METODE PENELITIAN. menggunakan data sekunder runtun waktu dari tahun Data sekunder

Transkripsi

1 III. METODE PENELITIAN A. Jens dan Sumber Data Dalam peneltan n, rncan data yang dgunakan dalam peneltan n adalah menggunakan data sekunder runtun waktu dar tahun Data sekunder adalah data yang terseda dan telah dproses oleh phak-phak lan sebaga hasl atas peneltan yang telah dlakukan. Data yang dgunakan yatu Laporan Realsas Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah d pemerntah daerah Provns Lampung tahun , data PDRB atas dasar harga konstan Provns Lampung tahun , dan data nflas d Provns Lampung tahun Sumber data yang terkat dalam peneltan n adalah bersumber dar Badan Pusat Statstk Provns Lampung. B. Batasan Varabel Varabel peneltan yang dgunakan adalah Pertumbuhan Ekonom, Pengeluaran Pemerntah, dan nflas. Defns operasonal masng-masng varabel yang dgunakan dalam peneltan n adalah :

2 38 1. Pertumbuhan Ekonom Pertumbuhan ekonom adalah penngkatan kemampuan suatu negara (daerah) untuk menyedakan barang-barang ekonom bag penduduknya, yang terwujud dengan adanya kenakan output nasonal secara terus-menerus yang dserta dengan kemajuan teknolog serta adanya penyesuaan kelembagaan skap dan deolog yang dbutuhkannya. Data yang dperoleh dar Badan Pusat Statstk Provns Lampung yang dnyatakan dalam persentase selama tahun Pengeluaran Pemerntah Pengeluaran pemerntah adalah seluruh pembelan atau pembayaran barang dan jasa untuk kepentngan nasonal, sepert pembelan persenjataan dan alat-alat kantor pemerntah, pembangunan jalan dan bendungan, gaj pegawa neger, angkatan bersenjata, dan lannya (Samuelson, 1997). Data dperoleh dar Badan Pusat Statstk Provns Lampung yang dnyatakan dalam satuan mlar rupah selama tahun Inflas Inflas merupakan suatu kenakan dalam tngkat harga umum dan laju nflas adalah tngkat perubahan dar tngkat harga umum tersebut. Data dperoleh dar Badan Pusat Statstk Provns Lampung yang dnyatakan dengan satuan persentase selama tahun C. Pengolahan Data Dalam peneltan n, pengolahan data menggunakan program komputer yatu menggunakan program E-Vews 7.0.

3 39 D. Metode Analss Peneltan n menggunakan metode analss deskrptf kuanttatf dengan menggunakan teor-teor dan data-data yang berhubungan dengan peneltan n. Dan untuk mengetahu hubungan antar varabel maka dlakukan pengujan adalah sebaga berkut : 1. Uj Stasonertas (Unt Root Test) Metode uj stasoner data telah berkembang pesat serng dengan perhatan para ahl ekonometrka terhadap ekonometrka tme seres. Metode yang akhr-akhr n banyak dgunakan oleh ahl ekonometrka untuk menguj masalah stasoner data adalah uj akar-akar unt (unt root test). Uj akar unt pertama kal dkembangkan oleh Dckey-Fuller dan dkenal dengan uj akar unt Dckey-Fuller (DF). Ide dasar uj stasonartas data dengan uj akar unt dapat djelasskan melalu model berkut: Y t = ρy t 1 + e t -1 ρ 1 (3.1) Dmana e t adalah varabel gangguan yang bersfat random atau stokastk dengan rata-rata nol, varan yang konstan dan tdak salng berhubungan (nonautokorelas) sebagamana asums metode OLS. Varabel gangguan yang mempunya sfat tersebut dsebut varabel gangguan yang whte nose. Jka nla ρ = 1 maka dapat dkatakan bahwa varabel random (stokastk) Y mempunya akar unt (unt root). Jka data tme seres mempunya akar unt maka dkatakan data tersebut bergerak secara random (random walk) dan data yang mempunya sfat random walk dkatakan tdak stasoner. Oleh korena tu jka

4 40 melakukan regres Y t pada lag Y t 1 dan mendapatkan nla ρ = 1 maka dapat dkatakan tdak stasoner. Inlah de dasar uj akar unt untuk mengetahu apakah data stasoner atau tdak. Jka persamaan (3.1) tersebut dkurang kedua ssnya dengan Y t 1 maka akan dhaslkan persamaan sebaga berkut: Y t Y t 1 = ρy t 1 Y t 1 + e (3.2) = (ρ 1) Y t 1 + e t Persamaan (3.2) dapat dtuls sebaga berkut: Y t = Y t 1 + e t (3.3) Dmana = ρ 1 dan Y t = Y t Y t 1 D dalam prakteknya untuk menguj ada tdaknya masalah akar unt destmas persamaan (3.3) darpada persamaan (3.1) dengan menggunakah hpotess nul = 0. Jka maka ρ = 1 sehngga data Y mengandung akar unt yang berart data tme seres Y adalah stasoner. Tetap perlu dcatat bahwa jka = 0 maka persamaan (3.3) dapat dtuls menjad: Y t = e t (3.4) Dmana e t adalah varabel gangguan yang mempunya sfat whte nose, maka perbedaan atau dferens pertama (frst dference) dar data tme seres random walk adalah stasoner. Kembal ke uj akar unt dalam persamaan (3.3). untuk mengetahu masalah akar unt tnggal melakukan regres Y t dengan Y t 1 dan mendapatkan koefsennya.

5 41 Jka nla koefsen = 0 maka bsa dsmpulkan bahwa data Y adalah tdak stasoner. Tetap jka negatf maka data Y adalah stasoner karena agar tdak sama dengan nol maka nla ρ harus lebh kecl dar satu. 2. Penentuan Lag Optmum Pemlhan optmum lag dalam peneltan n akan dgunakan dalam menentukan lag nterval yang sesua dalam uj kontegras dan kausaltas Granger. Gujarat dan Porter (2012) menyebutkan bahwa salah satu kekurangan model VAR adalah dalam penentuan lagoptmal yang dgunakan. Lag optmal yang terlalu pendek dkhawatrkan tdak dapat menjelaskan dnamka model secara keseluruhan, sedangkan lag optmal yang terlalu panjang akan menghaslkan estmas yang tdak efsen karena mengurang degree of freedom. Secara umum,ada beberapa parameter yang dapat dgunakan untuk menentukan panjang lag optmal, dantaranyaadalah AIC (Akake Informaton Crteron), SIC (Schwarz Informaton Crteron), LR (Lkelhoodrato), FPE (Fnal Predcton Error), dan HQ (Hannan- Qunn Informaton Crteron). Lag optmal (k) yang drekomendaskan oleh krtera d atas dtunjukkan oleh letak tanda bntang pada lagbersangkutan. 3. Uj Kontegras Uj kontegras bertujuan untuk mengetahu apakah seluruh varable yang dtelt memlk hubungan kesembangan jangka panjang (berkontegras) atau tdak dengan menggunakan Johansen test.uj yang dkembangkan Johansen dapat dgunakan untuk menentukan kontegras sejumlah varabel (vektor). Untuk menjelaskan uj dar Johansen dapat dlhat pada model autoregresf dengan order p berkut n:

6 42 Y t = A Y t A p Y t p + BX t + ε t 3.5 Dmana Y t adalah vektor k dar varabel I(1) non-stasoner, X t adalah vektor d dar varabel determnstk dan ε t merupakan vektor novas. Persamaan (3.5) dtuls kembal menjaad: Y t = p 1 =1 Γ Y t 1 + Y t k + BX t + ε t 3.6 Dmana = p A =1 - I dan Γ = j =+1 A j p Hubungan jangka panjang (kontegras) djelaskan d dalam matrk dar sejumlah p varabel. Ketka 0 < rank = r < ( ) = r < p maka terdr dar matrk Q dan R dengan demens p x r sehngga = QR. Matrk R terdr dar r, 0 < r < p vektor kontegras sedangkan Q merupakan matrk vektor parameter error correcton. Johansen menyarankan estmator maxmum lkelhood untuk Q dan R dan uj statstk untuk menentukan vektor kontegras r. Ada tdaknya kontegras ddasarkan pada uj lkelhood rato (LR). Jka nla htung LR lebh besar dar nla krts LR maka menerma adanya kontegras sejumlah varabel dan sebalknya jka nla htung LR lebh kecl dar nla krtsnya maka tdak ada kontegras. Nla krts LR dperoleh dar tabel yang dkembangkan oleh Johansen dan Juselus. Nla htung LR dhtung berdasarkann formula sebaga berkut: Q t = T k =r+1 log( 1 λ ) 3.6 Untuk r = 0,1,..., k-1 dmana λ adalah nla egenvalue yang palng besar. Johansen juga menyedakan uj statstk LR alternatf yang dkenal maxmum egenvalue statstc. Maxmum egenvalue statstc dapat dhtung dar trace statstc sebaga berkut: Q max = T(1 - λ +1 ) = Q t - Q t+1 3.7

7 43 4. Uj Kausaltas Granger Uj kausaltas adalah suatu uj yang mengukur kekuatan hubungan antara dua varabel atau lebh, dan menunjukkan arah hubungan antara varabel bebas dan varabel terkat. Dengan kata lan, stud kausaltas mempertanyakan masalah sebab akbat. Uj kausaltas dlakukan untuk mengetahu apakah suatu varabel endogen dapat dperlakukan sebaga varabel eksogen. Hal n bermula dar ketdaktahuan keterpengaruhan antar varabel. Jka ada dua varabel Y dan X, maka apakah Y mempengaruh atau menyebabkan X atau X mempengaruh atau menyebabkan Y atau berlaku semuanya atau keduanya atau tdak ada hubungan keduanya. Untuk melhat hubungan kausaltas Granger dapat dlhat dengan membandngkan F-statstk dengan nla krts F-tabel pada tngkat kepercayaan (1% atau 5% atau 10%) dan dapat pula dar membandngkan besarnya nla probabltas dengan tngkat kepercayaan (1% atau 5% atau 10%). Jka nla F- statstk lebh besar darpada F-tabel pada tngkat sgnfkan (1% atau 5% atau 10%), maka varabel Y (terkat) mempengaruh X (bebas) berart varabelvarabel tersebut hanya memlk kausaltas satu arah, begtu pula sebalknya. Jka seluruh varabel yang duj memlk F-statstk yang lebh besar dar F-tabel, maka kedua varabel tersebut memlk kausaltas dua arah. Namun, jka kedua varabel tersebut ternyata memlk F-statstk yang lebh kecl dar F-tabelnya, maka tdak ada kausaltas dantara kedua varbel tersebut. Kelebhan dar uj kausaltas granger n adalah bahwa uj n jauh lebh bermakna dbandng dengan uj yang berdasarkan korelas basa, karena dar pengujan n dapat dketahu

8 44 kejelasan arah hubungan dar dua varabel yang dduga salng mempunya hubungan (Kuncoro, 2007). 4.1 Pengujan Arah Kausaltas Pengujan Arah Kausaltas Pertumbuhan Ekonom Terhadap Pengeluaran Pemerntah Y G, G Y Model Dasar : Y t = β 0 + G t = β 0 + =1 =1 α Y t 1 + =1 α G t 1 + =1 α G t 1 + µ t α Y t 1 + µ t Pengujan Arah Kausaltas Pertumbuhan Ekonom Terhadap Inflas Y I, I Y Model Dasar : Y t = β 0 + I t = β 0 + =1 =1 α Y t 1 + =1 α I t 1 + =1 α I t 1 + µ t α Y t 1 + µ t Pengujan Arah Kausaltas Pengeluaran Pemerntah Terhadap Inflas G I, I G Model Dasar : G t = β 0 + I t = β 0 + =1 =1 α G t 1 + =1 α I t 1 + =1 α I t 1 + µ t α G t 1 + µ t

9 45 E. Gambaran Umum Provns Lampung Secara geografs Provns Lampung terletak antara 3045ꞌ Lntang Selatan dan ꞌ ꞌ Bujur Tmur dengan luas wlayah 35,376,50km 2. Provns Lampung secara geografs terletak dujung selatan Pulau Sumatera. Letaknya sangat strategs karena provns n menjad sentral penghubung antara Jawa dan Sumatera. D sebelah selatan, provns dengan bukota Bandar Lampung n berbatasan dengan Selat Sunda, kawasan yang harus dlalu oleh sapapun yang hendak perg dar Sumatera menuju Jawa atau sebalknya. D daerah utara, Lampung berbatasan dengan provns Sumatera Selatan dan Bengkulu, d sebelah tmur berhadapan dengan laut Jawa, dan d sebelah barat berhmptan dengan Samudra Indonesa. Provns Lampung memlk potens sumber daya alam yang sangat beraneka ragam, prospektf, dan dapat dandalkan, mula dar pertanan, perkebunan, perkanan, peternakan, pertambangan, parwsata, sampa kehutanan. Provns n memlk lahan sawah rgas tekns seluas ha, sawah, rgas setengah tekns ha, dan lahan sawah rgas non tekns seluas ha. Total saluran rgas mencapa km. Kawasan hutan mencapa ha atau sektar 30,43 % dar luas wlayah provns, terdr atas hutan lndung ha, hutan suaka alam dan hutan wsata/taman nasonal ha; hutan produks terbatas ha dan hutan produks tetap ha. Dar laut dan sunga sunganya yang besar pada 2006 Lampung menkmat hasl tangkapan laut hngga ,4 ton, sedangkan tangkapan peraran umum mencapa ,4 ton. Provns n juga dkenal sebaga penghasl jagung, ub kayu, dan dedak halus

10 46 sebaga bahan baku pembuat konsentrat yang sangat dbutuhkan oleh ternak. Dengan dukungan potens bahan baku n, Lampung mampu menghaslkan produks 23 juta ekor ayam potong pada 2006, menngkat dbandngkan dengan produks 2005 yang mencapa 21 juta ekor ayam potong. Perekonoman d Provns Lampung juga sangat ddukung oleh produks perkebunan sepert kop, lada, karet, kelapa, dan tebu. Produks kop pada tahun 2006 mencapa ton, produks kakao ton, lalu dkut produks kelapa dalam lebh dar ton, lada ton, karet ton, kelapa sawt ton, dan tebu ton. Dar hasl produks tebu tu Lampung member kontrbus 35% dar total produks gula nasonal, menngkat dbandng kontrbus 2005 yang mencapa 20%. Provns Lampung sebelum tanggal 18 Maret 1964 merupakan Keresdenan Lampung,dan berdasarkan Peraturan Pemerntah Nomor 3 tahun 1964, Undang- Undang Nomor 14 tahun 1964 Keresdenan Lampung dtngkatkan menjad Provns Lampung dengan Ibukota Tanjung karang-teluk betung. Selanjutnya Kotamadya Tanjung karang-teluk betung tersebut berdasarkan Peraturan Daerah Nomor 24 tahun 1983 telah dgant namanya menjad Kotamadya Bandar Lampung terhtung sejak tanggal 17 Jun Provns Lampung terbag kedalam 14 kabupaten/kota, 214 kecamatan.