BAB IV

BAB IV

Hasil dan Pembahasan

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASANDalam bab ini akan dibahas mengenai analisis ekonomi maupun analisis statistik dari hasil regresi model tabungan dan investasi swasta di Indonesia Periode 1984-2003 dengan pendekatan kointegrasi dan Error Correction Model (ECM). Pendekatan kointegrasi bertujuan untuk melihat hubungan keseimbangan jangka panjang antara variabelvariabel dalam model. Sedangkan pendekatan ECM bertujuan untuk melihat dinamika jangka pendek dari variabel-variabel dalam model yang mengarahkan kepada keseimbangan jangka panjangnya. Di samping itu akan dilakukan pengujian-pengujian terhadap masalah yang biasa muncul dalam regresi linier dan analisis runtun waktu (time series).

Dalam analisis ekonomi akan dijelaskan mengenai arti dari parameter-parameter yang diperoleh dari hasil regresi yang meliputi kesesuaian arah parameter yang diteliti dengan hipotesis-hipotesis yang telah ditetapkan berdasarkan teori-tori ekonomi, termasuk arti dari nilai koefisien itu sendiri, dan juga melihat berapa besar pengaruh perubahan variabel-variabel bebas terhadap variabel tidak bebasnya. Untuk analisis statistika, akan diperlihatkan sampai sejauh mana validitas model yang digunakan dalam penelitian melalui pengujian secara statistik terhadap model yang bersangkutan. Pengujian masalah-masalah linier ditujukan untuk menghasilkan model regresi dan hasil estimasi yang akurat dan tidak bertentangan dengan asumsi regresi linear klasik. Pengujian tersebut meliputi perhitungan t-statistik dan F-statistik, penaksiran koefisien determinasi dan Durbin Watson statistik.

4.1 Unit Root Test

Salah satu asumsi yang terdapat pada analisa regresi yang melibatkan data time series adalah data yang diamati bersifat stasioner. Data stasioner adalah data yang menunjukkan mean, varians, dan autovarians (pada variasi lag) tetap sama pada waktu kapan saja data itu dibentuk atau dipakai, artinya suatu data disebut stasioner jika perubahannya stabil. Apabila data yang digunakan dalam model ada yang tidak stasioner, maka data tersebut harus dipertimbangkan kembali kevalidan dan kestabilanya, karena hasil regresi yang berasal dari data yang tidak stasioner akan menyebabkan spurious regression (regresi lancung). Spurious regression adalah regresi yang memiliki R2 yang tinggi melebihi nilai Durbin-Watson stat. Masalah ini muncul karena indikasi trend yang kuat, jadi R2 yang tinggi itu disebabkan oleh keberadaan trend tersebut, bukan karena hubungan ekonomi. Sementara nilai D-W stat yang kecil merefleksikan residual tidak stasioner. Salah satu konsep yang dipakai untuk menguji kestasioneran data time series adalah uji akar unit (unit root test).

Di dalam penelitian ini akan digunakan uji akar unit melalui uji Dickey-Fuller (DF-Test) untuk mengetahui apakah data time series yang digunakan memiliki masalah akar unit atau data tidak stasioner. Jika suatu data time series tidak stasioner pada order nol, I(0), maka stasionaritas data tersebut bisa dicari melalui berbagai order sehingga diperoleh tingkat stasionaritas pada order ke-n (first difference atau I(1), atau second difference atau I(2), dan seterusnya). Persamaan regresi tanpa intercept yang digunakan pada pengujian ini adalah sebagai berikut :

Yt = (Yt-1 + ut atau.......................................................(4.1)

(Yt = (Yt-1 + ut...............................................................(4.2)( = first difference dari variabel yang digunakan

t = variabel trend

( = ( -1, jika ( = 1, terdapat unit root, tidak stasioner.

Hipotesis untuk pengujian ini adalah :

H0 : ( = 0 (terdapat unit roots, tidak stasioner)

H1 : ( (0 (tidak terdapat unit roots, stasioner)

Hasil pengujian stasioneritas dari data model tabungan swasta dan model investasi swasta yang dipergunakan adalah sebagai berikut :Tabel 4.1

Batas Kritis ADF tes statistik

LevelNilai

First Difference1 %-2.7158

5 %-1.9627

10 %-1.6262

Sumber: MacKinnon Critical Value, hasil penghitungan

Berdasarkan hasil uji akar unit dengan berpatokan pada nilai batas kritis DickeyFuller dan hasil hipotesis di atas, maka dapat diambil hasil kesimpulan uji akar unit dalam tabel dibawah ini.

Tabel 4.2

Hasil Pengujian Unit Root

LevelVariabelADF test statistikKesimpulan

Model Tabungan Swasta

First differenceLn S-3.160126Stasioner pada I(1)1 %

Ln GNDI-2.028032Stasioner pada I(1)5 %

Ln P-4.806010Stasioner pada I(1)1 %

Ln R-5.435252Stasioner pada I(1)1 %

Model Investasi Swasta

First differenceLn I-2.550927Stasioner pada I(1)5 %

Ln Y-1.622984Tidak Stasioner pada I(1)-

Ln R-5.435252Stasioner pada I(1)1 %

Ln P-4.806010 Stasioner pada I(1)1 %

Ln GIY-3.240595Stasioner pada I(1)1 %

Sumber: Hasil penghitungan

Dari tabel di atas, setelah dilakukan first difference dari data penelitian, terlihat t-DF < t-kritis. Ini berarti bahwa semua variabel stasioner pada tingkat (= 5 % dan terintegrasi pada order yang sama yaitu I(1) untuk kedua model yang digunakan.4.2 Estimasi dan Hasil Regresi Model Kointegrasi

Model kointegrasi digunakan untuk menganalisis apakah trend dari nilai variabel tak bebas bergerak dengan arah yang sama dengan trend variabel bebasnya, sehingga tercapai keseimbangan jangka panjang. Untuk mendapatkan nilai residual term yang akan diuji kointegrasi dilakukan regresi persamaan linier dengan berdasarkan asumsi kenormalan Model Regresi Linier Normal Klasik. Estimasi terhadap model tabungan dan investasi swsara yang dilakukan dengan metode Ordinary Least Square (OLS) menurut persamaan sebagai berikut:

Model Tabungan Swasta

Ln S = + 1 LnGNDIt + 2 LnRt + 3 LnPt + 4 Dummy + t .(4.3)

= konstanta

Ln S = logaritma tabungan swasta riil

LnGNDI = logaritma Real Gross National Disposable IncomeLnR = tingkat suku bunga riil

LnP = tingkat inflasi

D = dummy variable, D = 0, untuk periode sebelum krisis ekonomi (1984-1997)

D = 1, untuk periode setelah krisis ekonomi (1998-2003)

1, 2, 3, 4 = koefisien regresi

= error term

Hasil yang diperoleh untuk persamaan diatas yaitu :

LNS = -0,433 + 0,920*LNGNDI + 0,290*LNR + 0,037*LNP 0,328*D1..(4.4)

t-stat ( -0,128) ( 3,871) (2,236) ( 2,032) ( -2,087)

R2 = 0.600377

DW Stat = 1.863772Adj.R2 = 0.486199

F-stat = 5.258249

Model Investasi Swasta

Ln I = + 1 LnYt + 2 LnPt + 3 LnRt + 4 LnGIYt + 5 Dummy + t...(4.5)

Ln I = logaritma investasi swasta riil

LnY = logaritma pendapatan nasional riil

LnP = tingkat inflasi

LnR = tingkat suku bunga riil

LnGIY= logaritma rasio investasi pemerintah terhadap PDB

D = dummy variable, D = 0, untuk periode sebelum krisis ekonomi (1984-1997)

D = 1, untuk periode setelah krisis ekonomi (1998-2003)

1, 2 ,3, 4, 5 = koefisien regresi

= error term

t menunjukan waktu

Untuk persamaan model investasi swasta diperoleh hasil :

LNI = -10,14+1,559*LNY-0,0005*LNR+0,009*LNP 0,2769*LNGIY-05429*D1

..................................................................................................................................(4.6)

t-stat ( -10,23) (21.,749) (-0,1076) (1,818) (-2,664) (-5,289)

R2 = 0,9796

DW Stat = 1,7874Adj.R2 = 0,9723

F-stat = 134,773

4.2.1Uji Kointegrasi

Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah terjadi keseimbangan dalam jangka panjang pada model yang digunakan dengan cara menguji stasionaritas residual atau error term dari model tersebut, melalui metode Engle-Granger (pendekatan Dicky Fuller Test). Persamaan yang digunakan untuk tes kointegrasi adalah persamaan Dickey Fuller Regression :

( Yt = ((-1) Yt-1 + Ut........ (4.7)Hipotesis untuk pengujian ini adalah :

H0 : ( = 0 (variabel-variabel dalam model tidak terkointegrasi)

H1 : ( ( 0 (variabel-variabel dalam model terkointegrasi)

Adapun hasil dari uji kointegrasi dalam model tabungan swasta adalah sebagai berikut:

U t = -0,963Ut-1 + u t....................................................................................(4.8)

t-Stat (-4,0302)

R = 0,479

DW-Stat = 1,675

Sedangkan hasil uji kointegrasi dalam model investasi swasta adalah sebagai berikut :

U t = -1,022Ut-1 + u t.....................................................................................(4.9)

t-Stat (-5,0244)

R = 0,580

DW-Stat = 1,327

Nilai t-ADF untuk model tabungan swasta pada tingkat kepercayaan 1%, 5%, dan 10% secara berturut-turut adalah -2,7057; -1,9614; dan -1,6257. Model tabungan swasta memiliki nilai t-statistik sebesar 4,0302 yang lebih kecil dari nilai t-ADF pada =1%, ini berarti H0 ditolak. Sedangkan nilai t-ADF untuk model investasi swasta pada tingkat kepercayaan 1%, 5%, dan 10% secara berturut-turut adalah -2,6968; -1,9602; dan -1,6251. Model investasi swasta memiliki nilai t-statistik sebesar 5,0244 yang lebih kecil dari nilai t-ADF pada =1%, ini berarti H0 ditolak. Sehingga dapat disimpulkan pada tingkat kepercayaan 99% hasil regresi memiliki variabel-variabel yang terkointegrasi pada derajat I(0). Hal tersebut menunjukkan bahwa residual dari kedua model kointegrasi tersebut terkointegrasi. Artinya hasil regresi memiliki derajat integrasi yang sama (terkointegrasi), di mana variabel variabel bebas dalam model persamaan memiliki pengaruh hubungan jangka panjang dengan variabel tak bebasnya (terikat).

4.2.2 Pengujian Statistik

4.2.2.1 Penaksiran Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi (R2) mencerminkan besarnya pengaruh perubahan variabel bebas (independent variables) dalam menjelaskan perubahan pada variabel tidak bebas / variabel terikat (dependent variables) secara bersama-sama, dengan tujuan untuk mengukur kebenaran dan kebaikan hubungan antar variabel dalam model yang digunakan. Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 (0