Validasi Model EVALUASI MODEL

104 1495803.00, dan 3224.70. Dalam blok degradasi hutan terdapat satu peubah dengan nilai RMSPE yang relatif tinggi, yaitu D KHAKG sebesar 274.30. Tabel 14. Nilai Root Mean Square Percent Error Simulasi Model Ekonomi Deforestasi dan Degradasi Hutan I. Blok Makroekonomi No. Peubah Endogen Root Mean Square Percent Error 1 r 50.26 2 R 1464.20 3 UIP 3619.60 4 e 33.08 5 T 14.75 6 G 13.83 7 I 29.43 8 NX 205.40 9 C 6.47 10 Y 5.55 11 IHK 9.13 12 LD 2.22 13 UL 77.15 II. Blok Deforestasi 14 DF HTI NA 15 S KHTI NA 16 D KHTI NA 17 P P KHTI 19.94 18 DF SW 2383.40 19 S BSW 31.73 20 D BSW 31.73 21 P P BSW 15.89 22 DF KR 250.80 23 S KR 15.10 24 D DKR 188.00 25 S XKR 13.95 26 P P DKR 17.36 27 DF PD 1495803.00 28 S GKG 4.57 29 D GKG 4.57 30 P P GKG 23.72 31 TDF 3224.70 III. Blok Degradasi Hutan 32 DG HPH NA 33 S KILL 27.40 34 S KHA 58.71 105 Tabel 14. Lanjutan III Blok Degradasi Hutan 35 D KHAKG 274.30 36 D KHAKL 23.21 37 P P KHA 13.65 Nilai RMSPE yang tinggi menyarankan pentingnya perlu kehati-hatian dalam penggunaan peubah-peubah tersebut. Sebagai pertimbangan, dari rumus RMSPE diketahui bahwa nilai RMSPE yang tinggi menunjukkan adanya penyimpangan nilai simulasi dari nilai aktualnya yang tinggi. Model yang berisi persamaan atau peubah endogen dengan nilai RMSPE yang rendah mampu menelusur kembali data dengan lebih baik dibanding yang memiliki nilai RMSPE yang lebih tinggi. Melalui rumus RMSPE Pindyck dan Rubinfeld, 1991: T RMSPE = [ 1T ∑ Y s -Y a Y a 2 ] 0.5 t=1 di mana Y s = nilai simulasi tahun t Y a = nilai aktual tahun t T = jumlah observasi diketahui bahwa selisih nilai Y s dan Y a tidak mungkin, tidak dapat diakarkan karena untuk nilai hasil pengurangan yang negatif telah distandarkan menjadi nilai positif melalui kuadrat. Namun dari Tabel 14 diketahui bahwa nilai RMSPE untuk tiga peubah endogen dalam blok deforestasi, yaitu: 1 tingkat deforestasi untuk areal HTI DF HTI , 2 penawaran kayu HTI S KHTI , dan 3 permintaan kayu HTI D KHTI , dan satu peubah dalam blok degradasi yakni tingkat degradasi hutan alam areal HPH DG HPH tidak muncul dalam hasil pengolahan menggunakan SAS versi 9.0 atau hanya berupa titik. 106 Menurut catatan pada hasil pengolahan disebutkan bahwa percent error statistics untuk peubah-peubah tersebut ditetapkan sebagai missing values karena nilai aktualnya sangat kecil atau mendekati nol untuk menghitung percent error pada satu atau lebih observasi. Dalam kasus HTI hal tersebut dapat dipahami karena data luas areal HTI tersedia mulai tahun 1989 dan data produksi tersedia enam tahun kemudian yakni mulai tahun 1995. Sedangkan dalam kasus DG HPH karena konsisten dengan teori permintaan input lahan, data degradasi hutan menggunakan data tingkat perubahan areal HPH yang cenderung menurun, sehingga pada tahun tertentu dapat menghasilkan nilai yang terlalu kecil. Dijelaskan sebelumnya bahwa dalam model simulasi multi-equation, model secara utuh akan memiliki struktur dinamis yang lebih kaya dibanding individu persamaan. Miskipun seluruh individu persamaan telah fit dengan data dan secara statistik signifikan, dalam model secara utuh, ketika disimulasikan, belum tentu mampu menelusur kembali data dengan baik Pindyck dan Rubinfeld, 1991. Indikator lain yang perlu dipertimbangkan adalah koefisien ketidaksamaan Theil U. Menurut Pindyck dan Rubinfeld 1991, nilai koefisien ketidaksamaan Theil harus mendekati nol. Dari rumus U diketahui bahwa nilai U akan besar jika nilai simulasi terlalu menyimpang dari nilai aktual. Nilai simulasi akan menyimpang jauh dari nilai aktual jika peubah yang bersangkutan kurang mampu menelusur kembali dirinya sendiri given faktor-faktor yang mempengaruhi. Namun syarat U mendekati nol tidak berlaku jika proporsi biasnya UM di atas 0.1 atau 0.2. Nilai UM mengukur deviasi antara rataan nilai simulasi dan nilai aktual. Nilai UM di atas 0.1 atau 0.2 mengindikasikan terdapat bias sistematik, sehingga revisi model perlu dilakukan. 107 Nilai koefisien ketidaksamaan Theil hasil simulasi model disajikan pada Tabel 15. Dari Tabel 15 diketahui bahwa peubah dalam blok makroekonomi, blok deforestasi, dan blok degradasi hutan seluruhnya memiliki nilai UM yang relatif rendah atau mendekatai nol. Selain nilai UM perlu juga mempertimbangkan nilai US. Nilai US adalah nilai yang mengukur kemampuan model mengulangi derajat variabilitas variabel aktual. Dari Tabel 15 juga diketahui bahwa nilai US dalam blok makroekonomi, blok deforestasi, dan blok degradasi hutan juga sebagian besar tergolong rendah. Dengan demikian, model secara utuh dapat digunakan untuk simulasi kebijakan makroekonomi dan faktor eksternal. Tabel 15. Proporsi Dekomposisi Mean Square Error Simulasi Model Ekonomi Deforestasi dan Degradasi Hutan I. Blok Makroekonomi Proporsi Dekomposisi Mean Square Error No. Peubah UM US UC U 1 r 0.39 0.61 0.3142 2 R 0.63 0.37 0.5101 3 UIP 0.73 0.27 0.5384 4 e 0.01 0.99 0.0933 5 T 0.04 0.95 0.0941 6 G 0.07 0.93 0.0542 7 I 1 0.0548 8 NX 0.01 0.01 0.98 0.1425 9 C 0.25 0.75 0.372 10 Y 0.12 0.87 0.0302 11 IHK 0.01 0.99 0.0243 12 LD 1 0.0352 13 UL 0.01 0.99 0.0102 lI. Blok Deforestasi 14 DF HTI 0.07 0.93 0.4058 15 S KHTI 0.03 0.97 0.1508 16 D KHTI 0.03 0.97 0.1508 17 P P KHTI 0.01 0.58 0.41 0.0741 18 DF SW 1 0.3852 19 S BSW 0.01 0.99 0.0792 20 D BSW 0.01 0.99 0.0792 108 Table 15. Lanjutan Proporsi Dekomposisi Mean Square Error 21 P P BSW 0.16 0.84 0.0733 22 DF KR 0.13 0.87 0.5088 23 S KR 0.06 0.94 0.0683 24 D DKR 0.09 0.04 0.87 0.3265 25 S XKR 0.06 0.09 0.86 0.0563 26 P P DKR 0.02 0.26 0.72 0.0847 27 DF PD 0.03 0.97 0.5908 28 S GKG 0.02 0.02 0.96 0.0213 29 D GKG 0.02 0.02 0.96 0.0213 30 P P GKG 0.22 0.78 0.111 31 TDF 0.22 0.78 0.3554 III. Blok Degradasi Hutan 32 DG HPH 0.17 0.83 0.6136 33 S KILL 1 0.1102 34 S KHA 0.02 0.98 0.0918 35 D KHAKG 0.15 0.85 0.2595 36 D KHAKL 0.09 0.39 0.52 0.1057 37 P P KHA 0.02 0.2 0.78 0.086

VI. DAMPAK KEBIJAKAN MAKROEKONOMI DAN FAKTOR EKSTERNAL

6.1. Dampak Kebijakan Makroekonomi

Kebijakan makroekonomi yang dianalisis adalah kebijakan moneter, yaitu penawaran uang, dan kebijakan fiskal, yaitu pengeluaran pemerintah. Dampak penawaran uang dan pengeluaran pemerintah disajikan pada Gambar 28. Gambar 28 menunjukkan peningkatan penawaran uang akan menurunkan suku bunga, sebaliknya peningkatan pengeluaran pemerintah meningkatkan melalui produk domestik bruto dan tingkat harga umum indeks harga. Perubahan suku bunga selanjutnya mempengaruhi perekonomian, deforestasi dan degradasi hutan. Hasil simulasi dampaknya disajikan untuk masing-masing blok, yang terdiri dari: 1 blok makroekonomi, 2 blok deforestasi, dan 3 blok degradasi hutan. + + + + + + + + - + - - + - - + + - Suku Bunga Nominal Suku Bunga Riel Konsumsi Investasi Ekspor Bersih Pengeluaran Pemerintah Penerimaan Pajak RpUSD Penawaran Uang Indeks Harga Produk Domestik Bruto Gambar 28. Diagram Dampak Kebijakan Makroekonomi terhadap Perekonomian 110

6.1.1. Blok Makroekonomi

Hasil simulasi skenario dampak perubahan kebijakan makroekonomi disajikan pada Tabel 16. Dari Tabel 16 diketahui bahwa secara empiris model memprediksi kenaikan penawaran uang MS sebesar 23.12 menurunkan suku bunga nominal r sebesar 10.47 32 , suku bunga riil R 53.637, dan paritas suku bunga UIP=R-R US , 251.76. Model memprediksi penurunan R menyebabkan nilai tukar e meningkat terdepresiasi sebesar 20.30. Simulasi model menunjukkan bahwa hasil akhir peningkatan penawaran uang sebesar 23.12 adalah meningkatkan penerimaan pajak T, pengeluaran pemerintah G dan investasi I berturut-turut sebesar 3.57, 2.63 dan 2.63, serta ekspor bersih NX 33 , konsumsi C dan produk domestik bruto PDB berturut-turut 45.16, 0.28 dan 2.29. Peningkatan PDB sebesar 2.29 menyebabkan permintaan tenaga kerja meningkat 0.51, indeks harga meningkat 0,61, dan jumlah pengangguran menurun 8.16. Sebaliknya sesuai teori peningkatan pengeluaran pemerintah sebesar 17.56 menaikkan suku bunga nominal r sebesar 3.03, suku bunga riel R 15.53, dan paritas suku bunga UIP, 72.92. Peningkatan R menyebabkan nilai tukar Rupiah e menurun terapresiasi sebesar 0.60. Hasil akhir peningkatan pengeluaran pemerintah 17.56 adalah meningkatkan T dan I berturut-turut sebesar 2.01 dan 1.0, dan sebaliknya menurunkan NX dan C berturut-turut sebesar 10.89 dan 0.08. Nilai PDB meningkat 1.39, yang menyebabkan permintaan tenaga kerja meningkat 0.36, indeks harga meningkat 0.37, dan jumlah pengangguran menurun 5.74. 32 Jika output riel tetap, ekspansi moneter jangka pendek menurunkan suku bunga dan nilai tukar overshoot depresiasi jangka panjangnya, sebaliknya jika output riel merespon permintaan agregat, perubahan suku bunga dan nilai tukar akan tertekan Dornbusch,1976. Namun depresiasi mata uang tidak selalu menyebabkan ekspansi output Amato et al, 2005. 33 Penurunan suku bunga mendepresiasi nilai tukar. Baek et al 2006 menunjukkan tidak terdapat bukti yang kuat berlakunya teori kurva J dari perdagangan produk pertanian Amerika Serikat dengan Jepang, Kanada dan Meksiko tapi terdapat bukti yang kuat dari perdagangan produk nonpertanian dengan negara maju Jepang dan Kanada dan dari perdagangan dengan negara berkembang Meksiko. Rey 2006 menunjukkan hasil yang berbeda mengenai pengaruh volatilitas nilai tukar terhadap ekspor: empat negara Algeria, Egypt, Tunisia, and Turkey berhubungan negatif dan dua negara Israel and Morocco berhubungan positif. Mckenzie 1998 menyatakan dampak volatilitas nilai tukar berbeda antar sektor barang yang diperdagangkan. Kasus ekspor hasil hutan Amerika Serikat menunjukkan kebijakan mata uang yang stabil dalam jangka panjang mempromosikan ekspor hasil hutan meskipun dalam jangka pendek beberapa hasil hutan memperoleh manfaat dari volatilitas nilai tukar jangka pendek Sun dan Zhang, 2003. Klein dan Shambaugh 2006 menunjukkan pengaruh signifikan nilai tukar tetap dalam perdagangan bilateral antara a base country dan a pegging country. Dengan kata lain, bukti empiris menunjukkan nilai tukar mempengaruhi ekspor, yang berarti juga ekspor bersih. Penelitian ini menunjukkan ekspor bersih juga dipengaruhi oleh PDB dan harga minyak mentah.