Periode krisis yang dialami Indonesia untuk nilai m=2,5 terjadi pada tahun 1997 Oktober, Desember, tahun 1998 Januari, Juni, dan pada tahun 2008 pada
bulan Oktober. Dan untuk penggunaan nilai m=3, hanya terdapat 4 bulan periode krisis yaitu pada tahun 1997 pada bulan Desember, tahun 1998 Januari, Juni,
dan pada tahun 2008 pada bulan Oktober. Dalam penelitian ini besarnya m yang digunakan adalah 1,5. Hal ini
mengikuti model yang digunakan oleh Bank Dunia yaitu dengan menggunakan 1,5 kali standar deviasi. Pada beberapa penelitian tentang early warning system,
nilai m yang digunakan berbeda-beda. Tidak ada aturan yang jelas mengenai nilai m
yang digunakan contohnya pada model KLR menggunakan 3 kali standar deviasi. Semakin kecil nilai m yang digunakan, berarti semakin hati-hati dalam
melihat potensi krisis dan akan menyebabkan lebih banyak lagi periode yang terindikasi krisis nilai tukar yang terdeteksi.
4.2.2. Uji Statistik
1. Uji Likelihood Ratio
Uji Likelihood Ratio LR statistik digunakan untuk mengetahui apakah variabel –variabel independen secara bersama – sama mempengaruhi variabel
dependen secara nyata. Hipotesis dari analisis ini adalah jika nilai probabilitas LR statistik lebih kecil dari nilai
α, maka hipotesis nol ditolak dan dinyatakan bahwa secara bersama-sama variabel bebas sinifikan berpengaruh terhadap variabel tak
bebas. Apabila nilai probabilitas LR statistik lebih besar dari nilai α yang
ditentukan maka hipotesis nol diterima dan dinyatakan tidak signifikan.
Dari hasil estimasi diperoleh nilai probabilitas LR statistik adalah 0,0000 yang nilainya lebih kecil dibandingkan dengan tingkat kepercayaan yang
digunakan sebesar 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama variabel bebas pada model empiris berpengaruh signifikan terhadap
probabilitas terjadinya krisis nilai tukar. 2.
Uji Koefisien Determinasi Pseudo R
2
digunakan untuk melihat kemampuan model dalam menerangkan variasi perubahan variabel berikutnya dalam model logit. Dalam
penelitian ini nilai Pseudo R
2
digunakan McFadden R
2
. Nilai McFadden R
2
dari hasil estimasi adalah 0,760560, hal ini berarti bahwa variabel bebas dalam model
empiris mampu menerangkan perubahan probabilitas terjadinya krisis sebesar 76,05 persen dan selebihnya atau 23,95 persen diterangkan oleh variabel lain di
luar model. 3.
Uji Asumsi Klasik Multikolinearitas Multikolinieritas adalah adanya suatu hubungan linear yang sempurna
mendekati sempurna antara beberapa atau semua variabel bebas. Efek jika model terkena multikolinieritas adalah tafsiran terhadap koefisien – koefisien
yang dihasilkan akan menjadi sangat sulit. Dengan kata lain model menjadi bias. Cara mengetahui adanya multikolinieritas adalah dengan melakukan regresi
kolerasi antar variabel penjelas independen. Menurut Gujarati, bila korelasi antara dua variabel bebas 0.8 maka multikolinieritas menjadi masalah yang
serius.
Tabel 4.1 Nilai Hasil Uji Multikolinearitas Antar Variabel
KRISIS LREER
PERTCAD PERTEKS PERTIMP
KRISIS 1.000000
-0.217033 -0.496302
-0.028544 0.008156
LREER -0.217033
1.000000 0.067393
0.057618 -0.002696
PERTCAD -0.496302
0.067393 1.000000
-0.001921 0.063222
PERTEKS -0.028544
0.057618 -0.001921
1.000000 0.367791
PERTIMP 0.008156
-0.002696 0.063222
0.367791 1.000000
Sumber : Olahan data penelitian dari eviews
Berdasarkan tabel 4.1 dapat diketahui bahwa tidak ada masalah multikolinearitas dalam model tersebut. Hal ini dikarenakan nilai matriks
korelasi dari semua variabel adalah kurang dari 0,8. 4.
Uji Signifikansi Parsial Uji signifikansi parsial digunakan untuk melihat secara individual apakah
suatu variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dalam regresi pada umumnya dapat dilihat dengan menggunakan t-test, namun
dalam regresi yang menggunakan metode logit, uji tersebut dilakukan dengan pendekatan normal, sehingga kriteria pengujian menggunakan nilai z. Hubungan
parsial dapat pula dilihat dari nilai probabilitas z-hitung, di mana probabilitas z- hitung dengan derajat kepercayaan yang digunakan dalam penelitian ini sebesar
95 α=5. Jika probabilitas z-statistik lebih kecil dari α maka dinyatakan
hipotesis nol ditolak dan dinyatakan bahwa koefisien estimasi signifikan berpengaruh. Apabila probabilitas z-statistik lebih besar dari
α maka hipotesis nol diterima dan dinyatakan koefisien estimasi tidak signifikan.
Berdasarkan tabel 4.2 dapat dilihat bahwa nilai probabilitas masing- masing variabel independen yaitu lnREER sebesar 0,0056, pertumbuhan cadangan
devisa sebesar 0,0022, pertumbuhan ekspor sebesar 0,0355, dan pertumbuhan impor sebesar 0,0497. Nilai probabilitas dari variabel lnREER, pertumbuhan
cadangan devisa, pertumbuhan ekspor dan pertumbuhan impor lebih kecil dari nilai
α=5. Hal ini menunjukkan bahwa secara statistik variabel-variabel tersebut signifikan dalam mempengaruhi peluang terjadinya krisis nilai tukar.
Tabel 4.2 Hasil Output Regresi Logit dengan Eviews
Variabel Koefisien
Probabilitas Intersep
51,66471 0,0073
LnREER -13,57434
0,0056 Pertumbuhan Cadangan Devisa
-1,302040 0,0022
Pertumbuhan Ekspor -0,274795
0,0355 Pertumbuhan Impor
0,078883 0,0497
Mc Fadden R-squared 0,760560
LR statistik 60,70201
Probabilitas LR statistik 0,00000
Sumber : Olahan data penelitian dari eviews
������ = �� � ��
1 − �� �
= 51,665 − 13,574 ����� − 1,302 �������
− 0,275 ������� + 0,079 ������� + �
�
............. 4.1
4.2.3. Interpretasi Hasil Estimasi
