BAHAN DAN METODE HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder makroekonomi 13 negara yaitu 1 negara ASEAN ditambah 3 negara seperti yang tercantum pada Tabel 1. Tabel 1. Daftar Objek Pengamatan no negara 1 Brunei Darussalam Cambodia 3 Indonesia 4 Laos 5 Malaysia 6 Myanmar 7 Phillipines 8 Singapore 9 Thailand 1 Vietnam 11 China 1 Korea 13 Japan Peubah yang digunakan yaitu berupa peubah makroekonomi yang didasarkan pada kriteria Maastricht dalam pencapaian integrasi ekonomi di wilayah ASEAN seperti yang tercantum pada Tabel. Tabel. Daftar peubah Makroekonomi berdasarkan kriteria Maastricht no peubah Keterangan 1 X1 Rata rata inflasi (%) X Volatilitas pada nilai tukar mata uang, dihitung dari standar deviasi ( ) dari logaritma nilai pembedanya (%). 3 X3 Suku bunga jangka panjang (%). 4 X4 Rasio defisit anggaran pemerintah dengan GDP, (deficit as percentage of GDP) dalam %. 5 X5 Rasio hutang dengan GDP (debt as percentage of GDP) dalam %. Data yang diperoleh dimulai pada tahun 1996 hingga tahun 6. Data tersebut didapat dari berbagai sumber data diantaranya adalah : 1. ASEAN Statistical Yearbook 7 di Kantor sekretariat ASEAN Indonesia, Jalan Sisingamangaraja no.7 Jakarta untuk peubah inflasi, dan interest rate.. Kantor BAPEPAM (Badan Pengawas Pasar Moldal), Departemen Keuangan Jakarta untuk peubah GDP. 3. World Economic Outlook Database, April 8 untuk peubah exchange rate dan deficit anggaran pemerintah. 4. United Nations Statistics Devision ( untuk peubah debt. Metode Tahapan awal pada penelitian ini yaitu data yang diperoleh dari tahun 1996 hingga 6 dibagi menjadi dua periode yakni periode pada saat krisis ekonomi (tahun 1996 hingga 1) dan periode setelah krisis ekonomi (tahun hingga 6). Untuk masing-masing periode data, dihitung nilai rataannya dan nilai rataan inilah yang dianalisis dengan beberapa algoritma penggerombolan. Pada penelitian ini tidak perlu dilakukan pembakuan data karena data yang didapat satuan pengukurannya sama. Tahapan selanjutnya, untuk masingmasing periode saat krisis ekonomi dan setelah krisis ekonomi dilakukan : 1. Pendeskripsian untuk semua peubah guna melihat gambaran secara umum kondisi perekonomian masing-masing negara.. Menghitung nilai korelasi untuk semua peubah yang digunakan. 3. Melakukan penggerombolan 3 dan 4 cluster dengan metode k-rataan dan metode fuzzy c-means pada dua periode. 4. Melakukan analisis biplot pada masingmasing periode untuk mengetahui posisi relatif masing-masing negara terhadap peubah yang digunakan. 5. Melakukan analisis procrustes dan menghitung nilai R nya. Semua tahapan dalam penelitian ini dianalisis menggunakan software Microsoft Excel 7, SPSS 13, SAS 9.1, dan MATLAB 6.5. HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi perekonomian Negara ASEAN+3 Langkah awal adalah membuat tabel data rataan untuk seluruh objek dan peubah yang digunakan pada periode saat krisis ekonomi (1996-1) juga pada periode setelah krisis ekonomi (-6). Tabel nilai rataan

2 untuk masing-masing periode bisa dilihat di Lampiran 1 dan. Pada Lampiran 1, untuk peubah X4 (rasio defisit terhadap GDP) tanda negatif pada data menunjukkan bahwa negara tersebut mengalami deficit anggaran pemerintah, sedangkan nilai positif menunjukkan bahwa negara tersebut mengalami surplus anggaran pemerintah. Pada saat krisis ini, negara yang mengalami deficit anggaran pemerintah diantaranya negara Cambodia, Laos, Myanmar, Phillipines, dan Vietnam. Pada Lampiran, periode setelah krisis ekonomi untuk peubah X1 (rata-rata inflasi) tanda negatif pada data menunjukkan bahwa negara tersebut mengalami deflasi seperti pada negara Jepang yakni sebesar.4%. Padahal, periode saat krisis ekonomi negara Jepang sempat mengalami inflasi sebesar.15%. Negara yang mengalami deficit anggaran pemerintah pada periode setelah krisis ekonomi diantaranya negara Cambodia, Laos, dan Vietnam. Deskripsi data untuk masing-masing peubah pada periode saat krisis ekonomi disajikan pada Gambar 1. Data laos x brunei Gambar 1. Boxplot data saat krisis ekonomi. Keterangan: X1 = Rata rata inflasi X = Volatilitas pada nilai tukar mata uang X3 = Suku bunga jangka panjang X4 = Rasio defisit anggaran pemerintah dengan GDP, (deficit as percentage of GDP) X5 = Rasio hutang dengan GDP (debt as percentage of GDP) Berdasarkan diagram kotak garis diatas, dapat dilihat bahwa untuk peubah rata-rata inflasi, terdapat satu pencilan yakni negara Laos. Negara Laos mengalami rata-rata inflasi tertinggi pada saat krisis ekonomi yang mencapai hampir 5%. Untuk peubah rasio deficit terhadap GDP (X4) terdapat satu data pencilan yaitu Negara Brunei Darussalam yang mencapai 35%. Diagram kotak garis untuk periode setelah krisis bisa dilihat pada Gambar. Data myanmr x brunei Gambar. Boxplot data setelah krisis ekonomi. Berdasarkan boxplot diatas, peubah X1 (rata-rata inflasi) hanya terdapat satu data pencilan yaitu Myanmar. Pada peubah X4 (rasio deficit terhadap GDP) negara Brunei Darussalam juga merupakan pencilan sama seperti pada periode saat krisis ekonomi. Hal ini secara ekonomi dikarenakan negara Brunei merupakan negara kecil yang cenderung mengalami surplus anggaran pemerintah dan tidak memiliki hutang. Pada boxplot kedua periode tersebut dapat dilihat bahwa untuk peubah X (kestabilan nilai tukar mata uang) keragamannya sangat berbeda. Untuk kondisi saat krisis terlihat keragamannya besar, sedangkan setelah krisis ekonomi keragamannya mengecil. Hal ini dikarenakan setelah krisis ekonomi, nilai tukar mata uang untuk setiap negara sudah cenderung stabil dibandingkan pada saat krisis ekonomi terjadi. Hasil Penggerombolan Negara ASEAN+3 dengan metode k-rataan Langkah selanjutnya setelah pendeskripsian data, dilakukan penggerombolan 4 cluster. Secara ekonomi, hasil penggerombolan dengan 4 cluster dinilai cukup representatif dan ingin mengetahui posisi Indonesia dalam penggerombolan dengan 4 cluster. Sehingga pada penelitian ini akan dibahas penggerombolan dengan 4 cluster.

3 Penggerombolan negara ASEAN+3 dilakukan dengan metode penggerombolan non-hierarkhi k-rataan. Pada penggerombolan ini ditetapkan dahulu jumlah cluster yang akan dibentuk secara subjektif berdasarkan kepentingan penelitian yaitu 4 cluster. Sebelum dilakukan penggerombolan, terlebih dahulu dilihat nilai korelasi antar peubah pada kondisi saat krisis ekonomi dan setelah krisis ekonomi. Nilai korelasi antar peubah pada kondisi saat krisis ekonomi disajikan pada Tabel 3. Tabel 3. x.485 Nilai korelasi antar peubah pada saat krisis ekonomi. x.75**.59* * Keterangan : (*)berbeda nyata pada taraf 5 % (**)berbeda nyata pada taraf 1% Pada Tabel diatas, dilihat bahwa terdapat korelasi positif antara peubah X1 (rata-rata inflasi) dengan X3 (suku bunga jangka panjang) pada taraf 1%. Ditinjau dari segi ekonomi, hal tersebut sangat memungkinkan karena inflasi sangat berpengaruh positif terhadap suku bunga. Selain itu korelasi positif pada taraf nyata 5% terjadi pada peubah X (keseimbangan nilai tukar mata uang) dengan X3 (Suku bunga jangka panjang), dan X3 (Suku bunga jangka panjang) dengan X4 (Rasio hutang dengan GDP). Nilai korelasi antar peubah pada periode setelah krisis disajikan pada Tabel 4. Tabel 4. Nilai korelasi antar peubah pada periode setelah krisis ekonomi. x x.59951* Keterangan : (*)berbeda nyata pada taraf 5% Pada kondisi setelah krisis ekonomi peubah yang berkorelasi adalah X1 (rata-rata inflasi) dengan X3 (suku bunga jangka panjang) pada taraf nyata 5%. Untuk mengatasi terjadinya korelasi antar peubah, bisa dilakukan tansformasi Analisis Komponen Utama (AKU). Namun, pada penelitian ini transformasi AKU tidak digunakan karena jarak euclid antar pengamatan dengan atau tanpa transformasi AKU akan sama bila semua komponen utama digunakan. Selain itu, korelasi antar peubah yang digunakan sebagai dasar pengelompokan masih relatif kecil (Tabel 3 dan 4). Sehingga keortogonalan peubah yang menjadi syarat penggunaan jarak euclid masih dapat terpenuhi. Oleh karena itu penggerombolan dilakukan dengan menggunakan algoritma k-rataan dan jarak euclid sebagai ukuran keserupaan serta metode centoid untuk memperbaiki jaraknya. Hasil pengelompokan 4 cluster untuk periode saat krisis ekonomi disajikan pada Tabel 5. Tabel 5. Daftar anggota gerombol periode saat krisis ekonomi (4cluster) Gerombol No Negara 1 1 Brunei Darussalam Cambodia 5 Malaysia 6 Myanmar 7 Pilliphines 8 Singapore 9 Thailand 1 Vietnam 11 China 1 Korea Selatan 13 Japan 3 3 Indonesia 4 4 Laos Pada periode saat krisis ekonomi (Tabel 5), hasil penggerombolan 4 cluster dengan k- rataan menunjukkan bahwa kelompok memiliki anggota kelompok terbanyak. Sedangkan anggota kelompok 1, 3, dan 4 hanya memiliki satu anggota. Kelompok satu beranggotakan negara Brunei Darussalam, kelompok 3 beranggotakan negara Indonesia, dan kelompok 4 beranggotakan negara Laos. Hasil ini tidak jauh berbeda seperti pada pembentukan gerombol 3 cluster, hanya saja negara Indonesia pada penggerombolan 4 cluster membentuk kelompok tersendiri. Hasil pengelompokan 4 cluster untuk periode setelah krisis ekonomi disajikan pada Tabel 6. Pada periode setelah krisis ekonomi (Tabel 8), hasil pengelompokan 4 cluster dengan metode k-rataan tidak jauh berbeda dengan pada saat pembentukan 3 cluster dengan periode yang sama. Negara-negara yang sudah dianggap maju membentuk satu

4 kelompok tersendiri, begitu juga dengan negara-negara yang sedang berkembang, membentuk kelompok tersendiri. Tabel 6. Daftar anggota gerombol periode setelah krisis ekonomi (4cluster) Gerombol No Negara 1 1 Brunei Darussalam Cambodia 3 Indonesia 4 Laos 7 Pilliphines 9 Thailand 1 Vietnam 5 Malaysia 8 Singapore 3 11 China 1 Korea selatan 13 Japan 4 6 Myanmar Untuk negara Brunei Darussalam, pada penggerombolan dengan dua periode saat krsis dan setelah krisis ekonomi menunjukkan bahwanegara tersebut membentuk gerombol tersendiri. Hal ini dipandang dari segi ekonomi memungkinkan, karena negara Brunei Darussalam merupakan sebuah negara kecil yang cenderung kaya dan bahkan negara ini tidak memiliki hutang, selain itu juga negara Brunei Darussalam mengalami surplus anggaran pemerintah pada kedua periode tersebut. Hasil perbandingan anggota 4 cluster pada periode saat krisis ekonomi dan setelah krisis ekonomi bisa dilihat di Lampiran 3 dan hasil perbandingan anggota 3 cluster pada periode saat krisis ekonomi dan setelah krisis ekonomi bisa dilihat di Lampiran 4. Negara yang mengalami pergeseran gerombol pada penggerombolan 4 cluster adalah Indonesia, Laos, Malaysia, Myanmar, Singapore, China, Korea Selatan dan Cambodia. Negara-negara ini juga megalami pergeseran gerombol pada penggerombolan 3 cluster (Lampiran 4). Nilai akhir jarak masing-masing cluster terhadap setiap peubah pada periode saat krisis dan setelah krisis disajikan di Lampiran 5 dan 6. Hasil Penggerombolan Negara ASEAN+3 dengan Metode Fuzzy C-means Setelah dilakukannya penggerombolan dengan metode k-rataan, kemudian dicobakan dengan metode fuzzy clustering (c-means) dimana keluaran dari metode fuzzy c-means ini adalah sebuah kumpulan matriks derajat keanggotaan masing-masing objek (negara) terhadap setiap cluster yang terbentuk. kecenderungan suatu objek (negara) akan masuk ke dalam suatu cluster tertentu jika nilai derajat keanggotaan objek tersebut pada suatu cluster yang terbentuk memiliki nilai terbesar. Pengelompokan 4 cluster dengan fuzzy c- means periode saat krisis ekonomi, nilai derajat keanggotaan masing-masing objek pengamatan disajikan pada Lampiran 7. Nilai keanggotaan tersebut juga bisa disajikan dalam bentuk diagram batang untuk melihat seberapa jauh perbedaan nilai keanggotaan tersebut (Gambar 3). Gambar 3 Diagram derajat keanggotaan setiap negara terhadap setiap cluster pada periode saat krisis Hasil pengelompokan 4 cluster periode saat krisis ekonomi menunjukkan bahwa negara Indonesia menjadi satu kelompok dengan negara Cambodia, Myanmar, Phillipines dan Korea Selatan dengan nilai derajat keanggotaan sebesar 54%. Di samping itu, negara Indonesia juga menjadi satu kelompok dengan negara negara Malaysia, Singapore, Thailand, Vietnam, China dan Japan, dengan nilai keanggotaan sebesar 1.% dan juga Indonesia bergabung dengan negara Laos dengan derajat keanggotaan sebesar 16% (Lampiran 7). Secara ekonomi, pada saat krisis negara Indonesia belum siap untuk bergabung dengan negara-negara seperti Japan, China, Malaysia. Negara Korea Selatan, pada periode saat krisis ekonomi cenderung bergabung dengan negara Indonesia, Cambodia, Myanmar dan Pilliphines (5%), nilai derajat keanggotaan negara ini tidak begitu berbeda jauh dengan nilai derajat keanggotaannya yang satu kelompok dengan negara-negara maju (sekitar 4%).

5 Pada periode setelah krisis ekonomi, pengelompokan 4 cluster dengan metode fuzzy c-means, nilai derajat keanggotaan setiap objek pada setiap cluster disajikan pada Lampiran 8. Pada Lampiran 8 dapat dilihat bahwa negara Brunei Darussalam memiliki nilai keangotaan terbesar pada kelompok 1 dibandingkan dengan nilai keanggotaan Brunei untuk kelompok, 3, dan 4. Kecenderungan negara-negara maju untuk menjadi satu kelompok terlihat pada kelompok 4. Begitu pula dengan negara berkembang yang cenderung menjadi satu kelompok. Hal ini bisa dilihat pada Gambar 4 yang ditunjukkan oleh besarnya nilai derajat keanggotaan setiap negara untuk masing-masing kelompok. Gambar 4 Diagram derajat keanggotaan setiap negara terhadap setiap cluster periode setelah krisis Pada Gambar 4, negara Indonesia lebih cenderung bergabung dengan negara Pilliphines, Thailand, dan Vietnam dengan nilai derajat keanggotaan 51%. Negara Indonesia menjadi satu kelompok dengan negara Cambodia, Laos, dan Myanmar dengan nilai keanggotaan sebesar 33.71%. Nilai ini tidak begitu berbeda jauh. Pada Gambar diatas juga dapat dilihat bahwa negara-negara maju seperti Jepang, Malaysia, Singapura, China dan Korea membentuk satu kelompok secara jelas yang digambarkan oleh nilai keanggotaan negara tersebut terhadap setiap clusternya yang berbeda jauh selisihnya. Pada periode setelah krisis negara Korea cenderung bergabung dengan negara negara maju, namun pada periode saat krisis negara ini cenderung bergabung dengan negara berkembang seperti Indonesia, Cambodia, Myanmar dan Pilliphines Hal ini dimungkinkan karena pada saat krisis ekonomi negara Korea Selatan mengalami guncangan ekonomi yang sangat mempengaruhi perekonomian negara tersebut. Secara umum hasil pengelompokan dengan menggunakan fuzzy c-means maupun k-means tidak terlalu berbeda jauh baik dikelompokkan menjadi 3 ataupun 4 cluster. Berdasarkan pada dua metode penggerombolan tersebut, negara Brunei Darussalam cenderung membentuk kelompok tersendiri. Nilai derajat keanggotaan negara Brunei pada masing-masing cluster yang terbentuk memiliki perbedaan yang sangat jauh. Hal ini bisa dikatakan seperti pada crisp clustering dimana nilai keanggotaan setiap objeknya bernilai penuh atau 1. Negara Indonesia pada penggerombolan dengan fuzzy c-means terlihat samar antara membentuk satu gerombol dengan nerara maju atau membentuk satu gerombol dengan negara yang masih berkembang seperti Phillipines, Thailand dan Vietnam yang ditujukkan dengan selisih nilai keanggotaan yang tidak berbeda jauh pada cluster negara maju maupun cluster negara berkembang. Pada perwujudan single market nantinya, negara Indonesia mungkin bisa bergabung dengan negara maju jika perekonomian negara Indonesia bisa meningkat secara cepat. Hasil analisis biplot periode saat krisis ekonomi Hasil analisis biplot pada periode saat krisis ekonomi disajikan pada Gambar 5. Keragaman data yang mampu dijelaskan oleh biplot sebesar 84.55%. Keragaman dimensi 1 sebesar 66.63% dan keragaman dimensi sebesar 17.9%. Hal ini menunjukkan bahwa interpretasi biplot data periode saat krisis ekonomi yang dihasilkan dinilai cukup baik karena total keragaman yang dihasilkan melebihi 7%. Biplot pada Gambar 5 memperlihatkan kedekatan antar negara dan posisi relatif suatu negara terhadap peubah yang digunakan. Negara Brunei Darussalam memiliki nilai besar pada peubah X4 (Deficit as percentage of GDP) karena posisinya yang searah dengan peubah X4 tersebut. Negara Laos juga memiliki nilai yang besar terhadap peubah X1(inflation rate), begitu juga dengan negara Indonesia yang memiliki nilai besar pada peubah X (keseimbangan nilai tukar mata uang). Negara Jepang memiliki nilai kecil untuk peubah X1 karena

6 letaknya yang berlawanan arah dengan peubah X1. Hal yang sama juga terlihat pada negara Myanmar, Cambodia, dan Phillipines yang posisinya berlawanan arah dengan peubah X4. Ini berarti negara-negara tersebut memiliki nilai kecil pada peubah X4. Pada periode saat krisis ini, banyak negara-negara yang mengumpul di sekitar titik pusat (Gambar 5). Negara Cambodia terlihat dekat dengan Pilliphines. Dapat diartikan bahwa kedua negara ini memiliki karakteristik yang sama pada peubah X5 (debt, as percentage of GDP) karena letaknya yang searah dengan peubah X5. Negara Jepang, China, Malaysia, Thailand, dan Korea terlihat mengumpul. Pada periode saat krisis ekonomi, negara-negara tersebut secara ekonomi tergolong ke dalam negara maju. Sehingga hasil biplot ini dinilai cukup baik dan representatif. Negara Brunei Darussalam letaknya searah dengan Singapore. Hal ini menunjukkan karakteristik kedua negara tersebut tidak jauh berbeda. Hal yang sama terlihat pula pada negara Laos dan Indonesia. Pada analisis biplot, korelasi antar kedua peubah digambarkan sebagai sudut yang terbentuk antara dua garis peubah tersebut. Pada Gambar 5, korelasi positif tinggi terjadi pada peubah X1 (inflation rate) dan X3 (long-term interest rate) yang digambarkan sebagai sudut lancip dan searah. Sedangkan korelasi negatif digambarkan antara peubah X4 (Deficit as percentage of GDP) dengan X1 (inflation rate), X (volatility in exchange rate), X3 (long-term interest rate) dan X5 (debt, as percentage of GDP) karena sudut yang tumpul dan letaknya berlawanan arah. Keragaman pada masing-masing peubah pada biplot digambarkan sebagai panjang pendeknya vektor peubah tersebut. Gambar 5 memperlihatkan bahwa peubah X4 (Deficit as percentage of GDP) dan X1 (inflation rate) memiliki keragaman yang besar. Sedangkan keragaman peubah yang paling kecil dimiliki oleh peubah X5 (rasio hutang terhadap GDP). Peubah X (volatility in exchange rate) dan X3 (long-term interest rate) cenderung besar keagamannya namun tidak sebesar peubah X1 atau X BD Dimensi (17.9%) 3 1 SIN MS KS TL IND x MR LAO -1 JPCN VT PL CAM Dimensi 1 (66.63%) 5. Gambar 5. Biplot data periode saat krisis ekonomi Keterangan: X1 = Rata rata inflasi X = Volatilitas pada nilai tukar mata uang X3 = Suku bunga jangka panjang X4 = Rasio defisit anggaran pemerintah dengan GDP, (deficit as percentage of GDP) X5 = Rasio hutang dengan GDP (debt as percentage of GDP)

7 BD = Brunei Darussalam TL = Thailand CAM = Cambodia VT = Vietnam IND = Indonesia CN = China LAO = Laos KS = Korea Selatan MS = Malaysia JP = Japan MR = Myanmar SIN = Singapore PL = Phillipines Hasil analisis biplot periode setelah krisis ekonomi Hasil analisis biplot pada periode setelah krisis ekonomi disajikan pada Gambar 6. Berdasarkan hasil tersebut, dapat dilihat bahwa keragaman yang mampu diterangkan oleh biplot sebesar 9.4%. keragaman pada dimensi 1 sebesar 74.3% dan keragaman pada dimensi sebesar 15.81%. Hal ini menunjukkan bahwa interpretasi biplot yang dihasilkan dinilai cukup baik (>7%). 4 MR 3 Dimensi (15.81%) 1-1 LAO IND CAM x VT PL KS CN TL MS SIN BD JP Dimensi 1 (74.3%) Gambar 6. Biplot data periode setelah krisis ekonomi Keterangan: X1 = Rata rata inflasi X = Volatilitas pada nilai tukar mata uang X3 = Suku bunga jangka panjang X4 = Rasio defisit anggaran pemerintah dengan GDP, (deficit as percentage of GDP) X5 = Rasio hutang dengan GDP (debt as percentage of GDP) BD = Brunei Darussalam TL = Thailand CAM = Cambodia VT = Vietnam IND = Indonesia CN = China LAO = Laos KS = Korea Selatan MS = Malaysia JP = Japan MR = Myanmar SIN = Singapore PL = Phillipines

8 Pada periode setelah krisis ekonomi, hasil biplot (Gambar 6) memperlihatkan negara Brunei Darussalam tetap memiliki nilai yang tinggi pada peubah X4 (Deficit as percentage of GDP) hal ini sama seperti pada periode saat krisis ekonomi. Negara Brunei Darussalam pada periode setelah krisis letaknya sangat jauh dari negaranegara lain. Secara ekonomi, mungkin krisis ekonomi tidak terlalu berpengaruh terhadap perekonomian negara ini. Negara Myanmar memiliki nilai yang besar pada peubah X1 (inflation rate), ini berbeda pada periode saat krisis ekonomi. Posisi yang dekat pada negara-negara maju masih terlihat pada biplot periode setelah krisis seperti negara Malaysia, China, Jepang, Korsel, Thailand dan ditambah dengan negara Singapore yang letaknya lebih dekat bila dibanding pada periode saat krisis ekonomi. Negara Laos pada periode ini letaknya tidak lagi jauh dari negara Indonesia dan Cambodia, seperti yang digambarkan pada periode saat krisis. Korelasi antar peubah yang digambarkan biplot pada Gambar 6, sama seperti pada periode saat krisis ekonomi. Peubah X4 (Deficit as percentage of GDP) berkorelasi negatif terhadap peubah X1 (inflation rate), X (volatility in exchange rate), X3 (long-term interest rate) dan X5 (rasio hutang terhadap GDP)..Sedangkan korelasi positif tinggi diperlihatkan antara peubah X1(inflation rate) dan X3 (long-term interest rate). Hal ini disebabkan karena secara ekonomi, jika inflasi mengalami kenaikan, maka suku bunga harus dinaikkan supaya tidak menjatuhkan mata uang dalam negeri. Keragaman yang besar masih ditunjukkan oleh peubah X4 (Deficit as percentage of GDP) yang memiliki panjang vektor terpanjang diantara peubah yang lain. Untuk peubah X1 dan X3 memiliki keragaman yang cukup besar dibanding dengan X dan X5. Pada periode setelah krisis ekonomi ini, biplot yang dibentuk hasilnya tidak berbeda jauh dari pengelompokan dengan metode k-rataan dan fuzzy c-means. Hasil Analisis Procrustes Analisis ini digunakan untuk melihat ada tidaknya kesamaan bentuk dan ukuran dari dua konfigurasi yang dibandingkan. Gugus data saat krisis ekonomi (matriks P) diperlakukan sebagai matriks target, sedangkan gugus data setelah krisis ekonomi (matriks Q) diperlakukan sebagai matriks yang ditransformasi. Nilai JKG dan JKT yang dihasilkan berturut-turut adalah dan Sehingga R yang dihasilkan pada analisis procrustes ini sebesar 75.94%, ini disebabkan karena pergeseran sebagian besar objek yang tidak terlalu jauh. Dengan kata lain, secara sistematis pengaruh krisis ekonomi tidak linier atau tidak setara antar peubah. Perbedaan konfigurasi kedua periode saat krisis dan setelah krisis sebesar 4.6% yang mengindikasikan beberapa objek mengalami pergeseran yang jauh. Hal ini bisa dilihat pada Gambar 7 yang menunjukan bahwa titik-titik dengan objek maupun peubah yang sama mengalami pergeseran walaupun jaraknya dekat. Tetapi ada pula yang terlihat jauh jarak perpindahannya seperti pada negara Laos, Myanmar, Vietnam, Indonesia dan Cambodia. Hal ini mengindikasikan bahwa krisis ekonomi membuat sebagian besar negara tersebut terguncang. Negara yang perekonomiannya sudah cenderung stabil terlihat tidak berbeda jauh jaraknya, sehingga krisis ekonomi tidak terlalu berpengaruh besar seperti yang terlihat pada Gambar 7 yaitu negara Jepang, Singapore, Malaysia, China, Pilliphines, Brunei Darussalam dan Thailand.

9 5 4 BD BD Variable C4 * saat krisis C9 * hasil transformasi 3 Y-Data 1 SIN SIN IND x MR LAO -1 MS x MS KS TL CN KS PL VT JPCN JP TL PL VT CAM IND CAM MR LAO X-Data.5 5. Gambar 7. Hasil Analisis Procrustes Keterangan: X1 = Rata rata inflasi X = Volatilitas pada nilai tukar mata uang X3 = Suku bunga jangka panjang X4 = Rasio defisit anggaran pemerintah dengan GDP, (deficit as percentage of GDP) X5 = Rasio hutang dengan GDP (debt as percentage of GDP) BD = Brunei Darussalam TL = Thailand CAM = Cambodia VT = Vietnam IND = Indonesia CN = China LAO = Laos KS = Korea Selatan MS = Malaysia JP = Japan MR = Myanmar SIN = Singapore PL = Phillipines KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Hasil pengelompokan negara ASEAN+3 yang ditunjukkan dengan beberapa metode pengelompokan tidak jauh berbeda. Negara-negara maju cenderung menjadi satu kelompok, dan begitu pula seperti negara-negara berkembang yang juga membentuk kelompok tersendiri. Negara Brunei Darussalam, hasil pengelompokan dengan kedua metode tersebut menunjukkan bahwa negara ini cenderung membentuk kelompok tersendiri. Hal ini disebabkan karena Brunei merupakan suatu negara kecil yang cenderung kaya karena negara ini tidak memiliki hutang, dan cenderung mengalami surplus anggaran pemerintah setiap tahunnya. Beberapa negara memperlihatkan pergeseran kelompok pada periode yang berbeda yaitu pada saat krisis dan setelah krisis ekonomi. Hal ini mengindikasikan bahwa krisis ekonomi yang terjadi, cenderung mempengaruhi perekonomian sebagian besar negara tetutama negara yang sedang berkembang. Hasil analisis procrustes menunjukkan bahwa kedua konfigurasi data saat krisis dan setelah krisis memiliki R sebesar 75.94%. Secara sistematis, pengaruh krisis ekonomi tidak linier atau tidak setara antar peubah