36
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1.
Gambaran Umum Subyek Penelitian Penelitian ini membahas tentang pengaruh kurs valuta asing terhadap nilai
impor Indonesia periode 2008-2012. Data yang diperoleh berasal dari sumber data sekunder berupa data dokumentasi yang dilakukan oleh Badan Pusat Satatistik Indonesia (www.bps.go.id) dan data Bank Indonesia (www.bi.go.id) selama periode 2008-2012. Jika dilihat dari data impor yang ada, nilai impor Indonesia menunjukan angka peningkatan (angka positif). Namun, pada tahun 2009 impor Indonesi menurut data BPS menunjukan angka penurunan yang cukup signifikan. Penurunan dari angka ± $ 129 (2008) miliar menjadi ± $ 96 miliar (2009). Penurunan yang terjadi tidak berlanjut pada periode berikutnya. Pada tahun 2010 nilai impor indonesia meningkat kembali bahkan persentase penurunan dari periode 2008 ke 2009 lebih kecil daripad apeningkatanya pada periode 2011 dan 2012. Nilai impor Indonesia pada tahun 2010 (BPS) menunjukan angka ± $ 135miliar tahun 2011 ± $ 177 milyar dan pada tahun 2012 ± $ 191 miliar. Penelitian ini menggunakan jenis data time series yang terdiri dari 12 bulan dalam 5 tahun. Analisis yang digunakan analisis regresi linier sederhana karena dalam penelitian ini hanya melibatkan dua (2) dua variabel, satu (1) variabel independen dan satu (1) variabel dependen.
37
4.2. Analisis Data 4.2.1. Impor Impor adalah salah satu kegiatan yang dilakukan dalam perdagangan internasional. impor merupakan kegiatan yang menjadi penting dalam era globalisasi (era modern). Jika dilihat dari gegiatanya, akan terlihat sedikit rumit dalam pelaksanaannya. Karena melibatkan banyak pihak dalam proses menjalankan kegiatan tersebut. Pihak yang terlibat tidak hanya para pelaku ekonomi saja melainkan pemerintah juga terlibat didalanya. Keterlibatan pemerintah dalam kegiatan impor ini adalah sebagai pengontrol masuknya barang-barang dari luar negeri. Pengontrolan ini dilakukan agar dapat menstabilkan perekonomian dalam negeri seta melindungi produkproduk domestik. Kebijakan tarif (bea masuk) dan pembatasan produk dari luar negeri menjadi peraturan langkah utama bagi pemerintah dalam menegontrol masuknya barang tersebut. Dilihat dari sisi keuntungan, impor menjadi salah satu alternatif dalam pemenuhan kebutuhan pokok, pengembangan dan pembangunan dalam negeri. Terutama barang-barang (produk) yang tidak dapat dihasilkan atau dibuat di dalam negeri seperti barang kebutuha tersier (kebutuhan akan barang-barang mewah), barnag subtitusi dan barnag barang modal. Dari kegiatan impor ini, terdapaat kerugian yang tidak bisa kita elakan jika dalam penanganan dan manajemen pengelolaanya buruk. Impor seharusnya hanya dijadikan sebagai pemenuh kebutuhan yang benar-benar tidak dapat dihasilkan di dalam negeri. Pada kenyataanya kegiatan impor, sudah menjadi tren bagi indonesia. Mengapa demikian? Karena sebagian barang (produk) dan jasa yang
38
diimpor dapat dihasilkan dan diperoleh di dalam negeri. Contohnya, beras, kedelai, jagung, buah-buahan dan lain-lain seharusnya dapat dihasilkan di dalam negeri. Akan tetapi pada kenyataanya Indonesia masih mengimpornya. Tabel 4.1. Nilai Impor Indonesia Periode 2008/2012 Dalam Jutaan Dolar ($) Tahun Bulan Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember
2008
2009
2010
2011
2012
9608,05 9842,87 10276,7 11646,7 11664,2 12110,6 12869,8 12326,2 11296,1 10732,4 9081,38 7742,37
6600,57 5939,04 6554,13 6706,76 7641,29 7935,47 8683,34 9707,3 8516,6 9430,13 8814,66 10299,9
9490,46 9498,14 10972,6 11235,8 9980,35 11760 12625,9 12171,6 9654,13 12120 13007,6 13146,7
12558,7 11749,9 14486,2 14888,2 14825,9 15072,1 16207,3 15075,4 15169,1 15533,4 15393,9 16475,6
14.555 14.867 16.326 16.938 17.037 16.728 16.354 13.814 15.349 17.208 16.935 15.582
39
4.2.2. Kurs Valuta Asing Taabel 4.2. Kurs Valuta asing Rupiah Indonesia US Dolar Per (RP/$) Periode 2008-2012 Dalam Satuan (RP) Tahun Bulan Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember
2008
2009
2010
2011
2012
9906,35 9681,15 9684,94 9699,00 9790,80 9795,71 9663,45 9649,25 9840,65 10548,35 12211,15 11824,84
11580,50 12352,75 12349,55 11525,10 10892,65 10706,64 10611,33 10477,60 10400,72 9982,73 9969,95 9957,75
9775,45 9845,61 9673,73 9527,33 9683,21 9648,36 9549,45 9471,76 9473,50 9427,90 9438,38 9522,62
9537,38 9412,56 9261,48 9151,30 9055,80 9064,00 9033,24 9032,00 9265,50 9395,24 9515,18 9588,48
9609,14 9525,76 9665,33 9675,50 9790,24 9951,14 9956,59 9999,84 10066,35 10097,14 10127,95 10145,89
40
4.3.
Hasil Uji Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik merupakan syarat utama dalam persamaan
regresi. Oleh sebab itu ada beberapa pengujian yang harus dilakukan yaitu: 1) Uji Normalitas; 2) Uji autokorelasi; 3) Uji Heteroskedastisitas. Dalam melakukan analisis regresi perlu diperhatikan apakah ada penyimpangan-penyimpangan atas asumsi klasik. Jika tidak dipenuhinya asumsi ini kemungkinan besar akan terjadi variabel-variabel penjelas yang tidak efisien masuk dalam persamaan. Tabel 4.3.Hasil Regresi Utama Pengaruh Kurs Valuta Asing (KVA) Terhadap Nilai Impor (NI) Indonesia periode 2008/2012 Model Summaryb Change Statistics Model
R
R Adjusted Std. Error of Square R Square the Estimate
1 ,650a ,422 ,412 a. Predictors: (Constant), KVA b. Dependent Variable: NI Sumber: Lampiran A.
R F Sig. F Square df1 df2 Change Change Change 2427,88107 ,422 42,410 1 58 ,000
4.3.1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk apakah dalam model regresi yang digunakam memiliki distribusi normal pada variabel pengganggu atau residual. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik (scatterplot) yakni dengan melihat normal probabilility plot (P-Plot) yang membandingkan probabiliti kumulatif dengan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
DurbinWatson ,254
41
Grafik 4.1. Grafik Hasil Uji P-P (Probability Plot)
Sumber: Lampiran B. Grafik diatas menunjukan bahwa tingkat signifikan dari variabel-variabel penelitian terdistribusi normal. Hal tersebut terlihat dari sebaran data yang rapat di sekitargaris diagonal. Kesimpulanya data terdistribusi normal.
4.3.2. Uji multikolinearitas Multikoliniearitas adalah adanya satu hubugan linier yang sempurna (mendekati sempurna) antara beberapa atau semua variabel bebas.1 Pentingnya melakukan uji ini adalah agar variabel yang akan diteliti terbebas dari masalah tingkat kepercayaan pada koefisien (uji t), sehingga kesalahan dapat terhindarkan. Multikolinearitas dalam pengujian ini, dilihat dari nilai tolerance dan lawannya yaitu Variance Inflation Factor (VIF). 1
Mudrajad Kuncoro, 2007, Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi,
Penerbit (UPP) STIM YKPN, Yogyakarta, Hal. 98.
42
Tabel 4.4. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model t Sig. Std. B Beta Error (Constant) 38169,714 4003,102 9,535 ,000 1 KVA -2,607 ,400 -,650 -6,512 ,000
Collinearity Statistics
Correlations Zeroorder
Partial
Part
Tolerance
VIF
-,650
-,650
-,650
1,000
1,000
a. Dependent Variable: NI Sumber: Lampiran C. Tabel diatas menunjukan nilai Variance Inflation Factor (VIF) sebesar 1,000 dan tolerance sebesar 1,000. Karena VIF<10 dan toleransi >0,1, kesimpulanya adalah tidak terjadi multikolinearitas. 4.3.3. Uji Heteroskedastisitas Pengujian heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah persamaan model regresi yang digunakan terjadi ketidak samaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainya. Model regresi dikatakan baik jika tidak terjadi heteroskedatisitas. Untuk mengetahui apakah dalam persamaan model yang digunakan terjadi heteroskedastisitas atau tidak dapat dilakukan dengan uji Whete. Jika variabel independen tidak signifikan secara statistik tidak mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut ini adalah hasil uji heteroskedastisitas terhadap model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
43
Tabel 4.5. Tabel Hasil uji Heteroskedastisitas Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) a Pearson Chi-Square 3540,000 3481 ,239 Likelihood Ratio 491,321 3481 1,000 Linear-by-Linear 24,920 1 ,000 Association N of Valid Cases 60 a. 3600 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,02. Sumber: Lampiran D Tabel diatas menujukan bahwa uji white menghasilkan kesimpulan tidak ada masalah heteroskedastisitas dalam model yang digunakan. Hal ini terbukti dari nilai signifikansi Chi-Square (0,239) lebih besar dari 0,05. 4.3.3. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah hubungan yang terjadi antara anggota dari pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu (time series). Untuk mendeteksi autokorelasi pada umumnya menggunakan uji Durbin – Watson. Uji ini pada dasarnya diladasi oleh model error. Tabel 4.6. Tabel Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Model 1
R ,650a
R Square
Adjusted R Square
,422
a. Predictors: (Constant), KVA b. Dependent Variable: NI Sumber: Lampiran E.
,412
Std. Error of the Estimate 2427,88107
Change Statistics R Square F Change df1 Change ,422
42,410
1
df2 58
Sig. F Change ,000
DurbinWatson ,254
44
Dari tabel hasil pengujian diatas dapat dianalisis bahwa tidak terdapat autokorelasi positif, karena nilai Durbin-Watson lebih besar dari batas atas (upper bound). Batas atas (upper bound) -1,806 < DW 0,254. Kesimpulanya asumsi nonautokorelasi terpenuhi. 4.4.
Pengujian Statistik Analisis Regresi Tabel 4.7. Tabel Hasil Pengujian Statistik Analisis Regresi
Model
1
Unstandardized Coefficients Std. B Error
(Constant) 38169,714 4003,102 KVA -2,607 ,400
Coefficientsa Standardized Coefficients t Sig. Beta
-,650
9,535 ,000 -6,512 ,000
Collinearity Statistics
Correlations Zeroorder
Partial
Part
-,650
-,650
-,650
Tolerance VIF
1,000
a. Dependent Variable: NI Sumber: Lampiran F.
(
)
Penjelasan dari model regresi dari hasil diatas adalah sebagai berikut: Hasil yang disajikan oleh tabel di atas menunjukan nilai β yang negatif (-), maka dapat dikatakan hubungan antara Kurs valuta asing (var.iIndependen) dengan nilai impor (var. Dependen) adalah berbanding terbalik (negatif). Artinya, ada kenaikan Rp 1 (satu rupiah) satuan pada kurs valuta asing (var. Independen), maka nilai impor (var. Dependen) naik sebesar Rp 2,607 (dua koma enam nol tujuh rupiah).
1,000
45
4.4.1. Uji Signifikansi Parameter Individu (Uji t) Uji signifikansi parameter individu (uji t) merupakan pengujian yang dilakuan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen (variabel bebas) terhadap variabel dependen (variabel terikat). Hal ini dimaksudkan untuk mengetahui sebrapa besar atau seberapa jauh pengaruh antara variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Untuk mengetahuinya dapat melakukan pengujian dengan cara melihat t tabel dan t hitungnya. Jika t hitung lebih besar dari t tabel dan nilai signifikannya lebih kecil dari 0,05 (sig<0,05), maka dapat disimpulkan variabel independen (bebas) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variaber dependen (terikat) dan menerima H1 (hipotesis alternatif). Tabel 4.8. Tabel Hasil Signifikansi Parameter Individu (Uji t)
Model
Unstandardized Coefficients B
Coefficientsa Standardized Coefficients
Std. Error
(Constant) 38169,714 4003,102 KVA -2,607 ,400 a. Dependent Variable: NI
Beta
1
-,650
95,0% Confidence t
Sig.
Lower Bound
Upper Bound
9,535 ,000 30156,635 46182,793 -6,512 ,000 -3,409 -1,806
Sumber: Lampiran G. ( )
Hasil pada pengujian thitung adalah -6,5175 dan t kritis adalah -2,002 dan 2,002. Dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa variabel kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai impor, karena thitung -6,512 tidak berada dalam batas t kritis. Artinya menerima H0 dan menolak hipotesis alternatif.
46
4.4.2. Uji Signifikansi (Uji F) Menguji hipotesis koefisien nilai regresi secara menyeluruh dengan mengunakan F test. Pengujian ini bertujian untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel kurs valuta asing (X) terhadap variabel nilai impor (Y). Apabila Fhitung > Ftabel, maka menerima hipotesis alternatif dan menolak hipotesis nol. Tabel 4.9. Hasil Uji Signifikansi (Uji F) ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Regression 249990132,094 1 249990132,094 42,412 1
Residual 341873922,313 Total 591864054,408 a. Dependent Variable: NI b. Predictors: (Constant), KVA Sumber: Lampiran H.
58 59
Sig. ,000b
5894377,971
Dari tabel ANOVA diatas, dapat diketahui Fhitung = 42,412 dan Ftabel = 4,007 artinya fariabel kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai impor. Hal ini terbukti dari Fhitung >Ftabel (42,412>4,007). 4.4.3. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2) Koefisien determinasi (R2) merupakan cara/alat untuk mengukur seberapa besar persentase pengaruh variabel independen (bebas) terhadap variabel dependen (terikat). Besarnya koefisien determinasi berkisar antara angkan nol (0) sampai dengan satu (1), jika persentase dari koefisien determinasi mendekati angka nol (0), maka semakin rendah pengaruh variabel dependen (bebas) terhadap variabel dependen (terikat). Sebaliknya, jika nilai dari koefisien determinasi
47
mendekati angka satu (1), maka semakin kuat pengaruh antara variabel independeng (bebas) terhadap variabel Dependen (Terikat). Tabel 4.10. Tabel Hasil Uji Koefisien Determinasi (Uji R2) Model Summary Model 1
R R Square a ,650 ,422
Adjusted R Std. Error of Square the Estimate ,412 2427,88107
Sumber: Lampiran I. Dari hasil uji, R bernilai 0,650 dan berada di antara nilai 0,60 - 0,799 atau 0,650 mendekati angka 1, yang artinya pengaruhnya kuat. Kemudian untuk melihat seberapa besar kontribusi Kurs Valuta Aasing mempengaruhi Nilai Impor, dapat digunakan rumus Koefisien Penentu (KP) atau ada yang menyebutnya koefisien Determinasi yang dirumuskan:
Artinya, Kurs Valuta Asing berkontibusi sebesar 42,2% terhadap Nilai Impor atau dapat disimpulkan Kurs Valuta Asing mempengaruhi Nilai Impor sebesar 42,2% sedangkan sisanya dipengaruhi faktor-faktor lain.
4.5.
Pembahasan Pengaruh kurs valuta asing berpengaruh negatif terhada nilai impor
Indonesia periode 2008-2012. Hal ini dibuktikan dari hasil pengujian analisis staatistik regresi dengan persamaan Y = β0 + β1 X + ε , Y = 38169,714 + (-2,607) X + ε yang menunjukan bahwa nilai dari β1 min (-), artinya jika ada kenaikan Rp 1 pada variabel kurs valuta asing maka variabel nilai impor naik sebesar Rp 2,607.
48
Sehingga variabel kurs valuta asing berpengaruh negatif terhadap variabel nilai impor Indonesi periode 2008-2012. Pengaruh kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Hasil pada pengujian thitung adalah 6,5175 dan t kritis adalah -2,002 dan 2,002 dan thitung tidak berada diatara t kritis. Artinya bahwa variabel kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel nilai impor. Selain itu jika dilihat pada uji F diman Fhitung>Ftabel (42,412>4,007), artinya menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif yang menyatakan kurs valuta asing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai impor. Pengaruh kurs valuta asing memiliki pengaruh yang kuat dan memiliki kontribusi sebasar 42,2 persen (42,2%) terhada nilai impor Indonesia periode 2008-2012. Hal ini terbukti dari uji R (uji koevisien determinasi) dimana R bernilai 0,650 yaang berada dantara 0,60 - 0,799 yang artinya pengaruhnya kuat dan 42,2 persen (42,2%) terbukti dari nilai R2 = 0,422 . jika dimasukandalam persamaan KP = R2 x 100% maka KP = 0,422 x 100% = 42,2% yang artinya variabel kurs valuta asing berkontribusi sebesar 42,2% dan sisanya variabel lain.
