BAB III METODE PENELITIAN. peneliti menggunakan data sekunder runtut waktu (time series) tahunan dengan

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Dalam menganalisis volatilitas inflasi yang terjadi di Indonesia tahun , peneliti menggunakan data sekunder runtut waktu (time series) tahunan dengan mengambil sampel dari periode 1999 hingga Data sekunder ini diperoleh dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik. Data-data yang dimaksud adalah data Inflasi dari Indeks Harga Konsumen (IHK), data Jumlah Uang Beredar (JUB)yang diproksi dengan Posisi Pinjaman yang diberikan Rupiah dan Valuta Asing Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat/BPR menurut lokasi proyek Provinsi (Miliar Rp), data Utang Pemerintah Daerah, dan data pendukung, yakni Defisit Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD). Alasan memilih variabel Posisi Pinjaman yang diberikan Rupiah dan Valuta Asing Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat/BPR menurut lokasi proyek Provinsi (Miliar Rp) sebagai proksi dari JUB adalah terkait bisnis dan investasi. Mengapa? Karena ketika perusahaan/proyek mengalami kekurangan dana/modal, maka perlu meminjam dana dari bank dan tentu saja harus membayar kembali sebanyak uang yang dipinjamkan ditambah dengan bunga uang selama waktu yang disepakati/waktu lama pinjaman. Hal ini berdampak pada masyarakat luas. Logikanya, ketika masyarakat umum membeli barang-barang produksi dari

2 pinjaman uang bank, maka perusahaan peminjam uang bank sudah menaikkan harga unit produksinya sebesar bunga uang yang harus dibayar kepada bank. Sebab, jika kenaikan harga itu tidak dilakukan maka pembayaran bunga uang bank tidak mungkin terpenuhi. Akibatnya, rakyat umum terpaksa membeli barang-barang dengan harga lebih mahal, dan hal ini bisa menimbulkan inflasi tak terkendali Populasi dan Sampel Sebelum mengambil sampel, penulis mengkaji kembali tujuan penelitian ini yakni untuk melihat volatilitas inflasi daerah di Indonesia, artinya dikajisecara regional dari tahun yang bersumber dari fenomena moneter maupun fiskal. Oleh karena data bersifat regional, maka penulis membagi sampel denganmeninjau daerah-daerah berdasarkan pembagian wilayah di Indonesia yang terdiri dari Wilayah Indonesia Barat, Wilayah Indonesia Tengah, dan Wilayah Indonesia Timur. Berikut ini adalah 25 Provinsi di Indonesia yang penulis masukkan dalam Sampel Penelitian, yakni : Provinsi-Provinsi di Wilayah Indonesia Barat, meliputi : Provinsi Nangroe Aceh Darussalam, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Sumatera Selatan, Provinsi Bengkulu, Provinsi Lampung, Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Jawa Barat,

3 Provinsi Jawa Tengah, Provinsi DI Yogyakarta, Provinsi Jawa Timur, Provinsi Kalimantan Barat, dan Provinsi Kalimantan Tengah Provinsi-Provinsi di Wilayah Indonesia Tengah, meliputi : Provinsi Bali, Provinsi NTB, Provinsi NTT, Provinsi Sulawesi Utara, Provinsi Sulawesi Tengah, Provinsi Sulawesi Selatan, Provinsi Sulawesi Tenggara, dan Provinsi Kalimantan Timur Provinsi-Provinsi di Wilayah Indonesia Timur, meliputi : Provinsi Maluku dan Provinsi Papua. Alasan pemilihan sampel tersebut adalah atas dasar pertimbangan ketersediaan data-data statistik keuangan pemerintah daerah tahun yang lengkap dan valid sehingga nantinya dapat menghasilkan analisis data yang layak dan akurat.pemilihan 25 Provinsi di Indonesia yang menjadi sampel penelitian ini menunjukkan tingginya transparansi dan akuntabilitas publikasi data-data statistik keuangan dari masing-masing Provinsi tersebut Metode Pengumpulan Data Dalam penelitian ini, penulis seutuhnya menggunakan data sekunder dengan metode penelitian kuantitatif. Adapun data-data sekunder yang dimaksud, bersumber dari : Badan Pusat Statistik Pusat Jakarta Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan Pusat dan Daerah, Departemen Keuangan Republik Indonesia

4 Bank Indonesia, melalui website resmi BI : Berbagai sumber lainnya yang relevan seperti jurnal, internet, buku panduan, maupun sumber lain yang dapat diakui sebagai literatur yang layak untuk dijadikan acuan. Data inflasi yang digunakan adalah inflation year on year yang dihitung berdasarkan Consumer Price Index (CPI) / Indeks Harga Konsumen (IHK) tahunan tiap Provinsi dari tahun diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Data variabel moneter, yakni Money Supply / Jumlah Uang Beredar yang diproksi dengan Outstanding of loans in Rupiah and foreign currency of commercial and rural banks by project location of provinces (Billions of Rp) / Posisi pinjaman yang diberikan Rupiah dan Valuta Asing Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat/ BPR menurut lokasi proyek Provinsi (Miliar Rp) dari tahun diperoleh dari Bank Indonesia. Sedangkan untuk data fiskal, yakniutang Pemerintah Daerah pada tiap-tiap Provinsi yang menjadi obyek penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik masing-masing Provinsi dan didukung dengan sumber data dari Badan Pemeriksa Keuangan Teknik dan Langkah Analisis Teknik Analisis Pada penelititan ini digunakan teknik pengolahan data dengan menggunakan panel dataregression model (model regresi data panel). Oleh

5 karena data-data yang akan diolah merupakan gabungan cross sections observations dan pooling of time series yang diperoleh dan diteliti sejalan dengan perjalanan waktu (dari tahun ), maka estimasi variabel-variabel penelitian dan hasil perhitungan akan memberikan analisa empiris yang lebih luas. Dengan menggunakan data time series dan cross section, maka terdapat 275 observasi (11 tahun untuk 25 Provinsi di Indonesia yang menjadi obyek penelitian) yang akan dikombinasikan ke dalam persamaan regresi yang telah disediakan. Teknik analisis data panel yang digunakan dalam penelitian ini untuk menguji model ekonometrika sebagai berikut : it = a 0 + a 1 MS it + a 2 L it + e it Di mana, Inf = Tingkat inflasi yang diukur berdasarkan Consumer Price Index (CPI) / Indeks Harga Konsumen (IHK) ; MS = Money Supply / Jumlah uang beredar yang diproksi dengan Posisi Pinjaman Rp dan Valuta Asing ; L = Lending / Utang Pemerintah Daerah ; a 0, a 1, a 2 = Koefisien regresi. Oleh karena karakteristik data penelitian ini adalah runtut waktu dan merupakan data panel, maka sebelum dilakukan estimasi model, dilakukan pengujian stasioneritas terhadap seluruh variabel. Pengujian stasioneritas ini

6 dilakukan dengan menggunakan metode Levin-Lin Chu Unitroot Test. Apabila diketahui semua variabel yang diuji stasioner pada tingkat level, maka hasil tersebut bisa digunakan untuk prediksi dalam jangka panjang (Shochrul R, Ajiya, dkk, 2011). Selanjutnya dilakukan uji regresi denganfixed EffectModel(FEM). Perlu diketahui bahwa Model Efek Tetap/Fixed Effect Model(FEM)merupakan salah satu pendekatan yang bisa dilakukan dalam mengestimasi model data panel. Fixed Effect Model(FEM) digunakan dengan mengasumsikan bahwa konstanta/intercept berisi error yang sama di semua variabel individu (crosssection) atau periode (time series),(sando Sasako, 2011, 10.45) Langkah Analisis Salah satu hal terpenting yang patut diperhatikan sebelum melakukan analisis adalah mengecek kelengkapan data. Kurangnya data dan rendahnya kualitas data justru akan membuat proses analisis menjadi sangat sulit. Data yang akurat juga dibutuhkan untuk perumusan kebijakan dan evaluasi yang berbasis fakta. Pengumpulan dan pengolahan data yang baik dapat memberikan informasi untuk perumusan kebijakan dalam pengendalian inflasi nanti. Berikut ini adalah garis besar langkah-langkah analisis yang penulis rangkum dalam gambar di bawah ini:

7 Pengolahan Data Unit Root Test Tolak Ho Terima Ho Data stationer pada ingkat level Lakukan differencing sampai data stationer Regresi / Estimasi Signifikan Tidak Signifikan Kesimpulan Gambar 3.1.Metodologi Analisis Sumber : Bagan alir Panel DataRegression Model(Yuwono, Prapto; Ekonometri, 1999) Alat analisis yang akan dipergunakan dalam penelitian ini adalah perangkat lunak (software) Eviews 6.1.