BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian - Analisis Pengaruh Penanaman Modal Asing Dan Utang Luar Negeri Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia (Tahun 1983 – 2013)

BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh utang luar negeri

  dan Penanaman Modal Asing (PMA) terhadap perekonomian di Indonesia tahun 1983-2013.

  B. Jenis dan Sumber Data

  Beberapa data dapat memberikan informasi berharga bagi sebuah penelitian untuk menganalisis pengaruh Penanaman Modal Asing dan Utang Luar Negeri terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia, maka jenis data yang digunakan di penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung tetapi dari data yang sudah ada. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder kurun waktu (time series) yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia.

  C. Definisi Operasional Variabel

  1. Variabel Dependen: Yaitu variabel yang terikat Variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas. Dalam penelitian ini adalah Pertumbuhan Ekonomi tahun 1983-

  2013.

  Pertumbuhan Ekonomi menurut Badan Pusat Statistik adalah salah satu indikator ekonomi makro yang menggambarkan pertumbuhan produksi barang dan jasa di suatu wilayah perekonomian dalam selang waktu tertentu.

  2. Variabel independen Yaitu variabel yang mempengaruhi variabel terkait. Dalam penelitian ini adalah penanaman modal asing dan utang luar negeri tahun

  1983 - 2013.

  Utang luar negeri adalah sebagian dari total utang suatu negara yang diperoleh dari para kreditor di luar negara tersebut. Penerima utang luar negeri dapat berupa pemerintah, perusahaan, atau perorangan. Bentuk utang dapat berupa uang yang diperoleh dari bank swasta, pemerintah negara lain, atau lembaga keuangan internasional seperti IMF dan Bank Dunia (Bank Indonesia, 2012).

  Penanaman modal asing (PMA) merupakan bentuk investasi dengan jalan membangun, membeli total atau mengakuisisi perusahaan.

  Penanaman Modal Asing (PMA) lebih banyak mempunyai kelebihan diantaranya sifatnya jangka panjang, banyak memberikan andil dalam alih teknologi, alih keterampilan manajemen, membuka lapangan kerja baru. Lapangan kerja ini, sangat penting bagi negara sedang berkembang mengingat terbatasnya kemampuan pemerintah untuk penyediaan lapangan kerja (Bank Indonesia, 2012).

D. Metode Analisis Data

  Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah denganmelakukan analisis regresi linear berganda yang dirancang untuk meneliti pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Metode yangdigunakan adalah Ordinary Least Square (OLS) yang dinyatakan denganangka-angka yang dalam perhitungannya menggunakan metode statistik yangdibantu dengan program pengolah data statistik yang dikenal dengan SPSS. Metode-metode yang digunakan yaitu analisis deskriptif, uji asumsi klasik, uji signifikansi simultan (uji statitik F), koefisien determinasi R2, dan uji signifikansi parameter individual (uji statistik t).

  Adapun bentuk persamaan regresi linear berganda yang digunakan dapat dirumuskan : Y = Keterangan : Y = Pertumbuhan Ekonomi

  = Konstanta = Koefisien regresiPengolahan Data

  X1 = Utang Luar Negeri X2 = Penanaman Modal Asing et = error term Metode Analisis Data Klasik

  1. Uji Normalitas

  Uji normalitas dalam model regresi bertujuan untuk mengetahui dependen variabel dan independen variabel mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi normal atau mendektai normal. Cara mendeteksinya adalah dengan menggunakan dua cara, yaitu (Ghozali, 2011:160):

  a. Analisis Grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati normal. Namun demikian, hanya dengan melihat histogram, namun hal ini dapat membingungkan, khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode lain yang dapat digunakan adalah dengan melihat normal probability

  plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.

  Distribusi normal akan membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal. Maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.

  Dasar pengambilan keputusan dari analisis normal probability

  plot adalah sebagai berikut:

  1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

  2) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

  b. Analisis Statistik Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistic non-parametrik Kolmogorov-

  Smirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis: Ho = Data residual terdistribusi normal Ha = Data residual tidak terdistribusi normal.

  Dasar pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah sebagai berikut: 1) Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik maka Ho ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal.

  2) Apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan secara statistik maka Ho diterima, yang berarti data terdistribusi normal.

  2. Uji Multikolonieritas Menurut (Ghozali, 2011:105) uji ini berutujuan menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable independen.

  Pada model regresi yang baik seharusnya antar variable independen tidak terjadi kolerasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikoloniearitas dalam model regresi adalah sebagai berikut:

  2

  a. Nilai R yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat. b. Menganalisa matrik korelasi antar variabel bebas jika terdapat korelasi antar variabel bebas yang cukup tinggi (> 0,9) hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas

  c. Dilihat dari nilai VIF dan Tolerance. Sebagai dasar acuannya dapat disimpulkan: 1) Jika nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. 2) Jika nilai tolerance < 0,10 dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variable independen dalam model regresi.

  3. Uji Autokolerasi Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 .jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem autokolerasi.

  Autokolerasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya (Ghozali, 2011:110).

  4. Uji Heteroskedastisitas Menurut (Ghozali,2011:139) uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas itu dengan menggunakan uji Park. Dasar pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui uji Park dilakukan sebagai berikut: a. Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi signifikan statistik, yang berarti data empiris yang diestimasi terdapat heteroskedastisitas.

  b. Apabila probabilitas nilai tes tidak signifikan statistik, maka berartin data empiris yang diestimasi tidak terdapat heteroskedastisitas

E. Pengujian Hipotesis

  Untuk melakukan pengujian terhadap hipotesis-hipotesis yang diajukan, perlu digunakan analisi regresi melalui uji t maupun uji F. Tujuan digunakan analisis regresi adalah untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen, baik secara parsial maupun secara simultan, serta mengetahui besarnya dominasi variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Metode pengujian terhadap hipotesa yang diajukan dilakukan dengan pengujian secara parsial dan pengujian secara simultan.

  1. Uji t Uji t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variable independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel independen (Ghozali, 2011: 98). Oleh karena itu uji t ini digunakan untuk menguji hipotesis Ha1 dan Ha2. Langkah langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut: a. Pengujian Hipotesis Ha1

  1) Merumuskan hipotesis (Ha) Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial.

  2)

  

Daerah

Daerah Daerah

Terima

  Tolak Tolak

  t t

• k) -k)

  3) Membandingkan t hitung dengan t tabel. Jika t hitung lebih besar dari t tabel maka Ha diterima. Berarti bahwa variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. 4) Berdasarkan probabilitas 5) Menentukan variabel independen mana yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap variabel dependen. Hubungan ini dapat dilihat dari koefisien regresinya.

  b. Pengujian Hipotesis Ha2 1) Merumuskan hipotesis (Ha)

  Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial.

  2) 3) Membandingkan t hitung dengan t tabel. Jika t hitung lebih besar dari t tabel maka Ha diterima. Berarti bahwa variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. 4) Berdasarkan probabilitas 5) Menentukan variabel independen mana yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap variabel dependen. Hubungan ini dapat dilihat dari koefisien regresinya.

• k)

  2. Uji Statistik F Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh Utang luar negeri dan penanaman modal asing terhadap pertumbuhan ekonomi secara simultan. Adapun langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:

  a) Menentukan hipotesis dan alternatif H : b

  1

  = b

  2

  =0 tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan.

  Daerah Tolak

Daerah

Terima

  t -k) t

  Daerah Tolak Ha : b

  1 2 terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel

  independen terhadap variabel dependen secara simultan.

  b) Level of significant

  c) Kriteria pengujian

  Daerah Daerah Terima Tolak k

• H diterima bila F < F

  hitung tabel

  H ditolak bila F > F

  hitung tabel

  d) Perhitungan nilai F ESS/(k - 1) F = (Gujarati, 2003: 258). RSS/(n k) -

  Di mana: F = F hitung ESS = Explained sum of square (jumlah kuadrat dari regresi).

  RSS = Residual sum square (jumlah kuadrat kesalahan pengganggu). n = Jumlah observasi k = Jumlah parameter e) Kesimpulan

  Ho diterima, artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen (profitabilitas) secara simultan.

  Ho ditolak, artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen (profitabilitas) secara simultan.

  2

  3. Koefisien Determinasi (Uji R )

  2 Koefisien determinasi (R ) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.

  2

  2 Koefisien determinasi dapat dicari dengan rumus: R = 1 R

  2 Koefisien determinasi (R ) dinyatakan dalam persentase yang

  2

  2

  nilainya berkisar antara 0 < R < 1.Nilai R yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas (Ghozali, 2011:97). Nilai yang mendekati 1 (satu) berarti variabel variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.