Analisis Pengaruh Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah-Yen Terhadap Ekspor Indonesia Ke Jepang

SKRIPSI

ANALISIS PENGARUH FLUKTUASI NILAI TUKAR RUPIAH-YEN TERHADAP EKSPOR INDONESIA KE JEPANG

OLEH

THEODOSIA LAMBAYAK SIBURIAN

100501044

PROGRAM STUDI EKONOMI

DEPARTEMEN EKONOMI PEMBANGUNAN FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2014

DAFTAR ISI

DAFTAR ISI ... i

DAFTAR TABEL ... ii

DAFTAR GAMBAR ... iv

BAB I : PENDAHULUAN ... 1

1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 4

1.3. Tujuan dan Manfaat Penelitian ... 5

BAB II : TINJAUAN PUSTAKA ... 6

2.1. Nilai Tukar ... 6

2.1.1. Pengertian Fluktusi Nilai Tukar ... 6

2.1.2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Fluktuasi Nilai Tukar ... 7

2.1.2.1. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Valas .... 7

2.1.2.2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran Valas ... 8

2.1.3. Sejarah Singkat Sistem Moneter Internasional ... 8

2.2. Ekspor Impor ... 9

2.2.1. Masalah-Masalah yang Dihadapi oleh Eksportir-Importir ... 10

2.2.1.1. Masalah Internal ... 11

2.2.1.2. Masalah Eksternal ... 12

2.2.2. Alat Pembayaran Ekspor-Impor ... 13

2.3. Pendapatan Nasional ... 15

2.3.1. Siklus Aliran Pendapatan (Circular Flow) dan Interakasi antar Pasar ... 15

2.3.1.1. Siklus Aliran Pendapatan ... 15

2.3.1.2. Tiga Pasar Utama (Three Basic Markets) ... 17

2.3.2. Metode Perhitungan Pendapatan Nasional ... 18

2.4. Inflasi ... 19

2.4.1. Komponen Inflasi ... 19

2.4.2. Jenis-Jenis Inflasi ... 20

2.5. Hubungan Volatilitas Nilai Tukar, Pendapatan Nasional, Inflasi

terhadap Ekspor ... 21

2.6. Kerangka Konseptual ... 23

2.7. Hipotesa ... 23

BAB III METODE PENELITIAN ... 24

3.1. Jenis Penelitian ... 24

3.2. Batasan Operasional ... 24

3.3. Defenisi Operasional ... 24

3.4. Skala Pengukuran Variabel ... 25

3.5. Jenis Data ... 25

3.6. Metode Pengumpulan Data ... 25

3.7. Teknik Analisis Data ... 25

3.7.1. ARCH/GARCH ... 25

3.7.2. Heterokedasitas ... 28

BAB IV : HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 29

4.1. Gambaran Umum Perkembangan Nilai Tukar ... 29

4.1.1. Gambaran Perkembangan Sistem Nilai Tukar Indonesia ... 34

4.1.2. Perkembangan Nilai Tukar Rupiah– Yen ... 34

4.2. Perkembangan Pendapatan Nasional Jepang ... 36

4.3. Perkembangan Inflasi Jepang ... 38

4.4. Perkembangan Ekspor Indonesia ke Jepang ... 40

4.5. Analisis Data dan Pembahasan ... 41

4.5.1. Model ARCH/GARCH Fluktuasi Nilai Tukar ... 41

4.5.2. Model ARCH/GARCH pengaruh Nilai Tukar terhadap Ekspor ... 44

BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN ... 49

1.1.Kesimpulan ... 49

1.2.Saran ... 50

DAFTAR TABEL

4.1 Perkembangan Sistem Nilai Tukar di Indonesia ... 34 4.2 Tabel ARCH Test ... 42 4.3 Tabel ARCH Test ... 46

DAFTAR GAMBAR

2.1 Kerangka Konseptual ... 23

4.1 Grafik Nilai Tukar Rupiah-Yen ... 35

4.2 Perkembangan GDP Jepang ... 37

4.3 Perkembangan Inflasi Jepang ... 39

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dewasa ini perekonomian menjadi semakin terbuka. Kini hampir semua negara menerapkan perekonomian terbuka yang mengarah kepada sistem perdagangan internasioal. Dengan sistem ini tiap negara akan saling bertransaksi dengan negara lainnya. Transaksi yang berlangsung tersebut akan membutuhkan mata uang asing, atau suatu mata uang tertentu yang ditentukan dan disepakati oleh negara yang saling melakukan transaksi.

Transaksi-transaksi akan nilai tukar yang dilakukan mebuat nilai tukar menjadi sering berfluktuasi. Di Indonesia sendiri yang memiliki karakteristik

small and open economy dan sebagai negara yang menerapkan sistem nilai tukar

mengambang penuh (floating exchange rate system), hal ini akan mempengaruhi fluktuasi nilai tukar di pasar menjadi rentan. Baik disebabkan oleh faktor ekonomi, maupun oleh faktor non ekonomi.

Nilai tukar memiliki peran penting dalam perekonomian. Nilai tukar dalam fluktuasinya dapat mempengaruhi permintaan dan penawaran secara makro. Fluktuasi nilai tukar ini dipengaruhi oleh sistem nilai tukar yang dianut oleh suatu negara. Indonesia mengalami tiga sistem nilai tukar, yakni sistem nilai tukar tetap (fixed exchange rate), sistem nilai tukar mengambang terkendali

(mananged floating exchange rate), dan sistem nilai tukar mengambang bebas

Selain nilai tukar, terdapat beberapa faktor yang turut berpengaruh terhadap perdagangan internasional. Faktor- faktor tersebut seperti pendapatan nasional dan inflasi. Kedua faktor ini berpengaruh dalam perdagangan internasional. Ketiga faktor ini saling berpengaruh dan berhubungan dengan ekspor.

Nilai tukar dalam keadaan yang tidak seimbang akan menyebabkan ekspor menjadi rentan akan resiko, sehingga hal ini akan mempengaruhi permintaan serta pewawaran akan ekspor. Begitu pula dengan pendapatan nasional dan inflasi. Pendapatan nasional dalam sektor luar negeri akan mempengaruhi kegiatan ekspor. Sementara inflasi akan membuat harga barang-barang meningkat. Hal ini memacu suatu negara akan lebih memilih untuk mengimpor barang-barang dari luar negeri dengan harga yang lebih rendah.

Harga barang-barang ekspor dan impor dipengaruhi oleh besarnya nilai tukar mata uang dalam negeri terhadap mata uang asing. Suatu negara dapat mengalami apresiasi atau depresiasi yang akan mempengaruhi apakah harga barang ekspor dan impor menjadi lebih murah atau lebih mahal.

Di Indonesia, mata uang yang sering dipergunakan sebagai nilai tukar dalam transaksi internasional, antara lain; Dollar (Amerika Serikat), Yen (Jepang), Pound Sterling (Inggris), Franch (Perancis), dan Mark (Jerman).

Jepang merupakan salah satu negara mitra dagang terbesar Indonesia. Indonesia dan Jepang memiliki hubungan kerjasama bilateral dalam berbagai bidang, seperti; bidang ekonomi kerjasama perdagangan dan investasi, bidang

politik, bidang energi, bidang lingkungan hidup, bidang kerjasama sosial budaya dan pariwisata, bidang pendidikan, dan bidang-bidang lainnya.

Indonesia merupakan negara penerima ODA (bantuan pembangunan tingkat pemerintah) terbesar dari Jepang. Berdasarkan realisasi netto pembayaran pada tahun 2005 adalah sebesar US$1.22 milyar, yakni sekitar kurang lebih 17% dari keseluruhan ODA yang diberikan Jepang. Selain itu, pada tahun 2006, pinjaman yen sebesar 125.2 milyar yen, bantuan hibah yang diberikan 5.4 milyar yen berdasarkan pertukaran nota-nota.

Bagi Indonesia, Jepang merupakan salah satu negara mitra dagang terbesar dalam hal ekspor dan impor Indonesia. Berdasarkan data dari BPS, ekspor Indonesia ke Jepang bernilai US$ 182.6 milyar, sedangkan impor Indonesia dari Jepang adalah US$ 186.6 milyar sehingga Jepang mengalami surplus dari Indonesia (tahun 2013)

Komoditi penting yang diimpor Jepang dari Indonesia seperti ; minyak, gas alam cair, batubara, hasil tambang, udang, pulp, tekstil dan produk tekstil, mesin, perlengkapan listrik, dan lain-lain. Di lain pihak, barang-barang yang diekspor Jepang ke Indonesia meliputi mesin-mesin dan suku-cadang, produk plastik dan kimia, baja, perlengkapan listrik, suku-cadang elektronik, mesin alat transportasi dan suku-cadang mobil.

(

Dalam perdagangan internasional antara Indonesia dan Jepang, tentunya melibatkan penggunaan nilai tukar dalam transaksinya. Fluktuasi nilai tukar akan mempengaruhi permintaan dan penawaran dalam transaksi perdagangan

internasional. Selain hal itu beberapa hal seperti inflasi dan pendapatan nasional negara yang melakukan perdagangan internasional ini turut mempengaruhi didalam transaksinya.

Hal ini sebelumnaya pernah diteliti Agus Budi Santosa dalam jurnalnya yang berjudul Pengaruh Fuktuasi Nilai Tukar Rupiah terhadap Neraca Transaksi Berjalan. Dari hasil penelitian tersebut, GDP dan fuktuasi nilai tukar mempengaruhi kegiatan ekspor.

Berdasarkan uraian diatas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian mengenai pengaruh nilai tukar terhadap perdagangan internasional khususnya ekspor. Oleh karena itu penulis dalam skripsi mengambil judul "Analisis Pengaruh Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah- Yen terhadap Ekspor Indonesia ke Jepang"

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan pembatasan masalah tersebut, maka penulis mencoba merumuskan masalah sebagai berikut :

1. Bagaimana pengaruh fluktuasi nilai tukar rupiah-yen terhadap ekspor Indonesia ke Jepang?

2. Bagaimana pengaruh pendapatan nasional Jepang terhadap ekspor Indonesia ke Jepang?

1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitian yang dilakukan penulis, adalah sebagai berikut : 1. Untuk mengetahui bagaimanakah pengaruh fluktuasi nilai tukar rupiah – yen

terhadap ekspor Indonesia ke Jepang.

2. Untuk mengetahui bagaimanakah pengaruh pendapatan nasional Jepang terhadap ekspor Indonesia ke Jepang.

3. Untuk mengetahui bagaimanakah pengaruh inflasi Jepang terhadap ekspor Indonesia ke Jepang.

Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang ingin dicapai melalui penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Sebagai tambahan wawasan ilmu pengetahuan dalam bidang perdagangan internasional khususnya ekspor ke Jepang.

2. Bagi peneliti berikutnya sebagai tambahan literatur, dan tambahan informasi dalam penelitian selanjutnya yang berkaitan dan juga sebagai perbandingan terhadap tulisan dengan topik terkait.

3. Sebagai masukan bagi kalangan akademis dimana diharapkan penelitian ini dapat memberikan masukan, pengetahuan, dan literatur dalam studi, khususnya bagi mahasiswa/i departemen Ekonomi Pembangunan.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Nilai Tukar

2.1.1 Pengertian Fluktuasi Nilai Tukar

Nilai tukar mata uang atau sering di sebut dengan kurs adalah harga satu unit mata uang asing dalam mata uang domestik atau dapat juga dikatakan harga mata uang domestik terhadap mata uang asing. (Iskandar Simorangkir dan Suseno,2004 : 4)

Keadaan dimana nilai tukar mata uang suatu negara meningkat atas mata uang asing disebut dengan depresiasi, dan sebaliknya keadaan dimana nilai tukar mata uang suatu negara menurun atas mata uang asing disebut apresiasi.

Nilai tukar terbagi atas dua jenis, yakni nilai tukar nominal dan nilai tukar rill. Nilai tukar nominal menunjukkan harga relatif barang dari dua negara, yaitu perbandingan harga di dalam negeri dengan harga di luar negeri. Sedangkan nilai tukar rill menunjukkan tingkat ukuran suatu barang dapat diperdagangkan antar negara.

Fluktuasi menurut KBBI merupakan gejala yang menunjukkan turun-naik harga dan sebagainya; ketidaktetapan; guncangan; musiman. Keadaan nilai tukar yang berubah-ubah, baik mengalami depresiasi maupun apresiasi ini lah yang disebut dengan fluktuasi nilai tukar.

2.1.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Fluktuasi Nilai Tukar

Fluktuasi nilai tukar mata uang sangatlah dipengaruhi oleh interaksi permintaan dan penawaran akan valuta asing (valas). Permintaan dan penawaran ini dipengaruhi oleh beberapa hal, yaitu :

2.1.2.1Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Valas: 1. Faktor Pembayaran Impor

Apabila impor akan barang dan jasa semakin tinggi, maka permintaan akan valas menjadi semakin besar, dan hal ini akan menyebabkan nilai tukar cenderung melemah. Begitupun sebaliknya apabila impor menurun, maka permintaan akan valas akan menurun, dan mendorong penguatan nilai tukar, dengan asumsi dimana hal yang lain dalam keadaan konstan (cateris paribus). 2. Faktor Aliran Modal Keluar (Capital Outflow)

Yang termasuk aliran modal keluar, yakni pembayaran hutang oleh pihak swasta maupun negeri pada pihak asing, dan penempatan dana ke luar negeri. Apabila aliran modal keluar ini semakin besar, maka akan menyebabkan permintaan akan valas menjadi semakin meningkat, sehingga mendorong nilai tukar semakin melemah.

3. Kegiatan Spekulasi

Apabila para spekulan melakukan spekulasi terhadap mata uang asing, dimana para spekulan akan melakukan permintaan terhadap mata uang asing dalam jumlah yang besar, maka akan mempengaruhi nilai tukar menjadi semakin melemah terhadap mata uang asing.

2.1.2.2 Faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran valas : 1. Faktor Penerimaan Hasil Ekspor

Apabila penerimaan hasil ekspor semakin tinggi, maka jumlah valas yang dimiliki juga semakin tinggi, sehingga nilai tukar terhadap mata uang asing akan menguat (apresiasi). Dan sebaliknya jika peneriman hassil ekspor semakin menurun, maka jumlah valas yang dimiliki juga semakin sedikit, sehingga nilai tukar terhadap mata uang asing akan melemah (depresiasi)

2. Faktor Aliran Modal Masuk (Capital Inflow)

Yang termasuk aliran modal masuk, yakni penerimaan pembayaran hutang oleh pihak asing pada pihak swasta maupun negri , dan penempatan dana ke luar negeri, dan penanaman modal asing. Baik penanaman modal jangka pendek

(portofolio investmen) ataupun investasi langsung (foreign direct investmen).

Dengan adanya aliran dana masuk ini akan membuat nilai tukar cenderung menguat.

2.1.3Sejarah Singkat Sistem Moneter Internasional

Sistem moneter ini dibentuk dengan tujuan untuk mempermudah transaksi antar negara. Pembagian sistem moneter internasional terdiri atas beberapa periode, yaitu :

1. Periode Standar Emas

Pada sistem ini, nilai tukar domestik terhadap emas ditentukan sesuai dengan harga resmi yang tetap.

2. Peride Perang Dunia Pertama hingga Perang Dunia Kedua.

Sistem nilai tukar mengambang tanpa adanya intervensi oleh bank sentral. Dipergunakan pada masa perang dunia pertama hingga pada tahun 1925. Kemudian pada tahun 1925 hingga pada tahun 1931 banyak negara yang menggunakan sistem nilai tukar gold exchange standard.

3. Sistem Bretton Woods

Pada sistem ini, Amerika Serikat merupakan satu-satunya negara yang tetap mengaitkan mata uangnya dengan standar emas. Pada saat itu, satu ons emas setara dengan 35 dollar Amerika. Negara-negara lainnya mengkaitkan nilai tukar mereka terhadap dollar Amerika.

Setiap negara dapat melakukan revaluasi dan devaluasi mata uangnya sesuai dengan faktor fundamental. Untuk membantu apabila ada kesulitan moneter dan mendorong kerjasama moneter, maka dibentuk dua lembaga, yakni

International Monetary Fund (IMF) dan International Bank for Reconstruction

and Development (IBRD).

4. Pasca Sistem Bretton Woods

Pada awal tahun 1970-an, kepercayaan akan sistem bretton woods semakin bekurang. Mulai tahun 1973 IMF memperbolehkan negara-negara memilih dan mengembangkan nilai tukarnya sendiri.

2.2 Ekspor Impor

Transaksi perdagangan luar negri lebih dikenal dengan ekspor-impor. Transaksi ini pada dasarnya sama dengan transakasi jual beli, hanya saja dalam

transaksi ini jangkauannya lebih luas dan tidak terbatas pada suatu negara tertentu. Kegiatan ekspor impor merupakan perdagangan yang menembus batas negara.

Pada ekspor dan impor tentunya cakupannya jauh lebih luas dibandingkan dengan perdagangan dalam negeri. Banyak permasalahan yang lebih kompleks yang dihadapi dalam kegiatan ekspor-impor dikarenakan banyaknya perbedaan antar negara. Perbedaan yang dimaksud mulai dari hal yang sederhana, perbedaan bahasa, kebudayaan, nilai tukar, sistem yang berbeda di setiap negara.

Walaupun demikian, kegiatan ekspor-impor ini sangat menguntungkan bagi negara pengekspor dan pengimpor, dimana kegiatan ekspor-impor dapat berpengaruh secara langsung terhadap pertumbuhan ekonomi, dan berpengaruh pada kesejahteraan masyarakat. Dengan ekspor-impor pemenuhan kebutuhan menjadi lebih sempurna.

Didalam melakukan transaksi ekspor-impor ada beberapa ketentuan yang berlaku. Setiap negara memiliki ketentuan yang berbeda antara negara yang satu dengan negara yang lain. Demikian pula dalam pelaksanaanya, banyak peraturan yang harus diikuti ataupun kesepakatan baru yang dibuat diantara negara yang bertransaksi.

2.2.1 Masalah-Masalah yang Dihadapi oleh Eksportir-Importir

Seperti yang telah dijelaskan sebelumya, dalam pelaksanaan ekspor-impor banyak ketentuan yang berbeda-beda pada setiap negara, disamping perbedaan kebudayaan, nilai tukar dan lain sebagainya. Perbedaan ini dapat menimbulkan berbagai macam masalah yang akan dihadapi oleh eksportir-importir dalam

pelaksanaanya. Permasalahan ini meliputi permasalahan eksternal maupun internal.

2.2.1.1 Masalah Internal 1. Persiapan-Persiapan Teknis

Perusahaan yang melakukan kegiatan ekspor-impor haruslah mengetahui peraturan-peraturan yang berlaku. Terkadang persiapan teknis diabaikan oleh eksportir-importir dikarenakan mereka lebih fokus pada keuntungan yang ingin dicapai, sehingga banyak syarat yang tidak dipenuhi.

Beberapa syarat-syarat yang umum, antara lain :

a) Harus merupakan badan hukum, seperti ; PT, CV, dan sebagainya. b)Eksportir wajib memiliki Surat Izin Usaha Perdagangan (SIUP), atau

memiliki izin dari usaha dari Lembaga Pemerintah Non-Departemen atau merupakan eksportir terdaftar (ET).

c) Importir wajib memiliki Angka Pengenal Importir Sementara (APIS) atau Angka Pengenal Importir (API) atau Angka Pengenal Import Terbatas (APIT).

2. Kemampuan dan Pemahaman Transaksi Luar Negri

Kegiatan ekspor-impor tentunya tidak terlepas dari pengetahuan ekportir-importir dalam perdagangan internasional. Kelancaran transaksi dapat dipengaruhi oleh pengetahuan eksportir-importir akan tata cara melakukan ekspor-impor, berkas, surat izin yang digunakan, peraturan pemerintah, maupun peraturan di luar negeri.

Selain peraturan dan tata cara yang dibutuhkan dalam transaksi ekspor-impor, juga dibutuhkan pengetahuan akan fasilitas-fasilitas yang dibutuhkan untuk mendukung kemudahaan transaksi. Fasilitas dimaksud seperti layanan instansi pemerintahan, layanan perbankan, dan sebagainya.

Dengan pengetahuan yang baik oleh eksportir-importir akan mempengaruhi dalam kemudahan bertransaksi.

3. Kemampuan dalam Mempersiapkan Barang

Hal ini terutama bagi para eksportir. Eksportir harus dapat menghadapi dalam menghadapi masalah-masalah mempersiapkan barang. Masalah yang dihadapi seperti mempersiapkan barang sesuai spesifikasi yang ditetapkan, pengemasan, serta administrasi dalam pengiriman barang.

2.2.1.2 Masalah eksternal

1. Kepercayaan antara Eksportir-Importir

Kepercayaan sangat penting dalam melakukan transaksi ekspor-impor. Kedua belah pihak yang saling melakukan transaksi tidak saling mengenal dan berlandaskan pada kepercayaan. Untuk hal ini, dimana kedua belah pihak yang tidak mengenal, kepercayaan dapat dengan lembaga perbankan yang menjamin pembayaran.

Tetapi jaminan ini tidak menjadi suatu kepastian, karena bank hanya mampu menjamin dalam dokumen yang tidak berhubungan dengan perjanjian kontrak dagang. Maka perlu dilakukan tinjauan kredibilitas dari pihak yang akan melakukan kerjasama.

2. Hubungan Perdagangan dengan Negara Lain

Eksporti-importir harus mengetahui hubungan perdagangan negaranya dengan negara lain. Apakah ada pemberlakuan kuota atau hambatan lainnya. Dengan megetahui hubungan kedua negara akan membuat transaksi menjadi lebih efektif dan maksimal.

3. Keterikatan dalam Organisasi Internasional

Keterikatan dalam organisasi nasional akan menyebabkan suatu negara yang bertransaksi akan mendapatkan kemudahan dan keuntungan-keuntungan diantara sesama negara anggota.

2.2.2 Alat Pembayaran Ekspor-Impor 1. Pembayaran dimuka (Advance Payment)

Dalam sistem ini importir membayar dimuka kepada eksportir sebelum barang-barang dikirim oleh si eksportir. Pada sistem ini pihak importir memiliki kepercayaan yang tinggi pada pihak eksportir.

Pembayaran dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain : a) Cek

b) Banker’s Draft

c) Mail Payment Order

d) Cable Payment Order

e) International Money Order

2. Pembayaran Kemudian (Open Account)

Pembayaran ini dilakukan setelah barang diterima oleh pihak importir atau sebelum waktu yang disepakati oleh kedua negara yang bertransaksi. Hal ini

dilakukan dengan kepercayaan pada pihak eksportir. Sistem ini biasanya dilakukan apabila pihak importir memiliki reputasi baik, dan keadaan ekonomi negara pengimpor dalam keadaan stabil, serta dijamin dengan fasilitas asuransi. 3. Wesel Inkasso (Collection Draft)

Sistem pembayaran ini lebih baik daripada pembayaran kemudian, dimana eksportir memiliki hak dalam pengawasan barang-barang hingga wessel di aksep. Eksportir memegang surat kepemilikan yang dibutuhkan oleh pihak importir untuk pengambilan barang. Dokumen kepemilikan tersebut secara langsung maupun melalui perbankan akan dikirimkan oleh pihak eksportir kepada bank importir. Dan pihak importir dapat mengambil dokumen tersebut apabila penagihan wesel telah terpenuhi.

4. Konsinyasi (Consignment)

Konsiyasi merupakan pengiriman barang oleh eksportir kepada importir untuk dijual kembali oleh pihak importir di negaranya. Importir menjual barang seharga yang telah ditetapkan oleh eksportir. Setelah barang terjual, dilakukan pembayaran kepada eksportir, dan apabila barang tidak terjual maka akan dikembalikan pada pihak eksportir. Pada sistem ini resiko ditanggung oleh pihak eksportir.

5. Letter of Credit (L/C)

L/C merupakan cara yang paling aman dalam bertransaksi. Didalam sistem ini pihak importir menerbitkan L/C di bank di negaranya. Bank ini akan menjadi pengganti importir untuk mengurus dokumen-dokumen pada pihak eksportir. Bank akan mengurus dokumen seperti bukti pengiriman barang,

pembayaran, dan sebagainya dengan bank yang diunjuk pihak eksportir di luar negeri. Apabila pihak importir tidak melakukan pembayaran, maka bank akan bertanggungjawab akan kewajiban importir. Sistem ini mengurangi resiko bagi pihak eksportir mupun importir.

2.3 Pendapatan Nasional

Pendapatan nasional merupakan nilai output nasional yang dihasilkan dari kegiatan perekonomian suatu negara pada suatu periode tertentu. Besarnya output nasional tersebut merupakan gambaran dari seberapa besar efisiensi penggunaan sumber daya yang dipergunakan untuk menghasilkan barang dan jasa, produktivitas suatu negara, gambaran struktural awal mengenai apa yang dihadapi perekonomian suatu negara, serta gambaran mengenai produktivitas dan kemakmuran suatu negara.

2.3.1 Siklus Aliran Pendapatan (Circular Flow_{) dan Interaksi Antar Pasar}

2.3.1.1 Siklus Aliran Pendapatan

Siklus aliran pendapatan (circular flow) merupakan model yang menggambarkan interaksi diantara pelaku ekonomi dalam melakukan kegiatan ekonomi.

Model ini terdiri atas 4 sektor, yaitu :

1. Sektor Rumah Tangga (Household sector)

Sektor ini terdiri dari individu-individu yang dianggap homogen dan identik. Sektor ini memiliki faktor produksi yang dibutuhkan oleh sektor perusahan dalam memproduksi barang dan jasa. Faktor produksi yang dimaksud berupa kesediaan menjadi tenaga kerja, kepemilikan barang modal (tanah,

bangunan), barang modal, uang dalam kegiatan investasi untuk membantu sektor perusahaan. Dalam hal ini, sektor rumah tangga akan menerima pendapatan berupa gaji dan bunga serta deviden. Sebaliknya sektor ini akan mengalami pengeluaran dalam mengkonsumsi barang dan jasa hasil produksi sektor perusahaan.

Sektor rumah tangga juga berhubungan dengan sektor pemerintah. Sektor rumah tangga dapat menerima pendapatan dari pemerintah berupa gaji, apabila bekerja sebagai pegawai di kantor pemerintahan. Selain itu pendapatan dari sektor pemerintah dapat berupa tunjangan untuk orang yang tidak mampu, dan juga subsidi yang diberikan. Sektor rumah tangga akan mengalami pengeluaran kepada pemerintah melalui pembayaran pajak.

2. Sektor Perusahaan (Firm Sector)

Sektor ini terdiri dari perusahaan-perusahaan yang memproduksi barang dan jasa. Sektor ini menerima pendapatan dari konsumsi sektor rumah tangga dan pemerintah, serta konsumsi sektor luar negri melalui ekspor. Pengeluaran pada sektor ini yakni untuk membayar upah tenaga kerja sektor rumah tangga, sewa tanah atau bangunan, bunga pinjaman atau deviden, dan pembayaran pajak pada sektor pemerintah.

3. Sektor Pemerintah (Government Sector)

Sektor ini merupakan pihak pemerintah yang memiliki hak untuk mengatur sektor perusahaan dan sektor rumah tangga. Selain yang telah dijelaskan pada sektor rumah tangga dan sektor perusahaan, sektor ini memiliki kewajiban dalam penyediaan barang-barang publik. Pendanaan penyediaan

barang publik dilakukan melalui penarikan pajak dari kedua sektor tersebut. Selain itu sektor ini menerima pajak dari sektor luar negeri.

4. Sektor Luar Negeri

Sektor luar negeri ini terdapat pada perekonomian terbuka (Open

Economy). Sektor ini menerima pendapatan dari kegiatan impor di dalam negeri.

Dan melakukan pengeluaran dari kegiatan ekspor dari dalam negri, serta pembayaran pajak saat barang masuk ke dalam negeri.

2.3.1.2 Tiga Pasar Utama (Three Basic Markets₎

Pasar dikelompokkan menjadi tiga bagian utama, yaitu : 1. Pasar Barang dan Jasa (Goods and Services Markets)

Merupakan pertemuan antara permintaan dan penawaran akan barang dan jasa. Konsumen terbesar pada pasar ini yakni sektor rumah tangga dan pemerintah. Barang yang dikonsumsi ini pada umumnya merupakan barang dan jasa akhir.

2. Pasar Tenaga Kerja (Labour Market)

Merupakan interaksi pertemuaan antara permintaan dan penawaran tenaga kerja. Dalam perekonomian tertutup penawaran tenaga kerja berasal dari sektor rumah tangga. Dan permintaan akan tenaga kerja dalam perekonomian terbuka berasal dari sektor perusahaan, pemerintah, dan luar negeri.

3. Pasar Uang dan Modal (Money and Capital Market)

Merupakan interaksi antara permintaan dan penawaran uang. Dalam hal ini bukan uang secara fisik yang diperjualkan melainkan hak kegunaan seperti

misalnya deposito, obligasi, dan sebagainya. Dibutuhkan pihak perantara untuk efisiensi, seperti bank atau lembaga keuangan lainnya.

2.3.2 Metode Perhitungan Pendapatan Nasional

Ada tiga cara perhitungan Pendapatan Nasional, yaitu : 1. Metode Output / Metode Produksi (Output Approach)

Menurut metode ini, PDB merupakan total produksi yang dihasilkan oleh suatu perekonomian di suatu negara dalam satu periode tertentu. Cara perhitungan yang dilakukan adalah dengan mengelompokkan perekonomian menjadi beberapa sektor, dan penjumlahan semua sektor merupakan jumlah PDB.

Dengan pengelompokan ini memungkinkan juga terjadi perhitungan ganda, dimana output suatu sektor dapat menjadi input bagi sektor lain. Untuk menghindarinya, maka perlu dilakukan perhitungan PDB dengan menjumlahkan nilai tambah dari masing-masing sektor.

2. Metode Pendapatan (Income Approach)

Menurut metode ini, nilai output merupakan nilai total balas jasa dari faktor produksi yang digunakan dalam proses produksi. Balas jasa dari tenaga kerja adalah upah, barang modal adalah pendapatan, pemilik uang dalam aset finansial adalah pendapatan bunga, dan pengusaha adalah keuntungan. Total keseluruhan balas jasa tersebut adalah pendapatan Nasional.

3. Metode Pengeluaran (Expenditure Approach)

Menurut metode ini nilai PDB merupakan total pengeluaran dalam perekonomian selama periode tertentu.

Ada beberapa jenis pengeluaran agregat, yaitu :

a) Konsumsi Rumah Tangga (Household consumption)

Konsumsi oleh sektor ini adalah konsumsi akhir untuk barang dan jasa yang dipakai dalam waktu singkat atau kurang dari satu tahun (durable

goods) atau barang yang dapat dipakai bertahun-tahun (non-durable

goods)

b) Konsumsi Pemerintah (Government Consumption)

Konsumsi pemerintah yang maasuk dalam perhitungan merupakan pengeluaran-pengeluaran yang dilakukan pemerintah dalam membeli barang dan jasa akhir.

c) Pengeluaran Investasi (Investment Expenditure)

Merupakan pengeluaran oleh sektor dunia usaha yang dilakukan untuk memelihara kemampuan menciptakan nilai tambah, seperti merubah stok berupa barang jadi ataupun barang setengah jadi. Pengukuran investasi akan lebih akurat bila digunakan investasi neto yang merupakan pengurangan investasi bruto dengan penyusutan.

d) Ekspor Neto (Net Export)

Merupakan selisih antara nilai ekspor dengan impor. 2.4 Inflasi

2.4.1 Komponen Inflasi

Inflasi terjadi apabila terpenuhi tiga komponen, yaitu : 1. Kenaikan Harga

Harga suatu barang dikatakan naik jika harga barang tersebut lebih tinggi daripada sebelumnya. Waktu sebelumnya dapat dalam jangka yang panjang ; satu minggu, satu bulan, satu tahun, dan bisa juga didasarkan pada musim (musim kemarau dengan musim panen misalnya).

2. Bersifat Umum

Harga-harga yang naik pada saat terjadi inflasi haruslah bersifat umum. Artinya harga beberapa barang naik. Misalnya bila harga satu barang misalnya harga piring naik, harga barang-barang lain tidak akan ikut naik dan tidak akan terjadi inflasi. Tetapi apabila harga bbm naik, maka harga barang-barang lain seperti bahan pangan, dan bahan lainnya akan naik juga dengan penambahan biaya yang terjadi, sehingga menyebabkan inflasi.

3. Berlangsung Terus-menerus

Kenaikan harga barang secara umum tidak akan menyebabkan inflasi bila hanya seketika. Inflasi akan terjadi dalam rentang waktu yang lama, minimal satu bulan.

2.4.2 Jenis-Jenis inflasi 1. Inflasi berdasar asalnya

Terdiri atas dua, yaitu :

a. Inflasi dalam negri (Domestic Inflation)

Inflasi ini dikarenakan adanya pencetakan uang untuk menutupi defisit anggaran belanja negara.

Inflasi ini dikarenakan naiknya harga barang-barang luar negri, berasal dari negara mitra dagang.

2. Berdasarkan Tingkat Inflasi

a. Inflasi rendah (lower inflation), kurang dari 10% pertahun. b. Inflasi sedang (middle inflation), antara 10-30% pertahun. c. Inflasi tinggi (high inflation), antara 30-100% pertahun. d. Inflasi hiper (hyper inflation), lebih dari 100% pertahun. 2.4.3 Faktor-Faktor Penyebab Inflasi

Ada beberapa faktor penyebab inflasi, yaitu : 1. Inflasi Tekanan Permintaan (Demand-Pull Inflation)

Merupakan inflasi yang terjadi dikarenakan permintaan agregat dominan. Tekanan permintaan ini menyebabkan output bertambah, dan kenaikan harga-harga, sehingga mendorong terjadi inflasi.

2. Inflasi Biaya Produksi (Cost-Push Inflation)

Merupakan inflasi yang terjadi karena kenaikan biaya produksi. Biaya produksi yang bertambah ini akan menyebabkan produsen akan menaikkan harga. Kenaikan harga ini akan mendorong harga-harga akan naik secara umum, sehingga akan menyebabkan terjadi inflasi.

2.5 Hubungan Fluktuasi Nilai Tukar, Pendapatan Nasional, Inflasi terhadap Ekspor.

Fluktuasi nilai tukar sangat berpengaruh pada ekspor. Dalam keadaan tidak seimbang maka akan terjadi apresiasi atau depresiasi, sehingga akan

mempengaruhi dalam kegiatan ekspor. Fluktuasi nilai tukar menjadi sangat berpengaruh bagi perdagangan internasional, terutama bagi negara yang menerapkan perekonomian yang bersifat terbuka.

Fluktuasi nilai tukar tidak hanya akan mempengaruhi perdagangan interternasional, tetapi juga akan mempengaruhi banyak hal seperti perubahan permintaan dan penawaran mata uang, perubahan harga barang yang mendorong iflasi, perubahan kebijakan dalam pemerintahan guna kepentingan ekonomi, dan banyak aspek lainnya.

Fluktuasi nilai tukar dapat mempengaruhi tindakan suatu negara dalam melakukan perdagangan internasional. Dimana dengan fluktuasi nilai tukar akan menyebabkan mata uang suatu negara dapat mengalami apresiasi ataupun depresiasi terhadap mata uang negara lain. Didalam kondisi apresiasi, maka akan lebih menguntungkan dalam melakukan kegiatan impor, dimana suatu negara dapat membeli dengan harga yang lebih murah daripada harga yang seharusnya pada saat mata uang negaranya tidak mengalami apresiasi.

Pendapatan nasional suatu negara menunjukkan kemampuan negara dalam melakukan kegiatan ekonomi secara efisien. Pendapatan nasional juga akan mempengaruhi permintaan dan penawaran akan barang dan jasa. Dengan pendapatan yang besar, suatu negara dapat mengimpor barang kebutuhannya dari negara lain.

Selain GDP, inflasi juga akan mempengaruhi permintaan impor barang dari negara lain. Suatu negara yang mengalami inflasi, dimana harga barang- barang di dalam negeri cenderung meningkat, maka barang impor dengan harga

yang lebih murah akan mendukung suatu negara melakukan transaksi perdagangan internasional.

2.6Kerangka Konseptual

Gambar 2.1. Kerangka Konseptual. 2.7Hipotesa

Hipotesa merupakan dugaan sementara terhadap masalah yang hendak diteliti dan masih harus dibuktikan kebenarannya. Berdasarkan masalah diatas, hipotesa pada penelitian ini :

1. Fluktuasi nilai tukar rupiah-yen berpengaruh pada ekspor Indonesia ke Jepang 2. Pendapatan nasional Jepang berpengaruh pada ekspor Indonesia ke Jepang 3. Inflasi Jepang berpengaruh pada ekspor Indonesia ke Jepang

Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah-Yen

Inflasi

Pendapatan Nasional Ekspor Indonesia ke

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian adalah penelitian kuantitatif merupakan ilmiah dengan menggunakan data berbentuk angka yang sistematis terhadap bagian-bagian, fenomena-fenomena, serta hubungannya. Penelitian kuantitatif ditujukan untuk mengembangkan dan menggunakan model-model matematis, teori, dan hipotesis yang berkaitan dengan fenomena yang lain.

3.2 Batasan Operasional

Batasan operasional dari penelitian ini adalah menganalisis pengaruh fluktuasi nilai tukar rupiah-yen, pendapatan nasional, dan inflasi terhadap ekspor Indonesia ke Jepang.

3.3 Defenisi Operasional

1. Fluktuasi nilai tukar merupakan pergerakan perubahan nilai tukar suatu mata uang dengan mata uang negara lain.

2. Pendapatan nasional merupakan nilai output nasional yang dihasilkan dari kegiatan perekonomian suatu negara pada suatu periode tertentu.

3. Inflasi merupakan gejala kenaikan harga barang-barang yang bersifat umum secara terus menerus.

4. Ekspor merupakan kegiatan menjual barang atau jasa ke luar daerah pabean (luar negeri).

3.4 Skala Pengukuran Variabel 1. Nilai tukar dihitung Rupiah/100 Yen

2. Pendapatan nasional dihitung dalam satuan milyar Yen 3. Inflasi dihitung dalam satuan persen

4. Ekspor dihitung dalam satuan US Dollar 3.5 Jenis Data

Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder berbentuk data berkala (time series) yang bersifat kuantitatif, yakni data angka-angka. Data yang digunakan dari tahun 2000-2013 secara kuartalan.

3.6 Metode pengumpulan data

Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari publikas Bank Indonesia, B

Pengumpulan data dilakukan dengan pencatan langsung dari sumber yang telah disebutkan sebelumnya.

3.7Teknik Analisis Data 3.7.1ARCH/GARCH

ARCH (Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity)/ GARCH (Generalized Regressive Conditional Heteroscedasticity). Pada model ini heterokedasitas tidak dianggap menjadi masalah melainkan dimanfaatkan menjadi model, dan dengan cara tersebut akan didapat estimator yang lebih efisien.

Adakalanya varian dari error tidak tergantung dari varian bebas, tetapi varian tersebut berubah-ubah seiring perubahan waktu. Ada periode yang menunjukkan volatilitasnya rendah, dan juga tinggi. Pola volatilitas seperti itu

menunjukkan terdapat heterokedasitas karena terdapat varian error yang bergantung kepada besarnya volatilitas di masa sebelumnya. Model seperti ini modelnya dengan ARCH.

Model ARCH yang relatif besar akan menyebabkan semakin banyak parameter yang diestimasi. Untuk mengatasinya dapat digunakan model GARCH.

Model yang digunakan dalam penelitian ini : 1. Untuk mengukur fluktuasi nilai tukar

L(ER) = L(ER) t-1 + et ……….. (1)

σt2 = b + c εt-1 + dεt-2 + eσ2t-1 ……….. (2)

Dimana :

L(ER) = log nilai tukar rupiah dan yen

e = error term

σ = varians dari error term

b = konstanta

c,d,e = koefisien dari masing-masing variabel

Persamaan pertama merupakan mean variance, dimana persamaan ini digunakan untuk mendapatkan volatilitas nilai tukar. Persamaan kedua merupakan prediksi, sehingga dengan penambahan ini, maka volatilitas yang akan dihitung menjadi lebih baik. Persamaan kedua ini merupakan prediksi dari nilai tukar sebelumnya, dan error term dari prediksi sebelumnya. Dengan demikian dapat dijelaskan volatilitas yang tidak pasti.

2. Pengaruh nilai tukar terhadap ekspor Xj = a + b1Ver+b2Yj +b3Inf +et

σ2

t = c + dεt-1 + eσ2t-1

Dimana :

Xj =Ekspor Indonesia ke Jepang

Ver = Satuan nilai tukar

Yj = Pendapatan nasional Jepang

Inf = Inflasi Jpang

et = error term

σ = varians dari error term

a,c = konstanta

b1, b2, b3,d,e = koefisien dari masing- masing variabel

Didalam metode lain, seperti OLS memiliki syarat. Seperti salah satunya memiliki syarat agar varians error bersifat konstan, agar estimator yang didapat bersifat BLUE. Tetapi dalam data berbentuk time series tidak selalu terhindar dari permasalahan tersebut. Keberadaan Heterokedasitas ini menyebabkan pengolahan data menjadi kurang efisien.

Tetapi ARCH/GARCH masalah heterokedasitas tidak dipandang sebai suatu masalah. Heterokedasitas pada model ini akan dimanfaatkan dalam model. Dengan cara ini akan diperoleh estimator yang lebih efisien. Data yang memiliki sifat heterokedasitas akan ditambahkan varians error term, sehingga diperoleh

Pada pengujian untuk melihat pengaruh volatilitas nilai tukar rupiah dan yen terhadap ekspor akan dilihat dalam suatu regresi, apakah koefisien nilai tukarnya bertanda positif atau negatif. Selain itu perlu diperhatikan statistik uji white untuk mengetahui apakah model tersebut mengandung heterokedasitas. 3.7.2Heterokedastisitas

Homokedasitas merupkan asumsi yang harus dipenuhi agar model regresi bersifat (BLUE). Keadaan yang dikatakan homokedasitas dimana semua residual

(error) mempunyai varian yang sama. Apabila varian berubah-ubah, maka

keadaan ini disebut dengan heterokedasitas.

Heterokedastisitas dapat dilakukan dengan beberapa teknik. Dalam uji ini akan dilihat nilai error dari model regresi, dan dalam uji ini diasumsikan error

merupakan fungsi yang mempunyai hubungan dengan variabel bebas. Jika perhitungan melebihi nilai kritis dengan α yang dipilih, berarti tidak terdapat hetrokedastisitas.

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Perkembangan Nilai Tukar

Kebijakan nilai tukar yang diterapkan pada suatu negara bertujuan untuk memudahkan dalam mendukung kelancaran neraca pembayaran, dan membantu agar aktifitas moneter berjalan dengan lebih efisien.

Kebijakan nilai tukar di dunia mengalami beberapa perubahan. Sistem nilai tukar yang digunakan dapat diklasifikasikan sebagai berikut :

1. Sistem Nilai Tukar Tetap(Absolutely Fixed Exchange Rate Regime)

Sistem nilai tukar awalnya dijamin oleh cadangan emas, lalu sistem ini diperbaharui pada sistem gold exchange standard, dan kemudian mata uang ditetapkan sebesar mata uang asing tertentu.

Sistem ini banyak ditinggalkan karena dua alasan utama, yaitu :

a) Dengan penentuan nilai tukar ditetapkan pada nilai mata uang asing tertentu dapat menyebabkan terjadinya perbedaan harga nilai tukar pada keadaan sebenarnya (Over-valued dan Under-valued). Hal ini dapat mengganggu neraca perdagangan apabila terjadi dua kondisi diatas, yang memungkinkan terjadinya kerugian mengekspor, ataupun kenaikan impor karena harga barang impor menjadi lebih murah pada konisi over-valued.

b) Dibutuhkan cadangan devisa yang banyak untuk mempertahankan sistem ini. Apabila cadangan devisa sedikit, maka apabila terjadi guncangan dalam

perekonomian, akan sulit melakukan intervensi ke pasar valas untuk mempertahankan nilai tukar.

2. Sistem Nilai Tukar Mengambang Penuh (Pure Floating Exchange Rate

Regime)

Pada sistem ini nilai tukar mata uang terhadap mata uang asing ditentukan oleh mekanisme pasar. Dengan sistem seperti ini maka nilai tukar akan berfluktuasi sesuai dengan permintaan dan penawaran pasar. Bank sentral tidak menetapkan nilai tukar, dan juga tidak melakukan intervensi langsung ke pasar.

Ada dua alasan mengapa sistem ini banyak digunakan, yakni :

a) Dengan penerapan sistem nilai tukar ini, maka suatu negara tidak harus memiliki acuan terhadap kebijakan yang berlaku di negara lain dalam pembuatan kebijakan di dalam negri. Hal ini memungkinkan suatu negara dapat membuat kebijakan yang independen.

b) Sistem ini tidak memerlukan cadangan devisa yang besar dikarenakan sistem ini tidak menjamin nilai mata uang terhadap emas ataupun mata uang asing.

Tetapi dengan sistem ini dimana nilai tukar ditentukan oleh mekanisme pasar, maka nilai tukar akan senantiasa berfluktuasi dan menyebabkan terjadi kondisi apresiasi atau depresiasi. Apabila terjadi depresiasi niai tukar maka akan menaikkan harga barang-barang impor yang nantinya akan mendorong terjadinya inflasi.

3. Sistem Nilai Tukar Tetap Tetapi Dapat Disesuaikan (Fixed But Adjustable

Rate)

Sistem ini disebut juga dengan sistem adjustable peg. Sistem ini merupakan kombinasi sistem nilai tukar tetap dengan sistem nilai tukar mengambang penuh. Pada sistem ini besarnya nilai tukar ditentukan oleh pembuat kebijakan, bank sentral, dan ada intervensi langsung oleh keduanya di pasar valas, atau dengan cara menjual ataupun membeli valas dengan harga tetap.

Selain ketiga sistem nilai tukar diatas, masih terdapat beberapa sistem nilai tukar yakni kombinasi ketiga sistem tersebut. Sistem nilai tukar kombinasi yang dimaksud yakni kombinasi antara Sistem Nilai Tukar Mengambang Penuh dengan Sistem Nilai Tukar Tetap Tetapi Dapat Disesuaikan. Sistem tersebut antara lain :

1. Sistem Currency Board System (CBS).

Sistem ini memiliki tiga ciri :

a) Secara eksplisit suatu negara menyatakan komitmennya untuk menjaga nilai mata uangnya dengan mata uang asing dengan nilai tukar yang tetap

b) Uang lokal yang beredar dijamin oleh cadangan devisa c) Tidak ada pembatasan kebijakan devisa

Pada sistem ini, defisit anggaran tidak dapat dibayar dengan cara .peningkatan uang beredar. Pembayaran defisit anggaran diperkenankan jika pembiayaan berasal dari pengeluaran obligasi pemerintah.

2. Sistem Pegged

Sistem ini terdiri atas dua bagian, yaitu :

a) Flexible Peg

Pada sistem ini, bank sentral menentukan besarnya nilai tukar mata uang lokal terhadap mata uang asing dalam jangka pendek. Penetapan nilai mata uang ini dapat dilakukan dengan mekanisme pasar maupun melalui intervensi. Sistem ini digunakan untuk menghindarkan volatilitas dalam jangka pendek. Hal ini dilakukan karena biaya hedging (biaya lindung nilai bagi debitur dan kreditur) relatif mahal, sehingga hal ini dapat berdampak negatif pada bank dan perusahaan yang memiliki banyak utang luar negri.

b) Crawling Peg

Crawling peg terbagi atas dua bagian, yaitu :

• Active Crawling Peg

Pada sistem ini, pemerintah menetapkan nilai tukar pada tingkat tertentu, dan secara berkala dapat dilakukan penyesuaian. Nilai lokal yang ditetapkan tidak hanya dapat ditetapkan pada satu mata uang asing saja, tetapi juga dapat dengan beberapa mata uang asing berdasarkan bobot perdagangan dengan neggar mitra dagang. Penetapan terhadap beberapa mata uang sekaligus ini disebut dengan multy-currency pegging.

Penetapan nilai tukar mata uang ini dilakukan di depan (pre-announced

• Passive Crawling Peg

Pada sistem ini nilai tukar ditetapkan pada suatu waktu disesuaikan dengan iflasi dalam negri pada masa lalu ataupun pada masa sekarang dan juga inflasi di negara mitra dagang, serta negara pesaing. Kebijakan ini dilakukan untuk mencegah apresiasi rill dari nilai tukar.

3. Target Zone (Band)

Pada sistem ini ditetapkan band yang memiliki batas atas dan bawah. Nilai tukar dibiarkan mengambang bebas dalam band yang telah ditentukan. Penetapan band ini harus diperhatikan, karena apabila batas band terlalu lebar atau sempit, maka sistem ini menjadi mirip sistem nilai tukar mengambang penuh atau mirip dengan sistem nilai tukar tetap tapi dapat disesuaikan.

4. Managed Floating (Mengambang Terkendali)

Pada sistem ini mirip seperti sistem mengambang penuh, tetapi dalam sistem ini intervensi dapat dilakukan di pasar valas. Intervensi ini dilakukan untuk menstabilkan nilai tukar secara berkala, mengurangi volatilitas, dan mencegah pergerakan nilai tukar yang terlalu besar.

4.1.1 Gambaran Perkembangan Sistem Nilai Tukar Indonesia

Indonesia mengalami beberapa kali perubahan sistem nilai tukar. Berikut sistem nilai tukar yang dianut oleh indonesia.

Tabel 4.1

Perkembangan Sistem Nilai Tukar di Indonesia

No Periode Sistem Nilai Tukar

1. Periode Perjuangan Kemerdekaan (1945-1959)

Sistem nilai tukar tetap.

Menetapkan sistem nilai tukar mengambang untuk ekonomi tertentu, misalnya pemegang izin impor. Sementara sektor ekonomi lainnya tetap menggunakan sistem nilai tukar tetap (20 Juni 1957)

2. Periode Ekonomi Terpimpin (1959-1966)

Sistem nilai tukar tetap.

3. Periode Stabilisasi,

rehabilitasi, dan Pembangunan Ekonomi

(1966-1983)

Sistem nilai tukar tetap (1966- November 1978)

Sistem nilai tukar mengambang terkendali (Nov 1978 – 1983)

4.. Periode Deregulasi ekonomi (1983 – 1997)

Sistem nilai tukar mengambang terkendali. Pada masa ini sistem nilai tukar mengalami beberapa kali pelebaran pita intervensi dari 0,25% hingga pada september 1996 sebesar 8%.

5. Periode saat dan Setelah Krisis

(1997-sekarang)

Sistem nilai tukar mengambang terkendali yang lebih fleksibel.

Sistem nilai tukar mengambang penuh (14 Agustus 1997)

Sumber : Sistem dan Kebijakan Nilai Tukar

4.1.2 Perkembangan Nilai Tukar Rupiah– Yen

Nilai tukar rupiah terhadap yen berfluktuasi dari waktu ke waktu. Dari tahun 2000 kuartal pertama hingga pada tahun 2013 kuartal keempat, nilai tukar terendah yakni rupiah / Y100 sejumlah 69.07 pada tahun 2003 dan yang tertinggi

124.08 pada tahun 2009. Perkembangan nilai tukar rupiah terhadap yen dapat dilihat pada grefik berikut.

Gambar 4.1

Grafik Nilai Tukar Rupiah-Yen

Dari grafik ini dapat dilihat bahwa terjadi fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap yen dari kuartal pertama tahun 2000 hingga kuartal terakhir tahun 2013. Pada kuartal pertama tahun 2000 hingga kuartal kedua tahun 2001 rupiah mengalami depresiasi. Diawali pada nilai 73.75 lalu meningkat menjadi 82.55. Kemudian pada kuartal ketiga dan kuaral pertma tahun 2001 rupiah mengalami apresiasi masing – masing 81.14 dan 82.5 dan kemudian pada kuartal kedua tahun 2001 kembali mengalami depresiasi.

Selanjutnya rupiah cenderung stabil dan mengalami apresiasi hingga kuartal ketiga tahun 2004. Nilai tukar berfluktuasi dan cenderung stabil hinnga pada kuartal keempat tahun 2008, rupiah mengalami depresiasi hingga tahun 2010. Tahun 2008 merupakan masa krisis global.

0 20 40 60 80 100 120 140 2000 Q 1 2001 Q 1 2002 Q 1 2003 Q 1 2004 Q 1 2005 Q 1 2006 Q 1 2007 Q 1 2008 Q 1 2009 Q 1 2010 Q 1 2011 Q 1 2012 Q 1 2013 Q 1

Niai Tukar Rupiah Yen

Krisis global awalnya terjadi hanya di negara Amerika saja. Krisis ini berawal dari dorongan konsumsi masyarakat Amerika yang besar dan diluar kemampuan pendapatan yang dimiliki. Krisis ini dikarenakan kebiasaan masyarakat belanja dengan kartu kredit, dan kredit perumahan. Hal ini menyebabkan lembaga keuangan yang memberikan fasilitas kredit menjadi bangkrut. Ketidakmmpuan perusahaan financial ini menyebabkan saham di Wall Street menjadi kacau.

Krisis ini membuat banyak perusahaan besar bahkan tak sanggup bertahan, seperti Lehman Brothers dan Goldman Sachs. Krisis ini lalu merambat ke sektor rill dan non keuangan di seluruh dunia. Krisis ini juga membuat daya beli masyarakat yang tadinya tinggi menjadi menurun. Hal ini menyebabkan menurunnya permintaan impor, dan dengan begitu menurunkan nilai ekspor negara- negara lain.

Mata uang Yen merupakan mata uang yang relatif stabil. Mata uang Jepang sejak Agustus 2008 menjadi favorit dikarenakan kebijakan suku bunga Jepang yang mendekati nol. Hal ini membuat banyak investor yang membeli nilai tukar jepang untuk melunasi pinjaman negaranya dalam bentuk yen. Oleh karena hal ini, mata uang Jepang dihargai lebih dari 25% terhadap dolar AS hingga Januari 2009. Dengan demikian dapat dilihat sejak kuartal terakhir tahun 2008 nilai yen menguat dan cenderung stabil hingga tahun- tahun kedepannya. 4.2 Perkembangan Pendapatan Nasional Jepang

deflasi pada awal tahun 1990-an. Deflasi ini menjadi masalah dalam perekonomian yang menyebabkan lesunya perekonomian Jepang. Pada tahun 2001 awal, masalah inflasi ini mulai diatasi dengan kebijakan menerapkan suku bunga yang rendah. Tetapi cara yang dilakukan ini tidak berhasil, deflasi tetap saja terjadi sehingga mempengaruhi perekonomian Jepang, dan tentunya hal ini mempengaruhi perkembangan pertumbuhan GDP. Perkembangan GDP dapat dilihat pada grafik berikut ini :

Gambar 4.2

Perkembangan GDP Jepang

Dari grafik diatas menunjukkan GDP berfluktuasi. Pada kuartal kedua GDP mengalami penurunan, dan kemudian pada kuartal ke-empat mengalami peningkatan kembali. Pada tahun 2001 merupakan awal dimana deflasi mulai diatasi, tetapi pada kuartal ke-empat hingga pada tahun 2003 kurtal pertama GDP cenderung menurun. 430000,0 440000,0 450000,0 460000,0 470000,0 480000,0 490000,0 500000,0 510000,0 520000,0 2000 Q 1 2000 Q 4 2001 Q 3 2002 Q 2 2003 Q 1 2003 Q 4 2004 Q 3 2005 Q 2 2006 Q 1 2006 Q 4 2007 Q 3 2008 Q 2 2009 Q 1 2009 Q 4 2010 Q 3 2011 Q 2 2012 Q 1 2012 Q 4 2013 Q 3

GDP Jepang

GDP

Penurunan terbesar terjadi pada saat masa krisis pada tahun 2008. Pada saat ini sedang terjadi krisis global. Krisis pada tahun 2008 ini merupakan krisis yang terjadi di Amerika, tetapi pengaruhnya sampai pada Negara- Negara lain. Suku bunga Jepang yang rendah menyebabkan permintaan akan mata uang jepang meningkat. Tetapi pada masa krisis ekonomi global ini, banyak perusahan besar yang mengalami kebangkrutan yang menyebabkan lesunya perekonomian.

Masyarakat Amerika memiliki tingkat konsumsi yang tinggi. Tetapi pada masa krisis global 2008, tingkat konsumsi masyarakat Amerika menurun. Turunnya permintaan dari Amerika menyebabkan ekspor ke Amerika dari Negara- Negara lain menurun. Hal ini merupakan penyebab mengapa perekonomian menjadi lesu, dan kemudian mempengaruhi GDP menurun.

Selain pada masa krisis 2008, Jepang mengalami bencana alam Tsunami pada tahun 2011. Bencana ini menyebabkan perekonomian selama masa bencana menjadi lebih rendah. Pada masa ini GDP dapat dilihat dalam grafik mengalami penurunan.

4.3 Perkembangan Inflasi Jepang

Jepang memiliki tingkat inflasi yang rendah. Jepang justru lebih sering mengalami deflasi dibandingkan inflasi. Deflasi di Jepang dikarenakan Jepang mengalami gelembung asset di akhir 1980-an.

Terjadinya gelembung asset ini berawal dari indeks harga saham Jepang yang mulai meningkat pada awal tahun 1980. Harga saham ini terus meningkat

hingga mencapai harga lima kali lebih besar dari harga pada tahun 1980. Selain harga saham, nilai tanah juga meningkat hingga dua kali lebih besar. Tetapi satu tahun kemudian setelah harga saham mengalami titk balik (tahun 1991), harga tanah juga mengalami titik balik.

Titik balik ini dapat dilihat dari dua sisi. Pertama yakni perubahan secara struktural dikarenakan adanya deregulasi perbankan. Dimana deregulasi menyebabkan bank kehilangan nasabah yang memiliki perusahaan besar. Hal ini menyebabkan perbankan meminjamkan dana pada peminjam beresiko, pelaku usaha kecil menengah (UKM). Kedua yakni kebijakan moneter dimana pada tahun 19855 yen mengalami apresiasi yang tajam, dan bank sentral Jepang menurunkan suku bunga jangka pendek untuk menanggapinya. Meskipun suku bunga rendah, tetapi strategi tersebut tetap tidak berhasil menghentikan deflasi.

Berikut grafik perkembangan inflasi di Jepang :

Gambar 4.3

Perkembangan Inflasi Jepang -2,50 -2,00 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 2000 Q 1 2000 Q 4 2001 Q 3 2002 Q 2 2003 Q 1 2003 Q 4 2004 Q 3 2005 Q 2 2006 Q 1 2006 Q 4 2007 Q 3 2008 Q 2 2009 Q 1 2009 Q 4 2010 Q 3 2011 Q 2 2012 Q 1 2012 Q 4 2013 Q 3

Inflasi Jepang

Inflasi

4.4 Perkembangan Ekspor Indonesia ke Jepang

Jepang merupakan salah satu mitra dagang utama Indonesia. Jepang merupakan Negara tujuan ekspor utama Indonesia dan sebagai sumber impor. Awalnya, Jepang merupakan Negara yang menjajah Indonesia selama 3,5 tahun. Hubungan diplomatik Indonesia-Jepang pada April 1958. Perjanjian ini diawali penanadatangan perjanjian perdamaian sebagai bentuk pengganti kerugian pada masa penjajahan sebelumnya.

Sejak itu, Indonesia-Jepang banyak melakukan kerjasama serta pertukaran nota yang mengatur banyak bentuk perjanjian. Salah satu perjanjian yang dilakukan adalah dalam bidang ekonomi. Perkembangan kerjasama dalam perekonomian, yakni dalam kegiatan ekspor Indonesia ke Jepang dapat dilihat pada grafik berikut :

Gambar 4.4

Grafik Perkembangan Ekspor Indonesia ke Jepang 0 1E+10 2E+10 3E+10 4E+10 5E+10 6E+10 2000 Q 1 2001 Q 1 2002 Q 1 2003 Q 1 2004 Q 1 2005 Q 1 2006 Q 1 2007 Q 1 2008 Q 1 2009 Q 1 2010 Q 1 2011 Q 1 2012 Q 1 2013 Q 1

Ekspor Indonesia ke Jepang

Dari grafik tampak bahwa ekspor Indonesia ke Jepang mengalami peningkatan. Tetapi pada masa krisis, kegiatan ekspor juga berpengaruh, dimana pada kuartal ke-empat ekspor menurun dari 37271925683 pada kuartal ketiga menjadi 29352120751. Ekspor masih menurun hingga pada kuartal pertama tahun 2009, kemudian mulai meningkat kembali.

4.5 Analisis Data dan Pembahasan

4.5.1 Model ARCH/GARCH Fluktuasi Nilai Tukar

Dalam melihat fluktuasi nilai tukar rupiah-yen, maka digunakan teknik ARCH/GARCH. Berdasarkan data yang telah diolah ke dalam model melalui perhitungan dengan program eviews 6, dapat dilihat sebagai berikut :

Dalam fluktuasi nilai tukar rupiah-yen dengan penggunaan model menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (OLS), hasilnya sebagai berikut :

Selanjutnya dilakukan pemeriksaan apakah terdapat ARCH pada residual dilakukan melalui uji ARCH LM Test dengan lag 1 dan 2. Dari pemeriksaan pada Dependent Variable: RUPIAH_YEN

Method: Least Squares Date: 07/03/14 Time: 22:51 Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4.505942 0.022216 202.8274 0.0000

R-squared 0.000000 Mean dependent var 4.505942 Adjusted R-squared 0.000000 S.D. dependent var 0.166247 S.E. of regression 0.166247 Akaike info criterion -0.732993 Sum squared resid 1.520087 Schwarz criterion -0.696826 Log likelihood 21.52380 Hannan-Quinn criter. -0.718971 Durbin-Watson stat 0.175210

lag 1 menghasilkan nilai p-value sebesar 0.0000, dan pada lag 2 menghasilkan nilai p-value sebesar 0,0000. Dengan tingkat kesalahan 5% maka keberadaan heterokedastisitas signifikan. Apabila dilakukan pemeriksaan residual hingga pada lag ke 12, maka hasilnya sebagai berikut :

Tabel 4.2 Tabel ARCH Test

Arch test

Lag F-statistic Probabilitas Obs*R-squared Probabilitas

1 222.4263 0.0000 45.06038 0.0000

2 109.3779 0.0000 45.07843 0.0000

3 72.8661 0.0000 45.23867 0.0000

4 53.59882 0.0000 45.23869 0.0000

5 43.29939 0.0000 45.49331 0.0000

6 35.89677 0.0000 45.62103 0.0000

7 30.21067 0.0000 45.64061 0.0000

8 25.8848 0.0000 45.64099 0.0000

9 22.5406 0.0000 45.64902 0.0000

10 20.25024 0.0000 45.81828 0.0000

11 18.18971 0.0000 45.90523 0.0000

12 16.29502 0.0000 45.90527 0.0000

Dari pemeriksaan residual ini dapat dilihat bahwa semakin besar lagnya, maka nilai probabilitas tetap kecil. Dari hasil ini dapat diputuskan model GARCH digunakan dalam memodelkan fluktuasi nilai tukar rupiah-yen. Analisis GARH melalui pengolahan data eviews sebagai berikut :

Dependent Variable: RUPIAH_YEN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/03/14 Time: 22:08

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 150 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) + C(5)*GARCH(-2) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C 4.447692 0.011786 377.3613 0.0000 Variance Equation

C 0.010365 0.006615 1.566882 0.1171

RESID(-1)^2 0.997207 0.626835 1.590861 0.1116 GARCH(-1) -0.536772 0.274569 -1.954961 0.0506 GARCH(-2) 0.254723 0.336970 0.755920 0.4497 R-squared -0.125002 Mean dependent var 4.505942 Adjusted R-squared -0.213238 S.D. dependent var 0.166247 S.E. of regression 0.183116 Akaike info criterion -0.943794 Sum squared resid 1.710101 Schwarz criterion -0.762959 Log likelihood 31.42623 Hannan-Quinn criter. -0.873684 Durbin-Watson stat 0.155742

Hasil analisis ini masih memerlukan pemeriksaan kenormalan data, serta evaluasi apakah masih terdapat heterokedastisitas pada residual. Pemeriksaan ini dilakukan dengan melalui histogram dan uji Jarque-Bera.

Melalui uji Jarque-Bera menghasilkan p-value = 0,623115. Pada tingkat kesalahan 5% maka residual normal. Dan pada pemeriksaan heterokedastisitas residual menghasilkan p-value = 0.7788, sehingga disimpulkan tidak terdapat masalah ARCH pada residual terakhir

Dari hasil estimasi tersebut dapat dilihat bahwa :

1. Nilai koefisien c (a) sebesar 4.447692 dengan nilai probabilitas yang kecil sebesar 0.0000, dibawah α =5%

2. Nilai koefisien c (b) sebesar 0.010365 dengan nilai probabilitas sebesar 0.1171, diatas α =5%

3. Nilai koefisien RESID(-1)^2 (c) 0.997207 dengan nilai probabilitas sebesar 0.1116, diatas α =5%

4. Nilai Koefisien GARCH(-1) (d) 0.536772 dengan nilai probabilitas sebesar 0.0506, diatas α =5%

5. Nilai Koefisien GARCH(-2) (e) 0.254723 dengan nilai probabilitas sebesar , 0.4497 diatas α =5%

6. Persamaannya menjadi : ER= 4.447692 + et

σ2

t = 0.010365 + 0.997207εt-1+0.536772 εt-2 + 0.254723 σ2t-1

Artinya nilai fluktuasi nilai tukar rupiah-yen pada periode ke t ditentukan oleh konstanta 4.447692 dan sisaan pada periode ke t ditentukan oleh konstanta 0.010365 dan sisaan kuadrat pada periode sebelumnya dengan proporsi 99,7%, 53,6%, dan variansi periode sebelumnya dengan proporsi 25,5%.

7. Nilai R-squared sebesar -0.125002 pada estimasi ini hanya melibatkan intersep saja sehingga nilai R-squared menjadi tidak relevan dan negatif.

4.5.2 Model ARCH/GARCH pengaruh Nilai Tukar terhadap Ekspor

Dalam melihat pengaruh fluktuasi nilai tukar rupiah-yen terhadap ekspor, maka digunakan teknik ARCH/GARCH. Berdasarkan data yang telah diolah ke dalam model melalui perhitungan dengan program eviews 6, dapat dilihat sebagai berikut :

Dengan penggunaan model menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (OLS), hasilnya sebagai berikut :

Dependent Variable: EKSPOR Method: Least Squares

Date: 06/28/14 Time: 23:32 Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.04E+11 7.92E+10 2.570792 0.0130 GDP -405271.1 137724.3 -2.942626 0.0049 ER 2.89E+08 1.33E+08 2.170913 0.0345 INFLASI 5.76E+09 1.42E+09 4.040746 0.0002 R-squared 0.702150 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.684966 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.29E+09 Akaike info criterion 48.32643 Sum squared resid 2.76E+21 Schwarz criterion 48.47110 Log likelihood -1349.140 Hannan-Quinn criter. 48.38252 F-statistic 40.86142 Durbin-Watson stat 0.442643 Prob(F-statistic) 0.000000

Ket : ER merupakan nilai tukar rupiah-yen

Selanjutnya dilakukan pemeriksaan apakah terdapat ARCH pada residual dilakukan melalui uji ARCH LM Test dengan lag 1 dan 2. Dari pemeriksaan pada lag 1 menghasilkan nilai p-value sebesar 0.0042, dan pada lag 2 menghasilkan nilai p-value sebesar 0,0053. Dengan tingkat kesalahan 5% maka keberadaan heterokedastisitas signifikan. Apabila dilakukan pemeriksaan residual hingga pada lag ke 12, maka hasilnya sebagai berikut :

Tabel 4.3 Tabel ARCH test

arch test

Lag F-statistic Probability Obs*R-squared Probability

1 117.1513 0.0000 39.01529 0.0000

2 57.5798 0.0000 39.0467 0.0000

3 38.4192 0.0000 39.29452 0.0000

4 29.08316 0.0000 39.64293 0.0000

5 23.93248 0.0000 40.2076 0.0000

6 19.7062 0.0000 40.31537 0.0000

7 16.52458 0.0000 40.31588 0.0000

8 14.14954 0.0000 40.32533 0.0000

9 12.51457 0.0000 40.52752 0.0000

10 11.1499 0.0000 40.67743 0.0000

11 10.8707 0.0000 41.70163 0.0000

12 9.77044 0.0000 41.75474 0.0000

Dari pemeriksaan residual ini dapat dilihat bahwa semakin besar lagnya, maka nilai probabilitas tetap kecil. Dari hasil ini dapat diputuskan model GARCH digunakan dalam memodelkan fluktuasi nilai tukar rupiah-yen. Analisis GARH melalui pengolahan data eviews sebagai berikut :

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 06/28/14 Time: 23:47

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 23 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.80E+10 2.995910 0.0027 GDP -405275.4 119789.3 -3.383235 0.0007 ER 2.89E+08 1.14E+08 2.538308 0.0111 INFLASI 5.76E+09 1.39E+09 4.139027 0.0000

C 3.21E+19 2.06E+19 1.556990 0.1195 RESID(-1)^2 0.598189 0.414404 1.443493 0.1489 GARCH(-1) -0.246488 0.506018 -0.487112 0.6262 R-squared 0.702150 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.665678 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.51E+09 Akaike info criterion 48.14904 Sum squared resid 2.76E+21 Schwarz criterion 48.40221 Log likelihood -1341.173 Hannan-Quinn criter. 48.24719 F-statistic 19.25201 Durbin-Watson stat 0.442645 Prob(F-statistic) 0.000000

Hasil analisis ini masih memerlukan pemeriksaan kenormalan data, serta evaluasi apakah masih terdapat heterokedastisitas pada residual. Pemeriksaan ini dilakukan dengan melalui histogram dan uji Jarque-Bera.

Melalui uji Jarque-Bera menghasilkan p-value = 0,458587. Pada tingkat kesalahan 5% maka residual tidak normal. Dan pada pemeriksaan heterokedastisitas residual menghasilkan p-value = 0.1487, sehingga disimpulkan tidak ada masalah ARCH pada residual terakhir.

Untuk mengatasi ketidaknormalan residual, maka akan dilakukan pendugaan varian dengan metode Bollerslev-Wooldridge.

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/05/14 Time: 05:41

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 23 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.80E+10 2.995910 0.0027 GDP -405275.4 119789.3 -3.383235 0.0007 ER 2.89E+08 1.14E+08 2.538308 0.0111 INFLASI 5.76E+09 1.39E+09 4.139027 0.0000

Variance Equation

C 3.21E+19 2.06E+19 1.556990 0.1195 RESID(-1)^2 0.598189 0.414404 1.443493 0.1489 GARCH(-1) -0.246488 0.506018 -0.487112 0.6262 R-squared 0.702150 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.665678 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.51E+09 Akaike info criterion 48.14904 Sum squared resid 2.76E+21 Schwarz criterion 48.40221 Log likelihood -1341.173 Hannan-Quinn criter. 48.24719 F-statistic 19.25201 Durbin-Watson stat 0.442645 Prob(F-statistic) 0.000000

Dari hasil estimasi tersebut dapat dilihat bahwa :

2. GDP berpengaruh negatif terhadap ekspor. Koefisien GDP sebesar -405275.4 dengan probabilitas sebesar 0.0007, dibawah α =5%. Koefisien yang negatif ini dikarenakan nilai GDP Jepang yang cenderung mengalami penurunan secara terus menerus selama kurun waktu penelitian.

3. ER berpengaruh positif terhadap ekspor. Koefisien ER sebesar 2.89E+08 dengan probabilitas sebesar 0.0111, dibawah α =5%.

4. Inflasi berpengaruh positif terhadap ekspor. Koefisien inflasi sebesar 5.76E+09 dengan probabilitas sebesar 0.0000, dibawah α =5%.

5. Persamaannya menjadi :

Xj = 2.04E+11 + 2.89E+08 Ver + (-405275.4)Yj + 5.76E+09Inf + et

σ2

t = 3.21E+19 + 0.598189εt-1 - 0.246488σ2t-1

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian mengenai pengaruh fluktuasi nilai tukar rupiah-yen terhadap ekspor Indonesia ke Jepang, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Dalam estimasi dengan metode GARCH diperoleh kesimpulan bahwa Pendapatan nasional Jepang berpengaruh negatif terhadap ekspor Indonesia ke Jepang.

2. Fluktuasi nilai tukar rupiah-yen berpengaruh positif terhadap ekspor Indonesia ke Jepang.

3. Inflasi Jepang berpengaruh positif terhadap ekspor Indonesia ke Jepang

4. Nilai R-squared sebesar 0.702150 menunjukkan bahwa variabel bebas seperti GDP, nilai tukar, dan juga inflasi dapat memberikan pengaruh pada variabel terikat, yakni ekspor Indonesia ke Jepang sebesar 70,215%, sedangkan sisanya sebesar 29,785% dijelaskan oleh model lain yang tidak dimasukkan ke dalam model.

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan yang ada, maka saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Inflasi dan fluktuasi nilai tukar mempengaruhi ekspor pada tingkat signifikansi α = 5%. Maka variabel ini dapat digunakan sebagai model untuk melihat pengaruh fluktuasi nilai tukar terhadap ekspor.

2. Variabel pada model pada penelitian hanya memberikan pengaruh sebesar 70,215%. Kedepannya penelitian lain dapat memasukkan variabel-variabel lain yang dapat mempengaruhi fluktuasi nilai tukar terhadap ekspor.

3. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data kuartalan. Penelitian selanjutnya dapat mengunakan data bulanan sehingga dapat menghasilkan penelitian yang lebih akurat lagi.

DAFTAR PUSTAKA

Bakti, T Diana, dkk, 2010. Teori Ekonomi Makro, USU Press, Medan.

Engle, Robert, 2001. “GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics”. Journal of Economic Perspectives Volume 15, No 04 hal 157-168. Herlambang, Tedy, dkk, 2001. Ekonomi Makro : Teori, Analisis, dan Kebijakan,

PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Kenichi, Ohno, 2005. The Path Traveled by Japan as a Developing Country, Yuhikaku Publishing, T Juni. 2014)

Manurung, Mandala dan Prathama Rahardja, 2004. Uang, Perbankan, dan

Ekonomi Moneter (Kajian Kontekstual Indonesia), Penerbitan Fakultas

Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.

Mukhlis, Imam, 2010. “Analisis Volatilitas Nilai Tukar Mata Uang Rupiah terhadap Dollar”. Journal of Indonesian Applied Economics, hal 172-182.

Nachrowi, Nachrowi Djalal dan Hardius Usman, 2006. Pendekatan Populer dan

Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan, Penerbit

Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.

Rahutami, A. Ika dan Sri Yani Kusumastuti, 2007. “Dampak Volatilitas Nilai Tukar terhadap Arus Perdagangan Indonesia (Pendekatan ARDL-ECM).

Santosa, Agus Budi, 2010. “Pengaruh Fluktuasi Nilai Tukar Rupiah terhadap Neraca Transaksi Berjalan”, Jurnal Dinamika Keuangan dan Perbankan, hal 169-181. www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fe1/article/view/190/140

Simorangkir, Iskandar dan Suseno, 2004. Sistem dan Kebijakan Nilai Tukar, Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan BI, Jakarta.

Zainal, Arindra A, 2008. “Pengaruh Volatilitas Nilai Tukar terhadap Volume Ekspor Beberapa Kelompok Komoditi Perdagangan Indonesia”, Jurnal

Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, Volume VIII No 02 hal 147-173.

2014)

Lampiran

1. Fluktuasi nilai tukar

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 32.42854 Prob. F(1,53) 0.0000 Obs*R-squared 20.87791 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 07/03/14 Time: 23:17

Sample (adjusted): 2000Q2 2013Q4

Included observations: 55 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.010278 0.003853 2.667759 0.0101 RESID^2(-1) 0.624738 0.109707 5.694606 0.0000 R-squared 0.379598 Mean dependent var 0.026872 Adjusted R-squared 0.367893 S.D. dependent var 0.023509 S.E. of regression 0.018691 Akaike info criterion -5.085877 Sum squared resid 0.018515 Schwarz criterion -5.012883 Log likelihood 141.8616 Hannan-Quinn criter. -5.057650 F-statistic 32.42854 Durbin-Watson stat 1.574280 Prob(F-statistic) 0.000001

(Lag 1)

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 19.97511 Prob. F(2,51) 0.0000 Obs*R-squared 23.71970 Prob. Chi-Square(2) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 07/03/14 Time: 23:20

Sample (adjusted): 2000Q3 2013Q4

Included observations: 54 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.012966 0.003954 3.279161 0.0019

RESID^2(-1) 0.800618 0.135801 5.895517 0.0000 RESID^2(-2) -0.256245 0.135251 -1.894582 0.0638 R-squared 0.439254 Mean dependent var 0.027211 Adjusted R-squared 0.417264 S.D. dependent var 0.023594 S.E. of regression 0.018011 Akaike info criterion -5.141748 Sum squared resid 0.016544 Schwarz criterion -5.031249 Log likelihood 141.8272 Hannan-Quinn criter. -5.099133 F-statistic 19.97511 Durbin-Watson stat 1.903421 Prob(F-statistic) 0.000000

(Lag 2)

GARCH 1,1

Dependent Variable: RUPIAH_YEN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/03/14 Time: 22:05

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 118 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 4.423546 0.017794 248.6022 0.0000

Variance Equation

C 0.011586 0.003235 3.581896 0.0003 RESID(-1)^2 1.155150 0.711700 1.623085 0.1046 GARCH(-1) -0.465088 0.292351 -1.590854 0.1116 R-squared -0.250112 Mean dependent var 4.505942 Adjusted R-squared -0.322234 S.D. dependent var 0.166247 S.E. of regression 0.191164 Akaike info criterion -0.919891 Sum squared resid 1.900280 Schwarz criterion -0.775223 Log likelihood 29.75695 Hannan-Quinn criter. -0.863804 Durbin-Watson stat 0.140156

GARCH 1,2

Dependent Variable: RUPIAH_YEN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/03/14 Time: 22:08

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 150 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) + C(5)*GARCH(-2)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 4.447692 0.011786 377.3613 0.0000

Variance Equation

C 0.010365 0.006615 1.566882 0.1171 RESID(-1)^2 0.997207 0.626835 1.590861 0.1116 GARCH(-1) -0.536772 0.274569 -1.954961 0.0506 GARCH(-2) 0.254723 0.336970 0.755920 0.4497 R-squared -0.125002 Mean dependent var 4.505942 Adjusted R-squared -0.213238 S.D. dependent var 0.166247 S.E. of regression 0.183116 Akaike info criterion -0.943794 Sum squared resid 1.710101 Schwarz criterion -0.762959 Log likelihood 31.42623 Hannan-Quinn criter. -0.873684 Durbin-Watson stat 0.155742

GARCH 1,3

Dependent Variable: RUPIAH_YEN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/03/14 Time: 22:14

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Failure to improve Likelihood after 11 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(1) + C(2)*RESID(-1)^2 + C(3)*GARCH(-1) + C(4)*GARCH(-2) +

C(5)*GARCH(-3)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. Variance Equation

RESID(-1)^2 0.057498 65.66375 0.000876 0.9993 GARCH(-1) 0.420559 2286.914 0.000184 0.9999 GARCH(-2) -0.019535 3528.637 -5.54E-06 1.0000 GARCH(-3) -0.019715 1852.963 -1.06E-05 1.0000

R-squared

-747.981348 Mean dependent var 4.505942 Adjusted R-squared

-806.724983 S.D. dependent var 0.166247 S.E. of regression 4.724813 Akaike info criterion 6.028220 Sum squared resid 1138.517 Schwarz criterion 6.209055 Log likelihood -163.7902 Hannan-Quinn criter. 6.098329 Durbin-Watson stat 0.000234

Jarque-Bera test

Test heterokedastisitas pada residual : Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.076114 Prob. F(1,53) 0.7837 Obs*R-squared 0.078873 Prob. Chi-Square(1) 0.7788

Test Equation:

Dependent Variable: WGT_RESID^2 Method: Least Squares

Included observations: 55 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.043530 0.234504 4.449949 0.0000 WGT_RESID^2(-1) -0.037935 0.137501 -0.275888 0.7837 R-squared 0.001434 Mean dependent var 1.005641 Adjusted R-squared -0.017407 S.D. dependent var 1.397584 S.E. of regression 1.409695 Akaike info criterion 3.560310 Sum squared resid 105.3237 Schwarz criterion 3.633304 Log likelihood -95.90852 Hannan-Quinn criter. 3.588537 F-statistic 0.076114 Durbin-Watson stat 1.984662 Prob(F-statistic) 0.783707

2. Fluktuasi Nilai Tukar terhadap Ekspor

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic

9.2751

21 Prob. F(1,53)

0.00 36

Obs*R-squared

8.1915

80 Prob. Chi-Square(1)

0.00 42

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/28/14 Time: 23:33 Sample (adjusted): 2000Q2 2013Q4 Included observations: 55 after adjustments

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob . C 3.09E +19 1.38E+ 19 2.24109 5 0.02 92 RESID^2(-1) 0.3858 36 0.12669 0 3.04550 8 0.00 36 R-squared 0.1489

38 Mean dependent var

5.03 E+19

Adjusted R-squared

0.1328

80 S.D. dependent var

9.74 E+19

S.E. of regression

9.07E

+19 Akaike info criterion

94.7 8079

Sum squared resid

4.36E

+41 Schwarz criterion

94.8 5379

Log likelihood

-2604.472 Hannan-Quinn criter.

94.8 0902

F-statistic

9.2751

21 Durbin-Watson stat

1.82 0032

Prob(F-statistic)

0.0036 14

(lag 1)

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic

6.139

209 Prob. F(2,51)

0.00 41

Obs*R-squared

10.47

805 Prob. Chi-Square(2)

0.00 53

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/28/14 Time: 23:35 Sample (adjusted): 2000Q3 2013Q4 Included observations: 54 after adjustments

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob . C 3.90E +19 1.44E+ 19 2.69653 4 0.00 95 RESID^2(-1) 0.473 309 0.13610 9 3.47743 6 0.00 10 RESID^2(-2) -0.235501 0.13602 9 -1.731260 0.08 95 R-squared 0.194

038 Mean dependent var

5.11 E+19

Adjusted R-squared

0.162

432 S.D. dependent var

9.80 E+19

S.E. of regression

8.97E

+19 Akaike info criterion

94.7 7851

Sum squared resid

4.11E

+41 Schwarz criterion

94.8 8901

Log likelihood

-2556.020 Hannan-Quinn criter.

94.8 2112

F-statistic

6.139

209 Durbin-Watson stat

1.96 7018 Prob(F-statistic) 0.004 083 (Lag 2) GARCH 1,1

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 06/28/14 Time: 23:47

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 23 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.80E+10 2.995910 0.0027 GDP -405275.4 119789.3 -3.383235 0.0007 ER 2.89E+08 1.14E+08 2.538308 0.0111 INFLASI 5.76E+09 1.39E+09 4.139027 0.0000

Variance Equation

C 3.21E+19 2.06E+19 1.556990 0.1195 RESID(-1)^2 0.598189 0.414404 1.443493 0.1489 GARCH(-1) -0.246488 0.506018 -0.487112 0.6262 R-squared 0.702150 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.665678 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.51E+09 Akaike info criterion 48.14904 Sum squared resid 2.76E+21 Schwarz criterion 48.40221 Log likelihood -1341.173 Hannan-Quinn criter. 48.24719 F-statistic 19.25201 Durbin-Watson stat 0.442645 Prob(F-statistic) 0.000000

GARCH 1,2

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 06/28/14 Time: 23:52

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 60 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) + C(8)*GARCH(-2)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.31E+10 3.228338 0.0012 GDP -404344.4 112493.9 -3.594366 0.0003 ER 2.89E+08 1.00E+08 2.884767 0.0039 INFLASI 5.76E+09 1.77E+09 3.250380 0.0012

Variance Equation

C 3.18E+19 2.40E+19 1.323004 0.1858 RESID(-1)^2 0.561336 0.396798 1.414664 0.1572

GARCH(-1) -0.385748 0.289039 -1.334587 0.1820 GARCH(-2) 0.247843 0.201550 1.229685 0.2188 R-squared 0.700882 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.657261 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.60E+09 Akaike info criterion 48.17471 Sum squared resid 2.78E+21 Schwarz criterion 48.46405 Log likelihood -1340.892 Hannan-Quinn criter. 48.28689 F-statistic 16.06741 Durbin-Watson stat 0.440353 Prob(F-statistic) 0.000000

GARCH 1,3

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/05/14 Time: 04:53

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Failure to improve Likelihood after 117 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) + C(8)*GARCH(-2) +

C(9)*GARCH(-3)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.85E+10 2.970878 0.0030 GDP -404462.0 120267.9 -3.363008 0.0008 ER 2.89E+08 1.15E+08 2.512527 0.0120 INFLASI 5.76E+09 1.15E+09 5.012788 0.0000

Variance Equation

C 3.16E+19 2.57E+19 1.227571 0.2196 RESID(-1)^2 0.625749 0.443217 1.411835 0.1580 GARCH(-1) -0.263810 0.385580 -0.684190 0.4939 GARCH(-2) 0.046301 0.505203 0.091648 0.9270 GARCH(-3) -0.096712 0.363071 -0.266372 0.7900 R-squared 0.701183 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.650321 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.68E+09 Akaike info criterion 48.18917 Sum squared resid 2.77E+21 Schwarz criterion 48.51467 Log likelihood -1340.297 Hannan-Quinn criter. 48.31537 F-statistic 13.78589 Durbin-Watson stat 0.440850 Prob(F-statistic) 0.000000

Jarque-Berra Test

Test heterokedastisitas pada residual : Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 2.089004 Prob. F(1,53) 0.1542 Obs*R-squared 2.085629 Prob. Chi-Square(1) 0.1487

Test Equation:

Dependent Variable: WGT_RESID^2 Method: Least Squares

Date: 06/28/14 Time: 23:48

Sample (adjusted): 2000Q2 2013Q4

Included observations: 55 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.787253 0.231981 3.393601 0.0013 WGT_RESID^2(-1) 0.194532 0.134593 1.445339 0.1542 R-squared 0.037921 Mean dependent var 0.976838 Adjusted R-squared 0.019768 S.D. dependent var 1.433228 S.E. of regression 1.418991 Akaike info criterion 3.573455

Sum squared resid 106.7174 Schwarz criterion 3.646449 Log likelihood -96.27001 Hannan-Quinn criter. 3.601682 F-statistic 2.089004 Durbin-Watson stat 1.959582 Prob(F-statistic) 0.154250

Convergence achieved after 23 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.80E+10 2.995910 0.0027 GDP -405275.4 119789.3 -3.383235 0.0007 ER 2.89E+08 1.14E+08 2.538308 0.0111 INFLASI 5.76E+09 1.39E+09 4.139027 0.0000

Variance Equation

C 3.21E+19 2.06E+19 1.556990 0.1195 RESID(-1)^2 0.598189 0.414404 1.443493 0.1489 GARCH(-1) -0.246488 0.506018 -0.487112 0.6262 R-squared 0.702150 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.665678 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.51E+09 Akaike info criterion 48.14904 Sum squared resid 2.76E+21 Schwarz criterion 48.40221 Log likelihood -1341.173 Hannan-Quinn criter. 48.24719 F-statistic 19.25201 Durbin-Watson stat 0.442645 Prob(F-statistic) 0.000000

GARCH 1,2

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 06/28/14 Time: 23:52

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Convergence achieved after 60 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) + C(8)*GARCH(-2)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.31E+10 3.228338 0.0012 GDP -404344.4 112493.9 -3.594366 0.0003 ER 2.89E+08 1.00E+08 2.884767 0.0039 INFLASI 5.76E+09 1.77E+09 3.250380 0.0012

Variance Equation

C 3.18E+19 2.40E+19 1.323004 0.1858 RESID(-1)^2 0.561336 0.396798 1.414664 0.1572

GARCH(-1) -0.385748 0.289039 -1.334587 0.1820 GARCH(-2) 0.247843 0.201550 1.229685 0.2188 R-squared 0.700882 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.657261 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.60E+09 Akaike info criterion 48.17471 Sum squared resid 2.78E+21 Schwarz criterion 48.46405 Log likelihood -1340.892 Hannan-Quinn criter. 48.28689 F-statistic 16.06741 Durbin-Watson stat 0.440353 Prob(F-statistic) 0.000000

GARCH 1,3

Dependent Variable: EKSPOR

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/05/14 Time: 04:53

Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 56

Failure to improve Likelihood after 117 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(5) + C(6)*RESID(-1)^2 + C(7)*GARCH(-1) + C(8)*GARCH(-2) +

C(9)*GARCH(-3)

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 2.04E+11 6.85E+10 2.970878 0.0030 GDP -404462.0 120267.9 -3.363008 0.0008 ER 2.89E+08 1.15E+08 2.512527 0.0120 INFLASI 5.76E+09 1.15E+09 5.012788 0.0000

Variance Equation

C 3.16E+19 2.57E+19 1.227571 0.2196 RESID(-1)^2 0.625749 0.443217 1.411835 0.1580 GARCH(-1) -0.263810 0.385580 -0.684190 0.4939 GARCH(-2) 0.046301 0.505203 0.091648 0.9270 GARCH(-3) -0.096712 0.363071 -0.266372 0.7900 R-squared 0.701183 Mean dependent var 2.85E+10 Adjusted R-squared 0.650321 S.D. dependent var 1.30E+10 S.E. of regression 7.68E+09 Akaike info criterion 48.18917 Sum squared resid 2.77E+21 Schwarz criterion 48.51467 Log likelihood -1340.297 Hannan-Quinn criter. 48.31537 F-statistic 13.78589 Durbin-Watson stat 0.440850 Prob(F-statistic) 0.000000

Jarque-Berra Test

Test heterokedastisitas pada residual : Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 2.089004 Prob. F(1,53) 0.1542 Obs*R-squared 2.085629 Prob. Chi-Square(1) 0.1487

Test Equation:

Dependent Variable: WGT_RESID^2 Method: Least Squares

Date: 06/28/14 Time: 23:48

Sample (adjusted): 2000Q2 2013Q4

Included observations: 55 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.787253 0.231981 3.393601 0.0013 WGT_RESID^2(-1) 0.194532 0.134593 1.445339 0.1542 R-squared 0.037921 Mean dependent var 0.976838 Adjusted R-squared 0.019768 S.D. dependent var 1.433228 S.E. of regression 1.418991 Akaike info criterion 3.573455

Sum squared resid 106.7174 Schwarz criterion 3.646449 Log likelihood -96.27001 Hannan-Quinn criter. 3.601682 F-statistic 2.089004 Durbin-Watson stat 1.959582 Prob(F-statistic) 0.154250