106
dan 14 persamaan identitas. Seluruh persamaan dalam model over-identified, yaitu memenuhi kondisi ordo K
– M G – 1, dimana jumlah K sebanyak 85 variabel, jumlah M sebanyak 3 sampai 6 variabel, dan jumlah G sebanyak 30
variabel. Berdasarkan sampel data yang ada dan dimungkinkan spesifikasi model
untuk alternatif simulasi kebijakan, maka metode 2-SLS akan digunakan untuk mengestimasi parameter struktural atas model yang sudah dispesifikasi. Metode
2-SLS lebih umum digunakan, sangat murah dan mudah penghitungannya untuk estimasi model over-identified Johnson, 1972 dalam Koutsoyiannis, 1978.
5.7. Metode Estimasi
Pemilihan metode estimasi sangat tergantung pada data yang ada. Metode estimasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode 2-SLS, yang
merupakan pendekatan persamaan tunggal yang dapat diaplikasikan untuk satu persamaan dalam sistem pada suatu waktu tertentu. Prosedur pengestimasian 2-
SLS mengikuti dua tahap. Tahap pertama, masing-masing sisi sebelah kanan variabel endogen tahun berjalan current endogenous variable diregresikan
pada semua variable pre-determinan dalam model dengan menggunakan OLS untuk memperoleh nilai-nilai teregresi pada variabel endogen tahun berjalan
tersebut. Tahap kedua, variabel endogen tahun berjalan orisinal dalam sisi sebelah kanan pada persamaan struktural dimasukkan nilai-nilai yang terestimasi
untuk memperoleh persamaan struktural yang tertransformasi. Penerapan OLS terhadap persamaan struktural yang tertransformasi tersebut memberikan
estimasi 2-SLS pada parameter struktural.
5.8. Validasi Model
Untuk validasi model ekonometrika Utang Luar Negeri Pemerintah pada periode sampel ini digunakan dengan metode Gauss-Seidel. Periode sampel
diambil dari periode data yang mewakili terjadinya peristiwa-peristiwa sesuai dengan kebijakan yang diambil Pemerintah. Keseluruhan prosedur validasi atas
model yang dibangun tersebut akan menggunakan program Statistical Analysis System Estimation Time Series SAS ETS versi 6.12.
107
5.8.1. Root Mean Square Percent Error
Keragaan ramalan model yang dibangun akan dianalisa menggunakan statistik maupun teknis secara grafts. Dua validasi statistik, yaitu Root Mean
Square Percent Error RMSPE dan R
2
, akan digunakan untuk semua variabel endogen persamaan utang luar negeri pemerintah. Di samping itu U-Theil juga
dapat digunakan untuk validasi model. RMSPE untuk masing-masing variabel endogen dapat ditentukan sebagai berikut:
n t
a t
a t
b t
Y Y
Y n
RMSPE
1 2
} ]
[ 1
{ 100
. . . . . . . . . . . . . . . . . 5.52 dimana:
Y
a
= nilai-nilai dasar yang disimulasi Y
b
= nilai-nilai aktual, dan N = jumlah periode dalam simulasi
Jadi, RMSPE merupakan suatu ukuran deviasi pada variabel yang disimulasi dari nilai aktualnya dalam persentase. Dalam simulasi kebijakan,
tingkat absolut variabel-variabel tidak terlalu menarik. Hal yang penting untuk diketahui adalah bagaimana suatu perubahan dalam variabel instrumen
mempengaruhi variabel endogen dalam sistem. Dalam hal ini R
2
juga sesuai untuk mengukur keragaan daya ramalan pada model tersebut.
Apabila nilai RMSPE lebih kecil dari 20 persen, maka secara statistik hasil simulasi persamaan tersebut memuaskan. Jika nilai RMSPE di antara 20 -
90 persen maka hasil simulasi persamaan tersebut cukup memuaskan. Namun apabila nilai RMSPE di atas 90 persen maka secara statistik hasil simulasi
persamaan tersebut tidak baik atau kurang memuaskan. Untuk nilai R
2
daya ramal dinyatakan bahwa jika nilainya 0.70 atau lebih maka variable-variabel tersebut mampu menjelaskan simulasi persamaan
secara memuaskan.
5.8.2. Uji Durbin-Watson
Model yang paling sederhana dan umum digunakan adalah apabila gangguan errors u
t
dan u
t-1
mempunyai korelasi e. Dalam model sederhana ini,
108
alat untuk menguji hipotesa tentang e pada basis ê, korelasi antara residual kuadrat terkecil u
t
dan u
t-1
, yang umum digunakan untuk maksud tersebut adalah statistik Durbin-Watson DW, yang dinyatakan dengan d, yaitu:
2 2
1
ˆ ˆ
ˆ
t t
t
u u
u d
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.53
dimana û
t
adalah residual yang diestimasi pada periode t. Durbin-Watson 1950 membuat limit atas d
U
dan limit bawah d
L
terhadap tingkat signifikansi untuk d sebagai berikut:
1. Jika d d
L
, tolak hipotesa nol, berarti tidak ada autokorelasi
2. Jika d d
U
, terima hipotesa nol, berarti ada autokorelasi 3. Jika d
L
d d
U
, uji tersebut tidak disimpulkan inconclusive. Dalam tabel DW dinyatakan bahwa jika d 2 dan kita mengharapkan uji
hipotesa p = 0 terhadap p 0, kita nyatakan 4 - d dan menurut tabel DW dinyatakan sebagai uji terhadap autokorelasi positif.
5.9. Simulasi Model
Periode simulasi yang digunakan adalah mulai tahun 1985, dengan pertimbangan bahwa sejak permulaan Pelita IV 19841985, utang luar negeri
pemerintah telah mulai mengalami kenaikan yang cukup signifikan dalam pendanaan pembangunan nasional. Hal tersebut terjadi karena keterbatasan
sumber pendanaan dari dalam negeri dan keinginan untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang tinggi.
Simulasi model diarahkan pada evaluasi kebijakan dari pemerintah dan kebijakan dari kreditur. Skenario simulasi kebijakan tersebut meliputi:
1. SIM-1: Kenaikan tingkat suku bunga pinjaman luar negeri sebesar 10 persen dari tingkat yang berlaku. Hal ini relevan digunakan mengingat hasil
estimasi menunjukkan bahwa penggunaan pinjaman luar negeri dipengaruhi oleh fluktuasi suku bunga pinjaman. Selain itu dalam kenyataannya
Indonesia adalah small open economy country yang cenderung hanya bisa bertindak sebagai price taker.
109
2. SIM-2: Pengurangan utang luar negeri pemerintah sebesar 10 persen. Hal ini dilakukan melalui penurunan pinjaman luar negeri di masing-masing sektor
pembangunan. Skenario ini relevan dilakukan mengingat pada tahun 2004 stok utang pemerintah telah mencapai 54.3 persen dari PDBI, sementara
sampai dengan Triwulan I tahun 2005, stok utang luar negeri pemerintah telah mencapai jumlah nominal sebesar USD 77.68 miliar.
3. SIM-3: Penurunan pengaruh kebijakan kreditur lender driven sebesar 10 persen. Hal ini dilakukan dengan cara menurunkan angka lender driven di
masing-masing sektor pembangunan. Teknis pelaksanaannya dilakukan melalui penyempurnaan dan harmonisasi peraturan-peraturan tentang
pengadaan pinjaman baru dan pelaksanaan pengadaan barang dan jasa. 4. SIM-4: Penurunan tingkat kebocoran penggunaan utang luar negeri sebesar
10 persen. Hal ini dilakukan melalui pengurangan tingkat kebocoran di masing-masing sektor. Skenario ini relevan dilakukan mengingat banyaknya
opini dari para ahli dan masyarakat yang menyatakan terdapat kebocoran penggunaan utang luar negeri yang diperkirakan mencapai 30 persen.
5. SIM-5: Peningkatan pendapatan pemerintah sebesar 10 persen. Hal ini dilakukan melalui baik intensifikasi maupun ekstensifikasi perpajakan,
mengingat tax ratio Indonesia saat ini masih cukup rendah. 6. SIM-6: Peningkatan belanja pemerintah sebesar 10 persen. Skenario ini
dilakukan mengingat seringnya terjadi gejolak perekonomian dunia yang sulit diprediksi yang sangat berpengaruh terhadap perekonomian nasional.
7. SIM-7: Peningkatan target angka indikator pertumbuhan sektoral pada semua sektor yang dibahas dalam penelitian ini secara sendiri-sendiri. Hal
ini relevan dilakukan mengingat untuk mencapai kesejahteraan masyarakat perlu ditetapkan target-target pembangunan sektoral yang akan dicapai.
8. SIM-8: Skenario kebijakan simultan melalui peningkatan seluruh indikator pertumbuhan sektoral secara bersama-sama. Hal ini relevan dilakukan guna
melihat dampaknya terhadap perekonomian Indonesia secara keseluruhan.
110
9. SIM-10 = SIM-2 + SIM-3 + SIM-4: Skenario kebijakan simultan melalui penurunan jumlah utang luar negeri pemerintah, jumlah pengaruh lender
driven, dan kebocoran utang luar negeri pemerintah secara bersama-sama. 10. SIM-11 = SIM-5 + SIM-6 + SIM-7: Skenario kebijakan simultan melalui
kenaikan pertumbuhan sektor pertanian dan pengairan, serta kenaikan pendapatan dan belanja pemerintah secara bersama-sama.
5.10. Sumber dan Jenis Data
