44
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Data dan Sumber data
1. Data
Data dasar stabilitas nilai tukar emas terhadap harga minyak dunia adalah dalam bentuk Dinar. Untuk keperluan pengujian yakni mencari harga minyak
mentah dunia dalam Dinar, maka harga harian emas per Ounce dalam ukuran Dolar Amerika Serikat terlebih dahulu dirata-ratakan kedalam bentuk bulanan,
hal ini dimaksdukan agar series yang digunakan tidak terlalu panjang. Sementara itu, data dasar harga minyak per barel dalam bentuk Dolar Amerika
Serikat yang juga dalam kurun waktu harian dirata-ratakan dalam bentuk bulanan. Selanjutnya data harga rata-rata bulanan emas dalam Dolar Amerika
Serikat dikonversikan kedalam Dinar dengan mengikuti langkah-langkah berikut:
a Data harian emas dalam Dolar Amerika Serikat dirubah menjadi data
bulanan dalam bentuk rata-rata; b
Data harga emas secara bulanan tersebut dikonversi dalam bentuk Dinar dengan cara dikalikan 0.137469. Angka tersebut didapatkan dari
pembagian jumlah gram emas untuk mendapatkan satuan Dinar 4.25 gram dengan jumlah gram emas dalam ukuran 1 Ounce 28.35 gram.
Hasil yang didapatkan masih dalam nilai emas 24 karat, sehingga perlu
45
dikalikan lagi dengan 0.917 untuk mengkonversi ke Dinar yang mempunyai nilai intrisik 22 karat. Hasil perkalian harga emas bulanan
dengan 0.137469 merupakan harga Dinar dalam Dolar Amerika Serikat. c
Data harga Dinar dalam Dolar tersebut kemudian menjadi pembagi harga minyak dalam Dolar yang hasilnya merupakan harga minyak dalam Dinar.
2. Sumber Data
Penulisan skripsi ini menggunakan pendekatan kuantitatif dalam bentuk rasio base, yaitu mengukur tingkat stabilitas nilai tukar Dinar terhadap minyak
dunia dan tingkat stabilitas nilai tukar Dolar Amerika Serikat terhadap minyak dunia dalam kurun waktu priode sesudah Bretton Wood System yakni pada
September 1971 sampai dengan Desember 2009. Mengukur stabilitas nilai tukar emas pada dasarnya dapat dipadankan
dengan komoditas apapun yang memiliki harga. Namun untuk dapat merelevansikan kompleksitas kegiatan ekonomi yang senantiasa bergejolak,
maka pada penelitian ini komoditas yang digunakan adalah minyak mentah dunia. Minyak mentah dunia secara umum telah merefleksikan kondisi ekonomi
karena merupakan komoditi utama perdagangan dunia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
diperoleh dari berbagai situs-situs resmi, institusi yang dipercaya mengeluarkan data. Data sekunder yang diperoleh dikatagorikan menjadi data kuantitatif dan
literatur. Data kuantitatif dalam penelitian ini bersifat runtut waktu time
46
series. Sehingga diperlukan beberapa tahapan persiapan agar data tersebut diolah lebih lanjut.
Data runtut waktu times series untuk harga bulanan emas dalam Dolar AS diperoleh dari website
http:www.kitco.com .
Sementara data runtut waktu untuk harga bulanan minyak dalam Dolar AS diperoleh dari website
http:www.worldoils.com .
Selain sumber kuantitatif dalam penelitian ini dibutuhkan pula data dalam bentuk literatur pendukung yang diperoleh dari berbagai situs resmi yang
mengeluarkan publikasi berupa jurnal dan artikel ilmiah. Dan sebagian lainnya diperoleh melalui kajian pustaka buku-buku terbitan lokal dan internasional
yang berkaitan dengan topik penelitian. Dalam pengumpulan data yang berhubungan dengan masalah dalam
penilitian ini dilakukan dengan cara penelitian kepustakaan library research, yaitu penelitian guna pemperoleh pengetahuan teoritis dengan cara membaca
dan mencatat dari berbagai literatur, text book, artikel-artikel, buku-buku ilmiah dan materi perkuliahan yang berhubungan dengan masalah yang diteliti
yang diharapkan dapat dijadikan sebagai pengetahuan dasar dalam pembahasan masalah.
3. Identifikasi Variabel
Dalam penelitian ini terdapat dua variabel independen yang berbentuk data runtut waktu time series harga minya mentah dunia dalam Dinar dan harga
47
minyak mentah dunia dalam Dolar Amerika Serikat. Data runtut waktu ini diambil dari September 1971 s.d Desember 2009. Kedua variabel tersebut
merupakan data untuk studi komparasi tingkat stabilitas volatilitas nilai tukar terhadap minyak mentah dunia dengan model GARCH.
4. Variabel Penelitian
a. Harga Minyak Mentah dalam Dinar
Emas merupakan komoditi yang harganya jika dinilai dalam Dolar Amerika Serikat terus meningkat dari waktu ke waktu, terutama didorong oleh
tingginya permintaan yang tidak diikuti dengan penigkatan produksi. Harga Minyak mentah dalam Dinar yang digunaan dalam penelitian
merupakan konversi Gold Price in Dolar yang dikalikan 0.137469 yang hasilnya menjadi pembagi dari Oil Price in Dolar. Data harga minyak dalam
Dinar adalah data bulanan dari September 1971 sampai dengan Desember 2009. b.
Harga Minyak mentah dalam Dolar AS Minyak buni merupakan sumber energi utama dibanyak negara,
meningkatnya permintaan akan energi dan reletif terbatasnya supply minyak bumi mepengaruhi pergerakan harga minyak tersebut. Meningkatnya harga
minyak pada gilirannya akan berdampak buruk bagi perekonomian negara- negara penginpor. Hal tersebut terjadi karena minyak diperjualbelikan dengan
menggunakan mata uang Dolar Amerika Serikat. Artinya apabila harga minyak bumi naik maka dibutuhkan mata uang lokal yang lebih banyak lagi untuk
48
membeli minyak dengan jumlah yang sama. Biasanya hal tersebut kemudian menjadi pendorong meningkatnya harga-harga barang di dalam negeri inflasi
dan kemudian Bank Sentral negara tersebut akan mengambil langkah antisipasi terutama bagi mereka yang menetapkan inflation targerting sebagai sasaran
kebijakan moneter dengan menaikan suku bunga Bank Sentral. Data harga minyak mentah dalam Dolar adalah data harga bulanan dari
September 1971 sampai dengan Desember 2009 yang diambil dari webstie
http:www.worldoils.com .
5. Definisi Oprasional Penelitian
a. Times Series
Data variabel dalam penelitian ini berbentuk times series, yakni analisa yang mempelajari deretan nilai-nilai yang disusun berdasarkan waktu. Data
deret waktu adalah sekumpulan hasil pengamatan statistik yang disusun dan diperoleh menurut suatu urutan kronologis, yang biasanya dalam suatu selang
waktu yang sama.
1
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data bulanan dari pergerakan harga minyak mentah dunia dalam Dinar dan harga minyak mentah
dunia dalam Dolar Amerika Serikat dari September 1971 sampai dengan Desember 2009.
1
. Mauludi AC, MA, Ali, Statististika I : Penelitian Ekonomi Islam dan Sosial, Jakarta: PT. Prima Heza Lestari, 2006, hal. 61
49
b. Return dan Volatilitas
Return merupakan selisih pendapatan yang ditunjukan dari data deret waktu. Rumusan return dapat dihitung sebagai berikut :
3.1 dimana P
t
adalah harga minyak dunia pada periode t dan P
t-1
adalah harga minyak dunia pada periode t-1.
Volatilitas adalah suatu ukuran dari ketidakpastian tentang nilai tukar sebuah mata uang. Volatilitas merupakan ukuran dispersi penyebaran yang
dalam statistik diukur dengan variansi σ
2
atau standar deviasi σ. Semakin besar nilai variansi atau deviasi standar, maka semakin tinggi tingkat
volatilitasnya semakin besar resikonya.
c. Standar Deviasi
Stabilitas merupakan interpretasi dari tingkat volatilitas. Volatilitas adalah mengukur rata-rata fluktuasi data deret waktu. Besaran yang biasa digunakan
dalam pengukuran ini adalah standar deviasi. rumusan standar deviasi secara sederhana adalah :
3.2 Standar deviasi dapat dibentuk oleh variansi yang dihasilkan dari model
GARCH maupun variansi yang dihasilkan dari first difference dari logaritma
50
nilai tukar. Pada umumnya variansi deret waktu dapat bersifat konstan dan tidak konstans, artinya berubah berdasarkan waktu.
Varians yang bersifat konstan dimodelkan kedalam Autoregressive AR, Moving Average MA, atau kombinasi keduanya Autoregressive Moving
Average ARMA. Namun untuk variansi yang tidak bersifat konstan stasioner, yakni pergerakan data secara umum mendekati rata-rata
dimodelkan kedalam Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ARCH-GARCH.
d. ARCH-GARCH
Pemodelan dari financial time series telah mengalami suatu perubahan sejak
diperkenalkannya model-model
Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity ARCH oleh Robert F. Engle pada tahun 1982.
2
Sebelumnya, untuk memodelkan pasar uang selalu digunakan model-model klasik seperti Autoregressive integrated Moving Average ARIMA untuk
memodelkan harga stok, nilai indeks saham, nilai tukar mata uang dan lain sebagainya.
Sejak diperkenalkan model baru ini yaitu ARCH, banyak sekali penelitian yang bebasis pada ide ini, salah satu diantaranya model Generalised
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity GARCH, yang diperkenalkan oleh Bollerslev pada tahun 1986.
2
. Halim Siana, dkk. Model Matematik untuk Menentukan Nilai Tukar Mata Uang Rupiah Terhadap Dollar Amerika Jurnal Teknik Industri, Vol. 1, No. 1, 1999, hal. 30-40
51
x ∞
-∞
Model ARCH dapat diproleh melalui dua cara: pertama, persamaan mean mean equation; kedua, persamaan variansi variant equation.
e. Mean dan Variansi
Nilai mean dari suatu peubah acak X, didefinisikan sebagai = E[X], dengan X suatu peubah acak dari bentuk distrik atau kontinu. Mean X dapat
ditulis sebagai berikut : = E[X] =
∑
x
.
f x ; x distrit
= E[X] =
ʃ
x
.
f x dx ; x kontinu
Variansi dari suatu peubah acak X dinotasikan oleh σ
2
, didefinisikan sebagai σ
2
= E
[
X –
2
]
, dengan X peubah acak diskrit atau kontinu. Sedang σ akar positif dari variansi dinamakan deviasi standar dari X.
f. Distribusi Normal
Distribusi normal merupakan distribusi dengan variabel acak kontinu. Distribusi normal sering disebut distribusi Gaussians. Distribusi ini merupakan
satu yang paling penting dan banyak digunakan. Jika variabel acak X mempunyai fungsi densitas pada X = x dengan persamaan :
3.3 dan nilai x mempunyai batas -∞ x ∞, maka dikatakan bahwa variabel acak
X berdistribusi normal. Sifat-sifat distribusi normal:
52
1. Grafiknya selalu ada di atas sumbu datar x;
2. Bentuknya simetris terhadap x = ;
3. Mempunyai satu modus;
4. Grafiknya mendekati berasimtotkan sumbu datar x di mulai dari x = + 3σ
ke kanan dan x = − 3σ ke kiri. 5.
Luas daerah grafik selalu sama dengan satu unit pergesi. g.
Metode Kuadrat Terkecil Least Square Metode kuadrat terkecil atau metode Least Square adalah metode yang
digunakan untuk menentukan garis terbaik yang mewakili pola garis lurus dengan pencaran titik-titik. Pola garis lurus tersebut harus memenuhi kriteria
bahwa jumlah kuadarat dari deviasi pada titik observasi dengan titik garis adalah minimum Kupper dan Muller, 1988.
Prinsipnya adalah meminimalisir jumlah kuadrat galat. Asumsi terdapat n titik data yang mempunyai koordinat x,y, persamaan regresi lenier sederhana
Ŷ
i
= β + β
1
X
i
dapat ditaksir sedemikian rupa sehingga galat yang ada minimum.
h. Metode Kemungkinan Maksimum Maksimum Likelihood
Metode yang terbaik untuk menentukan penaksiran titik sebuah parameter adalah metode kemungkinan maksimum. Misalkan X
1
,X
2
,..., X
n
merupakan sebuah sampel acak berukuran n dengan fungsi kepadatan peluang f x
1
;θ, f x
2
;θ, ..., f x
n
;θ, dengan θ adalah satu parameter yang tidak diketahui maka fungsi kemungkinannya Likelihood function dari sampel tersebut adalah :
53
3.4 Dalam hal ini fungsi kemungkinan adalah fungsi dari parameter yang tidak
di ketahui θ. Biasanya untuk memudahkan penganalisaan, fungsi kemungkinan Lθ diberi ln.
i. Tes Augmented Dickey Fuller ADF
Tes Augmented Dickey Fuller merupakan uji akar unit unit root test untuk meyakinkan apakah suatu data stasioner atau tidak.
j. Kestasioneran
Maksud kestasioneran adalah peluang proses yang tidak berubah secara acak. Dalam analisa deret waktu terdapat kestasioneran Cryer, 1986:14, yaitu,
kesatsioneran keras dan kestasioneran lemah. k.
Statistik Qm Ljung-Box Statistik Qm dari Ljung-Box adalah:
3.5
dimana T adalah banyaknya pengamatan, m adalah banyak lag yang diperhatikan.
54
B. Desain Model Analisis Penelitian
Kategori