## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
http :// w w w. inf eb . o rg 2023 Vol. 5 N o.   2 Hal: 493-498 e-ISSN: 2714-8491

## Pengaruh Variabel Makroekonomi terhadap Investasi Asing Langsung di Indonesia
Fradya Randa 1 
1 Universitas Maritim Raja Ali Haji
fradya.randa@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  short-term  and  long-term  relationships  between  macroeconomic  variables  and  the  flow  of Foreign Direct Investment (FDI) in Indonesia from 1982 to 2021. The analysis model used is johansen-juselius co-integration and error correction model (ECM. This study found a cointegration relationship between macroeconomic variables and FDI inflows.  Money  supply  is  a  factor  that  influences  FDI  inflows  in  the  short  and  long  term.  Meanwhile,  inflation  and  trade openness have a negative  effect in the long term. Market size affects FDI inflows only in the short term. T his finding has implications that the government needs to maintain the stability of macroeconomic variables to increase FDI inflows.
Keywords: Macroeconomics, Foreign Direct Investment, ECM, FDI, Johansen-Juselius Cointegration.

## Abstrak
Kajian ini bertujuan untuk menganalisa hubungan jangka pendek dan jangka panjang antara variable-variabel makroekonomi dengan  aliran Investasi Asing Langsung (FDI)  di indonesia dari tahun 1982 sampai 2021. Model analisis  yang digunakan adalah cointegrasi  johansen-juselius  dan  error  corection  model  (ECM) .  Penelitian  ini  menemukan  adanya  hubungan kointegrasi  antara  variable  makroekonomi  dengan  aliran  masuk  FDI.    Peredaran  uang  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi aliran  masuk  FDI  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Sedangkan  Inflasi  dan  keterbukaan  perdagangan berpengaruh  negative  dalam  jangka  panjang.  Ukuran  pasar  mempengaruhi  aliran  masuk  FDI  hanya  dalam  jangka  pendek. Temuan  ini  berimplikasi  bahwa  pemerintah  perlu  menjaga  stabilitas  variabel  makroekonomi  untuk    meningkatkan  aliran masuk FDI.
Kata kunci: Makroekonomi, Investasi Asing Langsung, ECM, FDI, Cointegrasi Johansen-Juselius.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  membutuhkan  investasi  yang  besar  untuk membangunan  perekonomian.  Sementara,  investasi sektor  swasta  domestik  tidak  cukup  untuk  memenuhi kebutuhan  dana  invetasi  dalam  negeri.  Invetasi langsung  asing  (FDI)  perlu  memainkan  peran  yang lebih  besar  bagi  indonesia,  untuk  mencapai  tingkat pertumbuhan ekonomi  berkelanjutan  yang  lebih tinggi [ 1 ].
Kajian empiris membuktikan bahwa, Invetasi langsung asing  merupakan  salah  satu  kekuatan  positif  bagi pertumbuhan  ekonomi  suatu  Negara  [ 2 ].  Invetasi langsung  asing  juga  memiliki  peranan  yang  penting dalam  meningkatkan  kesejahteraan  negara  penerima, akan  menghadirkan  inovasi  baru,  tekonologi  baru, teknik  manajerial  baru,  pengembangan  keterampilan, peningkatan  modal,  penciptaan  lapangan  kerja  baru dan pengembangan sektor industri di  negara penerima [ 3 ]  [ 4 ].  Selain  manfaat  langsung,  peningkatan  jumlah modal  di  negara  tuan  rumah,  FDI  juga  menimbulkan efek  spillover  yang  menguntungkan  bagi  negara  tuan rumah di negara-negara berkembang [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ].
Sumber  daya  alam  yang  melimpah,  ketersediaan tenaga  kerja  yang  banyak,  serta  pertumbuhan  pasar domestik  menjadi  potensi  bagi  negara  Indonesia,
sebagai  salah  satu  tujuan  favorit  investasi  asing  di kawasan  Asia  tenggara.  Peluang  yang  luas  bagi perusahaan  multinasional  melakukan  internalisasi memilih  lokasi  produksi  di  Indonesia  [ 8 ].  Menurut laporan United  Nations  Conference  on  Trade  and Development tahun 2016 Indonesia rangking 8 sebagai negara  yang  prospektif  ekonominya  bagi  perusahaan multinasional  (MNEs)  berinvestasi  untuk  tahun  2017 sampai  2021  [ 9 ].  Kondisi  makroekonomi  yang  stabil akan  mendukung  optimalisasi  potensi  investasi  di Indonesia.
Peran investasi langsung asing (FDI) dalam perekonomian  Indonesia  telah  mulai  hadir  sejak dibukanya Indonesia terhadap modal asing pada tahun akhir  tahun1960-an.  Kecendrungan  arus  masuk  FDI dari tahun 1982 sampai 2021 di Indonesia diilustrasikan  pada  Gambar  1,  arus  masuk  FDI cenderung  meningkat  sebelum  terjadi  krisis  tahun 1997-1998. Ketika terjadi krisis monoter yang berefek memburuknya  perekonomian  Indonesia  termasuk  arus FDI. Pelarian modal keluar negeri secara besar-besaran terjadi  sehingga  arus  FDI  pada  tahun  tersebut  turun hingga  13563,1  juta  US  dollar  kondisi  terus  berlanjut hingga pasca krisis.
Kebijakan  dan  regulasi  perekonomian  yang  bergulir untuk  memulihkan  perekonomian  pasca  krisis  terus
diupayakan.  Namun  perbaikan  yang  terjadi  tidak memberikan  efek  yang  signifikan  pada  arus  FDI  di Indonesia.  Pada  tahun  2002  meskipun  keadaan  politik relatif stabil dan meningkatkan kinerja makroekonomi, angka  pertumbuhan  FDI  tetap  tumbuh  negatif  di Indonesia [ 10 ]. Selanjutnya FDI Flows Indonesia tahun 1982-2021 ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. FDI Flows Indonesia tahun 1982 – 2021
Investasi  langsung  asing  (FDI)  mulai  mengalami peningkatan  kembali  tahun  2007  akibat  sejumlah insentif  maupun  peraturan  pemerintah  untuk  menarik investasi  ke  Indonesia.  Tahun  2009,  FDI  kembali mengalami penurunan akibat krisis global. Tetapi tidak memberikan  dampak  terlalu  besar  pada  aliran  masuk FDI.  Disebabkan  lebih  sedikitnya  dampak  jangka pendek  fluktuasi  pasar  modal  internasional  dan perbaikan  dalam  pengawasan  sektor  keuangan  dalam negeri  [ 11 ].  Tren  kenaikan  arus  FDI  mulai  terlihat kembali pada tahun 2010.
Paradigma  elektrik  yang  dikembangkan  Dunning  [ 12 ] memberikan  gambaran  konseptual  untuk  menjelaskan FDI.  Perusahaan  multinasional  mengevaluasi  kembali strategi mereka dalam berinvestasi diluar negeri, untuk mengikuti perkembangan ekonomi negara berkembang yang  begitu  cepat  dengan  dikelompok  menjadi  empat klasifikasi  yaitu market-seeking,  efficiency-seeking, resource-seeking  and  strategic  asset-seeking .  Negara yang  berbeda  tentu  menggunakan  strategi  yang berbeda sesuai dengan orientasi FDI, perusahaan yang bertujuan  untuk  memanfaatkan  keunggulan  aset mereka lebih fokus berinvestasi di negara berkembang sedangkan  perusahaan  yang  orientasinya  mencari  aset yang kuat ( asset seeking ) cenderung untuk berinvestasi di negara maju [ 13 ].
Penelitian ini fokus pada beberapa variabel makroekonomi  penentu  FDI  yaitu  Ukuran  Pasar, Inflasi,  Nilai  Tukar,  Uang  beredar  (M2),  keterbukaan perdagangan  dan  Neraca  Transaksi  Berjalan.  Banyak kajian empiris di berbagai negara yang telah mengkaji variabel  ini  sebagai  penentu  FDI  [ 14 ][ 15 ].  Variabel makroekonomi  ini, diasumsikan  sebagai  variabel  yang paling  berpengaruh  pada  aliran  investasi  asing langsung ke suatu Negara [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ].
Investor  asing  cenderung  lebih  tertarik  pada  negara yang  tingkat  pentumbuhan  GDP  lebih  tinggi,  karena menunjukan permintaan potensial bagi produk mereka
[ 19 ].  Pertumbuhana  GDP  akan  menjadi  proxy  yang menggambarkan besarnya ukuran pasar potensial suatu Negara  [ 20 ][ 21 ]. Semakin  besar ukuran pasar di  suatu negera  tuan  rumah  yang  dicirikan  dengan  GDP, maka akan semakin tinggi arus masuk FDI [ 22 ].
Inflasi juga menjadi salah satu variabel makroekonomi penentu  masuk  FDI  [ 23 ] . Inflasi  disebut  sebagai variabel  tradisional  yang  terkadang  mengindikasikan ketegangan  ekonomi  dan  ketidakmampuan  bank sentral  dan  pemerintah  untuk  membatasi  jumlah  uang beredar  dan  menyeimbangkan  anggaran  [ 24 ].  Inflasi yang tinggi merupakan tanda ketidakstabilan ekonomi, yang dapat berakibat negatif  bagi kegiatan perusahaan [ 25 ].  Pengendalian  inflasi  perlu  dilakukan  karena berpengaruh  pada  FDI  [ 26 ],  tingkat  inflasi  yang  tidak stabil akan  berpengaruh  negative pada  aliran  Investasi asing  langsung  pada  suatu  Negara  [ 27 ]. Tingkat pertumbuhan uang
beredar menyebabkan
ketidakpastian  dalam  nilai  tukar  yang  mempengaruhi arus  FDI,  peningkatan  jumlah  uang  beredar  akan meningkatkan  posisi  ekonomi  nasional,  selanjutnya akan menarik arus masuk FDI [ 28 ][ 29 ].
Nilai  tukar  rill  mempengaruhi  pilihan  negara  untuk lokasi fasilitas produksi oleh perusahaan multinasional [ 30 ].  Prediksi  hubungan  antara  nilai  tukar  dan  FDI bervariasi  diantara  semua  model  teoritis  dan  beberapa model memprediksi hasil yang ambigu [ 31 ]. Depresiasi mata uang negara tuan rumah akan meningkatkan arus masuk FDI karena kekayaan relatif investor asing akan naik  dan  biaya  input  menggunakan  mata  uang  negara asal,  memungkinkan  mereka  membiayai  lebih  banyak investasi  secara  internal  [ 32 ].  Penurunan  nilai  mata uang  akan  meningkatkan  arus  masuk  FDI  [ 33 ]  [ 34 ]. Disisi lain, sistim nilai tukar fleksibel yang stabil  juga diperlukan untuk berhasil menarik aliran FDI ke suatu Negara  [ 35 ].  Perusahan  tidak  akan  berinvestasi  di negara yang mata uang lebih lemah [ 36 ].
Keterbukaan perdagangan menunjukan tingkat pembatasan  aktivitas  perdagangan  yang  dibuat  oleh negara  tuan  rumah.  Banyak  negara  telah  mencoba menarik lebih banyak investasi asing langsung dengan membuat  ekonomi  mereka  lebih  terbuka  dan menerapkan  sejumlah  kebijakan  progresif.  Dampak keterbukaan  perdagangan  terhadap  arus  masuk  FDI diperkirakan  beragam.  Sebagian  besar  studi  empiris menemukan  hubungan  positif  antara  keterbukaan perdagangan  dan  aliran  masuk  FDI  [ 37 ][ 38 ]. Sementara  beberapa  penelitian  menemukan  hubungan negatif  antara  keterbukaan  perdagangan  dan  aliran masuk FDI [ 39 ] [ 40 ].
Kondisi  neraca  transaksi  berjalan  memiliki  pengaruh terhadap  investasi  asing  langsung  karena  surplus  dan defisit  merupakan  landasan  dari  peningkatan  dan penurunan  investasi  asing  langsung  [ 41 ]  [ 42 ]. Hubungannya  adalah  bahwa  ekspor  yang  lebih  besar akan  menyebabkan  surplus,  sehingga  peningkatan volume  ekspor  akan  meningkatkan  permintaan  output yang  dicapai  oleh  perluasan  produksi  yang  akan menyebabkan  peningkatan  investasi  asing  langsung [ 43 ]  [ 44 ].  Sebaliknya  ketika  impor  yang  lebih  besar
dari pada ekspor artinya terjadi devisit neraca transaksi berjalan  makan  berpotensi  akan  menurunkan  aliran investasi  asing  langsung  [ 45 ]  [ 46 ].  Hubungan  antara variabel  makroekonomi  dengan  investasi  asing langsung  perlu  dibuktikan  baik  dalam  jangka  pendek maupun  dalam  jangka  panjang  [ 47 ]  [ 48 ].  Sehingga kajian  ini  akan  mempunyai  implikasi  pada  saran kebijakan  yang  tepat  bagi  pemangku  kebijakan  dalam meningkatkan  aliran  masuk  investasi  asing  langsung ke Indonesia.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  deret  waktu  dari tahun 1982  sampai 2021,  model  hubungan antara FDI dengan variabel makroekonomi sebagai berikut (1).
FDI= f (MZ, INF, ER, M2, OP, CAB) ( 1 )
Dimana  FDI    adalah  investasi  langsung  asing,  data dimbil  dari  statistik  indonesia  tahunan.  Ukuran  Pasar (MZ)  merupakan  riil  produk  domestik  bruto.  Inflasi (INF)  menggunakan  data  indek  harga  konsumen.  M2 merupakan  uang  beredar.  Jumlah  ekspor  dan  impor persentase dari GDP disebut Trade Opennes (OP) dan Neraca  Transaksi  Belajar  (CAB)  merupakan  Nilai persentasi  Neracar  Transaski  Berjalan  terhadap  GDP. Data  time  seris  variabel  (MZ,  INF,  M2,  OP,  COB) diambil dari world devolopment indicator, world bank. Sedangkan  Nilai  tukar  (ER)  merupakan  nilai  tukar rupiah  terhadap  dollar  periode  rata-rata,  dari internasional  financial  statistic,  IMF.  Data  variabel (FDI,MZ,INF,ER,M2) dalam bentuk logaritma sedangkan  data  variabel  OP  dan  CAB  sudah  dalam bentuk persentase sehingga tidak dilogaritmakan (2).
ln FDI t = β 0 + β 1 ln MZ t + β 2 ln INF t + β 3 ln ER t + β 4 ln M2 t + β 5 OP t + + β 6 CAB t + t ( 2 )
Dimana, merupakan  kesalahan  acak.  Tanda  yang diharapkan  dari  penelitian  adalah  β 1 > 0  yaitu  ukuran pasar  berdampak  positif  terhadap  FDI,  β 2 < 0  artinya Inflasi memiliki efek negatif terhadap FDI, β 3 > 0 ; β 3 < 0  artinya  pengaruh  nilai  tukar  terhadap  FDI  bisa merdampak  negatif  atau  positif,  β 4 >  0  yaitu  uang bereder  memiliki  dampak  positif  terhadap  FDI,  β 5 >0, β 5 <0 artinya keterbukaan perdagangan bisa berdampak negative  atau  positif  terhadap  FDI  dan  β 6 >0  ;  β 6 <  0 artinya  neraca  transaksi  berjalan  bisa  berdampak negative atau positif terhadap FDI.
Persamaan 3 memasukan EC t-1, untuk mengitegrasikan dinamika  jangka  pendek  dalam  fungsi  FDI  jangka panjang,  sehingga  model error  correction  model (ECM) yang digunakan sebagai berikut (3).
ln FDI t = β 0 + β 1 ln MZ t + β 2 ln INF t + β 3 ln ER t + β 4 ln M2 t + β 5 OP t + β 6 BOC t + EC t-1 + Vt (3)
Ketika  EC t-1 =    error-correction  term  lagged  one period. Penelitian ini menggunakan analisa kointegrasi multivariat  johansen  dan  error  correction  model (ECM), untuk mengetahui  faktor penting penentu FDI di  Indonesia.  Model  ini  digunakan  untuk  mengetahui
hubungan  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  dari masing-masing  faktor  penentu  FDI.  Langkah  estimasi model  penelitian  ini  melibatkan  tiga  langkah  yaitu  uji unit  root  untuk  menghindari  hasil  regresi  palsu.  Salah satu  uji  unit  root  yang  sering  digunakan  adalah augmented  dickey-fuller  dan  Phillips-Perron.  Jika variabel  teintegrasi  dalam  urutan  yang  sama,  maka selanjutnya akan di uji kointegrasi dengan menggunakan analisis kointegrasi multivariat johansen.  Apabila  variabel  terkointegrasi,  maka  kita dapat menentukan error corection model dan perkiraan metode standar.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  unit  root  variabel  penelitian  sangat  penting dilakukan sebelum melakukan uji kointegrasi. Sebagian  besar  variabel  makroekonomi  cenderung menunjukan deterministic dan stochastic dari waktu ke waktu,  yang  bisa  menjadi  masalah  terutama  ketika mereka  dibagi  diantara  variabel  yang  tidak  memiliki hubungan  ekonomi.  Kemungkinan  bahwa  ada  regresi palsu  akan  menunjukan  t-statistik  dan  f-statistik  yang mengarah  pada  kesimpulan  yang  salah.  Jadi,  analisa deret  waktu,  data  harus  stasioner  atau  dalam  kasus non-stasioneritas, metodologi yang  tepat  harus diterapkan  untuk  memperbaikinya.  Penelitian  ini menggunakan  tes  augmented  Dickey-Fuller  (ADF) untuk uji unit root.
Hasil  uji  unit  root  disajikan  pada  Tabel  1 menggunakan  augmented  dickey-fuller,  hanya  FDI, M2  dan  OP  yang  stasioner  pada  tingkat  level, sedangkan  variabel  lainya  non  stasioner.  Maka  di lanjutkan  pengujian  pada first  difference ,  hasil menunjukan  semua  variabel  stasioner  dari  uji augmented dickey-fuller.
Tabel 1. Unit Root Test Augmented Dickey Fuller Level First difference Variabel t-statistic Prob t-statistic Prob ln FDI -5.205832 0.0001 -5.933337 0.0000 ln MZ -0.856901 0.7912 -4.650729 0.0006 ln INF -1.745234 0.4013 -4.611298 0.0007 ln ER -1.927672 0.3166 -6.523080 0.0000 ln M2 -5.217351 0.0001 -3.424381 0.0162 OP -3.153878 0.0307 -9.468756 0.0000 CAB -2.511998 0.1204 -6.448172 0.0000
Sebelum  melakukan  uji  kointegrasi,  ditentukan pertama  panjang  lag  yang  relevan  dari  model  VAR. Informasi dari Akaike information criterion (AIC) dan Schwarz information criterion (SC) bahwa panjang lag optimal  1.  Selanjutnya,  uji  kointegrasi  johansen- Juselius kami terapkan untuk mengetahui keseimbangan dalam jangka panjang. Apakah  terdapat kesamaan pergerakan dan stabilitas hubungan diantara variabel-variabel  di  dalam  penelitian  ini  atau  tidak. Selanjutnya  hasil  uji  kointegrasi  multivariat  johansen- juselius disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi Multivariat Johansen-Juselius
Null Trace 0.05 Max-Eigen 0.05 Hyphotesis  Eigenvalue Statistic Critical Value Statistic Critical Value Max-Eigen 0.05 Statistic Critical Value 39.32842 40.07757 29.98380 33.87687 21.87117 27.58434 13.53830 21.13162
7.526467 14.26460
5.893898 3.841466
None * 0.772828   185.0316   125.6154   56.31788   46.23142 At most 1*    0.679965   128.7137   95.75366   43.29433   40.07757
At most 2 *   0.542724   85.41938   69.81889   29.73380   33.87687 At most 3*   0.496187   55.68559   47.85613   26.05091   27.58434 At most 4 0.371563   29.63467   29.79707   17.65171   21.13162
At most 5 0.169161   11.98296   15.49471   7.042143   14.26460
At most 6 *   0.121923   4.940815   3.841465   4.940815   3.841465
Pada  Tabel  2  menyatakan  bahwa    nilai  trace  statistic yaitu 185.0316 berada diatas nilai critical value sebesar 125.6154  pada    r  =  0,  bararti  hipotesis  tidak  ada kointegrasi  ditolak  ,  dan  hipotesi  alternatif  diterima. Selanjunya hipotesis null pada r ≤ 1 sampai r ≤ 3 nilai trace  statistic  juga  berada  diatas  nilai  critical  value artinya  hipotesis  null  ditolak  dan  hipotesis  ada kointegrasi diterima. Sementara pada hipotesis null r ≤ 4  tidak  dapat  ditolak  pada  tingkat  signifikan  0,5 persen. Kami menyimpulkan ada hubungan kointegrasi pada variabel yang diteliti.
Sedangkan,  nilai  max-eigen  statistic  menyatakan hipotesis  null  tidak  ada  kointegrasi  pada  r  =  0  ditolak pada  tingkar  signifikan  0,5  persen,  dan  hipotesis alternatif dietrima. Dan hipotesis null r ≤ 1  nilai max- eigen  statistic  lebih  besar  dari  nilai  critical  value,  jadi hipotesis  null  ditolak  dan  hipotesis  alternatif  diterima. Sedangkan  hipotesis  null  r  ≤  3,  diterima  bahwa  tidak ada kointegrasi, dan  hipotesis alternatif ditolak.  Dapat dipastikan terdapat hubungan kointegrasi pada variabel penelitian  ini.  Hubungan  kointegrasi  menyatakan  ada keseimbangan  jangka  panjang  antara  variabel  exogen dan  endogen  dalam  penelitian  ini.  Hasil  estimasi regresi  pada  tabel  3  menunjukan  hubungan  antara variabel  makroekonomi  yang  diteliti  dengan  FDI  di Indonesia.
Tabel 3. Estimasi Hubungan Jangka Panjang
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.588074 44.95519  -0.146548 0.8844 LOGMZ -3.471772 1.761893  -1.970479 0.0572 LOGINF -7.297141 0.710117  -10.27597 0.0000 LOGER 1.505063 0.645428  2.331884 0.0260 LOGM2 5.282387 0.682059  7.744771 0.0000 OP -0.036588 0.014544  -2.515719 0.0169 CAB -0.049149 0.060132  -0.817366 0.4196 R-squared 0.969760 F-statistic 176.3788 Adjusted R-squared 0.964262 Prob(F- statistic) 0.000000
Inflasi  ditemukan  mempunyai  pengaruh  negatif  yang kuat    terhadap  aliran  FDI.  Kenaikan  1  persen  pada inflasi, dalam  jangka panjang akan  menurunkan aliran masuk  FDI  sebesar  7,29  persen  ke  Indonesia. Keterbukaan perdagangan juga ditemukan berhubungan  signifikan  negatif  terhadapa  aliran  FDI ke Indonesia. Karena posisi neraca perdagangan defisit (impor lebih besar dari pada ekspor) yang menyebabkan rasio keterbukaan ekonomi berpengaruh negatif  terhadap  Investasi  Asing  Langsung  (FDI)  di Indonesia.  Keterbukaan  perdagangan  yang  didominasi
oleh  impor  mengurangi  minat  investor  asing  dalam melakukan  ekspansi  penanaman  modal  ke  Negara tersebut.
Nilai  tukar  ditemukan  berpengaruh  positif  terhadap aliran  FDI.  Depresiasi  nilai  tukar  rupiah,  akan meningkatkan  aliran  masuk  FDI  ke  Indonesia. Kemungkinan karena ketika terjadinya depresiasi  nilai Rupiah,  berarti    terjadi  peningkatan  kekayaan  bagi investor  asing  yang  ingin  berinvestasi  ke  Indonesia, sehingga dapat membeli aset dalam jumlah yang lebih besar.  Sedangkan  uang  beredar  dalam  jangka  panjang ditemukan  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap aliran  FDI  ke  Indonesia.  Peningkatan  uang  beredar akan  meningkatkan    aktivitas  perekonomian  suatu Negara, yang manjadi daya tarik bagi investor asing.
Ukuran  pasar  menunjukan  hubungan  positif  terhadap aliran  FDI,  tetapi  tidak  menjadi  factor  signifikan  bagi para  investor  dalam  jangka  panjang,  kemungkinan dalam jangka panjang investor lebih mempertimbangkan  stabilitas  perekonomian.  Neraca transakasi  berjalan  dalam  jangka  panjang,  tidak menjadi  factor  yang  signifikan  terhadap  keputusan para  investor  asing  dalam  berinvestasi  ke  Indonesia. Setelah  melakukan  uji  kointegrasi,  estimasi  model ECM yang sesuai untuk menentukan hubungan jangka pendek dari variabel makroekonomi yang mempengaruhi  FDI  dapat  diterapkan.  Stabilitas parameter  dalam  jangka  panjang  dapat  diperiksa dengan error correction model (ECM). Estimasi error- correction model disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Estimasi Error- Correction Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.590830  0.217331  -2.718577 0.0106 D(LOGMZ) 7.851613  2.915515  2.693045 0.0113 D(LOGINF) -3.010864  1.548729  -1.944087 0.0610 D(LOGER) 1.225717  0.717963  1.707216 0.0978 D(LOGM2) 3.843575  1.003813  3.828976 0.0006 D(OP) -0.011182  0.010647  -1.050210 0.3017 D(CAB) -0.007216  0.035730  -0.201953 0.8413 EC(-1) -0.786126  0.149123  -5.271655 0.0000 R-squared 0.641256 F-statistic 7.916097 Adjusted R- squared 0.560250 Prob(F- statistic) 0.000017
Hasil  estimasi  dalam  jangka  pendek  pada  Tabel  4, ditemukan ukuran pasar berpengaruh signifikan secara statistik  terhadap  aliran  FDI,  peningkatan  satu  persen dalam  pertumbuhan  GDP  maka  akan  mendorong kenaikan  7,85  persen  pada  aliran  masuk  FDI  di Indonesia.  Uang  Beredar  juga  ditemukan  signifikan secara  statistik,  peningkatan  jumlah  uang  beredar  satu persen  akan  menyebabkan  peningkatan  3,84  persen aliran masuk FDI. Kenaikan jumlah uang beredar akan meningkatkan aktivitas perekonomian, sehingga potensi untuk pengembangan usaha bagi investor asing akan meningkat.
Sedangkan,  inflasi  dalam  jangka  pendek  ditemukan mempunyai  hubungan  negatif  tetapi  tidak  signifikan terhadap    aliran  FDI.  Kemungkinan  efek  inflasi  tidak
berpengaruh  dalam  dalam  jangka  pendek  terhadap aliran  FDI.  Tetapi,  dalam  jangka  panjang  inflasi  akan menggangu  stabilitas  makro  ekonomi,  menjadi  resiko potensial bagi investor asing. Keterbukaan perdagangan  dan  neraca  transaksi  berjalan  ditemukan tidak mempunyai pengaruh yang signifikan pada aliran FDI  dalam  jangka  pendek.  Kemungkinan  aktivitas kegiatan  perdagangan  internasional  tidak  menjadi pertimbangan  yang  pokok  bagi  investaor  asing  dalam berinvestasi  pada  suatu  Negara.  Nilai  tukar  dalam jangka  pendek,  juga  ditemukan  tidak  mempunyai pengaruh yang signifikan, terhadap aliran masuk FDI.
Nilai koefisien determinan R2 cukup tinggi, 64 persen dari  total  variasi  aliran  FDI  di  Indonesia  ,dapat dijelaskan  oleh  variabel  makroekonomi  yang  diteliti. Sedangkan Error  corection  term menggambarkan proporsi  ketidakseimbangan  FDI  dalam  jangka panjang,  dapat  dikoreksi  setiap  tahun  pada  tingkat signifikan  1  persen.  Bahwa  sekitar  78  persen ketidakseimbangan dalam aliran FDI sedang dikoreksi setiap tahun di Indonesia.

## 4. Kesimpulan
Hasil  pengujian  empiris  terhadap  pengaruh  variabel makroekonomi  terhadap  investasi  asing  langsung (FDI)  di  Indonesia,  dengan  pendekatan  model kointegrasi  dan error  correction  model .  Kami menemukan bahwa peredaran uang dalam perekonomian  merupakan  faktor  kunci  penentu  aliran FDI  ke  Indonesia.  Peningkatan  ekonomi  yang disebabkan  oleh  perputaran  uang  pada  aktivitas perekonomian  suatu  negara  akan  menjadi  daya  tarik bagi  investor  asing  dalam  menanamkan  modal  di Indonesia. Dukungan ukuran pasar yang besar menjadi nilai  tambah  lainnya  bagi  Indonesia  untuk  menjadi magnet  bagi  investor  asing  untuk  berinvestasi. Menjaga  stabilitas  sistem  keuangan  khususnya  pada inflasi dan  nilai tukar juga penting dilakukan.  Karena, inflasi merupakan salah satu indikator stabilitas makro ekonomi yang menjadi  pertimbangan investor, sehingga  akan  berdampak  pada  resiko  dan  kepastian tingkat  pengembalian  investasi  bagi  investasi  yang masuk.

## Daftar Pustaka
[1] (2016).  Indonesia  Economic  Quarterly.  Indonesia  Economic Quarterly. World Bank, Washington , DC.
DOI: https://doi.org/10.1596/25266 .
[2] Szkorupová, Z. (2014). A Causal Relationship between Foreign Direct  Investment,  Economic  Growth  and  Export  for  Slovakia. Procedia  Economics  and  Finance,  15 ,  123–128.  DOI: https://doi.org/10.1016/s2212-5671(14)00458-4 .
[3] Markusen,  J.  R.,  &  Venables,  A.  J.  (1999).  Foreign  direct investment  as  a  catalyst  for  industrial  development. European Economic Review, 43 (2), 335–356. DOI:
https://doi.org/10.1016/S0014-2921(98)00048-8 .
[4] Wadhwa, K., & Reddy  S, S.  (2011). Foreign Direct Investment into Developing Asian Countries:  The Role  of Market Seeking, Resource Seeking and Efficiency Seeking Factors. International Journal of Business and Management, 6 (11). DOI: https://doi.org/10.5539/ijbm.v6n11p219 .
[5] Bekhet, H. A., & Matar, A. (2013). Co-integration and causality analysis  between  stock  market  prices  and  their  determinates  in
Jordan. Economic Modelling, 35 , 508–514. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.07.012 .
[6] Ang, J. B. (2008). Determinants of  foreign direct investment in Malaysia. Journal  of  Policy  Modeling,  30 (1),  185–189.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2007.06.014 .
[7] Bekhet,  H.  A.,  &  Smadi,  R.  W.  A.  (2014).  Determining  the causality  relationships  among  FDI  determinants:  evidence  from Jordan. International  Journal  of  Sustainable  Economy,  6 (3), 261. DOI: https://doi.org/10.1504/ijse.2014.063184 .
[8] Lindblad, J.  T. (2015). Foreign Direct Investment In Indonesia: Fifty  Years  of  Discourse. Bulletin  of  Indonesian  Economic Studies, 51 (2), 217–237. DOI:
https://doi.org/10.1080/00074918.2015.1061913 .
[9] Trentini,  C.,  de  Camargo  Mainente,  J.,  &  Santos-Paulino,  A. (2022).  The  Evolution  of  Digital  MNEs:  an  Empirical  Note.
Transnational Corporations, 29 (1), 163–187. DOI:
https://doi.org/10.18356/2076099x-29-1-6 .
[10] Fedorov,  D.  A.,  Peng,  B.,  Govind,  N.,  &  Alexeev,  Y.  (2022). VQE  Method:  A  Short  Survey  and  Recent  Developments. Materials  Theory,  6 (1).  DOI: https://doi.org/10.1186/s41313- 021-00032-6 .
[11] Dunning,  J.  H.  (1988).  The  Eclectic  Paradigm  of  International Production:  A  Restatement  and  Some  Possible  Extensions. Journal  of  International  Business  Studies,  19 (1),  1–31.  DOI: https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8490372 .
[12] Galan,  J.  I.,  &  Gonzalez-Benito,  J.  (2006).  Distinctive determinant factors of Spanish foreign direct investment in Latin America. Journal  of  World  Business,  41 (2),  171–189.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwb.2005.10.001 .
[13] Makino, S., Lau, C. M., & Yeh, R. S. (2002). Asset-Exploitation Versus  Asset-Seeking:  Implications  for  Location  Choice  of Foreign  Direct Investment from  Newly Industrialized Economies. Journal  of  International  Business  Studies,  33 (3), 403–421. DOI: https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8491024 .
[14] Khan,  H.,  Shaheen,  I.,  Ahmad,  M.,  Bakhshaliev,  E.,  Khan,  H. U.,  &  Kabir,  A.  (2020).  Energy  Infrastructure  and  Foreign Direct Investment In China. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8 (1), 233–248. DOI: https://doi.org/10.9770/jesi.2020.8.1(16) .
[15] Kim,  H.  M.,  &  Han,  S.  S.  (2014).  Inward  Foreign  Direct Investment  In  Korea:  Location  Patterns  and  Local  Impacts.
Habitat International, 44 , 146–157. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2014.05.011 .
[16] Aali-Bujari,  A.,  &  Venegas-Martínez,  F.  (2021).  On  The Relationship  Between  Foreign  Direct  Investment  and  Energy Consumption:  The  Mexican  Case. International  Journal  of Energy  Economics  and  Policy,  11 (3),  231–235.  DOI: https://doi.org/10.32479/ijeep.10988 .
[17] Tang, C. F., Yip, C. Y., & Ozturk,  I. (2014).  The  Determinants of Foreign Direct Investment In Malaysia: A Case For Electrical And  Electronic  Industry. Economic  Modelling,  43 ,  287–292. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.08.017 .
[18] Ang, J. B. (2009). Financial Development and The FDI-Growth Nexus:  The Malaysian  Experience. Applied  Economics, 41 (13), 1595–1601. DOI: https://doi.org/10.1080/00036840701222553
[19] Choong,  C.  K.,  &  Lam,  S.  Y.  (2010).  The  determinants  of foreign  direct  investment  in  Malaysia:  A  revisit. Global Economic Review, 39 (2), 175–195. DOI:
https://doi.org/10.1080/1226508X.2010.483837 .
[20] Moosa,  I.  A.  (2009).  The  Determinants  of  Foreign  Direct Investment In MENA Countries: An Extreme Bounds Analysis. Applied  Economics  Letters,  16 (15),  1559–1563.  DOI: https://doi.org/10.1080/13504850701578819 .
[21] Saleem, H., Jiandong, W., Khan, M. B., & Khilji, B. A. (2018). Reexamining The Determinants of Foreign Direct Investment In China. Transnational Corporations Review, 10 (1), 53–68. DOI: https://doi.org/10.1080/19186444.2018.1436654 .
[22] Uddin,  M.,  &  Boateng,  A.  (2011).  Explaining  The  Trends  In The UK Cross-Border Mergers & Acquisitions: An Analysis  of Macro-Economic Factors. International Business Review, 20 (5), 547–556. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2010.11.003 .
[23] Ahmed E., U., &  Gabriel, A. M. (2012).  The Determinants and Impacts  of  Foreign  Direct  Investment  in  Nigeria. International Journal of Business and Management, 7 (24). DOI: https://doi.org/10.5539/ijbm.v7n24p67 .
[24] Cookey,  I.  F.,  &  Eniekezimene,  F.  A.  (2020).  Studying Determinants  of  Foreign  Direct  Investment  in  Nigeria:  An Empirical  Investigation. Asian  Journal  of  Economics,  Business and Accounting, 73–84. DOI:
https://doi.org/10.9734/ajeba/2020/v17i230258 .
[25] Buchanan, B. G., Le, Q. V., & Rishi, M. (2012). Foreign Direct Investment and Institutional Quality: Some Empirical Evidence. International  Review  of  Financial  Analysis,  21 ,  81–89.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2011.10.001 .
[26] Gondim, I. J. C., Morandier, N., Dias, I. R. R., Couto, C. A. P., &  Charotta,  T.  C.  A.  (2017).  Analysis  of  Domestic  Factors Affecting  Outward  Foreign  Direct  Investment  in  Brazil. Latin American Business Review, 18 (1), 1–18.
DOI: https://doi.org/10.1080/10978526.2016.1251821 .
[27] Kumari,  R.,  &  Sharma,  A.  K.  (2017).  Determinants  of  foreign direct  investment  in  developing  countries:  a  panel  data  study. International  Journal  of  Emerging  Markets,  12 (4),  658–682. DOI: https://doi.org/10.1108/IJoEM-10-2014-0169 .
[28] Rodríguez,  X.  A.,  &  Pallas,  J.  (2008).  Determinants  of  Foreign Direct  Investment  in  Spain. Applied  Economics,  40 (19),  2443– 2450. DOI: https://doi.org/10.1080/00036840701367606 .
[29] Russ, K. N. (2007). The Endogeneity Of The Exchange Rate As A  Determinant  of  FDI:  A  Model  of  Entry  and  Multinational Firms. Journal  of  International  Economics,  71 (2),  344–372. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2006.04.004 .
[30] Resende, M. (2008). Mergers and acquisitions waves in the UK: A  Markov-switching  approach. Applied  Financial  Economics,
18 (13), 1067–1074. DOI: https://doi.org/10.1080/09603100701408155 .
[31] Goldberg,  L.  S.,  &  Kolstad,  C.  D.  (1995).  Foreign  Direct Investment, Exchange Rate Variability and Demand Uncertainty. International  Economic  Review,  36 (4),  855.  DOI: https://doi.org/10.2307/2527262 .
[32] Phillips,  S.,  &  Ahmadi-Esfahani,  F.  Z.  (2008).  Exchange  Rates and  Foreign  Direct  Investment:  Theoretical  Models  and Empirical  Evidence. Australian  Journal  of  Agricultural  and
Resource Economics, 52 (4), 505–525. DOI:
https://doi.org/10.1111/j.1467-8489.2008.00431.x .
[33] Rao,  N.,  &  Tolcha,  T.  (2016).  Determinants  of  Real  Exchange Rate  In  Ethiopia. International  Journal  of  Research  -
Granthaalayah, 4 (6), 183–210. DOI:
https://doi.org/10.29121/granthaalayah.v4.i6.2016.2652 .
[34] Takagi,  S.,  &  Shi,  Z.  (2011).  Exchange  rate  movements  and foreign  direct  investment  (FDI):  Japanese  investment  in  Asia, 1987-2008. Japan  and  the  World  Economy,  23 (4),  265–272. DOI: https://doi.org/10.1016/j.japwor.2011.08.001 .
[35] Omar, A. B., Ali, A., Mouneer, S., Kouser, R., & Al-Faryan, M. A.  S.  (2022).  Is  Stock  Market  Development  Sensitive  to Macroeconomic  Indicators?  A  Fresh  Evidence  Using  ARDL Bounds  Testing  Approach. PLoS  ONE,  17 (10  October).  DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0275708 .
[36] Zeeshan, A. (2022).  The  Impact  of Macro-economic Factors  on Equity  Market  Return  of  Pakistan  Stock  Exchange  (PSE). International  Journal  of  Business  and  Administrative  Studies, 8 (2). DOI: https://doi.org/10.20469/ijbas.8.10004-2 .
[37] Cuyvers,  L.,  Soeng,  R.,  Plasmans,  J.,  &  Van  Den  Bulcke,  D. (2011). Determinants of foreign direct investment in Cambodia. Journal  of  Asian  Economics,  22 (3),  222–234.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.asieco.2011.02.002 .
[38] Durairaj,  K.,  &  Nirmala,  V.  (2012).  Do  Exchange  Rate  and  its Volatility Deter Foreign Direct Investment  (FDI) to India?. The Indian Economic Journal, 60 (1), 130–144. DOI: https://doi.org/10.1177/0019466220120108 .
[39] Mohammadvandnahidi,  M.  R.,  Jaberikhosroshahi,  N.,  & Norouzi,  D.  (2012).  The  Determinants  of  Foreign  Direct Investment  In  Iran-Bounds  Testing  Approach. Ekonomska Istrazivanja, 25 (3), 560–579. DOI: https://doi.org/10.1080/1331677X.2012.11517523 .
[40] Helmy,  H.  E.  (2013).  The  Impact  of  Corruption  On  FDI:  Is MENA  An  Exception?. International  Review  of  Applied Economics, 27 (4), 491–514. DOI: https://doi.org/10.1080/02692171.2012.752445 .
[41] Jayasekara, S. (2014). Determinants of foreign direct investment in  Sri  Lanka. Journal  of  the  University  of  Ruhuna,  2 (1–2),  4. DOI: https://doi.org/10.4038/jur.v2i1-2.7849 .
[42] Ashurov, S., Abdullah Othman, A. H., Rosman, R. B., & Haron, R. B. (2020). The Determinants of Foreign Direct Investment In Central Asian Region: A Case Study  of  Tajikistan, Kazakhstan, Kyrgyzstan,  Turkmenistan  and  Uzbekistan  (A  quantitative analysis  using  GMM). Russian  Journal  of  Economics,  6 (2), 162–176. DOI: https://doi.org/10.32609/J.RUJE.6.48556 .
[43] Mishra, S., & Paneru, K. (2021). Determinants of Foreign Direct Investment:  A  Comparative  Study  of  Two  South  Asian Countries. Advances  and  Applications  in  Statistics,  69 (2),  203– 222. DOI: https://doi.org/10.17654/as069020203 .
[44] Apaydin,  M.  (2009,  January  23).  Analyzing  FDI  trends  in emerging  markets:  Turkey  vs  CSEE  and  the  Middle  East. International Journal of Emerging Markets . DOI: https://doi.org/10.1108/17468800910931689 .
[45] Asiedu,  E.  (2002).  On  The  Determinants  of  Foreign  Direct Investment to Developing Countries: Is Africa Different?. World Development, 30 (1), 107–119. DOI:
https://doi.org/10.1016/S0305-750X(01)00100-0 .
[46] Rathnayaka Mudiyanselage, M. M., Epuran, G., & Tescașiu, B.
(2021).  Causal  Links  between  Trade  Openness  and  Foreign Direct  Investment  in  Romania. Journal  of  Risk  and  Financial
Management, 14 (3), 90. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm14030090 .
[47] Walsh,  J.  P.,  &  Yu,  J.  (2021).  Determinants  of  Foreign  Direct Investment:  A  Sectoral  and  Institutional  Approach. SSRN Electronic Journal . DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1662260 .
[48] Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12 (2–3), 231–254. DOI: https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3 .