INTRODUCTION Several studies have been conducted on money

1. INTRODUCTION Several studies have been conducted on money

Money demand can be used as an important demand on different economy. Studies conducted on indicator for economic growth in a country. The ability

developed economy such are: United States (Hafer and to determine money demand is one significant factor

Jansen (1991), McNown and Wallace (1992)); to perform optimum monetary policy. When the

Germany (von Hagen (1993), Hansen and Kim output of one economy is increasing, money demand

(1995)), Bahmani-Oskooee and Bohl (2000)); United is also increasing due to the increase of the

Kingdom (Adam (1991) and Johansen (1992)); Japan transaction and consumption. On the other hand,

(Bahmani-Oskooee and Shabsigh (1996)). However, when interest rate is increasing, people are more

there are also studies on developing economy such willing to hold other asset that gives return instead of

are: Iran (Bahmani-Oskooee (1996)), Shrestani- money that has zero return.

Renani (2007); Rusia (Bahmani-Oskooee and Barry The demand for money depends on the choices

(2000)); Yugoslavia (Frenkel and Taylor (1993)); made by the economic actors on their portfolio

Cambodia (Samreth (2008)), and China (Hafer&Kutan problem. This problem can be solved by choosing

(1994)). The silver lining of the finding on those optimum allocation of wealth either on money or on

studies is the existence of cointegration relation non-monetary assets. Both have their own positive

between broad money (M2) with interest rate and and negative aspects. Money has the liquidity to

income using Johansen (1988) and Johansen and perform transactions, but it does not earn any

Juselius (1990) cointegrating techniques. interest, while non-monetary asset is on the other way

As for Indonesian economy, several studies have round. In other words, the decision to hold money

been conducted with different results. Price and depends on how much people value liquidity over

conducted Engle-Granger, return.

Insukindro

Johansen, and error correction (ECM) on periode 1969Q1-1987Q4 and found that the existence of

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 111 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 111

2.2. Asset Market Equilibrium And The LM Curve

methods. Lestano, Jacobs and Kuper (2009) used Let’s assume that all assets can be classified into autoregressive distributed lag (ARDL) model using

two categories, which are money and non-monetary period 1980Q1-2004Q2 and found that narrow money

asset. Money includes currency and accounts that has (M1) is more stable than broad money (M2) using real

two main characteristics, which are zero interest rate domestic income, nominal domestic interest rate,

( 𝑖 𝑚 = 0) and fixed supplied at M. Non-monetary

nominal foreign interest rate, and real exchange rate assets include bonds and securities pays interest rate as the independent variables. Achsani (2010), in his

(i = r + e π ) and fixed supplied at NM. So, the aggregate study on stability of money demand in Indonesia for

demand for assets will be: M d + NM d that reflects the

period 1990Q1-2008Q3, performed vector error

aggregate nominal wealth.

correction model (VECM) and ARDL model using real On the other hand, the aggregate supply of asset income, interest rate, and error term as the

is M+NM that also represents the aggregate nominal independent variables. He found that ARDL model is

wealth. Hence, market clear condition on asset market more appropriate in predicting Indonesian money

will be:

demand (proxies by M2). M d The objectives of this study are: 1) to reveal the d + NM = M + NM cointegrating relationship of both M1 (narrow money) d (M - M) + (NM d - NM) = 0 (3)

and M2 (broad money) with their determinant The equilibrium on the financial market reached variables such as real income, inflation rate and

,M , and y

when d (M = M), the interaction of M d s

exchange rate with ARDL model, 2) to determine the

stability of M1 and M2 model, 3) to find the effect of leads to the determination of interest rate as shown in exchange rates in domestic money demand, and 4) to

figure 1 on the appendix. Point A is the original forecast the amount of M1 and M2.

equilibrium with Y rate of nominal income;

M The significance of this paper is to fill in the gap d amount of real money demand; M s amount of of previous studies on Indonesian money demand.

fixed money supplied by central bank, and with irate There are 2 (two) distinguished features introduce in

of interest. When output/income increases from Y to this study; the first is the inclusion of inflation rate (as

Y’, people like to hold more money, at a given interest the proxy for opportunity cost) as one of the

rate, and then pushes M d curve move to M d ′ , with

independent variable instead of interest rate as

fixed amount of money supply 𝑀 𝑠 . The new

previously used in other studies of money demand in

equilibrium point is now A’ with new interest rate 𝑖 ′ ,

Indonesian economy; the second is providing forecast

and i'>i.

results of each model for money demand in Interest or return regarded as the incentives for Indonesian economy with its determinant variables.

people to hold non-monetary assets instead of money. If the demand of money is increasing because of the

2. LITERATURE REVIEW AND

increasing in income while money supply is fixed,

HYPOTHESIS

interest rate must increases for people to hold less

money. Interest rate continues to increase until On macroeconomic theory, money demand

2.1. Money Demand Function

money demand once again equals to money supply in depends on several factors such are income and the

the new financial market equilibrium. allocation of wealth faced by people in holding money

LM-curve is the curve that shows LM relation. LM or other monetary assets. The function of money

relation is the relation between output and interest demand is:

rate, mainly because when output/income increases,

money demands also increases, and then resulting in =

𝑃 𝐿(𝑖) ---

higher equilibrium interest rate. This relation is Money demand increases with nominal income

showing by the upward sloping LM-curve. and negatively depends on the interest rate. Where〖 M〗^d is money demand; P is the price level; Y is real

2.3. Monetary Policy And The LM-Curve

mentioned, LM relation rate.

income; i is the opportunity cost or nominal interest

As

previously

relationship between For open economy, factor such as exchange rates

demonstrates

the

output/income with interest rate. LM-curve also use must also considered to analyze the effect of the

to show different monetary aspects such are; the volatility of exchange rates on money demand. It is

sensitivity of money demand to interest rate and first suggested by Mundell (1963, p.487) and recently

output (movement along/tangent of the LM curve) has been commonly included in the money demand

and the central bank monetary policy (monetary function. The money demand function for open

expansion and monetary contraction by examining the economy is:

shifting of LM curve).

When large increase in y only results in small increase of iand as the result LM curve is flatter. The

Where XR is the nominal exchange rates. The flat LM curve is a condition known as liquidity trap. It increase (decrease) in XR is interpreted as happens when monetary policy fails to pull one depreciation (appreciation) of domestic currency economy out of recession because people are willing against foreign currency.

112 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 112 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

by foreign holders are decreasing. This induces the supply moves LM curve back and forth, and it has no

increasing of domestic money demand. This condition effect on interest rates nor output; monetary policy

known as the wealth effect of exchange rates will be ineffective. The LM curve is so flat, it means

On the contrary, Bahmani and Oskooee (1996 & that M d is totally interest inelastic at a very low 2002) found that depreciation of domestic currency

interest rate. The interest rate is very close to zero, affects market expectation for further depreciation and people are indifferent between holding money

and people hold more foreign currency, and it will and non-monetary assets. In this condition, fiscal

decrease money demand for domestic currency. This policy becomes so powerful, while the monetary

is known as the currency substitution effect. The net policy is ineffective. It is exactly what happened in

result completely depends on the magnitude of wealth Canada in the great depression and Japan on the late

effect compare to the currency substitution effect. 1990’s. In an economy, the monetary authority lies in the

2.5. Hypotheses

hands of the central bank. The central bank uses This paper assumed the function of money monetary policy instruments to provide a structure

demand following the Bahmani-Oskooee (1996) and for monetary policy decision-making. The monetary

Bahmani-Oskooee and Rehman (2005): policies perform by the central bank can be

𝐿𝑀 𝑡 = β0 +β1 𝐼𝑁𝐹 + β2 𝐿𝑌 + β3 𝐿𝑋𝑅 categorized as follows: monetary targeting, exchange

+ β4 𝐷𝑈𝑀𝑀𝑌 + µt (4) rate targeting, inflation targeting and implicit nominal

Theoretically, the hypotheses are as follows: the anchor. This paper focuses only on money targeting

expected sign of the coefficient of inflation (β1) is policy which emphasizes on the growth rate of a

negative; the expected sign of the coefficient of income chosen monetary aggregate.

(β2) is positive; and the expected sign of the If central bank decides to increase the nominal

coefficient of exchange rate (β3) is either positive or money

negative. If the depreciation of exchange rate affects securities/government bonds from open market)

supply form M

the increase in wealth and finally increases money given fixed P, it drives the increasing of real money

demand , β3 is positive. However, if the increase in and shifts the LM curve down from LM to LM'

exchange rate leads to the decrease in money demand (presented by Figure 2 on the appendix). At any Y,

as on the currency substitution effect, β3 is negative interest rate is decreasing to meet its new financial

market equilibrium (monetary expansion policy). If the central bank decides to decrease money supply

3. RESEARCH METHODOLOGIES

Populasi dan Sampel

(by selling securities/government bonds to open

market), LM curve shifts up and interest rate is There are several common techniques use to increasing (monetary contraction policy). It is also

estimate

relationship on money demand. There is an estimation based on residual

cointegrating

known as an open market policy. approach such as Engle and Granger (1987)and also a

2.4. Money Demand And Exchange Rate maximum likelihood base such as Johansen and

Robert Mundell (1963) proposed that exchange Juselius (1990) and Johansen (1992). Those methods required all of the variable has the same order of

rate is an important determinant of money demand in integration. When the variable contains different an open economy and must be included in the money

demand function. It shows in the Mundell-Fleming order of integration, the estimation cannot be model as an extension to the IS-LM model. Since then,

accurate. To solve this problem,Pesharan et al. (1997) proposed an Autoregressive Distributed Lag (ARDL)

some researchers also found different effects of exchange rate on money demand.

cointegration method. ARDL cointegration method

A study on money demand in Canada, United does not require the variables to have the same order of integration Other advantages of ARDL are: 1) it

States, and United Kingdom by Arango and Nadiri takes sufficient lags to capture data generating (1981) found that level of fluctuation of foreign or

domestic exchange rates affects the wealth of process in general to a specific modeling; 2) it domestic residence through the value of foreign assets

generatesa dynamic error correction model through a simple linear transformation. The ARDL model

held and simultaneously it also affects the demand for money. Bahmani

–Oskooee and Pourheydarian (1990) analyzed using Microfit econometric software found a positive and significant relationship between

developed by Pesharan and Pesharan (Oxford money demand and exchange rates in their study on

University).

The money demand equation represented on Canada and United States. It indicates that the

depreciation of domestic currency increases money ARDL model is estimated as follows: demand. Exchange rate depreciation may increase

𝛼 𝑛 𝛿 0 T+ 𝑖=1 𝛼 1 𝑖 ∆𝐿𝑀𝑅𝐸𝐴𝐿 𝑡−𝑖 domestic money demand through wealth effect. When

+ 𝑛 𝑖=0 𝛼 2 𝑖 ∆𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 𝑛 + 𝑖=0 𝛼 3 𝑖 ∆𝐿𝑌𝑅𝐸𝐴𝐿 𝑡−𝑖 + peoplevalued their assets on domestic currency, the

+ 𝑖=0 𝑛 𝛼 4 𝑖 ∆𝑋𝐿𝑅 𝑡−𝑖 𝑖=0 𝛼 5 𝑖 ∆𝐷𝑈𝑀𝑀𝑌 𝑡−𝑖 + depreciation of domestic currency means that the

θ1 𝐿𝑀𝑅𝐸𝐴𝐿𝑡 − 𝑖 + θ2 𝐼𝑁𝐹𝑡 − 𝑖 + θ3 𝐿𝑌𝑅𝐸𝐴𝐿𝑡 − 𝑖 + θ4 value of foreign assets held by domestic holders is

L 𝑋𝑅𝑡 − 𝑖 + θ5 𝐷𝑈𝑀𝑀𝑌𝑡 − 𝑖 + 𝜀𝑡 (5)

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 113

LMREAL is the log of real money demand as modeling of the short-run dynamics to characterize dependent variable (the real value of M1 and M2

the departures from its long-run relationship.. respectively); INF is the price level proxies by CPI;

Finally, this study also forecast the money LYREAL is the log of real domestic income; LXR is the

demand using ARDL model. Forecasting model log of exchange rates of domestic currency to USD;

precision test is measured by the deviation of DUMMY is the dummy variable; 𝜀 𝑡 is the residual term

forecasted value compare to its actual value. or error term. In this paper, the unit root test is performed with Augmented Dickey Fuller method to

4. RESULTS AND FINDINGS

show the different order of the variables. Data for this study is taken from Bank Indonesia Equation (5) represents cointegration ARDL

and Indonesia National Statistics Board database in 𝑝, 𝑞 1 , 𝑞 2 , 𝑞 3 , 𝑞 4 with intercept and time trend (T). For

quarterly basis from 1993Q1 to 2013Q3. Money

demand proxies by real M1 (narrow money) and and 𝑚 is the maximum lag with k number of variables

all possible values of 𝑝 = 0,1, … 𝑚 and 𝑞 1 = 0,1, …𝑚

realM2 (broad money) respectively, and adjusted and sample period 𝑡 = 𝑚 + 1, 𝑚 + 2, … 𝑛 there exist

from its nominal value with price index; Y proxies by 𝑚+1

ARDL estimations. Coefficient 𝛼 𝑖 = 1, …5 GDP and converting to real GDP by using customer represent the short-run dynamics and θ 𝑖 = 1, …5

price index (CPI); INF proxies by the inflation rate; XR estimate the long-run relation or the error correction

proxies by exchange rate of IDR to USD; and DUMMY term on this model.

is to represent Asian economic crisis that takes value The ARDL procedures consist of two steps which

1 over the period 1998Q1 –1998Q4 and 0 elsewhere. are: First: determining the existence of long-run

Time trend is included to capture changes in the relationship among variables in the equation. The

financial systems through technology of transaction as hypothesis testing of no-cointegration is as follow:

suggested by Dekle and Pradhan (1999) or to smooth

𝐻 0 : θ 𝑖 =0 𝑓𝑜𝑟𝑎𝑙𝑙 𝑖 = 1, … , and 𝐻 1 : θ 1 ≠ 0, θ 2 ≠

the impact of the new financial technology overtime as

0, …θ 15 ≠ 0 by estimating F-statistics based on Wald- suggested by James (2005). All variables are in natural test. The F-statistics distribution is a non-standard F-

log form except for INF and DUMMY. statistics irrespective the variable’s order of

The order of cointegration is tested using integration. The critical value of F-statistics is

Augmented Dickey Fuller unit root test, and the provided by Pesharan and Pesharan (1995); Pesharan

results are presented on table 1 on the appendix. It et al. (2001) for large sample and Narayan (2005) for

shows different order of integration among variables. small sample observation. The critical value consists

Graphical representation for all variables presented in of a range, the lower value is estimated as if the

figure 3 on the appendix.

variables is stationary at the level I(0), and upper The first stage of ARDL model is to determine value is estimated as if the variables integrated at

the existence of long-run relationship of money order one I(1). If the estimated value of F-statistics

demand and its determinants. The error correction

model uses both M1 and M2 respectively as the which means there is no cointegration between the

fallsbelow the lower bound, one is failed to reject 𝐻 0 ,

dependent variables to act as the proxies for money

demand with lags one to ten on the first difference of rejected, which means there exists a cointegration

variables; if it falls higher than the upper bound, 𝐻 0 is

each determinant variable. The value of F-statistics for relation between variables; but if it falls within the

joint significance of each variable also estimated. The range, the result is inconclusive.

results compare with the F-statistics critical value Second:selecting the estimated F-statistics to

bound test provided by Narayan (2005, p.1987-1990). support the existence of cointegration relation,

Since the sample in this paper is small, F-statistics byselecting the lag order variables using Schwarz

provided by Pesaran, Shin, and Smith (1997, 1999) is Bayesian Criterion (SBC) to determine the true

not relevantfor this estimation because F-test is dynamics of the model.

sensitive to the number of lags imposed. Table 2 on Goodness of fit tests and diagnostic tests are

the appendix provides the estimated F-statistics for taken to confirm the model’s performance.Stability

each lag order. Based on the estimated F-statistics, we test suggested by Brown et al. (1975) conducted

reject the null hypothesis of no long-run relation (CUSUM test and CUSUMSQ) in this study to make use

between M1 and its independent variables on lag 1 to the cumulative sum and cumulative sum square of

lag 10 with difference significance level. While on M2, recursive residuals based on the first t observations

we reject the null on lag two, four, six, and seven, and updates recursively and plotted against break

while we failed to reject the nullwith other lags. points. The stability of money demand is necessary to

The second step, the estimation of the long-run have a predictable and stable relationship between

relationship on equation and the error correction (for money and its determinant variables. The stability of

short-run relationship) by using above results and the long-run relation between variables is used to

chooses the optimum lag by the value SBC with form the short-run or the error correction term in

Microfit 4.1. The result of each equation will be juxtaposition with the short-run dynamics. Laidler

presented on two different sub-sections which are4.1 (1993, p.175) and Bahmani-Okooee (2001, p.3) noted

for money demand with M1-model; and 4.2 for money that instability problem could occur from inadequate

demand with M2-model.

114 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 114 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

4.1. Money Demand 𝑴𝟏-Model

converges back to its long-run equilibrium. M1 as the dependent variable presented in table 3 and

The error correction equation is: the short-run result in table 4 respectively on the

ecm = LM1REAL -.36867*LYREAL + .1452E-3*INF appendix. SBC selection criteria select maximum lags

+.50971*LXR -.038720*DUMMY- 21.3265*C to 6 and it also helps us to save the degree of freedom.

-.021068*T

Microfit estimates ARDL (5,0,0,5,1) along with The performance of the model is tested by: the goodness of fit and diagnostic test.

overall goodness of fit presented on table 3. It implies In the long-run, all determinant variables are

that the model can explained about 99.7% of its significant at 1% level except for the dummy variable.

observations. It is confirmed by high R-bar-squared The value of income elasticity is 0.37 and highly

value and low standard error. The value of DW- significant. The sign for income is positive as expected

statistics of 2.5 (which around 2) presents that there in theory; it means that the effect of real income will

is no serial correlation of the residual of the model and lead to the 37% per quarter increase in money

it is confirmed by the diagnostics test. demand. The coefficient of the inflation is negative and

The diagnostic test result on this model passes all highly significant although the coefficient is quite

three tests (serial correlation test (on 10% significant small.

level); functional form test; heterokedasticity test). The coefficient of exchange rate is negative and

The results confirmthat the residuals of this model are highly significant, which is quite interesting. It shows

not serially correlated; the model is appropriately that in the long-run, depreciation of currency

residuals are decreases demand for domestic money. This result

shows that the currency substitution effect through To test the stability of this model, CUSUM expectation outweigh the wealth effect in Indonesian

(cumulative sum of recursive residual test) and money demand for the long-run.

CUSUMSQ (cumulative sum of square of recursive Positive and significant sign of time trend

residual test) proposed by Brown et.al (1975) were indicates that the advance of financial technology in

performed. CUSUM test is a residual test based on the financial sector increases the velocity of narrow

cumulative sum of the residuals based on the first n- money (M1). Financial technologies such as automatic

observations by updating recursively, and then to be teller machine (ATM), electronic and/or mobile

plotted against the break points. If the CUSUM plot banking, and credit card makes it easier to convert

stays within the 5% significance level (shows by two money substitutes to money (Dekle&Pradhan 1999).

straight lines as the critical value lines, the estimated The error correction model described in table 4

coefficient is stable.

on the appendix represents the short-run relation Similar measure also apply on CUSUMSQ test between M1 money demand and its determinants.

which based on the square of the recursive residuals. Almost all of the determinant variables are significant.

The graphical presentation of M1 for CUSUM and The contemporaneous change of real income and

CUSUMSQ describe on figure 4 on the appendix. Both inflation shows the expected and significant sign

graphs confirm that M1 stays within the critical value aligning with the long-run estimation. The sign of

lines, and then it can be conclude that M1 money exchange rates is quite contrary compared to the long-

demand is stable.

run estimation. It may be concluded that in the short- The forecast of M1 money demand model run, the wealth effect dominates the currency

performed by ARDL is shown on table 5 on the substitution effect. When money demand adjusts to

appendix. Forecast value of M1 money demand for its long-run value, the currency substitution effect

period 2013Q1-2013Q3 respectively show 1%, 6%, prevails. In the short-run, the dummy variable has a

and 5% deviation from its actual value. It confirms positive and significant sign. It shows that, in the

that the model is quite accurate for forecasting the short-run, financial shock has a significant impact in

value of M1 money demand. Figure 5 on the appendix the short-run, while it has no impact in the long-

presents the dynamic forecast power of the forecast run.The most important thing is the sign of the ecm(-

model through the whole observation. The forecast

1) variable that is negative and significant at 1% level. value and actual value fluctuate around the same line This is the evidence of the existence of cointegration

across the sample population.

relationship among variables on this M1 money demand model. The coefficient is -0.7; the negative

4.2. Money Demand 𝑴𝟐-Model

sign shows that the current state of the money Estimation results in table 1 on the appendix demand falls below its long-run equilibrium and it will

confirms that SBC selection criteria choose lag seven adjust upward to meet its long-run equilibrium. The

as the maximum lag for M2 money demand model. absolute value of 0.7 presents the speed of

Microfit estimation obtained ARDL (4,2,3,1,1). Long- adjustments to its long-run equilibrium value

run estimation for M2 money demand model following the short-run adjustments. It implies that

describes in table 6 on the appendix. 70% of the disequilibrium in the real M1 demand is

In the long-run, on M2 money demand model, offset by short-run adjustment quarterly. The level of

none of the determinant variable shows significant significance presents that almost all of the

sign. It presents on table 5 on the appendix and

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 115 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 115

should control M1 as the monetary aggregate to there is no cointegration relation between M2 and its

forecast the domestic money demand. determinants. The lack of cointegration relationship between M2 and its determinant variables concludes

6. IMPLICATIONS AND LIMITATIONS

that M2 is not appropriate to model the money This study has implications for monetary demand in Indonesian economy.

economy policy and future research. This study To test the stability of M2 money demand,

reveals the existence of cointegration relationship CUSUM and CUSUMSQ test are performed. The result

between M1 and its determinant variables. It is not describes on figure 6 on the appendix. The graphical

necessarily the same with M2. This study also sheds presentation, shows that the plot of CUSUMSQ

some lights of the exchange rates effect to money statistics of M2 crosses the 5% critical value lines. It

demand in Indonesian economy. The inclusion of indicates the instability ofM2. According to Renani

other monetary variables i.e. domestic and/or foreign (2007, p.6), a stable and predictable relationship

interest rate, development in financial industry, or any between the money demand and its determinants

element of balance of payment can be included for variable is a necessary condition to formulate

further study using the same or different estimation necessary monetary policy strategy. Since the M2

method with expanding data series. money demand estimates that there is noevidence to

It is important to bear in mind that due to the prove long-run relation between M2 money demand

short period data availability, the findings in this and its determinant variables and there exist an

paper should be carefully interpreted. Nevertheless, instability in M2, it is safe to conclude that M2 is not

this study provides some insights on Indonesian an appropriate model for forecasting money demand

money demand determinant.

in Indonesian economy.

REFERENCES

5. CONCLUSIONS

Monetary policy is an important policy in one Achsani, Noer Azam. 2010. Stability of Money Demand economy to maintain a sustainable growth. Due to this

in an Emerging Market Economy: An Error significant matter, there have been many studies

Correction and ARDL Model for Indonesia. conducted on money demand across countries using

Research Journal of International Studies. No.13. both 𝑴𝟏 and/or 𝑴𝟐. This study of Forecasting

p54-62.

Indonesian money demand model is conducted with Arango, S, Nadiri, M. I. 1981. Demand for money in ARDL model.

open economy. Journal of Monetary Economics.7. On the result, M1 money demand model

p69-83.

presentsa significant evidence of long-run relationship Bahmani Oskooee., M, Pourheydarian, M. 1990. between M1 and its determinant variables. Coefficient

Exchange rate sensitivity of demand for money of real income and inflation confirm the hypotheses.

and effectiveness of fiscal and monetary policies. The exchange rate coefficient shows that in the long-

Applied Economics. 22. p917-925. run, in Indonesian economy, currency substitution

Bahmani-Oskooee, M. 1991. The demand for money in effect dominates wealth effect. An expected and

an open economy: The United Kingdom. Applied significant signs also show on the short-run. In the

Economics. 23. p1037-1042. short-run, dummy variable shows that Indonesian

Bahmani-Oskooee, M. 1996. The blackmarket money demand is sensitive to financial crisis. M1 also

exchange rate and demand for money in Iran. shows a satisfied result on the performance test such

Journal of Macroeconomics. 18. p171-176. as goodness of fit, diagnostic, and stability test. Based

Bahmani-Oskooee, M., Shabsigh, G. 1996. The demand on this, this study forms a forecasting model and

for money in Japan: Evidence from Cointegration checks it with the actual available data. The

Analysis .Japan and theWorld Economy.8.p1-10. forecasting value is very close to the actual data across

Bahmani-Oskooee,M. 2001. How stable is M2 money the observation sample.

demand function in Japan? Japan and theWorld On the contrary, estimation with M2 shows that

Economy.13.p455-461

there is no evidence of long-run relationship between Bahmani Oskooee,M., Rehman, H.2005. Stability of the M2 and its determinant variables, since all of the long-

money demand function in Asian developing run coefficients are not significant. It is also supported

countries .Applied Economics.37. p773-792. by the insignificant coefficient of ecm (-1) on the error

Blachard, O., Johnson, D. 2012. Macroeconomics. Sixth correction model. M2 variable failed the CUSUMSQ

edition. Pearson Highered.

test that indicates that there is an instability in the M2 Brown, R. L, J. Durbin, J. M. Evans. 1975. Techniques for money demand model. Furthermore, there is no need

testing the constancy of regression relationships to establish a forecasting model for M2. Based on the

over time. Journal of the Royal Statistical Society. aforementioned results, it may be concluded that M1

37. p149-163.

served as a better money demand variable to design Frenkel, J.A., Taylor, M. P. 1993. Money demand and optimum monetary policy by the central bank

inflation in Yugoslavia, 1980 –1989. Journal of compare to M2. The findings of this study incate that

Macroeconomics.15.p455 –481 116

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Hafer, R.W, Kutan, A.M. 1994. Economic reforms and

European Economic the

monetary

union.

long –run money demand in China:

Review.37.p803 –836.

implications for monetary policy. Southern Economic Journal. 60. p936 –945

Hafer, R.W., Jansen, D.W. 1991. The demand for money in the United States: evidence from cointegration tests. Journal of Money, Credit, and Banking.

23.p155-168. Hansen, G. and Kim, J. R. 1995. The stability of German money demand: tests of the cointegration

relation.

Weltwirtschaftliches

Archiv. 131. p286 –301. Johansen,

cointegrationvectors. Journal ofEconomics Dynamics andControl.12. p231-254.

Johansen, S, Juselius, .1990. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration: with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics .52.p169- 210.

Laidler, E.W.D. 1993. The demand for money:theories, evidence, and problems. 4th edition. Harper Collins College Publishers. New York.

Lestano, Jan P.A.M. Jacobs and Gerard H.Kuper. 2009. Broad and Narrow Money Demand and Financial Liberalization in Indonesia, 1980 Q1-2004 Q4. http://www.eco.rug.nl/medewerk/jacobs/jj download/Money

2009.pdf. McNown, R,Wallace, M.S. 1992. Cointegration tests of along-run relation between money

demand and

the effective exchange

International Money and Finance.11.p107-114. Mundell, Robert. A, 1963. Capital Mobilization and Stability Policy under Fixed and Flexible Exchange Rates. Readings in International Economics.

p490. Narayan, Paresh Kumar. 2005. The saving and Investment Nexus for China: Evidence from Cointegration. Applied Economics. 37. p.1979- 1990.

Pesaran, M. H., Shin, Y.1997. An auto-regressive distributed

cointegration analysis. In: Strom,S., Holly,A., Diamond,P. (Eds.), Centennial Volume of Rangar Frisch, Cambridge University Press, Cambridge.

Pesaran, M.H., Shin, Y., Smith, R.J. 1999. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics.16.p289-326.

Price, S., Insukindro. 1994. The demand for Indonesian narrow money: long-run equilibrium, error correction and forward-looking behavior. Journal of

Development. 3. p147-163 Samreth, Sovannroeun. 2008. Money demand function in Combodia: ARDL appoach. MPRA No.16274.

Shrestani, H., Renani H.S. 2007. Demand for money in Iran: An ARDL appoach. MPRA No.11451. Von Hagen, J. 1993. Monetary union, money demand and money supply: are view of the German

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 117

APPENDIX

Figure 1. Money demand and interest rate Figure 2. Shift of LM-Curve

Source: Macroeconomics by Oliver Blanchard (sixth Source: Macroeconomics by O.Blanchard (sixth ed) edition)

Figure 3. Variables in level

118 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Figure 4. CUSUM and CUSUMSQ Plot of M1

Plot Cumulative Sum of Recursive Residuals

The straight lines represent critical bounds at 5% significance level

Plot Cumulative Sum of Squares of Recursive Residuals

The straight lines represent critical bounds at 5% significance level

Figure 5. Dynamic forecasts for 𝑴𝟏

Dynamic forecasts for level of LM1REAL

Figure 6. CUSUM and CUSUMSQ Plot of 𝑴𝟐

Plot of Cumulative Sum of Recursive Residuals Plot of Cumulative Sum of Squares of Recursive Residuals

The straight lines represent critical bounds at 5% The straight lines represent critical bounds at 5% significance significance level

level Source of Figure 3. – Figure 6. : Author’s estimation results with Microfit 4.1

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 119

Table 1. Augmented Dickey Fuller critical value

Order INF

Variables

Critical value I(0)

Critical value I(1)

I(0)

M1REAL

M2REAL

I(1) Note: 1)

ADF test statisics 2.59, 2.89, 3.51 respectively for significant level at 10%, 5%, and 1% 2)

*, **, *** respectively for significant level at 10%, 5%, and 1%

Table 2. F-statistics for long-run relation with intercept & trend

1. F-statistics of bound test by Narayan (2005) for k=4 with intercept & trend at 90% significance level is 3.160 - 4.230; 95% is 3.678 - 4.840; 99% is4.890 - 6.164;

2. *, **, *** respectively for significant at 10%, 5%, and 1%

Table 3. Estimated long-run coefficients using the ARDL pproach (dependent variable = M1)

Dependent variable is LM1REALUS ARDL(5,0,0,5,1) Regressor

Coefficient

T-Ratio[Prob]

S.E. of Regression

Diagnostic Tests Serial Correlation

F(4, 49)= 2.4103[.062]

Functional Form

1) *, **, *** respectively for significant at 10%, 5%, and 1%

2) Number in [ ] are the p-value

Table 4. Error Correction Representation for the Selected ARDL Model results (dependent variable = M1)

Dependent variable is LM1REALUS ARDL(5,0,0,5,1) Regressor

Coefficient

T-Ratio[Prob]

dLM1REAL1

dLM1REAL2

dLM1REAL3

dLM1REAL4

120 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Dependent variable is LM1REALUS ARDL(5,0,0,5,1) dT

ecm(-1)

-.70743

1) *, **, *** respectively for significant at 10%, 5%, and 1%

2) Number in [ ] are the p-value

Table 5. Dynamic forecasts for the level of LM1REAL

ARDL(5,0,0,5,1) selected using SBC Dependent variable in the ARDL model is LM1REAL included with a lag of 5 Observation

Table 6. Estimated long-run coefficients using the ARDL approach (dependent variable = M2)

Dependent variable is LM2REAL Regressor

Coefficient

T-Ratio[Prob]

S.E. of Regression

Diagnostic Tests Serial Correlation

F(4,52)= 1.4213[.240]

Functional Form

*, **, *** respectively for significant at 10%, 5%, and 1% 2)

Number in [ ] are the p-value

Table 7. Error Correction Representation

for the Selected ARDL Model results (dependent variable = 𝐌𝟐)

Dependent variable is LM1REALUS Regressor

Coefficient

T-Ratio[Prob]

dLM1REALUS1

-.33213

-5.0075[.000]***

dLM1REALUS2

-.079007

-2.7585[.008] ***

dLM1REALUS3

ecm(-1)

-.017902

1) *, **, *** respectively for significant at 10%, 5%, and 1%

2) Number in [ ] are the p-value Source of Table.1 – Table.7 : Author’s estimation results with Microfit 4.1

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 121

Halaman ini sengaja dikosongkan

This page intentionally left blank

122 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014, Halaman 123-134

BADAN PENDIDIKAN DAN PELATIHAN KEUANGAN KEMENTERIAN KEUANGAN

JURNAL BPPK

REPUBLIK INDONESIA

PENGARUH KOMISARIS INDEPENDEN DAN KOMITE AUDIT TERHADAP PERMASALAHAN AGENSI PADA PENENTUAN STRUKTUR PEMBIAYAAN DAN KEPEMILIKAN MANAGERIAL PERUSAHAAN

Sasono Adi Badan Pengawas Keuangan dan Pembangunan Indonesia. Email: sadi_id@yahoo.co.id

INFO ARTIKEL

ABSTRAK

SEJARAH ARTIKEL This study aims to investigate whether there is a significant effect on the role of independent Diterima Pertama

commissioners and audit committees in relation to agency problems of corporate financial

3 Maret 2014 structure. Simultaneous linear regression is used. Emipirical tests conducted on listed manufacturing companies by using purposive sampling. The results show that there is a negative relationship between the existance of an independent commissioner with the level of

Dinyatakan Dapat Dimuat leverage. These findings demonstrate that the role of independent commissioners in an effort to

10 Juni 2014 reduce the risk of default. But no significant evidence is obtained that the existance of an independent commissionermay reduce agency problems in the presence of managerial ownership .It also shows that the existence of an audit committee may reduce the managers’

KATA KUNCI: incentives to perform opportunistic actions in determining the financing structure. The results Agency Problems

of this study also indicate that leverage can be an alternative to monitor the managerial Leverage

ownerships.

Managerial Ownership Simultaneous Linear

Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi apakah terdapat pengaruh yang signifikan Regression

peran komisaris independen dan audit komite dalam penentuan struktur pembiayaan perusahaan. Model penelitian menggunakan regresi linier simultan. Pengujian dilakukan terhadap perusahaan manufaktur yang telah go public dengan pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terdapat hubungan negatif antara keberadaan komisaris independen dengan tingkat leverage perusahaan. Hubungan tersebut menunjukkan peran komisaris independen dalam upaya mengurangi risiko gagal bayar atas utang jangka panjang perusahaan. Namun demikian tidak diperoleh bukti yang signifikan bahwa keberadaan komisaris independen dapat mengurangi permasalahan agensi dengan adanya kepemilikan managerial. Keberadaan komite audit dapat mengurangi insentif manager melakukan tindakan-tindakan oportunistik dalam penentuan struktur pembiayaan perusahaan. Hasil penelitian ini juga menemukan bahwa leverage dapat menjadi alternatif monitoring terhadap kepemilikan managerial.

1. PENDAHULUAN

Teori agensi memberikan pemahaman bahwa Good corporate governance didefinisikan sebagai

manajemen perusahaan sebagai agen bagi para pola hubungan, sistem, dan proses yang digunakan

pemegang saham akan bertindak untuk kepentingan oleh organ perusahaan, yaitu direksi, dewan

sendiri dibanding dengan kepentingan pemegang komisaris dan RUPS, guna memberikan nilai tambah

saham (Jensen dan Meckling, 1976). Hal ini terjadi kepada pemegang saham secara berkesinambungan

karena adanya ketidakseimbangan informasi (Myers, dalam jangka waktu panjang, dengan memperhatikan

1984). Dengan berkembangnya perusahaan yang stakeholders

semakin kompleks dan kebutuhan pendanaan dari perundang-undangan dan norma yang berlaku

eksternal, membutuhkan alokasi risiko yang efisien (Daniri, 2005). Menurut Daniri (2005) terdapat tiga

(Fama 1980, Fama et al. 1983, Demsetz et al. 1997). ciri umum perusahaan di Indonesia, pertama adanya

memiliki kepentingan atas konsentrasi kepemilikan saham sehingga terjadi

Pemegang

saham

perusahaan tetapi tidak berarti harus terlibat dalam afiliasi antara pemilik, komisaris, dan direksi

manajemen perusahaan (Brealey et al. 2008). Lebih perusahaan. Kedua adanya penyaluran pembiayaan

jauh agen tidak selalu bertindak untuk kepentingan antar perusahaan dalam grup. Terakhir, terbentuknya

pemegang saham (Bonazzi and Islam. 2007, Lan and konglomerasi usaha. Implikasinya, framework good

Heracleous, 2010). Hal ini menimbulkan adanya corporate governance tidak mudah untuk diterapkan

moral hazard (Demsetz and Lehn, 1985). Mekanisme (Daniri, 2005).

yang dapat digunakan untuk meminimalkan tindakan moral hazard adalah dengan melakukan monitoring dan pemberian insentif kepada agen (Jensen 1993,

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 123

124 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Daily et al. 2003). Kegiatan ini dilakukan oleh Dewan Komisaris.

Konsekuensinya, muncul biaya agensi yang meliputi biaya strukturisasi, biaya monitoring, dan biaya perikatan dari kontrak yang dibuat antar pihak- pihak yang memiliki perbedaan kepentingan dalam organisasi. Salah satu upaya untuk mengurangi biaya agensi maka manajemen diberikan hak memperoleh kepemilikan

tersebut disebut kepemilikan managerial. Dengan adanya kepemilikan tersebut diharapkan terdapat alignment antara pemilik perusahaan dengan

manajemen. Namun hal ini juga menimbulkan biaya bagi manajemen berupa risiko berkurangnya kekayaan manajemen apabila perusahaan mengalami kerugian.

Cara lain untuk mengurangi permasalahan agensi adalah pemanfaatan utang jangka panjang pada perusahaan (Jensen dan Meckling, 1976). Dengan memilih utang jangka panjang sebagai sumber

mengurangi kebutuhan pembiayaan yang berasal dari ekuitas yang dilakukan dengan menerbitkan saham baru. Hal ini dapat mengurangi konflik kepentingan antara manajemen dengan pemilik perusahaan karena pihak kreditor akan selalu memonitor kinerja manajemen

kemungkinan perusahaan

gagal

membayar

kewajibannya. Namun demikian pembiayaan yang bersumber dari utang jangka panjang dapat memunculkan konflik kepentingan antara pemilik perusahaan dengan kreditor sehingga terjadi biaya agensi dari utang jangka panjang. Terjadinya konflik kepentingan ini dipicu dari adanya kekhawatiran kreditor bahwa pemilik perusahaan cenderung akan menggunakan kekayaan kreditor dengan melakukan investasi pada kegiatan-kegiatan yang memiliki risiko tinggi. Sebaliknya, ketika manajemen memiliki diskresi untuk melakukan investasi maka manajemen cenderung memilih investasi yang tidak memiliki risiko tinggi dengan alasan apabila investasi yang dipilih tersebut mengalami kerugian maka akan mengurangi kekayaan, seperti tidak memperoleh bonus.

Biaya agensi yang timbul dari adanya pemilihan sumber pembiayaan dari utang jangka (debt) dan dari penerbitan saham baru atau ekuitas (equity) dapat mengakibatkan penurunan nilai perusahaan. Untuk meminimalkan

manajemen menggunakan strategi yang dapat menyeimbangkan biaya agensi yang berasal dari ekuitas dengan biaya yang berasal dari utang jangka panjang. Kondisi ini dikenal dengan nama struktur pembiayaan (capital structure). Manajemen berusaha untuk mencari keputusan yang paling efisien sepanjang kepentingan dan kekayaan manajemen tidak berkurang.

Disisi lain aktivitas manajemen dimonitor oleh dewan komisaris. Dewan komisaris sebagai salah satu organ dari perusahaan memiliki tanggung jawab dan wewenang untuk mengawasi tindakan dewan direksi.

Oleh karena itu diharapkan dewan komisaris dapat bertindak independen dan kritis, baik antar sesama anggota maupun terhadap direksi. Kualifikasi ideal anggota dewan komisaris disamping pengalaman dan kemampuan dalam manajemen perusahaan, adalah memiliki integritas dan dedikasi sehingga mampu memahami dan peduli terhadap pemegang saham dan seluruh stakeholders perusahaan. Oleh karena itu untuk memenuhi elemen tersebut maka dalam keanggotaan dewan komisaris harus diangkat komisaris

independen. Dalam melaksanakan tugasnya dewan komisaris dibantu oleh komite- komite, salah satunya adalah komite audit yang mempunyai relevansi erat dalam pengawasan dibidang keuangan. Melihat keterkaitan antara kepemilikan managerial, struktur pembiayaan, dan peran komisaris independen, serta komite audit, maka sejauh mana peran komisaris independen tersebut mengurangi biaya agensi yang terjadi tersebut.

Penelitian oleh

Bathala

et al. (1994) menunjukkan adanya hubungan dan dampak atas keberadaan

komisaris independen dalam berkontribusi mengurangi permasalahan agensi yang timbul pada proses penentuan struktur pembiayaan perusahaan. Namun demikian penelitian tersebut fokus pada dampak kepemilikan institusional dikaitkan dengan kepemilikan managerial dan struktur pembiayaan dan tidak mengkaitkan dengan peran komisaris independen dan komite audit sebagai bagian dari perangkat corporate governance. Dengan demikian penelitian ini menginvestigasi lebih lanjut apakah terdapat dampak yang signifikan dari peran komisaris independen dan audit komite, dikaitkan dengan penentuan struktur pembiayaan pada suatu perusahaan. Penelitian ini menjadi penting karena pengawasan atau monitoring sebagai salah satu aspek dalam pelaksanaan good corporate governance menjadi kepanjangan pemegang saham dalam melindungi kepentingan pemegang saham, termasuk pemegang saham minoritas.

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui peran komisaris independen dan komite audit sebagai alat dewan komisaris dalam mengurangi permasalahan agensi yang terjadi antara kebijakan utang jangka panjang dengan kepemilikan managerial pada perusahaan.

Paper ini terdiri dari empat bagian, bagian pertama pendahuluan. Bagian kedua telaah literatur, dan

pengembangan

hipotesis.

Bagian ketiga menjelaskan mengenai metodologi penelitian. Bagian keempat berisikan pembahasan hasil penelitian. Bagian kelima berisikan kesimpulan, keterbatasan dan implikasi.

2. KERANGKA TEORITIS DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

Organization for Economic Co-operation and Development

(OECD)

telah

mempublikasikan Principles of Corporate governance yang terdiri dari

empat pilar utama yaitu fairness (keadilan), empat pilar utama yaitu fairness (keadilan),

pemilik perusahaan (Jensen & Meckling, 1976; (akuntabilitas), dan responsibility (tanggungjawab).

accountability

Shleifer & Vishny, 1997).

Keadilan berkenaan dengan keadilan dan kesetaraan Fungsi yang sangat penting dari board of perlakuan

director adalah untuk meminimalisasi biaya agensi terlindungi dari kecurangan serta perdagangan dan

yang timbul karena adanya pemisahan antra penyalahgunaan oleh orang dalam (self dealing atau

kepemilikan dan pengendalian pada perusahaan insider wrong doing). Sedangkan transparansi

modern saat ini (Fama & Jensen, 1983). Fama & dilakukan

Jensen (1983) berpendapat bahwa komposisi anggota informasi kinerja perusahaan secara akurat dan tepat

board of director merupakan faktor penting dalam waktu. Akuntabilitas dilakukan melalui pengawasan

mewujudkan monitoring yang efektif atas kegiatan efektif berdasarkan keseimbangan kekuasaan antara

manajemen. Hal ini dapat terwujud apabila komposisi pengawas, pengurus, pemegang saham dan auditor

board of director merupakan gabungan antara eksternal. Akhirnya, tanggung jawab perusahaan

anggota yang berasal dari manajemen dan anggota berkaitan dengan fungsi perusahaan sebagai anggota

yang berasal dari luar manajemen (atau disebut masyarakat yang harus menaati hukum dan

komisaris independen dalam konteks Indonesia). bertindak sesuai dengan keinginan masyarakat

Fama & Jensen (1983) beralasan bahwa anggota (Darmawati, 2003).

board of director yang berasal dari manajemen Dalam konteks Indonesia yang menganut one-

mempunyai informasi yang lebih baik mengenai tier system, peran Board of Director dilakukan oleh

aktivitas perusahaan sehingga dapat membantu Dewan komisaris dimana struktur kepemimpinannya

board of director mengawasi keputusan-keputusan terpisah dengan Dewan direksi atau manajemen.

strategis dari manajemen. Akan tetapi menurut Dengan demikian manajemen puncak atau direksi

Williamson (1984) dengan adanya anggota board of perusahaan yang berwenang untuk menetapkan

director yang memiliki informasi lebih dari anggota kebijakan perusahaan dan mengimplementasikan

lainnya karena mereka umumnya bekerja penuh kebijakan tersebut sesuai keputusan yang ditetapkan

diperusahaan dan memperoleh informasi dari dalam, dalam RUPS.

hal ini cenderung justru anggota tersebut akan Dalam

menjadi alat bagi manajemen dan mendominasi puncak diawasi oleh Dewan Komisaris dan berada

keputusan board of director jika dibandingkan dengan pada lingkup corporate governance yang mencakup

anggota yang berasal dari luar manajemen. hubungan pada level dewan komisaris dan direksi

Beasley (1996) meneliti hubungan antara serta RUPS yang merupakan pelaksanaan fungsi

komposisi board of director dengan kejadian pengawasan dan akuntabilitas. Sedangkan fungsi

kecurangan dalam pelaporan keuangan di Amerika operasional perusahaan berada dalam lingkup

Serikat. Hasil penelitiannya membuktikan bahwa corporate management yang melaksanakan kegiatan

terdapat hubungan positif antara prosentasi yang sesuai keputusan yang telah ditetapkan oleh RUPS.

tinggi atas jumlah anggota board of director yang Irisan dari lingkup corporate governance dan lingkup

berasal dari luar pada perusahaan yang tidak corporate management adalah lingkup strategic

melakukan kecurangan dibanding pada perusahaan decision dan strategic formulation. Pada lingkup ini,

yang melakukan kecurangan. Namun demikian keputusan-keputusan

hubungan antara audit komite pada perusahaan yang mengacu pada keputusan RUPS. Salah satu keputusan

tidak melakukan kecurangan dibanding perusahaan strategis yang disusun pada lingkup ini adalah

yang melakukan kecurangan tidak diperoleh korelasi penentuan struktur pembiayaan perusahaan.

yang signifikan sehingga peran anggota board of Apabila

director yang berasal dari luar perusahaan lebih prinsip good corporate governance, maka ada

audit komite dalam pengawasan yang efektif atas semua aktivitas

berperan

dibanding

hubungannya dengan mengurangi kemungkinan perusahaan

terjadinya kecurangan dalam penyajian laporan perusahaan dapat berjalan dengan baik dan

keuangan. Sementara Chen et al. (2006) meneliti akuntabilitas manajemen dapat dijamin. Praktik

karakteristik dewan komisaris sebagai faktor dalam seperti itu dalam perusahaan akan memperkecil

menjelaskan kecurangan di China. Hasil penelitiannya permasalahan agensi.

menunjukkan bahwa dengan adanya peningkatan Penelitian

independen maka menunjukkan bahwa mekanisme monitoring dapat

kecenderungan perusahaan melakukan kecurangan dilakukan oleh pihak lain dalam mengurangi

akan semakin kecil. Namun demikian penelitian Chen permasalahan agensi, seperti kompetisi diantara

et al. (2006) menunjukkan bahwa jumlah rapat manager, auditor eksternal, dan peran dewan

lebih banyak justru komisaris (Bathala et. al., 1994). Dengan adanya

berhubungan secara positif dengan kemungkinan pemisahan peran antara pemegang saham sebagai

kecurangan. Mereka prinsipal dengan manajemen sebagai agennya, maka

perusahaan

melakukan

menjelaskan bahwa ketika perusahaan sedang (akan) manajemen

terlibat pada aktivitas yang dapat dipertanyakan, signifikan dalam mengalokasikan dana investor dan

maka dewan akan melakukan rapat yang lebih sering karena

aktivitas tersebut

akan menimbulkan

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 125 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 125

membuktikan pula bahwa keberadaan dewan keberadaan anggota dewan komisaris yang berasal

komisaris, khususnya anggota dewan komisaris dari luar perusahaan dapat memperkuat penerapan

pengaruh dalam pengelolaan perusahaan yang lebih konservatif atau

independen

memberikan

mengurangi biaya pinjaman (cost of debt). Sementara dalam hal ini lebih hati-hati (prudent).

Subramaniam, et al. (2009) membuktikan bahwa Dalam perusahaan modern dengan adanya

independen dapat pemisahan fungsi antara pihak yang mengambil

meningkatkan kualitas pengawasan dan monitoring keputusan dengan pihak yang akan menanggung

karena bukan merupakan pegawai dan lebih risiko (risk-bearing functions) pada perusahaan maka

independen.

menimbulkan adanya konflik agensi (Jensen dan Berkaitan dengan pembiayaan perusahaan Meckling, 1976). Kondisi ini menurut Jensen dan

Kochar (1996) berpendapat bahwa pengaruh Meckling dapat diminimalkan apabila kepemilikan

kreditor terlihat pada upaya proteksi atas dananya perusahaan juga diberikan kepada manajemen atau

yang dipinjam perusahaan agar tidak terjadi default, yang dikenal dengan kepemilikan managerial.

dalam hal ini manager dipaksa untuk efisien dengan Implikasi dari kepemilikan managerial ini adalah

membayar sesuai jadwal pembayaran sehingga manajemen juga menanggung konsekuensi atas

terhindar dari pengawasan dan campur tangan tindakan dan keputusan yang diambil dalam

kreditor. Namun demikian dalam pembiayaan melalui pengelolaan

tersebut memiliki level kepemilikan managerial dapat menciptakan adanya

governance yang lebih kuat daripada pembiayaan keselarasan antara kepentingan manajemen dengan

melalui utang jangka panjang. Sepanjang perusahaan para stakeholders lainnya.

dapat memenuhi kewajibannya sesuai kontrak maka Utang jangka panjang pada dasarnya juga dapat

melakukan intervensi. mengurangi permasalahan agensi (Jensen, 1986).

Sebaliknya pemegang saham dapat terus melakukan Jensen (1986) menjelaskan bahwa perjanjian utang

monitoring dan evaluasi atas setiap keputusan jangka panjang mengharuskan perusahaan untuk

manager melalui dewan komisaris. membayar kewajibannya maka hal ini dapat

peningkatan kualitas menghindari atau mengendalikan penggunaan dana

Mekanisme

dalam

pengawasan atau monitoring adalah pembentukan perusahaan oleh manager untuk kegiatan perusahaan

komite-komite, antara lain komite audit. Komite audit yang tidak efisien. Dalam konteks ini, utang jangka

mempunyai fungsi memelihara sistem pengendalian panjang dapat digunakan sebagai salah satu media

internal, menjadi counter-part audit eksternal dan untuk mendisiplinkan manager. Grossman dan Hart

melakukan reviu internal atas laporan keuangan (1986) menyebutkan bahwa dengan adanya utang

perusahaan (Siallagan dan Machfoedz, 2006). jangka

Efektivitas dari komite audit dapat dilihat, antara lain menggunakan fasilitas perusahaan lebih sedikit

panjang, manajemen

dipaksa

untuk

ukuran dari komite audit (Rahmat, Iskandar dan sehingga sumber daya perusahaan dapat digunakan

Saleh, 2009)

lebih efisien dan pada akhirnya kemungkinan

penelitian sebelumnya perusahaan mengalami kebangkrutan dan kehilangan

Berdasarkan

hasil

keanggotaan dewan reputasi dapat diminimalkan.

komisaris memiliki hubungan positif terhadap Menurut Williamson (1988) kontrak atas equity

pengurangan permasalahan agensi dalam kaitan atau kepemilikan saham sifatnya berlanjut sepanjang

kepemilikan managerial dan penetapan struktur umur perusahaan dan keberadaan dewan komisaris

pembiayaan perusahaan. Dengan demikian dalam adalah untuk memberikan keyakinan bahwa investasi

konteks sistem corporate governance di Indonesia, dari pemegang saham terlindungi. Dewan komisaris

apakah struktur keanggotaan dewan komisaris dan mempunyai wewenang untuk memonitor kinerja

keberadaan komite audit memiliki hubungan dengan internal

pengurangan permasalahan agensi pada perusahaan keputusan penting, menentukan tingkat kompensasi,

publik, sehingga hipotesis yang akan diuji adalah dan mengganti manager (Grinstein and Tolkowsky,

sebagai berikut:

2004). Dengan demikian dewan komisaris dapat memonitor dan mengevaluasi tindakan manager

H1 : Proporsi komisaris independen dalam secara berkelanjutan sehingga instrumen ekuitas

struktur keanggotaan dewan komisaris mempunyai memiliki kemampuan tata kelola yang lebih baik

hubungan negatif dengan tingkat utang jangka (stronger governance abilities) dibandingkan dengan

panjang (leverage) dan kepemilikan managerial instrument utang jangka panjang. Peran dewan

dalam rangka mengendalikan permasalahan agensi komisaris merupakan isu penting dalam mekanisme

perusahaan.

tata kelola perusahaan,

beberapa

penelitian

menunjukkan bahwa anggota dewan komisaris yang H2: Proporsi jumlah anggota audit komite memiliki pengalaman memberikan pengaruh dalam

mempunyai hubungan negatif dengan tingkat utang mengurangi earnings management (Chtourou et al.

(leverage) dan kepemilikan 2001) dan memberi pengaruh positif terhadap nilai

jangka

panjang

rangka mengendalikan perusahaan (Erickson et al., 2005). Penelitian oleh

managerial

dalam

permasalahan agensi perusahaan.

126 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 127

3. METODOLOGI PENELITIAN

Sampel penelitian adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia untuk periode 2010,

pengambilan sampel

purposive sampling. Kriteria pemilihan perusahaan yang diambil sebagai sampel adalah perusahaan yang memenuhi persyaratan kelengkapan data untuk 5

tahun terakhir dalam rangka mengukur beberapa variabel seperti tingkat volatilitas earnings, volatilitas returns, dan tingkat pertumbuhan aset perusahaan. Kriteria selanjutnya adalah perusahaan pada industri manufaktur

mempunyai karakteristik padat modal, degree of operating leverage tinggi, dan operational risk yang tinggi sehingga perusahaan manufacturing cenderung berhati-hati

leverage ratio yang stabil (Indrawati dan Suhendro, 2006). Sampel

penelitian ini tidak meliputi perusahaan yang bergerak dalam sektor keuangan, pertambangan, agrikultur, dan konstruksi, karena memiliki ketentuan pajak khusus. Perusahaan dalam industri keuangan tidak dimasukkan dalam penelitian karena memiliki struktur laporan keuangan dan highly regulated dibandingkan industri lain pada

umumnya. Model penelitian mengacu pada model yang digunakan oleh Bathala et al. (1994). Pengembangan yang dilakukan pada model tersebut dengan menyertakan variabel yang diuji yaitu variabel yang menunjukkan proksi anggota komisaris independen dan komite audit. Untuk menguji keterkaitan yang bersifat saling berhubungan maka model yang digunakan adalah regresi linier simultan. Bathala et al. (1994) menggunakan pendekatan ini karena rasio utang jangka panjang (leverage) dan kepemilikan managerial saling berhubungan sehingga kedua variabel tersebut bersifat endogenous dalam suatu sistem. Kondisi ini terjadi karena kepemilikan managerial dan utang jangka panjang merupakan merupakan satu kesatuan dalam proses pengambilan keputusan managerial pada kerangka berfikir agensi. Pendekatan persamaan simultan ini merupakan perbaikan dari penggunaan persamaan tunggal dalam penelitian struktur pembiayaan (Bathala, 1994). Persamaan simultan yang digunakan di-estimasi menggunakan metode two-stage least-squares (2- SLS). Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut: Data-data yang digunakan adalah data sekunder time series meliputi data arus kas harian tahun 2009 yang diperoleh dari database Direktorat Akuntansi dan Pelaporan pada DJPBN dan data penerbitan SUN tahun 2009 yang diperoleh dari Direktorat Surat Utang Negara pada Direktorat Jenderal Pengelolaan Utang (DJPU). Berikut adalah definisi operasional yang dijelaskan oleh variabel- variabel dalam penelitian ini.

DR = α0 + α1ERNVOL + α2DEPR + α3GROWTH + α4BOD_IN + α5AC + α6MGROWN + α7RDAD + μ (1)

MGROWN = β0 + β1STKVOL + β2GROWTH + β3TA + β4BOD_IN + β5AC + β6DR + α7RDAD + ν

Keterangan : DR

: Perbandingan nilai buku utang jangka panjang dibagi dengan nilai buku ekuitas

ERNVOL : Standar deviasi Earnings Before Income and Tax (EBIT) selama 5

(lima) tahun dibagi dengan rata- rata total aset selama 5 (lima) tahun

DERP : Perbandingan antara rata-rata deprisiasi fixed assets tahunan selama 5 tahun terhadap earnings sebelum penyusutan, bunga, dan pajak

GROWTH : % tingkat pertumbuhan assets dalam 5 (lima) tahun terakhir BOD_IN

: Jumlah komisaris independen dibandingkan dengan total jumlah seluruh anggota dewan komisaris

AC : Perbandingan jumlah anggota komite audit dan dipimpin oleh komisaris independen dibanding jumlah anggota dewan komisaris

MGROWN : %

kepemilikan

dari insider

ownerships

STKVOL : Standar deviasi return saham

bulanan selama 5 tahun

TA

: Log dari total aset

RDAD : Perbandingan rata-rata biaya riset dan pengembangan serta biaya iklan dengan rata-rata penjualan selama 5 tahun terakhir

Variabel dependen yang digunakan adalah variabel kewajiban atau utang jangka panjang (DR) pada persamaan pertama yang diukur dengan menggunakan rasio dari nilai buku utang jangka panjang dibandingkan dengan nilai buku ekuitas. Karena persamaan yang digunakan menggunakan pendekatan simultan maka variabel kepemilikan managerial (MGROWN) menjadi salah satu variabel independen dari persamaan pertama. Hubungan yang terjadi antara variabel ini dengan variabel utang jangka panjang (DR) diperkirakan memiliki hubungan negatif sehingga semakin besar tingkat kepemilikan managerial, maka semakin tinggi tingkat alignment dengan pemegang saham lainnya sehingga cenderung perusahaan akan mengurangi utang jangka panjang dan lebih memilih pembiayaan secara internal melalui kepemilikan saham oleh

manajemen. Kepemilikan saham oleh manajemen pada dasarnya merupakan upaya agar manajemen bertindak efisien (Christie dan Zimmerman, 1994) dan memberikan insentif untuk menyusun laporan keuangan yang lebih berkualitas (Ball et al., 2003). Menurut Friend dan Hasbrouck (1988) dan Friend dan Lang (1988) menjelaskan bahwa kepemilikan managerial (insider) mempunyai kepentingan atas keberlangsungan perusahaan karena risiko utang jangka panjang lebih manajemen. Kepemilikan saham oleh manajemen pada dasarnya merupakan upaya agar manajemen bertindak efisien (Christie dan Zimmerman, 1994) dan memberikan insentif untuk menyusun laporan keuangan yang lebih berkualitas (Ball et al., 2003). Menurut Friend dan Hasbrouck (1988) dan Friend dan Lang (1988) menjelaskan bahwa kepemilikan managerial (insider) mempunyai kepentingan atas keberlangsungan perusahaan karena risiko utang jangka panjang lebih

Prediksi hubungan yang terjadi antara variabel ini kepemilikan managerial, semakin besar insentif

dengan tingkat pembiayaan eksternal adalah semakin manajemen

besar proporsi komisaris independen, maka semakin mengambil

untuk memperkecil

risiko

dalam

kecil tingkat utang jangka panjang yang digunakan Penelitian lain membuktikan bahwa kepemilikan

keputusan

struktur permodalan.

perusahaan. Hal yang sama juga terjadi pada saham managerial memberikan pengaruh negatif

hubungan antara peran komisaris independen dengan rasio utang perusahaan (Wahidahwati 2002,

dengan kepemilikan managerial (GROWN) bahwa Mahadwartha 2003). Variabel dependen pada

semakin besar proporsi komisaris independen, maka persamaan kedua adalah variabel jumlah kepemilikan

semakin kecil kekayaan manajemen karena semakin saham

kecil peluang bagi manajemen memanfaatkan menggunakan rasio dari jumlah saham yang dimiliki

kekayaan perusahaan untuk kepentingan pribadi. oleh direksi dan manager dibandingkan total saham

Variabel AC merupakan proksi dari peran yang beredar pada akhir tahun. Dalam penelitian ini

komite audit sebagai perangkat Dewan Komisaris data yang digunakan adalah insider ownership

yang bertugas melakukan pemeriksaan internal. menurut

Peran komite audit ini akan semakin kuat apabila Database Tahun 2011. Dalam persamaan kedua ini

dipimpin oleh seorang komisaris independen dan variabel utang jangka panjang (DR) menjadi salah

jumlah yang relatif cukup dibanding dengan jumlah satu variabel independenya. Hubungan yang terjadi

keseluruhan anggota Dewan Komisaris. Diharapkan diprediksi cenderung negatif sehingga semakin besar

dengan dipimpin oleh seorang komisaris independen tingkat utang jangka panjang maka semakin tinggi

dapat mengurangi tekanan dari pihak Dewan Direksi tingkat

ini diukur dengan mengakibatkan

alignment dengan

menghitung perbandingan jumlah anggota anggota managerial berkurang.

komite audit dan komite tersebut dipimpin oleh Variabel BOD_IN dan AC yang merupakan

seorang komisaris independen. Variabel-variabel variabel utama yang akan diuji dalam penelitian ini

Utama ini merupakan variabel independen. Semakin sebagai proxy dari proporsi komisaris independen

besar proporsi keanggotaan komite audit maka dan audit komite. Variabel BOD_IN dan AC

semakin kecil kemungkinan manajemen melakukan merupakan variabel eksogenous karena kedua

tindakan untuk kepentingan pribadi. variabel tersebut berada diluar kendali manajemen

Volatilitas earnings (ERNVOL) menggambarkan dan diasumsikan manajemen mempunyai kendali

tingkat kemampuan perusahaan dalam memenuhi dalam mengambil keputusan atas pilihan melalukan

kewajiban jangka panjangnya. Semakin besar pembiayaan melalui penerbitan utang jangka panjang

volatilitas earnings menunjukkan semakin besar atau kepemilikan saham.

untuk memenuhi Sedangkan variabel-variabel lain yang ada

ketidakpastian

perusahaan

kewajiban jangka panjangnya dan hal ini dinilai dalam persamaan merupakan variabel kontrol yang

negatif oleh para kreditor. Dengan demikian digunakan dalam persamaan simultan oleh Bathala et

hubungan yang diprediksi adalah semakin besar al. (1994) yang meliputi volatilitas earnings

volatilitas earnings maka semakin kecil tingkat rasio (ERNVOL), non-debt tax-shield (DERP), tingkat

utang jangka panjang.

pertumbuhan aset perusahaan (GROWTH), volatilitas Non-debt tax-shields (DERP) adalah komponen tingkat pengembalian atau return saham (STKVOL),

yang dapat mengurangi pajak perusahaan sehingga ukuran perusahaan (TA), dan biaya riset &

menambah kemampuan untuk memenuhi kewajiban pengembangan serta iklan (RDAD).

perusahaan. Perusahaan yang memiliki non-debt tax Variabel BOD_IN merupakan proksi dari peran

shields, seperti depresiasi dan investment tax credit, komisaris independen dalam ikut mempengaruhi

akan menggunakan utang jangka panjang lebih keputusan-keputusan

sedikit (DeAngelo dan Masulis, 1980) sehingga melakukan pengawasan terhadap Dewan Direksi.

meningkatkan kemungkinan perusahaan membayar Komisaris independen didefinisikan sebagai pihak

kewajiban yang ada. Sementara hasil penelitian yang yang tidak mempunyai hubungan afiliasi dengan

menemukan bahwa pemegang saham pengendali perusahaan tercatat

perusahaan dapat memperoleh utang jangka panjang yang bersangkutan; pihak yang tidak mempunyai

lebih mudah apabila mempunyai jaminan aset yang hubungan

diasosiasikan dengan biaya depresiasi yang besar. komisaris

afiliasi dengan

direktur

dan/atau

dilakukan prediksi bersangkutan; dan pihak yang tidak bekerja rangkap

lainnya perusahaan

hubungannya dengan utang jangka panjang karena sebagai direktur di perusahaan lainnya yang

dari beberapa penelitian sebelumnya hasilnya terafiliasi

dengan perusahaan

pertumbuhan aset perusahaan jumlah anggota komisaris independen dalam Dewan

bersangkutan (Veronica, 2005). Informasi mengenai

Tingkat

(GROWTH) merupakan proksi yang menggambarkan Komisaris

tingkat fleksibilitas investasi perusahaan. Semakin perusahaan. Proksi ini diukur dengan menggunakan

pertumbuhan aset perusahaan proporsi jumlah anggota komisaris independen

tinggi

tingkat

mengindikasikan semakin besar perusahaan untuk

128 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Tabel 2. Matriks Korelasi

MGROWN RDAD STKVOL DR

AC BOD_IN

AC -0.164

BOD_IN

0.072 -0.259 1.000 Sumber: Data diolah sendiri

menyisihkan pendapatnnya

untuk

membiayai

memasarkan produk yang sudah jadi atau ditemukan investasi tersebut sehingga pada akhirnya dapat pihak lain daripada melakukan inovasi baru, seperti

mengurangi kewajiban kepada kreditor apabila riset pada perusahaan farmasi di luar negeri. perusahaan mengambil utang jangka panjang saat ini.

Pengukuran variabel ini adalah rasio biaya iklan Hubungan yang terjadi antara variabel ini dengan

dibanding dengan penjualan yang dihitung dari rata- tingkat utang jangka panjang diprediksi positif karena

rata selama 5 tahun terakhir. Hubungan yang terjadi semakin tinggi tingkat pertumbuhan aset dimasa lalu

antara variabel ini dengan kepemilikan saham maka semakin tinggi prospek untuk melakukan

managerial diprediksi positif karena semakin tinggi investasi

tingkat biaya iklan produk inovasi baru (intangible mengindikasikan makin banyak dana eksternal yang

di masa

mendatang

sehingga

assets) menunjukkan semakin besar informasi yang diperoleh perusahaan.

dimiliki manajemen.

Volatilitas tingkat pengembalian atau return saham

4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

menggambarkan tingkat risiko perusahaan dalam Tabel 1. Memberikan gambaran deskriptif memperoleh

mengenai data yang digunakan dalam penelitian. menunjukkan adanya kestabilan nilai perusahaan

leverage (DR), rata-rata sehingga investor memperoleh keyakinan bahwa

Berdasarkan

tingkat

perusahaan memiliki tingkat leverage yang tinggi, investasi yang dimiliki akan kembali. Sebaliknya

yaitu perbandingan antara utang jangka panjang volatilitas return yang tinggi menunjukkan adanya

dibanding dengan nilai buku ekuitas, 135%. kemungkinan menurunnya nilai perusahaan yang

Tingginya tingkat leverage ini mengindikasikan pada akhirnya penurunan tersebut dapat berasal dari

tingginya penggunaan sumber dana dari eksternal penurunan tingkat pendapatan. Penurunan tingkat

perusahaan.

pendapatan dapat

mengakibatkan

manajemen

beranggapan bahwa perusahaan dapat mengurangi

Tabel 1. Statistik Deskriptif

kekayaan manajemen (Cruthley dan Hansen, 1989).

Max. Min. Std.

Proksi ini dihitung dengan standar deviasi return

Dev.

47.7510 -8.4166 6.8822 mungkin terjadi antara variabel ini dengan tingkat

saham bulanan selama 5 tahun. Prediksi yang

7.6993 -33.3648 kepemilikan saham managerial adalah negatif 5.8328

8.3621 -0.8010 1.6460 sehingga semakin besar tingkat volatilitas return

2.3333 0.3000 0.4644 saham semakin kecil tingkat kepemilikan managerial.

AC 0.9302

0.6667 0.0000 0.1520 Ukuran perusahaan (TA) merupakan proksi dari

BOD_IN

0.6292 0.0000 menggunakan nilai log dari total aset. Beberapa 0.1216

0.5828 0.0000 0.1123 penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa semakin

Sumber: Data diolah sendiri

besar ukuran perusahaan cenderung semakin kecil

porsi saham yang dimiliki oleh manajemen. Volatilitas seperti earnings (EARVOL) dan Variabel berikutnya adalah variabel biaya riset

returns (STKVOL) menunjukkan rata-rata nilai dan pengembangan serta iklan (RDAD). Variabel ini

volatilitas relatif rendah, masing-masing sebesar 6% digunakan

dan 18,85%. Hal ini menunjukkan kestabilan kesempatan investasi. Dalam penelitian ini data yang

untuk merepresentasikan

diskresi

perusahaan dalam menghasilkan keuntungan dan digunakan adalah biaya iklan yang berhubungan

kondisi pasar yang relatif tidak bergejolak. Sementara dengan

variabel yang berkaitan dengan aspek pembiayaan, sedangkan biaya riset dan pengembangan dari

yaitu variabel depresiasi menunjukkan nilai negatif sampel perusahaan yang terpilih tidak diperoleh. Hal

113% yang mencerminkan adanya pemanfaatan tax- ini

shield oleh perusahaan melalui tingginya beban biaya Indonesia

terjadi karena

perusahaan-perusahaan

di

pada umumnya

lebih

cenderung

penyusutan di tahun 2010.

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 129

Tingkat pertumbuhan total aset dalam 5 tahun

Tabel 3. Hasil Regresi Persamaan (1)

terakhir dari perusahaan sampel relatif tinggi yaitu sekitar

DR = α 0 +α 1 ERNVOL + α 2 DEPR + α 3 GROWTH + α 4 BOD_IN + perkembangan nilai perusahaan yang semakin

α 5 AC + α 6 MGROWN + α 7 RDAD + μ membaik dalam 5 tahun terakhir. Dilihat dari variabel

Std. t-stat Prob.

yang menjadi fokus penelitian, yaitu komposisi

diksi

Error

14.2866 4.9989 0.0000 masing mempunyai nilai rata-rata 36,58% dan

komisaris independen dan audit komite masing-

0.0574 0.5472 93,02%. Secara umum rata-rata jumlah komisaris 0.5873

DERP

0.6000 4.4807 0.0001 indipenden pada perusahaan adalah sepertiga dari

GROWTH

1.7749 -4.9637 0.0000 keseluruhan jumlah anggota komisaris. Sedangkan

AC -

3.0521 -1.8127 0.0774 dilihat dari keberadaan audit komite, sesuai dengan

BOD_IN

18.2663 -4.8754 0.0000 ketentuan

MGROWN

4.7983 -4.0738 0.0002 hampir semua perusahaan telah membentuk audit

perundang-undangan,

secara umum

Adjusted R-squared

25.0855 independen. Sementara rata-rata ukuran perusahaan

komite yang dipimpin

oleh satu

komisaris

F-statistic

Prob(F-statistic)

yang diteliti cenderung perusahaaan menengah yang terlihat dari rata-rata nilainya (setelah di log10)

Sumber: Data diolah sendiri

sebesar 5,92 dengan rentang ukuran perusahaan

variabel-variabel independennya dengan proporsi antara 8,05 sampai dengan 2,43.

sebesar 78,20%. Komposisi komisaris independen Dari Tabel 2. diketahui korelasi antar variabel-

(BOD_IN) dan komite audit (AC) mempunyai variabel yang digunakan dalam penelitian. Terdapat

hubungan negatif yang signifikan, masing-masing hubungan positif (0,394) antara tingkat leverage

dengan nilai p-values 0,0000 dan 0,0774. Hasil ini dengan tingkat pertumbuhan aset perusahaan

keberadaan komisaris (GROWTH) yang mengindikasikan adanya informasi

menunjukkan

bahwa

independen dan audit komite yang dipimpin oleh penting konsistensi hubungan antara kebutuhan

komisaris independen mempunyai pengaruh yang pendaaan

signifikan dalam menjalankan fungsi monitoring dan perusahaan. Sebaliknya hubungan antara leverage

pengawasan terhadap pembiayaan yang berasal dari dengan komite audit adalah negatif dengan nilai -

pihak eksternal perusahaan. Dengan demikian 0,164, sedangkan hubungannya dengan keberadaan

hipotesa H1 dan H2 terbukti. Temuan ini konsisten anggota komisaris independen adalah positif dengan

dengan penelitian terdahulu yang menunjukkan nilai 0,149. Tingkat leverage juga mempunyai

bahwa dengan adanya peningkatan proporsi dewan hubungan negatif dengan kepemilikan managerial

maka kecenderungan (-0,163). Terjadinya korelasi negatif ini memberikan

komisaris

independen

perusahaan melakukan kecurangan akan semakin informasi bahwa terdapat indikasi biaya agensi

kecil (Beasley, 1996; Chen et al. 2006). Ditambahkan antara kreditor dan manager sebagai pemilik dalam

pula hasil ini sejalan dengan argumen Fama & Jensen menentukan apakah perlu dilakukan pembiayaan

(1983) bahwa fungsi yang sangat penting dari dewan dari luar atau dari dalam perusahaan sendiri.

komisaris adalah untuk meminimalisasi biaya agensi Hubungan antara kepemilikan managerial dan

pada perusahaan modern saat ini. Dari hasil regresi keberadaan komisaris independen dan audit komite

pada Tabel 3, dapat diketahui bahwa kecuali tingkat mempunyai hubungan negatif. Hal ini menandai

volatilitas earnings (EARNVOL) dan depresiasi adanya

(DERP), semua variabel menunjukkan hasil signifikan monitoring/pengawasan

walaupun dengan arah yang berbeda dari arah yang pengelolaan/managerial. Secara umum korelasi yang

dengan

peran

diperkirakan sebelumnya. Tingkat pertumbuhan aset terjadi antar variabel relatif rendah sehingga tidak

yang semula diprediksi bertanda negatif ternyata terjadi

hasilnya menunjukkan tanda positif. Hasil ini multicollinearity.

berbeda dengan pendapat Titman dan Wessels Model yang digunakan sudah diuji untuk

(1988) tetapi konsisten dengan hasil temuan Myers memastikan bahwa asumsi klasik terpenuhi dan

dan Majluf (1984) bahwa hal ini menunjukkan pemilihan model telah sesuai dengan karakteristik

adanya kemungkinan peningkatan keuntungan dan data. Hasil pengujian dilakukan dengan menggunakan

keberhasilan perusahaan dalam memperoleh sumber 2-stage least squares yang mempunyai hubungan

keuangan eksternal. Variabel biaya iklan atas produk simultan antara tingkat leverage dengan kepemilikan

baru, sebagai proksi dari intangible assets (RDAD) managerial dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4.

sebelumnya yaitu Sebagaimana

koefisiennya bernilai negatif yang menunjukkan persamaan (1) ini merupakan persamaan utang

bahwa biaya agensi yang berhubungan dengan jenis jangka panjang atau debt equation. Model ini

assets ini relatif lebih besar dibanding dengan mempunyai nilai F-values yang signifikan pada level

tangible assets (Myers, 1977). Lebih lanjut, 0,01 dan nilai adjusted R-squared sebesar 78,20%

kepemilikan managerial (MGROWN), dalam konteks yang menunjukkan

bahwa semakin besar menjelaskan hubungan antara leverage dengan

bahwa

model ini

kepemilikan managerial atau insider maka semakin

130 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Tabel 4. Hasil Regresi Persamaan (2)

disebabkan kepemilikan managerial pada perusahaan di Indonesia relatif kecil sehingga upaya untuk

MGROWN = β 0 +β 1 STKVOL + β 2 GROWTH + β 3 TA + β 4 BOD_IN +

melakukan tindakan oportunistik, seperti earnings

β 5 AC + β 6 DR + α 7 RDAD + ν

management dalam rangka memperoleh bonus, tidak

terjadi (Hari. B, 2012). Sejauh ini kebijakan

Variable Pre- Koef.

kepemilikan managerial tujuan kepemilikan tersebut. C 1.0972

Dengan demikian mekanisme monitoring oleh

komisaris independen tidak terjadi. Sebaliknya

keberadaan komite audit menjadi penting karena

TA

+ -0.0137

mengurangi tindakan AC -

BOD_IN

oportunistik manajemen tetapi juga melakukan

pengendalian internal

assets (RDAD)

Adjusted R-squared

menunjukkan hasil negatif dan signifikan. Hasil ini

F-statistic

tidak sesuai dengan penelitian sebelumnya yang

Prob(F-statistic)

menunjukkan bahwa perusahaan-perusahan yang

Sumber: Data diolah sendiri memiliki biaya riset dan pengembangan cenderung

memiliki lebih banyak informasi privat sehingga besar pemegang saham managerial melindungi perusahaan-perusahaan

tersebut memiliki kepentingannya di perusahaan karena semakin kepemilikan managerial/insider yang tinggi (Myers, besarnya risiko non-diversifiable dari adanya utang

1977; Leland dan Pyle, 1977). Akan tetapi dalam jangka panjang (Friend dan Hasbrouck, 1988; Friend

konteks Indonesia mungkin saja hasil penelitian dan Lang, 1988). Dengan demikian semakin besarnya

mengenai riset dan pengembangan berbeda karena kepemilikan managerial/insider maka semakin besar

relatif sedikit atau tidak ada perusahaan-perusahaan insentif

melakukan riset dan pengembangan produk secara pembiayaan.

untuk meminimalkan

risiko struktur

signifikan.

Pada Tabel 4. persamaan (2) ini merupakan Terakhir adalah tingkat leverage (DR) yang persamaan kepemilikan managerial atau ownership

menunjukkan hubungan negatif dan signifikan equation. Model ini mempunyai nilai F-values yang

dengan kepemilikan managerial/insider. Hasil ini signifikan pada level 0,01 dan nilai adjusted R-

konsisten dengan prediksi sebelumnya bahwa squared sebesar 59,05% yang menunjukkan bahwa

semakin besar tingkat utang jangka panjang maka hubungan antara kepemilikan managerial dengan

semakin tinggi tingkat alignment manajemen dengan variabel-variabel independennya dapat menjelaskan

kreditor sehingga kecenderungan untuk memperoleh hubungan tersebut dengan sebesar 59,05%. Variabel

dana melalui kepemilikan saham semakin berkurang. pertumbuhan

Hasil regresi pada persamaan (2) ini menunjukkan menunjukkan nilai positif dan signifikan sesuai

hasil yang sama dengan hasil regresi pada dengan prediksi sebelumnya. Karena pertumbuhan

persamaan (1) yaitu hubungan antara kepemilikan total aset menunjukkan potensi pertumbuhan

managerial (MGROWN) dengan tingkat leverage (DR). keuntungan dan potensi pertumbuhan perusahaan,

Dengan demikian hubungan kedua variabel tersebut maka manager cenderung untuk melakukan investasi

(DR dan MNGOWN) bersifat inversi. pada ekuitas (dengan menerbitkan saham). Hal ini terjadi karena manager mempunyai informasi lebih

Pengujian Sensitivitas

tentang prospek pertumbuhan perusahaan. Dalam Untuk mengetahui konsistensi atas hasil persamaan (2) ini, ternyata keberadaan komisaris

pengujian yang telah dilakukan sebelumnya maka independen (BOD_IN) tidak signifikan sebagaimana

dilakukan pengujian tambahan dengan menambah diharapkan sebelumnya, sehingga berbeda dengan

komponen corporate governance lainnya yang hasil yang diperoleh pada persamaan (1). Sementara

relevan dengan aspek pengawasan dan monitoring komposisi komite audit (AC) menunjukkan nilai

dalam rangka mengurangi biaya agensi, yaitu peran koefisien negatif dan signifikan sesuai prediksi. Hasil

auditor (AUD) dan investor institusional (INS_OWN). ini konsisten dengan hasil regresi yang diperoleh

Keberadaan auditor ini merupakan salah satu alat pada persamaan (1), peran komite audit sebagai alat

yang dapat digunakan untuk mendisiplinkan manager dewan komisaris untuk membantu melakukan

oportunistik. Variabel AUD monitoring terhadap manajemen lebih efektif. Namun

dari

tindakan

didefinisikan sebagai dummy variabel yang bernilai 1 proporsi keanggotaan komisaris indenpenden tidak

apabila perusahaan diaudit oleh kantor akuntan menunjukkan hasil signifikan pada hasil regresi

besar, dan bernilai 0 apabila sebaliknya. Kepemilikan persamaan (2). Dengan demikian pada persamaan (2)

institusional adalah prosentasi kepemilikan oleh ini,hipotesis H1 tidak terbukti dan hipotesis H2

institusi keuangan, yayasan dana pensiun, dan terbukti.

lembaga pemerintah pada perusahaan yang go public. kepemilikan managerial dengan keberadaan anggota

Tidak terbuktinya

asosiasi

antara

Umumnya pemegang saham besar dan mempunyai dewan

hak suara dan mempunyai kepentingan ekonomi

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 131 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 131

Tabel 6. Hasil Regresi Persamaan (4)

pemegang saham institusional mempunyai insentif untuk melakukan monitoring terhadap manager

MGROWN = λ 0 +λ 1 STKVOL + λ 2 GROWTH + λ 3 TA + λ 4 BOD_IN + λ 5 AC + λ 6 DR + λ RDAD + λ 7 8 AUD + λ INS_OWN +π 9 perusahaan (Shleifer dan Vishny, 1986) dan bahkan

pemegang saham institusional dapat bersifat lebih

Std. t-stat Prob.

agresif dari monitoring secara pasif menjadi lebih Error

diksi

0.1495 7.1900 0.0000 aktif (Coffee, 1991). Persamaan yang digunakan

C 1.0752

0.2159 -0.3563 0.7236 dalam melakukan pengujian tambahan dapat dilihat

STKVOL

0.0268 5.5918 0.0000 pada persamaan (3) dan (4) berikut:

BOD_IN

DR = δ 0 + δ 1 ERNVOL + δ 2 DEPR + δ 3 GROWTH +

4 BOD_IN + δ 5 AC + δ 6 MGROWN + δ 7 RDAD + δ 8 AUD +

9 INS_OWN + θ

INS_OWN

0.1431 -2.1507 0.0379

MGROWN = λ 0 +λ 1 STKVOL + λ 2 GROWTH + λ 3 TA +

Adjusted R-squared

4 BOD_IN + λ 5 AC + λ DR + λ 6 RDAD + λ 7 AUD + 8 F-statistic

9 INS_OWN +π

0.0000 Hasil pengujian tambahan dapat dilihat pada

Prob(F-statistic)

Sumber: Data diolah sendiri

Tabel 5. dan Tabel 6. Hasil regresi persamaan (3) khususnya berkaitan dengan upaya manajemen menunjukkan nilai F-values yang signifikan pada

dalam memperoleh pendanaan melalui utang jangka level 0,01 dan nilai adjusted R-squared sebesar

panjang.

84,22% yang menunjukkan bahwa hubungan antara Hasil regresi persamaan (4) menunjukkan nilai leverage dengan variabel-variabel independennya

F-values yang signifikan pada level 0,01 dan nilai dapat dijelaskan oleh model sebesar 84,22%. Nilai R-

sebesar 59,05% yang squared yang diperoleh dari pengujian tambahan ini

adjusted

R-squared

menunjukkan bahwa hubungan antara leverage menunjukkan nilai yang lebih baik dari sebelumnya.

dengan variabel-variabel independennya dapat Hasil regresi

menjelaskan hubungan tersebut dengan sebesar 59, komisaris independen (BOD_IN) dan komite audit

menunjukkan

bahwa komposisi

05%. Keberadaan komisaris independen (BOD_IN) (AC) konsisten dengan pengujian sebelumnya,

dan komite audit (AC) menunjukkan hasil yang bahkan untuk keberadaan komite audit mempunyai

konsisten dengan pengujian sebelumnya. Hal yang nilai p-values yang lebih baik dari sebelumnya 0,0774

sama terjadi kosistensi hasil pada komponen (pada level α <0,10 ) menjadi 0,0219 (pada level α

kepemilikan managerial dan pertumbuhan aset yang <0,05 ). Hasil yang sama juga terjadi pada variabel

hubungan kepemilikan pertumbuhan aset perusahaan (GROWTH), variabel

signifikan.

Sedangkan

institusional dengan kepemilikan managerial/insider biaya riset dan pengembangan (RDAD) dan

menunjukkan hubungan positif dan signifikan. kepemilikan managerial (MGROWN). Variabel yang

Namun keberadaan auditor (AUD) tidak mempunyai menunjukkan peran auditor dan kepemilikan

pengaruh signifikan dengan kepemilikan managerial. institusi juga menunjukkan hubungan yang negatif

secara umum dapat dan signifikan dengan tingkat leverage perusahaan.

Dengan

demikian

disimpulkan hasil pengujian tambahan menunjukkan Hal ini menunjukkan peran kedua variabel tersebut

konsistensi hasil dengan pengujian awal sehingga sebagai media monitoring untuk mendisiplinkan

hasil penelitian ini dapat dinyatakan andal pada manajemen

perusahaan sampel yang diteliti.

Tabel 5. Hasil Regresi Persamaan (3)

5. KESIMPULAN

δ Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan 6 MGROWN + δ 7 RDAD + δ 8 AUD + δ 9 INS_OWN + θ

DR = δ 0 +δ 1 ERNVOL + δ 2 DEPR + δ 3 GROWTH + δ 4 BOD_IN + δ 5 AC +

Variable Pre- Koef

bukti empiris dampak struktur kepemilikan dan

diksi

eksternal perusahaan C 75.4983

terhadap upaya mengurangi permasalahan agensi

yang timbul pada perusahan di Indonesia. Penelitian-

DERP

mengemukakan bahwa AC -

kepemilikan manajerial dapat digunakan sebagai

BOD_IN

pengendali terhadap munculnya biaya agensi pada

perusahaan dan keberadaan komisaris independen

serta komite audit dapat mengurangi perilaku

oportunistik manajemen. Dari hasil pengujian empiris

INS_OWN

ditemukan bukti bahwa terdapat hubungan negatif

Adjusted R-squared

antara keberadaan komisaris independen dengan

F-statistic

tingkat leverage perusahaan, namun tidak diperoleh

Prob(F-statistic)

bukti yang signifikan terjadi hubungan negatif Sumber: Data diolah sendiri

independen dengan

132 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 132 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

DAFTAR PUSTAKA

terjadi antara keberadaan komisaris independen Ahmed, A. S., & Duellman, S. 2007. Accounting dengan tingkat leverage perusahaan menunjukkan

board of director peran komisaris independen untuk mengurangi risiko

conservatism

and

characteristics: An empirical analysis. Journal of

atau financial distress atas utang jangka panjang perusahaan.

Accounting and Economics, 43(2), 411-437.

Hasil penelitian juga membuktikan bahwa Anderson, R. C., Mansi, S. A., & Reeb, D. M. 2004. keberadaan komisaris independen dan komite audit

accounting report sebagai salah satu perangkat monitoring yang

Board

characteristics,

integrity, and the cost of debt. Journal of

membantu dewan komisaris dapat mengurangi

accounting and economics, 37(3), 315-342.

insentif manager melakukan tindakan-tindakan Ball, R., Robin, A., & Wu, J. S. (2003). Incentives versus oportunistik. Penelitian ini juga menemukan bahwa

standards: properties of accounting income in terjadi hubungan negatif yang signifikan antara

four East Asian countries. Journal of accounting

tingkat leverage dengan kepemilikan managerial.

and economics, 36(1), 235-270.

Dalam hal ini adanya leverage dapat menjadi media Bathala, C.T., Moon, K.P., and Rao, R.P. 1994. alternatif dalam memonitor perilaku manajemen

Managerial Ownership, Debt Policy, and the yang juga merupakan pemilik perusahaan.

Impact of Institutional Holdings: an Agency Perspective. Financial Management. 23(3). 38-50.

6. IMPLIKASI DAN KETERBATASAN Beasley, M. S. 1996. An empirical analysis of the

board of director hanya meneliti perusahaan-perusahaan manufaktur

Penelitian ini memiliki keterbatasan bahwa

relation

between the

compositionand financial statement fraud. The dengan jumlah sampel yang relatif terbatas sehingga

Accounting Review, vol. 71 no. 4 (Oct.), pp: 443- belum

dapat menggambarkan

sebenarnya pada semua perusahaan yang tidak Bonazzi, L. & Islam, S., 2007, 'Agency theory & termasuk perusahaan manufaktur. Namun demikian

A study of the penelitan ini dapat memberikan gambaran dalam

corporate

governance:

effectiveness of board monitoring of the CEO', konteks perusahaan yang telah go public di Indonesia

Journal of Modeling in Management, 2, 1, pp.7 – bahwa terdapat pihak-pihak yang dapat memonitor

manajemen dalam mejalankan perusahaan sehingga Brealey, Richard A., Stewart C. Myers, and Franklin dapat

Allen, 2008. Principles of Corporate Finance, 9/e. pemilik/insider

McGrawHill, New York.

stakeholders lainnya. Chen, Gongmeng, Firth,M., Gao, Rui,O.M.. 2006. Secara khusus, penelitian ini diharapkan dapat

Ownership structure, corporate governance and memberikan informasi lebih jelas mengenai peran

Fraud: Evidence from China. Journal of Corporate komisaris independen yang selama ini digambarkan

Finance, Vol 12 (3), 424-448. tidak memiliki informasi yang cukup dan signifikan

Chen, H. L., & Hsu, W. T. (2009). Family ownership, tentang perusahaan dibanding manajemen. Peran

independence, and R&D komisaris independen semakin kuat apabila komite

board

investment. Family business review.

audit dapat bekerja secara efektif dan mendapat Chtourou, S. M., Bedard, J., & Courteau, L. (2001). dukungan dewan komisaris. Keberadaan komite audit

and earnings memberi pengaruh terhadap upaya mengurangi biaya

Corporate

governance

management. University of Laval, Quebec,

agensi yang timbul dari adanya kepemilikan

Canada.

managerial dan kebijakan utang jangka panjang. Bagi Christie, A.A., and J.L. Zimmerman. 1994. Efficient and pemerintah yang berwenang menetapkan regulasi,

Opportunistic Choices ofAccounting Procedures: penelitian ini diharapkan memberikan masukan Corporate Control Contests, The Accounting mengenai peningkatan efektifitas dewan komisaris Review.69.(October).p.539-566. beserta perangkat pendukungnya melalui kewajiban Coffee, J.C. Jr. 1991. Liquidity versus control: The pengungkapan yang lebih tegas mengenai peran

institutional investor as Corporate Monitor. komisaris independen sehingga perkembangan pasar

Columbia Law Review, October, 1277-1368. modal di Indonesia dapat lebih baik dan bersaing

Crutchley, C. E., & Hansen, R. S. (1989). A test of the dengan pasar modal di negara lain.

managerial ownership, Keterbatasan penelitian ini adalah kecilnya

and corporate jumlah sampel yang digunakan dan hanya terbatas

corporate

leverage,

dividends. Financial Management, 36-46.

pada perusahaan manufaktur. Penelitian lanjutan

dapat dilakukan dengan memperluas jumlah sampel Daniri, M.A. 2005. Good corporate governance: yang diteliti. Selain itu penggunaan metode penelitian

konsep dan penerapannya dalam konteks lain dapat dilakukan untuk mengakomodasi adanya

Indonesia. Edisi 2.

efek simultan, seperti penggunaan structural equation Daily, C., Dalton, D. & Cannella Jr., A., 2003, 'Corporate model sehingga pengolahan faktor-faktor yang

Governance: Decades Of Dialogue & Data', mempengaruhi dapat dilakukan secara terintegrasi.

Academy ofManagement Review, 28, 3, pp. 371- 382.

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 133

DeAngelo H. and Masulis R.W. 1980. Optimal Capital Mahadwartha, P. A. (2003). Predictability power of Structure

dividend policy and leverage policy to managerial Taxation. Journal of Financial Economics. 3-29.

ownership in Indonesia: an agency theory Demsetz, H. & Lehn, K. 1985, 'The Structure of

Ekonomi dan Bisnis Corporate Ownership: Causes & Consequences',

perspective.Jurnal

Indonesia, 18(3).

Journal of PoliticalEconomy, 93, 6, pp. 1155- Myers, S.C. 1977. Determinants of Corporate 1177.

Borrowing. Journal of Financial Economics, 5, Erikson, C., Salsberg, E., Forte, G., Bruinooge, S., &

147-175.

Goldstein, M. (2007). Future supply and demand Myers, S.C. 1984. The capital structure puzzle. Journal for oncologists: challenges to assuring access to

of Finance.

oncology

services. Journal of

Oncology

Myers, S.C., N.S. Majluf. 1984. Corporate financing and

Practice, 3(2), 79-86. investment decision when firms have

Fama, E.F. and Jensen, M. 1983. Agency Problem and information that di not have. Journal of Financial Residual

Economics, 187-221.

andEconomics.26. 327-349. Rahmat M.M., Iskandar T.M., Saleh N.M. , 2009 , Friend, I. and Hasbrouck, J. 1988. Determinant of

Managerial Auditing Journal , Audit Committee Capital Structure. Research in Finance Vol 7.

Characteristics in Financially Distressed and Non- Andrew H. Chen, ed., Greenwich, CT, Jai Press Inc,

distressed Companies , 24(7):624-638. 1-20.

Siallagan, Hamonangan dan Mas’ud Machfoedz. 2006. Friend, I. and Lang,L.H.P. 1988. An empirical test of

Mekanisme Corporate Governance, Kualitas Laba, the impact of managerial self-interest on

dan Nilai Perusahaan. Proceeding Simposium corporate capital structure. Journal of Finance,

Nasional AkuntansiIX.

271-281. Shleifer, A. and Vishny, R. 1986. Large shareholders Grinstein, Y., & Tolkowsky, E. 2004. The role of the

and corporate control. Journal of Political board of directors in the capital budgeting

Economy, June, 416-488. process-evidence from s&p 500 firms. In EFA Shleifer, Andrei., Robert Vishny. 1997. A survey of

2005 Moscow Meetings. corporate governance. The Journal of Finance. Grossman, S. and Hart, O. 1986. The costs and the

June, Vol. 52 (2), 737-783.

benefits of ownership: A theory of vertical and Subramaniam, N., McManus, L., & Zhang, J. 2009. lateral integration. Journal of Political Economy.

Corporate governance, firm characteristics and

94. 691-719. risk management committee formation in Hari, B. 2012. Karakteristik Dewan Komisaris Dan

Australian

companies. Managerial Auditing

Manajemen Laba

Di

Indonesia. Majalah Journal, 24(4), 316-339. Ekonomi, 22(1). Titman, S. and Wessels, R. 1988. The determinant of

Indrawati, T dan Suhendro. 2005. Determinasi Capital capitalstructure choice. Journal of Finance, Structure pada Perusahaan Manufaktur di BEJ

March, 1-19.

2000-2004. Jurnal Akuntansi & Keuangan Veronica, S. 2005. Pengaruh struktur kepemilikan, Indonesia, Vol. 3 No. 1, hlm. 77-105.

ukuran perusahaan, dan praktek corporate Lan, L. & Heracleous, L. 2010, ‗Rethinking Agency

governance terhadap pengelolaan laba (earnings Theory: the View fro

m Law‘, Academy of management) dan kekeliruan penilaian pasar, Management Review, 35, 2, pp.294-314.

Disertasi Program Studi Ilmu Managemen Leland, H., Pyle, D. 1977. Information asymetric.

Pascasarjana Fakultas Ekonomi Universitas Financial Structure and Financial Intermediation.

Indonesia.

Pengaruh Kepemilikan Jensen, M. and Meckling, W. 1976. Theory of the Firm:

Journal of Finance, 32, 371-380.

Wahidahwati.

Managerial dan Kepemilikan Institusional pada Managerial

Kebijakan Hutang Perusahaan: Sebuah Perspektif ownership Structure, Journal of Financial

Teori Agency, Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Economics, 3, 305-360.

Vol 5, Nomor 1, hlm. 1-16.

Jensen, M. C. 1986. Agency costs of free cash flow, Williamson, O.E. 1984. Corporate Governance. The Yale Law Journal, 93, 1197-1230.

corporate finance, and takeovers. The American Williamson, O. 1988. Corporate Finance and

economic review, 323-329. Corpoorate Governance Journal of Finance 43, 567- Jensen, M. C. 1993, 'The Modern Industrial

Revolution, Exit and the Failure of Internal ControlSystems.' Journal of Finance, vol. 48, no. 3, pp. 831-880.

Kochar, R. 1996. Explaining Firm Capital Structure: The Role of Agency Theory vs.Transaction Cost Economics. Strategic Management Journal. 7. 713-728.

134 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 Halaman 135-152

BADAN PENDIDIKAN DAN PELATIHAN KEUANGAN KEMENTERIAN KEUANGAN

JURNAL BPPK

REPUBLIK INDONESIA

PENGARUH PENANAMAN MODAL ASING TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA: ANALISIS DATA PANEL PERIODE 1994-2013

Jefry Batara Salebu Direktorat Jenderal Pajak, Indonesia . Email: jsalebu@yahoo.com.

INFO ARTIKEL

ABSTRAK

SEJARAH ARTIKEL This study analyzes the effect of foreign direct investment (FDI) on economic growth in Indonesia. Panel data of 20 subsectors for the period 1994 –2013 obtaining a balanced panel of

Diterima Pertama 340 observations are used in the empirical estimation.The Fixed Effect Model is the best model

18 Agustus 2014 based on redundant fixed effect test and Correlated random effect-Hausman test to find the significant impact of FDI on economic growth.The empirical results show strong evidence that

Dinyatakan Dapat Dimuat LFDI has a significant and positive influence on LGDP. Based on the result of the regression, it

28 November 2014 could be said that FDI will boost economic growth in Indonesia. However, it was found that not all subsectors of FDI have a significant positive effect on economic growth. There are only four

KATA KUNCI: sectors where LFDI has significantly and positively impact to LGDP. Thus, the four sectors of Produk Domestik Bruto,

theFDI have a considerable influence on economic growth in Indonesia, so that some supports Penanaman Modal Asing, Data

from the government of Indonesia are needed in this sector, for example tax incentive Panel, Model Efek Tetap.

regulation, to attract FDI from these subsectors to invest in Indonesia.

Penelitian ini menganalisis pengaruh penanaman modal asing (PMA) terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Data panel dari 17 subsektor untuk periode 1994-2013 untuk mendapatkan panel yang seimbang dari 340 pengamatan digunakan dalam estimasi empiris. Model Efek Tetap adalah model terbaik yang dipilih sesuai uji redundant fixed effect dan uji correlated random effect-Hausman untuk menemukan dampak signifikan dari PMA terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasil empiris menunjukkan bukti kuat bahwa variabel LFDI memiliki pengaruh yang signifikan yang positif terhadap variabel LGDP. Berdasarkan hasil regresi tersebut dapat dikatakan bahwa secara agregat masuknya PMA ke Indonesia akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Namun demikian, ditemukan fakta bahwa tidak semua subsektor dari PMA tersebut yang berpengaruh signifikan yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi.Terdapat hanya empat subsektor dimana variabel LFDI signifikan dan positif terhadap variabel LGDP. Dengan demikian, empat subsektor dari PMA tersebut memiliki pengaruh yang besar terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia, sehingga diperlukan dukungan dari pemerintah Indonesia di sektor-sektor tersebut, misalnya pemberian insentif pajak, untuk menarik PMA dari subsektor tersebut menanamkan modalnya di Indonesia.

1. PENDAHULUAN

Yuen, 1999). Hal tersebut adalah beberapa alasan

1.1. Latar Belakang

mengapa negara-negara berkembang, termasuk

Salah satu aspek yang paling penting dari Indonesia, ingin menarik PMA untuk meningkatkan Penanaman Modal Asing (PMA) adalah dampak

pertumbuhan ekonomi di negara mereka. potensial terhadap pertumbuhan ekonomi di negara

Grafik 1 memperlihatkan perkembangan Produk tuan rumah (host country). Hal ini sangat penting bagi

Domestik Bruto (PDB) atas dasar harga konstan 2000 negara-negara yang umumnya mempunyai financial

di Indonesia untuk periode tahun 1994 sampai dengan dan capital yang terbatas yang diperlukan untuk

tahun 2013. Dalam Grafik tersebut terlihat bahwa pembangunan ekonomi negara-negara berkembang.

pertumbuhan ekonomi Indonesia semakin meningkat, Negara-negara berkembang tersebut pada umumnya

kecuali untuk tahun 1998-1999 yang mengalami harus berurusan dengan masalah yang timbul dari

penurunan secara drastis mengingat pada tahun saving-investment gap (perbedaan antara investasi dan

tersebut telah terjadi krisis ekonomi. tabungan).

Meskipun secara teoritis manfaat dari PMA memberikan kontribusi untuk mengisi kesenjangan

sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi negara antara saving dan investment (Todaro & Smith, 2003)

tuan rumah, bukti empiris untuk hubungan antara karena PMA memiliki beberapa keuntungan bagi

PMA dan pertumbuhan ekonomi dari negara-negara negara penerima. Sebagai contoh, PMA memiliki akses

berkembang masih menjadi perdebatan. Di satu sisi, yang lebih baik ke pasar keuangan, dan dapat

banyak penelitian telah melaporkan bahwa PMA memobilisasi tabungan domestik (Razin, Sadka, &

mendorong pertumbuhan ekonomi negara-negara

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 135

Grafik 1. Perkembangan PDB Harga Konstan 2000 (Miliar Rupiah), periode 1994-2013

Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)

berkembang, sementara beberapa penelitian lain tidak

terhadap tiga negara menemukan bukti atau terdapat bukti yang lemah

pertumbuhan

ekonomi

berkembang, yaitu Chili, Malaysia, dan Thailand. Di bahwa PMA mendorong pertumbuhan ekonomi

Chile tidak ada kausalitas antara PMA dan PDB negara-negara berkembang.

sedangkan untuk Malaysia dan Thailand ada bukti kuat Balasubramanyam, Salisu, dan Spasford (1996)

dari kausalitas dua arah. Duasa (2007) tidak meneliti bahwa efek dari PMA terhadap pertumbuhan

menemukan bukti kuat hubungan kausal antara PMA ekonomi akan kuat jika diikuti dengan kebijakan

dan pertumbuhan ekonomi di Malaysia. Zakaria (2009) perdagangan yang berorientasi ekspor. Borensztein,

menemukan bahwa PMA tidak berpengaruh pada Gregorio, dan Lee (1998) berpendapat bahwa PMA

pertumbuhan ekonomi negara-negara berkembang. dapat menguntungkan pertumbuhan ekonomi melalui

Dengan kata lain, menurut studi yang ada, hubungan adopsi teknologi baru dan peningkatan sumber daya

kausal dan pengaruh PMA terhadap pertumbuhan manusia.

ekonomi tergantung pada kondisi spesifik negara. menemukan bukti bahwa PMA berpengaruh positif

Bengoa dan

Sanchez-Robles

apakah PMA dapat signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi melalui

menguntungkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia modal sumber daya manusia yang memadai, stabilitas

masih menjadi perdebatan. Misalnya, Asafu (2000) ekonomi, dan pasar liberal. Selain itu, bukti empiris

menemukan bahwa PMA memiliki efek positif yang dari pengaruh PMA terhadap pertumbuhan ekonomi

signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada negara-negara maju tidak jauh berbeda dengan kasus

periode 1970-1996. Namun, Khaliq dan Noy (2007) negara-negara berkembang, Alfaro (2003) menyatakan

dari PMA terhadap bahwa di negara-negara Organisation for Economic Co-

menemukan

bahwa efek

pertumbuhan ekonomi selama periode 1998-2006 operation and Development (OECD) arus masuk PMA

dipengaruhi oleh komposisinya. Hanya sedikit sektor ke sektor primer cenderung memiliki efek negatif pada

memiliki dampak positif; satu sektor (pertambangan pertumbuhan, sementara arus masuk PMA ke sektor

dan penggalian) memiliki dampak negatif yang kuat manufaktur memiliki efek yang positif, dan di sektor

dari arus masuk PMA. Dengan demikian, literatur jasa memiliki efek yang ambigu. Neuhaus (2006)

empiris tersebut menunjukkan bahwa tidak ada menemukan bukti bahwa PMA memainkan peran

konsensus mengenai arah kausalitas dan dampak PMA penting dalam pertumbuhan ekonomi di Eropa Tengah

terhadap pertumbuhan ekonomi. Dengan kata lain, dan Timur. Roy dan Van den Berg (2006) menemukan

secara umum disepakati bahwa PMA memainkan bukti bahwa PMA memiliki dampak positif dan

peran dalam pertumbuhan ekonomi negara tuan signifikan secara ekonomi terhadap pertumbuhan

rumah tapi efeknya, baik positif maupun negatif, masih ekonomi Amerika Serikat (AS).

diperdebatkan.

Di sisi lain, Carkovic dan Levine (2002) menemukan bukti bahwa komponen eksogen PMA

1.2. Perkembangan PMA dan PDB di Indonesia

tidak mempunyai pengaruh yang kuat dan independen Dalam Grafik 1 dapat dilihat perkembangan PDB terhadap pertumbuhan. Chowdhury dan Mavrotas

untuk runtun waktu tahun 1994 sampai dengan tahun (2003) menguji hubungan kausal antara PMA dan

2013. Terlihat bahwa PDB semakin meningkat dari

136 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Grafik 2. Perkembangan Realisasi PMA (US$ Juta), periode 1994-2013

Sumber: Badan Koordinasi Penanaman Modal.(diolah)

tahun ke tahun, kecuali untuk tahun 1998 dimana

dengan data PMA terjadi krisis ekonomi. Selanjutnya, dalam Tabel 1 dan

sebagaimana terlihat pada Grafik 2 dan Tabel 1, Grafik 2 dapat dilihat perkembangan realisasi PMA di

terlihat bahwa setelah pelarian modal di tengah krisis Indonesia dari tahun 1994 sampai dengan tahun 2013.

tahun 1997 dan 1998, PMA di Indonesia telah Tabel dan Grafik tersebut menunjukkan variasi dalam

berkembang pada tingkat yang lebih lambat. realisasi FDI di Indonesia selama periode 1994 sampai

Penurunan ini disebabkan tidak hanya karena tight 2013. Selain itu, Grafik 1 dan Grafik 2 menunjukkan

economy dan slowed economic growth, tetapi juga bahwa PDB dan PMA tidak bergerak pada tingkat yang

risiko investasi yang tinggi. Krisis ini menciptakan sama, yang mungkin menunjukkan bahwa PMA bukan

pengembalian investasi, karena faktor utama pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

ketidakpastian

fluktuasi yang tinggi dalam nilai tukar. Setelah krisis Perlu dicatat bahwa hal ini tidak menunjukkan

ekonomi pada tahun 1999, terjadi peningkatan tajam kontribusi PMA terhadap pertumbuhan; hal tersebut

dalam PMA baik jumlah proyek dan nilai realisasi. hanya

Namun, pada tahun 2001 dan 2002 arus masuk PMA pertumbuhan dua variabel.

turun karena dimulainya otonomi daerah, yang

Tabel 1.Realisasi PMA, 1994 –2013

menyebabkan keengganan investor asing untuk

menanamkan dananya di Indonesia. Peningkatan

Tahun

dalam prosedur persetujuan investasi dan perizinan 1994

Penanaman Modal Asing

Proyek

Nilai (US$ juta)

mempertahankan kepercayaan 1995

investor asing dan mendorong mereka untuk 1996

menjalankan bisnis mereka di Indonesia. Penurunan 1997

sedikit pada tahun 2008-2009 mungkin terjadi karena 1999

krisis keuangan global yang memperlambat ekonomi 2000

di seluruh dunia. Berbagai upaya perbaikan iklim 2001

investasi yang dilakukan baik pelayanan di pusat dan 2002

daerah melalui pelayanan terpadu satu pintu di bidang 2003

penanaman modal telah direspon positif yang ditandai 2004

dengan peningkatan realisasi PMA yang cukup 2006

signifikan di tahun 2012 dan 2013. 2007

Sesuai data yang dipublikasikan oleh BKPM 2008

diketahui bahwa realisasi penanaman modal di tahun 2009

2012 mencapai Rp313,2 triliun atau 110,5% dari 2010

target tahun 2012 (Rp 283,5 triliun), dan apabila 2012

dibandingkan dengan pencapaian pada tahun 2011 2013

(Rp 251,3 triliun), terdapat peningkatan sebesar Sumber: Badan Koordinasi Penanaman Modal

24,6%. Untuk realisasi investasi penanaman modal

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 137 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 137

lapangan usaha (subsektor) dengan menggunakan investasi triwulan I Rp93 triliun, triwulan II Rp99

pendekatan data panel. Masalah yang belum triliun, triwulan III Rp100,5 triliun dan triwulan IV

terpecahkan dan penting ini layak untuk dilakukan Rp105,3

triliun. Apabila dibandingkan

dengan

penyelidikan lebih lanjut.

pencapaian pada tahun 2012 terjadi peningkatan Dengan demikian, tujuan makalah ini adalah sebesar 27,3%. Pencapaian realisasi investasi tahun

pertama untuk mengamati signifikansi pengaruh 2013 sebesar Rp398,6 triliun tersebut melampaui

antara PMA dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia target investasi Badan Koordonasi Penanaman Modal

dan kemudian mencoba untuk mengidentifikasi (BKPM) tahun 2013 yaitu sebesar Rp390,3 triliun atau

subsektor apa saja yang memiliki dampak positif yang 102,13% dari target tahun 2013.

pertumbuhan ekonomi di Realisasi investasi periode Januari-Desember

2012 porsi PMA bernilai sebesar Rp 221,0 triliun (24,6 miliar dollar AS) dimana terdapat lima sektor usaha

2. KERANGKA TEORITIS DAN

yang menyerap investasi

paling besar,

yaitu

PENGEMBANGAN HIPOTESIS

Pertambangan (4,3 miliar dollar AS atau 17,3%); Makalah ini berfokus pada hubungan antara PMA Transportasi, Gudang dan Telekomunikasi (2,8 miliar

dan pertumbuhan ekonomi. Telah banyak studi yang dollar AS atau 11,4%); Industri Kimia Dasar, Barang

menemukan bahwa arah kausalitas berjalan dari PMA Kimia dan Farmasi (2,8 miliar dollar AS atau 11,4%);

terhadap pertumbuhan ekonomi, namun dapat pula Industri Logam Dasar, Barang Logam, Mesin dan

terjadi bahwa kausalitas berjalan dari pertumbuhan Elektronik (2,5 miliar dollar AS atau 10%); dan

ekonomi terhadap PMA. Hal ini menunjukkan Industri Alat Angkutan dan Transportasi Lainnya (1,8

kemungkinan bahwa PMA memiliki dampak positif miliar dollar AS atau 7,5%).

pada pertumbuhan ekonomi dalam kondisi tertentu di Selanjutnya, untuk realisasi investasi periode

negara tuan rumah.

mengemukakan model sebesar 28,6 miliar dollar AS, dimana realisasi PMA

Januari-Desember 2013 komposisi FDI bernilai

Solow

(1956)

pertumbuhan sebagai berikut:

berdasarkan lima

pertambangan 4,8 miliar dollar AS, industri alat Y = f (K, L) ……………………………………….………………. (1) angkutan dan transportasi 3,7 miliar dollar AS dan

dimana Y adalah produksi output, K adalah persediaan industri logam dasar, barang logam dan mesin

modal, L adalah ukuran angkatan kerja.Persamaan (1) elektronik 3,3 miliar dollar AS.

tersebut memperlihatkan bahwa faktor produksi Modal (K) dan Tenaga Kerja (L) merupakan faktor

1.3. Penelitian Terdahulu

yang menyebabkan Produksi Output (Y). Dengan kata Penelitian sebelumnya oleh Khaliq dan Noy

lain, faktor Modal antara lain PMA mempunyai (2007) memiliki ukuran sampel yang relatif kecil

kontribusi terhadap pertumbuhan. dengan menggunakan data tahunan periode1998-2006 Selanjutnya, bukti empiris hubungan antara PMA untuk 12 sektor untuk memperoleh panel seimbang dan pertumbuhan ekonomi dari negara-negara 108 pengamatan dimana penelitian yang dilakukan berkembang masih berbeda-beda. Di satu sisi, banyak tidak termasuk PMA untuk sektor industri manufaktur. penelitian telah menemukan bukti bahwa PMA Dalam makalah ini penulis menggunakan data 17 mendorong pertumbuhan ekonomi negara-negara subsektor dengan periode tahun 1994 sampai dengan berkembang. Misalnya, Balasubramanyam et al. (1996) tahun 2013 untuk memperoleh panel seimbang 340 meneliti bahwa efek dari PMA terhadap pertumbuhan observasi. Bagian empiris dalam makalah ini akan

ekonomi di negara berkembang adalah kuat jika diikuti menguji pengaruh antara PMA dan pertumbuhan

oleh kebijakan perdagangan yang berorientasi ke luar. ekonomi menggunakan metode analisis data panel.

Borensztein et al. (1998) menguji efek dari PMA Apabila dibandingkan dengan penelitian sebelumnya,

terhadap pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan penelitian ini menggunakan ukuran sampel yang lebih data PMA dari 69 negara berkembang selama dua besar dari yang sebelumnya dan hasil analisis menjadi dekade terakhir. Mereka berpendapat bahwa PMA lebih komprehensif. dapat menguntungkan pertumbuhan ekonomi melalui adopsi teknologi baru dan peningkatan sumber daya

1.4. Tujuan Penelitian

manusia. Wang (2002) menemukan bahwa arus masuk Terdapat banyak studi menyelidiki pengaruh

PMA memberikan kontribusi yang signifikan terhadap antara PMA dan pertumbuhan ekonomi. Secara umum,

pertumbuhan ekonomi. Dengan menggunakan data hasil empiris tentang hubungan antara PMA dan dari 12 negara Asia selama periode 1987-1997, pertumbuhan ekonomi di Indonesia menunjukkan ditemukan bahwa hanya PMA di sektor manufaktur bahwa PMA memiliki pengaruf positif pertumbuhan yang memiliki efek positif dan signifikan terhadap ekonomi. Meskipun banyak peneliti masih dan sedang pertumbuhan ekonomi. Bengoa dan Sanchez-Robles menyelidiki hal ini, kemungkinan pendapat yang

antara PMA dan berbeda dan dampaknya lintas sektor masih dapat

pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan data ditemukan. Namun demikian, hanya terdapat beberapa

panel untuk 18 negara Amerika Latin selama periode penelitian yang menyelidiki pengaruh PMA terhadap

1970-1999.

Mereka

menemukan bahwa PMA

138 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 139

berpengaruh positif signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di negara-negara tuan rumah melalui sumber daya manusia yang memadai, stabilitas ekonomi, dan pasar liberal. Nair-Reichert dan Weinhold (2001) menguji kausalitas untuk panel lintas negara untuk periode 1971-1995 di 24 negara. Mereka menemukan bahwa rata-rata PMA memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan, meskipun hubungan sangat heterogen di seluruh negara. Zhang (2001), menggunakan data dari 11 negara di Asia Timur dan Amerika Latin, menemukan bahwa terdapat hubungan Granger kausalitas yang kuat antara PMA dan pertumbuhan PDB jika negara-negara tuan rumah mengadopsi

meningkatkan pendidikan,

mendorong

PMA

berorientasi ekspor,

makroekonomi. Vadlamannati dan Tamazian (2009) meneliti dampak PMA terhadap pertumbuhan output ekonomi per pekerja menggunakan data panel yang meliputi 80 negara berkembang selama periode 1980- 2006 dengan menggunakan pendekatan efek tetap, efek acak dan metode GMM untuk estimasi. Mereka menegaskan bahwa PMA memiliki efek positif pada pertumbuhan output. Anyamele (2010) meneliti dampak dari PMA, ekspor, dan tingkat pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi di sub-Sahara Afrika dengan menggunakan data panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik PMA dan ekspor berdampak signifikan pada pertumbuhan output di sub-Sahara Afrika. Li dan Liu (2005), menggunakan data panel untuk 84 negara selama periode 1970-1999, menemukan bahwa hubungan endogen yang signifikan antara PMA dan pertumbuhan ekonomi diidentifikasi dari pertengahan 1980-an dan seterusnya. Hansen dan Rand

kausalitas antara PMA dan PDB dari 31 negara berkembang dengan periode 31 tahun. Mereka menemukan bahwa PMA menyebabkan pertumbuhan.

Di sisi lain, terdapat sejumlah studi yang tidak menemukan bukti atau menemukan bukti lemah bahwa PMA berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Misalnya, Carkovic dan Levine (2002), menggunakan Metode Generalized Moments (GMM) panel estimator, menemukan bahwa komponen eksogen PMA tidak mempunyai pengaruh yang kuat dan independen terhadap pertumbuhan. Chowdhury dan Mavrotas (2003) menguji hubungan kausal antara PMA dan pertumbuhan ekonomi dengan data yang mencakup periode 1969-2000 dari tiga negara berkembang, yaitu, Chili, Malaysia, dan Thailand. Mereka menemukan bahwa di Chili tidak ada kausalitas antara PMA dan PDB sementara Malaysia dan Thailand memiliki bukti kuat dari kausalitas dua arah. Choe (2003) meneliti hubungan kausal antara pertumbuhan ekonomi, PMA dan GDI di 80 negara selama periode 1971-1995 dengan menggunakan model panel VAR. Mereka menemukan bahwa hubungan kausal antara pertumbuhan ekonomi dan PMA tidak searah.

Bukti empiris

pertumbuhan ekonomi dari negara-negara maju tidak

jauh berbeda dengan kasus negara-negara berkembang, Misalnya, Alfaro (2003) meneliti efek dari PMA pada pertumbuhan primer, manufaktur, dan sektor jasa dengan menggunakan data lintas negara dari negara-negara OECD untuk periode 1981-1999. Dia menemukan bahwa di negara-negara OECD arus masuk PMA ke sektor primer cenderung memiliki efek negatif pada pertumbuhan, sementara arus masuk PMA di sektor manufaktur memiliki positif, dan di sektor jasa memiliki efek ambigu. Neuhaus (2006) menemukan bahwa PMA memainkan peran penting dalam pertumbuhan ekonomi di Eropa Tengah dan Timur. Ghosh dan Wang (2010) menggunakan data panel dari 25 negara OECD untuk periode 1980-2004. Mereka menemukan bahwa PMA berkorelasi positif dengan pertumbuhan ekonomi. Vu dan Noy (2009), menggunakan data sektoral untuk kelompok enam negara-negara anggota OECD, ditemukan bahwa PMA memiliki efek positif pada pertumbuhan ekonomi secara langsung dan melalui interaksi dengan tenaga kerja. Mereka juga menemukan bahwa efek PMA terhadap pertumbuhan sangat berbeda di seluruh negara dan sektor ekonomi.

Selain itu,

masalah

apakah PMA dapat menguntungkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia juga masih menjadi perdebatan. Misalnya, Asafu (2000) meneliti efek dari PMA terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia untuk periode 1970-1996. Mereka menemukan bahwa PMA memiliki efek positif yang signifikan terhadap pertumbuhan. Lipsey dan Sjöholm (2010) menemukan bahwa arus masuk PMA telah memberikan manfaat kepada Indonesia. Di sisi lain, Sjöholm (1999) berpendapat bahwa ada kontradiksi yang mungkin terjadi antara PMA dan pembangunan daerah di Indonesia ketika PMA cenderung berlokasi di daerah terkonsentrasi, yang kemungkinan akan meningkatkan ketimpangan spasial. Khaliq dan Noy (2007) meneliti dampak PMA terhadap pertumbuhan ekonomi menggunakan ukuran sampel yang relatif kecil dengan menggunakan data tahunan periode1998- 2006 untuk 12 sektor untuk memperoleh panel seimbang 108 pengamatan dimana penelitian yang dilakukan tidak termasuk PMA untuk sektor industri manufaktur. Dalam penelitian tersebut ditemukan bahwa efek dari PMA terhadap pertumbuhan ekonomi dipengaruhi oleh komposisinya. Hanya sedikit sektor dari PMA yang memiliki dampak positif, sementara satu

sektor

(pertambangan

dan penggalian) menunjukkan dampak negatif yang kuat dari arus masuk PMA.

Pengaruh PMA terhadap pertumbuhan ekonomi mempunyai

beberapa implikasi. Lall (2002) menyimpulkan bahwa kontribusi PMA terhadap pertumbuhan ekonomi tergantung pada banyak faktor; yang bervariasi dari waktu ke waktu dan dari satu negara ke negara yang lain. Selain itu, Loungani dan Razin (2001) mengemukakan bahwa rekomendasi kebijakan bagi negara-negara berkembang harus fokus pada peningkatan iklim investasi untuk semua jenis modal, dalam negeri maupun luar negeri. Blomström dan Kokko (2001) berpendapat bahwa efek dari PMA beberapa implikasi. Lall (2002) menyimpulkan bahwa kontribusi PMA terhadap pertumbuhan ekonomi tergantung pada banyak faktor; yang bervariasi dari waktu ke waktu dan dari satu negara ke negara yang lain. Selain itu, Loungani dan Razin (2001) mengemukakan bahwa rekomendasi kebijakan bagi negara-negara berkembang harus fokus pada peningkatan iklim investasi untuk semua jenis modal, dalam negeri maupun luar negeri. Blomström dan Kokko (2001) berpendapat bahwa efek dari PMA

menggunakan Uji Chow atau Uji Likelihood Ratio dan dari kebijakan ekonomi dalam memaksimalkan

Uji Hausman.

potensi manfaat PMA. Thee (2001) mengemukakan bahwa kebijakan ekonomi dan transparansi kebijakan

3. METODOLOGI PENELITIAN

investasi asing, diperlukan untuk menarik PMA agar

3.1. Desain Penelitian

memperoleh manfaat teknologi yang lebih besar. Model yang digunakan dalam penelitian ini Zhang (2001) berpendapat bahwa PMA cenderung

adalah menggunakan data panel (balanced panel) yang lebih mungkin untuk meningkatkan pertumbuhan

mengabungkan data cross section dan data time series. ekonomi ketika negara tuan rumah mengadopsi rezim

Penelitian ini menyelidiki hubungan antara PMA dan liberalisasi perdagangan, meningkatkan pendidikan,

pertumbuhan ekonomi berdasarkan data panel dari mendorong PMA berorientasi ekspor, dan menjaga

PDB dan PMA dari 17 subsektor selama periode 1994- stabilitas makroekonomi. Dengan kata lain, studi-studi

sebelumnya tersebut menunjukkan bahwa negara tuan Untuk melakukan analisis pengaruh PMA rumah

terhadap pertumbuhan ekonomi digunakan model mengembangkan kebijakan yang lebih hati-hati untuk

harus mempertimbangkan

untuk

neoklasik yaitu melalui pendekatan fungsi produksi menarik dan mendapatkan manfaat dari arus masuk

Cobb-Douglas sebagai berikut:.

PMA.

Selanjutnya, terkait dengan analisis data panel Y = f(A, K, L) …..………………..…………………………….. (2) yang akan digunakan dalam makalah ini, menurut

Baltagi (2005) terdapat beberapa keuntungan yang dimana Y adalah output, K adalah persediaan modal, L dimiliki oleh data panel, antara lain:

adalah ukuran angkatan kerja, dan A adalah perubahan

1. Tersedia data yang lebih banyak dan informasi

teknologi.

yang lebih lengkap serta bervariasi. Dengan Selanjutnya dari persamaan (2) tersebut yang demikian akan dihasilkan degrees of freedom

ditransformasikan menjadi persamaan logaritma, (derajat kebebasan) yang lebih besar dan

maka model estimasi PMA terhadap pertumbuhan mengurangi kolinearitas antar variabel;

ekonomi yang digunakan dalam penelitian ini adalah

2. Data panel mampu mengakomodasi tingkat

sebagai berikut:

heterogenitas individu-individu

yang

tidak

diobservasi namun dapat mempengaruhi hasil dari LGDP it = α + βLFDI it + ε it ; t=1,…,T, i=1,…,N.....….(3) permodelan (individual heterogeneity);

3. Data panel lebih baik dalam mempelajari dimana LGDPit adalah logaritma natural dari Produk perubahan dinamis;

Domestik Bruto pada harga konstan 2000 menurut

4. Data panel memungkinkan untuk membangun dan sektor, dan LFDIit adalah logaritma natural dari menguji model yang bersifat lebih rumit dan

realisasi PMA pada harga konstan 2000 menurut kompleks;

sektor. Indeks i (i = 1, ..., N) menunjukkan subsektor,

5. Data panel dapat meminimalkan bias yang indeks t (t = 1, ..., T) mengacu pada periode. dihasilkan oleh agregasi individu karena unit

Selanjutnya, dalam analisis model data panel dikenal observasi yang besar.

empat macam pendekatan estimasi yaitu: Selain itu, Gujarati (2003) menyatakan bahwa

data panel secara substansial mampu menurunkan

1. Pendekatan Kuadrat Terkecil (Pooled Least masalah omitted variables yang timbul ketika terdapat

Squared/PLS)

masalah penghilangan variabel yang seharusnya Model ini secara sederhana menggabungkan masuk dalam model. Terdapat beberapa metode yang

seluruh data time series dan cross section dan digunakan dalam analisis data panel yaitu Pendekatan

melakukan estimasi dengan menggunakan metode Kuadrat Terkecil

(Pooled

Least

Squared/PLS),

ordinary least squared (OLS).

Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect Model/FEM), dan Pendekatan ini dapat ditulis dengan persamaan Pendekatan Efek Acak (Random Effect Model/REM).

berikut ini:

adalah: Y it = α + βX it + ε it ; t=1,…,T, i=1,…,N .......................….(4)

Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini

1. Penanaman Modal

berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pendekatan ini mempunyai asumsi bahwa nilai pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

intersep dan koefisien slope adalah sama atau konstan

2. Seluruh subsektor dari Penanaman Modal Asing untuk setiap periode maupun antar individu. berpengaruh positif dan signifikan terhadap

Pendekatan ini tidak dapat melihat perubahan individu pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

karena seluruh individu dianggap sama atau homogen. Selanjutnya, bagian empiris dalam makalah ini

2. Pendekatan Least Squared Dummy Variable akan menguji pengaruh PMA terhadap pertumbuhan

(LSDV)

ekonomi di Indonesia dengan menggunakan analisis Model ini menambahkan dummy variable data panel dengan memilih satu metode terbaik antara

sehingga membawa perubahan pada intersep time PLS, FEM dan REM. Untuk menguji metode terbaik apa

series atau cross section mengingat model ini

140 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 140 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

disebut Error Component Model (ECM). Pendekatan ini dapat ditulis dengan persamaan

Persamaan (9) dapat dimodifikasi menjadi: berikut ini: Y it = α+β 1 X 1it +β n X nit +u i +e it ………………..……...(10)

Y it = α 1 + α 2 D 2 +α n D n +β 1 X 1it +β n X nit + ε it …………...(5)

Perbedaan mendasar antara FEM dan REM dengan t=1,…,T, dan i=1,…,N Pendekatan ini melihat

adalah asumsi mengenai unobservable individual effects bahwa intersep bervariasi antar unit cross section

(ui) dimana REM mengasumsikan ui bersifat random melalui penambahan variabel boneka namun tetap

atau tidak berkorelasi dengan regressor X. mengasumsikan bahwa koefisien slope sama antar unit

Selanjutnya, untuk menentukan model mana yang cross section. Kelemahan dari pendekatan ini adalah

lebih baik antara PLS, FEM, dan REM dilakukan apabila jumlah cross section-nya besar dan time series-

pemilihan metode estimasi sebagai berikut: nya sedikit akan mengurangi derajat kebebasan.

1. PLS atau FEM

3. Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect Model/FEM) Untuk menentukan pendekatan yang lebih baik Pendekatan LSDV digunakan jika memiliki unit

antara PLS dan FEM digunakan Uji Chow atau Uji cross section yang sedikit. Permasalahan muncul

Likelihood Ratio dengan hipotesis sebagai berikut: ketika penelitian menggunakan cross section yang

Pooled Least Square (PLS) besar yang akan mengurangi derajat kebebasan

Ho:

Model Efek Tetap (FEM)/LSDV sehingga akan mengurangi efisiensi parameter yang

Ha:

diestimasi. Pendekatan

Statistik uji menggunakan distribusi F digunakan untukmemperbaiki LSDV dimana unit cross section

formula sebagai berikut:

yang besar tidak akan mengurangi derajat kebebasan. Pendekatan Efek Tetap ini mengizinkan adanya

F hitung = (RSS R – RSS UR ) / (N – 1)………..…….(11) intersep yang berbeda antar individu namun intersep

(RSS UR ) / (NT – k)

setiap individu tidak bervariasi sepanjang waktu. Pendekatan ini dapat ditulis dengan persamaan

dimana RSS R merupakan residual sum squares estimasi berikut ini:

PLS, dan RSS UR merupakan residual sum squares estimasi FEM/LSDV. Notasi N merupakan jumlah Y it = α i +β 1 X 1it +β n X nit + ε it ………………………....……...(6) individu, T merupakan periode pengamatan, dan k merupakan jumlah variabel bebas tanpa konstanta.

dimana nilai intersep untuk masing-masing unit cross Dari formula tersebut dapat disimpulkan bahwa section dapat ditulis sebagai berikut:

apabila nilai F hitung > F tabel dan p-value signifikan maka tolak H o dan terima H a . Dengan kata lain, model panel α i= α+ μ i; i = 1,2,…,N………………………………………..….(7)

data yang tepat adalah FEM/LSDV.

dimana μi adalah unobservable individual effects. 2. REM atau FEM Untuk melakukan uji terhadap model yang

Persamaan (6) dapat juga ditulis sebagai berikut: memberikan performance lebih baik antara FEM dan

Y it = α+β 1 X 1it +β n X nit + μ i + ε it …………………..……...(8) REM dalammenjelaskan data digunakan Uji Hausman, dengan hipotesis sebagai berikut: Ho:

Dalam pendekatan ini, μi diasumsikan berkorelasi Pendekatan Efek Acak (REM)

dengan regressor X atau dapat dikatakan bahwa μi Pendekatan Efek Tetap (FEM) bersifat tidak random.

Ha:

Hausman mengikuti distribusi Chi-Squared yang didasari pada criteria

Pengujian

spesifikasi

Wald. Dalam hal Chi-squared hitung > Chi-squared tabel dan Model/REM)

4. Pendekatan Efek

H o ditolak sehingga Pendekatan Efek Acak ini merupakan variasi dari

pendekatan FEM lebih tepat digunakan. estimasi Generalized Least Squares. Pendekatan ini memberikan asumsi bahwa efek individu yang tidak

3.2. Data Jenis dan Sumber Data Panel

terobservasi tidak berkorelasi dengan regressor atau Dalam analisis data panel ini digunakan data dengan kata lain bersifat random.

untuk 17 subsektor dengan periode pengamatan Pendekatan ini dapat ditulis dengan persamaan

antara tahun 1994 sampai dengan 2013 untuk berikut ini:

mendapatkan panel seimbang (balanced panel) 340 observasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini Y it = α+β 1 X 1it +β n X nit +w it ………………………..……...(9) adalah data kuantitatif tahunan dan sekunder yang dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan

Error term sekarang adalah wit yang terdiri dari BKPM. Data PDB dikumpulkan dari BPS, sedangkan ui dan eit, dimana ui adalah cross section (random)

data realisasi PMA diperoleh dari BKPM. Namun, data error component, sedangkan eit adalah combined error

realisasi PMA dari BKPM tersebut tidak termasuk data investasi sektor minyak dan gas bumi, perbankan,

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 141

Tabel 2. PMA Berdasarkan Lapangan Usaha dan PDB Yang Tercakup Dalam Penelitian

ID

No. Sektor

No.

Subsektor

1. Sektor Primer

1. Tanaman Pangan & Perkebunan

2. Sektor Sekunder

5. Industri Makanan

_FOOD

6. Industri Tekstil, Barang Dari Kulit & Alas Kaki

_TEXLTR

7. Industri Kayu

_WOOD

8. Ind. Kertas dan Percetakan

_PAPER

9. Ind. Kimia dan Farmasi, Karet dan Plastik

_CHEMIRUB

10. Ind. Mineral Non Logam

_NONMTL

11. Ind. Logam, Mesin & Elektronik, Kendaraan

_MTLELECTRANS

Bermotor & Alat Transportasi Lain

12. Industri Lainnya

_OTRIND

3. Sektor Tersier

13. Konstruksi

_KONS

14. Perdagangan & Reparasi, Hotel & Restoran

_HOTL

15. Transportasi, Gudang & Komunikasi

_TRANSP

16. Perumahan, Kawasan Ind & Perkantoran

_ESTAT

_OTRSER Sumber: Badan Koordinasi Penanaman Modal and Badan Pusat Statistik.

17. Jasa Lainnya

lembaga keuangan non bank, asuransi, sewa guna Uji Hausman. Ketiga, melakukan analisis hasil regresi usaha, investasi yang perizinannya dikeluarkan oleh

metode terpilih yang investasi porto folio (pasar modal) dan investasi

dengan

menggunakan

menunjukkan performance yang lebih baik dalam rumah tangga.

menjelaskan data. Keempat, melakukan analisis atas Subsektor yang menjadi sampel untuk analisis

regresi data panel per sektor.

data panel terdapat pada Tabel 2. Dalam tabel tersebut subsektor dibagi menjadi tiga kelompok sektor, yaitu

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

sektor primer, sektor sekunder, dan sektor tersier. Bagian empiris dalam makalah ini akan Variabel PMA diukur berdasarkan realisasi PMA,

mengestimasi model data panel, menguji model dan pertumbuhan ekonomi diukur dengan PDB. Kedua

analisis yang memberikan performance yang paling variabel dalam mata uang Rupiah dan harga konstan

baik mengenai dampak PMA terhadap pertumbuhan 2000.Data realisasi PMA dikonversi ke dalam satuan

ekonomi, dan selanjutnya akan mengidentifikasi mata uang Rupiah dengan menggunakan official

dampak signifikan dari PMA terhadap pertumbuhan exchange rates (LCU per US$, periode rata-rata). Dalam

ekonomi menggunakan model terpilih. melakukan estimasi, logaritma natural digunakan

Untuk menguji pengaruh signifikan dari PMA terhadap variabel PMA dan PDB.

terhadap pertumbuhan ekonomi tersebut, diterapkan tiga model analisis, yaitu, pooled least squared (PLS),

3.3. Metode Analisis dan Model Penelitian

FEM, dan REM.

Dalam penelitian ini, seluruh pengolahan data Selanjutnya, untuk menguji model mana yang yaitu estimasi model data panel, pemilihan model

memberikan performance paling baik maka digunakan

estimasi data panel, dan regresi data panel per sektor Uji Chow atau Uji Likelihood Ratio dan Uji Hausman. menggunakan perangkat lunak EViews versi 8.

Makalah ini dilakukan melalui langkah-langkah

4.1. Estimasi Model Data Panel

berikut. Pertama, melakukan estimasi model data Pengujian signifikansi dari PMA terhadap panel menggunakan pendekatan PLS, FEM dan REM.

pertumbuhan ekonomi di Indonesia diterapkan Kedua, melakukan pemilihan model estimasi data

melalui tiga model pendekatan, yaitu, PLS, FEM, dan panel antara pendekatan PLS, FEM dan REM dengan

REM sebagai berikut:

menggunakan Uji Chow atau Uji Likelihood Ratio dan

142 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Tabel 3. Hasil Estimasi Regresi dengan Metode PLS

dan koefisien slope dianggap konstan baik antar waktu

(Common Effect)

maupun antar individu. Hal ini akan menyebabkan estimasi dari variabel menjadi bias.

Dependent Variable: LGDP Method: Panel Least Squares

4.1.2. Model Efek Tetap (Fixed Effects/FEM)

Date: 08/12/14 Time: 12:28 Model Efek Tetap berasumsi bahwa intersep Sample: 1994 2013

berbeda untuk setiap individu atau sektor namun Periods included: 20

koefisien slope dari seluruh sektor adalah sama. Cross-sections included: 17

Hasil dari estimasi pada Tabel 4 menunjukkan Total panel (balanced) observations: 340

bahwa LFDI mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap LGDP pada tingkat signifikan 5%.

Variable Coefficient Std. Error

Selanjutnya pada Tabel 5 menunjukkan bahwa C 9.064745 0.211830

t-Statistic

Prob.

setiap individu atau sektor memiliki intersep yang LFDI

berbeda namun tetap dengan koefisien slope yang

sama.

R-squared 0.195538 Mean dependent var

Adjusted R-squared 0.193157 S.D. dependent var

Tabel 5. Individual efek dari Metode FEM

S.E. of regression 0.993145 Akaike info criterion

(Cross-section fixed)

Sum squared resid 333.3822 Schwarz criterion

No.

Log likelihood -479.0975 Hannan-Quinn criter.

1.094539 Prob(F-statistic)

1. _CROPLAN

F-statistic 82.15634 Durbin-Watson stat

-0.265522 Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014)

4.1.1. Model Kuadrat Terkecil (Pooled Least

6. _TEXLTR

-0.869776 Tabel 3 menunjukkan bahwa variabel LFDI

Squared/PLS)

7. _WOOD

-0.917657 mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap

8. _PAPER

-0.140453 variabel LGDP untuk seluruh sektor yaitu sebanyak 17

9. _CHEMIRUB

-1.361919 sektor, terlihat dari nilai p-value lebih kecil dari 5%.

10. _NONMTL

0.751109 Hasil estimasi ini menggunakan spesifikasi cross

11. _MTLELECTRANS

-2.725304 section-nya adalah none dan period-nya adalah none.

Tabel 4. Hasil Estimasi Regresi dengan Metode FEM

14. _HOTL

0.589357 Dependent Variable: LGDP

(Cross-section fixed)

15. _TRANSP

0.294507 Method: Panel Least Squares

16. _ESTAT

1.042064 Date: 08/12/14 Time: 12:29

17. _OTRSER

Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014) Sample: 1994 2013 Periods included: 20

diperoleh tersebut Cross-sections included: 17

menggunakan spesifikasi cross section-nya adalah fixed Total panel (balanced) observations: 340

dan period-nya adalah none.

Variable Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

4.1.3. Model Efek Acak (Random Effects/REM)

Model Efek Acak menyatakan bahwa seluruh LFDI

sektor secara umum mempunyai intersep yang sama,

Effects Specification namun terdapat perbedaan individu yang terdapat

Cross-section fixed (dummy variables) pada random error term. Random error term adalah suatu variabel yang tidak terobservasi dan tidak

regressor. Gujarati (2004) Adjusted R-squared

R-squared 0.936285 Mean dependent var 10.92167

berkorelasi

dengan

menyatakan bahwa terdapat autokorelasi antara S.E. of regression

0.932921 S.D. dependent var

0.286359 Akaike info criterion 0.388348 random error term dari satu sektor ke sektor lainnya. Sum squared resid

Dengan demikian, estimasi dengan PLS dimana Log likelihood

26.40450 Schwarz criterion

-48.01921 Hannan-Quinn criter. 0.469119 terdapat keberadaan autokorelasi akan menyebabkan F-statistic

estimasi yang tidak efisien. Untuk mendapatkan Prob(F-statistic)

278.3387 Durbin-Watson stat

0.000000 estimator yang efisien maka REM menggunakan Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014)

Generalized Least Square (GLS). Hasil dari estimasi dengan Pendekatan Efek Acak Namun

pada Tabel 6 menunjukkan variabel LFDI berpengaruh memperlihatkan nilai yang hampir mendekati nilai nol

secara signifikan terhadap variabel LGDP di tingkat yang dapat berarti bahwa terdapat keberadaan

signifikan 5%.

autocorrelation. Model ini berasumsi bahwa intersep

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 143

Tabel 6. Hasil Estimasi Regresi dengan Metode REM

diperoleh tersebut

menggunakan spesifikasi cross section-nya adalah Dependent Variable: LGDP

(Cross-section random)

random dan period-nya adalah none. Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 08/12/14 Time: 12:37

4.2. Pemilihan Model Estimasi Data Panel

model pendekatan yang Periods included: 20

memberikan performance paling baik antara PLS, FEM Cross-sections included: 17 Total panel (balanced) observations: 340

dan REM, digunakan Uji Chow atau Uji Likelihood Ratio Swamy and Arora estimator of component variances

dan Uji Hausman.

Uji Chow atau Uji Likelihood Ratio digunakan untuk menguji pemilihan antara FEM atau PLS, C 10.55798 0.251058

Variable Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

sedangkan Uji Hausman digunakan untuk menentukan LFDI

model yang terbaik antara FEM dan REM. Effects Specification

4.2.1. Model Fixed Effects Atau PLS

Cross-section random 0.954505 0.9174 Untuk melakukan uji terhadap model yang Idiosyncratic random

memberikan performance lebih baik antara FEM dan

Weighted Statistics PLS dalammenjelaskan data digunakan Uji Chow atau R-squared 0.040397 Mean dependent var 0.731024 Uji Likelihood Ratio dengan hipotesis sebagai berikut:

Ho : Intersep sama untuk semua sektor S.E. of regression

Ha : Terdapat paling tidak 2 sektor yang mempunyai F-statistic

Adjusted R-squared 0.037558 S.D. dependent var

0.287909 Sum squared resid

14.22890 Durbin-Watson stat

intersep berbeda

Prob(F-statistic) 0.000191 Tabel 8 (lihat Lampiran) menunjukkan bahwa Uji

F dan Uji Chi-Square adalah signifikan dilevel 5% R-squared 0.069093 Mean dependent var dimana p-value lebih kecil dari 5%. Sehingga terdapat 10.92167

Unweighted Statistics

alasan untuk menolak null hipotesis, atau dengan kata lain bahwa hipotesis alternatif diterima.

Sum squared resid 385.7827 Durbin-Watson stat

Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014) Penggunaan Model Efek Tetap meningkatkan kualitas regresi. Terlihat bahwa variabel LFDI

Pada Tabel 7 menunjukkan random error term, mengalami peningkatan dampak pengaruh dan yang apabila dijumlahkan maka nilainya menjadi nol. signifikansi statistik. Kelaikan sesuai model juga Nilai intersep (C) sebesar 10.55798 menunjukkan nilai meningkat yang dapat dilihat dari R-squared dimana rata-rata dari komponen kesalahan random untuk sebelumnya dalam PLS sebesar 0,195538 menjadi seluruh sektor. Nilai random effect untuk masing-

sebesar 0,936285.

masing sektor sebagaimana terlihat pada Tabel 7 Hasil dari Uji Chow pada Tabel 8 (lihat Lampiran) tersebut menunjukkan besarnya perbedaan komponen tersebut diperoleh dengan menggunakan beberapa kesalahan random masing-masing sektor terhadap spesifikasi yang berbeda. Pertama, hasil estimasi nilai rata-rata seluruh sektor. menggunakan spesifikasi dengan cross section-nya

Tabel 7. Individual efek dari Metode REM (Cross-

adalah fixed dan period-nya adalah none. Estimasi ini

section random)

menghasilkan Cross-section F dan Cross-section Chi-

square dengan p-value sebesar 0.0000 atau lebih kecil

No. Sektor

Effect

dari 5%. Kedua, dengan menggunakan spesifikasi cross section-nya adalah none dan period-nya adalah fixed.

3. Estimasi ini menghasilkan Period F dan Period Chi-

4. _MNG square dengan p-value lebih besar dari 5%. Ketiga,

_FISH

5. _FOOD dengan menggunakan spesifikasi cross section-nya

adalah fixed dan period-nya adalah fixed. Estimasi ini

6. _TEXLTR

7. menghasilkan Cross-section F, Cross-section Chi-square

8. _PAPER , Period F dan Period Chi-square dengan p-value

sebesar 0.0000 atau lebih kecil dari 5%. Berdasarkan hasil Uji Chow tersebut khususnya

11. dengan menggunakan efek spesifikasi cross-section

_MTLELECTRANS

Fixed Effect dan Cross-section dan Period Fixed Effect

12. _OTRIND

maka dapat dikatakan bahwa pendekatan FEM

13. _KONS

menunjukkan performance yang lebih baik dalam

14. _HOTL

15. menjelaskan data dibanding dengan pendekatan PLS.

Model Fixed Effects Atau Random Effects

Untuk melakukan uji terhadap model yang Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014)

17. _OTRSER

memberikan performance lebih baik antara FEM dan

144 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Tabel 8. Hasil Uji Chow cross-section FE

Period FE

Cross-section & period FE

No. Effect test

stat prob

1 Cross-section F

2 Cross-section Chi-square

3 Period F

4 Period Chi-square

355.768054 0.0000 Cross-Section/ Period Chi-

5 Cross-Section/Period F

1271.578433 0.0000 square

Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014)

REM dalam menjelaskan data digunakan Uji Hausman, berarti bahwa FEM lebih baik dari PLS. Selanjutnya, dengan hipotesis sebagai berikut:

apabila efek spesifikasi dari cross section adalah random dan period adalah none maka dengan

Ho : GLS dan OLS adalah konsisten tetapi OLS tidak menggunakan Correlated Random effect-Hausman test efisien (REM)

menunjukkan signifikan berarti bahwa FEM lebih baik dari REM. Dengan kata lain, Model Efek Tetap dengan

Ha : OLS adalah konsisten tetapi GLS tidak konsisten efek spesifikasi cross-section Fixed Effect dan Cross- (FEM)

section dan period Fixed Effect merupakan pendekatan Tabel 9 (lihat Lampiran) menunjukkan bahwa p-

paling baik dalam menjelaskan data panel. value dengan nilai sebesar 0,0307 lebih kecil dari 5%. Sehingga terdapat alasan untuk menolak null hipotesis,

4.3. Analisis Hasil Regresi

atau dengan kata lain hipotesis alternatif diterima.

estimasi mengenai Hasil dari Uji Hausman pada Tabel 9 (lihat

Sebelum

melakukan

hubungan antara PMA dan pertumbuhan ekonomi Lampiran) tersebut diperoleh dengan menggunakan

maka perlu dilakukan pemilihan tentang model atau beberapa spesifikasi yang berbeda. Pertama, hasil

pendekatan mana yang akan digunakan dalam estimasi estimasi menggunakan spesifikasi dengan cross

tersebut.

section-nya adalah random dan period-nya adalah none. Berdasarkan hasil pemilihan model estimasi data Estimasi ini menghasilkan Cross-section Random Chi-

panel yang telah dilakukan sebelumnya dengan square dengan p-value sebesar 0.0307 atau lebih kecil

menggunakan Uji Chow atau Uji Likelihood Ratio dan dari 5%. Kedua, dengan menggunakan spesifikasi cross

Uji Hausman, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa section-nya adalah none dan period-nya adalah random.

yang memberikan Estimasi ini menghasilkan Period Random Chi-square

performance lebih baik antara PLS, FEM dan REM dengan p-value lebih besar dari 5%. Ketiga, dengan

adalah pendekatan FEM dengan efek spesifikasi cross- menggunakan spesifikasi cross section-nya adalah

section Fixed Effect dan Cross-section dan period Fixed random dan period-nya adalah fixed. Estimasi ini

Effect. Selanjutnya, berdasarkan hasil tersebut, berikut menghasilkan

ini akan dijelaskan analisa hasil estimasi regresi dengan p-value sebesar 0.0184 atau lebih kecil dari

dengan menggunakan pendekatan FEM. 5%. Berdasarkan

4.3.1. Analisis dengan Model Efek Tetap seluruh

khususnya dengan menggunakan efek spesifikasi

Sektor

cross-section Random Effect dan Cross-section Random Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya, dalam Effect dan period Fixed Effect maka dapat dikatakan

Tabel 4 (lihat Lampiran) dapat dilihat bahwa hasil dari bahwa pendekatan FEM menunjukkan performance

bahwa variabel LFDI yang lebih baik dalam menjelaskan data dibanding

estimasi

menunjukkan

mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap dengan pendekatan REM.

variabel LGDP pada tingkat signifikan 5%. Hal tersebut Dengan demikian, hasil uji perbandingan metode

terlihat dari koefisien slope yang bertanda positif yaitu estimasi tersebut di atas memperlihatkan bahwa

sebesar 0,051088 dan dengan nilai p-value sebesar apabila efek spesifikasi dari cross section adalah fixed

0,0004 atau lebih kecil dari 5%. Dengan kata lain, dan period adalah none maka dengan menggunakan

dengan tingkat keyakinan 95% data yang ada redundant fixed effect test menunjukkan signifikan

mendukung bahwa variabel LFDI memiliki pengaruh

Tabel 9. Hasil Uji Hausman cross-section RE

Period RE

cross-sectio RE&period FE

No. Effect test

stat prob Cross-section Random

Period Random Chi-

- - square

Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014)

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 145 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 145

11. Industri Logam, Mesin dan Elektronik, Kendaraan Dari Tabel 4 tersebut juga terlihat nilai R-squared

Bermotor dan Alat Transportasi Lain mempunyai sebesar 0,936285. Nilai R-Squared yang semakin

nilai intersep sebesar 11.326929 (10.57582 + mendekati satu berarti model semakin baik dalam

menjelaskan variasi yang terjadi pada variabel

12. Industri Lainnya. mempunyai nilai intersep dependen.

sebesar7.850516 (10.57582 -2.725304); Selanjutnya pada Tabel 5 (lihat Lampiran)

13. Konstruksi. mempunyai nilai intersep sebesar menunjukkan bahwa setiap individu atau sektor

11.227884 (10.57582 + 0.652064); memiliki intersep yang berbeda namun tetap dengan

14. Perdagangan dan Reparasi, serta Hotel dan koefisien slope yang sama. Hasil estimasi yang

Restoran mempunyai nilai intersep sebesar diperoleh tersebut menggunakan spesifikasi cross

12.182026 (10.57582 + 1.606206); section-nya adalah fixed dan period-nya adalah none.

dan Komunikasi. Sesuai dengan hasil regresi dengan spesifikasi

15. Transportasi,

Gudang

mempunyai nilai intersep sebesar11.165177 tersebut, maka dapat diketahui nilai intersep yang

berbeda untuk setiap subsetor sebagai berikut:

16. Perumahan, Kawasan Industri dan Perkantoran.

1. Tanaman Pangan dan Perkebunan mempunyai mempunyai nilai intersep sebesar 10.870327 nilai intersep sebesar 11.670359 (10.57582 +

17. Jasa Lainnya mempunyai nilai intersep sebesar

2. Peternakan mempunyai nilai intersep sebesar 11.617884 (10.57582 + 1.042064). 10.126503 (10.57582 -0.449317);

Lebih lanjut, berdasarkan hasil Uji Chow dan Uji

3. Perikanan mempunyai nilai intersep sebesar Hausman diketahui bahwa Model Efek Tetap dengan 10.310298 (10.57582 -0.265522);

efek spesifikasi cross-section Fixed Effect dan Cross-

4. Pertambangan mempunyai nilai intersep sebesar section & period Fixed Effect merupakan pendekatan 10.691166 (10.57582 + 0.115346);

paling baik dalam menjelaskan data panel. Tabel 11

5. Industri Makanan mempunyai nilai intersep (lihat Lampiran) memperlihatkan Hasil Estimasi sebesar 11.308399 (10.57582 + 0.732579);

Regresi dengan Metode FEM (Cross-section fixed &

6. Industri Tekstil, Barang Dari Kulit dan Alas Kaki Period fixed). Dalam Tabel ini, penggunaan period fixed mempunyai nilai intersep sebesar 10.427995

mengontrol dampak dari (10.57582 -0.147825)

perekonomian Indonesia yang berfluktuasi khususnya

7. Industri Kayu

untuk mengakomodasi tahun 1998 dimana terjadi sebesar9.706044 (10.57582 -0.869776);

krisis ekonomi.

8. Industri Kertas dan Percetakan mempunyai nilai Dalam Tabel 11, dapat dilihat bahwa hasil dari intersep sebesar 9.658163 (10.57582 -0.917657);

estimasi

menunjukkan

bahwa variabel LFDI

9. Industri Kimia dan Farmasi, Karet dan Plastik mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap mempunyai nilai intersep sebesar 10.435367

variabel LGDP pada tingkat signifikan 5%. Hal tersebut (10.57582 -0.140453);

terlihat dari koefisien slope yang bertanda positif yaitu

10. Industri Mineral Non Logam. mempunyai nilai sebesar 0.019384 dan dengan nilai p-value sebesar intersep sebesar 9.213901 (10.57582 -1.361919);

0.0288 atau lebih kecil dari 5%. Dengan kata lain,

Tabel 10. Pengaruh LFDI terhadap LGDP per sector (cross section FE)

Prob _CROPLAN

Sektor

Coefficient

Std.Error

0.1508 Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014) Catatan: * signifikan pada level 10%; ** signifikan pada level 5%, dan *** signifikan pada level 1%

146 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Tabel 11. Hasil Estimasi Regresi dengan Metode FEM

Effect (Cross-section fixed & Period fixed)

No.

Sektor

0.291113 Dependent Variable: LGDP

16. _ESTAT

1.054295 Method: Panel Least Squares

17. _OTRSER

Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014) Date: 08/12/14 Time: 12:30 Sample: 1994 2013

Tabel 13. Efek waktu dari Metode FEM (Cross-section

Periods included: 20

fixed & Period fixed)

Cross-sections included: 17 Total panel (balanced) observations: 340

Tahun

Effect

Variable Coefficient Std. Error

-0.318225 Cross-section fixed (dummy variables)

Effects Specification

-0.316207 Period fixed (dummy variables)

-0.176963 Adjusted R-squared

R-squared 0.980890 Mean dependent var 10.92167 2001

-0.118255 S.E. of regression

0.978619 S.D. dependent var

-0.053937 Log likelihood

0.161671 Akaike info criterion -0.704069 Sum squared resid

7.919696 Schwarz criterion

156.6917 Hannan-Quinn criter. -0.538040

0.039799 Prob(F-statistic)

432.0045 Durbin-Watson stat

0.091922 Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014)

0.184635 dengan tingkat keyakinan 95% data yang ada

0.230778 mendukung bahwa variabel LFDI memiliki pengaruh

0.271888 yang signifikan terhadap variabel LGDP. Dari Tabel 11

0.324453 tersebut juga terlihat nilai R-squared sebesar

0.366217 0.980890. Nilai R-Squared yang semakin mendekati

0.414476 satu berarti model semakin baik dalam menjelaskan

Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014) variasi yang terjadi pada variabel dependen.

Dengan kata lain, baik Model Efek Tetap dengan

4.3.2. Analisis dengan Model Efek Tetap per sektor

efek spesifikasi cross-section Fixed Effect maupun Untuk menganalisis lebih jauh hubungan antara Model Efek Tetap dengan efek spesifikasi Cross-section

PMA dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia untuk & period Fixed Effect menunjukkan bahwa variabel

(subsektor) makaperlu LFDI mempunyai pengaruh positif dan signifikan

dilakukan regresi dengan metode estimasi FEM terhadap variabel LGDP pada tingkat signifikan 5%.

dengan efek spesifikasi cross section adalah fixed dan Selanjutnya, dalam Tabel 12 dan Tabel 13 (lihat

period adalah none. Hasil dari regeresi tersebut dapat Lampiran) dapat dilihat Efek individu dan efek waktu

dilihat pada Tabel 10 (lihat Lampiran). dari Metode FEM (Cross-section fixed & Period fixed).

Berdasarkan Tabel 10 tersebut terlihat bahwa Dari tabel-tabel tersebut terlihat bahwa intersep

penanaman modal asing hanya signifikan dan positif berbeda antar individu dan antar waktu, namun

terhadap pertumbuhan ekonomi untuk subsektor- koefisien slope tetap sama.

subsektor tertentu saja. Dengan kata lain, bahwa tidak semua subsektor dari PMA yang menanamkan

Tabel 12. Efek individu dari Metode FEM (Cross- section fixed & Period fixed)

modalnya di Indonesia akan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di

No. Sektor

Effect

Indonesia. Berdasarkan Tabel 10 tersebut dapat

1. _CROPLAN

dikatakan bahwa PMA hanya signifikan di 4 subsektor

2. _LVSTOK

sedangkan subsektor lainnya tidak mempunyai

3. _FISH

pengaruh yang signifikan, dengan penjelasan sebagai

1. Tanaman Pangan dan Perkebunan dengan

menunjukkan bahwa dengan meningkatnya PMA

8. _PAPER

maka akan meningkatkan PDB. Dengan begitu

9. _CHEMIRUB

semakin besar arus realisasi PMA untuk subsektor

semakin meningkatkan

pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan

13. _KONS

demikian, PMA subsektor Tanaman Pangan dan

14. _HOTL

Perkebunan mempunyai pengaruh positif dan

15. _TRANSP

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 147 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 147

di Indonesia.

2. Peternakan dengan koefisien slope negatif sebesar

8. Industri Kertas dan Percetakan dengan koefisien 0.025660

slope negatif sebesar 0.012409 menunjukkan meningkatnya PMA maka akan menyebabkan PDB

bahwa dengan meningkatnya PMA maka akan menurun. Dapat dikatakan bahwa meningkatnya

menyebabkan PDB menurun. Dapat dikatakan arus realisasi PMA untuk subsektor ini tidak akan

bahwa meningkatnya arus realisasi PMA untuk meningkatkan

akan meningkatkan Indonesia. Dengan demikian, PMA subsektor

pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan Peternakan mempunyai pengaruh negatif dan

demikian, PMA subsektor Industri Kertas dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi

Percetakan mempunyai pengaruh negatif dan di Indonesia.

tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi

3. Perikanan dengan koefisien slope negatif sebesar

di Indonesia.

9. Industri Kimia dan Farmasi, Karet dan Plastik meningkatnya PMA maka akan menyebabkan PDB

dengan koefisien slope negatif sebesar 0.138220 menurun. Dapat dikatakan bahwa meningkatnya

menunjukkan bahwa dengan meningkatnya PMA arus realisasi PMA untuk subsektor ini tidak akan

maka akan menyebabkan PDB menurun. Dapat meningkatkan

dikatakan bahwa meningkatnya arus realisasi PMA Indonesia. Dengan demikian, PMA subsektor

untuk subsektor ini tidak akan meningkatkan Perikanan mempunyai pengaruh negatif dan tidak

pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di

demikian, PMA subsektor Industri Kimia dan Indonesia.

Farmasi, Karet dan Plastik mempunyai pengaruh

4. Pertambangan dengan koefisien slope positif

signifikan terhadap sebesar 0.166304 menunjukkan bahwa dengan

pertumbuhan ekonomi di Indonesia. meningkatnya PMA maka akan meningkatkan

10. Industri Mineral Non Logam dengan koefisien PDB. Dengan begitu semakin besar arus realisasi

slope negatif sebesar 0.046215 menunjukkan PMA untuk subsektor ini maka akan semakin

bahwa dengan meningkatnya PMA maka akan meningkatkan

menyebabkan PDB menurun. Dapat dikatakan Indonesia. Dengan demikian, PMA subsektor

bahwa meningkatnya arus realisasi PMA untuk Pertambangan mempunyai pengaruh positif dan

akan meningkatkan signifikan di level 1% terhadap pertumbuhan

pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan ekonomi di Indonesia.

demikian, PMA subsektor Industri Mineral Non

5. Industri Makanan dengan koefisien slope positif Logam mempunyai pengaruh negatif dan tidak sebesar 0.237845 menunjukkan bahwa dengan

signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di meningkatnya PMA maka akan meningkatkan

Indonesia.

PDB. Dengan begitu semakin besar arus realisasi

11. Industri Logam, Mesin dan Elektronik, Kendaraan PMA untuk subsektor ini maka akan semakin

Bermotor dan Alat Transportasi Lain dengan meningkatkan

negatif sebesar 0.135484 Indonesia.

menunjukkan bahwa dengan meningkatnya PMA subsektorIndustri Makanan mempunyai pengaruh

maka akan menyebabkan PDB menurun. Dapat positif dan signifikan di level 5% terhadap

dikatakan bahwa meningkatnya arus realisasi PMA pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

untuk subsektor ini tidak akan meningkatkan

6. Industri Tekstil, Barang Dari Kulit dan Alas Kaki pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan dengan koefisien slope negatif sebesar 0.081663

demikian, PMA subsektor Industri Logam, Mesin menunjukkan bahwa dengan meningkatnya PMA

dan Elektronik, Kendaraan Bermotor dan Alat maka akan menyebabkan PDB menurun. Dapat

Transportasi Lain mempunyai pengaruh negatif dikatakan bahwa meningkatnya arus realisasi PMA

dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan untuk subsektor ini tidak akan meningkatkan

ekonomi di Indonesia.

pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan

12. Industri Lainnya dengan koefisien slope negatif demikian, PMA subsektor Industri Tekstil, Barang

sebesar 0.029870 menunjukkan bahwa dengan Dari Kulit dan Alas Kaki mempunyai pengaruh

meningkatnya PMA maka akan menyebabkan PDB negatif

menurun. Dapat dikatakan bahwa meningkatnya pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

dan tidak

signifikan

terhadap

arus realisasi PMA untuk subsektor ini tidak akan

pertumbuhan ekonomi di sebesar 0.050681 menunjukkan bahwa dengan

7. Industri Kayu dengan koefisien slope negatif

meningkatkan

Indonesia. Dengan demikian, PMA subsektor meningkatnya PMA maka akan menyebabkan PDB

Industri Lainnya mempunyai pengaruh negatif dan menurun. Dapat dikatakan bahwa meningkatnya

tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi arus realisasi PMA untuk subsektor ini tidak akan

di Indonesia.

meningkatkan pertumbuhan

13. Konstruksi dengan koefisien slope positif sebesar Indonesia. Dengan demikian, PMA subsektor

ekonomi

di

menunjukkan bahwa dengan Industri Kayu mempunyai pengaruh negatif dan

meningkatnya PMA maka akan meningkatkan

148 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

PDB. Dengan begitu semakin besar arus realisasi

Tabel 14. Hasil Estimasi Regresi dengan Metode FEM-

PMA untuk subsektor ini maka akan semakin

13 Sektor (Cross-section fixed)

meningkatkan pertumbuhan

ekonomi

di

Dependent Variable: LGDP

Indonesia. Namun demikian, PMA subsektor

Method: Panel Least Squares

Konstruksi ini mempunyai pengaruh positif tetapi

Date: 08/16/14 Time: 17:36 Sample: 1994 2013

tidak signifikan di level 1%, 5% maupun 10%

terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

Periods included: 20

Cross-sections included: 13

14. Perdagangan dan Reparasi, serta Hotel dan Total panel (balanced) observations: 260 Restoran dengan koefisien slope positif sebesar

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 0.116716

Variable

C 10.81540 0.109468 98.79984 0.0000 meningkatnya PMA maka akan meningkatkan

-0.014659 0.016388 -0.894496 0.3719 PDB. Dengan begitu semakin besar arus realisasi PMA untuk subsektor ini maka akan semakin

LFDI

Effects Specification

meningkatkan pertumbuhan ekonomi di

Cross-section fixed (dummy variables) Indonesia. Namun demikian, PMA subsektor Perdagangan dan Reparasi, serta Hotel dan

0.951671 Mean dependent var 10.71856 Restoran ini mempunyai pengaruh positif tetapi

R-squared

Adjusted R-squared

0.949118 S.D. dependent var 1.159176

tidak signifikan di level 1%, 5% maupun 10% 0.261477 Akaike info criterion 0.207402

S.E. of regression

16.81908 Schwarz criterion 0.399131 terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

Sum squared resid

Log likelihood

-12.96226 Hannan-Quinn criter. 0.284480

372.6277 Durbin-Watson stat 0.493808 koefisien

15. Transportasi, Gudang dan Komunikasi dengan

Prob(F-statistic)

menunjukkan bahwa dengan meningkatnya PMA Sumber: Hasil Olahan Eviews 8 (2014) maka akan meningkatkan PDB. Dengan begitu semakin besar arus realisasi PMA untuk subsektor

berjumlah 13 cross section dengan total observasi ini

menjadi 260. Dari Tabel 14 tersebut terlihat juga pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan

maka akan

semakin

meningkatkan

bahwa ketika ke 4 subsektor tersebut dikeluarkan dari demikian, PMA subsektor Transportasi, Gudang

pengamatan,maka koefisien slope dari variabel LFDI dan Komunikasi ini mempunyai pengaruh positif

menjadi negatif dan nilai p-value menjadi lebih besar dan signifikan di level 1% terhadap pertumbuhan

dari 5% yang mengindikasikan bahwa variabel LFDI ekonomi di Indonesia.

berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap

16. Perumahan, Kawasan Industri dan Perkantoran variabel LGDP. Dengan kata lain ketika 4 subsektor dengan koefisien slope positif sebesar 0.014634

tersebut dikeluarkan dari observasi maka PMA menunjukkan bahwa dengan meningkatnya PMA

menjadi tidak berpengaruh signifikan terhadap maka akan meningkatkan PDB. Dengan begitu

pertumbuhan ekonomi.

semakin besar arus realisasi PMA untuk subsektor Singkatnya, hasil empiris dengan menggunakan ini

Pendekatan Efek Tetap menunjukkan bukti kuat pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Namun

maka akan

semakin

meningkatkan

bahwa PMA mempunyai pengaruh positif dan demikian, PMA subsektor Perumahan, Kawasan

signifikan terhadap GDP pada tingkat signifikansi 5% Industri

dimana terlihat bahwa tidak semua subsektor dari pengaruh positif tetapi tidak signifikan di level 1%,

dan Perkantoran

ini

mempunyai

PMA tersebut yang berpengaruh positif dan signifikan 5% maupun 10% terhadap pertumbuhan ekonomi

terhadap pertumbuhan ekonomi. Dari hasil regresi per di Indonesia.

sektor dengan menggunakan pendekatan Efek Tetap

17. Jasa Lainnya dengan koefisien slope positif sebesar dengan spesifikasi efek menggunakan cross section 0.082212

fixed effect ditunjukkan bahwa subsektor Tanaman meningkatnya PMA maka akan meningkatkan

Pangan dan Perkebunan, Pertambangan, Industri PDB. Dengan begitu semakin besar arus realisasi

makanan, serta Transportasi, Gudang dan Komunikasi PMA untuk subsektor ini maka akan semakin

berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap meningkatkan

pertumbuhan ekonomi.

Indonesia. Namun demikian, PMA subsektor Jasa

Lainnyaini mempunyai pengaruh positif tetapi

5. KESIMPULAN

model data panel terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

tidak signifikan di level 1%, 5% maupun 10%

Berdasarkan

estimasi

menggunakan pendekatan PLS menunjukkan bahwa Selanjutnya, untuk membuktikan bahwa 4

variabel LFDI mempunyai pengaruh signifikan subsektor tersebut memang mempunyai pengaruh

terhadap variabel LGDP untuk seluruh sektor. Hal yang signifikan dan positif terhadap pertumbuhan

serupa juga ditunjukkan dengan menggunakan Model ekonomi, dapat dilakukan dengan melakukan estimasi

Efek Tetap dimana LFDI mempunyai pengaruh positif regresi dengan data cross section tanpa 4 subsektor

dan signifikan terhadap LGDP pada tingkat signifikan tersebut sebagaimana terlihat pada Tabel 14.

5% dengan intersep yang berbeda antar sektor. Dalam Tabel 14 tersebut terlihat bahwa dengan

Dengan menggunakan Model Efek Acak, variabel LFDI mengeluarkan ke-4 subsektor tersebut dari observasi

berpengaruh secara signifikan terhadap LGDP di maka jumlah cross secion penelitian menjadi

tingkat signifikan 5%. Dari seluruh estimasi model

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 149 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 149

Selain itu, pemberian insentif pajak, misalnya LGDP.

penyusutan dipercepat, dapat digunakan untuk Selanjutnya, untuk mengetahui model mana yang

menarik PMA di sektor tertentu (misalnya, sektor memberikan

kerja tinggi dan mejelaskan data digunakan Uji Chow atau Uji

pertumbuhan tinggi) atau dalam kegiatan tertentu Likelihood Ratio dan Uji Hausman.Hasil dari uji

(misalnya, R & D). Sebagaimana diketahui bahwa tersebut menunjukkan bahwa pendekatan FEM

insentif pajak untuk kegiatan R & D digunakan oleh menunjukkan performance yang lebih baik dalam

negara untuk mendorong akumulasi menjelaskan data dibanding dengan pendekatan PLS

beberapa

pengetahuan atau transfer teknologi. dan REM. Dengan demikian untuk melakukan analisis

Kebijakan insentif harus diberikan hanya untuk hasil regresi digunakan Model EfekTetap.

sektor-sektor tertentu yang memiliki dampak positif Hasil empiris menggunakan Pendekatan Efek

dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Tetap menunjukkan bukti kuat bahwa PMAmempunyai

Indonesia sehingga dapat memaksimalkan manfaat pengaruh positif dan signifikan terhadap GDP pada

dari PMA di negara tuan rumah. Studi ini memberikan tingkat signifikansi 5% dimana terlihat bahwa tidak

kontribusi wacana apakah insentif untuk PMA dapat semua subsektor dari PMA tersebut yang berpengaruh

diterapkan satu untuk semua atau hanya untuk sektor- positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

sektor tertentu yang memiliki dampak positif terhadap Dari hasil regresi per sektor dengan menggunakan

pertumbuhan ekonomi (mendukung beberapa sektor). pendekatan Efek Tetap dengan spesifikasi efek

Berdasarkan hasil empiris penelitian ini, pemerintah menggunakan cross section fixed effect ditunjukkan

Indonesia harus memberikan kebijakan insentif lebih bahwa subsektor Tanaman Pangan dan Perkebunan,

khusus terhadap subsektor Tanaman Pangan dan Pertambangan, Industri makanan, serta Transportasi,

Perkebunan, Pertambangan, Industri makanan, serta Gudang dan Komunikasi berpengaruh secara positif

Transportasi, Gudang dan Komunikasi.Dengan kata dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini

lain, penelitian ini mengusulkan bahwa pemerintah menunjukkan

Indonesia harus lebih selektif dalam memberikan signifikan terhadap GDP berasal dari sektor primer,

bahwa PMAmempunyai

pengaruh

insentif pajak untuk menarik PMA menanamkan sekunder, dan juga sektor tersier.

modalnya di Indonesia.

Terkait dengan akan diimplementasikannya

6. IMPLIKASI DAN KETERBATASAN

pasar tunggal ASEAN di tahun 2015, hal pertama yang Efek dari PMA terhadap pertumbuhan ekonomi

harus diatasi dengan segera adalah mengurangi defisit tergantung pada banyak faktor. Ini bervariasi

neraca perdagangan. PMA diharapkan dapat berperan berdasarkan waktu dan dari satu negara ke negara

besar untuk memenuhi kebutuhan domestik sehingga yang lain. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa efek

akan mengurangi impor dan meningkatkan ekspor. PMA terhadap pertumbuhan ekonomi dapat berbeda-

Dengan semakin meningkatnya ekspor maka akan beda dan memiliki beberapa implikasi. Apabila

meningkatkan pendapatan nasional Indonesia. Selain ditemukan bukti bahwa PMA mempunyai pengaruh

itu, dengan berkurangnya impor dari luar negeri untuk signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, maka

memenuhi kebutuhan domestik, diharapkan dapat implikasi kebijakannya adalah bahwa negara tuan

mengatasi defisit neraca perdagangan sehingga rumah harus menyediakan aturan dan kebijakan untuk

Indonesia siap untuk menghadapi pasar tunggal menarik PMA tersebut.

ASEAN yang akan diimplementasikan pada tahun Dengan menggunakan data sektoral, penelitian

ini mampu menemukan non-keseragaman dampak Keterbatasan dari penelitian ini adalah analisis PMA lintas sektor terhadap pertumbuhan ekonomi di

dilakukan hanya dengan menggunakan satu variabel Indonesia. Hasil empiris berdasarkan data panel dalam

bebas saja yaitu realisasi Penanaman Modal Asing mata uang Rupiah menunjukkan bukti pengaruh

(LFDI) dikarenakan adanya keterbatasan ketersediaan signifikan dari realisasi PMA terhadap pertumbuhan

data yang dimiliki untuk melakukan penelitian. Studi ekonomi di sektor primer (Tanaman Pangan dan

ini juga hanya melakukan penelitian dengan Perkebunan, serta Pertambangan), di sektor sekunder

menggunakan data yang seluruhnya dikonversi ke (Industri

dalam mata uang Rupiah dan tidak melakukan (Transportasi, Gudang dan Komunikasi). Studi ini

penelitian untuk mata uang US Dollar, sehingga menemukan

dimungkinkan adanya hasil analisis yang berbeda. keuntungan kepada Indonesia.

Selain itu, penelitian ini hanya dilakukan untuk Dukungan dari pemerintah Indonesia untuk

mencari hubungan satu arah pengaruh PMA terhadap menerapkan kebijakan yang lebih berorientasi ke luar

pertumbuhan ekonomi namun tidak melakukan dibutuhkan di sektor ini. Implikasi kebijakan adalah

penelitian terkait pengaruh pertumbuhan ekonomi bahwa pemerintah Indonesia harus membuat suatu

terhadap PMA.

aturan atau kebijakan terhadap PMA tersebut,

contohnya regulasi insentif pajak termasuk proses

administrasi yang lebih mudah untuk mendapatkan

insentif, sehingga dapat menarik PMA dari subsektor

150 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Ghosh, M., & Wang, W. (2010).Does PMA accelerate

DAFTAR PUSTAKA

economic growth? The OECD experience based on panel data estimates for the period

Afonso, A., & Rault,C. (2009). Bootstrap panel Granger- 1980 –2004. Global Economy Journal, 9(4), causality between government spendingand

1.doi: 10.2202/1524-5861.1496. revenue in the EU (Working Paper No.

Gujarati, Damodar N. (2003). Basic Econometrics Edisi 944).The William Davidson Institute.

Keempat.McGraw-Hill. New York. Alfaro, L. (2003). Foreign direct investment and growth:

Hansen, H., & Rand, J. (2006). On the causal links does the sector matter? (Working Paper).

between PMA and growth in developing Harvard University, Harvard Business School.

countries. World Economy, 29 (1), 21 –41. doi: Anyamele, O. D. (2010). Foreign direct investment,

10.1111/j.1467-9701.2006.00756.x exports, and education on economic growth in

Khaliq, A., & Noy, I. (2007). Foreign direct investment sub-saharan African. International Research

and economic growth: Empirical evidence from Journal of Finance and Economics, 51, 38 –49.

sectoral data in Indonesia (Working Paper Asafu, A., J. (2000). The effect of foreign direct

200726). University of Hawai at Manoa, investment on Indonesian economic growth,

Department of Economics. Retrieved January 1960 –1996. Economic Analysis and Policy, 30,

2012, from

49 –62. http://www.economics.hawaii.edu/research/ Balasubramanyam, V. N., Salisu, M., & Spasford D.

workingpapers/WP_07-26.pdf. (1996). Foreign direct investment and growth

Lall S. (2002). PMA and development: Research issues in EP and IS countries. Economic Journal, 106,

in the emerging context.In Bora B. (Ed.).

92 –105. Foreign direct investment research issues. Baltagi,B. (2005). Econometric Analysis of Panel

London, New York: Routledge. Data.John Wiley & Sons. New York.

Li, X., &Liu, X. (2005). Foreign direct investment and Bengoa, M., & Sanchez-Robles, B. (2003). PMA,

economic growth: An increasingly endogenous economic freedom, and growth: New evidence

relationship. World Development, 33(3), 393- from Latin America. European Journal of

Political Economy, 19, 529 –545. Lipsey, R. E., &Sjöholm, F. (2010). Foreign direct Blomström, M., & Kokko, A. (2001). Foreign direct

investment and growth in East Asia: Lessons for investment and spillovers of technology.

Indonesia (Working Paper Series 852). International

Research Institute of Industrial Economics. Management, 22(5 –6), 435–454.

Loungani, P., & Razin, A. (2001). How beneficial is Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and

foreign direct investment for developing moment restrictions in dynamic panel data

countries? Finance and Development, 38(2), 6 – models. Journal of Econometrics, 87, 115 –143.

Borensztein, E., De Gregorio, J., & Lee, J.-W. (1998). Nair-Reichert, U., & Weinhold, D. (2001). Causality How does foreign direct investment affect

tests for cross-country panels: a new look at economic growth? Journal of International

PMA and economic growth in developing Economics, 45, 115 –135.

countries. Oxford Bulletin of Economics and Carkovic, M., & Levine, R. (2002).Does foreign direct

Statistics, 63(2), 153 –171. investment

Neuhaus, M. (2006). The impact of PMA on economic growth?(Working

accelerate

economic

growth: An analysis for the transition Minnesota.

countries of Central and Eastern Europe. In Choe, J. I. (2003). Do foreign direct investment and

Contributions to Economics (Vol. XII, pp. 1 – gross domestic investment promote economic

196). Heidelberg, Physica-Verlag. growth? Review of Development Economics,

Razin, A., Sadka, E., & Yuen, C. (1999). An information- 7(1), 44 –57.

based model of PMA: The gains from trade Chowdhury, A. R., & Mavrotas, G. (2003). PMA and

revisited (NBER Working Paper No. 6884). growth: what causes what? The World

National Bureau of Economic Research, Inc. Economy, 29(1), 9 –20.

Sjöholm, F. (1999). Economic recovery in Indonesia: The De Mello Jr., L. R. (1997). Foreign direct investment in

challenge of combining PMA and regional developing countries and growth: A selective

development (Working Paper No. 347). survey. Journal of Development Studies, 34(1),

Stockholm School of Economics.

1 –34. Solow, R. M. (1956). A Contribution to the Theory of De Mello Jr., L. R. (1999). Foreign direct investment-led

Economic Growth. Quarterly Journal of growth: Evidence from time series and panel

Economics, 70 (1): 65-94. data. Oxford Economic Papers, 51(1), 133 –151.

Thee, K. W. (2001). The role of foreign direct Duasa, J. (2007). Malaysian foreign direct investment

Indonesia's industrial and growth: Does stability matter? The Journal

investment

in

technology development. International Journal of Economic Cooperation, 28(2), 83 –98.

of Technology Management, 22(5 –6), 583– 598.

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 151

Todaro, M. P., & Stephen, S. C. (2003). Economic development. (8th ed.). New York: Addison

Wesley. Vadlamannati, K. C., & Tamazian, A. (2009). Growth effects of PMA in 80 developing economies: The role of policy reform and institutional constraints. Journal of Economic Policy Reform, 12(4), 299 –322.

Vu, T. B., & Noy, I. (2009). Sectoral analysis of foreign direct investment and growth in the developed countries. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 19(2), 402 –413.

Wang, M. (2002). Manufacturing PMA and economic growth: Evidence from Asian economies

[mimeo]. Department

of

Economics,

University of Oregon. Zakaria, Z. (2009). Empirical evidence on the causality relationship

investment and economic growth in the developing

Malaysia, 43(1), 27 –52. Zhang, K. H. (2001). Does foreign direct investment promote economic growth? Evidence from East Asia and Latin America. Contemporary Economic Policy, 19(2), 175 –185.

152 Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014 153

Jurnal BPPK, Volume 7 Nomor 2, 2014, Halaman 153-164

BADAN PENDIDIKAN DAN PELATIHAN KEUANGAN KEMENTERIAN KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA

JURNAL BPPK

THE DETERMINANT OF CORE INFLATION IN INDONESIA

Rizki E. Wimanda a , Nur M. Adhi Purwanto b , Fajar Oktiyanto c Bank Indonesia, Jakarta. Email:rizki@bi.go.id Bank Indonesia, Jakarta. Email:adhipd@bi.go.id Bank Indonesia, Jakarta. Email:fajar_o@bi.go.id

ARTICLE INFORMATION ABSTRACT

ARTICLE HISTORY Received

23 September 2013

Accepted to be published

28 November 2014

This paper analyzes factors affecting core inflation in Indonesia. Using quarterly data, we argue that after economic crisis in 1997/1998, core inflation is significantly affected by backward-looking expectation (its lag), forward-looking expectation (consensus forecast), output gap, exchange rate (growth and volatility), and the growth of M1. Comparing to the whole sample (1992-2011), the role of lag of core inflation becomes more significant, exchange rate pass-through is smaller, and the impact of volatility of exchange rate is bigger after the crisis. Employing MV filter method, we find an output gap threshold. Econometric model shows that the role of BI rate to reduce core inflation is limited. Using ARDL model and monthly data (year-on-year) from January 2002 to June 2011, we find that administered price inflation and volatile food inflation, to some extent, have an effect on the dynamic of core inflation. In general, the effect of volatile foods group on core inflation is bigger than the effect of administered prices group. Some commodities in administered prices basket have significant impact on core inflation, such as fuel, intercity transportation, household fuel, and telephone charge. Some commodities in volatile foods basket also have significant impact on core inflation, such as rice, beef, milk, noodles, and cooking oil.

Paper ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi core inflation di Indonesia. Dengan menggunakan model OLS dan data triwulanan (qtoq), kami berargumen bahwa pada periode setelah krisis ekonomi tahun 1997/1998, core inflation dipengaruhi oleh core inflation masa lalu (backward-looking), ekspektasi inflasi (consensus forecast), output gap, nilai tukar (perubahan dan tingkat volatilitasnya), dan pertumbuhan M1. Dibandingkan dengan whole sample (1992-2011), pada periode setelah krisis ekonomi peran output gap menjadi signifikan, pass-through nilai tukar berkurang, dan peran volatilitas nilai tukar menjadi lebih besar. Dengan menggunakan output gap MV filter, ditemukan adanya threshold output gap setelah periode krisis. Sementara itu, peran BI rate dalam menurunkan core inflation relative terbatas. Dengan menggunakan model ARDL dan data bulanan (yoy) dari Januari 2002 s.d. Juni 2011, kami berargumen bahwa pergerakan administered price inflation dan volatile food inflation mempengaruhi pergerakan core inflation di Indonesia. Secara umum, dampak kenaikan volatile foods lebih besar dibandingkan dampak kenaikan administered price terhadap core inflation. Beberapa komoditas administered price yang berdampak signifikan terhadap core inflation adalah bensin, angkutan dalam kota, bahan bakar rumah tangga, dan tarif telepon. Sementara beberapa komoditas volatile foods yang berdampak signifikan terhadap core inflation adalah beras, daging sapi, susu, mie, dan minyak goreng.

KEYWORDS: Monetary policy, core inflation, exchange rate pass through, ARDL model