PENGARUH BEBERAPA VARIABEL MAKROEKONOMI. docx

PENGARUH BEBERAPA VARIABEL MAKROEKONOMI TERHADAP
PERTUMBUHAN EKONOMI MALAYSIA
(Periode 1961-2012)

REZANERI NOER FITRIANASARI
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS) - Jakarta
Email: 11.6862@stis.ac.id

ABSTRAK
Pertumbuhan ekonomi Malaysia sedikit berfluktuasi, namun cenderung
mengalami peningkatan. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator untuk
menilai keberhasilan pembangunan suatu Negara. Dalam pelaksanaan pembangunan,
pertumbuhan ekonomi yang tinggi merupakan sasaran utama bagi Negara yang sedang
berkembang. Hal ini dimaksudkan untuk mempercpat pencapaian tingkat kesejahteraan
hidup yang tinggi bagi penduduknya. Selain itu dengan tingkat pertumbuhan penduduk
yang tinggi juga dimaksudkan untuk mengejar ketertinggalan dari Negara lain.
Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan gambaran mengenai pertumbuhan
ekonomi Malaysia dan hubungannya dengan beberapa variabel makroekonomi kurun
waktu 1961-2012, mengetahui apakah terjadi hubungan jangka panjang antara variabel
tabungan, indeks produksi, indeks harga konsumen, serta PMTB dengan pertumbuhan
ekonomi, serta mengetahui penngaruh New Economic Policy (NEP) terhadap

pertumbuhan ekonomi.
Metode analisis yang digunakan terdiri dari alasisis deskriptif berupa analisis
grafis. Analisis time series yang digunakan meliputi uji kointegrasi dan pembentukan
model koreksi kesalahan. Melalui uji Augmented Dickey Fuller semua variabel stasioner
pada turunan pertama. Dan speed of adjustment signifikan mempengaruhi model.
Dari hasil Penelitian ini pemerintah dan pihak lain tentunya perlu memperhatikan
variabel makroekonomi diatas dalam menyusun kebijakan, sehingga perkonomian dapat
menjadi lebih baik.

A.

PENDAHULUAN
Latar Belakang

Pembangunan merupakan suatu proses multidimensional yang meliputi perubahan
dalam struktur sosial, perubahan dalam sikap hidup masyarakat dan perubahan dalam
kelembagaan (institusi) nasional. Selain itu, pembangunan juga meliputi perubahan
dalam tingkat pengangguran dalam meningkatkan lapangan pekerjaan, adanya stabilisasi
harga, dan adanya term of trade yaitu memperbesar niai net ekspor. Guna mencapai
sasaran yang diinginkan dalam pembangunan maka pembangunan suatu negara dapat

diarahkan pada tiga hal pokok, yaitu : meningkatkan ketersediaan dan distribusi
kebutuhan pokok bagi masyarakat, dan meningkatkan kemampuan masyarakat dalam
mengakses baik kegiatan ekonomi dan kegiatan sosial dalam kehidupannya (Todaro,
2000:17-18)
Pertumbuhan ekonomi berarti perkembangan kegiatan dalam perekonomian yang
menyebabkan barang dan jasa yang diproduksikan dalam masyarakat bertambah dan
kemakmuran rakyat meningkat. Setiap negara tentunya menginginkan perekonomiannya
mengalami pertumbuhan. Namun dalam mencapai pertumbuhan yang tinggi tentunya
terdapat hambatan-hambatan. Hambatan utama yang dihadapi negara sedang berkembang
antara lain adalah keterbatasan dana untuk melaksanakan kegiatan pembangunan di
negaranya, kualitas input tenaga kerja yaitu keterampilan, pengetahuan, dan disiplin
angkatan kerja yang kurang, serta teknologi yang tertinggal.
Malaysia juga mengalami hambatan yang sama dalam mencapai pertumbuhan
ekonominya, yaitu dari segi keterbatasan dana, sumberdaya manusia yang kurang
berkualitas dan teknologi yang kurang mendukung dalam kegiatan pembangunan.
Terutama pada tahun-tahun pertama setelah Indonesia merdeka. Keadaan ekonomi
Malaysia sangat buruk, ekonomi boleh dikatakan stagflasi, hal ini diakibatkan oleh
kependudukan Inggris dan manajemen makro yang masih jelek.
Malaysia telah melewati banyak badai ekonomi dan politik selama empat dekade
terakhir. Pada 1950-an dan 1960-an, ekspor tradisional ekonomi diperbaharui dengan

program yang sangat sukses yaitu penanaman kembali perkebunan karet dan perkebunan
rakyat dengan varietas yang lebih produktif.Terlepas dari penurunan harga dunia, industri
karet alam telah mampu untuk tetap kompetitif dengan karet sintetis. Ekonomi ekspor
dihidupkan kembali lagi, dan pada tahun 1960-an dan 1970-an sebagai Malaysia menjadi

produsen kelapa sawit terbesar di dunia. Pertumbuhan ekonomi Malaysia mencapai 5-7
persen per tahun dari awal 1960-an sampai 1990-an.Tingkat pertumbuhan yang
berkelanjutan pada tingkat ini telah mempersempit kesenjangan ekonomi dengan dunia
industri, dan jika berlanjut selama beberapa dekade lain akan menghilangkan
kesenjangan seluruhnya.
Pada tahun 1969, terjadi kerusuhan etnis utama di Kuala Lumpur, dan ketegangan
etnis terejadi dalam kehidupan sehari-hari. Meskipun ada beberapa tanda-tanda integrasi
etnis, tidak adanya kekerasan etnis selama beberapa dekade terakhir merupakan prestasi
yang cukup penting. Menjadi salah satu masalah yang paling diperdebatan ekonomi
Malaysia. Hingga Pemerintah Malaysia melakukan Kebijakan Ekonomi Baru (19701990) yang dimaksudkan untuk mengurangi kesenjangan etnis ekonomi dan mengurangi
kemiskinan, namun itu juga telah menciptakan kelas rente Melayu berdasarkan patronase
politik dan pemerintahan.
Rumusan Masalah
Adapun permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini yaitu :
1. Bagaimana gambaran mengenai pertumbuhan ekonomi Malaysia dan hubungannya

dengan beberapa variabel makroekonomi kurun waktu tahun 1961-2012?
2. Apakah terjadi hubungan jangka panjang (kointegrasi) antara pertumbuhan ekonomi
dan beberapa variabel makroekonomi?
3. Bagaimana pengaruh kebijakan New Economic Policy (NEP) terhadap pertumbuhan
ekonomi Malaysia?
Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah
1. Memberikan gambaran mengenai pertumbuhan ekonomi Malaysia dan hubungannya
dengan beberapa variabel makroekonomi kurun waktu tahun 1961-2012.
2. Mengetahui adanya hubungan jangka panjang (kointegrasi) antara pertumbuhan
ekonomi dan beberapa variabel makroekonomi.

3. Mengetahui pengaruh kebijakan New Economic Policy (NEP) terhadap pertumbuhan
ekonomi Malaysia.
Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan yang dipaparkan, maka hasil penelitian ini diharapkan dapat
memberikan manfaat bagi:
1. Peneliti berikutnya, yaitu dapat menjadi bahan bacaan ataupun referensi untuk
penelitian lebih lanjut.
2. Penulis dan mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS), yaitu dapat dijadikan

sebagai wadah tambahan pengetahuan.

B.

PENELITIAN TERKAIT DAN TEORI
Kajian Teori
Teori Pertumbuhan Ahli-ahli Ekonomi Klasik
Menurut pandangan ahli-ahli ekonomi klasik ada empat faktor yang
mempengaruhi pertumbuhan ekonomi yaitu : jumlah penduduk, jumlah stok barangbarang modal, luas tanah dan kekayaan alam, dan tingkat teknologi yang digunakan.
Walaupun menyadari bahwa pertumbuhan ekonomi tergantung atas banyak faktor, ahliahli ekonomi terutama menumpahkan perhatiannya kepada pengaruh penambahan kepada
pertumbuhan ekonomi. Dalam teori pertumbuhan mereka dimisalkan luas tanah dan
kekayaan alam adalah tetap jumlahnya dan tingkat teknologi tidak mengalami perubahan.
Berdasarkan kepada pemisalan ini selanjutnya dianalisis bagaimana pengaruh
pertambahan penduduk kepada tingkat produksi dan pendapatan.
Menurut pandangan ahli-ahli ekonomi klasik hukum hasil lebih yang semakin
berkurang akan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi tidak akan terus menerus
berlangsung. Pada permulaannya apabila penduduk sedikit dan kekayaan alam relatif
berlbihan, tingkat pengmbalian modal dari invstasi yang dibuat adalah tinggi. Maka para

pengusaha akan memperoleh keuntungan besar. Ini akan menimbulkaninvestasi baru dan

pertumbuhanterwujud. Keadaan sprti itu tidak akan terus menerus berlangsung. Apabila
penduduk sudah terlalu banyak, pertambahannya akan menurunkan tingkat kegiatan
ekonomi karena produktivitas marginal penduduk telah menjadi negatif. Maka
kemakmuran masyarakat menurun kembali. Perekonomian akan mencapai tingkat
perkembangan yang sangat rendah. Apabila keadaan ini dicapai, ekonomi dikatakan telah
mencapai keadaan tidak berkembang (stationary state). Pada keadaan ini pendapatan
pekerja hanya mencapai tingkat cukup hidup (subsistence). Menurut pandangan ahli-ahli
ekonomi klasik setiap masyarakat tidak akan mampu menghalangi terjadinya keadaan
tidak berkembang tersebut. Ia hanya mampu mengundurkan keadaan tersebut.

Teori Harrod-Domar
Dalam menganalisis mengenai pertumbuhan ekonomi, teori Harrod-Domar
bertujuan untuk menerangkan syarat yang harus dipnuhi supaya suatu perekonomian
dapat mencapai pertumbuhan yang teguh dalam jangka panjang. Dengan menggunakan
pemisalan-pemisalan : (1) barang modal telah mencapai kapasitas penuh, (2) tabungan
adalah proporsional dengan pendapatan nasional, (3) rasio modal-produksi tetap, dan (4)
perekonomian terdiri dari dua sektor.
Syarat mencapai pertumbuhan teguh. Dalam analisisnya teori Harrord-Domar
menunjukkan bahwa, walaupun pada suatu tahun tertentu (tahun t) barang-barang modal
sudah mencapai kapasitas penuh, pengeluaran agregat dalam tahun t, akan menyebabkan

kapasitas barang modal menjadi semakin tinggi pada tahun berikutnya (t+1). Dengan
perkataan lain, investasi yang berlaku dalam tahun t akan menambah kapasitas barang
modal tahun (t+1).
Syarat untuk mencapai pertumbuhan teguh. Menyadari tentang pertambahan
kapasitas barang modal, muncul pertanyaan apakah syaratnya agar pada tahun berikutnya
(t+1) barang-barang modal mencapai kapasitas penuh kembali? Ada dua hal yang perlu
diketahui untuk memecahkan prsoalan tersebut. Pertama, berapa bsear pertambahan
kapasitas barang modal pada (t+1)? Karena teori Harrord-Domar menganggap rasio

modal produksi tetap, teori tersebut mengatakan pertambahan kapasitas barang modal
yang tergantung oleh rasio modal produksi itu sendiri (misalkan bernilai COR) dan
investasi yang dilakukan pada tahun t (misalkan bernilai I) pertambahan kapasitas barang
modal dapat dinyatakan dalam persamaan :
∆ c=

I
COR
Kedua yaitu keadaan yang bagaimana yang akan mengakibatkan pertambahan
pendapatan nasional ( ∆ Y ) sama dengan pertambahan kapasitas barang modal ( ∆ c
). Teori Harrord-Domar merupakan perluasan dari analisis Keynes. Dengan demikian

teori itu berependapat bahwa kapasitas penuh pada tahun berikut (t+1) akan tercapai
apabila pengeluaran agregat bertambah cukup besar, sehingga tercapai keadaan :

∆ c=∆ Y
Teori Keynes telah menerangkan, apabila ada pertambahan pengeluaran agregat
(misalnya

∆ I ) maka pendapatan nasional akan bertambah. Besarnya pertambahan

pendapatan nasional tergantung besarnya multiplier, dan pertambahan pendapatan
tersebut dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :
∆Y =

1
∆I
MPS

Dari persamaan diperoleh :
I
I

∆ I MPS
=
∆ I atau
=
COR MPS
I COR
Dalam analisis Harrord-Domar pertumbuhan ekonomi yang teguh akan mencapai
kapasitas penuh dalam jangka panjang.
Tingkat pertumbuhan ekonomi. Teori Harrord-Domar dapat pula menerangkan
tingkat pertumbuhan ekonomi yang akan mencapai kapasitas penuh dalam p3nggunaan
barang-barang modalnya. Pemisalan bawa tabungan adalah proporsional dengan
pendapatan nasional dapat diringkaskan menjadi persamaan :
S=MPS × Y

Dalam perekonomian dua sektor keseimbangan dicapai bila S=I , maka berlaku :
I=MPS ×Y
Y=

1
MPS

Analisis terdahulu menunjukkan bahwa

∆Y =

1
∆I
MPS

Dengan demikian tingkat pertumbuhan ekonomi dapat ditentukan dengan menyelesaikan
persamaan berikut
I
∆I
∆ Y MPS
=
Y
I
I
MPS
Persamaan diatas berarti pertumbuhan ekonomi sama tingkatnya dengan pertambahan

investasi.

Penelitian Terkait
Dalam penelitian Priyo Yudyatmoko (2006), dengan judul “Pengaruh Variabel
Makroekonomi terhadap Perekonomian di Indonesia (Periode 1990-2004)”. Penelitian ini
menggunakan metode error correction model dengan variabel PDB, indeks harga
konsumen, impor barang modal, indeks harga saham gabungan, dan kredit investasi. Dari
hasil penelitian menunjukkan variabel indeks harga konsumen dan indeks produksi
sebagai leading indicator, dan variabel selainnya sebagai langging indicator. Dimana
variabel-variabel makroekonomi tersebut terbukti memiliki hubungan jangka panjnag
dengan pertumbuhan ekonomi melalui Johansen-test.

Kerangka Pikir

TABUNGAN

INDEKS PRODUKSI
PERTUMBUHAN EKONOMI (GDP RIIL)

INDEKS HARGA KONSUMEN

INVESTASI (PMTB)

Gambar 1. Kerangka Pemikiran

Hipotesis Penelitian
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Diduga terdapat hubungan jangka panjang (kointegrasi) antara variabel-variabel
makroekonomi dan pertumbuhan ekonomi.
b. Diduga New Economic Policy (NEP) yang dijalankan oleh Pemerintahan Malaysia
berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.

C.

DATA DAN METODOLOGI
Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa PDB
atas dasar harga konstan, tabungan, dan investasi dalam US dollar, serta data indeks
produksi dan indeks harga konsumen yang diperoleh dari World Bank. Data yang
digunakan adalah data timeseries tahunan dari tahun 1961 sampai 2012. Data PDB atas
dasar harga konstan menggunakan tahun dasar 2000, sementara data indeks produksi dan
indeks harga konsumen menggunakan tahun dasar 2005.

Metodology
Permasalahan dalam penelitian ini dijawab dengan analisis menggunakan error
correction model untuk data time series yang merupakan teknik untuk mengoreksi
ketidakseimbangan jangka pendek menuju keseimbangan jangka panjang, serta dapat
menjelaskan hubungan antara peubah terikat dengan peubah bebas pada waktu sekarang
dan waktu lampau. Adapun tahapan analisis dan pembentukan model dalam penelitian
ini adalah sebagai berikut:

Gambar 2. Diagram Tahapan Analisis dan Pembentukan Model
Seluruh tahapan analisis dan pembentukan model dibantu dengan menggunakan
software eviews 8. Data yang digunakan adalah data timeseries tahunan dari tahun 1961
hingga tahun 2012.

UJI STASIONERITAS
Adalah salah satu uji untuk mengetahui stasioneritas data sehingga dapat dengan
mudah dilakukan peramalah (forecasting) untuk data pada periode berikutnya. Uji yang
bisa digunakan adalah Dickey Fuller Test dan Augmented Dickey Fuller Test. Dickey
Fuller Test dikenalkan oleh David Dickey dan Wayne Fuller. Perhatikan persamaan
berikut :
Yt = ρ Yt-1 + ut
Jika ρ = 1, maka model menjadi random walk tanpa intersep. Disini kita akan
menghadapi masalah dimana varian Yt tidak stasioner. Dengan demikian Yt dapat disebut
mengandung “unit root” atau data tidak stasioner. Bila persamaan diatas dikurangi pada
Yt-1 sisi kanan dan kiri, maka persamaannya menjadi:
Yt - Yt-1= ρ Yt-1 - Yt-1+ ut
∆ Yt = (ρ-1) Yt-1 + ut
Atau dapat ditulis dengan:
∆ Yt = δ Yt-1 + ut

Dari persamaan tersebut dapat dibuat hipotesis:
H0: δ = 0
H1: δ ≠ 0
Jika kita tidak menolak hipotesis δ = 0, maka ρ = 1. Artinya kita memiliki unit root,
dimana data time series Yt tidak stasioner. Uji signifikansi terhadap koefisien regresi
dapat dilakukan dengan Uji-t. Sayangnya dengan hipotesis tersebut, nilai Uji-t tidak
mengikuti distribusi t sekalipun dalam sampel besar. Tetapi Dickey-Fuller telah
membuktikan bahwa Uji-t terhadap hipotesis diatas mengikuti statistik ζ (tau). Statistik
ini selanjutnya dikembangkan oleh Mc. Kinnon. Selain model diatas, pengujian ini juga
dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa model berikut:

1. Model dengan intersep:
∆ Yt = β1 + δ Yt-1 + ut
2. Model dengan intersep dan memasukkan variabel bebas waktu (t)
∆ Yt = β1 + β2 t + δ Yt-1 + ut
Model-model sebelumnya mengasumsikan ut tidak berkorelasi hampir tidak mungkin.
Untuk mengantisipasi adanya korelasi tersebut, Dickey-Fuller mengembangkan
pengujian diatas dengan sebutan: Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test. Formulasinya
adalah sebagai berikut:
∆ Yt = β1 + β2 t + δ Yt-1 + α1 ∆ Yt-1 + α2 ∆ Yt-2 +...........+ αm ∆ Yt-m + εt
Atau dapat ditulis dengan:
m

ΔY t =β 1 + β 2 t+ δY t −1 + α i ∑ ΔY t −1 +ε t
i =1

Dimana m adalah panjangnya lag yang digunakan. Berdasarkan model tersebut kita dapat
memilih tiga model yang akan digunakan untuk melakukan Uji ADF, yaitu:
1. Model dengan intersep (β1) dan trend (β2), sebagaimana model diatas.
2. Model yang hanya intersep saja (β1), yaitu:
m

ΔY t =β 1 +δY t−1 +α i ∑ ΔY t −1 + ε t
i=1

3. Model tanpa intersep dan trend (slop), yaitu:
m

ΔY t =δY t−1 +α i ∑ ΔY t−1 + ε t
i=1

UJI KOINTEGRASI
Pengujian kointegrasi dilakukan untuk mengetahui apakah antar variabel dependen
dengan variabel independennya terdapat hubungan atau keterkaitan sehingga dapat
digunakan sebagai estimasi jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada dasarnya
konsep model ekonomi adalah menunjukkan hubungan perilaku jangka panjang sesuai
dengan teori ekonomi yang digunakan dalam mengestimasi model tersebut.
Definisi formal dari cointegration of two variables telah dikembangkan oleh Engle
dan Granger (1987). Dikatakan bahwa series
b di mana d≥b≥0

dituliskan sebagai

Y t dan X t berkointegrasi pada derajat d,

X t ,Y t ~ CI ( d , b )

Jika:
1.

Kedua series adalah berintegrasi pada derajat yang sama I(d)

2.

Terdapat kombinasi linier dari variabel-variabel yang berintegrasi I(d-b)
Dari definisi ini, maka secara umum dapat dikatakan bahwa jika kita mempunyai

dua variabel yang berintegrasi pada derajat yang “berbeda”, maka kedua variabel tersebut
tidak mungkin berkointegrasi. Sedangkan apabila series data stasioner pada derajat yang
sama maka series tersebut punya kemungkinan mempunyai kointegrasi. Untuk kasus unik
dimana kedua variabel telah stasioner pada derajat level dasar I(0), maka residual yang
terjadi kemungkinan besar akan stasioner sehingga penggambaran hubungan jangka
panjang (Kointegrasi) menjadi kurang bermakna (Charemza,1997).
Ada tidaknya hubungan kointegrasi antar variabel juga bisa dilihat secara grafis.
Biasanya variabel yang berkointegrasi akan telihat bergerak secara bersamaan sepanjang
waktu. Sehingga residualnya akan relatif konstan (stasioner pada I (0)). Lain hal dengan
yang tidak berkointegrasi maka residual yang didapatkan akan tampak berubah secara
sistematis menurut waktu (berubah sejalan dengan bertambahnya waktu).

Pengujian kointegrasi dengan metode residual adalah sama seperti menguji akarakar unit hanya saja varibel yang diuji adalah nilai residualnya. Seperti menurut RL
Thomas ( Modern Econometric, P 199) dikatakan di sana bahwa:
The residual-based test consider equation
y1t=y2t +ut
If ut has a unit roots, then y1t -y2t is not a cointegration relationship. Thus a test for
unit root in ut is a test that the variables yt are not cointegration.

PEMBENTUKAN MODEL
Model analisis yang digunakan dalam analisis data adalah model timeseries yaitu
error correction model dimana model ini secara luas dalam analisis ekonometrika untuk
data runtun waktu (time series) sejak tahun 1960an. Hal ini disebabkan karena
kemampuan yang dimiliki oleh ECM dalam meliput lebih banyak variabel untuk
menganalisis fenomena ekonomi jangka pendek dan jangka panjang dan mengkaji
konsisten tidaknya model empirik dengan teori ekonomika, serta dalam usaha mencari
pemecahan terhadap persoalan variabel runtun waktu yang tidak stasioner (non
stationary) dan regresi lancung (spurious regression) atau korelasi lancung (spurious
correlation) dalam analisis ekonometrika (Insukindro, 1999). ECM mempunyai ciri khas
dengan dimasukkannya unsur Error Correction Term (ECT) dalam model. Apabila
koefisien ECT signifikan secara statistik, maka spesifikasi model yang digunakan dalam
penelitian tersebut adalah sahih atau valid. Sebelum diolah data harus stasioner. Maka
dari itu dilakukan uji stasioneritas. Pada pembuatan error correction model terdapat dua
model yaitu model jangka panjang yang merupakan regresi spurious dan dalam bentuk
ecm nya yaitu model jangka pendek.

Model Jangka Panjang :
LGDP t =β11 LS t + β 12 LPI t + β 13 LCPI t + β 14 LPMTB t + β 15 NEP+ ε 1 t

Model Jangka Pendek :
DLGDPt =β 21 D LSt + β22 D LPI t + β 23 D LCPI t + β 24 DLPMTB t + γ ECM t −1 + β 25 NEP+ ε 2 t
Keterangan :
β11

: elastisitas tabungan

β12

: elastisitas indeks produksi

β13

: elastisitas indeks harga konsumen

β14

: elastisitas investasi

β15

:

β21

: elastisitas perubahan tabungan

β22

: elastistas perubahan indeks produksi

β23

: elastistas perubahan indeks harga konsumen

β24

: elastisitas perubahan investasi

β25

:

LGDPt

: produk domestic bruto

LSt

: tabungan

LPIt

: indeks produksi

LCPIt

: indeks harga konsumen

LPMTBt

: investasi

DGDPt

: perubahan produk domestic bruto

DLSt

: perubahan tabungan

DLPIt

: perubahan indeks harga konsumen

elastisitas dummy NEP

elastisitas dummy NEP

DLPMTBt : perubahan investasi
NEP

: Variabel Dummy
NEP=0  sebelum diberlakukannya kebijakan New Economic Policy (NEP)
NEP =1  setelah diberlakukannya kebijakan New Economic Policy (NEP)

ECM

: error correction model

γ

: speed of adjusment

εt

: error term

Persamaan di atas menggunakan asumsi lag optimal sebesar 1. Analisis ECM
γ

dijelaskan oleh parameter

(speed of adjusment) yaitu seberapa cepat waktu yang

diperlukan untuk mendapatkan nilai keseimbangan, dimana

γ

signifikan dan bernilai

negatif.

UJI ASUMSI KLASIK
A.

Uji Normalitas
Salah satu asumsi model regresi adalah residual mempunyai distribusi normal.

Konsekuensi apabila jika model tidak mempunyai residual yang berdistribusi normal
maka uji t dalam melihat signifikansi variabel independent terhadap variabel dependent
tidak bisa diaplikasikan jika residual tidak mempunyai distribusi normal (Widarjono,
Agus, 2010, 111). Dengan demikian apabila residual tersebut berasal dari distribusi
normal maka akan dibuktikan dengan gambar grafik yang nilai-nilai sebaran datanya
akan terletak disekitar garis lurus. Baru setelah itu dapat disimpulkan persyaratan
normalitas bisa dipenuhi.
Terdapat beberapa test yang digunakan, diantaranya adalah: (1) chi-square
goodness of fit test, dan (2) jarque-bera test. Keduanya menguji residual  dan dengan
distribusi probalibitas chi-square
N  k  2  K  3
JB 
S 
6 
4

2






S : skewness, K : kurtosis, k : jumlah koefisien yang diestimasi.

B.

Uji Autokorelasi
Istilah autokorelasi didefiniskan sebagai adanya korelasi antara anggota

serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu seperti halnya dalam time series
data atau space dalam cross section data. Pada model regresi linier klasik
mengasumsikan bahwa residual tidak mengandung autokorelasi atau dapat dituliskan

E ( e i e j ) =0

dimana i≠ j

sehingga apabila terjadi autokorelasi maka

E (ei e j ) ≠ 0

dimana i≠ j .
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk mendeteksi masalah
autokorelasi adalah metode Bruesch-Godfrey yang mengembangkan uji autokorelasi
yang dikenal dengan uji Lagrange Multiplier (LM). Kriteria untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi (Winarno, 2007: 5.29) adalah :
Bila nilai probability Obs*R-squared > α = 5% , berarti tidak ada autokorelasi
Bila nilai probability Obs*R-squared ≤ α = 5% , berarti ada autokorelasi
C.

Uji Homoskedastisitas
Salah satu uji formal untuk menguji apakah terjadi pelanggaran asumsi Klasik

homokedastisitas, digunakan uji White.
Misal persamaan yang akan kita uji adalah sebagai berikut:

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Estimasi persamaan diatas dengan OLS dan hitung nilai
2. Regresikan model di bawah:

3. Hitung nilai nR2, dimana n adalah besarnya contoh dan R 2 adalah unadjusted R-square
dari persamaan regresi auxiliary pada langkah 2.
4. Tolak hipotesis nol jika nR2 >

D.

Uji Multikolinieritas

(tidak terdapat heterokedastisitas)

Multikolinier ialah kondisi dimana adanya hubungan antara variabel-variabel
bebas. Jika multikolinier itu sempurna maka setiap koefisien regresi dari variabelvariabe
bebasnya tidak dapat menentukan dan standar errornya tidak terbatas. Jika multikolinier
kurang dari sempurna maka koefisien regresi walaupun bisa menentukan, tetapi memiliki
standar error yang besar (dalam hubungan dengan koefisien mereka itu sendiri), yang
berarti koefisien-koefisiennya tidak bisa diestimasi dengan akurasi yang tepat.
Cara umum untuk mendeteksi adanya multikolinear dalam model ialah dengan
melihat bahwa adanya R2 yang tinggi dalam model tetapi tingkat signifikansi
tstatistiknya sangat kecil dari hasil regresi tersebut dan cenderung banyak yang tidak
signifikan. Cara lain mendeteksi adanya kolinieritas (Nash dan Bradford,
2001) adalah dengan melihat Variance Inflation Factor (VIF). Nilai VIF ini

menunjukkan bagaimana varians dari sebuah estimator akan meningkat akibat adanya
multikolinearitas. Nilai VIF diperoleh dengan formula berikut:
VIF k =

1
2
1−Rk

dimana k =1,2… , p−1
berganda ketika

Xk

dan

2

Rk

merupakan koefisien determinasi dari regresi

diregresikan dengan

p−2 variabel lainnya dalam model.

Apabila nilai VIF lebih besar dari 5, maka mengindikasikan adanya gejala
multikolinieritas (hubungan linier antar variabel bebas).

HASIL DAN PEMBAHASAN
Hubungan Pertumbuhan Ekonomi dengan Variabel-variabel Makroekonomi
Penelitian ini menggunakan periode tahun 1961-2012 dan bertujuan untuk
mengetahui hubungan pertumbuhan ekonomi (PDB) dengan beberapa variab2l yang
diduga erat dengan naik turunnya pertumbuhan. Variabel-variabel yang dimaksud adalah
variabel-variabel makroekonomi meliputi tabungan, indeks produksi, indeks harga
konsumen, dan investasi (pembentukan modal tetap bruto).

Pada Gambar 3 dapat diamati, bahwa pada tahun 1961 sampai dengan tahun 2012,
semua variabel cenderung mengalami kenaikan, seluruh variabel tabungan, indeks
produksi, indeks harga konsumen, dan PMTB pergerakannya searah dengan pertumbuhan
ekonomi (PDB), walaupun PMTB sempat mengalami penurunan di sekitar tahun 1998.
Sementara itu pada masa-masa krisis yaitu pertengahan tahun 1997, jika dilihat
secara grafis hubungan antara pertumbuhan ekonomi (PDB) dengan variabel tabungan,
indeks produksi, indeks harga konsumen, dan PMTB hubungannya positif. Saat
pertumbuhan ekonomi (PDB) mengalami penurunan, ketika variabel tersebut merespon
positif, maka keempat variabel juga mengalami penurunan. Sama halnya dengan masa
krisis global pada tahun 2008, seluruh variabel mempunya gerakan yang sama yaitu
turun, tetapi penurunan yang cukup tajam terjadi pada variabel tabungan dan PMTB.
Pengaruh pemberlakuan NEP (New Economic Policy) di Malaysia pada tahun
1971 tidak terlalu berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi (PDB).

.4 E
2
1 1
+

2
1

.0 E
2
1 1
+

0
1

1 +
.6
E1
1
.2 E
1
1 1
+

8
0
0
6

.0 E
8
1 0
+

0
4

.0 E
4
1 0
+

0
2

. E
0
0 0 6
+
5

0
7

5
7

0 8
8
5

0
9

5 0
9

Du
G
d
ro
p
o o
K
ctiP
ista d
n
xn (2
e
4 -2
0
0 6
= 1
)
0

5
0

0 0
1

Gambar 3. Pertumbuhan ekonomi dan variabel makrokonomi tahun 19612012
Analisis grafis hanya merupakan pengantar awal untuk menetahui pola hubungan
antara pertumbuhan ekonomi (PDB) dan variabel-variabel makroekonomi. Oleh karena
itu, dilakukan analisis lebih lanjut berupa analisis time series untuk menemukan pola
hubungan yang lebih berarti secara statistic.
Permasalahan yang sering muncul dalam analisis time series adalah permasalahan
mengenai stasionaritas data. Hal ini perlu diperhatikan karena variabel yang tidak
stasioner akan menghasilkan regresi lancing. Regresi lancing terjadi ketika hasil regresi
menunjukkan hubungan yang signifikan antar variabel padahal hal tersebut tidak lain
adalah hubungan contemporaneous dan tidak memiliki makna kausal (Harris, 1995: 14).
Oleh karena itu, tahap awal dari pengujian kointegrasi dan kausalitas adalah pengujian
stasioneritas data. Pengujian stasionaritas data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah uji akar unit (unit root test) dengan jenis pengujian Augmented Dicky Fuller.
Dari bentuk grafik data time series kadang cukup untuk menunjukkan suatu data
adalah stasioner atau tidak stasioner. Dari Gambar X terlihat bahwa data tidak stasioner
dan mempunyai trend. Ada tidaknya trend dapat dibuktikan dengan melakukan pengujian
signifikansi trend dan intercept. Dari pngujian siginifikansi (Lampiran X), diperoleh hasil
bahwa semua data mempunyai trend dan intercept, sehingga dalam pengujian
stationaritas dimasukkan unsure trend dan intercept didalamnya. Adanya suatu trend
(linier atau tidak linier) dalam data berarti bahwa setiap nilai yang berturut-turut akan
bernilai positif satu sama lain.

Gambar 4. PDB, Tabungan, Indeks Produksi, Indeks Harga Konsumen dan
PMTB Malaysia tahun 1961-2012 (dalam bentuk log)

Analisis Time Series
Uji Stasioner
Tabel X. Hasil Uji Augmented Dickey Fuller (ADF)
Variabel (dalam bentuk log)
Produk Domestik Bruto
Tabungan
Indeks Produksi
Indeks Harga Konsumen
PMTB

Data asli (dalam

Data first different

bentuk level)
-1.056266
-2.064080
-2.002834
-1.712700
-2.149238

-6.283224
-7.637363
-9.175596
-3.880558
-4.626786

Sumber : Diolah dari data berbagai publikasi
Catatan : - Nilai krisis level 5 persen untuk data level adalah -3.500495
- Nilai krisis level 5 persen untuk data level adalah -3.504330

Dari Tabel 4, dapat dilihat bahwa semua variabel mengandung structural change.
Dari hasil pengujian stasioneritas dengan ADF yaitu dengan membandingkan nilai
stasistik ADF dengan nilai MacKinnon menunjukkan bahwa semua variabel pada data
asli tidak stasioner atau dikatakan memiliki unit root. Karena semua variabel masih
belum stasioner, maka dilakukan uji ADF pada data turunan pertama (first differencing).
Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua variabel telah signifikan atau menolak Ho
pada taraf uji 5 persen. Dapat diinterpretasikan bahwa semua variabel tidak lagi memiliki
unit root dan telah stasioner pada turunan pertama atau terintegrasi pada order 1 [I(1)].
Dalam pengujian stasioner ini semua variabel sudah dalam bentuk logaritma.

Uji Kointegrasi

Augmented Dickey-Fuller test statistic

t-Statistic

Prob.*

-3.214430

0.0252

Dari hasil pengujian stasionaritas error model jangka panjang menggunakan
statistic uji ADF dapat diketahui P-value kurang dari alpha 5%, yang artinya error
stasioner. Yang artinya variabel yang memiliki hubungan dalam jangka panjang, atau
dalam jangka panjang variabel sama-sama bergerak menuju titik keseimbangan.

Pembentukan Model
Model Jangka Panjang

LGD Pt =1.579087¿ LTABUNGA N t−0.469856 L I Pt −2.655729¿ LCP I t +0.049717 L P M TB t −0. 43764

Pada model jangka panjang, hanya variabel Tabungan, Indeks Harga Konsumen,
dan dummy dari NEP yang signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Malaysia.
Dimana elastisitas dari tabungan adalah 1.579087 yang artinya apabila terjadi kenaikan
tabungan sebesar 1% maka pertumbuhan ekonomi akan naik sebesar 1.58 %, dan elastisitas
dari indek harga konsumen adalah 2.655729 yang artinya apabila indeks harga konsumen
naik sebesar 1% akan menyebabkan perubahan pertumbuhan ekonomi sebesar 2.66%.
Dalam jangka panjang, besarnya pertumbuhan ekonomi setelah dilakukannya
kebijakan New Economic Policy (MEP) lebih lebih kecil 0.44% dibandingkan dengan
sebelum diberlakukannya MEP.

Model Jangka Pendek

DLGD Pt =0.070269¿ LTABUNGAN + 0.239387¿ DL I Pt + 0.010545 DLCP I t ++0.010545 DLCP I t +

Pada model jangka pendek atau error correction model hanya variabel Tabungan,
Indeks Produksi, PMTB, dan dummy dari NEP yang signifikan mempengaruhi
pertumbuhan ekonomi Malaysia. Dimana apabila terjadi kenaikan perubahan tabungan
sebesar 1% maka perubahan pertumbuhan ekonomi akan naik sebesar 0.07 %, dan apabila
perubahan indeks produksi naik sebesar 1% akan menyebabkan perubahan pertumbuhan
ekonomi sebesar 0.24%, selain itu saat perubahan investasi naik sebesar 1% maka terjadi
kenaikan perubahan pertumbuhan ekonomi sebesar 0.12%.
Dalam jangka pendek, perubahan pertumbuhan ekonomi setelah dilakukannya
kebijakan New Economic Policy (MEP) lebih besar 0.03% dibandingkan dengan seblum
diberlakukannya MEP. Koefisien speed of adjustment bernilai

−0,008624

artinya

kecepatan error correction untuk mengoreksi perilaku tiap variabel dalam jangka pendek
untuk menuju keseimbangan baru terbilang sangat lambat yaitu sebesar 0,8 persen.
Nilai dari R-square adalah 0.517838 yang artinya variabel tabungan, indeks
produksi, indeks harga konsumen, PMTB, dan NEP dapat menjelaskan variasi dalam
pertumbuhan ekonomi sebesar 52%, 48% lainnya dijlaskan olh variabel lain yang tidak
masuk dalam model.

Uji Asumsi
Model yang dibuat dalam penelitian ini sebelum digunakan untuk pengujian
hipotesis agar dapat diperoleh estimasi BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) maka
perlu dilakukan pengujian asumsi klasik. Pengujian terhadap penyimpangan asumsi
klasik dilakukan dengan bantuan program EVIEWS 8 yang dilakukan pada penelitian ini
meliputi:
1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini akan dideteksi dengan
menggunakan analisa grafik yang dihasilkan melalui perhitungan error correction
model dengan perangkat lunak EVIEWS 8.0 dan juga mendeteksi dengan
menggunakan uji formal yaitu Jarque Bera.
Pengujian dengan menggunakan analisa grafik, berikut pola grafik hasil pengolahan
EVIEWS 8.0 dapat dilihat pada gambar ini:
10

Series: Residuals
Sample 1962 2012
Observations 51

8

6

4

2

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

0.006029
0.004705
0.054232
-0.045675
0.022572
-0.026696
2.696424

Jarque-Bera
Probability

0.201894
0.903981

0
-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

Dari histogram diatas, dapat diketahui model regresi pada penelitian ini telah
memenuhi asumsi normalitas. Selain itu, P-value dari uji statistic Jarque-Berra
sebesar 0.903981 lebih besar dari signifikansi alpha 0.05 sehingga dapat disimpulkan
bahwa residual ECM berdistribusi normal.

2. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji terjadinya perbedaan varians
residual satu pengamatan ke pengamatan lain atau gambaran hubungan nilai yang
diprediksi dengan Standardized Delete Residual nilai tersebut sehingga model juga
terbebas dari heteroskedastisitas. Uji ini dapat dilihat dengan menggunakan uji white.

F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.142782
31.01309
20.54727

Prob. F(21,29)
Prob. Chi-Square(21)
Prob. Chi-Square(21)

0.0288
0.0734
0.4869

Dari pengujian karena nilai P-value yang lebih besar dari pada alpha 5%
sehingga hipotesis nol yang menyatakan eror memiliki varians yang konstan
terpenuhi.

3. Uji Autokorelasi
Pengujian terhadap gejala autokorelasi dengan Breusch-Godfrey Serial
Correlation LM Test. Hasil perhitungan EVIEWS versi 8.0 dapat dilihat pada
pengujian berikut ini :

F-statistic
Obs*R-squared

17.06294
11.57660

Prob. F(1,44)
Prob. Chi-Square(1)

0.0002
0.0007

Hasil output dari LM Test menunjukkan bahwa P-value lebih kecil dari
pada alpha 5%, sehingga dapat ditarik kesimpulan error model berautokorelasi. Karena
sudah menjadi sifat dari data time series adalah dipengaruhi oleh masa lalunya, maka
sebagian besar model dengan data time series akan mengalami gejala autokorelasi.

4. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model ecm
ditemukan adanya korelasi diantara variabel bebas. Hasil :pengujian multikolinieritas
dapat dilihat pada tebel sebagai berikut :

Variable

Uncentered
VIF

RESID01(-1)
DLTABUNGAN
DLIP
DLCPI
DLPMTB
NEP

1.571732
2.816632
1.746736
3.178801
1.908358
2.818851

Dari tabel di atas terlihat bahwa tidak ada variabel yang mengalami multikolinieritas,
ditunjukkan dengan seluruh nilai VIF yang lebih kecil dari 5.

E.

KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini yaitu :
1. Pertumbuhan ekonomi Malaysia tahun 1961-2012 cenderung mengalami kenaikan
walaupun sempat mengalami penurunan pada tahun 1997-1998 akibat krisis ekonomi
yang melanda kawasan Asia. Dampak yang diberikan krisis ekonomi bukanlah suatu
dampak yang permanen, pertumbuhan ekonomi Malaysia mulai menunjukkan perbaikan
dilihat dari nilai PDB yang cenderung meningkat setelah krisis sampai tahun 2008.
Berdasark analisa grafis diketahui bahwa variabel tabungan, indeks produksi, indeks
harga konsumen, dan PMTB pada saat krisis mempunyai hubungan positif, yaitu pada
saat PDB menurun, keempat variabel tersebut merespon positif dengan penurunan juga.
Sementara itu pengaruh New Economic Policy (NEP) di Malaysia mulai tahun 1971,
secara grafis tidak terlihat pengaruh positif yang signifikan diberikan oleh kebijakan baru
tersebut.
2. Dari hasil uji kointegrasi dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan keseimbangan
jangka panjang antara pertumbuhan ekonomi dan variabel-variabel makroekonomi. Pada
keseimbangan jangka panjang Tabungan dan PMTB mempunyai hubungan positif

terhadap pertumbuhan ekonomi. Sementara Indeks Produksi dan Indek Harga Konsumen
mempunya hubungan negative dengan pertumbuhan ekonomi. Sedangkan, dalam jangka
pendek seluruh variabel berhubungan positif dengan pertumbuhan ekonomi.
3. Dalam jangka panjang, pertumbuhan ekonomi sebelum diberlakukannya NEP oleh
Pemerintah Malaysia lebih besar dari pada setelah diberlakukan kebijakan tersebut.
Tetapi dalam jangka pendek perubahan pertumbuhan ekonomi setelah diberlakukannya
MEP lebih besar dari pada sebelumnya. Dummy variabel dari MEP seluruhnya
signifikan, baik dalam model jangka panjang maupun jangka pendek.
4. Uji asumsi untuk memenuhi estimate yang BLUE (Best Linier Unbiased Estimator)
terlanggar pada uji asumsi Non-Autokorelasi. Untuk asumsi error berdistribusi normal
dan memiliki variasi yang konstan terpenuhi.
Saran yang diberikan oleh peneliti adalah :
1. Selain variabel makroekonomi yang digunakan dalam penelitian ini, dapat pula
ditambahkan variabel makroekonomi lain, yang diduga berpengaruh terhadap
pertumbuhan ekonomi, seperti nilai tukar rupiah, suku bunga, dan jumlah uang beredar.

DAFTAR PUSTAKA

Andrian A. 2003. Faktor-Faktor yang Berperan dalam Penciptaan Pertumbuhan
Ekonomi Indonesia Tahun 1999 [Skripsi]. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik.
Budiono. Ekonomi Makro. Yogyakarta: BPFE, 1994
Damodar Gujarati, 1995. Ekonometrika Dasar, terjemahan Sumarno Zain, Erlangga,
Jakarta
Enders W. 2004. Applied Econometric Time Series. New York: John-Wiley & Son.LTD.
Harun Alp, Selim Elekdag, and Subir Lall. 2012. An Assessment of Malaysian Monetary
Policy during the Global Financial Crisis of 2008–09 [Paper]. International Monetary Fund.
Ibrahim, Muhammad bin. 2010. Impact of the global crisis on Malaysia's financial
system. Malaysia
Prema-chandra Athukorala. 2010. Malaysian Economy in Three Crises [Jurnal].
Canberra: The Australian National University.

LAMPIRAN

UJI STASIONERITAS (DATA LEVEL)
Lampiran 1. Produk Domestik Bruto (PDB)
Null Hypothesis: LPDB has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-1.056266
-4.148465
-3.500495
-3.179617

0.9263

t-Statistic

Prob.*

-2.064080
-4.148465
-3.500495
-3.179617

0.5528

t-Statistic

Prob.*

-2.002834
-4.148465
-3.500495
-3.179617

0.5858

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 2. Tabungan (S)
Null Hypothesis: LTABUNGAN has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 3. Indeks Produksi (IP)
Null Hypothesis: LIP has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 4. Indeks Harga Konsumen (IHK)
Null Hypothesis: LCPI has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-1.712700
-4.152511
-3.502373
-3.180699

0.7309

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 5. Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB)
Null Hypothesis: LPMTB has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-2.149238
-4.152511
-3.502373
-3.180699

0.5065

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

UJI STASIONER (DATA DIIFFERENT PERTAMA)

Lampiran 6. Produk Domestik Bruto (DLPDB)
Null Hypothesis: DLKR has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

t-Statistic

Prob.*

-5.941984
-3.550396
-2.913549
-2.594521

0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLKR)
Method: Least Squares
Date: 07/13/13 Time: 07:48
Sample (adjusted): 1998Q3 2012Q3
Included observations: 57 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DLKR(-1)
C

-0.787662
0.010453

0.132559
0.005358

-5.941984
1.950832

0.0000
0.0562

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.390968
0.379894
0.038352
0.080899
106.0121
35.30717
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.000322
0.048703
-3.649548
-3.577862
-3.621688
1.913249

Lampiran 7. TABUNGAN (DLTABUNGAN)
Null Hypothesis: D(LTABUNGAN) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-7.637363
-4.156734
-3.504330
-3.181826

0.0000

t-Statistic

Prob.*

-9.175596
-4.152511
-3.502373
-3.180699

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 8. INDEKS PRODUKSI (DLIP)
Null Hypothesis: D(LIP) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 9. INDEKS HARGA KONSUMEN (DLCPI)
Null Hypothesis: D(LCPI) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-3.880558
-4.156734
-3.504330
-3.181826

0.0204

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 10. PEMBENTUKAN MODAL TETAP BRUTO (DLPMTB)
Null Hypothesis: D(LPMTB) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-4.626786
-4.152511
-3.502373
-3.180699

0.0027

t-Statistic

Prob.*

-3.214430
-3.574446
-2.923780
-2.599925

0.0252

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Lampiran 11. UJI KOINTEGRASI
Null Hypothesis: RESID01 has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

PEMBENTUKAN MODEL
Lampiran 12. MODEL JANGKA PANJANG
Dependent Variable: LPDB
Method: Least Squares
Date: 07/22/14 Time: 20:32
Sample: 1961 2012
Included observations: 52
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LTABUNGAN
LIP
LCPI
LPMTB
NEP

1.579087
-0.469856
-2.655729
0.049717
-0.437644

0.192885
0.425913
0.431922
0.173315
0.175067

8.186681
-1.103173
-6.148637
0.286858
-2.499867

0.0000
0.2756
0.0000
0.7755
0.0160

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.935224
0.929711
0.255465
3.067329
-0.193453
1.154635

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

24.54058
0.963582
0.199748
0.387368
0.271677

Lampiran 13. MODEL JANGKA PENDEK
Dependent Variable: DLPDB
Method: Least Squares
Date: 07/22/14 Time: 20:34
Sample (adjusted): 1962 2012
Included observations: 51 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

RESID01(-1)
DLTABUNGAN
DLIP
DLCPI
DLPMTB
NEP

-0.008624
0.070269
0.239387
0.010545
0.115312
0.031934

0.017652
0.028158
0.079440
0.146136
0.022561
0.006384

-0.488559
2.495524
3.013454
0.072161
5.111042
5.001981

0.6275
0.0163
0.0042
0.9428
0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.517838
0.464265
0.024643
0.027328
119.6915
0.999968

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

0.061401
0.033669
-4.458489
-4.231216
-4.371641

UJI ASUMSI
Lampiran 14. UJI ASUMSI NORMALITAS
10

Series: Residuals
Sample 1962 2012
Observations 51

8

6

4

2

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

0.006029
0.004705
0.054232
-0.045675
0.022572
-0.026696
2.696424

Jarque-Bera
Probability

0.201894
0.903981

0
-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

Lampiran 15. UJI ASUMSI NONAUTOKORELASI
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

17.06294
11.57660

Prob. F(1,44)
Prob. Chi-Square(1)

0.0002
0.0007

Lampiran 16. UJI ASUMSI HOMOSKEDASTISITAS
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.142782
31.01309
20.54727

Prob. F(21,29)
Prob. Chi-Square(21)
Prob. Chi-Square(21)

Lampiran 17. UJI ASUMSI MULTIKOLINIERITAS
Variance Inflation Factors
Date: 07/22/14 Time: 20:35
Sample: 1961 2012
Included observations: 51

Variable

Coefficient
Variance

Uncentered
VIF

0.0288
0.0734
0.4869

RESID01(-1)
DLTABUNGAN
DLIP
DLCPI
DLPMTB
NEP

0.000312
0.000793
0.006311
0.021356
0.000509
4.08E-05

1.571732
2.816632
1.746736
3.178801
1.908358
2.818851