BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Model Peneliian Dalam menganalisa efekifias kebijakan pemerinah, maka model yang digunakan dalam skripsi ini adalah model yang diurunkan dari eori kekuaan monopoli, fungsi pendapaan dan fungsi perminaan. Persamaan 1 adalah persamaan yang dirumuskan dari eori kekuaan monopoli. Dapa dierangkan melalui grafik beriku: Gambar 3.1 Monopoli Dari grafik diaas, dapa diliha, keika monopolis memuuskan produksi opimumnya maka kuanias yang erjadi adalah di Qm. Sedangkan, pada kondisi persaingan sempurna, kuanias 33 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
yang erjadi adalah di Qc. Kuanias yang dihasilkan oleh pasar persaingan sempurna jauh lebih banyak dibandingkan dengan kuanias yang dihasilkan oleh pasar monopolis. Pada pasar monopolis, erdapa kekuaan monopoli, yaiu kemampuan perusahaan unuk meneapkan harga diaas biaya marjinalnya. Besar kekuaan monopoli pada grafik diunjukkan dari iik A ke iik B. sehingga dapa kia liha, keika kekuaan monopoli suau perusahaan monopolis semakin besar, maka quanias yang diproduksi pun akan semakin menurun, seiring urunnya perminaan masyaraka karena harga yang dieapkan pun semakin inggi. Selanjunya secara maemais akan dijelaskan beriku ini : TR = P. Q Qס. P TRס = P. Q + Qס Qס MR = P. Q + P MR = MC P MC = -P.Q P MC = Pס-. Q Qס P MC = Pס-. Q P Qס P P MC = -1 P εd LI = MOP = P-MC = 1 εd P Kondisi ini ercapai saa MR = MC, dimana kondisi ini menenukan oupu sehingga fungsi ersebu dapa kia ulis dengan : Q = f{mop} 34 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Dimana = MOP : Monopoly Power (Kekuaan monopoli) Q : Kuanias Persamaan 2 adalah persamaan yang diurunkan dari persamaan profi (keunungan). Penurunannya adalah sebagai beriku : Seperi kia keahui, cara umum dalam menghiung keunungan adalah melalui persamaan : π = P.Q C.Q (4.1) Selanjunya, kia peroleh nilai P dari persamaan elsisias yang diambil dari persamaan lerener index, yaiu : P-AC = 1 ed P ( P AC ) = P ed AC. ed = P.P ed AC. ed - = P P. ed - + P ( = ( ed - 1 AC ed - P = AC ed - (4.2) ed 1 Seelah kia mendapa subiusi dari P, maka nilai P ersebu kia masukkan kepersamaan keunungan (4.1), yaiu : Π = P.Q C.Q 35 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Π = AC. ed )- ).Q AC. Q ed -( = Π (Pendekaan MC agar dapa dise- suaikan dengan daa,jadi asumsi ed 1 bahwa fungsi biaya linear MC =AC ) + 1) AC.Q ed 1 Π = -( + ed ed - 1 ( AC.Q ed 1 Π = -( 1 ) AC.Q ed 1 Π = -( 1 ) log AC + -( 1 ) log Q ed 1 ed -1 Secara ekonomeris disederhanakan menjadi Log π = α + β 1 LogQ + β 2 Logεd + β 3 LogAC Persamaan iga : Persamaan keiga adalah persamaan yang mencerminkan fungsi perminaan. Persamaan ini merupakan benuk dari fungsi perminaan pada umumnya. Dimana benuk persamaan ersebu adalah : Q = a bp Pada eori dasar mikro ekonomi, kia mengeahui bahwa pada perminaan, kuanias sanga dipengaruhi oleh harga, oleh karena iu kia mendapa persamaan seperi diaas. Namun, fungsi perminaan sanga mudah erpengaruh variabel variabel selain variabel harga. Salah saunya adalah variabel pendapaan. Oleh karena iu pada peneliian ini, digunakan juga variabel pendapaan, sehingga kuanias adalah fungsi dari harga dan pendapaan. Sehingga persamaannya menjadi : 36 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Q = α + β 1 P + β 2 PD Dimana = Q : kuanias, P PD : harga, dan : PDRB (Pendapaan Domesik Regional Bruo)/ kapia Benuk diaas menggambarkan fungsi perminaan dengan elasisias perminaan erhadap harga yang konsan (jika digambarkan dalam benuk grafik, maka kurva perminaan adalah garis lurus). Namun pada umumnya, elasisias harga perminaan besarnya akan mengalami perubahan yang idak konsan keika erjadi perubahan harga. Unuk mengaasi hal ini, maka kia menggunakan persamaan yang disebu dengan isoelasic demand curve yang berari bahwa elasisias harga dan pendapaan adalah konsan, dimana persamaan ersebu diulis dalam benuk logarima, sehingga persamaan ersebu menjadi : Log(Q) = α + Logβ 1 (P) + Logβ 2 (PD) DEFINISI VARIABEL 1. Kuanias (Q) : jasa yang dihasilkan aau yang digunakan masyaraka. 2. Kekuaan Monopoli (MOP) : Kemampuan perusahaan unuk meneapkan hargadiaas biaya marjinalnya sera kemampuan perusahaan unuk mempengaruhiharga di pasar. 37 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
3. Harga (P) : Nilai nominal dai suau jasa, PD.DharmaJaya melakukan peneapan besarnya. 4. Pendapaan Domesik Regional Bruo per Kapia (PDRB) PDRB aas dasar merupakan nilai pendapaan bersih secara real dari produkivias barang dan jasa yang dihasilkan oleh berbagai kegiaan ekonomi di suau daerah dalam sau periode erenu. 5. Biaya Raa - Raa (AC) : Dalam hal ini diasumsikan sebagai ATC, yaiu rasio anara biaya oal dibagi dengan kuanias yang dihasilkan. 6. Elasisias Demand (Ed) : seberapa besar ukuran respon konsumen (yang diunjukan oleh perubahan kuanias barang yang dimina) akiba erjadinya perubahan pada variabel variabel penenunya, dalamkasus ini adalah harga. III.2 METODOLOGI PENELITIAN Pengerian OLS adalah suau meode ekonomerik dimana erdapa variabel independen yang merupakan variabel penjelas dan variabel dependen, yaiu variabel yang dijelaskan dalam suau persamaan linear. 38 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Beriku ini adalah conoh persamaan linier sederhana: Y 1 0 X u Variabel Y merupakan variabel dependen, yaiu variabel yang dijelaskan. Variabel ini dipengaruhi oleh variabel independen ( variabel penjelas ), dalam persamaan diunjukkan oleh variabel X. dan U adalah komponen random dalam model yang merupakan sumber kerandoman dalam variabel Y Dalam menilai baik idaknya hasil suau model regresi, pada umumnya digunakan iga evaluasi. Yaiu: 1. Krieria Ekonomi (anda dan besaran) 2. Krieria Saisik(uji, F, dan R 2 ) 3. Krieria Ekonomerika. Yang dimaksud dengan evaluasi krieria ekonomi adalah dengan meliha kecocokan anda dan nilai koefisien apakah sesuai dengan eori ekonomi aaupun dengan nalar. Sedangkan evaluasi krieria saisik dapa diliha melalui iga pengujian. Yang perama adalah adalah dengan memperhaikan koefisien dari variabel penduga aau variabel bebas (uji ), dimana koefisien penduga harus idak sama dengan nol aau p-value bernilai sanga kecil. Lalu uji yang kedua adalah uji F, dimana pada uji ini diliha apakah semua koefisien regresi idak sama dengan nol, dengan kaa lain model dierima. Lalu uji yang erakhir pada krieria saisik adalah dengan meliha deerminasi R 2, dimana koefisien deerminasi ini dapa menunjukkan proporsi variabel erika yang dapa dijelaskan oleh variabel bebas. Nilainya berkisar anaara 0 sampai 1, dimana semakin deka dengan nilai 1 maka semakin baik arinya. 39 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Dan yang erakhir adalah evaluasi krieria ekonomerika yang menyangku pelanggaran asumsi Ordinary Leas Square (OLS) yang melipui mulicolinieriy, heerocedasiciy dan auocorrelaion (serial correlaion). Apabila suau hasil regresi bebas dari iga pelanggaran ersebu maka akan dihasilkan suau nilai parameer yang BLUE Hasil esimasi OLS yang mempunyai krieria BLUE (Bes Linier Unbiased Esimaor) akan mempunyai sifa seperi beriku ini: 1. Efisien, arinya hasil nilai esimasi memiliki varian yang minimum dan idak bias. 2. Tidak bias, arinya hasil nilai esimasi sesuai dengan nilai parameer. 3. Konsisen, arinya jika ukuran sampel diambah anpa baas maka hasil nilai esimasi akan mendekai parameer populasi yang sebenarnya. Apabila asumsi normalias erpenuhi (syara 3c) dimana error erdisribusi secara normal dengan raa-raa sama dengan nol dan sandar deviasi konsan aau 2 singkanya dinyaakan dengan u ~ N(0, ), maka 2 4. Inersep (a) akan memiliki disribusi normal aau a ~ N( A, ). 2 5. Koefisien regresi akan memiliki disribusi normal aau b ~ N( B, ). Dalam hal ini, asumsi normalias sanga pening unuk penyederhanaan dalam melakukan pendugaan inerval dan pengujian hipoesis secara saisik. Seperi sudah dijelaskan diaas, dalam mencapai ujuan hasil esimasi yang BLUE, maka dilakukan uji pelanggaran ekonomerika yang erdiri dari iga pengujian, yaiu : a b 1. Uji Mulicolineariy Uji ini dilakukan sebelum melakukan esimasi regresi pada model. Dimana pada uji ini dilkukan pengujian anar variabel bebas unuk memasikan ada idaknya keerkaian anar 40 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
variabel bebas ersebu. Dalam uji ini akan dihasilkan suau nilai korelasi, dimana jika nilai ersebu melebihi nilai 0,8 ( Rule Of Tumbs ) maka dapa dipasikan erdapa permasalahan mulikolinierias. Adanya mulikolinierias ini akan menyebabkan biasnya hasil esimasi. 2. Uji Serial Correlaion Uji ini dilakukan seelah dilakukan uji mulikolinerias dan dilakukan seelah dilakukan esimasi regresi. Tujuan dari dilakukannya uji serial correlaion adalah unuk menguji apakah erdapa korelasi anar error erm saa ini dengan error erm periode sebelumnya. Pengujian ini dapa dilakukan melalui dua cara, yang perama adalah dengan cara memperhaikan nilai Durbin Wason, jika nilai DW pada hasil esimasi bernilai > 2 aau < 2 maka diindikasikan erjadi korelasi serial. Cara kedua dalam menguji adanya permasalahan korelasi adalah dengan melakukan Breusch-Godfrey Serial Correlaion LM Tes. Pengujian ini menunjukkan adanya permasalahan korelasi serial jika nilai P-Value adalah lebih kecil dari α (alfa) 3. Uji Heeroskedasiciy Heeroskedasiciy adalah pelanggaran erhadap asumsi BLUE akiba adanya perbedaan varians. Pengujian yang dilakukan dinamakan Whie Heerocedaciy Tes, dengan Ho persamaan idak memiliki heeroskedasiciy. Jika dalam percobaan Ho diolak, aau dengan kaa lain p-value < α, maka model ersebu melanggar asumsi BLUE karena adanya heeroskedasiciy. Apabila dalam pengujian diemukan permasalahan permasalahan seperi yang disebukan diaas, maka permasalahan ersebu harus diaasi dalam rangka mendapakan hasil esimasi yang BLUE. Beriku adalah cara mengaasi seiap permasalahan diaas : 41 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
1. Penanggulangan Mulicolinieriy Cara yang perama adalah dengan menghilangkan salah sau variabel yang idak signifikan. Namun, cara ini seringkali menyebabkan bias parameer yang spesifikasi pada model sehingga cara ini seringkali idak dipergunakan. Unuk mencegah penghilangan variabel yang salah kia gunakan regresi sepwise. Cara kedua dalam mengaasi permaslahan ini adalah dengan mencari variabel insrumenal lain yang berhubungan dengan variabel dependen namun idak berhubungan sama sekali dengan variabel independennya. cara kedua cukup suli unuk dilakukan karena informasi mengenai ipe variabel ersebu suli didapa. 2. Penanggulangan Serial Correlaion Dalam mengaasi permasalahan ini, erdapa iga cara yang dapa dilakukan. Yang perama adalah dengan menambahkan variabel AR (auo regressive), menambah lag pada variabel dependen aau independen, dan dengan melakukan differencing (regresi nilai urunan). 3. Penanggulangan heeroskedasiciy Permasalahan heeroskedasiciy menyebabkan parameer pada hasil esimasi yang diduga menjadi idak efisien. Permasalahan ini dapa diaasi dengan menggunakan cara yang disebu dengan regresi weigh 42 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
3.3 Sasionerias daa Daa sasioner adalah daa yang idak mengalami kenaikan dan penurunan dimana daa yang idak sasioner memiliki raa-raa dan varian yang idak konsan sepanjang waku. Selanjunya regresi yang menggunakan daa yang idak sasioner biasanya mengarah kepada regresi yang bias. Permasalahan ini muncul diakibakan oleh variabel (dependen dan independen) runun waku erdapa ren yang kua (dengan pergerakan yang menurun maupun meningka). Adanya ren akan menghasilkan nilai R 2 yang inggi, eapi keerkaian anar variabel akan rendah. Pada meode ordinary leas Square, diasumsikan bahwa daa masukan harus sasioner. Apabila daa masukan idak sasioner perlu dilakukan penyesuaian unuk menghasilkan daa yang sasioner. Salah sau cara yang umum dipakai adalah meode pembedaan (differencing). Meode ini dilakukan dengan cara mengurangi nilai daa pada suau periode dengan nilai daa periode sebelumnya Unuk keperluan pengujian sasionerias, dapa dilakukan dengan beberapa meode seperi auocorrelaion funcion (correlogram), uji akar-akar uni dan deraja inegrasi. a. Pengujian sasionerias berdasarkan correlogram Suau pengujian sederhana erhadap sasionerias daa adalah dengan menggunakan fungsi koefisien auokorelasi (auocorrelaion funcion / ACF). Koefisien ini menunjukkan keeraan hubungan anara nilai variabel yang sama eapi pada waku yang berbeda. Correlogram merupakan pea / grafik dari nilai ACF pada berbagai lag. Secara maemais rumus koefisien auokorelasi adalah (Sugiharo dan Harijono, 2000:183) : 43 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
rk n k Y Y Y k Y i 1 n Y Y i 1 2 Unuk menenukan apakah nilai koefisien auokorelasi berbeda secara saisik dari nol dilakukan sebuah pengujian. Suau runun waku dikaakan sasioner aau menunjukkan kesalahan random adalah jika koefisien auokorelasi unuk semua lag secara saisik idak berbeda signifikan dari nol aau berbeda dari nol hanya unuk berberapa lag didepan. Unuk iu perlu dihiung kesalahan sandard dengan rumus : se rk 1 n Dimana n menunjukkan jumlah observasi. Dengan inerval kepercayaan yang dipilih, misalnya 95 persen, maka baas signifikansi koefisien auokorelasi adalah : Z 2 xse rk s. dz xse rk 2 Suau koefisien auokorelasi disimpulkan idak berbeda secara signifikan dari nol apabila nilainya berada dianara renang ersebu dan sebaliknya. Apabila koefisien auokorelasi berada diluar renang, dapa disimpulkan koefisien ersebu signifikan, yang berari ada hubungan signifikan anara nilai suau variabel dengan nilai variabel iu sendiri dengan ime lag 1 periode. b. Uji akar-akar uni dan deraja inegrasi Sebuah es sasionerias (aau non-sasionerias) yang menjadi umum digunakan adalah uji akar-akar uni (uni roo es). Sasionerias dapa diperiksa dengan mencari apakah daa Time series mengandung akar uni (uni roo). Terdapa berbagai meode unuk melakukan uji akar uni dianarnya dickey-fuller, Augmened Dickey Fuller, Dickey-Fuller DLS (ERS), Philips- 44 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Perron, Kwiakowski-Philips-Schmid-Shin, Ellio-Rohenberg-Sock Poin-Opimal, dan Ng- Perron. Dalam peneliian ini akan digunakan uji Augmened Dickey-Fuller unuk menenukan apakah suau daa runun waku mengandung akar uni aau bersifa non-sasioner. Unuk memperoleh gambaran mengenai uji akar-akar uji, diaksir model auoregresif beriku ini dengan OLS (Insukrindo, 1994; Gujarai, 1995 dalam Firmansyah, 2000) : DX a 0 a BX 1 k i 1 i b B DX i DX a 0 a T a BX 1 2 k i 1 i d B DX i i Dimana, DX X X, BX X, T = ren waku, X = variabel yang diamai pada periode. Selanjunya dihiung saisik ADF. Nilai ADF digunakan unuk uji hipoesis bahwa a 1 =0 dan c 2 =0 diunjukkan oleh nilai saisik hiung pada koefisien BX pada persamaan diaas. Jumlah kelambanan k dienukan oleh k=n 1/5, dimana n = jumlah observasi. Nilai kriis (abel) unuk kedua uji erkai dapa diliha pada Fuller, 1976;Guilky dan Schmid, 1989. Runun waku yang diamai sasioner jika memiliki nilai ADF lebih besar dari nilai kriis. Uji deraja inegrasi adalah uji yang dilakukan unuk mengeahui pada deraja berapakah daa yang diamai sasioner. Uji ini mirip aau merupakan perluasan uji akar-akar uni, dilakukan jika daa yang diamai ernyaa idak sasioner sebagaimana direkomendasikan oleh uji akar-akar uni. Benuk umum regresinya adalah : D2 X e k i 0 e BDX fi B D2 i 1 X D2 X g k i 0 g1t g 2BDX hi B D2 i 1 X 45 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008
Dimana, D2X =DX -DX -1, BDX =DX -1, selanjunya pengujiannya sama dengan uji akarakar uni. Jika pada deraja perama ini daa masih belum sasioner, maka uji inegrasi perlu dilanjukan pada deraja berikunya sampai memperoleh suau kondisi sasioner. III.4 Uji Normalias Uji ini perlu dilakukan keika jumlah sampel yang digunakan kurang dari 30. jumlah sampel yang kurang dari jumlah 30, dapa menyebabkan error erm idak erdisribusi secara normal. Apabila error erm idak erdisribusi secara normal maka menyebabkan uji saisik idak dapa dilakukan. Oleh Karena iu, jika dalam suau pengujian digunakan jumlah sampel yang kurang dari 30, maka perlu dilakukan pengujian normalias yang dilakukan dengan ujun unuk mengeahui apakah walaupun jumlah sampel kurang dari 30, namun memiliki error erm yang erdisribusi secara normal. Pengujian normalias menggunakan uji Jarque-bera. Uji ini dapa dilakukan melalui pilihan yang erdapa pada program e-views. Uji ini mempunyai hipoesis sebagai beriku : Dengan memperhaikan nilai P-value Jarque-Bera, maka : Ho : Error erm erdisribusi secara normal H1: Error erm idak erdisribusi secara normal. Dengan ingka keyakinan 95 persen, maka akan menerima Ho bila P-value Jarque-Bera lebih besar (>) dari nilai α (0,05). yang berari error erm erdisribusi secara normal. 46 Analisa efekifias... Anangga Wirasaya, FE-UI, 2008