Vol. 9, No. 2 , Okt 2019
http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/Ekonomi-Qu p-ISSN: 2089-4473        e-ISSN: 2541-1314

## FAKTOR EKONOMI YANG MEMPENGARUHI CAPITAL FLIGHT DI NEGARA BERKEMBANG ANGGOTA ASEAN
Lilis Hoeriyah , email: lilishoeriyah96@gmail.com Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan FEB Untirta
Indra Suhendra, email: Indras_23@yahoo.com Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan FEB Untirta
Samsul Arifin, email: samsul_ar62@yhoo.com Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan FEB Untirta

## ABSTRACT
This  research  aims  to  analyze  the  impact  of  Gross  Domestic  Product  (GDP),  Real  Effective Exchange  Rate  (REER),  differences  in  interest  rates  and  inflation  on  capital  flight  in  eight developing countries of  ASEAN regions. This research uses secondary data during the periods of 2007-2016. The research methodology used in this study is panel data regression with FEM (Fixed  Effect  Model).  The  results  of  this  research  show  that  simultaneously,  Gross  Domestic Product (GDP), Real Effective Exchange Rate (REER), differences in interest rates and inflation have significant impact on capital flight. Partially, all of variables have significant positive impact on capital flight. However, the variable of REER shows insignificant to capital flight.
Keywords : GDP, REER, Difference Interest Rates, Inflation, Capital Flight, Panel Data.

## PENDAHULUAN
ASEAN  ( Association  of  South-East  Asian  Nation )  merupakan  suatu  organisasi kerjasama  di  bidang  ekonomi  dan  geo-politik  diantara  negara-negara  yang berada  di  kawasan  Asia  Tenggara  dengan  mayoritas  anggotanya  sebagai negara  berkembang  kecuali  Singapura.  Salah  satu  karakteristik  negara berkembang anggota ASEAN yaitu memiliki keterbatasan modal domestik yang dibantu  ketersediaannya  melalui  pembiayaan  yang  berasal  dari  negara  lain, diantaranya  yaitu  pinjaman  luar  negeri  (utang)  untuk  mempercepat pertumbuhan dan pembangunan negara-negara tersebut.
Berdasarkan  data  dari World  Bank ( Database 2017),  negara  berkembang anggota  ASEAN  yang  memiliki  utang  luar  negeri  yaitu  Indonesia,  Malaysia, Thailand,  Philipina,  Vietnam,  Myanmar,  Laos  dan  Kamboja  yang  mengalami kenaikan  utang  luar  negeri  secara  serentak  pada  tahun  2007  dan  cenderung terus mengalami kenaikan sampai tahun 2016. Kenaikan utang luar negeri yang terjadi  pada  tahun  2007  secara  serentak  di  semua  negara  berkembang kawasan  ASEAN  salah  satunya  dipengaruhi  oleh  kondisi  perekonomian  global yang memburuk akibat terjadinya krisis global pada tahun 2008 yang melanda Amerika Serikat dan dirasakan dampaknya ke seluruh dunia. Berdasarkan data dari World  Bank ( Database 2017),  pertumbuhan  ekonomi  dunia  pada  tahun 2007 menurun dari tahun sebelumnya yaitu 4,25 persen, dan semakin menurun pada  tahun  2008  yaitu  1,81  persen,  bahkan  pada  tahun  2009  menjadi  -1,73 persen. Hal ini berimbas pada kondisi perekonomian negara ASEAN yang juga
ikut  memburuk.  Pada  tahun  2017,  utang  luar  negeri  beberapa  negara  ASEAN mengalami penurunan seiring dengan stabilnya kondisi ekonomi domestik yang ditandai dengan meningkatnya pertumbuhan ekonomi di negara tersebut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rana  dan  Dowling  (1988)  menemukan  bahwa ketidaktepatan  penggunaan  utang  di  negara  berkembang  ditenggarai menunjukkan  terjadinya  pelarian  modal  ( capital  flight) ,  artinya  ada  sebagian dari utang yang ditransfer kembali ke luar negeri. Didukung oleh beberapa studi yang dilakukan oleh Collier dkk. (2001), Boyce dan Ndikumana (2002) dan Beja dkk.  (2003).  Studi-studi  tersebut  menunjukkan  bahwa  utang  luar  negeri berpengaruh positif terhadap capital flight . Selain itu, Beja (2007) menekankan bahwa  arus  modal  masuk  jangka  pendek  dan  utang  luar  negeri  di  negara berkembang adalah penyebab utama capital flight .
Dampak negatif capital flight menurut Kuncoro (2011: 169) yaitu menimbulkan growth  costs (membatasi potensi pertumbuhan ekonomi nasional), menimbulkan  erosi  dalam  basis  pajak,  dan  menimbulkan  konsekuensi  negatif terhadap distribusi pendapatan sebagai akibat c apital flight yang dibiayai utang luar negeri yang bertambah. Beberapa literatur telah menemukan bukti empiris tentang variabel yang diduga sebagai faktor-faktor yang mempengaruhi capital flight, yaitu  studi  empiris  yang  dilakukan  oleh  Cuddington  (1986),  Pastor (1990),  Moghadam  dkk.  (2002),  Istikomah  (2003),  Le  (2006),  Ayadi  (2008), Vespignani  (2008),  Okoli  dan  Akujuobi  (2009),  Al-Fayoumi  dkk. (2012),  Han dkk.  (2012),  Ozer  dkk.  (2013),  Ahmad  dan  Sahto  (2015),  Al-basheer  dkk. (2016),  Wujung  dan  Mbella  (2016),  Uddin  dkk.  (2017),  dan  Assibey  dkk. (2018). Banyak faktor yang mempengaruhi terjadinya capital flight dari negara berkembang,  terutama  faktor  ekonomi  yang  menjadi  pertimbangan  pemilik modal  dalam  menginvestasikan  modalnya  berkenaan  dengan  tingkat keuntungan dan risiko yang akan diperoleh pemilik modal tersebut.
Modal  merupakan  salah  satu  faktor  produksi  yang  dibutuhkan  dalam  kegiatan ekonomi  suatu  negara  untuk  menghasilkan output barang  dan  jasa  yang tercermin  pada  nilai  Produk  Domestik  Bruto  (PDB).  Nilai  PDB  yang  tinggi  atau naik  menunjukkan  kinerja  perekonomian  yang  baik.  Apabila  kinerja perekonomian  suatu  negara  dinilai  baik,  maka  akan  menjadi  daya  tarik tersendiri  bagi  investor  untuk  menanamkan  modalnya  di  negara  tersebut karena  kinerja  perekonomian  yang  baik  ini  mencerminkan  iklim  usaha  yang masih dapat berkembang dan tingkat pengembalian modal yang menguntungkan.  Pertimbangan  investor  dalam  menanamkan  modalnya  yaitu apakah akan diinvestasikan di dalam negeri (mata uang domestik) atau di luar negeri (mata uang asing) berkaitan erat dengan tingkat keuntungan yang akan diperoleh.  Besarnya  pangsa  perdagangan  suatu  negara  dan  kondisi perbandingan  antara  harga impor  dan ekspor yang  ditunjukkan oleh nilai Real Effective  Exchange  Rate (REER)  menjadi  salah  satu  faktor  yang dipertimbangkan oleh investor.
Salah  satu  sebab  utama  yang  diduga  keras  merupakan  sumber  terjadinya capital  flight yaitu  suku  bunga  di  negara  berkembang  yang  tidak  realistis  dan sering  disertai  kurs  mata  uang  yang  tidak  stabil.  Dengan  kata  lain,  untuk menghambat capital  flight ke  luar  negeri,  penentuan  suku  bunga  di  dalam negeri  harus  memperhitungkan  suku  bunga  di  luar  negeri  dan  perkiraan  laju depresiasi  mata  uang  dalam  negeri  terhadap  mata  uang  asing.  Penyebab  lain terjadinya capital  flight yaitu  inflasi  yang  berimplikasi  pada  ketidakpercayaan investor  untuk  menanamkan  modalnya  di  suatu  negara.  Apabila  terjadi  inflasi, maka pemilik modal akan menanamkan modalnya di luar negeri sehingga akan menyebabkan peningkatan capital flight. (Kuncoro, 2011: 168).

## TINJAUAN LITERATUR
Capital Flight (Pelarian Modal)
Cuddington  (1986)  mendefinisikan capital  flight sebagai  aliran  modal  ke  luar negeri  jangka  pendek  baik  yang  tercatat  maupun  tidak  tercatat  yang  bersifat spekulatif oleh sektor non bank. Sedangkan Beja (2007) mendefinisikan capital flight sebagai arus modal keluar sektor swasta dari negara-negara berkembang dengan  cadangan  devisa  yang  langka.  Keluarnya  modal  mengikuti  mode bergulir  dalam  utang  luar  negeri  yang  berubah  menjadi capital  flight karena meningkatnya layanan utang dan meningkatnya risiko gagal bayar.
Capital  flight menurut  Kuncoro  (2016:  411)  secara  umum,  diartikan  sebagai arus modal ke luar negeri dalam jangka pendek, dan biasanya digunakan untuk tujuan  spekulatif.  Dapat  berupa hot  money (uang  hasil  korupsi  atau  untuk menghindari pajak) yang ditransfer ke bank di negara maju atas nama pribadi, dapat  pula  dalam  wujud  transfer  keuntungan  dari  pengusaha  domestik  ke pengusaha  asing  dalam  sebuah  perusahaan  patungan,  atau  memang  uang yang  mondar-mandir  ke  pasar  uang  dan  modal  internasional  untuk  mencari return yang lebih tinggi.
Secara  umum,  terdapat  tiga  ukuran  dalam  mendefinisikan capital  flight. Pertama, ukuran capital flight secara luas ( broad ) yang mencakup semua arus modal  keluar  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  serta  investasi  portofolio. Kedua,  ukuran non-bank yang  mengecualikan  aset  luar  negeri  dari  sektor perbankan.  Ketiga  adalah  ukuran  sempit  ( narrow )  yang  hanya  menganggap arus keluar spekulatif jangka pendek. Para ahli menggunakan tiga kriteria yang membedakan  antara capital  flight dengan capital  outflow ,  diantaranya  yaitu berdasarkan volume, motif, dan arah aliran modal (Beja, 2005).
Dikarenakan terdapat perbedaan dalam mendefinisikan capital flight dan belum ada  definisi capital  flight yang  disepakati  secara  umum,  maka  terdapat  pula perbedaan dalam mengestimasikan atau mengukur besarnya nilai capital flight. Dalam  beberapa  literatur,  terdapat  tiga  metode  untuk  mengestimasi  besarnya capital flight (Agu, 2006).
1. Metode residual ( The residual method )
Metode  ini  mengukur capital  flight secara  tidak  langsung  dari  statistik  neraca pembayaran dengan membandingkan sumber-sumber arus modal masuk (yaitu perubahan  utang  luar  negeri  dan  arus  masuk  investasi  asing  bersih)  dengan penggunaan  arus  modal  masuk  ini  (yaitu  defisit  transaksi  berjalan  dan perubahan  cadangan  devisa).  Jika  sumber  arus  modal  melebihi  penggunaan arus modal, selisihnya disebut sebagai capital flight .
Adapun yang menggunakan metode ini yaitu World Bank (1985), Pastor (1990), Moghadam dkk. (2002), Istikomah (2003), Le (2006), Ayadi (2008), Vespignani (2008),  Okoli  dan  Akujuobi  (2009),  Al-Fayoumi  dkk.  (2012),  Han  dkk.  (2012), Ozer  dkk.  (2013),  Ahmad  dan  Sahto  (2015),  Al-basheer  dkk.  (2016),  Wujung dan  Mbella  (2016),  Pradhan  dan  Hiremath  (2017),  Uddin  dkk  (2017),  dan Assibey dkk (2018). Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut: CF = ∆ED + ∆FDI - (CAD + ∆OR) (1) Keterangan: CF : Capital flight
ΔED  : Perubahan utang luar negeri ΔFDI  : Investasi asing langsung bersih CAD  : Defisit/surplus transaksi berjalan ΔOR  : Selisih cadangan devisa
2. Metode komputasi neraca pembayaran ( hot money ) Cuddington (1986) membagi capital flight dalam dua besaran, yaitu arus modal keluar  yang  tercatat  dan  arus  modal  keluar  yang  tidak  tercatat.  Kedua  arus modal  di  atas  dikelompokkan  sebagai  arus  modal  keluar  jangka  pendek  yang merupakan ciri bagi capital flight . Secara agregat, arus keluar jangka pendek ini terdiri  dari  tiga  sektor,  yaitu  arus  modal  keluar  jangka  pendek  dari  bank-bank komersial, arus modal keluar jangka pendek dari instansi pemerintah di dalam negeri, dan arus modal keluar jangka pendek dari sektor lain. Untuk sektor lain ini,  sering  diidentifikasikan  sebagai  sektor  swasta  dimana  pemilikan  atas asset luar negeri sangat besar dan diluar kendali Bank Sentral, maka pos arus modal keluar  swasta  non  bank  jangka  pendek  pada  statistik  neraca  pembayaran digunakan  untuk  mencatat  estimasi  arus  modal  keluar  jangka  pendek  yang tercatat. Sedangkan untuk mencatat estimasi arus modal keluar jangka pendek yang  tidak  tercatat  digunakan  komponen net  error  and  omission .  Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
CF = - G – C (2) Keterangan : CF : Capital Flight C : Arus Modal Jangka Pendek
G : Error and Omission

## 3. Metode Dooley
Metode  ini  diusulkan  oleh  Michael  P.  Dooley  (1986)  yang  berfokus  pada penentuan arus modal keluar ilegal dari suatu negara. Ia mendefinisikan capital flight sebagai  semua  arus  modal  keluar  berdasarkan  keinginan  untuk menempatkan aset diluar kontrol otoritas domestik, tidak termasuk arus modal keluar.  Akibatnya,  ukuran  ini  mencakup  semua  arus  modal  keluar  yang  tidak menerima  dan/atau  mendaftarkan  pembayaran  bunga.  Untuk  menganalisis capital  flight menurut  pertimbangan  ekonomi,  pergerakan  modal  antarnegara secara  fundamental  tidak  berbeda  jauh  dengan  alasan  mengapa  terjadinya aliran  modal  antardaerah,  antarsektor  maupun  antarindustri  dalam  suatu negara.  Pertimbangannya  adalah  harapan  atau  sebagai  respon  terhadap ekspektasi ( return ) yang lebih tinggi jika modal itu diinvestasikan di lokasi baru.

## Teori Portofolio
Teori  portofolio  dimulai  dengan  anggapan  bahwa  seorang  individu  lebih  suka akan pendapatan yang semakin tinggi, tetapi sebaliknya tidak suka pada risiko. Sehingga  individu  sangat  menyukai  investasi  yang  menghasilkan  pendapatan yang  tinggi  dengan  risiko  sekecil-kecilnya.  Apabila  pendapatan  total  yang diharapkan lebih besar daripada nol, makin besar obligasi yang dipegang berarti makin besar risiko yang akan dihadapinya. Makin besar obligasi yang dipegang, berarti  semakin  besar  pula  pendapatan  yang  diharapkan  sehingga  keputusan yang akan didapat semakin besar. Motif dasar investasi portofolio internasional adalah untuk mencari tingkat hasil yang tinggi (Hady, 2009: 93).

## Produk Domestik Bruto (PDB)
Menurut Dornbusch dkk. (2004: 19), PDB adalah jumlah barang dan jasa yang diproduksi  di  dalam  suatu  negara.  Pada  kondisi  keseimbangan,  jumlah output yang  diproduksi  sama  dengan  jumlah  yang  diminta. Output dibelanjakan terutama untuk tenaga kerja dan modal. Output diminta untuk konsumsi swasta dan  investasi,  untuk  pengeluaran  pemerintah,  dan  untuk  perdagangan internasional.  Sedangkan  PDB  menurut  Rahardja  dan  Manurung  (2008:  224- 225)  adalah  nilai  barang  dan  jasa  akhir  berdasarkan  harga  pasar,  yang diproduksi  oleh  sebuah  perekonomian  dalam  satu  periode  (kurun  waktu) dengan  menggunakan  faktor-faktor  produksi  yang  berada  (berlokasi)  dalam perekonomian tersebut.

## Teori Pertumbuhan Ekonomi Harrod-Domar
Menurut  teori  pertumbuhan  ekonomi  Harrod-Domar,  peranan  kunci  investasi didalam proses pertumbuhan ekonomi, khususnya mengenai watak ganda yang dimiliki  investasi.  Pertama,  menciptakan  pendapatan  (dampak  permintaan investasi). Kedua, memperbesar kapasitas produksi perekonomian dengan cara meningkatkan stock modal  (dampak  penawaran  investasi).  Dalam  kaitannya antara aliran modal dengan pertumbuhan ekonomi suatu negara maka semakin jelas  bahwa  modal  memegang  peranan  penting  dalam  pertumbuhan  ekonomi melalui  peningkatan  stok  barang  modal  yang  pada  gilirannya  akan meningkatkan output .  Rendahnya  investasi  atau  pendanaan  yang  diperlukan
dalam proses penciptaan output perekonomian nasional maka dapat berdampak pada tingkat pertumbuhan ekonomi yang rendah pula (Jhingan, 2014: 229).

## Nilai Tukar
Nilai tukar atau kurs adalah sejumlah uang dari suatu mata uang tertentu yang dapat dipertukarkan dengan satu unit mata uang negara lain. Pergerakan kurs mata  uang  akan  berdampak  pada  nilai  komoditi  dan asset sebab  kurs  dapat mempengaruhi jumlah arus masuk kas yang diterima dari ekspor atau dari anak perusahaan, dan mempengaruhi jumlah arus keluar kas yang digunakan untuk membayar  impor.  Kurs  mengukur  nilai  satu  satuan  mata  uang  terhadap  mata uang  lain.  Apabila  kondisi  ekonomi  berubah,  kurs  mata  uang  dapat  berubah cukup besar. Penurunan nilai pada suatu mata uang sering disebut depresiasi, sedangkan  peningkatan  nilai  suatu  mata  uang  disebut  apresiasi.  Devaluasi adalah depresiasi yang dilakukan oleh pemerintah, sedangkan revaluasi adalah apresiasi yang dilakukan oleh pemerintah.
Nilai  tukar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Real  Effective  Exchange Rate (REER) sebagai Multilateral Real Exchange Rate (MRER). Nilai tukar efektif merupakan pengukuran nilai tukar yang berdasarkan pada rata-rata nilai tukar suatu mata uang riil terhadap seluruh atau sejumlah mata uang asing. Sebagai angka  rata-rata,  biasanya  dalam  menghitung  nilai  tukar  efektif  tersebut digunakan  suatu  bobot  atas  suatu  mata  uang  tertentu.  Bobot  tersebut  dapat berupa  pangsa  perdagangan  suatu  negara  dengan  negara  lain.  Nilai  tukar efektif  dapat  dihitung  baik  secara  bilateral  maupun  multilateral  (Ekananda, 2015: 179).

## Pendekatan Neraca Pembayaran
Pendekatan  neraca  pembayaran  memprediksi  bahwa  kenaikan  harga  di  dalam negeri  relatif  terhadap  harga  di  luar  negeri  akan  menyebabkan  memburuknya daya  saing  produk-produk  domestik,  dan  menimbulkan  dampak  negatif terhadap  neraca  transaksi  berjalan.  Pada  gilirannya  hal  ini  menyebabkan depresiasi mata uang domestik. Pertumbuhan output riil yang cepat cenderung akan  menaikkan  impor,  sehingga  menyebabkan  terjadinya  depresiasi  mata uang domestik. Kenaikan suku bunga domestik dengan tanpa diikuti perubahan dalam  suku  bunga  luar  negeri,  akan  menarik  masuknya  modal  asing.  Yang terakhir  ini  akan  cenderung  menimbulkan  apresiasi  mata  uang  domestik. Dengan  demikian,  kelihatan  bahwa  modal  ini  secara  implisit  mengasumsikan bahwa  obligasi  domestik  dan  luar  negeri  dapat  saling  menggantikan  secara tidak sempurna dalam portofolio pemegangan aset (Kuncoro, 2016: 174).

## Teori Paritas Daya Beli
Teori  paritas  daya  beli  ( purchasing  power  parity )  dikemukakan  oleh  ahli ekonomi  bernama  Gustav  Cassel  pada  tahun  1920  yang  menyatakan  bahwa perbandingan  nilai  satu  mata  uang  dengan  mata  uang  lain  ditentukan  oleh tenaga beli uang tersebut di masing masing negara (Nopirin, 2016: 182).

## Suku Bunga
Menurut  Case  dan  Fair  (2009:  153),  bunga  adalah  biaya  yang  dibayar  oleh peminjam  kepada  pemberi  pinjaman  atas  penggunaan  dananya.  Tingkat  suku bunga  adalah  pembayaran  bunga  tahunan  atas  suatu  pinjaman  yang dinyatakan sebagai persentase pinjaman. Besarnya sama dengan jumlah bunga yang diterima per tahun dibagi jumlah pinjaman.
Natsir  (2014:  273)  membedakan  jenis  suku  bunga  ada  dua,  yaitu  suku  bunga nominal  dan  suku  bunga  riil.  Suku  bunga  nominal  adalah  suku  bunga  yang dibayar  oleh  bank,  dalam  nilai  uang.  Suku  bunga  ini  merupakan  nilai  yang dapat dibaca secara umum dan menunjukkan sejumlah rupiah untuk setiap satu rupiah  yang  diinvestasikan.  Sedangkan  suku  bunga  riil  adalah  suku  bunga nominal dikurangi dengan tingkat inflasi.
Paritas Suku Bunga
Asumsi  yang  melandasi  paritas  suku  bunga  adalah  bahwa  pasar  aset merupakan  pasar  yang  efisien.  Karena  itu  paritas  ini  dapat  diterapkan  untuk investasi  dan  pinjaman  internasional.  Logikanya,  untuk  proyek  investasi, investor  membandingkan  hasil  ( return )  dari  pasar  domestik  dengan  hasil  dari pasar  internasional.  Adanya  perbedaan  tingkat  suku  bunga  suatu  negara terhadap  negara  lainnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  imbal  jasa yang  diberikan  suatu  instrumen  investasi  yang  ditawarkan  pada  kedua  negara tersebut. Faktor yang menyebabkan terjadinya perbedaan suku bunga di kedua pasar,  yakni  risiko  perubahan  nilai  tukar  mata  uang,  adanya  faktor  yang menghambat  lalu  lintas  modal  antarnegara,  dan  adanya  faktor  dalam  negeri yang  mempengaruhi  integrasi  ekonomi  nasional  dengan  perekonomian  dunia maupun  yang  mempengaruhi  tingkat  balas  jasa  tabungan  di  dalam  negeri sehingga  secara  tidak  langsung  mempengaruhi  lalu  lintas  antarnegara (Kuncoro, 2016: 198-199).

## Perbedaan Tingkat Suku Bunga dalam Model Mundell-Fleming
Perbedaan  tingkat  suku  bunga  dalam  Model  Mundell-Fleming  mengasumsikan perekonomian terbuka. Dalam mobilitas modal sempurna, tingkat bunga dunia diasumsikan  tetap  secara  eksogen  karena  perekonomian  tersebut  relatif  kecil dibandingkan  perekonomian  dunia  sehingga  bisa  meminjam  atau  memberi pinjaman sebanyak yang ia inginkan di pasar uang dunia tanpa mempengaruhi tingkat  bunga  dunia.  Asumsi  ini  berarti  bahwa  tingkat  bunga  dalam perekonomian ini r ditentukan oleh tingkat bunga dunia r* (Mankiw, 2008: 327- 344).

## Inflasi
Inflasi adalah proses kenaikan harga-harga umum barang-barang secara terus- menerus.  Bukan  berarti  bahwa  harga-harga  berbagai  macam  barang  itu  naik dengan  persentase  yang  sama,  dapat  terjadi  kenaikan  tersebut  tidaklah bersamaan.  Terdapat  kenaikan  harga  umum  barang  secara  terus-menerus selama suatu periode tertentu. Kenaikan harga barang yang terjadi hanya sekali
saja,  meskipun  dalam  persentase  yang  cukup  besar,  bukanlah  merupakan inflasi (Nopirin, 2016: 25).

## Teori Inflasi
Menurut  teori  kuantitas,  laju  inflasi  ditentukan  oleh  penambahan  jumlah  uang beredar  dan  oleh  psikologi  (harapan)  masyarakat  mengenai  kenaikan  harga- harga di masa mendatang. Sedangkan menurut teori strukturalis, ada kekakuan dalam  perekonomian  negara-negara  sedang  berkembang  yang  bisa menimbulkan  inflasi  yaitu  nilai  ekspor  yang  tumbuh  secara  lamban  dibanding dengan pertumbuhan sektor-sektor lain (Boediono, 2014: 167-175).

## Studi Empiris
Beberapa penelitian yang penulis gunakan sebagai studi empiris terkait variabel penelitian  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  sebagai berikut:
1. Penelitian  dengan  judul  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Capital Flight di  Indonesia.  Hasil  penelitian  menggunakan  uji  kointegrasi  dan  uji kausalitas menunjukkan bahwa inflasi dan FDI berpengaruh positif signifikan terhadap capital  flight. Terdapat  signifikansi  dan  hubungan  negatif  antara Real  Effective  Exchange  Rate (REER),  perbedaan  tingkat  suku  bunga Indonesia-Amerika,  pertumbuhan  PDB,  dan dummy kestabilan  politik terhadap capital  flight. Sedangkan  utang  luar  negeri  berpengaruh  negatif terhadap capital  flight. Estimasi  besarnya capital  flight dihitung menggunakan metode residual (Istikomah, 2003).
2. Penelitian  dengan  judul The  Determinants  of  Capital  Flight:  Evidence  from MENA Countries yang meneliti negara Jordan, Syria, Algeria, Morocco, Mesir, Turki,  dan  Tunisia.  Estimasi  besarnya capital  flight dihitung  menggunakan metode residual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan model  OLS,  Panel  FEM,  Panel  REM  dan  Panel  SUR,  yaitu: Capital  flight periode  sebelumnya  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap capital  flight. Utang luar negeri, ketidakpastian dan FDI memiliki pengaruh positif terhadap capital flight namun tidak signifikan. Sedangkan pertumbuhan PDB riil, REER, inflasi  dan  perbedaan  suku  bunga  memiliki  hubungan  negatif  terhadap capital flight namun tidak signifikan (Al-Fayoumi dkk., 2012).
3. Penelitian  dengan  judul Determinants  of  Capital  Flight  in  Pakistan. Hasil penelitian  menggunakan  uji  stasioneritas,  uji  kointegrasi  dan  uji  kausalitas menunjukkan  bahwa  FDI,  inflasi,  pertumbuhan  PDB,  nilai  tukar  dan  utang luar negeri berpengaruh positif terhadap capital flight. Sedangkan cadangan devisa berpengaruh negatif terhadap capital flight. Estimasi besarnya capital flight dihitung menggunakan metode residual (Ahmad dan Sahto, 2015).
4. Penelitian  dengan  judul Capital  Flight  and  Economic  Development:  The Experience  of  Cameroon. Hasil  penelitian  menggunakan  metode Fully Modified  Least  Squares (FMOLS)  menunjukkan  bahwa  nilai  tukar  dan  inflasi berpengaruh positif signifikan terhadap capital flight. Rasio utang luar negeri, indeks  persepsi  korupsi,  dan  PDB  per  kapita  berpengaruh  positif  terhadap capital  flight. Sedangkan  FDI  berpengaruh  negatif  terhadap capital  flight.
Estimasi  besarnya capital  flight dihitung  menggunakan  metode  residual (Wujung dan Mbella, 2016).
5. Penelitian  dengan  judul The  Capital  Flight  from  India:  A  Case  of  Missing Woods  for  Trees? menggunakan  metode Autoregressive  Distributed  Lagged (ARDL).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  jangka  panjang,  PDB berpengaruh positif signifikan terhadap capital flight. Dan penerimaan pajak berpengaruh positif terhadap capital flight. Sedangkan pada jangka pendek, PDB dan penerimaan pajak berpengaruh positif terhadap capital flight. REER dan  perbedaan  tingkat  suku  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap capital flight pada jangka panjang maupun jangka pendek. Estimasi besarnya capital flight dihitung menggunakan metode residual (Pradhan dan Hiremath, 2017).

## METODE PENELITIAN

## Operasionalisasi Variabel
Berikut adalah definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut:
1. Capital Flight (Pelarian Modal)
Capital  flight adalah  aliran  modal  keluar  ( capital  outflow )  dari  negara berkembang untuk tujuan spekulasi dan disertai peningkatan utang luar negeri.
Capital  flight dari  tahun  2007  sampai  2016  yang  diestimasi  menggunakan metode residual pada Persamaan 1.
2. Produk Domestik Bruto (PDB)
PDB  adalah output barang  dan  jasa  yang  diproduksi  di  dalam  suatu  negara pada  periode  tertentu.  PDB  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  PDB nominal (atas dasar harga berlaku) dari tahun 2007 sampai 2016.
3. Real Effective Exchange Rate (REER)
REER adalah rata-rata nilai tukar riil terhadap sejumlah mata uang asing yang menunjukkan pangsa perdagangan suatu Negara dari tahun 2007 sampai 2016.
4. Perbedaan Suku Bunga ( Differences Interest Rate )
Perbedaan suku bunga adalah selisih antara suku bunga domestik dengan suku bunga  Amerika  Serikat.  Data  yang  digunakan  yaitu  selisih  suku  buga  nominal domestik dengan suku bunga nominal Amerika Serikat dari tahun 2007 sampai 2016 5. Inflasi
Inflasi adalah proses kenaikan harga-harga barang secara umum pada periode tertentu.

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis regresi metode panel. Menurut Gujarati dan Porter  (2015:  235),  data  panel  ( pooled )  adalah  kombinasi  data  runtun  waktu ( time  series )  dan  individual  ( cross-section ).  Data  panel  dalam  penelitian  ini terdiri  atas data time  series dari  tahun  2007  sampai  2016  dan  data cross section untuk  delapan  negara  berkembang  anggota  ASEAN  yaitu  Indonesia, Malaysia, Thailand, Philipina, Vietnam, Laos, Myanmar dan Kamboja.
Adapun model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
Vol. 9, No. 2 , Oktober 2019
CF it = β 0 + β 1 PDB it + β 2 REER it + β 3 DIR it + β 4 INF it + ε it (3) Dimana : CF : Capital flight PDB  : Produk Domestik Bruto REER  : Real Effective Exchange Rate DIR : Differences Interest Rate (Perbedaan tingkat suku bunga)
INF : Inflasi
β 0 : Intersep β 1,2,3,4 : Koefisien regresi masing-masing variabel independen ε : Error (5% = 0,05)
i : Banyaknya observasi ( cross section) ; Delapan negara ASEAN t : Banyaknya data time series (2007-2016)
Untuk  menentukan  model  terbaik  yang  dapat  digunakan,  peneliti  harus melakukan  uji  pemilihan  teknik  estimasi  regresi.  Terdapat  dua  cara  dalam melakukan  pemilihan  teknik  estimasi  untuk  menentukan  teknik  yang  paling tepat  dalam  mengestimasi  parameter  data  panel.  Pertama  adalah  uji Chow ( Likelihood  Ratio )  yang  digunakan  untuk  memilih  antara  metode Common Effect Model (CEM) atau Fixed Effect Model (FEM). Dengan ketentuan yaitu jika Prob. Cross-section Chi Square < alpha maka FEM yang dipilih, atau jika Prob. Cross-section  Chi  Square > alpha maka  CEM  yang  dipilih.  Kedua  adalah  uji Hausman yang  digunakan  untuk  memilih  antara  metode Fixed  Effect  Model (FEM)  atau Random  Effect  Model (REM) . Dengan  ketentuan  yaitu  jika Prob. Cross-section  Random < alpha maka  FEM  yang  dipilih,  atau  jika Prob.  Cross- section Random > alpha maka REM yang dipilih.

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  menguji  distribusi  frekuensi  dari  data  yang diamati  apakah  data  tersebut  terdistribusi  normal  atau  tidak  (Gujarati  dan Porter, 2015: 169).

## Uji Asumsi Klasik

## 1. Uji Multikolinearitas
Salah  satu  asumsi  klasik  yang  harus  dipenuhi  dalam  analisis  data  yaitu  tidak adanya  hubungan  linear  yang  sempurna  atau  tepat  diantara  variabel-variabel bebas dalam model regresi (Gujarati dan Porter, 2015: 408).

## 2. Uji Heteroskedastisitas
Persamaan  regresi  perlu  juga  diuji  mengenai  sama  atau  tidak  varian  residual dari  observasi  yang  satu  dengan  observasi  yang  lain.  Jika  residualnya mempunyai  varian  yang  sama  disebut  homoskedastisitas  dan  jika  variannya tidak sama atau berbeda disebut heteroskedastisitas (Gujarati dan Porter, 2015: 84).
3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara satu variabel gangguan dengan variabel gangguan  yang  lain  (Gujarati  dan  Porter,  2015:  85).  Dalam  penelitian  ini,  uji autokorelasi dideteksi dengan menggunakan metode Durbin Watson (DW).

## Uji Hipotesis Statistik
1. Uji Statistik t (Uji Parsial)
Uji  t  digunakan  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel  independen  terhadap variabel dependen secara parsial (Gujarati dan Porter, 2015: 153).

## 2. Uji Statistik F (Uji Simultan)
Uji F merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui signifikansi pengaruh  variabel  independen  secara  simultan  terhadap  variabel  dependen (Gujarati dan Porter, 2015: 305).

## Koefisien Determinasi (R 2 )
Menurut  Gujarati  dan  Porter  (2015:  94),  koefisien  determinasi  (R 2 )  adalah angka  yang  menunjukkan  besarnya  proporsi  atau  persentase  variasi  variabel dependen  yang  dijelaskan  oleh  variabel  independen  secara  bersama-sama. Besarnya R 2 berada diantara 0 dan 1 (0 < R 2 < 1).

## HASIL DAN ANALISIS
Sebelum  menentukan  estimasi  regresi  data  panel,  terlebih  dahulu  harus ditentukan  teknik  estimasi  terbaik  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini. Hasil pemilihan model terbaik dengan uji Chow dan uji Hausman menghasilkan FEM sebagai teknik estimasi terbaik yang akan digunakan. Keputusan tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1
Hasil Pemilihan Model Terbaik Uji Chow Uji Hausman Estimasi Pengujian Keputusan Estimasi Pengujian Keputusan Prob. Cross-section Chi-square (0,0071) < α (0,05) FEM Prob. Cross-section Random (0,0006) < α (0,05) FEM

## Sumber: Pengolahan data.
Penelitian  ini  termasuk  kedalam  analisis  regresi  linear  berganda  sehingga mengharuskan  dilakukan  pengujian  normalitas  dan  uji  asumsi  klasik  setelah didapat teknik estimasi model panel terbaik dan sebelum menentukan estimasi model  penelitian.  Pengujian  pertama  yaitu  uji  normalitas  data  yang  bertujuan untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  terdistribusi  normal  sehingga akan menghasilkan hasil estimasi yang BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ).
Berikut adalah hasil uji normalitas data:
0 4 8 12 16 20 24 -60000 -40000 -20000 0 20000 40000 Series: Standardized Residuals Sample 2007 2016
Observations 80 Mean 5.68e-13 Median 112.6049 Maximum 41411.01 Minimum -63983.66 Std. Dev. 15553.38 Skewness -0.730769 Kurtosis 6.544613 Jarque-Bera 49.00124 Probability 0.000000
Sumber: Pengolahan data.

## Gambar 1

## Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  penelitian  ini sudah  terdistribusi  normal  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  Jarque  Bera  (49,00124) < chi-square table  (96,21667).  Setelah  dipastikan  bahwa  sudah  lolos  uji normalitas, maka dapat dilakukan pengujian selanjutnya yaitu uji asumsi klasik. Rangkaian  uji  asumsi  klasik  yang  pertama  yaitu  uji  multikolinearitas  yang bertujuan  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidak  adanya  korelasi  antar  variabel independen. Berikut adalah tabel hasil uji multikolinearitas:
Tabel 2 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel PDB REER DIR INF PDB 1,00 -0,10 -0,33 -0,06 REER -0,10 1,00 0,40 0,13 DIR -0,33 0,40 1,00 0,31 INF -0,06 0,13 0,31 1,00
Sumber: Pengolahan data.
Hasil  pengolahan  data  yang  tersaji  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  tidak terdapat korelasi antarvariabel independen karena nilai korelasi matriks kurang dari  0,80.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  masalah multikolinearitas pada penelitian ini.
Pengujian  asumsi  klasik  yang  kedua  yaitu  uji  heteroskedastisitas.  Dilakukan untuk  menguji  apakah  varian  dari  dua  observasi  dalam  penelitian  sama ( homogen ) untuk semua variabel terikat dengan variabel bebas sehingga hasil estimasi  tidak  bias.  Untuk  mengatasi  masalah  heteroskedastisitas  dapat menggunakan  metode Generalized  Least  Square (GLS)  agar  mendapatkan estimator yang BLUE kembali (Widarjono, 2007: 142). Metode GLS pada intinya memberikan  pembobotan  pada  variasi  data  yang  digunakan,  dengan  kuadrat varian dari model (Muslim, 2014). Untuk mendektesi adanya heteroskedastisitas menggunakan uji white yaitu dengan membandingkan chi square hitung harus lebih kecil dari chi square tabel, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  didapatkan  nilai R-squared pada output regresi  data  panel  FEM Cross-section  SUR (dilakukan  langkah  pembobotan untuk  mengatasi  masalah  uji  asumsi  klasik  yang  lain  yaitu  uji  autokorelasi)
sebesar 0,932196. Nilai chi square hitung didapat dengan mengalikan nilai R- squared dan n atau jumlah observasi penelitian (0,922334 x 80) yaitu sebesar 73,78672. Dengan menggunakan α = 5 % (0,05) dan degree of freedom (df = n-k  =  80-5  =  75)  maka  diperoleh  nilai chi-square tabel  sebesar  96,21667. Dapat diketahui bahwa nilai chi square hitung < chi square tabel atau 73,78672 < 96,21667, sehingga dapat disimpulkan bahwa persamaan dalam penelitian ini tidak memiliki masalah heteroskedastisitas.
Dalam  penelitian  ini,  uji  autokorelasi  dideteksi  dengan  menggunakan  metode Durbin Watson (DW test ). Dengan estimasi pengujian yaitu apabila dU ≤ d ≤ 4 –  dU,  maka  tidak  terdapat  masalah  autokorelasi  (d  =  nilai Durbin-Watson statistic ; dU = batas atas Durbin-Watson tabel) (Widarjono, 2007: 160).
Berdasarkan hasil pengolahan data, untuk mendeteksi autokorelasi mengunakan metode Durbin Watson (DW test ) dengan kriteria pengujian dU ≤ d ≤ 4 – dU, harus dicari terlebih dahulu nilai dU (batas atas) pada tabel Durbin- Watson  (DW)  dengan  jumlah  observasi  (n)  sebesar  80  dan  jumlah  variabel independen (k) sebanyak 4 variabel, maka didapatkan nilai dU sebesar 1,7430. Pada metode panel FEM No weights, hasil estimasi uji autokorelasi yaitu 1,7430 >  1,327559  <  2,672441  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  masalah autokorelasi.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Widyaningsih  dkk.  (2014),  Pusakasari  (2014),  Prasanti  dkk. (2015),  Srihardianti  dkk.  (2016)  dan  Sutikno  dkk.  (2017),  perlu  dilakukan langkah  pembobotan  dari  tahap cross-section  weights sampai  dengan  tahap cross-section  SUR  (Seemingly  Unrelated  Regression) sampai  masalah autokorelasi teratasi.
Pada tahap cross-section weights , ketika sudah dilakukan langkah pembobotan pertama dengan metode panel FEM cross-section weights didapat hasil estimasi pengujian  yaitu  1,7430  >  1,570021  <  2,672441,  masalah  autokorelasi  belum dapat  diatasi.  Sehingga  perlu  dilakukan  langkah  pembobotan  yang  kedua dengan  menggunakan  metode  panel  FEM cross-section  SUR  (Seemingly Unrelated  Regression) didapat  hasil  estimasi  pengujian  yaitu  1,7430  < 2,106437  <  2,672441  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  masalah  autokorelasi dapat  diatasi  sehingga  data  dalam  penelitian  ini  terbebas  dari  masalah autokorelasi.  Setelah  dipastikan  bahwa  tidak  terdapat  masalah  normalitas  dan lolos uji asumsi klasik, selanjutnya dapat ditentukan estimasi model regresi data panel dalam penelitian ini.

## Tabel 3
Hasil Regresi Model Panel Fixed Effect Model (FEM) Variable Coefficient Std. Error Prob. t-statistic Keputusan C PDB REER DIR INFLASI -20.216,87 0,097899 0,137278 175,3711 149,9142 2.964,623 0,016165 18,38322 37,78438 33,05416 0,0000 0,0000* 0,9941 0,0000* 0,0000* -6,819372 6,056070 0,007468 4,641363 4,535411 Tolak H 0 Terima H 0
Tolak H 0 Tolak H 0 R-squared 0,932196 Keterangan:
F-statistic Prob.(F- statistic) 84,99052 0,000000 *  signifikan pada α = 5%.     t tabel = 1,992102    F tabel = 2,726589
Sumber: Pengolahan data.
Hasil pengolahan data pada Tabel 3 menunjukkan bahwa kenaikan US$ 1 Juta PDB menyebabkan kenaikan capital flight sebesar US$ 0.097899 Juta. Pengaruh statistik  adalah  signifikan  atau  menolak  H 0 dengan  α  =  5  persen.  Kenaikan  1 poin  REER  menyebabkan  kenaikan capital  flight sebesar  US$  0.137278  Juta. Pengaruh  statistik  adalah  tidak  signifikan  atau  menerima  H 0 dengan  α  =  5 persen. 1 persen perbedaan tingkat suku bunga menyebabkan kenaikan capital flight sebesar  US$  175.3711  Juta.  Pengaruh  statistik  adalah  signifikan  atau menolak H 0 dengan α = 5 persen. Dan kenaikan 1 persen inflasi menyebabkan kenaikan capital  flight sebesar  US$  149.9142  Juta.  Pengaruh  statistik  adalah signifikan  atau  menolak  H 0 dengan  α  =  5  persen.  Uji  statistik  F  menunjukkan bahwa  semua  variabel  independen  berpengaruh  signifikan  terhadap capital flight di  delapan  negara  berkembang  anggota  ASEAN  yang  diteliti.  Besarnya pengaruh  variabel  independen  (koefisien  determinasi)  antara  variabel  PDB, REER, perbedaan tingkat suku bunga dan inflasi terhadap capital flight sebesar 93,21  persen.  Artinya,  6,79  persen  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  tidak disertakan dalam model penelitian.
Adapun kontribusi setiap cross-section nya ditunjukkan oleh Tabel 4 dibawah ini, yang menunjukkan bahwa ketika semua variabel independen sama dengan nol, maka  besarnya capital  flight di  delapan  negara  berkembang  anggota  ASEAN yang diteliti mengalami penurunan dengan variasi yang berbeda-beda.

## Tabel 4
Kontribusi Setiap Cross-section Cross-section C Ci C + Ci Indonesia Malaysia Thailand Philipina Vietnam Myanmar Laos Kamboja -20.216,87 -22.971,16 -7.433,168 -26.145,56 -10.181,28 16.218,58 13.924,83 18.513,23 18.074,53 -43.188,03 -27.650,038 -46.362,43 -30.398,15 -3.998,29 -6292,04 -1.703,64 -2.142,34
Sumber: Pengolahan data.
Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB) Terhadap Capital Flight
Variabel  PDB  menunjukkan  tanda  positif  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap capital  flight di  delapan  negara  berkembang  kawasan  ASEAN  periode  tahun 2007  sampai  dengan  2016,  hasil  tersebut  dibuktikan  dengan  nilai  t-hitung sebesar  6,056070  (t-tabel  =  1,992102),  nilai  probabilitas  sebesar  0,0000  dan nilai  koefisien  sebesar  0,097899,  artinya  apabila  PDB  meningkat  US$  1  Juta maka capital flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti akan naik sebesar US$ 0.097899Juta.
PDB  yang  naik  di  delapan  negara  ASEAN  yang  diteliti  periode  tahun  2007 sampai  dengan  2016,  mampu  meningkatkan  nilai capital  flight. Apabila  PDB naik  maka  pendapatan  dan  pengeluaran  total  atas output barang  dan  jasa dalam  perekonomian  dari  setiap  orang  (pelaku  ekonomi)  juga  naik.  Dengan meningkatnya  pendapatan,  kepemilikan  modal  juga  akan  ikut  bertambah sehingga  pemodal  akan  memperluas  jenis  investasinya  (diversifikasi  investasi) di  tempat  yang  aman  dengan  tingkat  keuntungan  yang  tinggi  dan  risiko  yang rendah.  Apabila  modal  yang  dimiliki  oleh  pemodal  bertambah,  maka diversifikasi  investasi  juga  akan  bertambah,  sehingga  akan  menyebabkan kenaikan  nilai capital  flight. Sebaliknya,  apabila  PDB  suatu  negara  menurun, maka  diversifikasi  investasi  juga  akan  berkurang,  sehingga  akan  menurunkan nilai capital flight.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  teori  pertumbuhan  ekonomi  Harrod-Domar yang  menyatakan  bahwa  investasi  berperan  dalam  proses  pertumbuhan ekonomi, khususnya mengenai watak ganda yang dimiliki investasi. Pertama, ia menciptakan  pendapatan  (dampak  permintaan  investasi).  Kedua,  ia memperbesar  kapasitas  produksi  perekonomian  dengan  cara  meningkatkan stock modal (dampak penawaran investasi) (Jhingan, 2014: 229).
Pengaruh Real  Effective  Exchange  Rate (REER)  Terhadap Capital Flight
Variabel  REER  menunjukkan  tanda  positif  dan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap capital flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN periode tahun 2007 sampai dengan 2016, hasil tersebut dibuktikan dengan nilai t-hitung sebesar  0,007468  (t-tabel  =  1,992102),  nilai  probabilitas  sebesar  0,9941  dan nilai koefisien sebesar 0,137278 yang artinya apabila indeks REER turun 1 poin yang  berarti  nilai  tukar  negara  tersebut  terdepresiasi  maka capital  flight di delapan  negara  berkembang  kawasan  ASEAN  yang  diteliti  akan  turun  sebesar US$ 0.137278 Juta.
REER  yang  turun  menunjukkan  nilai  tukar  yang  terdepresiasi  karena  harga barang  di  luar  negeri  lebih  murah  sehingga  volume  impor  bertambah,  kondisi ini membuat pemodal enggan memegang mata uang domestik. Maka pemodal akan  melarikan  modalnya  ke  luar  negeri  sehingga  akan  meningkatkan  nilai capital  flight. Sebaliknya,  apabila  indeks  REER  suatu  negara  naik,  maka  nilai tukar negara tersebut terapresiasi sehingga akan meningkatkan volume ekspor. Kondisi  ini  membuat  pemodal  tertarik  untuk  memegang  mata  uang  domestik sehingga akan menurunkan nilai capital flight.
Menurut  teori  paritas  daya  beli,  perbandingan  nilai  satu  mata  uang  dengan mata  uang  lain  ditentukan  oleh  tenaga  beli  uang  tersebut  di  masing  masing negara  (Nopirin,  2016:  182).  Apabila  tenaga  beli  mata  uang  suatu  negara rendah akan dinilai kurang menguntungkan oleh pemodal. Ia akan mengalihkan modalnya ke dalam mata uang asing sehingga akan meningkatkan nilai capital flight. Sebaliknya,  apabila  tenaga  beli  mata  uang  suatu  negara  tinggi  akan
dinilai  menguntungkan  oleh  pemodal.  Ia  akan  menginvestasikan  modalnya  di negara tersebut.
Tidak berpengaruhnya REER capital flight disebabkan oleh pemilik modal tidak memperhatikan pergerakan atau besarnya indeks REER. Mereka terfokus pada besarnya  keuntungan  ataupun  risiko  yang  akan  mereka  peroleh  manakala menanamkan  modalnya  di  suatu  negara.  Hal  ini  dicerminkan  oleh  nilai  mata uang  nominal  yang  dijadikan  alat  pembanding  nilai  mata  uang  domestik masing-masing negara.
Pengaruh Perbedaan Tingkat Suku Bunga Terhadap Capital Flight
Variabel  perbedaan  tingkat  suku  bunga  menunjukkan  tanda  positif  dan berpengaruh  signifikan  terhadap capital  flight di  delapan  negara  berkembang kawasan  ASEAN  periode  tahun  2007  sampai  dengan  2016,  hasil  tersebut dibuktikan  dengan  nilai  t-hitung  sebesar  4,641363  (t-tabel  =  1,992102),  nilai probabilitas  sebesar  0,0000  dan  nilai  koefisien  sebesar  175,3711  yang  artinya apabila  perbedaan  tingkat  suku  bunga  meningkat  1  persen  maka capital  flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti akan naik sebesar US$ 175.3711 Juta.
Apabila  perbedaan  tingkat  suku  bunga  dari  kedua  negara  makin  tinggi,  maka akan  meningkatkan  nilai capital  flight. Sebaliknya,  apabila  perbedaan  tingkat suku bunga dari kedua negara makin kecil, maka akan menurunkan nilai capital flight. Meskipun  suku  bunga  domestik  menawarkan  tingkat  keuntungan  yang lebih  tinggi,  namun  terkandung  tingkat  risiko  yang  tinggi  pula  yaitu  tingginya kemungkinan  risiko  kegagalan  dalam  pembayaran  tingkat  bunga  yang  mereka tawarkan.  Sebagaimana  kita  ketahui  bahwa capital  flight didasari  oleh  motif spekulatif  untuk  menghindari  kerugian  besar  bila  pemodal  memegang asset dalam negeri.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  teori  paritas  suku  bunga  yang  menyatakan bahwa investor membandingkan hasil ( return ) dari pasar domestik dengan hasil dari  pasar  internasional.  Adanya  perbedaan  tingkat  suku  bunga  suatu  negara terhadap  negara  lainnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  imbal  jasa yang  diberikan  suatu  instrumen  investasi  yang  ditawarkan  pada  kedua  negara tersebut (Kuncoro, 2016: 198-199).
Selain  itu,  berdasarkan  teori  perbedaan  tingkat  suku  bunga  dalam  model Mundell-Fleming  menyebutkan  bahwa  tingkat  suku  bunga  suatu  negara ditentukan  oleh  tingkat  bunga  dunia.  Aliran  modal  internasional  akan mempengaruhi  suku  bunga  domestik  untuk  menyesuaikan  besarnya  dengan tingkat suku bunga dunia yang menjadi acuan. Maka, ketika suku bunga suatu negara  lebih  tinggi  tentu  akan  menawarkan  tingkat  keuntungan  yang  lebih tinggi pula. Namun, investor akan membandingkan suku bunga negara tersebut
dengan suku bunga dunia (negara acuan dalam hal ini Amerika Serikat). Karena US$ adalah mata uang global dimana cadangan devisa hampir semua negara di dunia  menggunakan  US$.  Dengan  adanya  perubahan  tingkat  suku  bunga  AS, maka  sebagai  mata  uang  global  tentu  akan  mempengaruhi  pasar  keuangan dunia.

## Pengaruh Inflasi Terhadap Capital Flight
Variabel inflasi menunjukkan tanda positif dan berpengaruh signifikan terhadap capital  flight di  delapan  negara  berkembang  kawasan  ASEAN  periode  tahun 2007  sampai  dengan  2016,  hasil  tersebut  dibuktikan  dengan  nilai  t-hitung sebesar  4,535411  (t-tabel  =  1,992102),  nilai  probabilitas  sebesar  0,0000  dan nilai koefisien sebesar 149,9142 yang artinya apabila inflasi meningkat 1 persen maka capital flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti akan naik sebesar US$ 149.9142 Juta.
Apabila  inflasi  suatu  negara  naik,  maka  akan  meningkatkan  nilai capital  flight. Sebaliknya,  apabila  inflasi  suatu  negara  turun,  maka  akan  menurunkan  nilai capital flight. Inflasi merupakan indikator yang diperhatikan oleh pemilik modal dalam melarikan modalnya ke luar negeri. Pemodal menganggap bahwa inflasi yang  terjadi  di  delapan  negara  ASEAN  yang  diteliti  cukup  tinggi,  sehingga secara riil dapat mengurangi tingkat keuntungan yang diperolehnya. Mata uang dari  negara  yang  mengalami  inflasi  cenderung  mengalami  depresiasi.  Salah satu  penyebab  terjadinya capital  flight menurut  Kuncoro  (2016:  412)  yaitu inflasi  yang  berimplikasi  pada  ketidakpercayaan  investor  untuk  menanamkan modalnya  di  suatu  negara.  Apabila  terjadi  inflasi,  maka  pemilik  modal  akan menanamkan  modalnya  di  luar  negeri  sehingga  akan  menyebabkan peningkatan capital flight.
Hasil penelitian ini sejalan dengan teori kuantitas yang menyatakan bahwa laju inflasi ditentukan oleh jumlah uang beredar dan harapan masyarakat mengenai kenaikan  harga-harga  di  masa  mendatang.  Investor  akan  mengharapkan bahwa  harga-harga  di  masa  mendatang  tetap  stabil  (sesuai  harapan).  Apabila jumlah  uang  beredar  meningkat,  menyebabkan  ekonomi  menjadi  lesu  karena daya  beli  rendah.  Sehingga  pemodal  merasa  tidak  diuntungkan  untuk berinvestasi  di  dalam  negeri.  Sedangkan  menurut  teori  strukturalis,  inflasi timbul  karena  kekakuan  struktur  ekonomi  negara  berkembang,  dimana pertumbuhan  ekspor  negara  tersebut  lamban  sehingga  akan  berakibat  pada kenaikan ongkos produksi yang akan menyebabkan kenaikan inflasi.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan analisis maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. PDB menunjukkan pengaruh yang positif signifikan terhadap capital flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti.
2. REER  tidak  berpengaruh  terhadap capital  flight di  delapan  negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti.
3. Perbedaan tingkat suku bunga menunjukkan pengaruh yang positif signifikan terhadap capital flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti.
4. Inflasi  menunjukkan  pengaruh  yang  positif  signifikan  terhadap capital  flight di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti. Juta.
5. Variabel PDB, REER, perbedaan tingkat suku bunga dan inflasi menunjukkan pengaruh  yang  signifikan  secara  bersama-sama  terhadap capital  flight (pelarian modal) di delapan negara berkembang kawasan ASEAN yang diteliti (Indonesia,  Malaysia,  Thailand,  Philipina,  Vietnam,  Laos,  Myanmar  dan Kamboja) selama periode tahun 2007 sampai dengan 2016.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian, penulis mengajukan beberapa saran yaitu sebagai berikut:
1. Bagi  peneliti  selanjutnya  disarankan  untuk  memasukkan  variabel  non ekonomi  selain  korupsi  seperti political  risk ,  ketidakpastian  dan  lain-lain karena  terjadinya capital  flight di  suatu  negara  dipengaruhi  oleh  kondisi makroekonomi  dan  non  ekonomi  dari sisi  internal  maupun  eksternal  negara tersebut.
2. Terjadinya capital  flight juga  diiringi  dengan  peningkatan  perubahan  utang luar  negeri  sehingga  sebaiknya  dilakukan  evaluasi  penggunaan  utang  luar negeri  dan  menjaga  rasio  utang  luar  negeri  terhadap  PDB  tetap  berada dibawah kisaran batas aman (< 49 persen; Aturan World Bank ).
3. Seiring  maraknya  liberalisasi  keuangan,  maka  perlu  dilakukan  diversifikasi investasi  domestik  sehingga  investasi  domestik  lebih  beragam  dan  menarik minat investor.
4. Diharapkan  pemerintah  negara  ASEAN  yang  diteliti  mampu  menjaga  nilai tukar  di  negara  tersebut  agar  lebih  stabil  dengan  kebijakan  dari  masing- masing  negara.  Bagi  negara  yang  menganut  sistem  nilai  tukar  tetap, sebaiknya  pemerintah  negara  tersebut  ketika  melakukan  tindakan  devaluasi atau  revaluasi  memperhatikan  kondisi  ekonomi  global  seperti  penyesuaian suku  bunga  dan  mata  uang  domestik  dengan  memperhatikan  volume  serta tarif  impor  supaya  volatilitas  mata  uang  domestik  terkendali.  Bagi  negara yang  menganut  sistem  nilai  tukar  mengambang,  sebaiknya  bank  sentral  di negara  tersebut  melakukan  kebijakan  moneter  yang  tepat  dengan  tujuan utama  menjaga  sasaran  inflasi  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  seperti politik  diskonto,  politik  pasar  terbuka,  giro  wajib  minimum  dan  himbauan moral.
5. Perlu  dilakukan  perbaikan  manajemen  risiko  investasi  domestik  dan memperketat kontrol lalu lintas modal.
6. Pemerintah perlu melakukan pembatasan volume impor untuk meningkatkan daya  beli  produk  domestik  supaya  volume  ekspor  meningkat  yang mencerminkan penguatan mata uang domestik.

## REFERENSI
Agu,  Chukmawa.  (2006). Capital  Flight  and  Domestic  Macroeconomic  Policies: Evidence from Nigeria. University of Nigeria Research Publications.
Ahmad, Basheer dan Qaim Din Sahto. (2015). Determinants of Capital Flight in Pakistan. IBT  Journal  of  Business  Studies  (Formerly  Journal  of Management & Social Sciences) Vol. 11, No. 2, 55-64.
Al-basheer,  Ameen  B.,  Torki  N.  Al-Fawwaz  dan  Ateyah  M.  Alawneh.  (2016). Econometric Determinants of Capital Flight in Jordan: An Empirical Study. European  Scientific  Journal  February  edition  vol.12,  No.4  ISSN:  1857  – 7881 (Print) e - ISSN 1857- 7431.
Al-Fayoumi,  Nedal  A.,  Marwan  S.  Al-Zoubi  dan  Bana  M.  Abuyed.  (2012). The Determinants  of  Capital  Flight:  Evidence  from  MENA  Countries. International  Business  &  Economics  Research  Journal  –  January  Volume 11, Number 1.
Assibey,  Eric  Osei.,  Kingsley  Osei  Domfeh  dan  Michael  Danquah.  (2018). Corruption,  Institution  and  Capital  Flight:  Evidence  from  Sub-Saharan Africa. Journal of Economic Studies, Vol. 45 No. 1, pp. 59-76.
Ayadi,  Folorunso.  2008. Econometric  Analysis  of  Capital  Flight  in  Developing Countries:  A  Study  of  Nigeria. 8th  Global  Conference  on  Business  & Economics.
Beja,  Edsel.,  Pokpong  Junvith  dan  Jared  Ragusett.  (2003). Capital  Flight  From Thailand, 1980-2000. Capital Flight Project, University of Massachusetts.
Beja, Edsel. (2005). Capital Flight: Meanings and Measures . Economy Research Institute (PERI), University of Massachusetts, Amherst, USA.
____________.  (2007). Brothers  in  Distress:  Revolving  Capital  Flows  of Indonesia,  Malaysia,  and  Thailand. Journal  of  Asian  Economics,  18:  904- 914.
Boediono. (2014). Ekonomi Moneter. Yogyakarta: BPFE.
Boyce, James K. dan Leonce Ndikumana. (2002). Is Africa a Net Creditore? New Estimateof  Capital  Flight  From  Severely  Indebted  Sub-Saharan  African Countries,  1970-1996. The  Journal  of  Development  Studies,  Vol.  38,  No. 2, December 2001.
Case,  Karl  E.  dan  Ray  C.  Fair.  (2009). Prinsip-prinsip  Ekonomi  Makro. Jakarta: PT Indeks.
Collier,  Paul.,  Anke  Hoeffler  dan  Catherine  Pattillo.  (2001). Flight  Capital  as  a Portfolio Choice. World Bank Economic Review 15 (1).
___________________________________________.  (2004). Aid  and  Capital Flight. IMF: Research Department.
Cuddington,  John  T..  (1986). Capital  Flight:  Estimate,  Issue  and  Explanation.
Princeton Studies in International Finance, No. 58 Desember.
Dooley,  Michael  P.  (1986). Country  Specific  Risk  Premiums,  Capital  Flight  and Net  Investment  Income  Payments  in  Selected  Developing  Countries. International Monetary Fund: Research Department – March 11.
Dornbusch, Rudiger., Stanley Fischer dan Richard Startz. (2004). Makroekonomi . Jakarta: PT Media Global Edukasi.
Ekananda, Mahyus. (2015). Ekonomi Internasional . Jakarta: Erlangga.
Gujarati,  Damodar  N.  dan  Dawn  C.  Porter.  (2015). Dasar-dasar  Ekonometrika (Buku 1). Jakarta: Salemba Empat.
___________________________________.  (2015). Dasar-dasar  Ekonometrika (Buku 2). Jakarta: Salemba Empat.
Hady,  Hamdy.  (2009). Ekonomi  Internasional  Teori  dan  Kebijakan  Keuangan Internasional. Penerbit Ghalia Indonesia.
Han, Yingli., Christopher Gan, Baiding Hu dan Zhaohua Li. (2012). Hong Kong Capital  Flight:  Determinants  and  Features. Journal  Investment Management and Financial Innovations, Vol. 9, Issue 3.
Istikomah,  Navik.  (2003). Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Capital Flight  di  Indonesia. Buletin  Ekonomi  Moneter  dan  Perbankan,  Volume  6, No. 2 September.
Jhingan,  M.L..  (2014). Ekonomi  Pembangunan  dan  Perencanaan. Jakarta: Rajawali Pers.
Kuncoro,  Mudrajad.  (2011). Dasar-dasar  Ekonomi  Pembangunan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN Yogyakarta.
_________________.  (2016). Manajemen  Keuangan  Internasional  Pengantar Ekonomi dan Bisnis Global . Yogyakarta: BPFE-YOGYAKARTA.
Le,  Quan  Vu.  (2006). Corruption  and  Capital  Flight:  An  Empirical  Assesment.
International Economic Journal, Vol. 20, No. 4, 523-540, December.
Mankiw, N. Gregory. (2008). Makroekonomi. Jakarta: Erlangga.
Moghadam,  Maashaallah  Rahnama.,  Hedayeh  Samavati  dan  David  A.  Dilts.
(2002). An  Analysis  of  Capital  Flight  from  East  Asian  Emerging Economies. Proceedings of the Midwest Business Economics Association.
Muslim, Mohammad Rifqi. (2014). Pengangguran Terbuka dan Determinannya . Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan, volume 15, nomor 2, Oktober, hlm. 171-181.
Natsir,  M..  (2014). Ekonomi  Moneter  dan  Kebanksentralan. Jakarta:  Penerbit Mitra Wacana Media.
Nopirin. (2016). Ekonomi Moneter. Yogyakarta: BPFE.
Okoli dan Akujuobi. (2009). Determinants of Capital Flight: The Case of Nigeria . International  Journal  of  Development  and  Management  Review (INJODEMAR) Vol. 4 No. 1 June.
Ozer, Ali., Candidate Asli Cansin Doker dan Candidate Adem Turkmen. (2013). Analysis  of  Capital  Flight  in  Developing  Countries:  A  Study  on  Turkey between  1980  and  2010. International  Conference  on  Eurasian Economies, Session 6A: Finance II.
Pastor,  Manuel.  (1990). Capital  Flight  from  Latin  America. World  Development Vol. 18. No. 1. pp. l-18.
Pradhan, Ashis Kumar dan Gourishankar S. Hiremath. (2017). The Capital Flight from  India:  A  Case  of  Missing  Woods  for  Trees?. World  Scientific Publishing Company: The Singapore Economic Review, Vol. 62, No. 2.
Prasanti, Tyas Ayu., Triastuti Wuryandari, dan Agus Rusgiyono. (2015). Aplikasi Regresi  Data  Panel  untuk  Pemodelan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Gaussian,  Volume  4, Nomor 3, Halaman 687-696.
Pusakasari, Ayu Shinta. (2014). Regresi Panel dengan Metode Weighted Cross- section  SUR  pada  Data  Pengamatan  Gross  Domestic  Product  dengan Heteroskedastisitas dan Korelasi Antar Individu (Cross-section Correlation). Jurusan Matematika, F-MIPA, Universitas Brawijaya.
Rahardja,  Prathama  dan  Mandala  Manurung.  (2008). Pengantar  Ilmu  Ekonomi (Mikroekonomi  dan  Makroekonomi). Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia.
Rana, Pradumna .B., dan J. Malcolm Dowling Jr.. (1988). The Impact of Foreign Capital  on  Growth:  Evidences  from  Asian  Developing  Countries. The Developing Economiecs, XXVI-I (March).
Srihardianti,  Mariska.,  Mustafid,  dan  Alan  Prahutama.  (2016). Metode  Regresi Data  Panel  untuk  Peramalan  Konsumsi  Energi  di  Indonesia. Jurnal Gaussian, Volume 5, Nomor 3, Halaman 475-485.
Sutikno,  Bayu.,  Alfensi  Faruk  dan  Oki  Dwipurwani.  (2017). Penerapan  Regresi Data  Komponen  Satu  Arah  untuk  Menentukan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia. Jurnal  Matematika Integratif, Volume 13 No. 1, April, pp 1-10.
Uddin,  Mohammed  Jashim.,  Md.  Yousuf  dan  Rakibul  Islam.  (2017). Capital Flight  Affecting  Determinants  in  Bangladesh:  An  Econometric  Estimation. International  Journal  of  Economics,  Commerce  and  Management,  Vol.  V, Issue 8, August.
Vespignani, Joaquin L.. (2008). Capital Flight, Saving Rate and the Golden Rule Level  of  Capital:  Policy  Recommendations  for  Latin  American  Countries. American Review of Political Economy, December, Volume 6(2). Pages 1- 15.
Widyaningsih,  Ade.,  Made  Susilawati  dan  I  Wayan  Sumarja.  (2014). Estimasi Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) dengan Metode Generalized Least Square (GLS). Jurnal Matematika Vol. 4 No. 2, Desember.
World Bank. (2017). <www.worldbank.org> [Diakses 20 November 2017 dan 3 Agustus 2018].
__________. (1985). World Development Report 1985 . The World Bank Oxford University Press.
Wujung,  Vukenkeng  Andrew  dan  Mukete  Emmanuel  Mbella.  (2016). Capital Flight and Economic Development: The Experience of Cameroon. Science Publishing Group: Economics.