## PENGARUH TINGKAT SUKU BUNGA DAN NILAI TUKAR TERHADAP INDEKS HARGA PROPERTI RESIDENSIAL (IHPR) DI INDONESIA
TAHUN 2002-2013

## Magdalena
Universitas Multimedia Nusantara Email: magdalena.ozora11@yahoo.com

## Abstract
This  study  aimed  to  analyze  the  macroeconomic  factors  such  as  exchange  rate  and  interest rate in effect on the market price of the property and real estate in Indonesia (IHPR) during the years 2002-2013.
Through  the  application  of  e-views,  the  causal  relationship  was  found  in  time  series  data. VAR  analysis  and  Granger  Causality  Test  did  not  find  any  relationship  between  SBI  and IHPR. However SBI affects EXCHANGE positively, and EXCHANGE affects IHPR. Every 1 point weakening of IDR in the previous period, assuming the IDR in the two previous periods fixed,  the  IHPR  in  year-t  will  increase  by  0.004003  points.  If  IDR  in  two  previous  periods depreciated by 1 point with the assumption that the IDR at the previous period remains, then IHPR in year-t will increase by 0.007219 points .
Keywords:  SBI  interest  rates,  IDR  exchange  rates,  price  of  property,  VAR,  Granger Causality Test

## I. Pendahuluan
Salah  satu  kebutuhan  primer  makhluk hidup  adalah  papan  selain  sandang  dan pangan.  Setiap  manusia  butuh  makan  dan minum. Selain itu, makhluk hidup memerlukan  pelindung  di  luar  tubuh  dari kedinginan,  kepanasan  dan  hal  lainnya. Semua makhluk hidup memerlukan tempat tinggal. Industri properti merupakan industri yang terus mengalami peningkatan dari  tahun  ke  tahun.  Bila  dibandingkan
dengan  industri  lainnya  yaitu  instrumen keuangan  saham  melalui  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) dan logam mulia emas,  industri  properti  dinilai  sebagai investasi yang aman. Dapat dilihat melalui grafik  pergerakan  IHSG  dari  tahun  ke tahun  yang  meningkat  tetapi  sangat fluktuatif.  Investasi  pada  saham  memang sangat  menguntungkan  bila  mendadak melonjak  naik,  tetapi  menjadi  sangat beresiko bila mendadak turun.

## Grafik 1.1 Tren IHSG
Sumber : Yahoo Finance – historical prices of JKSE
Pergerakan  logam  mulia  lebih stabil bila dibandingkan dengan pergerakan  harga  saham  gabungan  dari tahun  ke  tahun.  Tetapi  pergerakan  harga logam  mulia  tidak  menentu.  Hal  itu berbeda  dengan  industri  properti  di Indonesia.
Dari  tahun  ke  tahun,  kebutuhan masyarakat  terhadap  sektor  properti  terus bertumbuh. Hal itu terlihat bahwa terdapat peningkatan  kebutuhan  perumahan  di Indonesia.  Hingga  tahun  2014,  Indonesia kekurangan  persediaan  rumah  sebesar  15 juta unit rumah.

## Grafik 1.2 Backlog Perumahan di Indonesia
Sumber : Surat Kabar Harian Kontan
Setiap  tahun  terlihat  bahwa  harga tanah semakin meningkat. Harga bangunan pun meningkat. Menurut Panangian selaku Dirut  PSPI,  harga  tanah  dapat  dipastikan tidak  akan  turun.  Harga  tanah  akan  naik dengan  angka  rata-rata  7-15  persen  setiap tahunnya.  Menurut  Persatuan  Perusahaan Real Estate Indonesia (REI), pasar properti di  Indonesia  akan  tumbuh  mencapai  10 persen di tahun 2014.
Salah  satu  sarana  yang  paling utama  untuk  membangun  kekayaan  di Indonesia  adalah  sektor  properti.  Investasi properti dinilai lebih menarik dibandingkan  sektor  lainnya.  Berdasarkan data  REI,  investasi  di  sektor  properti mencapai  42%,  lebih  tinggi  dibandingkan dengan investasi lainnya seperti saham dan emas.  Nampak  pula  banyaknya  investor luar  negeri  yang  mempercayakan  uangnya untuk  berinvestasi  properti  di  Indonesia. Salah  satu  investor  yang  tertarik  untuk berinvestasi  di  Indonesia  adalah  negara Singapura dan Australia.
Berbeda dengan negara lain seperti Amerika,  China,  Australia,  Singapura  dan Malaysia, ketika jumlah penduduk menurun, harga properti biasanya menurun.  Ditambah  lagi  pada  saat  pasar
oversupply,  harga  properti  kian  semakin terpuruk.  Bagi  negara  di  luar  Indonesia, penurunan  harga  properti  adalah  hal  yang biasa. Selain itu, nilai bangunan mengalami penurunan ketika cuaca buruk. Sebaliknya  di  Indonesia,  penurunan  nilai bangunan hampir dapat dikatakan mustahil karena  setiap  tahunnya  harga  bahan bangunan  selalu  meningkat  10%.  Salah satu bahan baku utama dalam pembangunan  properti  adalah  semen. Berdasarkan data Asosiasi Semen Indonesia (ASI), konsumsi semen terbesar di  Pulau  Jawa  tumbuh  11%  pada  tahun 2013  dibandingkan  periode  sama  di  tahun 2012. Rata-rata  pertumbuhan  permintaan semen sebesar 10%.
Pada  negara  lain,  pasar  properti untuk kelas menengah ke bawah sepenuhnya  dilayani  oleh  pemerintah, sehingga  menutup  kemungkinan  bagi investor dan pengembang untuk ikut ambil bagian  dalam  pembangunan.  Bahkan hampir  semua  hal  yang  terkait  dengan properti dikuasai dan dikontrol secara ketat oleh  pemerintah,  termasuk  harga.  Tingkat kenaikan  harga  bangunan  pun  tergolong rendah.  Namun  di  Indonesia  tidak  hanya sektor pemerintah yang bisa
mengembangkan industri properti,
melainkan  terbuka  peluang  bagi  semua orang. Hal itu dikarenakan jumlah penduduk  yang  tinggi  di  Indonesia sehingga  pemerintah  kesulitan  dalam menyediakan semua hunian yang diperlukan masyarakat.
Terlihat pula melalui grafik berikut bahwa kontribusi sektor konstruksi
terhadap  PDB  terus  bertumbuh  dari  tahun ke  tahun  dengan  rata-rata  sebesar  10%. Bila dibandingkan dengan industri sektoral manufacturing  rata-rata  pertumbuhannya kurang  dari  10%.  Sektor  manufaktur mencakup  subsektor  yang  penting  bagi manusia  yang  terkait  dengan  makanan, farmasi,  tekstil,  transportasi,  elektronik dan peralatan industri.
Grafik 1.3 Pertumbuhan Beberapa Subsektor Manufaktur VS Konstruksi

## Sumber : Kementrian Perindustrian RI
Semua subsektor manufaktur memiliki  pertumbuhan  kurang  dari  10% yaitu  pada  kisaran  rata-rata  6%.  Bila dibandingkan  dengan  sektor  konstruksi, beberapa  subsektor  tidak  mengalami pertumbuhan tetapi penurunan. Bila dibandingkan  pula  dengan  sektor  lainnya seperti  transportasi  dan  komunikasi  dan sektor keuangan memiliki rata-rata pertumbuhan  sebesar  6-7%.  Sedangkan untuk sektor listrik, gas dan persediaan air, rata-rata  pertumbuhannya  terhadap  PDB sebesar 0.7-0.8%.
Menurut  Panangian,  ketika  suku bunga  KPR  rendah,  banyak  konsumen yang akan berusaha untuk membeli rumah karena mereka  tidak  menjadi  masalah bila harus meminjam uang ke bank. Banyaknya permintaan  dari  konsumen,  menyebabkan banyak  pengembang  yang  membangun properti  guna  memenuhi  permintaan  yang ada.  Jumlah  demand  yang  begitu  banyak dan  kurangnya  supply  produk  properti menyebabkan adanya ketidakseimbangan.
Properti  memerlukan  waktu  yang panjang  untuk  siap  dihuni,  dan  jumlah
permintaan  yang  lebih  banyak  dari  yang disediakan,  mendesak  para  pengembang untuk merespon permintaan dengan membangun properti. Pembangunan properti  secara  meluas,  berdampak  pula terhadap  kenaikan  semua  bahan  bangunan karena permintaan bahan bangunan meningkat, sehingga harga properti meningkat.
Selain  itu,  nilai  tukar  sebuah negara  akan  berpengaruh  bila  suatu perusahaan  melakukan  ekspor  dan/  atau impor  dengan  perusahaan  negara  lain. Biasanya perusahaan mendatangkan bahan baku  lokal.  Impor  hanya  dilakukan  jika bahan baku yang diperlukan membutuhkan kualitas  tinggi  dan  tidak  tersedia  di Indonesia  dan  peralatan  sanitasi.  Secara keseluruhan  komponen  yang  diimpor  dari suatu  proyek  properti  sebesar  10%. Menurutnya,  pelemahan  nilai  tukar  tidak terlalu berpengaruh terhadap harga properti.
Nilai tukar tidak hanya mempengaruhi  ekspor-impor,  tetapi  juga mempengaruhi  investasi  asing  secara
langsung  (Direct  Foreign  Investment)  dan investasi portofolio. Pergerakan nilai tukar yang semakin menguat dalam negara lokal akan  mengubah  pandangan  masyarakat dalam  dan  luar  negeri  untuk  mengambil keputusan investasi yang tepat. Nilai tukar lokal yang menguat memungkinkan investasi dapat sustainable dan mendapatkan income dari tahun ke tahun.
Hampir semua faktor dalam sebuah negara  dapat  dikontrol  oleh  pemerintah dalam  mempengaruhi  pertumbuhan  sektor properti  dan  real  estate,  kecuali  makro ekonomi. Adanya fenomena kedua indikator  makro  ekonomi  di  Indonesia, yaitu  tingkat  suku  bunga  dan  nilai  tukar yang  mempengaruhi  harga  properti  dan real  estate,  melatarbelakangi  Peneliti untuk melakukan analisis lebih lanjut.

## Rumusan Masalah
Sesuai dengan latar belakang, rumusan masalah untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara tingkat suku bunga dan nilai tukar terhadap harga pasar properti dan real estate di Indonesia?
2. Apakah terdapat pengaruh antara tingkat suku bunga dan nilai tukar terhadap harga pasar properti dan real estate di Indonesia?
3. Bagaimana proyeksi harga pasar properti dan real estate di Indonesia pada masa mendatang berdasarkan tingkat suku bunga dan nilai tukar saat ini?

## II. Tinjauan Literatur dan Hipotesis
Menurut Kwangkare (2009) yang menggunakan  analisis  VAR  dalam  studi literaturnya  diperoleh  kesimpulan  bahwa tingkat  suku  bunga  domestik,  dividend yield dan expected inflation mempengaruhi house price return secara negatif, sementara  real  effective  exchange  rate,
interest rate spread dan produksi manufaktur  mempengaruhi  secara  positif. Real  effective  exchange  rate  dan  domestic interest  rate  mempunyai  pengaruh  secara bersamaan terhadap house price return.
Li  (2012)  menemukan  bahwa  real interest  rate  memiliki  dampak  yang signifikan  secara  negatif  terhadap  harga properti.  Sama  halnya  menurut  Demewez (2011),  ditemukannya  hubungan  terbalik yang sangat kuat antara tingkat suku bunga dan  indeks  harga  perumahan.  Ketika lending rate turun 1%, maka indeks harga perumahan akan meningkat sebesar 7,87%.  Dalam  studi  literatur  tersebut menggunakan analisis regresi multipel. Standish, dkk (2005) menggunakan analisis  regresi  dan  terdapat  hubungan negatif  nilai  tukar  terhadap  harga  properti residensial.  Setiap  penurunan  mata  uang lokal  terhadap  mata  uang  asing  akan meningkatkan  harga  properti  residensial. Dalam literatur tersebut, interest rate tidak dimasukan  dalam  analisis  regresi  karena suku  bunga  dinilai  secara  tradisional  telah berhubungan  terhadap  harga  properti dalam studi tersebut.
Mayer dan Hubbard (2009) menyatakan bahwa tingkat suku bunga riil mempunyai  dampak  penting  terhadap perumahan  dan  harga  real  estate.  Dengan analisis regresi ditemukan bahwa mortgage  rate  yang  meningkat  akan menurunkan  harga rumah.
Apergis (2003) menggunakan model  ECVAR  (Error  Correction  Vector Autoregressive) untuk menganalisis dampak  variabel  makro  ekonomi  terhadap harga  perumahan  riil.  Ditemukan  bahwa loan  rate  perumahan  adalah  variabel tertinggi yang mampu menjelaskan variasi harga  perumahan  riil,  yang  diikuti  oleh inflasi  dan  ketenagakerjaan.  Nampak bahwa  tingkat  suku  bunga  memiliki pengaruh negatif terhadap harga perumahan,  sementara  kedua  variabel lainnya  berpengaruh  positif.  Dengan menggunakan  pendekatan  VAR,  Kuttner
(2012) menemukan bahwa terdapat sedikit pengaruh  tingkat  suku  bunga  terhadap harga perumahan.
Benson, dkk (1997, 1999) menganalisis  data  dengan  menggunakan analisis regresi, mereka berpendapat bahwa  10%  kenaikan/  penurunan  dalam nilai tukar, mendorong kenaikan/ penurunan  indeks  harga  properti  Point Robert  lebih  dari  14%.  Pada  tahun  1999, ditemukan  bahwa  harga  real  estate Bellingham  akan  meningkat  sebesar  7,7% dalam  waktu  3-6  bulan  sesudah  kenaikan exchange  rate  Canadian  Dollar  terhadap USD sebesar 10%.
Menurut  Liu  dan  Zhang  (2013), terdapat  hubungan  kointegrasi  jangka panjang (korelasi positif) antara harga real estate  di  China  dan  apresiasi  nominal exchange rate RMB. Dalam studi literaturnya,  Liu  dan  Zhang  menggunakan analisis VAR untuk menguji data terkait.
Miller,  dkk  (1988)  menggunakan analisis  regresi  dan  menemukan  bahwa terdapat hubungan positif antara nilai tukar dolar  terhadap  yen  dengan  rata-rata  harga jual  properti  Waialae-Kahala  di  Honolulu. Diinterpretasikan  bahwa  kenaikan  nilai tukar  Yen  terhadap  Dolar  sebesar  10%, diperkirakan  akan  meningkatkan  harga properti Waialae-Kahala sekitar 27%.
Dengan menggunakan analisis regresi,  Xiuzhi  dan  Xiaoguang  (2006) menemukan  bahwa  apresiasi  nilai  tukar Dolar  Taiwan  menyebabkan  kenaikan harga  rumah.  Jika  Dolar  NT  mengalami apresiasi sebesar 1%, maka harga rumah di Taipei akan meningkat 5,77%.
Jie dan Juan (2005) menggunakan analisis fundamental  dan  menyatakan  bahwa apresiasi  nilai  tukar  akan  meningkatkan harga properti dan real estate baik dari sisi demand maupun supply

## III. Metode Penelitian
Sampel  yang  diambil  adalah  harga  pasar properti  dan  real  estate  di  Indonesia dengan  menggunakan  acuan  IHPR,  suku
bunga SBI dan nilai tukar triwulanan tahun 2002  sampai  2013  dari  Bank  Indonesia. Penelitian  dimulai  pada  tahun  ke  2002- 2013  karena  tahun  2002  merupakan  pasca terjadinya  ketidakstabilan  politik  karena adanya  pergantian  pemimpin  di  Indonesia serta  adanya  pengeboman  di  World  Trade Center  di  AS  pada  11  September  2011. Sehingga  akan  diperoleh  hasil  penelitian yang memberikan gambaran yang menyeluruh dengan mengetahui perubahan variabel  yang  diteliti  pada  kondisi  yang baik dan tidak menentu.
IHPR  atau  Indeks  Harga  Properti Residensial  merupakan  indeks  harga  jual perumahan  residensial  yang  diperoleh dengan  pembobotan  harga  jual  rumah berukuran  besar,  sedang  dan  kecil  untuk 14  kota  terpilih  di  Indonesia  yang dianggap  dapat  mengukur  pertumbuhan industri  properti  dan  real  estate  di Indonesia.  Properti  residensial  merupakan perumahan  yang  memiliki  fungsi  utama sebagai tempat tinggal dengan tanpa tujuan komersial.
Penelitian  ini  menggunakan  indeks untuk memudahkan peneliti dalam mengukur  harga  properti  residensial  di Indonesia. Banyaknya pengembang properti  di  Indonesia,  menyebabkan  harga jual properti beragam. Harga properti yang berbeda-beda  akan  menyulitkan  dalam menganalisis pertumbuhan dan perkembangan  industri  properti  dan  real estate  di  Indonesia.  Sehingga  untuk mengetahui pertumbuhan dan perkembangan  industri  properti  dan  real estate  di  Indonesia,  peneliti  menggunakan IHPR  untuk  mengetahui  perubahan  harga properti.
Dalam penelitian ini, penulis menganalisa variabel-variabel sebagai berikut.
1. Variabel  dependen  yang  mau  diukur adalah  IHPR  (Y)  yang  mewakili perubahan  sektor  properti  dan  real estate  di  Indonesia.  Harga  pasar properti  dan  real  estate  menggunakan IHPR (Indeks Harga Properti
Residensial)  triwulanan  tahun  2002- 2013 diperoleh melalui Bank
Indonesia.
2. Variabel  independen  dalam  penelitian ini  yang  mengukur  variabel  dependen adalah  suku  bunga  SBI  (X 1 )  dan  nilai tukar  (X 2 ).  Suku  bunga  SBI  dan  nilai tukar  tengah  triwulanan  periode  tahun 2002-2013  diperoleh  melalui  Bank Indonesia.
Penelitian ini menggunakan analisis  VAR  (Vector  Auto  Regression) karena  data  yang  diolah  dalam  penelitian ini  merupakan  data  time  series  sehingga tidak  bisa  diuji  dengan  menggunakan  uji regresi  biasa.  Analisis  regresi  biasa  untuk mengetahui dan menguji hubungan sebuah variabel  terhadap  variabel  lainnya  pada satu  periode  tertentu  yang  sama.  Data dalam  satu  periode  tertentu  dapat  diuji dengan  menggunakan  uji  regresi  dengan asumsi setiap data independen, tidak saling mempengaruhi  satu  dengan  yang  lainnya. Sedangkan  data  yang  dikumpulkan  dalam beberapa periode waktu biasanya mempunyai  hubungan  antara  data  satu periode  dengan  periode  yang  lainnya, sehingga  hanya  dapat  diuji  dengan menggunakan analisis VAR.
Analisis  VAR  berbeda  dengan analisis lainnya, dapat diketahui hubungan sebab-akibat (interrelationship) antara variabel yang satu dengan variabel lainnya pada  beberapa  periode  runtutan  waktu. Analisis VAR juga memungkinkan adanya pengaruh  dari  variabel  itu  sendiri  maupun variabel  lainnya  pada  periode  yang berbeda terhadap sebuah variabel dependen,  selain  variabel  pada  periode yang sama.
Unit Root Test dalam analisis VAR dilakukan untuk menguji stasioneritas data yang  bersifat  urut  waktu  (time  series). Data  yang  bersifat  runtutan  waktu  harus diuji  apakah  data  stasioner.  Data  yang stasioner  memiliki  nilai  rata-rata  dan varians  yang  konstan  sehingga  mudah diprediksi.  Untuk  mencegah  hasil  yang
bias,  diperlukan  Unit  Root  Test  dengan menggunakan  Uji  Dickey  Fuller.  Prinsip pengujian dengan menggunakan Uji Dickey Fuller adalah sebagai berikut. Ho : terdapat unit root (tidak stasioner) Ha : tidak terdapat unit root (stasioner) Jika  nilai  probabilitas  lebih  kecil dari  0.05  (p-value  <  0.05)  maka  tolak  Ho yang berarti menerima Ha, sehingga dapat diperoleh kesimpulan bahwa tidak terdapat unit root atau data stasioner.
Jika  data  tidak  stasioner  (terdapat unit  root),  maka  data  tersebut  harus dijadikan  stasioner  dengan  mencari  first differences,  dan  dilakukan  running  ulang. First  differences  adalah  selisih  data  ke-t terhadap  data  ke  t-1  dan  seterusnya.  First differences dapat diperoleh dengan menuliskan pada bagian command yaitu D (data  yang  mau  dicari  first  differences), contohnya: D(KURS), berarti mencari first differences  dari  data  kurs.  Bila  data  tetap tidak  stasioner,  maka  data  harus  dicari second  differences  dan  seterusnya.  Data yang stasioner dapat dilanjutkan ke proses analisis  selanjutnya,  uji  asumsi  klasik, analisis VAR dan Uji Granger Causality.
Dalam  penelitian  data  time  series tidak  diperlukan  Uji  Auto  Correlation. Autokorelasi adalah korelasi atau hubungan  antar  data  yang  mau  diuji.  Uji autokorelasi untuk menguji data periode ke t-1 berhubungan dengan data periode ke-t. Sedangkan data time series memungkinkan data waktu sebelumnya (t- 1)  mempengaruhi  pergerakan  data  pada waktu  selanjutnya  (t).  Sehingga  data  time series tidak perlu diuji korelasinya. Dalam penelitian  ini,  pengujian  asumsi  klasik yang  dilakukan  sama  dengan  penelitian pada umumnya, yaitu
Uji
Multikolinearitas,  Uji  Heteroskedastisitas dan Uji Normalitas.
Sesudah  data  berhasil  melewati pengujian  asumsi  klasik,  maka  dapat dilakukan  pengujian  VAR  dan  Granger Causality. Bentuk standar persamaan VAR
yang terdiri dari 3 variabel dengan jumlah lagn adalah :
Y 1t = β 10 + β 1n Y 1t-n + α 1n Y 2t-n + γ 1n Y 3t-n + U 1t Y 2t = β 20 + β 2n Y 2t-n + α 2n Y 3t-n + γ 2n Y 1t-n + U 2t Y 3t = β 30 + β 3n Y 3t-n + α 3n Y 1t-n + γ 3n Y 2t-n + U 3t
atau dalam bentuk matriks sebagai berikut,
dengan keterangan : Y t = variabel endogen (variabel dependen) β 0 = konstanta β n = koefisien dari Y t (variabel independen) dan n adalah panjang lag U t = error term atau tingkat kesalahan antara masing-masing variabel
Sebelum  melakukan  analisis  VAR dan Uji Granger Causality, perlu ditetapkan  jumlah  lag  maksimum.  Jumlah lag maksimum diperoleh dengan menghitung T 1/3 . Estimasi VAR dilakukan dengan  menggunakan  lag  maksimum. Hasil  estimasi  VAR  diperlukan  untuk menentukan model persamaan dan mengetahui peramalan di masa mendatang dengan  menggunakan  model  yang  ada. Dengan menggunakan Rule of Thumb, jika nilai t-statistik lebih besar dari 2.0 (t-stat > ±2.0)  maka  variabel  independen  secara signifikan mempengaruhi variabel dependen  dalam  model  tersebut.  Variabel dengan  nilai  t-stat  yang  signifikan  dapat dimasukan dalam model persamaan.
Model persamaan yang ada dapat dijadikan alat prediksi di masa mendatang.
Uji Granger Causality untuk mengetahui  bagaimana  pengaruh  suatu variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Uji Granger  Causality  untuk  mengetahui hubungan  sebab  akibat  antar  variabel. Dengan  pengujian  ini  akan  diketahui
hubungan  timbal  balik  setiap  variabel  dan variabel yang menjadi penyebab dan sebab dalam sebuah model. Prinsip pengujian uji Granger Causality adalah sebagai berikut. Ho : IV tidak mempengaruhi DV Ha : IV mempengaruhi DV
Jika  nilai  probabilitas  yang  lebih kecil  dari  0.05  (p-value  <  0.05),  maka tolak  Ho  atau  dengan  kata  lain  Ha diterima, yang berarti variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
Semakin jauh probabilitas IV terhadap DV (menjauhi  0.05  dan  mendekati  0),  maka hubungan  yang  ada  antara  IV  dan  DV semakin erat dan memiliki tingkat kesalahan/ eror yang kecil.
Dalam  penelitian  ini,  hipotesisnya adalah  terdapat  pengaruh  antara  tingkat suku bunga dan nilai tukar terhadap harga pasar properti dan real estate di Indonesia (IHPR).  Untuk  mengetahui  hubungan antara  masing-masing  variabel  penelitian tersebut, maka dirumuskan model penelitian sebagai berikut.
Untuk  menjelaskan  model  penelitian  di  atas,  maka  dibuat  hipotesis  statistik  sebagai berikut.
H 01 :  Suku Bunga tidak berpengaruh terhadap Harga Pasar Properti dan Real Estate (H 01 : X 1 = 0) H a1 :   Suku Bunga berpengaruh terhadap Harga Pasar Properti dan Real Estate (H a1 : X 1 ≠ 0) H 02 :   Nilai Tukar tidak berpengaruh terhadap Harga Pasar Properti dan Real Estate (H 02 : X 2 = 0) H a2 :   Nilai Tukar berpengaruh terhadap Harga Pasar Properti dan Real Estate (H a2 : X 2 ≠ 0)

## IV. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  akan  diuji  pengaruh KURS dan SBI terhadap pergerakan IHPR yang merepresentasikan harga properti dan real  estate  di  Indonesia.  Setiap  variabel diambil  dari  tahun  2002-2013  dengan runtutan waktu selama 12 tahun. Lamanya waktu  diharapkan  dapat  meningkatkan keakuratan  dalam  memprediksi  harga properti.  Berikut  merupakan  data  dan grafik  pergerakan  data  IHPR,  SBI  dan KURS yang mau dianalisis.
Sehingga  untuk  mengetahui  dan memprediksi secara empiris dan teruji atas perkembangan  industri  properti  dan  real estate  di  masa  mendatang,  peneliti menggunakan  acuan  IHPR  yang  mewakili
harga  pasar  properti.  Selain  itu,  nilai  kurs dan  suku  bunga  merupakan  prediktor  dari perubahan  IHPR.  Berikut  merupakan tahapan pengujian yang dilakukan.

## a. Uji Stasioneritas

## Berikut  merupakan  prinsip  pengujian Unit Root Test.
Ho : IHPR, SBI dan KURS tidak stasioner Ha : IHPR, SBI dan KURS data stasioner Berdasarkan  pengujian  Unit  Root seperti  yang  tampak  pada  tabel  di  bawah ini, diperoleh kesimpulan bahwa data yang dianalisis dalam penelitian ini yaitu IHPR, suku bunga SBI dan nilai tukar merupakan data  yang  stasioner  sehingga  dapat dipercaya hasil analisis yang akan dibahas dalam penelitian ini.
Tabel 4.1 Hasil Uji Unit Root Nama Variabel Tingkat  Prob Kesimpulan IHPR Level 0.8405  Non Stasioner IHPR 1 st diff 0.0000  Stasioner SBI Level 0.0635  Non Stasioner SBI 1 st diff 0.0087  Stasioner KURS Level 0.8039  Non Stasioner KURS 1 st diff 0.0000  Stasioner
b. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Multikolinearitas
Dengan prinsip pengujian sebagai berikut. Ho : tidak terdapat multikolinearitas Ha : terdapat multikolinearitas Menurut  Gujarati  (2004),  jika korelasi antara variabel independen dibawah  0.8  maka  tolak  Ho.  Setelah dilakukan pengujian pada variabel independen yaitu KURS dan SBI, diperoleh terdapat hubungan negatif antara variabel  independen  yaitu  sebesar  - 0.786297  yaitu  kurang  dari  0.8.  Sehingga diperoleh  kesimpulan  bahwa  tidak  terjadi multikolinearitas.

## 2) Uji Heteroskedastisitas
Dalam  penelitian  ini  digunakan  Uji Breuch-Pagan-Gorfrey pada e-views. Prinsip pengujian heteroskedastisitas Breuch-Pagan-Gorfrey adalah sebagai berikut.
Ho : tidak terdapat heteroskedastisitas Ha : terdapat heteroskedastisitas
Nilai probabilitas untuk data IHPR, KURS dan SBI lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0.2716, sehingga diperoleh kesimpulan  terima  Ho  yaitu  tidak  terdapat heteroskedastisitas.
3) Uji Normalitas
Pengujian  ini  menggunakan  Uji  Jarque- Bera  untuk  menguji  normalitas.  Prinsip pengujian adalah sebagai berikut.
Ho : tidak ada perbedaan dengan distribusi normal
Ha  :  ada  perbedaan  dengan  distribusi normal
Nilai  probabilitas  yang  diperoleh sebesar 0.880635, sehingga dapat diperoleh  kesimpulan  terima  Ho  karena nilai  probabilitas  yang  dicari  lebih  besar dari 0.05. Berarti data dalam penelitian ini terdistribusi  normal  dan  tidak  terdapat perbedaan  antara  distribusi  data  dalam penelitian ini dengan distribusi normal. Sesudah  melalui  tahap  pengujian
asumsi  klasik,  maka  dapat  dilakukan analisis VAR dan Granger Causality Test. Tetapi sebelum dilakukan pengujian model VAR,  terlebih  dahulu  perlu  ditetapkan jumlah  lag  yang  mau  dipakai.  Dengan menggunakan  formula  Dickey  (1984), yaitu T 1/3 , maka diperoleh jumlah lag ≈ 4. Hasil  estimasi  VAR  diperlukan  untuk menentukan model persamaan dan menentukan prediksi di masa mendatang. Berdasarkan prinsip pengujian Rule of  Thumb,  dapat  dirumuskan  pula  model VAR yang terdiri dari variabel independen dengan  nilai  t-statistik  yang  signifikan seperti berikut:
IHPR t = -0.126147 + 0.004003 KURS (t-1) + 0.007219 KURS (t-2)
Model persamaan tersebut menunjukan  bahwa  kenaikan  1  poin KURS  pada  lag  ke-1,  mempengaruhi kenaikan  IHPR  sebesar  0.004003,  dengan asumsi  KURS  pada  lag  ke-2  tetap.  Setiap kenaikan  1  poin  KURS  pada  lag  ke-2, mempengaruhi  kenaikan  IHPR  sebesar 0.007219,  dengan  asumsi  KURS  lag  ke-1 tetap.  Berdasarkan  persamaan  itu  dapat disimpulkan  bahwa  KURS  lag  ke-2  lebih berpengaruh  terhadap  kenaikan  IHPR daripada KURS lag ke-1.
Model tersebut menunjukan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.365739 yang berarti model persamaan di
atas memiliki kemampuan penjelas sebesar 36.57%.  Nilai  R 2 menunjukan  bahwa variabel  independen  yang  ada  dalam model  persamaan  mampu  menjelaskan pergerakan  variabel  dependen  sebesar 36.57%,  dan  sekitar  63.43%  dijelaskan oleh variabel lainnya di luar model.
Setelah mengetahui model persamaan  dan  signifikansi  pengaruh variabel  independen  terhadap  variabel dependen,  maka  dilakukan  uji  Granger Causality  untuk  mengetahui  hubungan sebab akibat antara setiap variabel. Prinsip pengujiannya sebagai berikut.
Ho : variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen
Ha  :  variabel  independen  mempengaruhi variabel dependen
Berdasarkan hasil pengujian Granger  Causality,  diperoleh  kesimpulan bahwa KURS mempengaruhi IHPR dengan  probabilitas  sebesar  0.0095,  SBI mempengaruhi  KURS  dengan  probabilitas sebesar  0.022  dan  tidak  ada  yang mempengaruhi  SBI  dengan  probabilitas  di atas 0.05.
Pengaruh  KURS  terhadap  IHPR cukup  kuat  karena  probabilitas  sebesar 0.0095 cukup jauh dari nilai 0.05, sehingga dapat  dipastikan  bahwa  KURS  memiliki pengaruh yang cukup kuat terhadap IHPR. Sedangkan  SBI  tidak  mempengaruhi IHPR,  karena  nilai  probabilitas  SBI  lebih dari 0.05 yaitu sebesar 0.5725.
Penentuan  suku  bunga  SBI  dapat mempengaruhi  perubahan  suku  bunga pinjaman.  Ketika  pihak  bank  menetapkan suku  bunga  pinjaman  yang  tinggi  untuk mengikuti  suku  bunga  SBI,  akan  terjadi masalah kredit macet.
Untuk  membeli  properti  dan  real estate diperlukan dana yang cukup banyak, sehingga  suku  bunga  pinjaman  menjadi pertimbangan  masyarakat.  Suku  bunga pinjaman  yang  rendah  akan  memudahkan masyarakat  dalam  membeli  properti. Ketika  suku  bunga  meningkat,  harga properti di Indonesia tetap stabil meningkat. Suku bunga SBI yang meningkat, tidak mempengaruhi permintaan  konsumen  dalam  membeli properti. Hal tersebut dikarenakan sebagian besar konsumen membeli properti  secara  kas  dengan  pertimbangan kredit  yang  jauh  lebih  mahal  untuk  utang pokok dan bunga pinjaman. Sehingga suku bunga SBI tidak mempengaruhi IHPR.
Namun, suku bunga SBI mempengaruhi  KURS.  Melalui  hasil pengujian  Granger-Causality  ditemukan hubungan antara SBI dan KURS. Terdapat pengaruh  IV  terhadap  DV  yang  tercermin
melalui  nilai  p-value  yang  kurang  dari 0.05.  P-value  sebesar  0.0220  yang  berarti kurang dari 0.05 menunjukan SBI mempengaruhi KURS.
Ketika suku bunga SBI meningkat, nilai  tukar  Rupiah  akan  mengalami apresiasi. Ketika suku bunga SBI meningkat  dengan  asumsi  bunga  di  US tetap,  maka  investor  diharapkan  memilih berinvestasi pada SBI dibandingkan di US. Permintaan  terhadap  Rupiah  meningkat, karena  investor  memerlukan  lebih  banyak Rupiah  untuk  membeli  SBI.  Permintaan yang  meningkat  menyebabkan  penguatan nilai mata uang Rupiah terhadap USD.
SBI mempengaruhi perubahan KURS.  Kemudian  KURS  mempengaruhi pergerakan IHPR.
IHPR  dipengaruhi  oleh  perubahan KURS  karena  beberapa  bahan  baku properti diimpor dari negara luar.
Sehingga  ketika  nilai  tukar  Rupiah  yang melemah,  jumlah  uang  yang  harus dibayarkan akan meningkat untuk memenuhi  biaya  bahan  baku.  Akibatnya, biaya  operasional  dalam  pembangunan real  estate  akan  menjadi  semakin  besar. Tingginya biaya operasional akan mengurangi jumlah margin yang diperoleh perusahaan.  Jumlah  margin  akan  semakin tergerus  bila  terdapat  peningkatan  biaya lainnya  secara  bersamaan  selain  biaya bahan  baku.  Lama  kelamaan  investor terdesak untuk menaikan harga.
Selain itu, sebagian besar pengembang properti di Indonesia menggunakan  kas  internal  perusahaan untuk  membangun  sebuah  real  estate sekitar  30%,  dana  dari  masyarakat  berupa DP  awal  sebesar  30%  dari  harga  jual rumah  dan  sisanya  berasal  dari  utang  luar negeri. Utang luar negeri dipengaruhi oleh suku bunga pinjaman luar negeri dan nilai tukar  Rupiah  terhadap  mata  uang  asing. Sehingga perubahan suku bunga SBI tidak mempengaruhi  pergerakan  harga  properti karena sebagian besar pengembang properti.
Melemahnya  nilai  tukar  Rupiah terhadap mata uang asing, membuat utang luar  negeri  perusahaan  akan  semakin tinggi.  Biaya  utang  luar  negeri  yang semakin  bertambah  banyak  untuk  dilunasi akan  mengurangi  modal  dan  pendapatan perusahaan.  Hal  itu  dapat  ditutupi  dengan peningkatan harga properti dan real estate dengan  pertimbangan  berkurangnya  minat masyarakat ketika harga meningkat. Di sisi lain,  perusahaan  tidak  dapat  mengurangi jumlah  utang  karena  dana  pinjaman tersebut  diperlukan  untuk  pembangunan properti.  Jika  jumlah  utang  dikurangi, maka pendapatan perusahaan akan berkurang. Sehingga terjadilah peningkatan harga properti.
Selain  karena  kebutuhan,  properti dijadikan  investasi  spekulatif.  Sebagian besar orang membeli properti untuk dijual kembali  pada  harga  yang  lebih  mahal. Harga yang terus meningkat dan ditambah adanya  pengaruh  yang  sangat  kuat  oleh pihak  pengembang  dalam  menentukan harga,  memberikan  sinyal  positif  bagi investor  asing  terhadap  industri  properti dan  real  estate.  Sehingga  banyak  investor mau  menanamkan  modalnya  di  Indonesia ketika nilai tukar Rupiah melemah.
Pada  saat  mata  uang  Rupiah  melemah terhadap  mata  uang  asing,  investor  asing dapat  membeli  mata  uang  Rupiah  lebih banyak.  Hal  itu  menguntungkan  investor asing ketika membeli properti di Indonesia pada  saat  nilai  tukar  Rupiah  melemah. Banyaknya pembelian, meningkatkan permintaan  terhadap  properti,  sehingga menaikkan  harga  properti.  Selain  itu, banyaknya permintaan membuat pengembang  secara  dominan  berperan dalam menetapkan harga. Dengan demikian,  dapat  diperoleh  kesimpulan bahwa ketika nilai tukar Rupiah melemah, harga properti di Indonesia tetap meningkat

## V. Simpulan dan Saran
Simpulan
Setelah melakukan penelitian ini, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut. a. Dengan menggunakan lag 4 menggunakan  e-views  pada  hasil estimasi VAR, diperoleh model VAR : IHPRt  =  -0.126147  +  0.004003 KURS(t-1) + 0.007219 KURS(t-2) b. Perubahan  SBI  tidak  mempengaruhi pergerakan  IHPR.  Perubahan  SBI mempengaruhi pergerakan KURS. KURS mempengaruhi pergerakan
IHPR.
c. SBI tidak mempengaruhi IHPR karena sebagian  besar  pembeli  properti  di Indonesia membeli secara tunai, sehingga SBI sebagai representatif dari suku bunga pinjaman tidak mempengaruhi perubahan harga properti. Sedangkan pengembang properti yang berperan dalam menentukan harga membangun properti  dan  real  estate  dengan sebagian besar kas internal perusahaan, DP awal konsumen, dan dari utang luar negeri.  Sehingga  perubahan  SBI  tidak mengubah  pergerakan  harga  properti yang ditetapkan pengembang properti.
d. SBI  mempengaruhi  KURS  secara positif  karena  ketika  suku  bunga  SBI meningkat,  banyak  investor  yang memilih  berinvestasi  dalam  SBI  di Indonesia  dibandingkan  dalam  T-Bills di  US.  Sehingga  permintaan  terhadap mata uang Rupiah meningkat. Permintaan  yang  meningkat,  membuat mata uang Rupiah mengalami apresiasi.
e. Terdapat  hubungan  KURS  dengan IHPR.  Setiap  1  poin  pelemahan  nilai tukar  Rupiah  pada  satu  periode sebelumnya  dengan  asumsi  nilai  tukar Rupiah  pada  dua  periode  sebelumnya tetap, maka IHPR pada tahun ke-t akan meningkat sebesar 0.004003 poin. Dan jika  nilai  tukar  Rupiah  mengalami depresiasi  1  poin  pada  dua  periode sebelumnya  dengan  asumsi  nilai  kurs Rupiah  pada  satu  periode  sebelumnya
tetap, maka IHPR pada tahun ke-t akan meningkat sebesar 0.007219 poin
f. KURS  mempengaruhi  IHPR  karena sebagian  besar  pengembang  dalam negeri  mempunyai  utang  luar  negeri. Sehingga  ketika  mata  uang  Rupiah melemah,  maka  jumlah  utang  pokok ditambah  dengan  bunganya  menjadi semakin banyak yang harus dibayarkan ke  luar  negeri.  Sehingga  biaya  modal meningkat  karena  nilai  tukar  yang melemah,  dan  akan  meningkatkan harga  properti.  Selain  itu,  bahan  baku impor  yang  diperoleh  dari  luar  negeri dibayarkan  dalam  bentuk  mata  uang asing. Sehingga ketika mata uang lokal melemah,  jumlah  uang  yang  harus dibayarkan menjadi semakin mahal. Di samping  itu,  investor  asing  mau menanamkan  modalnya  di  Indonesia ketika  mata  uang  Rupiah  melemah karena mata  uang  yang  menguat  dapat membeli  mata  uang  yang  mengalami pelemahan  lebih  banyak.  Hal  itu  akan menguntungkan  bagi  investor  karena dapat lebih banyak membeli mata uang asing.  Sehingga  diperoleh  kesimpulan nilai  tukar  Rupiah  yang  melemah menyebabkan harga properti meningkat.
Saran
a. Penelitian  yang  menggunakan  data longitudinal  atau  time  series  dimana data  yang  satu  mempengaruhi  data lainnya, maka analisis dapat menggunakan  eviews  maupun  aplikasi lainnya yang mendukung data tersebut.
b. Minimnya  penelitian  dalam  negeri terkait harga properti dan real estate di Indonesia, dapat mempengaruhi kualitas penelitian di masa mendatang.
Sehingga  penelitian  terkait  harga properti  dan  real  estate  di  Indonesia dapat dilanjutkan lebih mendalam.
c. Dapat dilakukan penelitian selanjutnya terkait  dengan  industri  properti  dan real  estate  dengan  menganalisis  setiap kota  di  Indonesia  untuk  melihat
konsistensi pergerakan variabel independen terhadap variabel
dependen.
d. Investor  dapat  mengambil  langkah untuk  menanamkan  modalnya  pada kondisi  nilai  tukar  Rupiah  melemah maupun  saat  mengalami  apresiasi. Investor  juga  dapat  membeli  properti yang terletak pada lokasi yang strategis seperti  di  daerah  perkotaan  kecil dengan  lalu  lintas  yang  padat  karena potensi dan peluang industri properti di Indonesia  masih  sangat  besar.  Harga properti  di  Indonesia  hampir  jarang menurun.  Sehingga  industri  properti dan  real  estate  dapat  menjadi  peluang yang  menguntungkan  bagi  investor dalam maupun luar negeri.

## VI. REFERENSI
Apergis, Nicholas. (2003). Housing Prices and  Macroeconomic  Factors  : Prospects  within  the  European
Monetary Union. International
Real Estate Review, 63-74.
Benson, Earl. D., Hansen, J. L., Schwartz,
A. L., & Smersh, G. T. (1997). The Influence  of  Canadian  Investment on US Residential Property Values. Journal  of  Real  Estate  Research, 231-249.
Benson, Earl. D., Hansen, J. L., Schwartz, A.  L.,  &  Smersh,  G.  T.  (1999). Canadian/US  Exchange  Rates  and Nonresident  Investors  :  Their Influence  on  Residential  Property Values.  Journal  of  Real  Estate
Research, 433-461.
Chen,  L.  Y.,  &  Shuai,  Z.  (2013). Econometric Analysis on the
Relationship between RMB Exchange  Rate  and  Real  Estate Price by VAR Model. International Conference on

## Science  and  Social  Research,  428-
430.
Chen, R. D., Gan, C., Hu, B., & Cohen, D. A.  (2013).  An  Empirical  Analysis of  House  Price  Bubble  :  A  Case Study  of  Beijing  Housing  Market. Research in Applied Economics.
Demewez, Getahun.  H.  (2011). The  Effect of Interest Rates on Housing Prices in Sweden. Stockholm.
Deng,  C.,  Ma,  Y.,  &  Chiang,  Y.  M. (2009).  The  Dynamic  Behavior  of Chinese Housing Prices. International Real Esttate Review.
Jie,  S.  Q.,  &  Meijuan,  L.  (2005).  The Correlation  Research  of  RMB Exchange  Rate  and  Real  Estate Prices. 1-12.
Kuttner,  K.  N.  (2012).  Low  Interest  Rates and  Housing  Bubbles  :  Still  No Smoking Gun.
Kwangware,  D.  (2008).  The  Impact  of
Macroeconomic and Financial
Factors  on  the  Performance  of  the
Housing  Property  Market  in  South Africa. Li,  Jing.  (2013).  What  Causes  China's Property Boom? Property Management, 4-21.
Mayer,  C.,  &  Hubbard,  R.  G.  (2009). House  Prices,  Interest  Rates  and the  Mortgage  Market  Meltdown. The  National  Bureau  of  Economic Research.
Muriuki,  N.  M.  (2013).  The  Effect  of Interest  Rates  Volatility  on  The Growth  of  Real  Estate  Market  in Kenya.
Norman G. Miller, M. A. (1988). Japanese Purchases,  Exchange  Rates  and Speculation  in  Residential  Real Estate  Markets.  The  Journal  of
Real Estate Research, 39-49.
Norman  G.  Miller,  M.  S.  (2005).  The Impact  of  Interest  Rates  and Employment  on  Nominal  Housing Prices.
Ong,  T.  S.  (2013).  Factors  Affecting  the Price  of  Housing  in  Malaysia. Journal of Emerging in Economics, Finance and Banking.
Otrok,  Christopher  &  Terrones,  Macro  E.
(2005).  House  Prices,  Interest Rates and Macroeconomic Fluctuations : International Evidence.
Standish,  B.,  Lowther,  B.,  Grenville,  R. M.,  &  Quick,  C.  (2005).  The Determinants  of  Residential  House Prices  in  South  Africa.  Investment Analysis Journal.
Xiuzhi,  Z.,  &  Xiaoguang,  W.  (2006).  The Analysis  :  The  Influence  of  RMB Exchange Rate Fluctuation on Real Estate  Price  in  China.  Commercial Property Valuation, 1-13.
Yang,  L.,  &  Zhiqiang,  H.  (2012).  On
Correlation between RMB Exchange  Rate  and  Real  Estate Price based on Financial
Engineering.  Systems  Engineering Procedia, 146-152.
Zhang,  J.,  &  Chen,  W.  (2011).  Dynamic Impact  of  Interest  Rate  Policy  on Real  Estate  Market.  Asian  Social Science.