Penerimaan Devisa dari Malaysia

sampai dengan 0.99. Nilai ini menunjukkan persentase besarnya pengaruh variabel-variabel penjelas terhadap variabel endogen. Nilai koefisien diterminasi terkecil terjadi pada pendugaan persamaan rata-rata pengeluaran wisman Malaysia selama berada di Indonesia, yaitu 0.61. Sementara yang terbesar terjadi pada persamaan ekspor Malaysia. Untuk melihat seberapa jauh variabel-variabel penjelas mempengaruhi variabel endogennya bisa dilihat dari besarnya nilai statistik F pada taraf nyata  antara 0.01 sampai 0.15. Sementara secara individu pengaruh variabel penjelas terhadap variabel endogen akan dilihat pada taraf nyata  antara 0.05 sampai 0.20. Hasil estimasi parameter persamaan kunjungan wisman Malaysia ke Indonesia menunjukkan bahwa 97 persen variasi jumlah kunjungan wisman Malaysia ke Indonesia dipengaruhi oleh variabel penjelas GDP, harga pariwisata negara pesaing Singapura dan Thailand, jumlah penduduk Malaysia, jumlah kunjungan wisman Malaysia pada tahun sebelumnya dan variabel dummy tetang krisis ekonomi. Hal ini terlihat dari nilai koefisien diterminasinya R 2 sebesar 0.97. Secara bersama-sama variabel-variabel penjelas ini mempengaruhi variabel endogennya pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya 77.18. Namun secara individu yang mempengaruhi variabel endogennya hanya ada empat, yaitu GDP, harga pariwisata Thailand, kunjungan wisman tahun sebelumnya, dan variabel dummy tentang krisis ekonomi pada taraf nyata  0.05. Tiga variabel lainnya yaitu harga pariwisata Singapura, jumlah penduduk Malaysia dan dummy variabel tentang keamanan di Indonesia setelah terjadi kerusuhan secara individu tidak signifikan mempengaruhi jumlah kunjungan wisman asal Malaysia. Tabel 12. Hasil Estimasi Parameter Persamaan Wisatawan Mancanegara Asal Malaysia, Tahun 1984-2008 Variabel Estimasi Parameter Prob T Signifikansi TA_MLY Kunjungan Wisman Malaysia Intercept -589930 0.0917 B GDP Malaysia Y_MLY 3812.762 0.0067 A Harga Pariwisata Singapura PM_MLY -4041.44 0.1367 C Harga Pariwisata Thailand PT_MLY 5456.358 0.0797 B Jumlah penduduk Malaysia POP_MLY 12915.18 0.3534 Lag TA_MLY [TA_MLY-1] 0.535525 0.0360 A Dummy D1 -232288 0.0019 A Dummy D2 119292 0.1558 D R2=0.97; F-Hit=77.18; DW=2.42; DW-h=-1.05 0.1458 C_MLY Konsumsi Malaysia Intercept 1.917968 0.4201 GDP Malaysia Y_MLY 0.44342 0.0001 A Lag C_MLY [C_MLY-1] 0.011019 0.9366 R2=0.96; F-Hit=223.27; DW=0.64; DW-h=3.17 0.0008 I_MLY Investasi Malaysia Intercept -1.03874 0.8230 GDP Malaysia Y_MLY 0.125385 0.0283 A Lag I_MLY [I_MLY-1] 0.621966 0.0002 A R2=0.71; F-Hit=25.68; DW=1.25; DW-h=2.36 0.0092 G_MLY Pengeluaran Pemerintah Malaysia Intercept 0.969196 0.3426 GDP Malaysia Y_MLY 0.08722 0.0003 A Lag G_MLY [G_MLY-1] 0.230588 0.2842 R2=0.89; F-Hit=89.40; DW=0.74; DW-h=4.03 0.0004 X_MLY Ekspor Malaysia Intercept -84.3772 0.0001 A GDP Malaysia Y_MLY 1.1429 0.0001 A Exchange Rate Malaysia ER_MLY 20.26051 0.0001 A Lag X_MLY [X_MLY-1] 0.070511 0.6183 R2=0.99; F-Hit=773.91; DW=1.35; DW-h=1.79 0.0364 M_MLY Impor Malaysia Intercept -26.0698 0.0001 A GDP Malaysia Y_MLY 0.923344 0.0001 A Lag M_MLY [M_MLY-1] 0.274665 0.0076 A R2=0.98; F-Hit=447.18; DW=1.77; DW-h=0.36 0.3596 Interpretasi koefisien estimasi parameter GDP yaitu jika GDP Malaysia meningkat sebesar 1 miliar US maka jumlah kunjungan wisman asal Malaysia ke Indonesia akan meningkat sebanyak 3 , 813 orang dengan menjaga variabel lainnya konstan. Thailand adalah merupakan negara pesaing Indonesia di mata wisman asal Malaysia. Hal ini terlihat dari tanda koefisien harga pariwisata Thailand yang positif. Meningkatnya harga pariwisata Thailand sebesar 1 persen akan meningkatkan jumlah kunjungan wisman Malaysia ke Indonesia sebanyak 5 , 456 orang. Sementara terjadinya krisis ekonomi akan menurunkan jumlah kunjungan wisman Malaysia sebanyak 232 , 288 orang. Fluktusi konsumsi Malaysia 96 persennya dipengaruhi oleh GDP dan konsumsi pada tahun sebelumnya. Hal ini terlihat dari besarnya nilai koefisien diterminasi R 2 0.96. Secara bersama-sama kedua variabel penjelas ini mempengaruhi variabel endogennya pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 223.27. Secara individu hanya GDP yang mempengaruhi konsumsi Malaysia pada taraf nyata  0.05. Besarnya estimasi parameter pada variabel ini adalah 0.44 yang artinya jika GDP meningkat sebesar 1 miliar US maka konsumsi akan meningkat sebesar 0.44 miliar US, ceteris paribus. GDP dan lag investasi secara bersama-sama mempengaruhi investasi pada taraf nyata  0.01. Hal ini terlihat dari besarnya nilai statistik F, yaitu 25.68. Sementara fluktuasi investasi 71 persennya dipengaruhi oleh variabel penjelas GDP dan lag investasi yang ditunjukkan dengan nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.71. Secara individu masing-masing variabel penjelasnya mempengaruhi investasi pada taraf nyata  0.05. Peningkatan GDP sebesar 1 miliar US akan meningkatkan jumlah investasi sebesar 0.13 miliar US, ceteris paribus. Besar kecilnya pengeluaran pemerintah umumnya tergantung dari pendapatannya. Hasil estimasi parameter persamaan pengeluaran pemerintah Malaysia juga menunjukkan hal yang demikian. Variasi pengeluaran pemerintah selain dipengaruhi oleh pengeluaran pemerintah tahun sebelumnya juga dipengaruhi oleh GDP. Besarnya nilai koefisien diterminasi R 2 menunjukkan bahwa 89 persen fluktuasi pengeluaran pemerintah dipengaruhi oleh variabel penjelas GDP dan lag pengeluaran pemerintah. Kedua variabel penjelas ini secara bersama-sama mempengaruhi variabel endogennya pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 89.40. Secara individu kedua variabel penjelas ini juga mempengaruhi pengeluaran pemerintah pada taraf nyata  0.05. Peningkatan GDP sebesar 1 miliar US akan meningkatkan pengeluaran pemerintah sebesar 0.09 miliar US, ceteris paribus. Hasil estimasi parameter persamaan ekspor Malaysia menghasilkan nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.99. Ini menunjukkan bahwa fluktuasi ekspor Malaysia 99 persennya dipengaruhi oleh variabel penjelas GDP, exchange rate, dan ekspor pada tahun sebelumnya. Secara bersama-sama variabel-variabel penjelas ini mempengaruhi ekspor Malaysia pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 773.91. Namun secara individu hanya ada dua variabel penjelas yang mempengaruhi ekspor, yaitu GDP dan exchange rate pada taraf nyata  0.05, sementara lag ekspor tidak signifikan berpengaruh. Peningkatan GDP sebesar 1 miliar US akan meningkatkan nilai ekspor Malaysia sebesar 1.14 miliar US, ceteris paribus. Hasil estimasi parameter persamaan impor Malaysia menunjukkan bahwa variasi impor Malaysia 98 persennya dipengaruhi oleh GDP dan impor tahun sebelumnya. Hal ini terlihat dari besarnya nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.98. Kedua variabel penjelas ini secara bersama-sama mempengaruhi impor Malaysia pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 447.18. Secara individu kedua variabel penjelas ini juga mempengaruhi impor Malaysia pada taraf nyata  0.05. Koefisien estimasi parameter GDP menunjukkan bahwa peningkatan GDP sebesar 1 miliar US akan meningkatkan ekspor Malaysia sebesar 0.92 miliar US, ceteris paribus. Salah satu komponen utama dalam menghitung jumlah devisa yang masuk ke Indonesia melalui wisman adalah rata-rata pengeluaran wisman. Hasil estimasi parameter persamaan rata-rata pengeluaran wisman Malaysia menunjukkan bahwa hanya 61 persen variasi rata-rata pengeluaran dipengaruhi oleh GDP per kapita, harga pariwisata Indonesia, rata-rata pengeluaran wisman Malaysia tahun sebelumnya, dan variabel dummy tentang krisis ekonomi dan devaluasi mata uang rupiah terhadap US pada tahun 1986. Hal ini terlihat dari nilai koefisien diterminasinya R 2 sebesar 0.61. Secara bersama-sama variabel- variabel penjelas tersebut mempengaruhi variabel endogennya pada taraf nyata  0.05 dengan nilai statistik F-nya 5.71. Secara individu yang mempengaruhi rata-rata pengeluaran hanya GDP per kapita dan variabel dummy saat terjadinya devaluasi rupiah tahun 1986 masing-masing pada taraf nyata  0.05 dan variabel dummy krisis ekonomi pada taraf nyata  0.10. Arti dari koefisien GDP per kapita menunjukkan bahwa peningkatan GDP per kapita Malaysia sebesar 1 miliar US akan meningkatkan rata-rata pengeluaran mereka selama di Indonesia sebesar US78. Sementara saat terjadinya krisis ekonomi di Indonesia akan menurunkan pengeluaran wisman Malaysia per kunjungan sebesar US216. Tabel 12. Lanjutan Variabel Estimasi Parameter Prob T Signifikansi TE_MLY Pengeluaran Wisman Malaysia Intercept 233.4769 0.2441 GDP per Capita Malaysia YC_MLY 78.33943 0.0076 A Harga Pariwisata Indonesia P_MLY -1.36585 0.2953 Lag TE_MLY [TE_MLY-1] 0.312102 0.1043 C Dummy D2 -216.023 0.0550 B Dummy D4 262.0553 0.0117 A R2=0.61; F-Hit=5.71; DW=2.01; DW-h=-0.37 0.3570 CPI_MLY Indeks Harga Konsumen Malaysia Intercept 68.54808 0.0001 A Suku Bunga Malaysia R_MLY -0.71829 0.4170 Money Supply Malaysia MS_MLY 1.197691 0.0001 A R2=0.84; F-Hit=56.85; DW=0.44 ER_MLY Exchange Rate Malaysia Intercept 1.58979 0.0001 A GDP per Capita Malaysia YC_MLY -0.46517 0.0001 A IHK Malaysia CPI_MLY 0.039622 0.0001 A R2=0.96; F-Hit=251.05; DW=0.35 R_MLY Suku Bunga Malaysia Intercept 4.601842 0.0524 B Money Supply Malaysia MS_MLY -0.00442 0.8812 Exchange Rate Malaysia ER_MLY -0.83777 0.1850 D Lag R_MLY [R_MLY-1] 0.593375 0.0013 A R2=0.62; F-Hit=10.88; DW=1.57; DW-h=1.63 0.0516 Hasil estimasi parameter persamaan indeks harga konsumen Malaysia menghasilkan nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.84 yang artinya bahwa fluktusi indeks harga konsumen Malaysia 84 persennya dipengaruhi oleh variabel penjelas suku bunga dan money supply. Kedua variabel penjelas ini secara bersama-sama mempengaruhi indeks harga konsumen pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya 56.85. Namun secara individu yang signifikan mempengaruhi indeks harga konsumen adalah money supply pada taraf nyata  0.05, sementara suku bunga tidak signifikan mempengaruhi indeks harga konsumen. Peningkatan money supply sebesar 1 miliar US akan memicu peningkatan indeks harga konsumen sebesar 1.20 persen, ceteris paribus. Pada persamaan exchange rate menunjukkan hasil estimasi parameter yang cukup signifikan pengaruh variabel-variabel penjelas terhadap variabel endogennya baik secara bersama-sama maupun secara individu. GDP dan indeks harga konsumen secara bersama-sama mempengaruhi exchange rate pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 251.05. Demikian juga secara individu kedua variabel penjelas ini mempengaruhi exchange rate pada taraf nyata  0.05. Fluktuasi exchange rate 96 persennya dipengaruhi oleh kedua variabel penjelasnya dengan nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.96. Hasil estimasi parameter persamaan suku bunga menghasilkan nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.62. Ini menunjukkan bahwa variasi tingkat suku bunga di Malaysia 62 persennya dipengaruhi oleh variabel penjelas money supply , exchange rate, dan lag suku bunga. Secara bersama-sama variabel penjelas ini mempengaruhi suku bunga pada taraf nyata  0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 10.88. Namun secara individu hanya dua variabel penjelas yang mempengaruhi suku bunga, yaitu exchange rate pada taraf nyata  0.20 dan lag suku bunga pada taraf nyata  0.05.

5.3. Penerimaan Devisa dari Jepang

Hasil estimasi parameter dari 10 persamaan struktural penerimaan devisa dari Jepang memberikan nilai koefisien diterminasi R 2 antara 0.45 sampai dengan 0.99 dengan nilai R 2 terkecil terjadi pada persamaan Indeks Harga Konsumen dan terbesar terjadi pada persamaan konsumsi Jepang. Nilai ini menunjukkan persentase besarnya fluktuasivariasi variabel endogen yang dipengaruhi oleh variabel-variabel penjelas. Selain itu juga menghasilkan nilai statistik F antara 8.54 sampai 1 663.99 yang dipakai sebagai ukuran statistik untuk mengetahui apakah variabel-variabel penjelas secara bersama-sama mempengaruhi variabel endogen pada taraf nyata  tertentu. Demikian halnya ukuran statistik untuk melihat tingkat signifikansi secara individu variabel penjelas mempengaruhi variabel endogen pada taraf nyata  0.5, 0.10, 0.15, dan 0.20 seperti terlihat dalam Tabel 13. Hasil estimasi parameter pada persamaan kunjungan wisman Jepang ke Indonesia memberikan nilai koefisien diterminasi R 2 sebesar 0.91 yang berarti bahwa variasi kunjungan wisman Jepang ke Indonesia sebanyak 91 persennya dipengaruhi oleh variabel-variabel penjelas. Secara bersama-sama variabel penjelas ini mempengaruhi variabel endogen pada taraf nyata  sebesar 0.01 dengan nilai statistik F-nya sebesar 24.54. Namun demikian secara individu yang mempengaruhi variabel kunjungan wisman Jepang ke Indonesia adalah GDP, harga pariwisata Indonesia, harga pariwisata Malaysia, masing-masing pada taraf nyata  sebesar 0.10, dan variabel dummy travel warning setelah terjadinya peristiwa bom Bali 1 dan 2 pada taraf nyata  0.05. Sedangkan jumlah penduduk Malaysia secara statistik mempengaruhi jumlah kunjungan wisman asal Malaysia ke Indonesia padea taraf nyata 15 persen. Sementara faktor harga pariwisata Singapura dan Thailand secara statistik tidak mempengaruhi variabel kunjungan wisman Jepang. Peningkatan GDP Jepang sebesar 1 miliar US akan meningkatkan jumlah kunjungan wisman ke Indonesia sebanyak 80 orang, sementara travel