BAB III METODE PENELITIAN
3.1.
Jenis dan Sumber Data
Dalam menganalisis volatilitas inflasi yang terjadi di Indonesia tahun 1999-2009, peneliti menggunakan data sekunder runtut waktu (time series) tahunan dengan mengambil sampel dari periode 1999 hingga 2009. Data sekunder ini diperoleh dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik. Data-data yang dimaksud adalah data Inflasi dari Indeks Harga Konsumen (IHK), data Jumlah Uang Beredar (JUB)yang diproksi dengan Posisi Pinjaman yang diberikan Rupiah dan Valuta Asing Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat/BPR menurut lokasi proyek Provinsi (Miliar Rp), data Utang Pemerintah Daerah, dan data pendukung, yakni Defisit Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD). Alasan memilih variabel Posisi Pinjaman yang diberikan Rupiah dan Valuta Asing Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat/BPR menurut lokasi proyek Provinsi (Miliar Rp) sebagai proksi dari JUB adalah terkait bisnis dan investasi. Mengapa? Karena ketika perusahaan/proyek mengalami kekurangan dana/modal, maka perlu meminjam dana dari bank dan tentu saja harus membayar kembali sebanyak uang yang dipinjamkan ditambah dengan bunga uang selama waktu yang disepakati/waktu lama pinjaman. Hal ini berdampak pada masyarakat luas. Logikanya, ketika masyarakat umum membeli barang-barang produksi dari
pinjaman uang bank, maka perusahaan peminjam uang bank sudah menaikkan harga unit produksinya sebesar bunga uang yang harus dibayar kepada bank. Sebab, jika kenaikan harga itu tidak dilakukan maka pembayaran bunga uang bank tidak mungkin terpenuhi. Akibatnya, rakyat umum terpaksa membeli barang-barang dengan harga lebih mahal, dan hal ini bisa menimbulkan inflasi tak terkendali.
3.2.
Populasi dan Sampel
Sebelum mengambil sampel, penulis mengkaji kembali tujuan penelitian ini yakni untuk melihat volatilitas inflasi daerah di Indonesia, artinya dikajisecara regional dari tahun 1999-2009 yang bersumber dari fenomena moneter maupun fiskal. Oleh
karena
data
bersifat
regional,
maka
penulis
membagi
sampel
denganmeninjau daerah-daerah berdasarkan pembagian wilayah di Indonesia yang terdiri dari Wilayah Indonesia Barat, Wilayah Indonesia Tengah, dan Wilayah Indonesia Timur. Berikut ini adalah 25 Provinsi di Indonesia yang penulis masukkan dalam Sampel Penelitian, yakni : 3.2.1. Provinsi-Provinsi di Wilayah Indonesia Barat, meliputi : Provinsi Nangroe Aceh Darussalam, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Sumatera Selatan, Provinsi Bengkulu, Provinsi Lampung, Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Jawa Barat,
Provinsi Jawa Tengah, Provinsi DI Yogyakarta, Provinsi Jawa Timur, Provinsi Kalimantan Barat, dan Provinsi Kalimantan Tengah. 3.2.2. Provinsi-Provinsi di Wilayah Indonesia Tengah, meliputi : Provinsi Bali, Provinsi NTB, Provinsi NTT, Provinsi Sulawesi Utara, Provinsi Sulawesi Tengah, Provinsi Sulawesi Selatan, Provinsi Sulawesi Tenggara, dan Provinsi Kalimantan Timur. 3.2.3. Provinsi-Provinsi di Wilayah Indonesia Timur, meliputi : Provinsi Maluku dan Provinsi Papua. Alasan pemilihan sampel tersebut adalah atas dasar pertimbangan ketersediaan data-data statistik keuangan pemerintah daerah tahun 1999-2009 yang lengkap dan valid sehingga nantinya dapat menghasilkan analisis data yang layak dan akurat.Pemilihan 25 Provinsi di Indonesia yang menjadi sampel penelitian ini menunjukkan tingginya transparansi dan akuntabilitas publikasi data-data statistik keuangan dari masing-masing Provinsi tersebut.
3.3.
Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penulis seutuhnya menggunakan data sekunder dengan metode penelitian kuantitatif. Adapun data-data sekunder yang dimaksud, bersumber dari : •
Badan Pusat Statistik Pusat Jakarta
•
Direktorat
Jenderal
Perimbangan
Keuangan
Departemen Keuangan Republik Indonesia
Pusat
dan
Daerah,
•
Bank Indonesia, melalui website resmi BI : www.bi.go.id
•
Berbagai sumber lainnya yang relevan seperti jurnal, internet, buku panduan, maupun sumber lain yang dapat diakui sebagai literatur yang layak untuk dijadikan acuan.
Data inflasi yang digunakan adalah inflation year on year yang dihitung berdasarkan Consumer Price Index (CPI) / Indeks Harga Konsumen (IHK) tahunan tiap Provinsi dari tahun 1999-2009 diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Data variabel moneter, yakni Money Supply / Jumlah Uang Beredar yang diproksi dengan Outstanding of loans in Rupiah and foreign currency of commercial and rural banks by project location of provinces (Billions of Rp) / Posisi pinjaman yang diberikan Rupiah dan Valuta Asing Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat/ BPR menurut lokasi proyek Provinsi (Miliar Rp) dari tahun 1999-2009 diperoleh dari Bank Indonesia. Sedangkan untuk data fiskal, yakniUtang Pemerintah Daerah pada tiap-tiap Provinsi yang menjadi obyek penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik masing-masing Provinsi dan didukung dengan sumber data dari Badan Pemeriksa Keuangan.
3.4.
Teknik dan Langkah Analisis
3.4.1. Teknik Analisis Pada
penelititan
ini
digunakan
teknik
pengolahan
data
dengan
menggunakan panel dataregression model (model regresi data panel). Oleh
karena data-data yang akan diolah merupakan gabungan cross sections observations dan pooling of time series yang diperoleh dan diteliti sejalan dengan perjalanan waktu (dari tahun 1999-2009), maka estimasi variabel-variabel penelitian dan hasil perhitungan akan memberikan analisa empiris yang lebih luas. Dengan menggunakan data time series dan cross section, maka terdapat 275 observasi (11 tahun untuk 25 Provinsi di Indonesia yang menjadi obyek penelitian) yang akan dikombinasikan ke dalam persamaan regresi yang telah disediakan. Teknik analisis data panel yang digunakan dalam penelitian ini untuk menguji model ekonometrika sebagai berikut : it
= a0 + a1 MSit + a2 Lit + eit Di mana, Inf
= Tingkat inflasi yang diukur berdasarkan Consumer Price Index (CPI) / Indeks Harga Konsumen (IHK) ;
MS
= Money Supply / Jumlah uang beredar yang diproksi dengan Posisi Pinjaman Rp dan Valuta Asing ;
L
= Lending / Utang Pemerintah Daerah ;
a0, a1, a2
= Koefisien regresi.
Oleh karena karakteristik data penelitian ini adalah runtut waktu dan merupakan data panel, maka sebelum dilakukan estimasi model, dilakukan pengujian stasioneritas terhadap seluruh variabel. Pengujian stasioneritas ini
dilakukan dengan menggunakan metode Levin-Lin Chu Unitroot Test. Apabila diketahui semua variabel yang diuji stasioner pada tingkat level, maka hasil tersebut bisa digunakan untuk prediksi dalam jangka panjang (Shochrul R, Ajiya, dkk, 2011). Selanjutnya dilakukan uji regresi denganFixed EffectModel(FEM). Perlu
diketahui
bahwa
Model
Efek
Tetap/Fixed
Effect
Model(FEM)merupakan salah satu pendekatan yang bisa dilakukan dalam mengestimasi model data panel. Fixed Effect Model(FEM) digunakan dengan mengasumsikan bahwa konstanta/intercept berisi error yang sama di semua variabel individu (crosssection) atau periode (time series),(Sando Sasako, 2011, 10.45).
3.4.2.
Langkah Analisis
Salah satu hal terpenting yang patut diperhatikan sebelum melakukan analisis adalah mengecek kelengkapan data. Kurangnya data dan rendahnya kualitas data justru akan membuat proses analisis menjadi sangat sulit. Data yang akurat juga dibutuhkan untuk perumusan kebijakan dan evaluasi yang berbasis fakta. Pengumpulan dan pengolahan data yang baik dapat memberikan informasi untuk perumusan kebijakan dalam pengendalian inflasi nanti. Berikut ini adalah garis besar langkah-langkah analisis yang penulis rangkum dalam gambar di bawah ini:
Pengolahan Data
Unit Root Test Tolak Ho
Terima Ho
Data stationer pada ingkat level
Lakukan“differencing” sampai data “stationer”
Regresi / Estimasi Signifikan
Tidak Signifikan Kesimpulan
Gambar 3.1.Metodologi Analisis Sumber : Bagan alir Panel DataRegression Model(Yuwono, Prapto; Ekonometri, 1999) Alat analisis yang akan dipergunakan dalam perangkat lunak (software) Eviews 6.1.
penelitian ini adalah
