BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 perpusakaan.uns.ac.id BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di Indonesia dengan periode ahun 984 sampai dengan ahun 0. Peneliian ini memfokuskan pada fakor-fakor yang mempengaruhi perumbuhan ekonomi di Indonesia dianaranya penerimaan pajak, inflasi, pengangguran dan pendidikan. B. Jenis dan Sumber Daa Jenis daa yang digunakan dalam peneliian ini adalah daa sekunder yang diperoleh dari Badan Pusa Saisik Indonesia sera sumber lain yang erkai dengan peneliian ini. Daa yang dipergunakan secara rinci adalah sebagai beriku :. Perumbuhan Ekonomi : menggunakan daa jumlah Produk Domesik Bruo Indonesia, dinyaakan dalam sauan milyar rupiah.. Variabel Penerimaan Pajak : menggunakan daa jumlah penerimaan pajak di Indonesia, dinyaakan dalam sauan milyar rupiah.. Variabel Inflasi : menggunakan daa ingka inflasi di Indonesia, dinyaakan dalam persen (%. 4. Variabel Pengangguran : menggunakan jumlah pengangguran di Indonesia, dinyaakan dalam jua orang. commi o user 5

2 perpusakaan.uns.ac.id 5 5. Variabel Tingka Pendidikan: menggunakan daa persenase jumlah penduduk usia 5 ahun keaas yang ama SMA dan Perguruan Tinggi di Indonesia, dinyaakan dalam sauan persen (%. Daa yang digunakan adalah daa sekunder selama periode ahun 984 s/d 0. Sumber daa yang digunakan :. Saisik Indonesia ahun 984 s/d 0 BPS. PDRB Indonesia 984 s/d 0;. Angkaan Kerja Indonesia ahun 984 s/d 0; 4. Beria Resmi Saisik Indonesia, berbagai edisi erbian; C. Spesifikasi Model Peneliian Model yang dipakai dalam peneliian adalah model Error Correcion Model (ECM dengan spesifikasi model jangka panjang: log( PDB 0 INF log( UEMP log( TA 4 EDUC u di mana: PDB = Produk Domesik Bruo INF = Inflasi UEMP = Tingka Pengangguran Terbuka TA = Penerimaan Pajak Pemerinah EDUC = Tingka Pendidikan 0 = Konsana 4 = Pengaruh jangka panjang variabel independen u = Error Term log = Operaor logarima naural (basis e commi o user

3 perpusakaan.uns.ac.id 5 Model jangka pendek sandarnya: log( PDB 5 INF [log( PDB log( TA log( UEMP 4 0 EDUC INF ] log( TA 4 log( UEMP EDUC di mana: 4 = Pengaruh jangka pendek variabel independen 5 = Koefisien penyesuaian kesalahan ( 0 5 = Operaor pembedaan (differencing Parameerisasi persamaan jangka pendek sandar akan menghasilkan persamaan esimaor jangka pendek: log( PDB di mana: INF ECT INF 6 log( UEMP log( UEMP 7 log( TA log( TA 8 4 EDUC EDUC ECT = INF - + log(uemp - +log(ta - + INF - log(pdb - 0 = 5 0 = ; = ; = ; 4 = 4 5 = - 5 ( - ; 6 = - 5 ( - ; 7 = - 4 ( - ; 8 = - 5 ( = 5 (parameer penyesuaian =Error Term D. Definisi Operasional Variabel Beberapa definisi operasional variabel dalam peneliian ini memiliki baasan sebagai beriku : a. Perumbuhan ekonomi adalah perubahan relaif nilai riil Produk Domesik Bruo (PDB di Indonesia.Produk Domesik Bruo commi o user

4 perpusakaan.uns.ac.id 54 adalah keseluruhan nilai ambah barang dan jasa oleh berbagai sekor ekonomi di suau daerah dalam waku erenu (Rupiah/ahun. Daa PDB dikeluarkan oleh BPS dan dinyaakan dalam sauan milyar rupiah. b. Penerimaan Pajak adalah realisasi penerimaan pajak sebagai bagian dari Pendapaan Asli Daerah (PAD di Indonesia, dinyaakan dalam sauan rupiah c. Inflasi adalah kecenderungan meningkanya ingka harga secara umum erus menerus sepanjang waku di Indonesia, dinyaakan dalam sauan persen (% d. Pengangguran adalah penduduk usia 5 ahun keaas yang idak bekerja dan mencari pekerjaan di Indonesia, dinyaakan dalam sauan persen (% e. Pendidikan adalah persenase jumlah penduduk usia 5 ahun keaas yang ama SMA dan Perguruan Tinggi di Indonesia, dinyaakan dalam sauan persen (%. E. Meode Analisis Daa Meode analisis daa yang digunakan dalam peneliian ini adalah model daa runun waku (ime series. Daa runu waku merupakan daa yang diperoleh dari berbagai ahun dimana daa yang digunakan dalam peneliian ini dari ahun Peneliian ini merupakan peneliian kuaniaif menggunakan meodologi ekonomerika. Dalam meodologi ini, ala analisis yang dipakai adalah analisis regresi, yakni commi o user

5 perpusakaan.uns.ac.id 55 suau ala analisis saisik yang didesain unuk mengukur arah dan besarnya pengaruh sau aau lebih variabel (variable independen, erhadap sau aau lebih variabel lain (variable dependen.. Regresi Lancung Regresi adalah sebuah meode saisik unuk mempelajari pengaruh dan besarnya pengaruh dari sau aau lebih variabel, yang disebu sebagai variabel independen erhadap sau aau lebih variabel lainnya, yang disebu sebagai variabel dependen (Kerlinger, 999:57. Di Indonesia pembahasan mengenai "Regresi Lancung" mencua eruama dipelopori Insukindro (99la. Penyebab uama erjadinya regresi lancung adalah keidaksasioneran daa pada variabel ime series yang dielii, anpa diserai adanya koinegrasi aau kesamaan deraja inegrasi anar variabel ersebu (Thomas,997:bab -5. Regresi lancung erjadi dengan indikasi R yang inggi, koefisien-koefisien regresi memiliki signifikansi inggi, eapi nilai saisik Durbin Wason rendah (Thomas, 997:77-8. Regresi lancung dalam isilah Thomas (997:77 adalah idak auenik dan idak memiliki ari (meaningless. Insukindro (99la menyaakan bahwa masalah regresi lancung bisa diaasi melalui seidaknya dua cara:. Memasukkan lebih banyak variabel kelambanan (lag baik variabel gayu aau variabel ak gayu aau dengan kaa lain kia commi o user

6 perpusakaan.uns.ac.id 56 membenuk suau model dinamik. Langkah ini dilakukan eruama bila kia mengabaikan uji sasionerias aau bila daa idak sasioner.. Dengan melakukan uji sasionerias dan uji koinegrasi. Apabila daa dua variabel ernyaa idak sasioner eapi berkoinegrasi (memiliki deraja inegrasi yang sama, misalnya I(, maka regresi anar kedua variabel ersebu idak lancung. Pada kasus ini kia idak akan kehilangan informasi jangka panjang yang berharga, yang juga akan diperoleh jika kia melakukan regresi pada pembedaan perama dari kedua variabel (Gujarai, 00:76. Model ECM (Error Correcion Model dapa dilakukan dengan cara perama maupun cara kedua, yang efekif unuk menghindari masalah regresi langcung. Cara kedua dipakai apabila dalam memformulasikan dan mengesimasi model ECM digunakan langkah dua ahap Engle-Granger (Thomas, 997:4-; Gujarai, 00:78-9; Insukindro, 99b. Pada peneliian ini idak digunakan meode langkah dua ahap Engle-Granger eapi digunakan cara perama yaiu ECM baku.. Error Correcion Model (Model Koreksi Kesalahan Awal dari dikembangkannya Model Koreksi Kesalahan unuk sudi empirik di bidang ekonomi dimulai oleh Prof Dennis Sargan dengan arikelnya berjudul "Wages and Prices in he Unied commi o user

7 perpusakaan.uns.ac.id 57 Kingdom: A Sudy in Economeric Mehodology". Model Koreksi Kesalahan menjadi sanga populer karena pengembangan yang dilakukan oleh para bekas mahasiswa Prof. Sargan, eruama dimoori oleh Prof. Hendry yang mengemukakan konsep "he general o specific approach" ke dalam model ekonomerika (Insukindro, 999. Prinsip yang melaarbelakangi Model Koreksi Kesalahan adalah keberadaan suau hubungan equilibrium jangka panjang anara dua aau lebih variabel ekonomi, misalnya berbenuk: * 0 u (. Dalam jangka pendek, namun demikian, mungkin (bahkan hampir selalu yang erjadi adalah disequilibrium. Dengan mekanisme koreksi kesalahan, suau proporsi dari disequilibrium pada suau periode dikoreksi pada periode berikunya. Proses koreksi kesalahan dengan demikian menjadi sebuah ala unuk merekonsiliasi perilaku jangka pendek dan jangka panjang (Ramanahan, 00:557. Berlandaskan konsep ini maka hubungan jangka panjang pada dasarnya bisa diesimasi melalui hubungan jangka pendek. Secara prakis Model Koreksi Kesalahan dapa diformulasikan dalam hubungan jangka pendek sbb: Y ( Y 0 u (. Di mana merupakan parameer yang menjelaskan pengaruh jangka pendek dari variabel, parameer yang menjelaskan commi o user

8 perpusakaan.uns.ac.id 58 pengaruh jangka panjang variabel,semenara iu adalah parameer penyesuaian, yang menjelaskan mekanisme koreksi kesalahan. Nilai adalah berkisar anar 0 dan, yang menunjukkanbahwa hanya sebagian saja dari disequilibrium masa lalu dikoreksi pada masa sekarang. Meskipun bukan merupakan keharusan, model koreksi kesalahan umumnya dinyaakan dalam benuk logarima (Thomas, 997:85. Persamaan (. merupakan benuk sandar Model Koreksi Kesalahan ordo perama. Parameerisasi persamaan (. dapa menghasilkan benuk persamaan: Y di mana: 0 y ECT u (. 0 0 ( ECT (Error Correcion Term = - - Y - Apabila koefisien ECT ( 0 aau idak signifikan, berari hubunganekuilibrium aau hubungan jangka panjang idak erjadi. Hasil esimasi adalah idak konsisen dengan eori ekonomi.. Meode Esimasi OLS dan Asumsi CLRM Meode esimasi OLS (ordinary leas square diperkenalkan oleh Carl Friedrich Gauss, seorang ahli maemaika Jennan (Gujarai, 00:58. Unuk mendapakan garis regresi, meode OLS commi o user

9 perpusakaan.uns.ac.id 59 mengasumsikan keberadaan suau model garis regresi yang disebu sebagai CLRM (classical linier regression model. Pada CLRM, proses esimasi garis regresi dilakukan dengan cara meminimumkan persamaan: u karena f ( Y... n ( n,, hingga ( n dikeahui maka pada dasarnya: u f (,... n Proses minimalisasi bisa dilakukan melalui pendekaan maemaika diferensial (Gujarai, 00:00 aau dengan menggunakan pendekaan marik (Gujarai, 00: Appendix C. Unuk mendapakan esimaor garis regresi yang memiliki sifa BLUE (bes linier unbiased esimaion, CLRM mensyarakan dipenuhinya 0 asumsi (Gujarai, 00: Dari 0 asumsi mi hanya empa asumsi saja yang biasanya diuji dalam peneliian yang menggunakan analisis regresi adalah ( normalias u, (non heeroskedasisias, (non ookorelasi, dan (4 keepaan spesifikasi model... Uji Normalias u (Uji Jarque Bera Asumsi normalias gangguan u i sanga pening menginga uji validias pengaruh variabel independen baik secara serempak (uji F maupun sendiri-sendiri (uji dan esimasi nilai variabel dependen mensyarakan hal ini. Apabila asumsi ini idak erpenuhi maka kedua uji ini dan esimasi nilai variabel dependen adalah idak valid unuk sampel kecil aau erenu commi o user

10 perpusakaan.uns.ac.id 60 (Gujarai, 00:09-0. Uji normalias u i yang digunakan dalam peneliian ini adalah uji Jarque Bera, yang memiliki langkah-langkah sbb (Gujarai, 00:48:. Regres suau model regresi, dapakan nilai residualnya (u. Hiung nilai Jarque Bera saisik unuk u dengan rumus: JB N k 6 S 4 K di mana S Skweness, K Kurosis, N jumlah daa dan k jumlah parameer dalam model (jumlah variabel independen diambah konsana. Apabila nilai Jarque Bera saisik lebih besar dari (, maka disribusi u adalah idak normal (H 0 : disribusi u normal diolak. Penerimaan dan penolakan hipoesis juga bisa dilakukan secara lebih ringkas, dapa diliha dari nilai probabilia nilai Jarque- Berra dengan krieria sebagai beriku :. Jika hasil dari probabilia Jarque-Berra < 5% (0.05 maka Ha dierima(signifikan, arinya daa bersifa idak normal (residual berdisribusi idak normal.. Jika hasil dari probabilia Jarque-Berra > 5% (0.05 maka Ha diolak (idak signifikan, arinya daa bersifa normal (residual berdisribusi normal. commi o user

11 perpusakaan.uns.ac.id 6.. Uji Heeroskedasisias (Uji Whie Uji heeroskedasisias berujuan unuk menguji apakah dalam model regresi erjadi keidaksamaan varians dari residual sau pengamaan ke pengamaan yang lain. Heeroskedasisias erjadi apabila variasi u idak konsan aau berubah-ubah seiring dengan berubahnya nilai variabel independen (Gujarai 00:68. Model regresi yang baik adalah yang homoskedasisias aau idak erjadi heeroskedasisias. Konsekuensi dari keberadaan dari heeroskedasisias adalah meode regresi OLS akan menghasilkan esimaor yang bias unuk, akibanya uji, uji F dan esimasi nilai variabel dependen menjadi idak valid (Gujarai, 00 :98. Peneliian ini menggunakan uji Whie unuk melacak keberadaan heeroskedasisias. Uji Whie memiliki langkah-langkah sbb (Gujarai, 00:4-:. Regres suau model regresi dan dapakan nilai residualnya (u Misalnya: Y u. Regres regresi auxiliary sbb: u v dapakan nilai R -nya. Hiung dengan rumus n.r commi o user

12 perpusakaan.uns.ac.id 6 4. Apabila lebih besar dari (,df maka erdapa heeroskedasisias dalam model (H 0 : homoskedasisias diolak. Nilai df adalah banyaknya variabel independen dalam regresi.. Uji Auokorelasi (Uji Breusch-Godfrey Uji auokorelasi digunakan unuk mengeahui apakah dalam model regresi linear ada korelasi anara kesalahan penggangu pada periode dengan kesalahan penganggu pada periode -(sebelumnya, dimana jika erjadi korelasi dinamakan ada problem auokorelasi. Auokorelasi muncul karena observasi yang beruruan sepanjang waku berkaian sau sama lainnya aau dengan kaa lain karena residual (kesalahan pengganguidak bebas dari sau observasi ke observasi lainnya. Auokorelasi erjadi apabila nilai variabel masa lalu memiliki pengaruh erhadap nilai variabel masa kini, aau masa daang. Konsekuensi dari keberadaan dari auokorelasi adalah meode regresi OLS akan menghasilkan esimasi yang erlalu rendah unuk nilai variasi u dan karenanya menghasilkan esimasi yang erlalu inggi unuk R, bahkan keika esimasi nilai variasi u idak erlalu rendah, maka esimasi dari nilai variasi dari koefisien regresi mungkin akan erlalu rendah dan karenanya akan signifikansi dari uji dan uji F idak valid lagi aau menghasilkan konklusi yang menyesakan (Gujarai, commi o user

13 perpusakaan.uns.ac.id 6 00:455. Uji Breusch-Godfrey digunakan dalam peneliian ini unuk melacak keberadaan auokorelasi. Langkah-langkah uji Breusch-Godfrey adalah sbb (Gujarai, 00:47-5:. Regres suau model, dapakan nilai residualnya u. Regres u erhadap seluruh variabel independen dalam model, diambah dengan u -, u -,... u -p ; dapakan nilai R -nya.. Hiung dengan rumus: (n-p-r 4. Apabila lebih besar dari (, p maka erdapa auokorelasi dalam model (H 0 : idak ada masalah auokorelasi diolak..4. Uji Spesifikasi Model (Uji Ramsey-Rese Uji spesifikasi model pada dasarnya digunakan unuk menguji asumsi CLRM enang linierias model, sehingga sering disebu juga sebagai uji linierias model. Pada peneliian ini digunakan uji Ramsey Rese yang erkenal dengan sebuan uji kesalahan spesifikasi umum aau general es of specificaion error, yang memiliki langkah-langkah sbb (Gujarai, 00:5- :. Regres suau model linier, misalnya Y =f( l... n, dapakan R sebu sebagai R old, hiung juga nilai. p. Regres model baru: Y= f (..., Y... Y Dapakan R - sebu sebagai R new.. Hiung nilai F dengan rumus: commi o user n

14 perpusakaan.uns.ac.id 64 F ( Rnew ( R new Rold / P ( n k di mana jumlah variabel independen baru, k jumlah parameer pada model baru, n jumlah daa. 4. Apabila F > F(, p, n-k model yang diuji adalah model yang salah, spesifikasi yang benar adalah model idak linier (H 0 : model linier diolak. commi o user