V. ANALISIS VOLATILITAS VARIABEL EKONOMI. Perkembangan yang terjadi pada data harga minyak dunia, harga ekspor
|
|
- Hendra Halim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 117 V. ANALISIS VOLATILITAS VARIABEL EKONOMI 5.1. Deskripsi Data Perkembangan yang terjadi pada data harga minyak dunia, harga ekspor industri, SBI riil dan devaluasi riil diuraikan pada bagian berikut. Statistik deskriptif dari variabel-variabel tersebut ditunjukan pada Tabel 9. Tabel 9. Statistik Deskriptif Variabel Ekonomi Variabel Mean Skewness Kurtosis Harga Minyak dunia (US$/Barrel) Harga Ekspor Industri (US$/Kg) a. Minyak dan Lemak b. Besi dan Baja c. Mesin dan Alat Listrik d. Tekstil e. Karet dan Plastik SBI Riil (%) Devaluasi Riil (%) Berdasarkan Tabel 9 diketahui bahwa data yang dianalisis memiliki variasi yang cukup beragam. Namun demikian, secara umum diketahui bahwa semua data mengandung nilai kurtosis yang lebih dari atau sama dengan tiga, kecuali variabel devaluasi riil. Nilai kurtosis tersebut merupakan indikasi awal bahwa data yang dianalisis mengandung heteroskedastisitas (Firdaus, 2006). Nilai kurtosis yang lebih dari tiga bermakna bahwa distribusi variabel ekonomi yang dianalisis memiliki ekor yang lebih padat dibandingkan dengan sebaran normal. Koefisien kemenjuluran (skewness) yang merupakan ukuran kemiringan adalah lebih besar dari nol yang menunjukkan variabel ekonomi yang dianalisis memilki distribusi yang miring ke kanan artinya data cenderung menumpuk pada nilai yang rendah.
2 Eksplorasi Data Harga Minyak Dunia Perkembangan harga minyak dunia selama periode Januari 1990 sampai dengan Desember 2009 disajikan pada Gambar 16. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa selama periode Januari 1990 sampai dengan Agustus 1999 harga minyak dunia relatif stabil berada pada kisaran US$ 20 per barrel. Setelah periode tersebut harga minyak dunia cenderung terus mengalami peningkatan. Peningkatan tertinggi terjadi pada periode Maret-Agustus 2008 dimana harga minyak dunia menembus level US$ 100/barrel. Pada periode tersebut harga minyak dunia berfluktuasi pada kisaran US$ 101/barrel sampai dengan US$ 132/barrel. Harga minyak dunia yang melonjak tersebut disebabkan oleh keterbatasan pasokan di satu sisi serta meningkatnya permintaan dunia di sisi lain. Gambar 16. Perkembangan Harga Minyak Dunia selama Periode Januari Desember Eksplorasi Data Harga Ekspor Industri a. Harga Ekspor Industri Minyak dan Lemak Perkembangan harga ekspor industri minyak dan lemak digambarkan pada Gambar 17. Pada gambar tersebut terlihat bahwa harga ekspor untuk minyak dan
3 119 lemak selama Januari 1988 hingga Desember 2008 berfluktuasi. Periode Januari 1988 hingga Juli 1989 harga ekspor untuk minyak dan lemak berkisar antara 0.40 US$/kg, kemudian harga melonjak tinggi hingga 0.67 US$/kg pada Agustus Pada periode-periode selanjutnya tidak terjadi lonjakan harga ekspor yang signifikan, namun harga kembali melonjak drastis pada periode Agustus 2007 hingga Oktober 2007 dengan kisaran 0.75 US$/kg. Harga terus meningkat hingga 0.95 US$/kg di Februari 2008 dan mencapai 1 US$/kg pada periode Maret Agustus Untuk periode selanjutnya harga ekspor menurun hingga 0.50 US$/kg di Desember Gambar 17. Perkembangan Harga Ekspor Industri Minyak dan Lemak Periode Januari 1988-Desember 2008 Meningkatnya harga ekspor selama beberapa periode terakhir berkaitan dengan kenaikan harga minyak dunia sehingga mengakibatkan meningkatnya biaya produksi, transportasi, dan distribusi. Hal ini akan menurunkan produksi dan memicu inflasi dari beberapa negara, termasuk Indonesia. Di sisi lain,
4 120 beberapa negara juga mulai mengembangkan bahan bakar pengganti minyak mentah, yaitu penggunaan bahan bakar biologi (biofuels). Hal tersebut mendorong permintaan dunia atas minyak nabati dunia meningkat pesat. Oleh karena itu harga dunia untuk minyak dan lemak sebagai bahan energi cenderung mengalami peningkatan. b. Harga Ekspor Industri Besi dan Baja Perkembangan harga ekspor untuk industri besi dan baja selama Januari 1988 hingga Desember 2008 diperlihatkan pada Gambar 18. Dari gambar tersebut dapat diketahui bahwa harga ekspor besi dan baja terus berfluktuasi. Pada periode tertentu terjadi peningkatan maupun penurunan harga yang cukup signifikan. Pada periode awal yaitu Januari - Maret 1988 harga berkisar antara 0.29 US$/kg hingga 0.33 US$/kg dan di bulan April terjadi penurunan harga hingga 0.06 US$/kg. Setelah itu harga kembali meningkat dan peningkatan yang cukup tinggi terjadi pada Agustus 1990 dimana harga ekspor besi baja mencapai 1.08 US$/kg. Pada periode selanjutnya harga kembali menurun dan tidak terjadi lonjakan harga yang signifikan hingga periode September Setelah itu pada Oktober 2003 hingga Desember 2008 harga cenderung mengalami trend peningkatan. Pada periode ini terjadi dua kali peningkatan harga yang cukup signifikan, yaitu pada November 2006 dengan harga 1.49 US$/kg dan pada Maret 2008 dengan harga 2.05 US$/kg. Peningkatan harga yang terus meningkat ini, terutama pada tahun 2008, dikarenakan adanya penurunan pasokan baja yang ditawarkan pada pasar dunia akibat overhaul yang dilakukan oleh industri baja Asia, Australia, dan Amerika Serikat. Selain itu juga terjadi peningkatan harga pada beberapa komoditas di industri besi dan baja, yaitu pada harga baja canai panas (hot rolled coils) yang
5 121 mencapai US$/ton pada Maret Sehingga secara keseluruhan harga besi dan baja juga akan terus meningkat hingga di tahun Gambar 18. Perkembangan Harga Ekspor Industri Besi dan Baja Periode Januari 1988-Desember 2008 c. Harga Ekspor Industri Mesin dan Alat Listrik Perkembangan harga ekspor untuk mesin dan alat listrik periode Januari 1988 hingga Desember 2008 disajikan pada Gambar 19. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa harga cenderung mengalami peningkatan selama periode analisis. Lonjakan harga terjadi pada Agustus 1989 yaitu dengan peningkatan harga hingga US$/kg yang kemudian diikuti penurunan harga menjadi 2.43 US$/kg di September Periode selanjutnya tidak terjadi lonjakan yang signifikan, hingga pada tahun 1997 di bulan Juli harga ekspor menurun drastis hingga mencapai 0.39 US$/kg. Kemudian untuk periode Agustus 1997 hingga September 1999 terjadi perkembangan harga yang sangat fluktuatif, terutama pada November 1997 harga sangat tinggi mencapai US$/kg. Selain itu kenaikan
6 122 harga hingga US$/kg juga terjadi pada Juli 1998, dan pada Januari 1999 harga mencapai US$/kg. Setelah itu tidak terjadi fluktuasi harga yang signifikan hingga akhir periode. Gambar 19. Perkembangan Harga Ekspor Industri Mesin dan Alat Listrik Periode Januari 1988-Desember 2008 Penurunan harga di tahun 1997 dikarenakan adanya krisis ekonomi yang melanda, sehingga negara-negara tujuan ekspor sulit menyerap ekspor dari Indonesia. Melemahnya permintaan tersebut menyebabkan penurunan harga yang cukup signfikan. Pada akhir 1998 hingga awal 1999 keadaan mulai kondusif sehingga penyerapan pasar telah lebih baik, dan harga pun kembali meningkat. d. Harga Ekspor Industri Tekstil Perkembangan harga ekspor tekstil dunia selama periode Januari 1988 sampai dengan Desember 2008 disajikan pada Gambar 20. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa selama periode Januari 1988 sampai dengan Desember 2008 harga ekspor tekstil dunia mengalami tren pertumbuhan yang sangat
7 123 fluktuatif. Pada periode Januari 1988 sampai November 1992 menunjukkan tren yang terus meningkat dan sampai menembus angka US$/kg yang merupakan harga tertinggi untuk ekspor tekstil dunia. Kemudian pada periode Desember 1992 sampai Agustus 2001, harga ekspor tekstil mulai menunjukkan penurunan hingga mencapai harga ekspor terendah pada Januari 1991 yaitu sebesar 4.18 US$/kg. Harga ekspor tekstil dunia kembali menunjukkan peningkatan pada periode September 2001 sampai Desember Harga ekspor tekstil dunia mulai beranjak dengan kisaran antara 12 sampai 14 US $/kg. Gambar 20. Perkembangan Harga Ekspor Industri Tekstil Periode Januari Desember 2008 e. Harga Ekspor Industri Karet dan Plastik Perkembangan harga ekspor industri karet dan plastik dunia selama periode Januari 1988 sampai dengan Desember 2008 disajikan pada Gambar 21. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa selama periode analisis harga ekspor industri karet dan plastik cenderung mengalami fluktuasi harga. Pada
8 124 periode anlaisis terjadi penurunan dan peningkatan harga yang sangat drastis. Peningkatan harga yang tertinggi terjadi pada September 1992 sebesar 4.66 US$/kg dan pada September 1997 sebesar 5.09 US $/kg. Begitupun penurunan harga yang tajam juga terjadi pada Maret 1988, Maret 1993, Desember 1993, Mei 1997 dan Agustus 1997 yang masing-masing memiliki nilai sebesar 0.41 US$/kg, 0.93 US$/kg, 1.33 US$/kg, 1.32 US$/kg dan 1.42 US$/kg. Memasuki periode Februari 2004 sampai Oktober 2008, harga ekspor industri karet dan plastik mulai menunjukkan peningkatan harga sampai menembus angka 3.94 US $/kg. Namun demikian, pada November dan Desember 2008 harga ekspor industri karet dan plastik kembali mengalami penurunan. Gambar 21. Perkembangan Harga Ekspor Industri Karet dan Plastik Periode Januari 1988-Desember Eksplorasi Data Suku Bunga Riil Variabel suku bunga merupakan salah satu variabel utama dalam perekonomian. Pergerakan tingkat suku bunga akan mempengaruhi investasi dan jumlah uang yang ingin dipegang masyarakat (permintaan uang). Suku bunga riil diperoleh dari selisih suku bunga nominal dan inflasi. Perkembangan tingkat suku
9 125 bunga riil selama periode Januari 2000 sampai dengan Desember 2009 ditunjukan pada Gambar 22. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa SBI cenderung berfluktuasi. Pada periode Januari 2000 sampai dengan Desember 2001 nilai SBI riil cenderung mengalami peningkatan. Setelah periode tersebut nilai SBI riil cenderung mengalami penurunan. Penurunan yang cukup drastic terjadi pada Oktober Pada periode tersebut SBI riil turun dari sekitar 9 persen menjadi sekitar 2 persen. Penurunan tersebut terjadi sebagai akibat meningkatnya inflasi pada periode tersebut seiring dengan peningkatan harga minyak dalam negeri. Gambar 22. Perkembangan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia (1 Bulan) Nominal dan Riil selama Periode Januari 2000-Desember Eksplorasi Data Devaluasi Riil Data devaluasi riil diperoleh dengan merasiokan indeks harga impor dan PDB Deflator. Untuk indeks harga impor diproksi dengan Consumer Price Indeks Amerika Serikat dan untuk PDB Deflator digunakan Consumer Price Indeks Indonesia. Secara grafis data devaluasi riil ditunjukan pada Gambar 24.
10 126 Berdasarkan gambar tersebut dikatahui bahwa fluktuasi devaluasi riil menunjukan kecenderungan yang terus menurun. Devaluasi riil pada periode awal 2000 berada pada kisarana dan terus menurun hingga di level Devaluasi riil yang menurun mengindikasikan bahwa nilai tukar rupiah cenderung mengalami apresiasi terhadap nilai tukar mata uang asing. Apresiasi nilai tukar tersebut umumnya akan memberikan pengaruh negative terhadap daya saing produk dalam negeri. Apresiasi nilai tukar mata uang suatu negara akan menjadikan harga barang-barang yang diproduksi oleh negara tersebut menjadi relatif lebih mahal dibandingkan harga barang dari negara lain. Gambar 23. Perkembangan Devaluasi Riil selama Periode Januari Desember Perkembangan nilai tukar riil selama periode Januari 2000 sampai dengan Desember 2009 ditunjukan pada Gambar 24. Dinamika perekonomian yang terjadi selama periode tersebut tercermin pada pergerakan nilai tukar rupiah terhadap US$. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa fluktuasi nilai tukar
11 127 riil yang terjadi cenderung memiliki trend menurun. Nilai tukar riil bergerak dari rata-rata sekitar Rp /US$ pada tahun 2000 menurun menjadi sekitar Rp 7 300/US$. Nilai tukar riil tersebut diperoleh dari hasil kali nilai tukar nominal dengan rasio harga (Mankiw, 2003). Rasio harga yang dimaksud adalah perbandingan harga domestik dengan harga luar negeri. Perubahan yang terjadi pada nilai tukar riil mencerminkan apresiasi atau depresiasi dari nilai tukar. Turunnya nilai tukar riil mencerminkan terjadinya apresiasi mata uang rupiah terhadap mata uang negara lain. Eksplorasi data nilai tukar riil ini konsisten dengan devaluasi riil yang juga cenderung mengalami penurunan. Gambar 24. Perkembangan Nilai Tukar Riil dan Nilai Tukar Nominal selama Periode Januari 2000-Desember Spesifikasi Model ARCH-GARCH Aplikasi model ARCH-GARCH untuk mengukur volatilitas harga dan data financial telah dilakukan oleh beberapa peneliti seperti Jordaan et al (2007) dan Podobnik et al (2004). Secara umum terdapat dua tahapan yang dilakukan
12 128 dalam spesifikasi model ARCH-GARCH yaitu tahap identifikasi dan penentuan model rataan (mean equation) dan tahap identifikasi dan penentuan model ARCH- GARCH. Tahap identifikasi dan penentuan model ARCH-GARCH dilakukan jika model mean equation yang diperloeh mengandung efek ARCH. Jika model mean equation mengandung efek ARCH maka model tersebut perlu melibatkan suatu persamaan conditional variance untuk mengakomodasi keberadaan efek ARCH, sehingga dapat menghindari pelanggaran asumsi (akibat adanya efek ARCH) dan menghasilkan estimasi koefisien model yang lebih baik. Pengujian terhadap efek ARCH tersebut dilakukan setelah memperoleh model mean equation terbaik. Pada bagian berikut akan diuraikan kedua tahapan tersebut Tahap Identifikasi dan Penentuan Model Rataan Dalam tahapan ini langkah-langkah yang dilakukan pada dasarnya mengikuti apa yang dikembangkan oleh Box-Jenkins. Tahapan yang dilakukan meliputi pengujian kestasioneran data, penentuan model tentatif ARIMA hingga pendugaan parameter dan pemilihan model terbaik. a. Uji Stasioneritas Data Pengujian terhadap stasioneritas data dilakukan dengan menggunakan uji The Augmented Dickey Fuller (ADF). Uji tersebut dilakukan untuk mendeteksi apakah data yang akan dianalisis mengandung akar unit. Apabila data mengandung akar unit maka data tersebut belum stasioner. Lebih lanjut dengan uji The Augmented Dickey Fuller tersebut juga dapat diketahui derajat diferensiasi yang diperlukan sehingga data menjadi stasioner.
13 129 Berdasarkan plot grafik yang ditunjukan pada bagian terdahulu, secara umum diketahui bahwa beberapa data variabel ekonomi yang digunakan memiliki kecenderungan pola meningkat atau menurun. Data variabel ekonomi yang memiliki pola trend umumnya bersifat tidak stasioner. Untuk mengkonfirmasikan secara akurat stasioneritas data variabel ekonomi, hasil uji The Augmented Dickey Fuller disajikan pada Tabel 10. Tabel 10. Hasil Uji Augmented Dickey Fuller ADF Statistic Critical Value Variabel 2 Levels1 3 First Difference (95%) Harga Minyak dunia Harga Ekspor Industri: a. Minyak dan Lemak b. Besi dan Baja c. Mesin dan Alat Listrik d. Tekstil e. Karet dan Plastik Suku Bunga Riil Keterangan: 1) Nilai mutlak ADF harus lebih besar dari critical value untuk menolak hipotesis nol 2) Seris data awal (sebelum didiferensiasi) 3) Series data setelah didiferensi satu kali 1 Berdasarkan Tabel 10 diketahui bahwa sebagian data variabel ekonomi yang dianalisis telah stasioner pada level yaitu data harga ekspor industri mesin dan alat listrik dan harga ekspor industri tekstil. Sementara itu, untuk data variabel ekonomi lainnya tidak stasioner pada tingkat level tetapi stasioner setelah didiferensiasi satu kali. Stasioneritas data tersebut akan menetukan derajat integrasi dalam membangun mean equation. Hasil uji ADF secara lengkap disajikan pada Lampiran 9 sampai Lampiran 15.
14 130 b. Identifikasi Model ARIMA Identifikasi model ARIMA dapat dilakukan terhadap data variabel ekonomi yang stasioner. Untuk menentukan model tentative ARMA/ARIMA dari suatu data ekonomi maka informasi dari correlogram menjadi dasar penentuan orde AR (p) dan orde MA (q) dari suatu model ARIMA (p, d, q) tentatif. Sementara itu untuk orde q ditentukan oleh stasioneritas data. Berdasarkan hasil simulasi terhadap sejumlah model ARIMA tentative dipilih satu model yang dinilai terbaik. Model ARIMA terbaik yang dipilih untuk masing-masing variabel ekonomi ditunjukan pada Tabel 11. Tabel 11. Model Rataan Terbaik Variabel Model ARIMA Terbaik Harga Minyak Dunia ARIMA (4,1,6) Harga Ekspor: a. Industri minyak dan lemak ARIMA (3,1,3) b. Industri Besi dan Baja ARIMA (1,1,1) c. Industri Mesin dan Alat Listrik ARIMA (1,0,1) d. Industri Tekstil ARIMA (1,0,1) e. Industri Karet dan Plastik ARIMA (2,1,3) Suku Bunga Riil ARIMA (2,1,0) Pemilihan model ARIMA terbaik tersebut didasarkan atas beberapa kriteria yaitu: galat (error) bersifat acak (random), koefisien estimasinya signifikan, nilai AIC dan SIC terkecil dibandingkan model lainnya, Standar Error of Regression relatif kecil, Sum Square Residual relatif kecil, dan Adjusted R- Squared relatif besar. Secara lengkap hasil estimasi terhadap model ARIMA terbaik disajikan pada Lampiran 16 sampai Lampiran Tahap Identifikasi dan Penentuan Model ARCH-GARCH Pada tahapan ini dilakukan pengujian terhadap ada/tidaknya efek ARCH yang kemudian dilanjutkan dengan estimasi dan penentuan model ARCH-
15 131 GARCH. Hasil yang diperoleh dari tahapan yang dilakukan diuraikan pada bagian berikut. a. Pengujian Efek ARCH Aplikasi model ARCH-GARCH dilakukan terhadap model ARMA/ARIMA terbaik apabila terdapat efek ARCH pada model ARMA/ARIMA tersebut. Pengujian terhadap efek ARCH tersebut dilakukan dengan mengamati Correlogram Squared Residuals. Hasil estimasi model mean equation dikatakan tidak mengandung unsur ARCH/GARCH apabila nilai Q-statistik tidak signifikan serta nilai ACF dan PACF tidak berbeda nyata dari nol pada seluruh lag. Namun hasil estimasi tersebut dikatakan mengandung efek ARCH/GARCH apabila minimal ada salah satu nilai Q-statistik yang signifikan serta nilai ACF dan PACF ada yang berbeda nyata dari nol pada lag tertentu. Selain menggunakan Correlogram Squared Residuals penguji efekarch/garch juga dilakukan dengan uji ARCH-LM. Hasil pengujian efek ARCH terhadap model ARMA/ARIMA terbaik ditunjukan pada Tabel 12. Hasil uji ARCH untuk masingmasing variabel ekonomi secara lengkap disajikan pada Lampiran 23 sampai Lampiran 29. Tabel 12. Hasil Uji Efek ARCH terhadap Model Rataan Terbaik Variabel Model Rataan Terbaik F-Statistik Probabilitas Harga Minyak dunia ARIMA (4,1,6) * Harga Ekspor Industri: a. Minyak dan Lemak ARIMA (3,1,3) * b. Besi dan Baja ARIMA (1,1,1) * c. Mesin dan Alat Listrik ARIMA (1,0,1) d. Tekstil ARIMA (1,0,1) * e. Karet dan Plastik ARIMA (2,1,3) SBI Riil ARIMA (2,1,0) * Keterangan: * model rataan mengandung efek ARCH
16 132 Berdasarkan Tabel 12 diketahui bahwa efek ARCH ditemukan pada model rataan untuk variabel harga minyak dunia, harga ekspor industri minyak dan lemak, harga ekspor industri besi dan baja, harga ekspor industri tekstil dan suku bunga riil. Adanya efek ARCH tersebut menunjukan bahwa volatilitas dari variabel ekonomi tersebut bervariasi antar waktu (time varying). Oleh karena itu, analisis untuk variabel tersebut akan dilanjutkan dengan mengaplikasikan model ARCH-GARCH. Sementara itu, untuk harga ekspor industri mesin dan alat listrik dan harga ekspor industri karet dan plastik tidak mengandung efek ARCH. Dengan demikian aplikasi model ARCH-GARCH tidak diperlukan. Hasil tersebut ini menunjukan bahwa volatiltas harga dari kedua industri tersebut bersifat konstan sepanjang periode analisis. Volatilitas dari kedua variabel tersebut ditunjukan oleh nilai standar error. b. Estimasi dan Pemilihan Model ARCH-GARCH Sesuai dengan hasil pengujian efek ARCH maka aplikasi model ARCH- GARCH dilakukan terhadap variabel harga minyak dunia, harga ekspor industri minyak dan lemak, industri besi dan baja, industri tekstil, suku bunga riil dan nilai tukar riil. Pada tahap ini dilakukan estimasi terhadap sejumlah model ragam tentative dengan spesifikasi model raatan terbaik yang telah diperoleh. Estimasi model dilakukan dengan metode kemungkinan maksimum atau Quasi Maximum Likehood (QML). Pemilihan model ragam dilakukan dengan mempertimbangkan nilai SC dan nilai AIC terendah, memiliki koefisien yang signifikan, nilai koefisien tidak lebih besar dari satu dan non-negatif. Berdasarkan sejumlah kriteria tersebut maka model ragam (ARCH-GARCH) yang diperoleh adalah
17 133 seperti ditunjukan pada Tabel 13. Secara lengkap estimasi model ARCH-GARCH terbaik disajikan pada Lampiran 30 sampai dengan Lampiran 34. Tabel 13. Pemilihan Model ARCH/GARCH Terbaik Variabel Model ARCH/GARCH Terbaik Harga Minyak Dunia GARCH (1,1) Harga EKspor: a. Industri minyak dan lemak ARCH (1) b. Industri Besi dan Baja GARCH (1,1) c. Industri Tekstil ARCH (1) Suku Bunga Riil GARCH (1,1) Untuk mengetahui kecukupan model maka langkah yang dilakukan adalah dengan melakukan uji normalitas yaitu dengan mengamati nilai statistic Jarque- Bera. Hasil uji normalitas tersebut ditunjukan pada Tabel 14. Berdasarkan tabel tersebut diketahui bahwa hanya variabel harga minyak dunia yang galat terbakukannya menyebar normal sedangkan untuk variabel ekonomi lainnya galat terbakukan tidak menyebar normal. Secara lengkap hasil uji normalitas disajikan pada Lampiran 35 sampai dengan Lampiran 39. Untuk mengatasi ketidaknormalan galat terbakukan tersebut maka dalam metode estimasi diaplikasikan metode Heteroscedaticity Consistant Covariance Boolerslev- Wooldrige agar asumsi galat menyebar normal tetap terjaga sehingga galat baku dan parameter tetap konsisten. Tabel 14. Hasil Uji Normalitas Variabel Ekonomi Jarque Bera Probabilitas Harga Minyak Dunia Harga EKspor: b. Industri minyak dan lemak d. Industri Besi dan Baja e. Industri Tekstil Suku Bunga Riil
18 134 Langkah selanjutnya untuk mengukur tingkat kecukupan model adalah dengan melakukan uji Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test dan Uji Heteroskedastisitas. Dengan uji tersebut maka dapat diketahui bahwa galat terbakukan saling bebas dan sudah tidak ada efek ARCH. Dengan demikian dapat diyakini bahwa model ARCH-GARCH yang diperoleh sudah baik Analisis Volatilitas Berdasarkan model ARCH-GARCH yang diperoleh maka dapat diketahui volatiltas dari setiap variabel ekonomi yang dianalisis. Ukuran volatilitas tersebut ditunjukan oleh nilai standar deviasi bersyarat (conditional standard deviation), yang merupakan akar dari ragam model ARCH-GARCH yang diestimasi. Pada bagian berikut akan diuraikan volatilitas untuk setiap variabel ekonomi serta besaran volatilitas yang akan digunakan sebagai shock dalam model CGE. Volatilitas yang ditunjukan pada bagian ini dibatasi mulai tahun 2000 dan seterusnya. Volatilitas variabel ekonomi yang bervariasi antar waktu (time varying) ditunjukan dalam bentuk grafis. Volatilitas harga minyak dunia menunjukan kecenderungan yang terus meningkat mulai periode Juli 2004 (Gambar 25). Peningkatan volatilitas harga minyak dunia periode Juli 2004 hingga Agustus 2008 masih lebih rendah dari batas dua standar deviasi. Namun demikian peningkatan volatilitas terus terjadi sehingga melebihi dua standar deviasi pada periode September-Oktober Peningkatan volatilitas yang terus terjadi mencapai puncaknya pada periode November 2008 yang melampaui empat standar deviasi. Volatilitas yang relatif tinggi pada akhir 2008 disebabkan oleh peningkatan permintaan yang tidak mampu dipenuhi oleh
19 135 pasokan yang memadai sehingga terjadi kelangkaan minyak. Kelangkaan minyak tersebut mendorong meningkatnya harga minyak dunia melampaui US$ 100/barrel. Gambar 25. Volatilitas Harga Minyak Dunia Untuk volatilitas harga ekspor industri minyak dan lemak disajikan pada Gambar 26. Berdasarkan gambar tersebut diketahui besaran volatilitas dari harga ekspor cenderung bervariasi pada nilai rataan volatilitas. Namun demikian pada pertengahan sampai dengan akhir 2008 volatilitas harga ekspor industri minyak dan lemak menunjukan kecenderngan peningkatan. Namun demikian peningkatan volatilitas yang terajadi relatif rendah yaitu lebih rendah dari satu standar deviasi. Peningkatan volatilitas tersebut disebabkan oleh fluktuasi harga yang cukup besar terjadi pada harga ekspor industri minyak dan lemak. Peningkatan harga ekspor yang cukup besar terjadi selama periode Januari 2007 hingga Agustus Sementara itu, pada periode selanjutnya harga ekspor industri minyak dan lemak cenderung menurun.
20 136 Gambar 26. Volatilitas Harga Ekspor Industri Minyak dan Lemak Berbeda dengan harga ekspor industri minyak dan lemak, volatilitas harga ekspor industri besi dan baja menujukan volatilitas yang relatif lebih bervariasi (Gambar 27). Pada periode Januari 2000 sampai dengan November 2006 volatiltas bervariasi dalam batas yang masih lebih rendah dari dua standar deviasi. Namun demikian pada periode Desember 2006 sampai denan Januari 2007, variasi volatilitas harga ekspor industri besi dan baja melewati batas dua standar deviasi. Pada periode selanjutnya volatilitas harga ekspor industri besi dan baja kembali mengalami penurunan dan bervariasi dalam batas lebih rendah dari dua standar deviasi. Peningkatan volatilitas kembali terjadi bahkan melebihi empat standar deviasi yaitu pada periode April-Juni Peningkatan volatilitas tersebut terjadi karena peningkatan harga ekspor industri besi baja yang cenderung semakin fluktuatif pada periode awal 2007 hingga pertengahan tahun 2008.
21 137 Gambar 27. Volatilitas Harga Ekspor Industri Besi dan Baja Volatilitas harga eskpor industri tekstil ditunjukan pada Gambar 28. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa volatilitas harga yang relatif besar terjadi pada periode pertengahan tahun Volatilitas harga ekspor industri tekstil pada periode tersebut melewati dua standar deviasi. Sementara itu pada periode selanjut volatilitas harga ekspor industri tekstil bervariasi pada kisaran lebih rendah dari satu standar deviasi. Bahkan mulai awal 2006 hingga akhir 2008 volatilitas harga ekspor industri tekstil berada dibawah nilai volatilitas rata-rata. Hal ini menunjukan bahwa pergerakan harga yang terjadi berada pada kisaran perubahan yang relatif kecil. Gambar 28. Volatilitas Harga Ekspor Industri Tekstil
22 138 Volatilatas variabel suku bunga riil ditunjukan pada Gambar 29. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa nilai volatilitas variabel SBI riil selama periode Januari 2002 sampai dengan Juli 2005 berfluktuasi dalam nilai yang relatif lebih rendah dibandingkan periode Agustus-Desember Pergerakan nilai volatilitas berada dalam batas lebih rendah dari dua standar deviasi. Namun demikian nilai volatilitas menunjukan peningkatan yang cukup tajam selama periode Agustus 2005 hingga mencapai puncaknya pada Desember Nilai volatilitas pada periode tersebut melebihi empat standar deviasi. Untuk periode salanjutnya, volatilitas suku bunga riil kembali menurun dan bergerak dalam batas lebih rendah dari dua standar deviasi. Gambar 29. Volatilitas Suku Bunga Riil Sementara itu, persentase perubahan dari nilai devaluasi riil ditunjukan pada Gambar 30. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa penurunan persentase perubahan yang relatif besar dari devaluasi riil terjadi pada periode Oktober Perubahan persentase nilai devaluasi riil pada periode tersebut mencapai sekitar -8 persen. Sementara itu perkembangan persentase perubahan
23 139 devaluasi riil sepanjang periode analisis relatif berfluktuasi pada kisaran nilai 2 persen hingga -2 persen. Hal ini menunjukan bahwa persentase perubahan nilai devaluasi riil relatif cenderung bergerak disekitar nilai rataannya. Gambar 30. Perkembangan Persentase Perubahan dari Variabel Devaluasi Riil Berdasarkan besaran volatilitas yang terjadi pada sejumlah variabel ekonomi yang dianalisis maka dapat ditentukan besaran shock yang digunakan pada model CGE. Penentuan besaran shock dalam persentase perubahan diperoleh dengan membandingkan nilai volatilitas dengan data aktualnya. Perbandingan nilai aktual dan volatilitas didasarkan atas nilai rataan tahunan untuk periode tahun 2000 hingga Besaran shock untuk masing-masing variabel ditunjukan pada Tabel 15. Tabel 15. Besaran Shock Volatilitas Variabel Besaran Shock (%) Harga Minyak Dunia Harga Ekspor Industri Minyak dan Lemak Harga Ekspor Industri Besi dan Baja Harga Ekspor Industri Tekstil SBI Riil 8.18 Devaluasi Riil -0.48
24 140
HASIL DAN PEMBAHASAN. mengalami fluktuasi antar waktu. Data tersebut mengindikasikan adanya
47 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Volatilitas Harga Minyak 4.1.1 Deskripsi Data Plot data harga minyak pada bulan Januari 2000 hingga bulan Desember 2011 dapat dilihat pada Gambar 4.1. Hal ini menunjukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel ARIMA menggunakan variabel dependen harga saham LQ45 dan variabel independen harga saham LQ45 periode sebelumnya, sedangkan ARCH/GARCH menggunakan variabel dependen
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari BEI. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data harian yang dimulai dari 3 Januari 2007
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Desain Penelitian Penelitian ini didasari oleh gejolak/volatilitas nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing (valuta asing).pada nilai transaksi jual beli valuta asing yang
Lebih terperinciVOLATILITASHARGA CABAI MERAH KERITING DAN BAWANG MERAH
VOLATILITASHARGA CABAI MERAH KERITING DAN BAWANG MERAH Ari Tresna Sumantri 1, Efri Junaidi 2, Ratna Mega Sari 1 1 Staf Pengajar Jurusan Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh harga ekspor minyak
BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa seberapa besar volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh harga ekspor minyak kelapa
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat yang merupakan Unit Pelaksana Teknis (UPT) Pusat Promosi dan Pemasaran Holtikultura
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 110 117 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Lebih terperinciPUBLIKASI KARYA TULIS ILMIAH ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IMPOR MIGAS (MINYAK DAN GAS) DI INDONESIA; PENDEKATAN ERROR CORRECTION MODEL
PUBLIKASI KARYA TULIS ILMIAH ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IMPOR MIGAS (MINYAK DAN GAS) DI INDONESIA; PENDEKATAN ERROR CORRECTION MODEL OLEH WILIA AGUSTIANI Willia.Agustiani@gmail.com FAKULTAS
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian tentang risiko harga sayuran di Indonesia mencakup komoditas kentang, kubis, dan tomat dilakukan di Pasar Induk Kramat Jati, yang
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN:
METODE PERAMALAN MENGGUNAKAN MODEL VOLATILITAS ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR Cindy Wahyu Elvitra 1, Budi Warsito 2, Abdul
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Eksplorasi Data
5 korelasi diri, dan plot korelasi diri parsial serta uji Augmented Dickey- Fuller b. Identifikasi Model dengan metode Box-Jenkins c. Pemutihan deret input d. Pemutihan deret output berdasarkan hasil pemutihan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham
32 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian 3.1.1. Objek Penelitian Objek sampel data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data deret waktu harga saham,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari
III. METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan langkah dan prosedur yang akan dilakukan dalam pengumpulan data atau informasi empiris guna memecahkan permasalahan dan menguji hipotesis penelitian.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji
35 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji ACF, uji PACF, uji ARCH-LM,
Lebih terperinciVI ANALISIS RISIKO HARGA
VI ANALISIS RISIKO HARGA 6.1 Analisis Risiko Harga Apel PT Kusuma Satria Dinasasri Wisatajaya PT Kusuma Satria Dinasasri Wisatajaya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pembudidayaan tanaman hortikultura
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Data yang dipakai untuk penelitian ini adalah data sekunder (time series)
48 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang dipakai untuk penelitian ini adalah data sekunder (time series) yang didapat dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI) Bank Indonesia
Lebih terperinciLampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun
69 Lampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun 2004-2010 Periode sbdepo Inflasi depo Jan-04 6.27 0.57 426.424 Feb-04 5.99-0.02 409.204 Mar-04 5.86 0.36 401.686 Apr-04
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. runtut waktu (time series). Penelitian ini menggunakan data-data Produk
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Cara Pengumpulan Data Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data runtut waktu (time series). Penelitian ini menggunakan data-data
Lebih terperinciLULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI
LULIK PRESDITA W 1207 100 002 APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI 1 Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes BAB I PENDAHULUAN 2 LATAR BELAKANG 1. Stabilitas ekonomi dapat dilihat
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Gambar 4.1 nilai tukar kurs euro terhadap rupiah
BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data Gambar 4.1 memperlihatkan bahwa data berfluktuasi dari waktu ke waktu. Hal ini mengindikasikan bahwa data tidak stasioner baik dalam rata-rata maupun variansi. Gambar
Lebih terperinciBAB IV GAMBARAN UMUM PEREKONOMIAN INDONESIA. negara selain faktor-faktor lainnya seperti PDB per kapita, pertumbuhan ekonomi,
BAB IV GAMBARAN UMUM PEREKONOMIAN INDONESIA 4.1 Perkembangan Laju Inflasi di Indonesia Tingkat inflasi merupakan salah satu indikator fundamental ekonomi suatu negara selain faktor-faktor lainnya seperti
Lebih terperinciANALISIS FLUKTUASI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA TAHUN
ANALISIS FLUKTUASI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA TAHUN 2003.1 2005.12 SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Tugas Dan Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Ekonomi Pembangunan Pada fakultas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
33 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini dilakukan berdasarkan data series bulan yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS), diantaranya adalah
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Setiap negara di dunia ini pasti akan melakukan interaksi dengan negaranegara
1 I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Setiap negara di dunia ini pasti akan melakukan interaksi dengan negaranegara lain di sekitarnya. Biasanya bentuk kerjasama atau interaksi itu berbentuk perdagangan antar
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Bentuk data berupa data time series dengan frekuensi bulanan dari Januari 2000
28 III. METODE PENELITIAN 3.1. Data 3.1.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Bentuk data berupa data time series dengan frekuensi bulanan dari Januari
Lebih terperinciBab V SIMPULAN DAN SARAN
Bab V SIMPULAN DAN SARAN V.1 Ringkasan Penelitian ini dilakukan untuk menguji prediksi menggunakan metode ARIMA. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data IHSG penutupan harian IHSG mulai periode
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Dalam penelitian yang berjudul Analisis Determinan Nilai Aktiva Bersih Reksa
III. METODELOGI PENELITIAN A. Definisi Operasional Variabel Dalam penelitian yang berjudul Analisis Determinan Nilai Aktiva Bersih Reksa Dana Saham di Indonesia (Periode 2005:T1 2014:T3) variabel-variabel
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. FDR, Inflasi dan kurs terhadap ROA di Indonesia pada tahun 2013: I 2016: VII.
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab IV ini akan dilakukan pengujian terhadap pengaruh CAR, NPF, FDR, Inflasi dan kurs terhadap ROA di Indonesia pada tahun 2013: I 2016: VII. Sebagaimana telah dijelaskan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian mempunyai peranan yang sangat penting, karena keberhasilan suatu penelitian sangat dipengaruhi oleh pilihan desain atau model penelitian.
Lebih terperinciPENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, 21 Oktober 27 PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR
Lebih terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN
44 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Integrasi Pasar (keterpaduan pasar) Komoditi Kakao di Pasar Spot Makassar dan Bursa Berjangka NYBOT Analisis integrasi pasar digunakan untuk mengetahui bagaimana
Lebih terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN. time series. Data time series umumnya tidak stasioner karena mengandung unit
48 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Uji Kestasioneritasan Data Uji stasioneritas data dilakukan pada setiap variabel yang digunakan pada model. Langkah ini digunakan untuk menghindari masalah regresi lancung
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Dalam penelitian ini variabel terikat (dependent variabel) yang digunakan adalah
III. METODE PENELITIAN A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional 1. Variabel Penelitian Dalam penelitian ini variabel terikat (dependent variabel) yang digunakan adalah nilai tukar rupiah, sedangkan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Deskripsi Data Penelitian Bab ini menjelaskan tentang analisis data dan hasil pengolahan data. Jenis data yang digunakan penulis adalah data time series dengan kurun waktu
Lebih terperinciVOLATILITAS HARGA JAGUNG DALAM ERA PEMBANGUNAN EKONOMI PERTANIAN BERKELANJUTAN
P r o s i d i n g 9 VOLATILITAS HARGA JAGUNG DALAM ERA PEMBANGUNAN EKONOMI PERTANIAN BERKELANJUTAN Vi in Ayu Pertiwi, Nur Baladina, Fitrotul Laili Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya Email : viinayu@ub.ac.id
Lebih terperinciMetode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data. Identifikasi model ARCH
6 Metode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data Identifikasi model ARCH Pendugaan parameter dan pemilihan model ARCH/GARCH Uji pengaruh asimetrik
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Software Eviews Versi 4.1 dan Microsoft Office Excel Gambar 2 Plot IHSG.
kointegrasi lebih besar dari nol maka model yang digunakan adalah VECM (Enders, 1995). 4. Analisis model VAR, VARD atau VECM. 5. Interpretasi terhadap model. 6. Uji kelayakan model. 7. Pengkajian fungsi
Lebih terperinciPERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 1 8 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Akar Unit (Unit Root Test) bahwa setiap data time series yang akan dianalisis akan menimbulkan spurious
48 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Akar Unit (Unit Root Test) Pengujian akar unit merupakan tahap awal sebelum melakukan estimasi model time series. Pemahaman tentang pengujian akar unit ini mengandung
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sekunder yang akan digunakan ialah data deret waktu bulanan (time series) dari bulan
40 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang akan dipakai dalam penelitian ini berupa data sekunder. Data sekunder yang akan digunakan ialah data deret waktu bulanan (time series)
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini penulis melakukan pengujian mengenai Luas panen, Jumlah Penduduk dan Harga terhadap produksi padi di Kabupaten Gunungkidul periode tahun 1982-2015.
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Metode yang diterapkan dalam penelitian ini yaitu desain kuantitatif, konklusif, eksperimental dan deskriptif. Metode deskriptif bertujuan untuk membuat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
Lebih terperinciVI ANALISIS EKSPOR KEPITING INDONESIA
VI ANALISIS EKSPOR KEPITING INDONESIA 6.1 Pengujian Asumsi Gravity model aliran perdagangan ekspor komoditas kepiting Indonesia yang disusun dalam penelitian ini harus memenuhi kriteria pengujian asumsi-asumsi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penulisan proposal ini adalah data sekunder yang
30 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penulisan proposal ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Laporan Bank Indonesia, Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia,
Lebih terperinciBAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA
BAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA Pada bagian metodologi penelitian telah dijelaskan bahwa adanya ketidaksamaan satuan antara variabel ekspor CPO dengan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
46 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Perkembangan Jumlah Deposito Berjangka, Suku Bunga Deposito dan Inflasi 4.1.1 Perkembangan Jumlah Deposito Berjangka Pada periode pengamatan, yaitu Januari 2004
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. tabungan masyarakat, deposito berjangka dan rekening valuta asing atau
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian 3.1.1 Jumlah Uang Beredar Jumlah uang beredar dalam arti luas (M2) atau broad money merupakan merupakan kewajiban sistem moneter (bank sentral)
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. bentuk runtut waktu (time series) yang bersifat kuantitatif yaitu data dalam
48 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk runtut waktu (time series) yang bersifat kuantitatif yaitu data dalam
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. metode Vector Auto Regression (VAR) dan dilanjutkan dengan metode Vector
52 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Metode analisis yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini adalah metode Vector Auto Regression (VAR) dan dilanjutkan dengan metode Vector Error Correction Model (VECM).
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Pengujian kestasioneran data diperlukan pada tahap awal data time series
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Pra Estimasi 4.1.1. Kestasioneran Data Pengujian kestasioneran data diperlukan pada tahap awal data time series untuk melihat ada tidaknya unit root yang terkandung
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek Penelitian Dalam penelitian ini, obyek yang diamati yaitu inflasi sebagai variabel dependen, dan variabel independen JUB, kurs, BI rate dan PDB sebagai variabel yang
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Uji Akar Unit (Unit Root Test) Kestasioneran data merupakan hal yang sangat penting dalam analisis data time series. Hal ini karena penggunaan
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
25 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Nilai tukar sering digunakan untuk mengukur tingkat perekonomian suatu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Nilai tukar sering digunakan untuk mengukur tingkat perekonomian suatu negara. Nilai tukar mata uang memegang peranan penting dalam perdagangan antar negara, dimana
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
45 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini termasuk dalam katagori metode penelitian kuantitatif karena menggunakan data yang diukur dengan sekala numerik (angka) dan analisis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. A. Jenis dan Sumber Data Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu data sekunder. Data sekunder
37 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu data sekunder. Data sekunder yang digunakan diperoleh dari www.bps.go.id dan www.bi.go.id. Data yang
Lebih terperinciPERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH
PERAMALAN DATA SAHAM S&P 500 INDEX MENGGUNAKAN MODEL TARCH Universitas Negeri Malang E-mail: abiyaniprisca@ymail.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan terbaik dari data
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN
18 III METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Mengetahui kointegrasi pada setiap produk adalah salah satu permasalahan yang perlu dikaji dan diteliti oleh perusahaan. Dengan melihat kointegrasi produk,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN A. Data dan Sumber Data 1. Data Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Analisis Pengaruh Variabel Sektor Moneter dan Riil Terhadap Inflasi di Indonesia (Periode 2006:1
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data time series
51 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data time series yang didapat dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik dan melalui
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
DAFTAR ISI PERNYATAAN... i ABSTRAK... ii KATA PENGANTAR... iii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xi BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang...
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Pusat Data dan Informasi Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral
Lebih terperinciBab IV. Pembahasan dan Hasil Penelitian
Bab IV Pembahasan dan Hasil Penelitian IV.1 Statistika Deskriptif Pada bab ini akan dibahas mengenai statistik deskriptif dari variabel yang digunakan yaitu IHSG di BEI selama periode 1 April 2011 sampai
Lebih terperinciPERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman
g UJM 5 (1) (2016) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Perusahaan merupakan suatu badan hukum yang memiliki suatu tujuan yang ingin dicapai salah satunya yaitu mendapatkan keuntungan. Untuk mencapai
Lebih terperinciIV. FLUKTUASI MAKROEKONOMI INDONESIA
49 IV. FLUKTUASI MAKROEKONOMI INDONESIA 4.1 Produk Domestik Bruto (PDB) PDB atas dasar harga konstan merupakan salah satu indikator makroekonomi yang menunjukkan aktivitas perekonomian agregat suatu negara
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Dalam penelitian Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Produk Domestik Bruto, Inflasi,
391 III. METODE PENELITIAN Dalam penelitian Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Produk Domestik Bruto, Inflasi, dan Suku Bunga Luar Negeri Terhadap Nilai Impor Non Migas di Indonesia (Periode 2001:I 2012:IV)
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series
40 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series sekunder. Data-data tersebut diperoleh dari berbagai sumber, antara lain dari
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Untuk mengetahui apakah data yang dipakai sudah stationary dalam penelitian ini
42 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Hasil Uji Unit Root Untuk mengetahui apakah data yang dipakai sudah stationary dalam penelitian ini diuji dengan uji unit roots yang dilakukan dengan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Data digunakan adalah data sekunder (time series) berupa data bulanan yang
53 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Dan Sumber Data Data digunakan adalah data sekunder (time series) berupa data bulanan yang diperoleh dari data Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS) dan
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Untuk memenuhi salah satu asumsi dalam uji data time series dan uji
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Uji Stasioneritas Untuk memenuhi salah satu asumsi dalam uji data time series dan uji VECM, maka perlu terlebih dahulu dilakukan uji stasioneritas. Uji stationaritas yang
Lebih terperinciAnalisis Asumsi Makro Ekonomi RAPBN 2011
Analisis Asumsi Makro Ekonomi RAPBN 2011 Nomor. 30/AN/B.AN/2010 0 Bagian Analisa Pendapatan Negara dan Belanja Negara Biro Analisa Anggaran dan Pelaksanaan APBN SETJEN DPR-RI Analisis Asumsi Makro Ekonomi
Lebih terperinciMODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE
MODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE Data yang digunakan adalah data M2Trend.wf1 (buku rujukan pertama, bab-8). Model analisisnya adalah Xt = M2 diregresikan dengan t = waktu. Model yang akan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. A. Data dan Sumber Data Penelitian ini termasuk dalam tipe penelitian arsip yaitu suatu penelitian
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Data dan Sumber Data Penelitian ini termasuk dalam tipe penelitian arsip yaitu suatu penelitian terhadap fakta yang tertulis. Dokumen atau arsip data yang diteliti berdasarkan
Lebih terperinciBAB 4 PEMBAHASAN. 4.1 Paparan Statistika Deskriptif
BAB 4 PEMBAHASAN 4.1 Paparan Statistika Deskriptif Data yang digunakan dalam penelitian perlu diolah lebih lanjut untuk diketahui apakah data yang ada layak digunakan dalam analisis atau tidak. Uji statistika
Lebih terperinciPemodelan ARIMA Non- Musim Musi am
Pemodelan ARIMA Non- Musimam ARIMA ARIMA(Auto Regresif Integrated Moving Average) merupakan suatu metode analisis runtun waktu(time series) ARIMA(p,d,q) Dengan AR : p =orde dari proses autoreggresif I
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 4.1 Menghitung Return Karena penelitian ini mengukur potensi kerugian maksimum dari saham BMRI. Maka, langkah pertama adalah menghitung return hariannya dengan rumus (2-3)
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Jenis Penelitian Penelitian dalam menganalisis volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan sembilan Indeks Harga Saham Sektoral dengan metode ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Dalam penelitian ini, yang menjadi objek penelitian adalah inflasi, Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun 2010 sampai tahun
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini penulis menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Dalam penelitian ini penulis menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu menjelaskan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas dalam model regresi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) mengalami peningkatan yang semakin pesat sejak krisis ekonomi global pada tahun 1998 yang tidak hanya melanda di negara
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Indonesia. Analisis dampak..., Wawan Setiawan..., FE UI, 2010.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pesatnya perkembangan ekonomi dunia dewasa ini berimplikasi pada eratnya hubungan satu negara dengan negara yang lain. Arus globalisasi ekonomi ditandai dengan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi
III. METODE PENELITIAN Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat suku bunga deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi pada bank umum di Indonesia.
Lebih terperinciBAB III METODE PENILITIAN
44 BAB III METODE PENILITIAN 3.1 Jenis dan Cara Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari lembaga-lembaga atau instansi-instansi antara lain Bank
Lebih terperinciData return 7 mata uang asing diuji dengan beberapa pengujian yang meliputi tes stasionaritasitas, tes normal dan tes heteroskedastik.
40 Tabel 4.2. Gambaran Statistik Data Return NAB Schroder dan Trimegah Parameter Statistik Schroder Dana Istimewa in the out the Schroder dana Prestasi in the out the Trim Kapital in the out the Mean 0.00182-0.00123
Lebih terperinciBAB 1V HASIL DAN PEMBAHASAN. Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi
53 BAB 1V 4.1 Diskripsi Data Penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi masyarakat di Indonesia tahun 1995-2014 dengan model error correction
Lebih terperinciIV. GAMBARAN UMUM HARGA MINYAK DUNIA DAN KONDISI PEREKONOMIAN NEGARA-NEGARA ASEAN+3
IV. GAMBARAN UMUM HARGA MINYAK DUNIA DAN KONDISI PEREKONOMIAN NEGARA-NEGARA ASEAN+3 4.1 Perkembangan Harga Minyak Dunia Pada awal tahun 1998 dan pertengahan tahun 1999 produksi OPEC turun sekitar tiga
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
59 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan pelaksanaan tahapan-tahapan metode VECM yang terbentuk dari variabel-variabel capital gain IHSG (capihsg), yield obligasi 10 tahun (yieldobl10)
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode yang digunakan untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Estimasi Parameter Model Metode yang digunakan untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi Penanaman Modal Asing di Provinsi Jawa Timur adalah dengan menggunakan metode
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. waktu (time series) dari tahun 1986 sampai Data tersebut diperoleh dari
40 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Dan Sumber Data Jenis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang relevan dengan penelitian. Semua data yang digunakan merupakan data deret
Lebih terperinciPEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA
PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SKRIPSI Disusun Oleh: UMI SULISTYORINI ADI 24010212140082 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
41 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1 Hasil dan Pengolahan Data Pada bab ini akan dibahas mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang akan dilakukan. Data yang telah didapatkan akan
Lebih terperinciVII. DAMPAK KEBIJAKAN PERDAGANGAN DAN PERUBAHAN LINGKUNGAN EKONOMI TERHADAP DINAMIKA EKSPOR KARET ALAM
VII. DAMPAK KEBIJAKAN PERDAGANGAN DAN PERUBAHAN LINGKUNGAN EKONOMI TERHADAP DINAMIKA EKSPOR KARET ALAM 7.1. Dampak Kenaikan Pendapatan Dampak kenaikan pendapatan dapat dilihat dengan melakukan simulasi
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, kurtosis. dan skewness (kemencengan distribusi).
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Analisis Deskriptif Menurut Ghozali (2011: 19), statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean),
Lebih terperinciBAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Bab V ini akan dilakukan pengujian mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi laju inflasi di Indonesia. Dimana variabel terikat (variable dependent) meliputi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Mulai Studi Pendahuluan Studi Pustaka Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Tujuan Pengumpulan Data 1. Profil Perusahaan PT. Mensa Binasukses cabang kota Padang 2. Data forecasting
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah current account
III. METODELOGI PENELITIAN A. Deskripsi Variabel Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah current account sebagai variabel terikat dan nilai tukar, inflasi, PDB, dan aktiva luar negeri
Lebih terperinci