.332443 -0.147374

0.9787 0.9998 0.9890 0.8975 0.9595 0.9736 0.9889 0.9851 0.9147 0.7420 0.8839

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.000191 -0.356884 0.815172 18.60616 -40.90726

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

-0.046752 0.699807 2.661911 3.131120 1.937353

Lampiran 12. Hasil Uji Normalitas 9 Series: Residuals Sample 1996:2 2005:4 Observations 39

8 7

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

6 5 4 3 2

Jarque-Bera Probability

1 0 -2

-1

0

1

-0.046752 -0.127756 1.296027 -2.077630 0.699807 -0.225041 3.582034 0.879673 0.644142