Embed Size (px)
Citation preview
ANALISIS PENGARUH CORRUPTION PERCEPTION INDEX DAN
TRADE OPENNESS TERHADAP FOREIGN DIRECT INVESTMENT DI
TUJUH NEGARA ASEAN TAHUN 2010-2017
SKRIPSI
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)
Oleh:
Islamiyah
NIM. 11140840000011
JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2019 M/1440 H
i
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING
ANALISIS PENGARUH CORRUPTION PERCEPTION INDEX DAN
TRADE OPENNESS TERHADAP FOREIGN DIRECT INVESTMENT DI
TUJUH NEGARA ASEAN TAHUN 2010-2017
SKRIPSI
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)
Oleh:
Islamiyah
11140840000011
Di Bawah Bimbingan:
Dosen Pembimbing
Arisman, M.SI
NIP. 197305102014111003
JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2019 M/1440 H
ii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF
Hari ini, Rabu 12 September 2018 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas
mahasiswa:
1. Nama : Islamiyah
2. NIM : 11140840000011
3. Jurusan : Ekonomi Pembangunan
4. Judul Skripsi : “Analisis Pengaruh Corruption Perception Index dan
Trade Openness Terhadap Foreign Direct Investment di Tujuh Negara
ASEAN Tahun 2010-2017”
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses Ujian Komprehensif, maka diputuskan bahwa
mahasiswa tersebut di atas dinyatakan LULUS dan diberi kesempatan untuk
melanjutkan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
gelar sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 12 September 2018
1. Drs. Rusdianto, M.Sc (……...................…..)
NIP. 195500104198403 1 001 Penguji I
2. Arief Fitrijanto, M.Si (…………................)
NIP. 19711118 200501 1 003 Penguji II
iii
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH
Yang bertanda tangan dibawah ini:
Nama : Islamiyah
NIM : 11140840000011
Fakultas : Ekonomi dan Bisnis
Jurusan : Ekonomi Pembangunan
Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan
dan mempertanggung jawabkan.
2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah orang lain tanpa
menyebutkan sumber asli ataupun tanpa izin pemilik karya.
3. Tidak melakukan manipulasian dan pemalsuan data.
4. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas
karya ini.
Jika kemudian hari ada tuntutan atas karya saya dan melalui pembuktian yang
dipertanggung jawabkan ternyata memang ditemukan bukti bahwa saya telah
melanggar pernyataan di atas, maka saya siap dikenai sanksi berdasarkan aturan
yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Jakarta, Juni 2019
Islamiyah
NIM.1114084000011
iv
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI
Hari ini, Rabu 26 Juni 2019 telah dilakukan sidang skripsi atas nama mahasiswa:
1. Nama : Islamiyah
2. NIM : 11140840000011
3. Jurusan : Ekonomi Pembangunan
4. Judul Skripsi : “Analisis Pengaruh Corruption Perception Index dan
Trade Openness Terhadap Foreign Direct Investment di Tujuh Negara
ASEAN Tahun 2010-2017”
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses sidang skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut
di atas dinyatakan LULUS dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat untuk
memperoleh gelar sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 26 Juni 2019
1. Dr. M. Hartana I. Putra, M.Si (………………………)
NIP. 196806052008011023 Ketua
2. Arisman, M.Si (………………………)
NIP. 197305102014111003 Sekretaris
3. Arisman, M.Si (………………………)
NIP. 197305102014111003 Pembimbing
4. Pheni Chalid, M.A (………………………)
NIP. 195605052000121001 Penguji Ahli
v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama Lengkap : Islamiyah
2. Tempat, Tanggal Lahir : Jakarta, 13 Februari 1996
3. Alamat : Jl. Kp Gedong No.59, Tangerang Selatan
4. Telpon : 085772278281
5. E-mail : [email protected]
II. PENDIDIKAN FORMAL
1. SD Negeri Jombang 6 Tahun 2002-2008
2. SMP DAHLIA Pondok Pucung Tahun 2008-2011
3. SMA Negeri 9 Tangerang Selatan Tahun 2011-2014
4. UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2014-2019
III. LATAR BELAKANG KELUARGA
1. Ayah : Suwito
2. Ibu : Indartini
3. Alamat : Jl.Kp.Gedong RT 001/RW 013 No.59 Jombang, Ciputat,
Tangerang Selatan
IV. PENGALAMAN PELATIHAN/INTERNSHIP
1. WikiDPR Batch 10 Tahun 2017
2. Mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi Profesi berbasis Standar
Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) dari KOMINFO
Tahun 2017
3. Mengikuti Program Magang Mahasiswa Bersertifikat (PMMB) di PT
Telkom Indonesia, Tbk Tahun 2018
vi
V. PENGALAMAN ORGANISASI
1. Himpunan Mahasiswa Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan
(HMJ IESP) Divisi Kewirausahaan Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta Periode
2014-2015.
VI. SEMINAR DAN WORKSHOP
1. Company Visit “Road to Bank Indonesia” HMJ IESP UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta, 2014.
2. Kuliah Umum “Fungsi Pengawasan Keuangan Negara sebagai
Katalisator Tercapainya Tujuan Memajukan Kesejahteraan Umum”
BPK RI dan HMJ IESP UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2016.
vii
ABSTRACT
This study aims to analyze the impact of Corruption Perception Index
(CPI) and Trade Openness on Foreign Direct Investment (FDI) in 7 ASEAN
countries (Indonesia, Malaysia, Philippines, Vietnam, Cambodia, Laos, and
Thailand) from 2010-2017. This study uses one dependent variable, Foreign
Direct Investment, and uses two independent variables, Corruption Perception
Index (CPI) and Trade Openness. This study uses panel data analysis with the
Fixed Effect Model GLS approach. The result show that partially CPI and Trade
Openness variables have a positive and significant effect. Simultaneously, CPI
and Trade Openness variables have a significant effect on Foreign Direct
Investment (FDI) in ASEAN countries in 2010-2017.
Keywords: Corruption Perception Index, Trade Openness, Foreign Direct
Investment, GLS, ASEAN
viii
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Corruption
Perception Index (CPI) dan Trade Openness terhadap Foreign Direct Investment
(FDI) di 7 negara ASEAN (Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, kamboja,
Laos, dan Thailand) dari tahun 2010-2017. Penelitian ini menggunakan satu
variabel dependen yaitu Foreign Direct Investment, dan menggunakan dua
variabel independent yaitu Corruption Perception Index (CPI) dan Trade
Openness. Penelitian ini menggunakan analisis data panel dengan Fixed Effect
Model pendekatan GLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial
variabel CPI dan Trade Openness berpengaruh positif dan signifikan. Secara
simultan, variabel CPI dan Trade Openness berpengaruh signifikan terhadap
Foreign Direct Investment (FDI) di negara ASEAN tahun 2010-2017.
Kata Kunci: Corruption Perception Index, Trade Openness, Foreign Direct
Investment, GLS, ASEAN
ix
KATA PENGANTAR
Assalamualaikum Wr.Wb.
Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah
melimpahkan rahmat dan hidayahnya kepada penulis sehingga penulis dapat
menyelesaikan penelitian skripsi dengan judul “Analisis Pengaruh Corruption
Perception Index dan Trade Openness Terhadap Foreign Direct Investment di
Tujuh Negara ASEAN Tahun 2010-2017”.
Skripsi ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ekonomi (SE) di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Dalam menyusun skripsi ini, penulis sangat menyadari bahwa dalam skripsi ini
masih terdapat banyak kekurangan serta keterbatasan ilmu pengetahuan yang
penulis miliki. Namun, berkat dorongan semangat dari orangtua, keluarga dan
teman-teman akhirnya skripsi ini dapat penulis selesaikan. Dengan selesainya
penyusunan skripsi ini, penulis ingin menyampaikan ucapan terimakasih yang
sebesar-besarnya. Dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terimakasih
kepada:
1. Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan karunianya sehingga penulis
dapat menyelesaikan skripsi ini.
2. Orangtua penulis ayahanda Suwito dan ibunda Indartini yang selalu
memberikan kasih sayang, doa yang tidak ada henti-hentinya serta dukungan
moril maupun materi kepada penulis, sehingga penulis selalu optimis dan
selalu semangat dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini. Semoga kalian
selalu sehat dan berada dalam lindungan Allah SWT, dan semoga penulis bisa
membahagiakan kalian seperti apa yang kalian berikan kepada penulis.
3. Kakak penulis Setyo Hadi dan Ambar Wati Sigit Lestari yang selalu
memberikan kasih sayang, dukungan, dan doa kepada penulis.
4. Untuk mbah kakung dan mbah putri yang selalu memberikan doa serta
semangat yang tiada hentinya kepada penulis.
5. Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Bapak Prof. Dr. Amilin, SE., Ak., M.Si., CA, QIA., BKP., CRMP atas
x
kesempatan berharga yang diberikan penulis untuk duduk dibangku
perkuliahan di FEB.
6. Ketua Jurusan Ekonomi Pembangunan, Bapak Dr. M. Hartana Iswandi Putra,
M.Si dan Sekertaris Jurusan Ekonomi Pembangunan, Bapak Deni Pandu
Nugraha, SE., M.Sc yang telah memberikan ilmu, saran, dan solusi kepada
penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
7. Bapak Arisman, M.Si selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang telah
meluangkan waktu, memberikan arahan, serta ilmu yang bermanfaat selama
perkuliahan kepada penulis dalam penyelesaian penulisan skripsi ini hingga
skripsi ini dapat selesai. Semoga bapak selalu diberikan kesehatan dan
keberkahan oleh Allah SWT.
8. Seluruh Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,
yang telah memberikan ilmu pengetahuan serta wawasan yang bermanfaat
kepada penulis sejak awal perkuliahan hingga selesai.
9. Seluruh Staf dan Pegawai UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah
membantu penulis dalam hal administrasi sehingga penulis mendapatkan
kelancaran dalam menyelesaikan kuliahnya.
10. Para sahabat kelompok Penjahat yang sekarang ganti nama menjadi kelompok
Joelid Alida Zia Syifa, Tiara Nurul, Alfiani Rizqoh, Anita Rahmawati, Silvia
Ningsih dan Dwi Deby Oktaviana yang telah menjadi sahabat yang baik dari
awal hingga saat ini dan memberikan dukungan serta bantuan kepada penulis
selama ini.
11. Para sahabat kelompok Lada Hitamku Meike Indriani, Elsa Novelia dan Ella
Purnamasari yang telah memberikan semangat kepada penulis.
12. Untuk Ucup, Anis, Tiara, Alfiani, Azka dan Zizi terimakasih telah
memberikan ilmu, bantuan serta bersedia meluangkan waktunya untuk
bertukar fikiran kepada penulis dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini.
13. Teman-Teman Ekonomi Pembangunan’14 yang telah bersama-sama berjuang,
berdoa, berbagi suka maupun duka dan cerita selama masa perkuliahan.
14. Kelompok Kuliah Kerja Nyata (KKN) GANDUM 105, Melfi, Afifah, Syafa,
Isti, Neni, Maunah, Aina, Penida, Zaid, Reza, Harar, Rizky, Bayu, Faisal dan
xi
Said yang telah menjadi keluarga baru dan selalu berbagi tawa, cerita suka
maupun duka kepada penulis selama melakukan KKN.
15. Terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam
menyelesaikan skripsi ini yang tidak dapat penulis tuliskan namanya satu per
satu.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan,
karena penulis menyadari adanya keterbatasan ilmu pengetahuan dan wawasan
yang penulis miliki. Oleh karena itu, penulis mengharapkan berbagai saran dan
masukan baik kritik yang membangun dari berbagai pihak. Selain itu, semoga
skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak khususnya mahasiswa UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
Wassalamualaikum Wr.Wb
Jakarta, Juni 2019
Islamiyah
11140840000011
xii
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING SKRIPSI ........................................... i
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ......................................... ii
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ................................. iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ......................................................... iv
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ................................................................................. v
ABSTRACT ............................................................................................................. vii
ABSTRAK ............................................................................................................... viii
KATA PENGANTAR ............................................................................................. xi
DAFTAR ISI ............................................................................................................ xii
DAFTAR TABEL .................................................................................................... xiv
DAFTAR GRAFIK .................................................................................................. xv
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................... xvi
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................................ xvii
BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................ 1
A. Latar Belakang Penelitian ............................................................................. 1
B. Rumusan Masalah ........................................................................................ 12
C. Tujuan Penelitian ......................................................................................... 14
D. Manfaat Penelitian ....................................................................................... 14
BAB II TINJAUAN PUSTAKA .............................................................................. 15
A. Landasan Teori ............................................................................................. 15
B. Penelitian Terdahulu .................................................................................... 25
C. Kerangka Pemikiran ..................................................................................... 34
D. Hipotesis ....................................................................................................... 36
xiii
BAB III METODE PENELITIAN ........................................................................... 37
A. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................................ 37
B. Jenis dan Sumber Data ................................................................................. 37
C. Metode Analisis Data ................................................................................... 38
D. Pengujian Model .......................................................................................... 41
E. Uji Statistik .................................................................................................. 45
F. Operasional Variabel Penelitian .................................................................... 47
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ........................................................... 49
A. Gambaran Umum Objek Penelitian ............................................................. 49
B. Analisis dan Pembahasan ............................................................................. 55
C. Hasil Pengujian Hipotesis ............................................................................ 60
D. Analisis Ekonomi ......................................................................................... 63
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................... 65
A. Kesimpulan .................................................................................................. 65
B. Saran ............................................................................................................. 66
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 68
LAMPIRAN ............................................................................................................. 71
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1. Perkembangan CPI di ASEAN Tahun 2007-2017 .................................. 9
Tabel 2.1. Penelitian Terdahulu ............................................................................... 28
Tabel 3.1. Variabel Operasional ............................................................................... 48
Tabel 4.1. Uji Chow ................................................................................................. 55
Tabel 4.2. Uji Hausman ........................................................................................... 56
Tabel 4.3. Hasil Perhitungan Data Panel Terhadap Keseluruhan Periode Penelitian
(2010-2017) .............................................................................................................. 57
Tabel 4.4. Interpretasi Fixed Effect Model .............................................................. 59
Tabel 4.5. Uji t-statistik ............................................................................................. 61
Tabel 4.6. Uji F-Statistik ........................................................................................... 62
Tabel 4.7. Uji Koefisien Determinasi (R2) ................................................................ 63
xv
DAFTAR GRAFIK
Grafik 1.1. Perkembangan FDI di ASEAN Tahun 2013-2017 ................................ 6
Grafik 1.2. Perkembangan Trade Openness di ASEAN Tahun 2013-2017 ............. 11
xvi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran Teoritis .............................................................. 35
xvii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Data Penelitian ..................................................................................... 71
Lampiran 2. Hasil Estimasi Data Panel .................................................................... 73
A. Hasil Uji Chow ............................................................................................. 73
B. Hasil Uji Hausman ....................................................................................... 74
C. Uji Fixed Effect Model dengan pendekatan GLS ........................................ 75
D. Uji Normalitas .............................................................................................. 76
E. Uji Multikolinearitas .................................................................................... 76
F. Uji Heteroskedastisitas ................................................................................. 76
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian
Pembangunan ekonomi adalah suatu proses yang menyebabkan
meningkatnya pendapatan perkapita penduduk suatu masyarakat dalam
jangka panjang. Pada suatu tahun tertentu pembangunan ekonomi dalam
suatu negara tidak hanya diukur dari kenaikan produksi barang dan jasa
yang berlaku dari tahun ke tahun saja, tetapi perlu juga diukur dari
perubahan lain yang berlaku dalam berbagai aspek kegiatan ekonomi
(Sukirno, 2006: 10). Permasalahan yang sering terjadi dalam
pembangunan ekonomi adalah keterbatasan pembiayaan atau keterbatasan
dana. Penanaman modal atau investasi dapat dijadikan sebagai sumber
pembiayaan untuk menutup keterbatasan pembiayaan dalam pembangunan
ekonomi (Thirafi, 2013: 2).
Dalam teori ekonomi pembangunan diketahui bahwa adanya
hubungan timbal yang positif antara tingkat pertumbuhan ekonomi dengan
investasi. Semakin tinggi pertumbuhan ekonomi suatu negara, yang berarti
semakin besar bagian dari pendapatan yang dapat ditabung, sehingga
semakin besar pula investasi yang akan tercipta. Dalam kasus ini, investasi
merupakan fungsi dari pertumbuhan ekonomi. Di lain pihak, semakin
besar investasi suatu negara, akan semakin besar pula tingkat pertumbuhan
ekonomi yang dapat dicapai. Dengan demikian, pertumbuhan merupakan
fungsi investasi. Investasi mempunyai peran penting dalam konteks
pembangunan nasional maupun regional untuk mendorong pertumbuhan
ekonomi (Yonathan dalam Swanitarini, 2016: 2).
Pembangunan ekonomi suatu negara membutuhkan banyak sumber
pembiayaan. Sumber pembiayaan dapat berasal dari dalam negeri maupun
dari luar negeri. Sumber pembiayaan dari dalam negeri dapat berasal dari
anggaran dan penerbitan surat utang, sedangkan dari luar negeri dapat
berasal dari utang luar negeri dan investasi asing. Untuk menyelesaikan
permasalahan pembangunan ekonomi, salah satu cara yang dapat
dilakukan yaitu dengan menarik perhatian investor asing untuk
2
menanamkan modalnya disuatu negara yang disebut dengan investasi
asing langsung (Foreign Direct Investment).
Adapun FDI yang masuk kesuatu negara terdiri dari dua jenis,
yaitu investasi asing langsung/Foreign Direct Investment (FDI) dan
investasi portofolio asing, dimana kedua investasi tersebut memiliki
dampak yang sama-sama positif untuk proses peningkatan perekonomian
negara. Namun, FDI dapat memberikan dampak positif yang lebih
signifikan dari pada jenis investasi yang lainnya. FDI terdiri dari inward
dan outward. Aliran investasi asing yang masuk dari negara lain ke dalam
negeri yaitu FDI jenis inward, sedangkan investasi asing yang berasal dari
dalam negeri menuju ke luar negeri yaitu FDI jenis outward. Dalam
(Fachrulloh dan Mawardi, 2018: 161) bahwa FDI mempunyai peran
penting bagi perekonomian internasional, serta mampu menciptakan
hubungan ekonomi yang langsung, stabil, dan dalam waktu yang lama
antar negara. Dilihat dari sisi home country, FDI merupakan strategi
investasi jangka panjang di negara lain yang berupa joint venture.
Sedangkan dilihat dari sisi host country, FDI berperan sebagai
penambahan devisa untuk pembangunan ekonomi di negara tersebut.
Dalam jurnalnya (Thirafi, 2013: 2) mengatakan jika penanaman
modal asing atau investasi asing dianggap dapat lebih menguntungkan
karena tidak memerlukan kewajiban pengembalian kepada pihak asing
seperti halnya utang luar negeri. Investasi asing langsung/Foreign Direct
Investment (FDI) adalah suatu usaha yang dapat dilakukan pemerintah
dalam pembangunan ekonomi secara berkelanjutan. Investasi Asing
Langsung (FDI) yaitu investasi langsung yang berasal dari luar negeri, dan
biasanya dalam investasi asing langsung ini dilakukan pada sektor
produktif seperti pembelian pabrik, tanah dan mesin.
Menurut (Jhingan, 2012: 481-482) bahwa penggunaan modal asing
tidak hanya untuk mengatasi kekurangan modal uang dan modal fisik saja,
tetapi juga dapat membawa keterampilan teknik, tenaga ahli, pengalaman
organisasi, informasi pasar, teknik-teknik produksi maju, pembaharuan
produk, dan lain-lain, serta melatih tenaga kerja setempat pada keahlian
3
baru. Hal ini dapat membantu mempercepat proses pembangunan ekonomi
suatu negara. Semua ini menunjukkan bahwa modal asing cenderung
menaikkan tingkat produktivitas, pendapatan dan pekerjaan nasional yang
nantinya mengarah pada upah rill buruh yang semakin tinggi, menurunnya
harga bagi konsumen serta naiknya standar kehidupan.
Menurut (Todaro dalam Rayyan, 2016: 2), menguraikan setidaknya
ada empat manfaat utama Foreign Direct Investment (FDI) bagi suatu
negara yaitu:
1. Untuk mengisi kekurangan tabungan yang dihimpun dari dalam negeri.
2. Menambah cadangan devisa.
3. Memperbesar penerimaan pemerintah.
4. Mengembangkan keahlian manajerial bagi perekonomian di negara
penerimanya.
Masuknya modal asing sangat diperlukan untuk mempercepat
pembangunan ekonomi. Dengan adanya modal asing dapat membantu
dalam industrialisasi, membangun modal overhead ekonomi, serta
menciptakan kesempatan kerja yang lebih luas. Modal asing tidak hanya
membawa uang dan mesin saja tetapi juga membawa keterampilan teknik,
modal asing membantu dalam memodernisasi masyarakat dan
memperkuat sektor negara maupun sektor swasta. Dengan ini penggunaan
modal asing penting untuk mempercepat pembangunan ekonomi di
negara-negara terbelakang (Jhingan, 2012: 483).
Di setiap negara aliran FDI yang masuk berbeda-beda, tergantung
dengan negara tersebut apakah tergolong negara maju atau negara
berkembang. Dalam menjalankan suatu kebijakan ekonomi, negara maju
membutuhkan aliran modal yang relatif rendah jika dibandingkan dengan
negara berkembang. Menurut (Todaro dalam Putri, 2006: 1) negara-negara
berkembang disebut sebagai negara dunia ketiga yang mempunyai
berbagai masalah serta kesulitan, seperti kemiskinan absolut yang tinggi,
tingkat pengangguran dan setengah menganggur yang tinggi, kesenjangan
distribusi pendapatan, kurang memadainya fasilitas kesehatan dan
4
pendidikan serta meningkatnya ketergantungan terhadap teknologi dari
luar negeri.
Menurut (World Bank, 2017) negara-negara di ASEAN sebagian
besar merupakan negara berkembang. Negara-negara di ASEAN masuk
dalam 3 klasifikasi yaitu, negara dengan tingkat pendapatan menengah
bawah / Lower Middle Income yaitu Indonesia, Filipina, Kamboja, Laos,
Myanmar dan Vietnam. Sedangkan negara dengan pendapatan menengah
atas / Upper Middle Income yaitu Malaysia dan Thailand. Selanjutnya
negara dengan pendapatan tinggi / High Income yaitu Brunei Darussalam
dan Singapura. Negara berkembang merupakan negara yang memiliki
tingkat pendapatan yang rendah, menengah bawah, dan menengah atas.
Dimana negara-negara tersebut terus berusaha untuk meningkatkan
keterbukaan ekonominya.
Dapat diketahui jika kawasan ASEAN merupakan salah satu
wilayah yang sedang menunjukkan peningkatannya pada sektor industri
yang dapat menarik perhatian negara asing untuk melakukan perdagangan
internasional ataupun untuk menanam modal asing di Kawasan ASEAN.
Menurut (Todaro dan Smith dalam Andini, 2018: 3) menyatakan jika
globalisasi dalam ekonomi merupakan satu aspek yang menjadikan
keterbukaan perekonomian tiap negara dapat berdampak pada
meningkatnya kegiatan perdagangan internasional, aliran dana
internasional serta investasi asing langsung/FDI. Upaya yang dilakukan
negara-negara ASEAN dalam menjalankan keterbukaannya dengan
menjadikan FDI sebagai salah satu faktor pendukung yang bisa membantu
meningkatkan pembangunan perekonomian negaranya.
Negara-negara di ASEAN memiliki kemampuan yang cukup
menarik untuk mengundang investor asing dalam menanamkan modalnya
seperti skala ekonomi, jumlah populasi, letak yang strategis, tenaga kerja
yang berlimpah, kekayaan sumber daya alam, potensi pasar, serta
kebijakan ekonomi terbukanya. Dengan adanya penerapan kebijakan
tersebut telah membawa ASEAN sebagai mata rantai penting dalam rantai
produksi internasional serta memberikan kontribusi yang signifikan pada
5
pertumbuhan ekonomi di kawasan ASEAN dan menjadi tujuan yang
menarik bagi para investor. ASEAN merupakan salah satu Kawasan di
dunia yang mencatat pertumbuhan ekonomi yang cukup tinggi. Hal ini
tidak terlepas dari banyaknya aliran penanaman modal asing ke negara-
negara Kawasan ASEAN.
Dengan banyaknya aliran masuk FDI di suatu negara tentu akan
dapat membawa manfaat yang banyak pula, seperti membawa teknologi
yang lebih tinggi, meningkatkan kompetisi dalam perekonomian negara
penerima, mendorong peningkatan investasi domestik, serta keuntungan
dalam mengakses pasar ekspor (Saputra dalam Putri, 2018: 1). Secara
umum dapat dikatakan apabila iklim investasi di ASEAN semakin baik
dan menguntungkan bagi investor asing. ASEAN FTA (AFTA) adalah
bentuk dari kesepakatan negara-negara ASEAN untuk menghilangkan
semua hambatan-hambatan perdagangan, baik dalam bentuk tarif maupun
non tarif, untuk meningkatkan daya saing ekonomi kawasan regional
ASEAN dengan menjadikan ASEAN sebagai basis produksi dunia
(Kuncoro, 2010: 229)
Menurut (Winantyo dalam Andini, 2018: 4) terbentuknya AFTA
memberikan peluang lebih lancarnya mobilitas barang dan modal yang
disertai dengan penyelarasan langkah dalam pemberian intensif investasi,
tukar menukar informasi, penerbitan berbagai informasi, peluang investasi,
serta promosi bersama ASEAN. Tujuan dibentuknya AFTA yaitu untuk
meningkatkan daya saing ekonomi negara-negara ASEAN, untuk
mengundang investor asing, serta dapat meningkatkan perdagangan antar
negara ASEAN. pada tahun 2015 diimplementasikan ASEAN Economics
Community (AEC) yang merupakan suatu bentuk pasar tunggal dan
sebagai basis produksi di Kawasan Asia Tenggara yang diwujudkan
dengan sistem perdagangan bebas, dengan ini maka setiap negara ASEAN
dapat dengan mudah untuk melakukan perdagangan dengan negara lainnya
di kawasan Asia Tenggara.
6
Grafik 1.1 Perkembangan Foreign Direct Investment (FDI) di ASEAN Tahun
2013-2017
Sumber: World Bank, Juni 2019.
Berdasarkan dari grafik diatas menggambarkan perkembangan FDI
negara-negara di ASEAN tahun 2013-2017. Data yang dipublikasikan oleh
world bank ini menunjukkan bahwa aliran masuk FDI di negara ASEAN
mengalami fluktuatif setiap tahunnya. Negara dengan aliran masuk FDI
tertinggi yaitu negara Indonesia. Aliran masuk FDI di Negara Indonesia
mengalami fluktuatif setiap tahunnya namun lebih cenderung kearah naik.
Kemudian diikuti oleh negara Vietnam dan Filipina dengan aliran masuk
FDI yang fluktuatif namun cenderung kearah naik. Negara Malaysia
memiliki aliran masuk FDI yang cukup tinggi namun fluktuatif setiap
tahunnya dan cenderung kearah turun, selanjutnya aliran masuk FDI yang
cukup tinggi yaitu negara Thailand namun mengalami fluktuatif yang
cenderung kearah naik. Negara dengan aliran masuk FDI terendah yaitu
negara Laos dan Kamboja.
Foreign Direct Investment (FDI) merupakan bentuk aliran modal
dari suatu perusahaan di suatu negara ke perusahaan di negara lain yang
bersifat jangka panjang. FDI diharapkan dapat membantu dalam
mendorong pertumbuhan investasi yang berkelanjutan di suatu negara.
0
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
30000000
2013 2014 2015 2016 2017
FDI Inflow in Billion USD
Indonesia Malaysia Filipina Vietnam Kamboja Laos Thailand
7
Investor asing membutuhkan adanya iklim investasi yang kondusif untuk
menanamkan modalnya ke suatu negara, dimana dengan adanya iklim
investasi yang kondusif akan memberikan rasa aman dan nyaman bagi
investor asing untuk menanamkan modalnya kesuatu negara. Dengan ini
maka penting untuk mengetahui apa saja faktor-faktor yang dapat
mempengaruhi FDI di suatu negara, sehingga dapat dirumuskan kebijakan
apa yang dapat mendorong peningkatan FDI serta diarahkan faktor apa
saja yang berperan untuk mendorong keinginan investor asing untuk
menanamkan modalnya dalam bentuk investasi asing langsung (FDI).
Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi masuknya aliran FDI
disuatu negara yaitu dengan melihat tingkat korupsi di suatu negara.
Belakangan ini banyak studi yang meneliti tentang korupsi yang
mempengaruhi Foreign Direct Investment (FDI) di sebuah negara.
Korupsi merupakan salah satu isu penting yang terjadi hampir di seluruh
negara di berbagai dunia. Fenomena korupsi dapat dikategorikan sebagai
persoalan yang serius karena dampak yang ditimbulkannya baik secara
langsung maupun tidak langsung akan berimbas pada berbagai aspek
kehidupan baik politik, ekonomi, sosial, kesejahteraan umum negara,
termasuk terhadap masyarakat dan individu.
Dalam penjelasan Mauro (1995: 683), bahwa korupsi berpotensi
mengurangi investasi, khususnya pada Investasi Asing atau Foreign Direct
Investment. Korupsi diduga dapat disebabkan oleh beberapa faktor seperti
birokrasi yang berlebihan, tingginya kebijaksanaan dalam perumusan dan
pelaksanaan kebijakan, keterlambatan sistem hukum yang berpotensi
memberikan dampak negatif terhadap aspek ekonomi, seperti investasi
asing dan pertumbuhan ekonomi. Korupsi dapat terjadi ketika bertemunya
sektor publik dan sektor swasta, dimana pejabat publik mempunyai
tanggungjawab langsung atas ketetapan tentang pelayanan publik atau
penerapan regulasi khusus (Sri Nawatmi 2016: 16).
Suatu negara jika memiliki tingkat korupsi yang tinggi, maka dapat
menghambat aliran masuk FDI ke suatu negara, dimana aliran investasi
yang masuk ke suatu negara merupakan hal yang sangat penting bagi
8
pertumbuhan perekonomian. Korupsi membuat alokasi sumber daya
ekonomi menjadi kurang efisien, serta membuat mahal biaya produksi dan
distribusi barang yang akhirnya dapat menimbulkan high cost economy.
Menurut (Surachmin, 2013: 156) penyebab terjadinya korupsi dikarenakan
adanya ketimpangan pengahasilan sesama pegawai negeri, sifat tamak dan
keserakahan, gaya hidup konsumtif, penghasilan yang tidak memadai dan
lemahnya penegakan hukum. Adapun salah satu cara untuk mengukur
tingkat korupsi yang terjadi di suatu negara yaitu dengan melihat indeks
persepsi korupsi/corruption perception index (CPI).
Corruption Perception Index (CPI) atau Indeks Persepsi Korupsi
adalah data yang dapat menggambarkan terjadinya tingkat korupsi disuatu
negara. Data dikumpulkan dari persepsi para pengusaha dan para ahli
tentang kinerja pemerintah yang berkaitan dengan layanan yang bebas
korupsi. Jika suatu negara memiliki skor Corruption Perception Index
(CPI) yang semakin mendekati angka 0 berarti negara tersebut mempunyai
tingkat korupsi yang tinggi, sedangkan jika negara tersebut mempunyai
skor CPI mendekati angka 100 berarti negara tersebut semakin baik dan
tingkat korupsinya negara tersebut semakin berkurang.
Korupsi merupakan suatu hambatan yang dapat menimbulkan
market integrity dan melemahnya penerapan good governance baik pada
sektor swasta maupun sektor publik. Menurut (Alatas dalam Lubis, 2008)
korupsi yang mewabah di berbagai negara yang sedang berkembang yaitu
karena tidak cukupnya upah pegawai negeri, ketidakcukupan upah tersebut
akan menyebabkan seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhannya. Hal
ini dapat mendorong seseorang untuk melakukan tindakan korupsi. Dalam
melakukan tindakan korupsi bukan hanya dilakukan oleh masyarakat biasa
saja, namun pejabat publik pun menjadi tersangka korupsi, padahal dapat
memenuhi kebutuhan dan bahkan melebihi kebutuhannya. Banyaknya
praktik korupsi di negara berkembang merupakan suatu bentuk kegagalan
perencanaan pemerintah akibat kualitas institusi yang rendah, sehingga
kepentingan pribadi lebih didahulukan daripada kepentingan nasional.
9
Tabel 1.1 Perkembangan Corruption Perception Index di ASEAN Tahun
2013-2017
Negara Tahun
2013 2014 2015 2016 2017
Indonesia 32 34 36 37 37
Malaysia 50 52 50 49 47
Filipina 36 38 35 35 34
Vietnam 31 31 31 33 35
Kamboja 20 21 21 21 21
Laos 26 25 25 30 29
Thailand 35 38 38 35 37
Sumber: Transparency International, Juni 2019.
Berdasarkan pada tabel diatas mengenai perkembangan Corruption
Perception Index di ASEAN tahun 2013-2017. Data CPI yang
dipublikasikan oleh Transparency International ini menunjukkan bahwa
negara Malaysia pada tahun 2017 memiliki skor CPI sebesar 47. Hal ini
berarti dapat dibilang jika negara Malaysia tergolong cukup bersih dari
kegiatan korupsi. Kemudian untuk negara Indonesia, Filipina, Vietnam,
Kamboja, Laos, dan Thailand memiliki skor CPI yang rendah. Hal ini
berarti dapat dibilang jika negara-negara tersebut tergolong dalam negara
yang aktif dari kegiatan korupsi.
Hal lain yang menjadi faktor penentu yang dapat mempengaruhi
aliran masuk FDI ke suatu negara adalah Trade openness/keterbukaan
perdagangan. Trade openness adalah rasio dari nilai ekspor ditambah
impor per GDP (Gross Domestic Product) merupakan indikator derajat
hubungan perekonomian suatu negara dengan negara lainnya. Menurut
(World Bank, 2018) Trade Openness yang dinyatakan dengan Trade (% of
GDP) adalah jumlah ekspor dan impor barang dan jasa yang diukur
10
sebagai bagian dari GDP. Trade openness yaitu bentuk ukuran kebijakan
keterbukaan ekonomi yang bertujuan untuk mengendalikan instrument
internasional sebagai upaya mencegah terjadinya peningkatan sikap
ketergantungan ekonomi yang nantinya akan merusak dinamika
perekonomian nasional (Simorangkir dan Yanikkaya dalam Khoiriyah,
2016: 2).
Di era globalisasi saat ini, keterbukaan ekonomi yang semakin luas
dari setiap negara semakin tidak dapat dihindari, baik keterbukaan dalam
perdagangan luar negeri (trade openness) maupun keterbukaan di sektor
finansial (financial openness). Dengan adanya keterbukaan ekonomi di
suatu negara yang menggambarkan semakin hilangnya hambatan-
hambatan dalam melakukan perdagangan. Hilangnya hambatan baik
berupa tarif maupun non-tarif, serta semakin lancarnya mobilitas modal
antarnegara. Hal ini menimbulkan daya tarik tersendiri sehingga investor
asing dengan mudah menanamkan modalnya di suatu negara tanpa adanya
rasa khawatir terhadap hambatan yang ada.
Secara teori, keterbukaan perdagangan/Trade Openness dapat
memberikan keuntungan untuk semua negara yang terlibat. Keuntungan
tersebut dapat berupa pembukaan akses pasar yang lebih luas, pencapaian
tingkat efisiensi dan daya saing ekonomi yang lebih tinggi, serta peluang
penyerapan tenaga kerja yang lebih besar. Selain itu memungkinkan
adanya modal yang mengalir dari luar negeri melalui investasi asing yang
berwujud penanaman modal asing (Purwanto dalam Fatmala, 2019: 7).
11
Grafik 1.2 Perkembangan Trade Openness di ASEAN Tahun 2013-2017
Sumber: World Bank, Juni 2019.
Berdasarkan grafik diatas menggambarkan Trade Opennes di
ASEAN tahun 2013-2017. Negara yang memiliki Trade Openness yang
cukup tinggi adalah negara Vietnam, dengan Trade Openness sebesar
184.7% pada tahun 2017. Kemudian negara Malaysia, Kamboja, dan
Thailand pun memiliki Trade Openness yang cukup tinggi pada tahun
2017 dengan Trade Openness masing-masing sebesar 135.8%, 124.8%,
dan 122.5%. Selanjutnya negara Laos, dan Filipina masing-masing
memiliki Trade Openness sebesar 75.8%, dan 71.9% pada tahun 2017.
Sedangkan negara Indonesia memiliki Trade Openness yang rendah
sebesar 39.4%.
Menurut Hoang (2012: 9) menyatakan dengan adanya trade
openness yang tinggi, menyebabkan trade barrier semakin menurun
dengan ini merupakan suatu kesempatan bagi investor asing untuk dapat
memanfaatkan keunggulan komparatif host country tersebut untuk dapat
melakukan reexport. Dengan menurunnya hambatan dalam perdagangan
di suatu negara akan membuat investor asing dengan mudahnya untuk
melakukan penanaman modal.
0
50
100
150
200
250
2013 2014 2015 2016 2017
Trade (% of GDP)
Indonesia Malaysia Filipina Vietnam Kamboja Laos Thailand
12
Diantara beberapa faktor yang dapat mempengaruhi aliran masuk
FDI, maka peneliti memilih untuk menganalisa dua variabel yaitu variabel
Corruption Perception Index (CPI) dan variabel Trade Openness. Untuk
melihat bagaimana dua variabel yang digunakan tersebut mempengaruhi
aliran masuk FDI di tujuh negara ASEAN yang menjadi objek dalam
penelitian ini. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan 7 sampel negara
yang tergolong sebagai kelompok negara berkembang di negara-negara
ASEAN menurut World Bank yang dilihat dari tingkat pendapatannya
yaitu, Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan
Thailand yang memiliki aliran masuk FDI yang berfluktuatif setiap
tahunnya. Peneliti memilih judul ini karena bagi peneliti judul ini penting
untuk diteliti karena FDI yang bersifat sebagai bentuk aliran modal jangka
panjang diharapkan dapat mendorong pertumbuhan investasi yang
semakin baik disuatu negara serta peneliti juga ingin mengetahui apakah
variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini benar-benar
mempengaruhi aliran masuk FDI di ASEAN.
B. Rumusan Masalah
Pembangunan ekonomi adalah suatu proses dengan tujuan untuk
menyejahterakan masyakarat di suatu negara. Namun pada kenyataannya
untuk mempercepat pembangunan ekonomi membutuhkan banyak sumber
pembiayaan, hal ini yang menjadi kendala dalam pembangunan ekonomi.
Dalam suatu negara salah satu sumber yang dapat mendukung suatu
pembangunan ekonomi adalah investasi. Dalam teori ekonomi
pembangunan diketahui bahwa tingkat pertumbuhan ekonomi dan
investasi memiliki hubungan timbal balik yang positif. Hubungan timbal
balik tersebut terjadi oleh karena disatu pihak, semakin tinggi
pertumbuhan ekonomi suatu negara, maka semakin besar pula bagian dari
pendapatan yang dapat ditabung, sehingga investasi yang tercipta akan
semakin besar. Semakin besar investasi suatu negara, akan semakin besar
pula tingkat pertumbuhan ekonomi yang dapat dicapai.
13
Langkah pemerintah yang harus diambil untuk mendorong
pertumbuhan ekonomi yang tinggi yaitu dengan upaya mencari sumber
pembiayaan. Sumber pembiayaan dapat berasal dari dalam negeri maupun
dari luar negeri. Sumber pembiayaan yang berasal dari luar negeri yaitu
dapat berupa Investasi Asing (Foreign Direct Investment). FDI adalah arus
modal internasional dimana perusahaan dari suatu negara mendirikan atau
memperluas perusahaannya di negara lain. Menurut (Panayotou, 1998)
menjelaskan bahwa FDI lebih penting dalam menjamin kelangsungan
pembangunan dibandingkan dengan aliran bantuan atau modal portofolio,
sebab terjadinya FDI disuatu negara akan diikuti dengan transfer of
technology, know-how, management skill, resiko usaha relatif kecil dan
lebih profitable.
Maka dari itu di perlukannya faktor-faktor apa saja yang dapat
menarik perhatian para investor agar tertarik untuk menanamkan modal di
suatu negara. Pada penelitian ini dipilih beberapa variabel yang diduga
dapat mempengaruhi keputusan investor asing untuk melakukan investasi
di suatu negara, yaitu dengan melihat korupsi di setiap negara sampel yang
dapat dilihat dari Corruption Perception Index (CPI). Dimana, CPI diukur
dalam bentuk bobot skor dengan rentang 0-100. Mendekati skor 0 berarti
negara tersebut korupsinya tinggi, sedangkan jika mendekati skor 100
berarti negara tersebut sangat bersih dari korupsi, dan variabel lainnya
yaitu Trade Opennes untuk menggambarkan keterbukaan perdagangan di
suatu negara.
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah tersebut, maka
pertanyaan penelitian yang diambil untuk penelitian ini, sebagai berikut:
1. Bagaimana pengaruh Corruption Perception Index (CPI) terhadap
Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina,
Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun 2010-2017?
2. Bagaimana pengaruh Trade Openness terhadap Foreign Direct
Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja,
Laos, dan Thailand tahun 2010-2017?
14
3. Bagaimana pengaruh Corruption Perception Index (CPI) dan Trade
Openness secara simultan atau secara bersama-sama di Indonesia,
Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun
2010-2017?
C. Tujuan Penelitian
Berdasarkan uraian perumusan masalah diatas, maka terdapat
tujuan dari penelitian ini antara lain:
1. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh Corruption Perception Index
(CPI) terhadap Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia,
Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun
2010-2017.
2. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh Trade Openness terhadap
Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina,
Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun 2010-2017.
3. Untuk mengetahui pengaruh Corruption Perception Index (CPI) dan
Trade Openness terhadap Foreign Direct Investment (FDI) secara
simultan atau secara bersama-sama di Indonesia, Malaysia, Filipina,
Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun 2010-2017.
D. Manfaat Penelitian
Berdasarkan perumusan masalah dan tujuan penelitian diatas maka
terdapat manfaat dalam penelitian ini antara lain:
1. Bagi Peneliti
Penelitian ini sebagai tugas akhir atau skripsi Jurusan Ekonomi
Pembangunan, serta untuk menambah wawasan pengetahuan dalam
menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi FDI di negara-negara
ASEAN.
2. Bagi Umum
Dapat memberikan informasi dan tambahan literature, serta dapat
menjadi bahan acuan atau referensi untuk penelitian selanjutnya yang
berkaitan dengan faktor-faktor yang mempengaruhi FDI di suatu
negara.
15
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
1. Investasi
a. Pengertian Investasi
Investasi merupakan sebagai bentuk pengeluaran-
pengeluaran untuk membeli barang-barang modal serta
peralatan-peralatan produksi, tujuannya untuk mengganti dan
terutama untuk menambah barang-barang modal dalam
perekonomian yang akan digunakan untuk memproduksi
barang dan jasa dimasa depan (Sukirno, 2007: 366). Dengan
kata lain, investasi merupakan kegiatan dalam menanamkan
modal saat ini dengan tujuan untuk mendapatkan manfaat di
masa yang akan datang.
Menurut Mankiw (2003: 62) pada hakekatnya, Investasi
merupakan awal kegiatan pembangunan ekonomi. Investasi
dapat dilakukan oleh pihak swasta dan atau pemerintah, atau
bisa juga dilakukan kerjasama antara pemerintah dan swasta.
Investasi merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan oleh
pemerintah untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan
dalam jangka panjang dapat menaikkan standar hidup
masyarakatnya.
Menurut Noor (2007: 434) Investasi dapat dikelompokkan
menjadi dua kelompok penting, yaitu:
1. Investasi yang terjadi karena suatu keharusan, hal ini
dapat diartikan jika investasi terjadi secara otomatis,
yang dilakukan sesuai dengan perkembangan kebutuhan
hidup seseorang atau sekelompok orang atau suatu
organisasi mungkin juga suatu negara. Investasi jenis
ini didorong oleh kebutuhan di masa depan.
2. Investasi yang terjadi karena keinginan, hal ini dapat
diartikan jika investasi terjadi karena diinginkan oleh
16
seseorang, sekelompok orang, atau suatu organisasi
karena keinginan di masa depan. Investasi jenis ini
lebih condong pada bisnis, yaitu usaha yang terkait
dengan tujuan mendapatkan manfaat di kemudian hari.
b. Penanaman Modal Asing Langsung/ Foreign Direct
Investment (FDI)
Menurut Noor (2007: 437) investasi asing langsung adalah
investasi pada aset atau faktor produksi untuk melakukan usaha
atau bisnis di luar negeri. Pada umumnya, jenis investasi ini
disebut juga investasi pada aset riil, atau investasi yang jelas
wujudnya, mudah dilihat, dan diukur dampaknya terhadap
masyarakat secara keseluruhan. Investasi jenis ini pada
awalnya bersifat jangka menengah atau panjang dengan tujuan
hanya untuk memperoleh keuntungan atau laba.
Foreign Direct Investment (FDI) adalah arus modal asing
dimana perusahaan dari suatu negara mendirikan atau
memperluas perusahaannya di negara lain. Oleh sebab itu tidak
hanya terjadi pemindahan sumber daya tetapi juga terjadi
pemberlakuan pengawasan terhadap perusahaan di luar negeri.
Menurut (Panayotou, 1998) menjelaskan bahwa FDI lebih
penting dalam menjamin kelangsungan pembangunan
dibandingkan dengan aliran bantuan atau modal portofolio,
sebab terjadinya FDI disuatu negara akan diikuti dengan
transfer of technology, know-how, management skill, resiko
usaha relatif kecil dan lebih profitable. Dengan kata lain,
adanya FDI dapat menguntungkan negara penerima, serta dapat
mempercepat proses pembangunan.
Menurut (Franco, et al., 2010; Wadhwa dan Reddy, 2011;
Hoang, 2012 dalam Soekro dan Widodo, 2015: 4) terdapat
empat motivasi untuk memilih lokasi berinvestasi, antara lain:
17
1. Resource seeking
Investasi dilakukan karena adanya sumber daya
manusia dan sumber daya alam yang tidak dimiliki di
negara asal, atau adanya sumber daya dengan biaya
yang lebih murah dibandingkan dengan negara asal,
seperti perbandingan upah tenaga kerja antara negara
asal dan negara tujuan investasi.
2. Market seeking
Investasi yang dilakukan dengan tujuan mengejar
potensi pasar yang ada di negara tersebut, misalnya
mengikuti konsumen yang sebelumnya sudah
membangun fasilitas produksi dalam bentuk
mengeksplorasi selera pasar lokal serta meminimumkan
biaya transportasi.
3. Efficiency seeking
Investasi karena perusahaan ingin mengefisienkan
proses produksinya dengan mengambil keuntungan dari
skala ekonomi dan diversifikasi asset yang dilakukan.
4. Strategic asset seeking
investasi karena ingin memperoleh akses terhadap suatu
teknologi yang terdapat di negara tujuan yang tidak
dimiliki oleh perusahaan tersebut.
Menurut (Robudi, 2011: 29-30) keputusan investor asing
untuk menanamkan modalnya di suatu negara tujuan investasi
dipengaruhi oleh kondisi dari negara tujuan investasi (pull
factors) maupun kondisi dan strategi dari negara investor asing
(push factors). Pull factors adalah suatu hal yang
mempengaruhi masuknya investasi asing terdiri dari pengakuan
di pasar tujuan, ketersediaan sumber daya yang ada, daya saing,
kebijakan pemerintah yang terkait dengan perdagangan dan
industri, serta kebijakan pemerintah yang terkait dengan
18
investasi asing. Sedangkan push factors adalah suatu hal yang
mempengaruhi investasi asing seperti strategi produksi
perusahaan yang akan melakukan investasi asing, serta persepsi
risiko dari investor asing di pasar tujuan.
Menurut Nanga Muana (2001) terdapat beberapa faktor
yang mempengaruhi FDI, antara lain:
a. Tingkat suku bunga, adanya hubungan negatif antara
jumlah investasi dan tingkat suku bunga, jika tingkat
suku bunga naik maka investasi akan berkurang
begitupun sebaliknya.
b. Inovasi dan teknologi, dengan adanya penemuan-
penemuan baru yang lebih baik, cara-cara berproduksi
lama menjadi tidak efisien. Maka itu, perusahaan perlu
menanamkan investasi untuk membeli mesin-mesin
baru dan canggih agar produksinya jadi lebih efisien.
c. Tingkat perekonomian, semakin besar pendapatan
nasional akan membuat semakin banyak bagian
pendapatan yang ditabung, nantinya akan diinvestasikan
pada usaha yang menguntungkan.
d. Ramalan atau harapan akan kondisi perekonomian di
masa yang akan datang, jika orang meramal
perekonomian dimasa yang akan datang akan menjadi
lebih cerah dan akan giat melakukan investasi sekarang.
e. Tingkat keuntungan perusahaan, semakin banyak
keuntungan yang diperoleh, maka semakin banyak
bagian dari laba yang ditahan untuk tujuan investasi
perusahaan selanjutnya.
f. Situasi politik dan birokrasi, jika situasi politik aman
serta mudahnya birokrasi akan membuat investor
merasa aman untuk melakukan investasi.
19
Teori Foreign Direct Investment (FDI):
1. Teori Multinational Corporation (Alan M Rugman,
1981)
Dalam teori ini menyatakan adanya terdapat
pengaruh dari variabel lingkungan dengan variabel
internalisasi dalam melakukan penanaman modal
asing/FDI. Dalam teori ini terdapat tiga jenis variabel
lingkungan yang menjadi perhatian yaitu ekonomi, non
ekonomi dan pemerintah. Variabel ekonomi yang dimaksud
yaitu fungsi produksi keseluruhan bangsa. Didefiniskan
faktor dalam masyarakat yaitu tenaga kerja (Labor), modal
(Capital) dan dalam model yang maju dimasukkan variabel
teknologi, ketersediaan sumber daya alam dan juga
keterampilan manajemen. Sedangkan variabel non ekonomi
yang dimaksud yaitu variabel politik, budaya dan sosial di
setiap negara yang berbeda-beda.
Pada kenyataannya suatu negara tidak ada yang
memiliki faktor ekonomi dan non ekonomi yang sama antar
negara. Suatu perusahaan yang melakukan bisnis
internasional akan mempelajari lebih dalam tentang
budaya, sistem politik dan nilai sosial untuk meminimalkan
tambahan biaya dari penanaman modal asing pada produksi
di negara terkait.
2. Teori O-L-I atau Pendekatan Elektik (Dunning, 1993)
a) Ownership-specific, menjelaskan keunggulan
kompetitif yang dimiliki oleh suatu perusahaan yang
mendorong perusahaannya untuk terlibat dalam
produksi di luar negara asalnya. Keunggulan ini
termasuk permodalan, teknologi, pemasaran,
kemampuan manajerial dan organisasi, serta
keunggulan dalam hal skala ekonomis.
20
b) Location-specific menjelaskan keunggulan spesifik
yang dimiliki suatu negara menciptakan daya tarik bagi
suatu perusahaan di luar negaranya untuk masuk ke
negara yang bersangkutan/host country, seperti
resources endowment, potensi pasar yang besar,
ketersediaan infrastruktur dan kemasyarakatan,
stabilitas ekonomi makro, transportasi internasional,
biaya komunikasi, kondisi pasar tenaga kerja, tingkat
upah yang bersaing, serta fasilitas investasi lainnya
yang diberikan dari pemerintah kepada investor asing.
c) Internalization-specific menjelaskan keunggulan yang
dimiliki perusahaan apabila memilih untuk membuka
fasilitas produksi daripada alternatif lain, seperti
mengekspor atau melakukan joint-venture.
2. Corruption Perception Index (CPI)
a. Pengertian Korupsi
korupsi berasal dari bahasa latin yaitu corruption yang
berasal dari kata kerja corrumpere yang artinya busuk, rusak,
memutarbalik, menyogok, kebejatan, dan tidak bermoral.
Korupsi merupakan suatu perbuatan yang dilakukan dengan
tujuan untuk mendapatkan keuntungan yang tidak resmi
dengan menyalahgunakan hak-hak dari pihak lainnya.
Seseorang yang secara salah dalam menggunakan jabatannya
dalam memperoleh suatu keuntungan untuk dirinya sendiri atau
orang lain yang berlawanan dengan kewajibannya, dan juga
hak-hak dari pihak lain yang berlawanan dengan kewajibannya
(Black’s Law Dictionary, 1990).
Secara teoritis, korupsi dapat bertindak sebagai tangan
menyambar (grabbing hand) dengan menaikkan biaya transaksi
bagi investor asing. Biaya tambahan yang timbul dari
membayar komisi kepada politisi/birokrat untuk kontrak besar
21
atau menyuap pejabat lokal untuk koneksi izin, utilitas,
perlindungan kebijakan, ketetapan pajak, yang dapat
menaikkan biaya keseluruhan melakukan bisnis dan
menurunkan profitabilitas investasi. Disisi lainnya, korupsi
juga dapat bertindak sebagai tangan membantu (helping hand)
yaitu dengan menghaluskan roda perdagangan dihadapan
kerangka hukum dan peraturan yang berat (Bardhan, 1997).
Menurut Khair (2014: 15) pengertian korupsi terdiri dari
tiga unsur penting, yaitu: 1) penyalahgunaan kekuasaan, 2)
adanya keuntungan materi atau akses bisnis dari kekuasaan
yang dipercayakan baik sektor publik maupun sektor swasta, 3)
mementingkan kepentingan pribadi (tidak hanya untuk pribadi
orang yang menyalahgunakan kekuasaan tetapi juga anggota
keluarga maupun teman-temannya).
Beberapa teori yang dapat menjelaskan bagaimana korupsi
dapat terjadi:
1. Teori Means – Ends Scheme Robert, teori ini
dikemukakan oleh Robert Merton yang menyatakan jika
korupsi merupakan perilaku manusia yang disebabkan
dari tekanan sosial, sehingga dapat menyebabkan
pelanggaran norma-norma.
2. Teori Vroom, teori ini menyatakan bahwa korupsi
merupakan nilai negatif dari harapan seseorang untuk
mencapai sesuatu. Teori ini melihat bahwa motivasi
seseorang melakukan sesuatu dipengaruhi oleh harapan
serta nilai yang terkandung dalam setiap pribadi
seseorang.
3. Teori Robert Kitgaard, teori ini menyatakan bahwa
monopoli kekuatan oleh pimpinan (monopoly of power)
ditambah dengan tingginya kekuasaan yang dimiliki
seseorang (discretion of official) tanpa adanya
pengawasan yang memadai dari aparat pengawas
22
(minus accountability), yang menyebabkan dorongan
seseorang untuk melakukan tindak pidana korupsi.
4. Teori Gone, teori ini dikemukakan oleh Jack Bologne.
Teori ini terkait dengan faktor-faktor yang
menyebabkan terjadinya kecurangan atau korupsi yang
meliputi Greeds (keserakahan), Opportunities
(kesempatan), Needs (kebutuhan) dan Exposure
(pengungkapan).
b. Pengertian Corruption Perception Index (CPI)
Corruption Perception Index (CPI) atau Indeks Persepsi
Korupsi adalah data yang dapat menggambarkan tingkat
terjadinya korupsi disuatu negara. Data dikumpulkan dari
persepsi para pengusaha dan para ahli tentang kinerja
pemerintah yang berkaitan dengan layanan yang bebas korupsi.
Data indeks persepsi korupsi yang dikeluarkan tiap tahun oleh
TI dipercaya oleh banyak pihak sebagai data yang valid dalam
mengukur praktek korupsi disuatu negara (Transparency
International, 2003). Corruption Perception Index (CPI) diukur
dalam bentuk bobot skor dengan rentang skor 0-100. Dimana
jika semakin mendekati skor 0 berarti dapat dikatakan negara
tersebut tingkat korupsinya tinggi, sedangkan jika mendekati
skor 100 berarti negara tersebut terbilang bersih dari korupsi.
c. Hubungan Korupsi dan Foreign Direct Investment (FDI)
Dilihat dari beberapa definisi diatas maka dapat
disimpulkan bahwa korupsi adalah tindakan seseorang yang
menyalahgunakan kewenangan, jabatan atau amanah secara
melawan hukum untuk memperoleh keuntungan pribadi
maupun keuntungan kelompok tertentu yang dapat merugikan
kepentingan umum. Secara teoritis, korupsi dapat bertindak
sebagai tangan menyambar (grabbing hand) dengan menaikkan
23
biaya transaksi bagi investor asing. Biaya tambahan yang
timbul dari membayar komisi kepada politisi/birokrat untuk
kontrak besar atau menyuap pejabat lokal untuk koneksi izin,
utilitas, perlindungan kebijakan, ketetapan pajak, yang dapat
menaikkan biaya keseluruhan melakukan bisnis dan
menurunkan profitabilitas investasi. Disisi lainnya, korupsi
juga dapat bertindak sebagai tangan membantu (helping hand)
yaitu dengan menghaluskan roda perdagangan dihadapan
kerangka hukum dan peraturan yang berat (Bardhan, 1997).
Korupsi menghambat investasi masuk yang sangat penting
bagi pertumbuhan perekonomian. Korupsi membuat alokasi
sumber daya ekonomi menjadi kurang efisien, membuat mahal
biaya produksi dan distribusi barang yang dapat menimbulkan
high cost economy (Setyadharma, 2007: 280). Dengan adanya
korupsi disuatu negara maka akan mengurangi aliran masuk
FDI di negara tersebut. Semakin tinggi nilai CPI disuatu negara
maka semakin kecil angka korupsi di negara tersebut, dengan
ini membuat resiko yang diambil para pemodal asing semakin
kecil, karena membaiknya kualitas birokrasi akan berdampak
positif terhadap FDI (Bisson dalam Romadhona, 2016: 48).
Penelitian yang dilakukan oleh (Andi dan Budi, 2012: 14)
menunjukkan hasil apabila variabel Corruption Perception
Index (CPI) memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap
FDI, sedangkan penelitian yang dilakukan oleh (Romadhona,
2016: 51) menunjukkan bahwa variabel CPI memiliki pengaruh
yang positif dan signifikan terhadap arus masuk FDI.
3. Trade Openness/Keterbukaan Perdagangan
a. Pengertian Trade Openness
Trade Openness berasal dari kata Trade yaitu perdagangan,
dan openness yaitu keterbukaan. Perdagangan adalah kegiatan
melakukan aktivitas jual maupun beli antara satu pihak dengan
24
pihak lainnya, dan openness adalah melakukan segala sesuatu
dengan keterbukaan tanpa ada yang membatasi. Trade
Openness diartikan sebagai penjumlahan antara ekspor dan
impor suatu negara, kemudian dibagi dengan GDP negara
tersebut (Squalli dan Wilson, 2006: 3).
Menurut (World Bank, 2018) Trade Openness yang
dinyatakan dengan Trade (% of GDP) adalah jumlah ekspor
dan impor barang dan jasa yang diukur sebagai bagian dari
Gross Domestic Product (GDP)/Produk Domestik Bruto
(PDB). Negara yang melakukan liberalisasi perdagangan
merupakan negara yang menganut sistem perekonomian
terbuka, dimana penduduk negara tersebut telah melakukan
perdagangan dengan penduduk negara lain baik dalam sektor
rumah tangga, perusahaan, maupun pemerintah (Afriyani, Tasri
dan Karimi, 2013: 3).
b. Hubungan Trade Openness dan Foreign Direct Investment
(FDI)
Menurut Mankiw (2007: 114) bahwa suatu negara yang
menerapkan kebijakan keterbukaan ekonomi akan memperoleh
banyak manfaat positif seperti terbentuknya hubungan
internasional perluasan pangsa pasar, peningkatan modernisasi
teknologi dan ilmu pengetahuan, medorong masuknya arus
modal internasioanl, serta mencegah terjadinya monopoli pada
pasar global. Sama seperti pemikiran klasik oleh Adam Smith
dalam bukunya The Wealth of Nation yang menjelaskan bahwa
tingkat pertumbuhan suatu negara dapat dicapai dalam jangka
panjang jika negara tersebut mampu mewujudkan kebebasan
perdagangan dan mengupayakan terjadinya akumulasi modal
secara efisien.
Menurut (Hoang, 2012: 9) menyatakan bahwa dengan
adanya trade openness yang tinggi, akan menyebabkan trade
25
barrier yang semakin menurun, dan hal ini merupakan suatu
kesempatan bagi investor asing untuk dapat melakukan
kegiatan reexport. Dengan terbukanya perekonomian suatu
negara akan dapat menarik para investor asing. Karena adanya
sinyal keterbukaan, dimana pemerintah mempunyai kebijakan
yang dapat menerima perdagangan dan nampaknya yaitu
kompetisi, dan dapat menentramkan investor karena mereka
dapat mengirimkan keuntungan yang mereka dapat dari usaha
mereka ke negara asalnya (Nguyen dan Haughton dalam
Anwar, 2016: 184). Pada penelitian yang dilakukan oleh
Fachrulloh (2018: 166) bahwa trade openness berpengaruh
positif dan signifikan terhadap FDI. Kemudian penelitian yang
dilakukan oleh Fatmala (2019: 66) menyatakan bahwa trade
openness memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap
FDI. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Vijayakumar,
et al (2010) menemukan bahwa FDI tidak dipengaruhi oleh
trade openness.
B. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang membahas mengenai pengaruh Corruption
Perception Index dan Trade Openness terhadap Foreign Direct
Investment telah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu.
Antara lain sebagai berikut:
1. Nurul Afni Romadhona (2016) Pengaruh Inflasi, Produk
Domestik Bruto, Corruption Perception Index, dan Indeks
Harga Saham Terhadap Foreign Direct Investment di Indonesia
Periode 2005-2014. Tujuan penelitian ini adalah untuk
menganalisis pengaruh Inflasi, Produk Domestik Bruto,
Corruption Perception Index dan Indeks Harga Saham
terhadap Foreign Direct Investment. Dengan rentang waktu
yang digunakan dalam penelitian ini adalah dari periode 2005-
2014. Metode yang digunakan adalah metode analisis regresi
26
berganda. Hasil analisis dalam penelitian ini menemukan
bahwa Corruption Perception Index memiliki pengaruh positif
dan signifikan terhadap FDI.
2. Andi Adiyudawansyah, Dwi Budi Santoso (2012) Analisis
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Foreign Direct Investment
di Lima Negara ASEAN. Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Foreign Direct
Investment dengan menggunakan indikator: resiko ekonomi
dan harapan keuntungan di lima negara ASEAN (Indonesia,
Malaysia, Singapura, Thailand, dan Filipina). Rentang waktu
yang digunakan dalam penelitian ini adalah tahun 2003-2011.
Metode yang digunakan adalah metode analisis data panel
dengan fixed effect model. Variabel yang digunakan yaitu
variabel deviasi PDB, CPI, suku bunga dan pendapatan per
kapita. Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa
variabel CPI tidak berpengaruh signifikan terhadap FDI.
3. Irma Febriana MK (2015) Model Data Panel Untuk Penanaman
Modal Asing Langsung, Faktor-Faktor Ekonomi Dan Indeks
Persepsi Korupsi Pada Empat Negara ASEAN. Penelitian ini
bertujuan untuk menganalisis pengaruh Gross Domestic
Product (GDP), inflasi, nilai tukar, dan Indeks Persepsi
Korupsi (IPK) terhadap penanaman modal asing langsung
(FDI) di empat negara ASEAN (Indonesia, Malaysia, Vietnam,
dan Thailand). Dengan rentang waktu dalam penelitian ini
adalah dari periode 2005-2014. Penelitian ini menggunakan
model data panel dengan Fixed Effect Model. Hasil penelitian
ini menunjukkan bahwa variabel Indeks Persepsi Korupsi
(IPK) mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap FDI
di empat negara ASEAN.
4. Nizar Eko Fachrulloh, Mukhammad Kholid Mawardi (2018)
Analisis Determinan Foreign Direct Investment di Negara
Emerging Market Asia Periode 2011-2015. Penelitian ini
27
bertujuan untuk menyelidiki determinan FDI di emerging
market Asia. Model yang digunakan terbagi menjadi tiga
kelompok dengan tujuh variabel independent yaitu Economic
Conditions (Market Size dan Trade Openness), Host Country
Characteristics (Tax Rate, Interest Rate dan Infrastructure),
dan MNE Strategies (Political Risk dan Human Capital).
Rentang waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah dari
periode 2011-2015. Metode analisis yang digunakan adalah
regresi data panel dengan Fixed Effect Model. Hasil analisis
dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Trade Openness
berpengaruh positif dan signifikan terhadap FDI.
5. Hong Hiep Hoang (2012) Foreign Direct Investment in
Southeast Asia: Determinants and Spatial Distribution.
penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang
mempengaruhi aliran masuk FDI ke negara-negara di Asia
Tenggara. Dalam penelitian ini menggunakan data panel
dengan model Random Effect Model (REM), dengan rentang
waktu yang digunakan adalah dari periode 1991-2009. Hasil
analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa openness of
the economy memiliki dampak positif pada aliran FDI.
6. Nor Aznin Abu Bakar, Siti Hadijah Che Mat, Mukaramah
Harun (2012) The Impact of Infrastructure on Foreign Direct
Investment: The Case of Malaysia. Penelitian ini bertujuan
untuk membahas peran infrastruktur dalam mensimulasikan
arus masuk FDI ke Malaysia. Penentu penting lainnya yaitu
market size, trade openness, dan human capital. Dengan
menggunakan data time series dari 1970-2010, dan
menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Hasil
analisis menunjukkan bahwa trade openness memiliki
hubungan positif terhadap FDI seperti yang diharapkan.
7. Astrid Mutiara Ruth, Syofriza Syofyan (2014) Faktor Penentu
Foreign Direct Investment di ASEAN-7; Analisis Data Panel,
28
2000-2012. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki faktor-
faktor yang menentukan FDI di ASEAN-7 (Indonesia,
Singapura, Thailand, Malaysia, Vietnam, Laos, dan Filipina),
dan dalam rentang waktu selama 2000-2012. Penelitian ini
dibagi menjadi dua bagian utama, yang pertama membahas
tentang faktor-faktor penentu FDI di ASEAN secara umum dan
bagian yang kedua adalah analisis parsial setiap negara.
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
Foreign Direct Investment (FDI) dan variabel independent
yang digunakan yaitu tingkat inflasi, market size, tingkat suku
bunga, trade openness, dan tingkat depresiasi nilai tukar.
Dalam penelitian ini menggunakan model data panel dengan
Fixed Effect Model. Hasil analisis dalam penelitian ini
menunjukkan bahwa variabel trade openness memiliki
pengaruh yang positif dan signifikan terhadap FDI.
Tabel 2.1
Penelitian Terdahulu
No Nama Peneliti Judul Penelitian Variabel Penelitian Hasil
1. Nurul Afni
Romadhona
(2016)
Pengaruh Inflasi,
Produk Domestik
Bruto,
Corruption
Perception Index,
dan Indeks Harga
Saham Terhadap
Foreign Direct
Investment di
Indonesia Periode
(2005-2014)
Variabel
dependen:
Foreign
Direct
Investment
(FDI)
Variabel
independent:
Inflasi,
Produk
Domestik
Hasil penelitian
menunjukkan secara
simultan inflasi,
PDB, CPI dan IHS
memiliki pengaruh
terhadap FDI.
Sedangkan secara
parsial inflasi, PDB
dan IHS tidak
berpengaruh
terhadap FDI,
29
Bruto (PDB),
Corruption
Perception
Index (CPI),
dan Indeks
Harga Saham
(IHS).
namun CPI memiliki
efek positif dan
berpengaruh
signifikan terhadap
FDI.
2. Andi
Adiyudawansyah,
Dwi Budi
Santoso (2012)
Analisis Faktor-
Faktor Yang
Mempengaruhi
Foreign Direct
Investment di
Lima Negara
ASEAN
Variabel
dependen:
Foreign
Direct
Investment
(FDI)
Variabel
independent:
deviasi PDB,
Corruption
Perception
Index (CPI),
suku bunga,
dan
pendapatan
perkapita
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
variabel suku bunga
memiliki hubungan
negatif dan signifian
terhadap FDI,
sedangkan variabel
CPI dan pendapatan
per kapita hasilnya
tidak signifikan yang
berarti tidak
mempengaruhi FDI.
Namun variabel
deviasi PDB
berpengaruh positif
dan signifikan
terhadap FDI.
3. Irma Febriana
MK (2015)
Model Data Panel
Untuk
Penanaman
Modal Asing
Langsung,
Faktor-Faktor
Ekonomi Dan
Variabel
dependen:
Penanaman
Modal Asing
Langsung
(FDI)
Variabel
Hasil penelitian
menunjukkan
bahwa variabel
GDP dan IPK
mempunyai
pengaruh positif
dan signifikan
30
Indeks Persepsi
Korupsi Pada
Empat Negara
ASEAN
Independen:
Gross
Domestic
Product
(GDP), inflasi,
nilai tukar,
dan Indeks
Persepsi
Korupsi (IPK)
terhadap FDI di
empat negara
ASEAN, sedangkan
variabel nilai tukar
mempunyai
pengaruh negatif
dan signifikan
terhadap FDI di
empat negara
ASEAN. Kemudian
variabel inflasi
tidak berpengaruh
terhadap FDI di
empat negara
ASEAN.
4. Nizar Eko
Fachrulloh,
Mukhammad
Kholid Mawardi
(2018)
Analisis
Determinan
Foreign Direct
Investment di
Negara Emerging
Market Asia
Periode 2011-
2015
Variabel
dependen:
Foreign
Direct
Investment
(FDI)
Variabel
Independen:
Economic
Conditions
(Market Size
dan Trade
Openness),
Host Country
Characteristi
cs (Tax Rate,
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
secara simultan
model determinan
FDI berpengaruh
signifikan terhadap
masuknya FDI ke
emerging market
Asia. Secara parsial
variabel Market Size,
Trade Openness dan
Infrastructure
berpengaruh positif
dan signifikan
terhadap FDI.
kemudian variabel
31
Interest Rate
dan
Infrastructure
), dan MNE
Strategies
(Political
Risk dan
Human
Capital)
Tax Rate
berpengaruh negatif
dan signifikan
terhadap FDI,
Sedangkan variabel
Interest Rate,
Political Risk dan
Human Capital tidak
berpengaruh
signifikan terhadap
FDI.
5. Hong Hiep
Hoang (2012)
Foreign Direct
Investment in
Southeast Asia:
Determinants and
Spatial
Distribution.
Variabel
dependen:
Foreign
Direct
Investment
(FDI)
Variabel
independent:
Market Size,
openness of
the economy,
quality
infrastructure
, human
capital, labor
productivity,
exchange
rate policy,
real interest
rates,
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
variabel market size,
openness of the
economy, quality
infrastructure,
human capital, labor
productivity
memiliki dampak
positif terhadap
aliran FDI.
Sedangkan exchange
rate policy, real
interest rates,
political risk dan
institutional quality
juga mempengaruhi
aliran FDI.
32
political risk
dan
institutional
quality
6. Nor Aznin Abu
Bakar, Siti
Hadijah Che Mat,
Mukaramah
Harun (2012)
The Impact of
Infrastructure on
Foreign Direct
Investment: The
Case of Malaysia
Variabel
dependen:
Foreign
Direct
Investment
(FDI)
Variabel
Independen:
infrastructure
market size,
trade
openness, dan
human
capital
Hasil penelitian
menunjukka bahwa
variabel
infrastructure
memiliki efek positif
dan signifikan
terhadap arus masuk
FDI ke Malaysia.
Kemudian variabel
market size, trade
openness, dan
human capital
memiliki pengaruh
positif dan
signifikan terhadap
aliran masuk FDI ke
Malaysia, dalam
kata lain bahwa
variabel market size,
trade openness, dan
human capital masih
memiliki peran
penting dalam
menentukan aliran
masuk FDI ke
Malaysia.
7. Astrid Mutriara
Ruth, Syofriza
Faktor Penentu
Foreign Direct
Investment di
Variabel
dependen:
Foreign
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
secara agregat
33
Syofyan (2014) ASEAN-7;
Analisis Data
Panel, 2000-2012
Direct
Investment
(FDI)
Variabel
Independen:
tingkat
inflasi,
market size
(pertumbuhan
GDP), tingkat
suku bunga,
trade
openness, dan
tingkat
depresiasi
nilai tukar.
besarnya FDI di
ketujuh negara
ASEAN yang diteliti
dipengaruhi secara
signifikan oleh trade
openness,
pertumbuhan GDP,
tingkat suku bunga,
dan tingkat inflasi
secara bersama-
sama. Sedangkan
secara parsial,
variabel tingkat
depresiasi nilai
tukar, trade
openness, dan
pertumbuhan GDP
memiliki pengaruh
yang positif terhadap
FDI, sedangkan
tingkat inflasi dan
tingkat suku bunga
memiliki pengaruh
negatif terhadap
FDI. Sedangkan
variabel tingkat
depresiasi nilai tukar
tidak berpengaruh
signifikan terhadap
besarnya FDI di
ASEAN.
34
C. Kerangka Pemikiran
Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu dan teori yang telah
dipaparkan mengenai hubungan variabel dependen (Y) yaitu Foreign
Direct Investment (FDI) dengan variabel independent (X) yaitu,
Corruption Perception Index (CPI) dan Trade Openness, kemudian
dikembangkan menjadi kerangka pemikiran teoritis yang ditunjukkan
sebagai berikut:
35
Gambar 2.1
Kerangka Pemikiran Teoritis
Analisis Pengaruh Corruption Perception Index
(CPI) dan Trade Openness Terhadap Foreign
Direct Investment (FDI) Di Tujuh Negara
ASEAN Tahun 2010-2017
Variabel Independen:
Corruption Perception
Index (X1)
Trade Openness (X2)
Variabel Dependen:
Foreign Direct Investment (Y)
Alat Analisis:
Data Panel
Pemilihan Model:
1. Uji Chow
2. Uji Hausman
Model Terbaik
Fixed Effect Model, pendekatan
GLS
Uji Hipotesis:
1. Uji t
2. Uji F
3. Uji Adj R2
Kesimpulan dan Saran
Hasil dan Interpretasi
36
D. Hipotesis Penelitian
Hipotesis adalah jawaban sementara dari suatu persoalan yang
masih perlu dibuktikan kebenarannya dan sifatnya harus jelas dan
dapat di uji. Adapun hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut:
1. H1: Ada pengaruh Corruption Perception Index (CPI) secara
parsial terhadap Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia,
Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand Tahun
2010-2017.
H0: Tidak ada pengaruh Corruption Perception Index (CPI) secara
parsial terhadap Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia,
Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand Tahun
2010-2017.
2. H1: Ada pengaruh Trade Openness secara parsial terhadap Foreign
Direct Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam,
Kamboja, Laos, dan Thailand Tahun 2010-2017.
H0: Tidak ada pengaruh Trade Openness secara parsial terhadap
Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina,
Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand Tahun 2010-2017.
3. H1: Ada pengaruh Corruption Perception Index (CPI) dan Trade
Openness secara simultan terhadap Foreign Direct Investment
(FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos,
dan Thailand Tahun 2010-2017.
H0: Tidak ada pengaruh Corruption Perception Index (CPI) dan
Trade Openness secara simultan terhadap Foreign Direct
Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam,
Kamboja, Laos, dan Thailand Tahun 2010-2017.
37
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Berdasarkan pada latar belakang masalah, penelitian ini dilakukan
untuk melihat bagaimana pengaruh variabel Corruption Perception Index
(CPI) dan Trade Openness terhadap Foreign Direct Investment (FDI) di
Kawasan ASEAN. Penelitian ini menggunakan metode data panel, adapun
objek dalam penelitian ini hanya fokus pada 7 negara di ASEAN yaitu
Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand.
Periode yang digunakan dalam penelitian ini dari tahun 2010-2017. Dalam
penelitian ini menggunakan satu variabel dependen dan dua variabel
independent. Variabel dependen yang di gunakan dalam penelitian ini
adalah Foreign direct Investment (FDI), sedangkan variabel independent
yang digunakan dalam penelitian ini adalah Corruption Perception Index
(CPI) dan Trade Openness.
B. Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif kuantitatif.
Metode penelitian deskriptif kuantitatif dengan pendekatan secara
kuantitatif digunakan apabila bertujuan untuk mendeskripsikan dan
menjelaskan peristiwa atau suatu kejadian yang terjadi dalam bentuk
angka-angka bermakna. Penelitian deskriptif kuantitatif dipilih karena
bertujuan untuk menjelaskan adanya pengaruh Corruption Perception
Index (CPI) dan Trade Openness terhadap Foreign Direct Investment
(FDI) dengan mendeskripsikan hasil dari pengolahan data menggunakan
eviews 9. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.
Menurut Sugiyono (2014: 131) data sekunder adalah sumber data yang
diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara yang
dapat diperoleh dan dicatat dari pihak lain, seperti catatan atau laporan
historis yang tersusun dalam arsip yang dipublikasikan. Sumber data
dalam penelitian ini diperoleh dari situs resmi (www.worldbank.org) untuk
data Foreign Direct Investment (FDI) dan Trade Openness serta
38
(www.transparency.org) untuk data Corruption Perception Index (CPI).
Waktu penelitian diambil dari tahun 2010 hingga tahun 2017 yang terdiri
dari 7 negara di Kawasan ASEAN.
C. Metode Analisis Data
Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan
tujuan agar penelitian yang dilakukan lebih bersifat objektif berdasarkan
angka yang dihasilkan dan kemudian hasil dari penelitian dikaitkan
dengan teori yang ada dan terbebas dari pengaruh pendapat subjektif
peneliti. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi
data panel. Menurut (Gujarati, 2012: 237) data panel merupakan analisis
yang menggabungkan data antar wilayah (cross section) dengan data deret
waktu (time series). Proses pembentukan data panel adalah dengan cara
dikombinasikan unit-unit deret waktu (time series) dengan antar wilayah
(cross section) sehingga dapat terbentuk suatu kumpulan data. Jika jumlah
periode observasi sama banyaknya untuk tiap-tiap unit cross section maka
dinamakan balanced panel, dan sebaliknya jika jumlah periode observasi
tidak sama untuk setiap unit cross section maka disebut unbalanced panel
(Widarjono, 2013: 354).
Analisis ini dilakukan untuk melihat bagaimana hubungan antara
variabel dependen dengan variabel-variabel independen. Menurut
Widarjono (2013: 353) menyatakan jika pemilihan analisis data panel
dilakukan karena adanya beberapa kelebihan yang dimiliki, antara lain
yaitu analisis data panel yang merupakan gabungan dua data time series
dan cross section mampu menyediakan lebih banyak data sehingga dapat
menghasilkan degree of freedom yang lebih besar, dan menggabungkan
informasi dari data time series dan cross section dapat mengatasi masalah
yang muncul ketika masalah penghilang variabel (omitted variabel).
Dalam analisis model data panel dikenal tiga pendekatan yang terdiri dari
Common Effect Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model.
39
Menurut Gujarati (2004: 637) terdapat keunggulan yang dimiliki
oleh data panel, antara lain:
1. Teknik estimasi menggunakan data panel akan menghasilkan
keanekaragaman secara tegas dalam perhitungan dengan melibatkan
variabel-variabel individual secara spesifik.
2. Data panel memberikan informasi yang lebih banyak, mengurangi
hubungan antara variabel bebas, memberikan lebih banyak derajat
kebebasan, serta lebih efisien.
3. Data panel lebih cocok digunakan ketika akan melakukan studi tentang
perubahan dinamis.
4. Data panel dapat mendeteksi dan mengukur efek yang tidak bisa
dilakukan oleh data time-series dan cross section.
5. Data panel memungkinkan peneliti untuk mempelajari model prilaku
yang lebih kompleks, serta dapat meminimalkan bias.
Sedangkan menurut Suliyanto (2011: 229), terdapat beberapa
kelebihan penggunaan data panel dibandingkan menggunakan data time
series maupun cross section antra lain:
1. Panel data memiliki heterogenitas yang lebih tinggi. Hal ini karena
data tersebut melibatkan beberapa individu dalam beberapa waktu.
2. Dengan panel data kita dapat mengestimasikan karakteristik untuk tiap
individu berdasarkan heterogenitasnya.
3. Panel data mampu memberikan data yang lebih informatif, lebih
bervariasi, serta memiliki tingkat kolineritas yang rendah,
memperbesar derajat kebebasan, dan lebih efisien.
4. Panel data cocok untuk studi perubahan dinamis, karena panel data
pada dasarnya adalah cross section yang diulang-ulang.
5. Panel data mampu mendeteksi dan mengukur pengaruh yang tidak
dapat diobservasi dengan data time series murni atau data cross section
murni.
6. Panel data mampu mempelajari model perilaku yang lebih kompleks.
Dengan menggabungkan data time series dan cross section kita
mampu menambahkan jumlah observasi secara signifikan tanpa
melakukan treatment apapun pada data. Sehingga analisis data panel
40
memungkinkan dapat memberikan hasil yang memuaskan. Sedangkan
model analisis yang digunakan dalam penelitian ini yakni analisis regresi
linear berganda. Model persamaan yang akan diestimasi dalam penelitian
ini adalah:
FDIit = β0 + β1CPIit + β2TRADEit + Ɛit
Keterangan:
FDIit = Investasi asing di negara i pada periode t
CPIit = Skor Korupsi di negara i pada periode t
TRADEit = Trade Openness di negara i pada periode t
β0 = Intercept/Konstanta
β1, β2 = Koefisien Regresi
Ɛit = error term di negara i pada periode t
Menurut Widarjono (2013: 355-361) dalam mengestimasi model
regresi dengan menggunakan data panel dapat digunakan melalui tiga
pendekatan, antara lain:
1. Common Effect Model (CEM)
Common Effect Model adalah pendekatan model data panel
yang paling sederhana karena hanya dengan
mengkombinasikan data time series dan data cross section.
Pada model ini tidak diperhatikan perbedaan antar waktu
maupun individu. Metode ini dapat menggunakan metode
Ordinary Least Square (OLS) atau teknik kuadrat terkecil
untuk mengestimasikan model data panel.
2. Fixed Effect Model (FEM)
Fixed Effect Model adalah pendekatan model data panel
yang mengasumsikan adanya perbedaan intersep antar individu
namun intersepnya sama antar waktu. Untuk mengestimasi data
panel, Fixed Effect Model menggunakan teknik variable
dummy untuk melihat perbedaan intersep antar individu. Model
41
estimasi ini juga sering disebut dengan teknik Least Squares
Dummy Variable (LSDV).
3. Random Effect Model (REM)
Random Effect Model merupakan model yang mengestimasi
data panel dimana variabel gangguan mungkin saling
berhubungan antar waktu dan antar individu. Pada Random
Effect Model masalah ini dapat diatasi melalui variabel
gangguan (error terms) antar individu. Karena adanya korelasi
antar variabel gangguan maka tidak dapat menggunakan
metode OLS untuk mendapatkan estimator yang efisien, tetapi
metode yang tepat untuk mengestimasi REM yaitu dengan
menggunakan Generalized Least Square (GLS).
D. Pengujian Model
1. Uji Spesifikasi
Untuk melakukan uji spesifikasi diperlukan beberapa tahapan,
karena tiga macam pendekatan tersebut merupakan asumsi yang
ditetapkan untuk melakukan estimasi terhadap data panel. Oleh sebab
itu, terdapat beberapa uji spesifikasi diantaranya yaitu uji Chow, uji
Hausman, dan uji Lagrange Multiplier (LM). Ketika saat menetapkan
bentuk asumsi yang paling tepat digunakan, maka diperlukan juga
untuk menetapkan metode estimasi yang paling tepat diantaranya yaitu
estimasi Ordinary Least Square (OLS) jika diasumsikan tidak
memiliki masalah pada heteroskedastisitas. Namun, jika memiliki
masalah pada heteroskedastisitas maka dapat menggunakan estimasi
Generalized Least Square (GLS). Uji spesifikasi model tersebut antara
lain:
a. Uji Chow
Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah Common Effect
Model (CEM) atau Fixed Effect Model (FEM) yang paling
tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesisnya
adalah sebagai berikut:
42
H0 : Common Effect Model
H1 : Fixed Effect Model
Jika nilai probabilitas (P-Value) lebih kecil dari tingkat
signifikansi α = 10% maka menolak H0, artinya model panel
yang baik digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM), dan
sebaliknya jika nilai probabilitas (P-Value) lebih besar dari
tingkat signifikansi α = 10% maka H1 ditolak, berarti Common
Effect Model (CEM) adalah model yang baik digunakan dan
dianalisis.
b. Uji Hausman
Uji ini untuk menentukan model mana yang lebih baik
digunakan antara Fixed Effect Model (FEM) atau Random
Effect Model (REM) dalam mengestimasi data panel.
Hipotesisnya adalah sebagai berikut:
H0 : Random Effect Model
H1 : Fixed Effect Model
Jika nilai probabilitas (P-Value) lebih kecil dari tingkat
signifikansi α = 10% maka menolak H0, artinya model panel
yang baik untuk digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM),
dan sebaliknya jika nilai probabilitas (P-Value) lebih besar dari
tingkat signifikansi α = 10% maka H1 ditolak, berarti Random
Effect Model (REM) adalah model yang baik digunakan dan
dianalisis.
c. Uji Lagrange Multiplier
Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah Common Effect
Model (CEM) atau Random Effect Model (REM) yang paling
tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesisnya
adalah sebagai berikut:
H0 : Common Effect Model
H1 : Random Effect Model
43
Dilihat dari nilai Breusch-pagan. Jika nilai Breusch-pagan
lebih kecil dari α = 10% maka H0 ditolak, sehingga model yang
digunakan adalah Random Effect Model dan apabila nilai
Breusch-pagan lebih besar dari α = 10% maka H1 ditolak dan
H0 diterima, sehingga model panel yang baik digunakan adalah
Common Effect Model. Dalam penelitian ini tingkat
signifikansi yang digunakan adalah 10%.
2. Metode Estimasi
Setelah menetapkan asumsi yang paling tepat, maka diperlukan
juga untuk menetapkan metode estimasi yang paling tepat untuk
digunakan. Estimasi atau pendugaan adalah sebuah proses yang
menggunakan sampel statistik untuk menduga atau menaksir hubungan
parameter populasi yang tidak diketahui. Keadaan parameter populasi
dapat diketahui dengan adanya estimasi, karena estimasi merupakan
suatu pernyataan mengenai parameter populasi yang diketahui
berdasarkan populasi dari sampel, sehingga hal ini sampel random
yang diambil dari populasi yang bersangkutan. Menurut Hasan (2017),
ada ciri-ciri pendugaan yang baik adalah efisien, konsisten, serta tidak
bias (unbiased). Dalam menentukan estimasi terdapat dua metode,
antara lain sebagai berikut:
a. Ordinary Least Square (OLS)
Ordinary Least Square merupakan salah satu metode
bagian dari kuadrat terkecil. Metode OLS sering digunakan
para peneliti atau ilmuwan untuk proses penghitungan suatu
persamaan regresi sederhana. Dalam penggunaan regresi,
terdapat beberapa asumsi dasar yang dapat menghasilkan
estimator linier tidak bias yang terbaik dari model regresi yang
diperoleh dari metode OLS atau yang dikenal dengan regresi
OLS agar taksiran koefisien regresi itu bersifat BLUE (Best
Linier Unbiased Estimator), Misalnya:
44
Secara ringkas dapat ditulis dalam notasi matriks:
Dengan β adalah suatu vektor kolom k-unsur dari penaksir
parameter kuadrat terkecil biasa dan ε adalah suatu vektor
kolom n x 1 dari n residual (Gujarati, 1999). Variabel ε sangat
memegang peran dalam model ekonometrika, tetapi pada
variabel ini tidak dapat diteliti dan tidak juga tersedia informasi
tentang bentuk distribusi kemungkinannya. Selain asumsi
mengenai distribusi probabilitasnya, beberapa asumsi lainnya
khususnya tentang sifat statistiknya perlu dibuat dalam
menerapkan metode OLS (Rizki, 2011).
b. Generalized Least Square (GLS)
Menurut Greene (2000), untuk menanggulangi
permasalahan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan
estimasi melalui pembobotan (weighted) atau dapat bilang
sebagai kuadrat terkecil yang diberlakukan secara umum atau
disebut Generalized Least Square (GLS). Masalah
heteroskedastisitas sering muncul jika data yang digunakan
adalah cross-section. Menurut Gujarati (2003), bahwa untuk
data panel dengan menggunakan estimasi Generalized Least
Square (GLS) lebih baik dan konsisten jika dibandingkan
dengan metode OLS. Dalam metode estimasi GLS mampu
memperhitungkan informasi secara eksplisit dan karena itu
mampu menghasilkan estimator yang BLUE. Untuk melihat
bagaimana hal ini dapat dicapai kemudian dilanjutkan dengan
dua model variabel yang sekarang dikenal:
Untuk memudahkan manipulasi aljabar maka ditulis sebagai:
45
Dimana X0i = 1 untuk masing-masing i. dapat dilihat bahwa
kedua formulasi ini identik. Sekarang asumsikan varians
heteroskedastisitas diketahui. Bagi melalui untuk
mendapatkan:
Untuk memudahkan eksposisi maka dapat ditulis sebagai:
Yang dibintangi atau diubah adalah variabel asli dibagi dengan
(yang diketahui) . Penggunaan notasi dan
, parameter
dari model yang diubah, untuk membedakan GLS dengan
parameter OLS biasa dan .
Estimasi GLS juga dapat dianalisis dengan Fixed Effect Model
dan Common Effect Model. Estimasi GLS mengambil infomasi
secara eksplisit dan oleh karena mampu memproduksi BLUE.
Menurut Gujarati (2003), penggunaan estimasi GLS sudah
memenuhi asumsi klasik, sehingga tidak diperlukan lagi uji
asumsi klasik pada estimasi GLS.
E. Uji Statistik
Terdapat beberapa uji pada uji statistik, antara lain sebagai berikut:
1. Uji t-statistik (Parsial)
Uji t-statistik dilakukan untuk mengetahui pengaruh signifikansi
setiap variabel independent terhadap variabel dependen secara parsial.
Menurut Ghozali (2013: 98) uji t-statistik tujuannya untuk
menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independent secara
individu dalam menerangkan variabel dependen. Dalam uji t dilakukan
dengan membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel. Jika nilai
probabilitas lebih besar dari derajat kepercayaan yang telah ditentukan,
dan jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel maka suatu variabel
46
independen secara individual mempengaruhi variabel dependennya.
Perumusan hipotesis sebagai berikut:
H0: Tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan antara variabel
independent terhadap variabel dependen.
H1: Terdapat pengaruh positif dan signifikan antara variabel
independent terhadap variabel dependen.
Dengan tingkat signifikansi 10%, jika nilai probabilitas nilai t-
hitung > t-tabel maka H0 ditolak atau menerima H1, artinya bahwa
variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Dan
jika nilai probabilitas nilai t-hitung < t-tabel maka H0 diterima atau
menolak H1, artinya bahwa variabel bebas tidak berpengaruh terhadap
variabel terikat.
2. Uji F-statistik (Simultan)
Uji F-statistik dilakukan untuk melihat apakah semua variabel
independent memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel
dependen. Menurut Ghozali (2013: 98) uji f-statistik bertujuan untuk
menunjukkan apakah semua variabel independent dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel
dependen. Jika nilai Probabilitas lebih besar dari derajat kepercayaan
yang ditentukan, dan jika nilai F hitung lebih besar dari t tabel maka
variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel
dependen. Hipotesis dalam pengujian F-statistik adalah sebagai
berikut:
H0: Semua variabel independent tidak berpengaruh secara simultan
terhadap variabel dependen.
H1: Semua variabel independent berpengaruh secara simultan terhadap
variabel dependen.
Dengan tingkat signifikansi 10%, jika nilai probabilitas F-hitung <
F-tabel maka H0 diterima atau menolak H1, artinya bahwa variabel
bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. Dan jika nilai
probabilitas F-hitung > F-tabel maka H0 ditolak atau menerima H1,
47
artinya bahwa variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel
terikat.
3. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Uji Koefisien determinasi (R2) adalah uji yang menjelaskan
seberapa besar proporsi variasi variabel independen dapat menjelaskan
variabel dependen. Nilai R2 yang kecil atau mendekati nol artinya
kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen kecil.
Sedangkan nilai R2 yang besar atau mendekati satu artinya variabel
independen mampu menjelaskan hampir keseluruhan perubahan pada
variabel dependen.
F. Operasional Variabel Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran diatas,
maka variabel-variabel dalam penelitian ini dapat didefinisikan sebagai
berikut:
1. Variabel Dependen (variabel terikat)
Variabel Dependen adalah variabel yang mendapatkan pengaruh
dari variabel independent. Dalam penelitian ini variabel dependen
yang digunakan adalah Foreign Direct Investment (FDI). FDI adalah
suatu bentuk investasi asing yang dilakukan oleh suatu perusahaan dari
suatu negara, dengan tujuan untuk menanamkan modalnya dalam
jangka panjang kesuatu perusahaan di negara lain.
2. Variabel Independen (variabel bebas)
Variabel Independen adalah variabel yang secara bebas
memberikan pengaruh terhadap variabel terikat. Dalam penelitian ini
variabel independent yang digunakan adalah sebagai berikut:
a) Corruption Perception Index (CPI) adalah suatu data indeks
persepsi korupsi yang dikeluarkan setiap tahun oleh
Transparency International yang dipercaya oleh berbagai
pihak/kalangan sebagai data yang valid dalam mengukur
kegiatan korupsi di suatu negara.
48
b) Trade Openness adalah suatu bentuk ukuran kebijakan
keterbukaan ekonomi yang digambarkan dengan Trade
openness yang dinyatakan pada trade (% of GDP) adalah
jumlah ekspor dan impor barang dan jasa dengan negara-negara
lain yang diukur sebagai bagian dari Produk Domestik Bruto
(PDB).
Tabel 3.1
Variabel Operasional
Variabel Definisi Sumber Data Satuan
Foreign
Direct
Investment
(FDI)
Bentuk investasi asing yang dilakukan
oleh suatu perusahaan dari suatu negara,
dengan tujuan untuk menanamkan
modalnya dalam jangka panjang kesuatu
perusahaan di negara lain.
World Bank Billion USD
Corruption
Perception
Index (CPI)
Data indeks persepsi korupsi yang
dikeluarkan setiap tahun oleh
Transparency International yang
dipercaya oleh berbagai pihak/kalangan
sebagai data yang valid dalam mengukur
kegiatan korupsi di suatu negara.
Transparency
International
Skor
Trade
Openness
Bentuk ukuran kebijakan keterbukaan
ekonomi yang digambarkan dengan
Trade openness yang dinyatakan pada
trade (% of GDP) adalah jumlah ekspor
dan impor barang dan jasa dengan
negara-negara lain yang diukur sebagai
bagian dari Produk Domestik Bruto
(PDB).
World Bank Persen
49
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
1. Gambaran Umum Indonesia
Indonesia merupakan negara dengan kepulauan terbesar di dunia,
dengan jumlah pulau mencapai lebih dari 17.000 pulau yang
terbentang dari Sabang hingga Marauke. Indonesia terletak antara dua
benua yaitu benua Asia dan benua Australia. Wilayah Indonesia
terbentang sepanjang 3.977 mil diantara Samudera Hindia dan
Samudera Pasifik. Luas daratan Indonesia yaitu 1.922.570 m2 serta
luas perairannya yaitu 3.257.483 km2.
Indonesia sebagai salah satu negara berkembang yang terus
mendorong investor untuk melakukan investasi di Indonesia. Pada
tahun 2016 aliran masuk FDI yang ke Indonesia sebesar 4.5 miliar
USD, dan mengalami kenaikan pada tahun 2017 sebesar 21.4 miliar
USD. Berdasarkan panduan investasi yang dikeluarkan oleh HSBC,
daya tarik Indonesia sebagai lokasi investasi dapat dilihat dari
banyaknya sumber daya alam yang berlimpah serta pasar domestik
yang besar. Dalam menanamkan modal di Indonesia tantangan untuk
investor pun ada, seperti sistem hukum dan peraturan yang sering
berubah serta tidak menentu, rumitnya birokrasi dan permasalahan
korupsi.
Indonesia merupakan salah satu negara yang tergolong sebagai
negara dengan tingkat korupsi yang cukup aktif dalam melakukan
tindakan korupsi. Pada tahun 2016 skor CPI di Indonesia sebesar 37,
dan pada tahun 2017 skor CPI di Indonesia sama seperti tahun
sebelumnya yaitu sebesar 37.
Indonesia adalah salah satu negara dengan tingkat Trade Openness
yang mengalami fluktuatif cenderung turun setiap tahunnya. Pada
tahun 2016-2017 mengalami kenaikan pada tingkat Trade Openness di
50
Indonesia sebesar 37.4 persen, dan pada tahun 2017 sebesar 39.4
persen.
2. Gambaran Umum Malaysia
Malaysia adalah sebuah negara federal yang terdiri dari tiga belas
negara bagian dari tiga wilayah federal di Asia Tenggara, dengan luas
329.847 km2. Malaysia berbatasan dengan Thailand, Indonesia,
Singapura, Brunei Darussalam dan Filipina.
Malaysia merupakan penerima arus masuk investasi asing terbesar
kelima di dunia. Sesuai Laporan Investasi Dunia tahun 2015 yang
diterbitkan oleh UNCTAD. Pada tahun 2016 arus masuk FDI ke
Malaysia sebesar 13.4 miliar USD dan mengalami penurunan sebesar
9.5 miliar USD pada tahun 2017. Berdasarkan panduan investasi yang
dikeluarkan oleh HSBC, daya tarik Malaysia sebagai lokasi investasi
dapat dikaitkan dengan sejumlah faktor, termasuk kebijakan
investasinya yang liberal dan sumber daya alam yang melimpah.
Meskipun terdapat berbagai peluang investasi di Malaysia namun
masalah utama yang dihadapi perusahaan adalah kekurangan pekerja
terampil. Hal ini terlihat sangat jelas diberbagai industri seperti
logistik, manufaktur, dan pertanian. Dalam menanamkan modal di
Malaysia tantangan untuk investor juga ada, seperti sistem hukum dan
peraturan yang sering berubah serta tidak menentu, rumitnya birokrasi
serta permasalahan korupsi yang sering terjadi disetiap negara,
termasuk negara Malaysia.
Malaysia tergolong sebagai negara dengan tingkat korupsi yang
cukup aktif dalam melakukan tindakan korupsi. Pada tahun 2016 skor
CPI di Malaysia sebesar 49, kemudian skor CPI di Malaysia
mengalami penurunan sebesar 47 pada tahun 2017. Hal tersebut
menunjukkan bahwa negara Malaysia masih aktif dalam melakukan
tindakan korupsi.
Kemudian dilihat dari tingkat Trade Openness, Malaysia adalah
salah satu negara dengan tingkat Trade Openness yang mengalami
51
fluktuatif cenderung turun setiap tahunnya. Pada tahun 2016 tingkat
Trade Openness di Malaysia sebesar 128.8 persen, dan pada tahun
2017 mengalami kenaikan sebesar 135.8 persen.
3. Gambaran Umum Filipina
Filipina adalah salah satu negara yang tergabung di ASEAN.
Filipina terdiri dari 7.107 pulau dengan luas total daratan diperkirakan
343.448 km2. Pada bagian timur berbatasan dengan Laut Filipina, di
barat dengan Laut Tiongkok Selatan dan di selatan dengan Laut
Sulawesi. Filipina memiliki garis pantai sepanjang 36.289 km (22.549
mil) yang menjadikannya negara dengan garis pantai terpanjang
kelima di dunia.
Menurut laporan Investasi Global tahun 2015 yang diterbitkan oleh
UNCTAD, Filipina merupakan salah satu dari 10 penerima FDI
terbesar di Asia Timur dan Asia Tenggara. Pada tahun 2016 Filipina
menerima arus masuk FDI sebesar 8,27 miliar USD, kemudian
mengalami peningkatan pada tahun 2017 sebesar 10,05 miliar USD.
Berdasarkan panduan investasi yang dikeluarkan oleh HSBC daya
tarik Filipina sebagai lokasi investasi langsung (FDI) dapat dikaitkan
dengan ekonomi yang liberal serta akses ke pasar ASEAN. Meskipun
mengalami peningkatan, korupsi masih menjadi masalah di seluruh
negara termasuk Filipina.
Melihat dari sisi pemerintahan Filipina masih tergolong memiliki
angka CPI yang rendah. Pada tahun 2016 Filipina memiliki angka CPI
sebesar 35, dan pada tahun selanjutnya angka CPI di Filipina sebesar
34. Dimana hal tersebut menunjukkan bahwa di Filipina kegiatan
korupsi terbilang tinggi.
Kemudian dilihat dari tingkat Trade Openness, Filipina adalah
salah satu negara dengan tingkat Trade Openness yang mengalami
peningkatan setiap tahunnya. Pada tahun 2016 tingkat Trade Openness
di Filipina sebesar 65.5 persen, dan mengalami kenaikan sebesar 71.9
persen pada tahun 2017.
52
4. Gambaran Umum Vietnam
Vietnam merupakan sebuah negara yang berlokasi di Asia
Tenggara, dan mencakup luas sekitar 331.221,6 km2. Negara ini
berbatasan dengan Republik Rakyat Tiongkok di sebelah utara, negara
Laos di sebelah barat laut, negara Kamboja disebelah barat daya dan di
sebelah timur berhadapan langsung dengan Laut Cina Selatan.
Menurut Survei Prospek Investasi Global yang dirilis oleh
UNCTAD, Vietnam merupakan salah satu negara paling menarik di
dunia untuk tujuan investasi asing. Daya tarik Vietnam sebagai lokasi
investasi karena penduduknya yang masih muda dan perekonomian
yang berkembang. Pada tahun 2016 aliran masuk FDI di Vietnam
sebesar 12,6 miliar USD kemudian aliran masuk FDI Vietnam
mengalami peningkatan sebesar 14,1 miliar USD pada tahun 2017.
Walaupun seperti itu tantangan untuk menanamkan investasi asing di
Vietnam pun masih ada. Seperti kerangkan hukum dan peraturan yang
dapat mengalami perubahan tidak terduga, kurangnya transparansi
birokrasi dan korupsi masih sering terjadi.
Vietnam merupakan negara yang masih tergolong aktif dalam
melakukan korupsi, dengan skor CPI pada tahun 2016 sebesar 33 dan
mengalami peningkatan sebesar 35 pada tahun 2017.
Kemudian dilihat dari tingkat Trade Openness, Vietnam adalah
salah satu negara dengan tingkat Trade Openness yang mengalami
fluktuatif cenderung naik setiap tahunnya. Pada tahun 2016 tingkat
Trade Openness di Vietnam sebesar 184.7 persen, dan mengalami
kenaikan sebesar 200.4 persen pada tahun 2017.
5. Gambaran Umum Kamboja
Kamboja adalah salah satu negara anggota ASEAN. Dimana
kamboja berbatasan langsung dengan teluk Thailand, antara Thailand,
Vietnam dan Laos. Thailand memiliki luas wilayah daratan seluas
181.040 km2.
53
Kamboja mulai menjadi sorotan investor, bagi penanam modal
seperti china daya tarik utama dari Kamboja adalah rendahnya tingkat
upah. Pada tahun 2016 aliran masuk FDI ke negara Kamboja sebesar
2.47 miliar USD dan mengalami kenaikan sebesar 2.78 miliar USD
pada tahun 2017. Walaupun seperti itu tantangan yang harus dihadapi
oleh investor yaitu kegiatan korupsi yang terbilang aktif di Kamboja.
Negara Kamboja memiliki skor CPI yag terbilang rendah setiap
tahunnya. Pada tahun 2016 skor CPI di Kamboja sebesar 21, dan pada
tahun selanjutnya skor CPI di Kamboja sama seperti tahun sebelumnya
sebesar 21. Hal itu berarti negara Kamboja masih aktif dalam
melakukan tindakan korupsi.
Selanjutnya dilihat dari tingkat Trade Openness, Kamboja adalah
salah satu negara dengan tingkat Trade Openness yang mengalami
fluktuatif cenderung turun setiap tahunnya. Pada tahun 2016 tingkat
Trade Openness di Kamboja sebesar 127.0 persen, dan mengalami
penurunan pada tahun 2017 sebesar 124.8 persen.
6. Gambaran Umum Laos
Laos atau Republik Demokratik Rakyat LaoPDR adalah negara
yang terapit daratan di Asia Tenggara, negara Laos berbatasan
langsung dengan Vietnam di timur, Myanmar dan Republik Rakyat
Tiongkok disebelah barat laut, Thailand di sebelah barat, dan Kamboja
di selatan. Luas wilayah Laos mencakup 236,800 km2
dan 2% dari
wilayah tersebut berupa perairan.
Bergabung dengan ASEAN sejak tahun 1997, negara Laos baru
membuka diri seluas-luasnya dengan negara lain pada tahun 2004.
Langkah pertama yang diambil dalam membuka diri adalah menarik
modal asing. Aliran masuk FDI ke negara Laos ini tergolong rendah.
Pada tahun 2016 aliran masuk FDI ke negara Laos sebesar 0,93 miliar
USD, lalu aliran masuk FDI di negara ini mengalami kenaikan sebesar
1,59 miliar USD pada tahun 2017.
54
Tingkat korupsi di Laos masih menjadi salah satu tantangan bagi
investor asing yang ingin menanamkan modalnya. Di negara Laos
tingkat korupsinya tergolong cukup tinggi dengan skor CPI pada tahun
2016 sebesar 30, selanjutnya pada tahun berikutnya skor CPI di Laos
sebesar 29 yaitu pada tahun 2017.
Selanjutnya dilihat dari tingkat Trade Openness, Laos adalah salah
satu negara dengan tingkat Trade Openness yang mengalami fluktuatif
namun cenderung naik setiap tahunnya. Pada tahun 2016 tingkat Trade
Openness di Laos sebesar 75.1 persen, dan mengalami kenaikan pada
tahun 2017 sebesar 75.8 persen.
7. Gambaran Umum Thailand
Thailand merupakan sebuah negara di Asia Tenggara yang
berbatasan dengan Laos dan Kamboja di Timur, Malaysia dan Teluk
Siam di Selatan, Myanmar dan Laut Andaman di Barat. Luas wilayah
Thailand yaitu 514.000 km2 yang terletak ditengah daratan Asia
Tenggara.
Upaya dalam menghadapi Masyarakat Ekonomi Asean (MEA),
Thailand mengupayakan pertumbuhan ekonomi agar semakin lebih
baik dengan mengembangkan pusat investasi yang dapat menarik
investor asing. Dilihat dari aliran masuk FDI ke Thailand pada tahun
2016 sebesar 2.81 miliar USD dan mengalami kenaikan yang cukup
tinggi sebesar 8.04 miliar USD pada tahun 2017.
Dilihat dari skor CPI negara Thailand menunjukkan sebagai pelaku
korupsi yang aktif. Pada tahun 2016 skor CPI di Thailand sebesar 35,
dan pada tahun 2017 skor CPI di Thailand sebesar 37.
Selanjutnya dilihat dari tingkat Trade Openness, Thailand adalah
salah satu negara dengan tingkat Trade Openness yang mengalami
fluktuatif namun cenderung turun setiap tahunnya. Pada tahun 2016
tingkat Trade Openness di Thailand sebesar 122.0 persen, dan
mengalami kenaikan sebesar 122.5 persen pada tahun 2017.
55
B. Analisis dan Pembahasan
1. Analisis Model Foreign Direct Investment Dengan Variabel
Corruption Perception Index dan Trade Openness.
a. Uji Chow
Uji ini bertujuan untuk menentukan model yang digunakan antara
Common Effect Model atau Fixed Effect Model. Jika nilai probabilitas
lebih kecil dari α = 10% maka model panel yang baik digunakan
adalah Fixed Effect Model. Berikut adalah hipotesis Uji Chow:
H0: Common Effect Model
H1: Fixed Effect Model
Hasil Uji Chow yang didapat setelah dilakukan pengolahan data
adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1
Uji Chow
Effects Test Statistik d.f. Prob.
Cross-section F 31.860615 (6,47) 0.0000
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
Berdasarkan tabel diatas didapatkan hasil nilai F-statistik sebesar
31.860615 dengan nilai d.f sebesar (6,47) dan nilai Probabilitas lebih
kecil dari signifikasi α = 10% (0.0000 < 0.1) maka H0 ditolak sehingga
model panel yang baik digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM).
b. Uji Hausman
Uji ini bertujuan untuk memilih metode apa yang harus digunakan,
apakah Fixed Effect Model atau Random Effect Model. Dapat dilihat
dari nilai Chi-Square Statistik. Jika nilai probabilitasnya lebih besar
dari tingkat signifikasi α = 10% maka artinya model yang baik
digunakan adalah Random Effect Model. Berikut adalah hipotesis Uji
Hausman:
H0: Random Effect Model
H1: Fixed Effect Model
56
Hasil Uji Hausman yang didapat setelah dilakukan pengolahan data
adalah sebagai berikut:
Tabel 4.2
Uji Hausman
Test Summary Chi-Square Stat Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section
Random
4.731551 2 0.0939
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
Berdasarkan dari hasil tabel diatas, nilai probabilitas Chi-Square
lebih kecil dari signifikasi α = 10% (0.0939 < 0.1) maka artinya model
panel yang baik digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM).
c. Pemilihan Model Dalam Penelitian
Setelah melakukan proses pemilihan model dengan menggunakan
uji asumsi klasik beserta estimasi yang lainnya, pendekatan estimasi
Generalized Least Square (GLS) dengan Fixed Effect Model
digunakan sebagai pilihan yang tepat dalam pengolahan data dalam
penelitian ini. Dalam penentuan model dilakukan Uji Chow, dan Uji
Hausman untuk memilih model yang digunakan di antara Common
Effect Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model. Perlakuan
weighted atau pembobotan dilakukan pada Fixed Effect Model.
57
Tabel 4.3
Hasil Perhitungan Data Panel Terhadap Keseluruhan Periode
Penelitian (2010-2017)
Variable Coefficient Prob
C -1.706313 0.6321
LNCPI 2.648148 0.0000
LNTRADE 1.736278 0.0043
Fixed Effect (Cross)
_INDONESIA--C 2.488011
_MALAYSIA--C -0.928872
_FILIPINA--C 0.442599
_VIETNAM--C -0.205879
_KAMBOJA--C -0.230471
_LAOS--C -1.118646
_THAILAND--C -0.446743
R-squared 0.923072
Adj R-Squared 0.909978
F-statistic 70.49554
Prob (F-statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
Berdasarkan tabel diatas maka dapat dijelaskan melalui persamaan
sebagai berikut:
LnFDI= -1.706313 + 2.648148 LnCPI + 1.736278 LnTRADE + e
Keterangan :
FDI : Foreign Direct Investment
CPI : Corruption Perception Index
TRADE : Trade Openness
e : error term
58
Berdasarkan persamaan regresi diatas dapat dilihat coefficient (C)
sebesar -1.706313 yang merupakan nilai variabel Foreign Direct
Investment (FDI) ketika tidak dipengaruhi oleh variabel-variabel
lainnya. Selanjutnya untuk variabel Corruption Perception Index (CPI)
memiliki arah hubungan positif terhadap FDI dengan nilai coefficient
(C) sebesar 2.648148, dan untuk variabel Trade Openness memiliki
arah hubungan yang positif terhadap FDI dengan nilai coefficient (C)
sebesar 1.736278.
Nilai probabilitas variabel Corruption Perception Index (CPI)
sebesar 0.0000, yang berada dibawah signifikasi α = 10% (0,1). Hal ini
menunjukkan bahwa variabel Corruption Perception Index (CPI)
memiliki arah hubungan yang positif dan signifikan terhadap Foreign
Direct Investment (FDI), berarti bahwa hipotesis antara variabel
Corruption Perception Index terhadap Foreign Direct Investment
(FDI) memiliki keterkaitan satu sama lain. Sehingga ketika Corruption
Perception Index (CPI) mengalami kenaikan maka Foreign Direct
Investment (FDI) juga akan meningkat di tujuh negara ASEAN.
Kemudian untuk variabel Trade Openness memiliki nilai
probabilitas sebesar 0.0043, yang berada dibawah signifikasi α = 10%
(0,1). Hal ini menunjukkan bahwa variabel Trade Openness memiliki
arah hubungan yang positif dan signifikan terhadap Foreign Direct
Investment (FDI). Hal ini berarti menyatakan bahwa hipotesis antara
variabel Trade Openness terhadap Foreign Direct Investment (FDI)
memiliki keterkaitan satu sama lain. Sehingga ketika Trade Openness
mengalami kenaikan maka Foreign Direct Investment (FDI) juga akan
meningkat di tujuh negara ASEAN.
Berikut adalah tabel yang menunjukkan tujuh negara ASEAN yang
memiliki pengaruh secara individu (individual effect) yang berbeda-
beda untuk setiap perubahannya yang dapat dilihat dibawah ini sebagai
berikut:
59
Tabel 4.4
Interpretasi Fixed Effect Model
Variable Coefficient Individual
Effect
Prob
C -1.706313 0.6321
LNCPI 2.648148 0.0000
LNTRADE 1.736278 0.0043
Fixed Effect (Cross)
_INDONESIA--C 2.488011 0.781698
_MALAYSIA--C -0.928872 -2.635185
_FILIPINA--C 0.442599 -1.263714
_VIETNAM--C -0.205879 -1.912192
_KAMBOJA--C -0.230471 -1.936784
_LAOS--C -1.118646 -2.824959
_THAILAND--C -0.446743 -2.153056
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
Negara Indonesia
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Indonesia mempunyai efek individu
terhadap Foreign Direct Investment sebesar 0.781698 Billion
USD.
Negara Malaysia
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Malaysia mempunyai efek individu
terhadap Foreign Direct Investment sebesar -2.635185 Billion
USD.
Negara Filipina
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Filipina mempunyai efek individu
60
terhadap Foreign Direct Investment sebesar -1.263714 Billion
USD.
Negara Vietnam
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Vietnam mempunyai efek individu
terhadap Foreign Direct Investment sebesar -1.912192 Billion
USD.
Negara Kamboja
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Kamboja mempunyai efek individu
terhadap Foreign Direct Investment sebesar -1.936784 Billion
USD.
Negara Laos
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Laos mempunyai efek individu
terhadap Foreign Direct Investment sebesar -2.824959 Billion
USD.
Negara Thailand
Ketika tidak ada terjadi perubahan kenaikan maupun
penurunan pada Corruption Perception Index dan Trade
Openness, maka negara Thailand mempunyai efek individu
terhadap Foreign Direct Investment sebesar -2.153056 Billion
USD.
C. Hasil Pengujian Hipotesis
1) Uji t-statistik dan Interpretasi Hasil Analisis
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat pengaruh secara
parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen. Uji t
dilakukan dengan cara membandingkan nilai probabilitas antara
61
variabel independen dengan nilai signifikasi α = 10%. Apabila variabel
independen memiliki nilai probabilitas lebih kecil dari nilai signifikasi
α = 10% maka dinyatakan terdapat pengaruh yang signifikan terhadap
variabel dependen.
Tabel 4.5
Uji t-statistik
Variabel t-statistik Prob
LNCPI 4.843889 0.0000
LNTRADE 3.004818 0.0043
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai probabilitas
Corruption Perception Index (LNCPI) sebesar 0.0000 lebih kecil dari
nilai signifikasi α = 10%, hal ini berarti menunjukkan bahwa
Corruption Perception Index secara parsial memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap Foreign Direct Investment di Indonesia, Malaysia,
Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun 2010-2017.
Kemudian untuk variabel Trade Openness memiliki nilai probabilitas
sebesar 0.0043 lebih kecil dari nilai signifikasi α = 10%, hal ini berarti
menunjukkan bahwa variabel Trade Openness secara parsial memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap Foreign Direct Investment di
Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand
tahun 2010-2017.
Tabel diatas juga dapat dibuktikan dengan hasil dari hipotesis yang
telah dijabarkan sebelumnya. Adapun hasil yang telah diperoleh, maka
kesimpulan dari hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel Corruption Perception Index memiliki nilai
probabilitas sebesar 0.0000 lebih kecil dari nilai signifikasi α =
10% (0.0000 < 0.1) maka H1 diterima.
2. Variabel Trade Openness memiliki nilai probabilitas sebesar
0.0043 lebih kecil dari nilai signifikasi α = 10% (0.0043 < 0.1)
maka H1 diterima.
62
2) Uji F-statistik dan Interpretasi Hasil Analisis
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel x secara
bersama-sama atau secara simultan mempengaruhi variabel y, maka
diperlukan dengan cara membandingkan nilai probabilitas F-Statistik
dengan nilai signifikasi α = 10%. Apabila variabel-variabel x memiliki
nilai probabilitas lebih kecil dari nilai signifikasi α = 10% maka artinya
secara bersama-sama variabel x berpengaruh pada variabel y.
Tabel 4.6
Uji F-statistik
F-Statistik 70.49554
Prob (F-statistik) 0.000000
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
Berdasarkan tabel diatas, hasil regresi data panel diperoleh nilai
probabilitas F-Statistik sebesar 0.000000 lebih kecil dari nilai
signifikasi α = 10% maka artinya variabel Corruption Perception
Index dan Trade Openness secara simultan berpengaruh signifikan
terhadap Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia,
Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos, dan Thailand tahun 2010-2017.
3) Uji Koefisien Determinasi (R2) dan Interpretasi Hasil Analisis
Uji ini bertujuan untuk melihat seberapa besar kemampuan
variabel independent menjelaskan variabel dependen. Dapat dilihat
dari nilai Adjusted R-Squared. Dimana semakin besar angka Adjusted
R-Squared maka pengaruh antar variabel independen dan dependen
semakin baik.
Tabel 4.7
Uji Koefisien Determinasi R2
Adjusted R-Squared 0.909978
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews 9
63
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat nilai Adjusted R-Squared
sebesar 0.909978 atau 90.99%. Hal ini menunjukkan bahwa 90.99%
Foreign Direct Investment di tujuh negara ASEAN dapat dijelaskan
oleh Corruption Perception Index (LNCPI) dan Trade Openness
(LNTRADE) sehingga sisanya yaitu sebesar 9.01%, Foreign Direct
Investment dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian ini.
D. Analisis Ekonomi Foreign Direct Investment Dengan Variabel Bebas
Corruption Perception Index dan Trade Openness.
a) Corruption Perception Index (CPI) Terhadap Foreign Direct
Investment (FDI).
Hasil dalam penelitian ini menunjukkan bahwa variabel
Corruption Perception Index (CPI) berpengaruh positif dan signifikan
terhadap FDI di tujuh Negara ASEAN. Hal ini mengartikan bahwa
setiap peningkatan yang terjadi pada skor CPI akan memberikan
dampak kenaikan pada FDI. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi skor
CPI yaitu tingkat korupsi suatu negara tersebut terbilang rendah, maka
semakin tinggi pula investor untuk melakukan investasi di negara
tersebut. Dikarenakan jika negara tersebut rendah korupsinya maka
investor akan merasa aman dalam menanamkan modalnya di negara
tujuan. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh (Nurul Afni Romadhona, 2016) (Irma Febriana MK, 2015)
(Andryan Setyadharma, 2007) yang menunjukkan bahwa variabel
Corruption Perception Index (CPI) memiliki pengaruh yang positif
dan signifikan terhadap Foreign Direct Investment (FDI).
b) Trade Openness Terhadap Foreign Direct Investment (FDI)
Hasil dalam penelitian ini menunjukkan bahwa variabel Trade
Openness berpengaruh positif dan signifikan terhadap FDI di tujuh
negara ASEAN. Hal ini mengartikan bahwa setiap peningkatan yang
terjadi pada Trade Openness akan memberikan dampak kenaikan pada
FDI. Hal ini karena Trade Openness yang menandakan keterbukaan
ekonomi di suatu negara, semakin besarnya trade openness yang
64
menandakan adanya aktivitas ekonomi yang besar disuatu negara, dan
semakin menurunnya semua bentuk hambatan-hambatan perdagangan,
baik tarif maupun non tarif yang menjadi daya tarik tersendiri untuk
investor asing untuk menanamkan modalnya, sehingga meningkatkan
aliran masuk FDI. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh (Nizar Eko Fachrulloh, Mukhammad Kholid Mawardi,
2018) (Hong Hiep Hoang, 2012) (Nor Aznin Abu Bakar, Siti Hadijah
Che Mat, Mukaramah Harun, 2012) (Astrid Mutiara Ruth, Syofriza
Syofyan, 2014) yang menunjukkan bahwa variabel trade openness
memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap FDI.
65
BAB V
Kesimpulan dan Saran
A. Kesimpulan
Berdasarkan pengujian terhadap data-data Foreign Direct
Investment, Corruption Perception Index dan Trade Openness tahun 2010-
2017 di tujuh negara ASEAN (Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam,
Kamboja, Laos dan Thailand), dapat dihasilkan kesimpulan sebagai
berikut:
1. Hasil penelitian ini menunjukkan peningkatan pada skor Corruption
Perception Index (CPI) berpengaruh positif dan signifikan terhadap
peningkatan Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia, Malaysia,
Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos dan Thailand. Dimana hal ini
menunjukkan bahwa peningkatan pada skor CPI yang menandakan
berkurangnya tingkat korupsi suatu negara, maka akan dapat
meningkatkan FDI di negara Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam,
Kamboja, Laos dan Thailand. Hal ini karena investor asing akan lebih
mencari negara dengan kinerja birokrasi yang baik, yaitu dengan negara
yang memiliki tindakan korupsi yang rendah agar para investor asing
akan tetap merasa aman ketika ingin menanamkan modalnya di negara
tujuan dan sebaliknya jika disuatu negara tingkat korupsinya tinggi
maka investor asing tidak ingin menanamkan modalnya di negara
tujuan.
2. Hasil penelitian ini menunjukkan Trade Openness berpengaruh positif
dan signifikan terhadap peningkatan Foreign Direct Investment (FDI) di
Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos dan Thailand.
Dimana hal ini menunjukkan bahwa peningkatan yang terjadi pada
Trade Openness di suatu negara, maka akan dapat pula meningkatkan
FDI di negara Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos
dan Thailand. Hal ini berarti karena Trade Openness yang
menggambarkan keterbukaan ekonomi di suatu negara, semakin
besarnya trade openness yang menandakan adanya aktivitas ekonomi
yang besar disuatu negara, dan menurunnya hambatan perdagangan
66
baik hambatan berupa tarif maupun non-tarif. Sehingga menjadi daya
tarik tersendiri untuk investor asing untuk menanamkan modalnya tanpa
ada rasa khawatir dengan adanya hambatan perdagangan di suatu
negara.
3. Variabel Corruption Perception Index (CPI) dan juga Trade Openness
secara simultan atau secara bersama-sama berpengaruh signifikan
terhadap Foreign Direct Investment (FDI) di negara yang diteliti
(Indonesia, Malaysia, Filipina, Vietnam, Kamboja, Laos dan Thailand).
Dengan ini, maka jika terjadi perubahan pada variabel Corruption
Perception Index (CPI) dan juga Trade Openness disuatu negara secara
simultan atau secara bersamaan, berarti akan dapat merubah pula
jumlah FDI di negara tersebut.
B. Saran
1. Bagi Pemerintah
a) Pemerintah harus bersikap tegas dalam memberantas korupsi serta
menegakkan aturan hukum yang dapat membuat jera para oknum
yang terlibat tindak pidana korupsi, sehingga membuat skor CPI
meningkat dan membuat para investor asing tertarik untuk
menanamkan modalnya, sehingga dapat meningkatkan FDI di
negara tersebut.
b) Pemerintah harus mempertahankan kebijakan dalam keterbukaan
perdagangan (Trade Openness), dengan meningkatnya keterbukaan
perdagangan maka akan menurunkan hambatan dalam
perdagangan. dengan adanya hambatan yang semakin mudah,
sehingga menarik investor asing dalam menanamkan modalnya
dan tentunya dapat meningkatkan aliran masuk FDI di negara
tersebut.
2. Bagi Masyarakat
Masyarakat harus mengetahui tentang korupsi, dan dapat ikut
berpartisipasi terhadap pengurangan tindakan korupsi dengan tidak
67
membiasakan memberi suap kepada pegawai pemerintahan serta dapat
melaporkan tindakan korupsi apabila melihat atau merasakan tindak
korupsi.
3. Bagi Akademisi dan Peneliti Selanjutnya
Bagi Akademisi dan Peneliti Selanjutnya, dapat memperbaharui
tahun penelitian agar data lebih terbaru dengan kondisi perekonomian.
Dan juga dapat menambahkan variabel-variabel bebas lainnya yang
dapat menjadi faktor dari masuknya FDI diluar penelitian ini.
68
DAFTAR PUSTAKA
Adiyudawansyah, Andi dan Santoso, Dwi Budi. (2016). Analisis Faktor-Faktor
yang Mempengaruhi Foreign Direct Investment di Lima Negara
ASEAN. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Vol.1
No.2: Universitas Brawijaya. Malang.
Fachrulloh, Nizar Eko dan Mawardi, Mukhammad Kholid. (2018). Analisis
Determinan Foreign Direct Investment di Negara Emerging Market
Asia Periode 2011-2015. Jurnal Administrasi Bisnis. April Vol.7 No.2:
Universitas Brawijaya. Malang.
Ghozali, Imam. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS.
Edisi ketujuh. Universitas Diponegoro. Semarang.
Gujrati, Damodar N. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika Terjemahan Buku ke 2.
Edisi 5. Jakarta: Salemba Empat.
Hoang, Hong Hiep. (2012). Foreign Direct Investment in Southeast Asia:
Determinants and Spatial Distribution. Working Paper Series No.
2012/30 Centre of Studies and Research on International Development
(CERDI) University of Auvergne. CNRS.
Mankiw, N Gregory. (2003). Teori Makro Ekonomi. Edisi Kelima. Jakarta:
Erlangga.
Mauro, Paolo. (1995). Corruption and Growth. The Quarterly Journal of
Economics. Vol.110 No.3, 681-712.
___________. (1997). The Effects of Corruption on Growth, Investment, and
Government Expenditure: A Cross-Sectional Analysis, in Corruption
and The Global Economy, Ed. By Kimberly Ann Elliott (Washington,
D.C., USA).
Jhingan, M.L. (2012). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Jakarta: PT.
Raja Grafindo Persada.
69
Putri, Hanifah Dwiana. (2018). Pengaruh Pembangunan Infrastruktur Terhadap
Foreign Direct Investment (FDI) di Negara-Negara ASEAN Tahun
2007-2015. Institusi Pertanian Bogor.
Rizki, N. A. (2011). Estimasi Parameter Model Regresi Data Panel Random
Effect Dengan Metode Generalized Least Square (GLS). Universitas
Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim. Malang.
Romadhona, Nurul Afni. (2016). Pengaruh Inflasi, Produk Domestik Bruto,
Corruption Perception Index, dan Indeks Harga Saham Terhadap
Foreign Direct Investment di Indonesia Periode (2005-2014).
Universitas Negeri Surabaya.
Ruth, Astrid Mutiara dan Syofyan, Syofriza. (2014). Faktor Penentu Foreign
Direct Investment di ASEAN-7: Analisis Data Panel, 2000-2012.
Media Ekonomi Vol.22 No.1: Universitas Trisakti. Jakarta.
Sukirno, Sadono. (2006). Ekonomi Pembangunan. Edisi ke-2. Jakarta:
Prenadamedia Group.
____________. (2007). Makroekonomi Modern. Edisi 1. Jakarta: PT. Raja
Grafindo Persada.
Suliyanto. (2011). Ekonometrika Terapan: Teori & Aplikasi dengan SPSS.
Yogyakarta: ANDI.
Surachmin dan Cahaya, Suhandi. (2013). Strategi dan Teknik Korupsi Mengetahui
Untuk Mencegah. Edisi 1. Jakarta: Sinar Grafika.
Swanitarini, Astiti. (2016). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Investasi
Asing Langsung di Indonesia Tahun 2011-2014. Universitas Negeri
Yogyakarta. Yogyakarta.
S, Yousuf Rayyan Dwi. (2016). Pengaruh Faktor-Faktor Ekonomi dan Indeks
Persepsi Korupsi Terhadap Penanaman Modal Asing Langsung di
Empat Negara ASEAN. Universitas Lampung. Bandar Lampung.
Thirafi, Muhammad Aulia Zul. (2013). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,
Ketersediaan Tenaga Kerja, Infrastruktur dan Kepadatan Penduduk
70
Terhadap Penanaman Modal Asing di Kabuputen Kendal. Economics
Development Analysis Journal. 2(1), 1-9.
Todaro, P Michael. (1998). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Edisi
Keenam. Jakarta: Erlangga.
Transparency International, 2019. www.Transparency.org. di akses pada Juni
2019.
Widarjono, Agus. (2013). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai
Panduan Eviews. Edisi Keempat. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
World Bank, 2019. www.WorldBank.org. di akses pada Juni 2019.
71
LAMPIRAN
Lampiran 1: Data Penelitian
Years Country FDI CPI Trade LNFDI LNCPI LNTRADE
2010 Indonesia 15292009 28 46.7 16.54284 3.332205 3.843744
2011 Indonesia 20564938 30 50.2 16.8391 3.401197 3.916015
2012 Indonesia 21200778 32 49.6 16.86955 3.465736 3.903991
2013 Indonesia 23281742 32 48.6 16.96318 3.465736 3.883624
2014 Indonesia 25120732 34 48.1 17.0392 3.526361 3.873282
2015 Indonesia 19779127 36 41.9 16.80014 3.583519 3.735286
2016 Indonesia 4541713 37 37.4 15.32881 3.610918 3.621671
2017 Indonesia 21464553 37 39.4 16.88191 3.610918 3.673766
2010 Malaysia 10885614 44 157.9 16.20295 3.78419 5.061962
2011 Malaysia 15119371 43 154.9 16.53149 3.7612 5.04278
2012 Malaysia 8895774 49 147.8 16.00109 3.89182 4.99586
2013 Malaysia 11296278 50 142.7 16.23998 3.912023 4.960745
2014 Malaysia 10619431 52 138.3 16.1782 3.951244 4.929425
2015 Malaysia 9857162 50 133.5 16.10371 3.912023 4.894101
2016 Malaysia 13470089 49 128.8 16.41598 3.89182 4.858261
2017 Malaysia 9511691 47 135.8 16.06803 3.850148 4.911183
2010 Filipina 1070386 24 71.4 13.88353 3.178054 4.268298
2011 Filipina 2007150 26 67.7 14.51223 3.258097 4.215086
2012 Filipina 3215415 34 64.9 14.98347 3.526361 4.172848
2013 Filipina 3737371 36 60.2 15.13389 3.583519 4.097672
2014 Filipina 5739574 38 61.5 15.5629 3.637586 4.119037
2015 Filipina 5639155 35 62.7 15.54524 3.555348 4.138361
2016 Filipina 8279548 35 65.5 15.9293 3.555348 4.18205
2017 Filipina 10057387 34 71.9 16.12382 3.526361 4.275276
2010 Vietnam 8000000 27 152.2 15.89495 3.295837 5.025195
2011 Vietnam 7430000 29 162.9 15.82104 3.367296 5.093137
2012 Vietnam 8368000 31 156.6 15.93993 3.433987 5.053695
72
2013 Vietnam 8900000 31 165.1 16.00156 3.433987 5.106551
2014 Vietnam 9200000 31 169.5 16.03471 3.433987 5.132853
2015 Vietnam 11800000 31 178.8 16.28361 3.433987 5.186268
2016 Vietnam 12600000 33 184.7 16.34921 3.496508 5.218733
2017 Vietnam 14100000 35 200.4 16.46169 3.555348 5.300315
2010 Kamboja 1404315 21 113.6 14.15506 3.044522 4.732684
2011 Kamboja 1538883 21 113.6 14.24657 3.044522 4.732684
2012 Kamboja 2003849 22 120.6 14.51058 3.091042 4.792479
2013 Kamboja 2068470 20 130.0 14.54232 2.995732 4.867534
2014 Kamboja 1853471 21 129.6 14.43257 3.044522 4.864453
2015 Kamboja 1822804 21 127.9 14.41589 3.044522 4.851249
2016 Kamboja 2475915 21 127.0 14.72212 3.044522 4.844187
2017 Kamboja 2788084 21 124.8 14.84087 3.044522 4.826712
2010 Laos 278805 21 84.7 12.53827 3.044522 4.439116
2011 Laos 300743 22 91.7 12.61401 3.091042 4.518522
2012 Laos 617755 21 98.2 13.33385 3.044522 4.587006
2013 Laos 681397 26 98.2 13.4319 3.258097 4.587006
2014 Laos 867646 25 99.1 13.67354 3.218876 4.596129
2015 Laos 1077759 25 85.8 13.89039 3.218876 4.452019
2016 Laos 935296 30 75.1 13.74862 3.401197 4.318821
2017 Laos 1599365 29 75.8 14.28512 3.367296 4.328098
2010 Thailand 14746672 35 127.3 16.50653 3.555348 4.846547
2011 Thailand 2473685 34 139.7 14.72122 3.526361 4.939497
2012 Thailand 12899036 37 138.5 16.37266 3.610918 4.93087
2013 Thailand 15935960 35 133.4 16.58409 3.555348 4.893352
2014 Thailand 4975455 38 131.8 15.42003 3.637586 4.881286
2015 Thailand 8927579 38 125.9 16.00466 3.637586 4.835488
2016 Thailand 2810184 35 122.0 14.84876 3.555348 4.804021
2017 Thailand 8045508 37 122.5 15.90062 3.610918 4.808111
73
Lampiran 2: Hasil Estimasi Data Panel
A. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 31.860615 (6,47) 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: LNFDI
Method: Panel EGLS (Cross-section weights)
Date: 07/12/19 Time: 22:46
Sample: 2010 2017
Periods included: 8
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 56
Use pre-specified GLS weights
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.950852 1.470479 3.366830 0.0014
LNCPI 2.485330 0.280857 8.849097 0.0000
LNTRADE 0.411967 0.247193 1.666581 0.1015
Weighted Statistics
R-squared 0.610184 Mean dependent var 20.01435
Adjusted R-squared 0.595474 S.D. dependent var 8.485672
S.E. of regression 0.909559 Sum squared resid 43.84680
F-statistic 41.48079 Durbin-Watson stat 0.339636
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.407715 Mean dependent var 15.41442
Sum squared resid 43.95941 Durbin-Watson stat 0.451186
74
B. Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: REGRES
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 4.731551 2 0.0939
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
LNTRADE 2.271177 1.034911 0.337943 0.0335
LNCPI 3.200680 2.798620 0.114748 0.2353
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: LNFDI
Method: Panel Least Squares
Date: 07/02/19 Time: 15:58
Sample: 2010 2017
Periods included: 8
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 56
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6.073750 5.159786 -1.177132 0.2451
LNTRADE 2.271177 0.811721 2.797976 0.0074
LNCPI 3.200680 0.683192 4.684887 0.0000
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.879496 Mean dependent var 15.41442
Adjusted R-squared 0.858984 S.D. dependent var 1.161661
S.E. of regression 0.436227 Akaike info criterion 1.324917
Sum squared resid 8.943825 Schwarz criterion 1.650420
Log likelihood -28.09769 Hannan-Quinn criter. 1.451114
F-statistic 42.87850 Durbin-Watson stat 2.229489
Prob(F-statistic) 0.000000
75
C. Hasil Fixed Effect Model Dengan Pendekatan GLS
Dependent Variable: LNFDI
Method: Panel EGLS (Cross-section weights)
Date: 07/12/19 Time: 22:42
Sample: 2010 2017
Periods included: 8
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 56
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.706313 3.540463 -0.481946 0.6321
LNCPI 2.648148 0.546699 4.843889 0.0000
LNTRADE 1.736278 0.577831 3.004818 0.0043
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.923072 Mean dependent var 20.01435
Adjusted R-squared 0.909978 S.D. dependent var 8.485672
S.E. of regression 0.429073 Sum squared resid 8.652870
F-statistic 70.49554 Durbin-Watson stat 1.685998
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.877480 Mean dependent var 15.41442
Sum squared resid 9.093458 Durbin-Watson stat 2.143467
76
D. Uji Normalitas
E. Uji Multikolinearitas
F. Uji Heteroskedastisitas
0
1
2
3
4
5
6
7
-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
Series: Standardized Residuals
Sample 2010 2017
Observations 56
Mean -1.81e-17
Median 0.014902
Maximum 0.798109
Minimum -1.070734
Std. Dev. 0.396642
Skewness -0.100607
Kurtosis 2.823081
Jarque-Bera 0.167503
Probability 0.919660
LNCPI LNTRADE
LNCPI 1.000000 0.057982
LNTRADE 0.057982 1.000000
Dependent Variable: RESABS
Method: Panel Least Squares
Date: 07/02/19 Time: 15:55
Sample: 2010 2017
Periods included: 8
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 56
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LNCPI 0.081508 0.141934 0.574265 0.5682
LNTRADE -0.109908 0.083470 -1.316733 0.1936
C 0.519144 0.605387 0.857540 0.3950
R-squared 0.036058 Mean dependent var 0.293621
Adjusted R-squared -0.000317 S.D. dependent var 0.278487
S.E. of regression 0.278531 Akaike info criterion 0.333508
Sum squared resid 4.111713 Schwarz criterion 0.442009
Log likelihood -6.338222 Hannan-Quinn criter. 0.375574
F-statistic 0.991272 Durbin-Watson stat 1.846491
Prob(F-statistic) 0.377879
![[CCKOREA 국제컨퍼런스] CCL & Openness on Daum](https://img.pdfslide.tips/doc/110x75/547dc8485806b5cc5e8b45be/cckorea-ccl-openness-on-daum.jpg)
