## EFFECT OF EXCHANGE RATE AND INFLATION RATE ON THE INDEX OF PROPERTY IN INDONESIA IN YEAR 2013 MAY-2017 JUNE
Cut Nurul Aidha, Posma Haposan L Tobing STIE UniSadhuguna Jakarta,Indonesia cnaidhaz@gmail.com, posmatob@gmail.com

## Abstract
Improved  economic  development  after  the  crisis  period,  along  with  improved political  and  security  conditions  are  conducive  conditions  for  the  development  of the  property  industry.  The  improvement  in  economic  conditions  is  reflected  in macroeconomic  indicators  such  as  lower  inflation  rate  and  relatively  stable exchange rate compared to the 1998 crisis period. Starting from 2003, the growth rate  of  property  sector  began  to  show  improvement  after  the  crisis  development. This research aims to analyze the effect of exchange rate and inflation rate on the index  of  property  in  Indonesia.  The  data  used  are  time  series  of  quantitative secondary  data  obtained  from  the  BPS  during  the  period  2013  May  until  2017 June. Regression model used is the method of multiple linear regression analysis. Based  on  the  results  of  tests  per  out  formed  with  simultaneous  test  (F  test)  show that overall the independent variables (Exchange Rate and Inflation Rate) have a significant effect on the index of property in Indonesia. The value of R2 amounting 0.467  which  means  exchange  rate  and  inflation  rate  explanatory  46.7  percent  of index  property,  while  the  rest  of  53.3  percent  is  explained  by  other  variables outside of the used model.
Keywords: exchange rate; inflation rate; index property

## Pendahuluan
Setiap  negara  yang  akan  melakukan  pembangunan  tentunya  memerlukan  modal. Modal  yang  digunakan  dapat  berasal  dari  dalam  negeri  maupun  luar  negeri.  Secara umum,  sumber  dana  pembangunan  (modal)  berasal  dari  dalam  negeri  yang  berupa tabungan masyarakat, tabungan pemerintah, ivestasi modal langsung, penanaman modal asing, dan kredit ekspor.
Menurut  Adam  Smith,  modal  mempunyai  peranan  yang  sentral  dalam  proses pertumbuhan  output.  Akumulasi  modal  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan  daya serap  terhadap  angkatan  kerja.  Modal  juga  dapat  meningkatkan  produktivitas perekonomian.  Proses  produksi  yang  lebih  banyak  menggunakan  modal  dibandingkan dengan  tenaga  kerja  (labor  intensive)  dapat  meningkatkan  produktivitas  pada  proses produksi tersebut.
Pasar modal merupakan alternatif untuk mendapatkan pembiayaan pembangunan. Modal dari pasar modal dapat berasal dari dalam dan luar negeri. Di pasar modal, yang diperjualbelikan  adalah  kepemilikan  yang  dapat  berupa  saham,  surat  pernyataan  utang seperti obligasi dan surat pernyataan lainnya yang bersifat jangka panjang.
Selain  itu  pasar  modal  juga  merupakan  representasi  untuk  menilai  kondisi perusahaan di suatu negara, karena hampir semua industri di suatu negara terwakili oleh pasar modal. Ketika  pasar modal  mengalami penurunan (bearish)  atau peningkatan
(bulish) akan tercermin oleh suatu pergerakan indeks, atau lebih dikenal dengan nama Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). IHSG merupakan nilai yang digunakan untuk mengukur kinerja gabungan seluruh saham (perusahaan/emiten) yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI).
Di  dalam  pasar  modal,  selain  IHSG  terdapat  beberapa  indeks  lainnya  yang merupakan bagian dari IHSG, diantaranya adalah: Indeks Sektoral(1), Indeks LQ45(2), Jakarta  Islamic  Index(3),  Indeks  Kompas100(4),  Indeks  BISNIS-27(5),  Indeks PEFINDO25(6),  Indeks  SRI-KEHATI(7),  Indeks  Papan  Utama(8),  Indeks  Papan Pengembangan(9),  serta  Indeks  Individual(10).  Indeks  Sektoral  adalah  sub  indeks  dari IHSG.  Semua  emiten  yang  tercatat  di  BEI  di  klasifikasikan  ke  dalam  sembilan  sektor industri  yang  telah  ditetapkan  oleh  BEI,  yang  diberi  nama  JASICA  (Jakarta  Industry Classification). Salah satu dari Sembilan sektor tersebut adalah sektor properti.
Sektor  properti  sendiri  merupakan  salah  satu  sektor  yang  penting  di  Indonesia. Sektor  properti  merupakan  indikator  penting  untuk  menganalisis  kesehatan  ekonomi suatu  negara.  Pembangunan  properti  yang  meningkat  pesat  menandakan  mulai  adanya perbaikan ekonomi yang signifikan ke arah masa depan yang jauh lebih baik. Industri properti  juga  merupakan  sektor  yang  pertama  memberi  sinyal  jatuh  atau  sedang bangunnya perekonomian sebuah negara (Santoso, 2005).
Dengan  makin  membaiknya  kondisi  ekonomi  Indonesia,  hal  ini  membuat pertumbuhan  sektor  properti  sangat  menjanjikan,  terhitung  dimulai  dari  tahun  2003. Sektor Properti sama strategisnya dengan sektor-sektor lain, seperti pertanian, industri, perdangangan,  jasa,  dan  lain  sebagainya.  Sektor  properti  yang  menitikberatkan  di bidang pembangunan perumahan dan kontruksi merupakan salah satu sektor yang dapat menyerap  tenaga  kerja  dalam  jumlah  besar  serta  memiliki  efek  berantai  yang  cukup panjang.  Karena  itu  sektor  ini  memiliki  dampak  yang  besar  untuk  menarik  dan mendorong perkembangan sektor-sektor ekonomi lainnya.
Perkembangan  ekonomi  yang  meningkat  setelah  periode  krisis,  disertai  kondisi politik  dan  keamanan  yang  semakin  membaik  merupakan  kondisi  yang  kondusif  bagi perkembangan industri properti. Membaiknya kondisi ekonomi tersebut tercermin pula dari indikator makro ekonomi seperti tingkat inflasi yang lebih rendah serta nilai tukar yang  relatif  lebih  stabil  dibandingkan  pada  periode  krisis  tahun  1998.  Hal  ini menunjukan fundamental ekonomi di Indonesia saat ini cukup kuat dalam menghadapi efek beruntun krisis keuangan global.
Tingginya tingkat inflasi menunjukkan bahwa resiko untuk melalukan investasi di sektor  properti  cukup  besar  sebab  inflasi  yang  tinggi  akan  mengurangi  tingkat pengembalian (rate of return) dari investor. Pada kondisi inflasi yang tinggi maka harga barang-barang atau bahan baku memiliki kecenderungan untuk meningkat. Peningkatan harga  barang-barang  dan  bahan  baku  akan  mengakibatkan  biaya  produksi  menjadi tinggi, karena biaya produksi meningkat otomatis harga akan ikut meningkat sehingga akan berpengaruh kepada penurunan jumlah permintaan yang berakibat pada penurunan tingkat penjualan.
Selain  inflasi,  satu  lagi  faktor  makroekonomi  yang  sangat  berpengaruh  terhadap indeks  properti  di  Indonesia  adalah  kurs  (nilai  tukar).  Kurs  atau  nilai  tukar  terhadap mata  uang  asing  adalah  salah  satu  indikator  bisnis  khususnya  di  bidang  ekspor  atau impor untuk menjalankan perusahaan dan menghitung laba rugi perusahaan. Selain itu mata uang kerap dijadikan alternatif investasi ketika fluktuasinya dinilai berpotensi akan sangat  tajam  karena  dinilai  lebih  menguntungkan  dari  saham  yang  termasuk  dalam kategori investasi jangka panjang.
Laju pergerakan kurs rupiah terhadap dollar tidak terlalu menunjukkan perubahan yang  signifikan,  terhitung  dari  awal  tahun  2016  sampai  kuartal  kedua  pada  tahun  ini. Nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  hanya  berkisar  di  angka  Rp13.000,-  sekian.  Disini, peran pemerintah sangatlah sentral guna menjaga nilai tukar rupiah terhadap dollar tetap stabil,  bahkan  juga  menekan  nilai  tersebut  hingga  terapresiasi.  Bila  rupiah  terapresiasi terhadap  dollar,  hal  ini  menjadi  sinyal  yang  bagus  untuk  para  investor  tetap menanamkan modalnya di sektor properti.
Berdasarkan  uraian  diatas  tujuan  penelitian  ini  adalah  meneliti  pengaruh  Nilai Tukar (Kurs) Dollar dan Tingkat Inflasi terhadap Indeks Properti di Indonesia Periode Mei 2013 sampai Juni 2017.

## Metode Penelitian

## 1. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data sekudenr time series dengan jangka waktu Mei 2013 sampai Juni 2017 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) dan Bank Indonesia. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengumpulan data  adalah  metode  dokumentasi,  yaitu  dengan  mencatat  dan  mengcopy  data-data tertulis  yang  berhubungan  dengan  masalah  yang  akan  diteliti,  baik  dari  dokumen atau buku-buku, koran, majalah dan internet.
2. Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  regresi  berganda  yang  diolah  menggunakan software  SPSS  20.  Dalam  penelitian  ini  juga  menggunakan  uji  asumsi  klasik (normalitas,  multikolinearitas,  autokorelasi  dan  heteroskedastisitas),  serta  uji kesesuaian (uji t, uji F, dan koefisien determinasi).

## Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Uji Kesesuaian
a. Uji t
Menurut  Gujarati  (2004),  uji  t  digunakan  untuk  melihat  signifikansi  dari pengaruh  variabel  independen  secara  individu  terhadap  variabel  dependen dengan variabel yang lain. Untuk menguji pengaruh setiap variabel independen tersebut dapat dilakukan dengan membandingkan antara nilai t-hitung dan t-tabel dengan df = n-k (50-2 = 48) serta pada taraf nyata 0.05 (5 persen).
Effect Of Exchange Rate And Inflation Rate On The Index Of Property In Indonesia In Year 2013 May- 2017 June

## Table 1 Hasil Uji Hipotesis Parsialsil dan Pembahasan
Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. 1 (Constant) 348.067 99.801 3.488   .001 KURS .017 .007 .308 2.518 .015 INFLASI -1527.510  392.679  -.476 -3.890 .000
a. Dependent Variabel: IPROPERTI
1. Pengaruh Nilai Tukar (X 1 ) terhadap Indeks Properti (Y)
Nilai  t  hitung  yang  didapatkan  sebesar  2.518  dan  nilai  signifikansi sebesar 0.015.  Karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (2.518 > 1.677) dan nilai signifikansi lebih kecil dari alpha 5% (0.015 < 0,050), maka Nilai Tukar  (X 1 )  berpengaruh  secara  nyata  pada  Indeks  Properti  (Y)  pada  taraf signifikansi 5%.
2. Pengaruh Inflasi (X 2 ) terhadap Indeks Properti (Y)
Nilai  t  hitung  yang  didapatkan  sebesar  -3.890  dan  nilai  signifikansi sebesar 0.000. Karena nilai t hitung lebih kecil dari t tabel (-3.890 < 1.677) dan nilai signifikansi lebih besar dari alpha 5% (0.000 < 0,050), maka dapat dikatakan  bahwa  Inflasi  (X 2 )  juga  berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks Properti (Y).
b. Uji F
Uji  F  diperlukan  untuk  mengetahui  pengaruh  semua  variabel independen dalam model secara bersama-sama terhadap variabel dependennya.

## Table 2 Hasil Uji Hipotesis Simultan
ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression  86067.520 2 43033.760 20.575 .000 b Residual 98303.620 47 2091.566 Total 184371.140 49 a. Dependent Variabel: IPROPERTI
b. Predictors: (Constant), INFLASI, KURS

## Sumber: Output SPSS
Pada  tabel  nilai  F  hitung  pada  model  pertama  sebesar  20.575  dan  nilai signifikansi  sebesar  0.000.  Karena  nilai  F  hitung  lebih  besar  dari  nilai  F  tabel (20.575 > 3.20) atau nilai signifikansi lebih kecil dari alpha 5% (0.000 < 0,050), maka dapat disimpulkan bahwa kedua variabel independen secara bersama-sama berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependennya  atau  dengan  kata  lain variabel Nilai Tukar dan Inflasi mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel Indeks Properti.

## c. Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  seberapa  besar pengaruh  variabel-variabel  bebas  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel terikatnya.  Nilai  koefisien  determinasi  yang  digunakan  adalah  R2.  (Gujarati, 2004).
Table 3 Model Summary Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .683 a .467 .444 45.73365 a. Predictors: (Constant), INFLASI, KURS
b. Dependent Variabel: IPROPERTI

## Sumber: Output SPSS
Dari  hasil  perhitungan  dapat  diketahui  bahwa  R 2 yang  diperoleh  sebesar 0.467. Ini menunjukan bahwa variabel Nilai Tukar dan Inflasi menjelaskan 46.7 persen  Indeks  Properti.  Sedangkan  sisanya  sebesar  53.3  persen  dijelaskan  oleh variabel lain yang tidak dimasukkan kedalam model penelitian.
d. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  dependen maupun variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah model yang mempunyai distribusi data yang normal. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Grafik P- Plot pada program SPSS 20.0.
Gambar 1 Grafik P-Plot Sumber: Output SPSS
Berdasarkan tampilan output chart, dapat dilihat hasil dari grafik P-Plot. Pada grafik tersebut terlihat bahwa titik-titik mengikuti dan mendekati garis diagonalnya,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  pada penelitian ini memenuhi asumsi normal.

## 2) Uji Multikolinieritas
Tujuan  dari  uji  multikolinieritas  adalah  untuk  menguji  apakah  di  dalam model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  di  antara  variabel  bebas (independen).  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  di antara variabel bebas. Metode pengujian yang biasa digunakan yaitu dengan melihat nilai Variance Inflation Factor Tolerance (VIF) pada model regresi.
Jika nilai VIF kurang dari 10 dan Tolerance lebih dari 0.1 maka model regresi bebas dari multikolinieritas.
Table 4 Variance Inflation Factor Tolerance
Coefficients a Unstandardized Coefficients Std. Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Error Beta T Sig. Tolerance  VIF 1 (Constant) 470.686 90.492 5.201 .000 KURS .009 .006 .175 1.424 .161 .805 1.243 INFLASI -1765.121 401.183 -.540 - 4.400 .000 .805 1.243
a. Dependent Variabel: IPROPERTI
Dengan  menggunakan  Variance  Inflation  Factor  Tolerance  (VIF),  jika  VIF kurang  dari  10  dan  toleransi  lebih  dari  0.1  maka  model  regresi  bebas  dari multikolinieritas.  Berdasarkan  tabel  4.3,  diketahui  bahwa  tolerance  untuk kedua  variabel  independen  adalah  0.805  atau  lebih  besar  dari  0.1  dan  VIF sebesar  1.243  lebih  kecil  dari  10,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  antara variabel bebas tidak terjadi multikolinieritas.

## 3) Uji Autokorelasi
Salah  satu  pengujian  yang  digunakan  untuk  mengetahui  adanya autokorelasi  adalah  dengan  menggunakan  uji  statistik Durbin-Watson (DW test).  Uji Durbin-Watson adalah  sebuah  test  yang  digunakan  untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi pada nilai residual ( prediction errors ) dari sebuah analisis regresi. Yang dimaksud dengan autokorelasi adalah hubungan antara nilai-nilai yang dipisahkan satu sama lain dengan jeda waktu tertentu. Uji  ini  dikemukakan  oleh James  Durbin dan Geoffrey  Watson .  Menurut Santoso  (2011),  keputusan  ada  atau  tidaknya  autokorelasi  adalah  bila  nilai DW  di  bawah  -2  maka  ada  autokorelasi  positif,  bila  nilai  DW  Antara  -2 sampai  +2  maka  tidak  ada  autokorelasi,  dan  bila  DW  di  atas  +2  maka  ada autokorelasi negatif.
Table 5 Durbin-Watson Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .637 a .406 .382 48.18880 .435 a. Predictors: (Constant), INFLASI, KURS b. Dependent Variabel: IPROPERTI
Dari kriteria di atas maka dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi positif  karena  nilai  dw  <  dL  (0.435  <  1.462).  Untuk  menghilangkan autokorelasi positif tersebut, bisa dengan menambah jumlah sampel atau data. Tetapi karena keterbatasan waktu yang ada penulis memutuskan untuk tidak menambahkan jumlah sampel atau data tersebut.

## 4) Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  memastikan  dalam  model regresi  terjadi  kesamaan  variance  dari  residual  satu  pengamatan  lain.  Jika variansi  dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  lain  tetap,  maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dasar  pengambilan  keputusan  pada  scatterplot  regresi  yaitu  dengan melihat  pola,  jika  ada  pola  tertentu  seperti  titik-titik  yang  ada  membentuk suatu  pola  tertentu  yang  teratur  (bergelombang,  melebar  kemudian menyempit), maka terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Gambar 2 Grafik Scatterplot
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan  output  gambar  scatterplot  di  atas,  didapat  titik-titik menyebar  di  bawah  dan  di  atas  sumbu  Y,  dan  tidak  membentuk homokedastisitas.  Dari  gambar  4.6  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  titik-titik tidak  membentuk  pola  yang  jelas  dan  titik-titik  menyebar  di  atas  dan  di bawah  angka  0  pada  sumbu  Y.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi masalah heteroskedastisitas dalam model regresi ini. suatu pola tertentu yang jelas.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  masalah heteroskedastisitas atau bersifat.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian penulis mengenai pengaruh nilai tukar (kurs) Dollar dan tingkat inflasi terhadap indeks properti di Indonesia selama periode Mei 2013-Juni 2017 dapat disimpulkan bahwa:
1. Variabel nilai tukar (kurs) dollar berpengaruh positif dan signifikan terhadap indeks properti, di mana jika nilai tukar (kurs) Dollar naik sebesar 1 rupiah, maka indeks properti mengalami peningkatan sebesar 2,518 rupiah dengan asumsi tingkat inflasi tetap.
2. Variabel tingkat iflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap indeks properti, di mana jika tingkat inflasi naik sebesar 1 satuan, maka indeks properti mengalami penurunan sebesar 3,890 dengan asumsi nilai tukar (kurs) Dollar tetap.
3. Variabel nilai tukar (kurs) dollar dan tingkat inflasi memiliki nilai F-hitung sebesar 20.575 yang lebih besar dari F-tabel yaitu 3.20 dengan signifikansi 0,000 yang lebih kecil dari 0.05 berarti bahwa kedua variabel tersebut secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan/berarti terhadap indeks properti.
DAFTAR PUSTAKA
Sunariyah.  (2003). Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal,  Edisi  Ketiga .  UPP-AMP YKPN. Yogyakarta.
Soliha,  E.,  Taswan.  (2002). Pengaruh  Kebijakan  Hutang  Terhadap  Nilai  Perusahaan Serta  Beberapa  Faktor  Yang  Mempengaruhinya .  Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis, STIE Stikubank Semarang. (p168).
Bursa  Efek  Indonesia.  (2008). Buku  Panduan  Indeks  Harga  Saham  Bursa  Efek Indonesia . Bursa Efek Indonesia.
Sartono,  Agus.  (2001). Manajemen  Keungan  Teori  dan  Aplikasi .  Yogyakarta:  BPEF- Yogyakarta.
Nopirin. (1990). Ekonomi Moneter , Edisi Ketiga. Yogyakarta: BPFE.
Harianto, Farid., Sudomo, Siswanto. (1998). Perangkat dan Teknik Anaisis Investasi di Pasar Modal Indonesia . Edisi Pertama. BT Bursa Efek Jakarta, Jakarta.
Ishikawa,  Kaoru.  (1998). Teknik  Penuntun  Pengendalian  Mutu .  Penerbit  Mediatama Sarana Perkasa.
Lipsey,  Richard  G.,  Steiner,  Peter  O.,  dan  Douglas  D.  Purvis  (1992). Pengantar Mikroekonomi . Jakarta: Penerbit Erlangga.
Tandelilin. (2003). Portfolio dan Investasi . Edisi Pertama. Yogyakarta: UGM.
Ang,  Robert.  (1997). Buku  Pintar  Pasar  Modal  Indonesia .  Jakarta:  Mediasoft Indonesia.
Kotler, Philip. (2005). Manajemen Pemasaran . Jilid I. PT. Indeks Kelompok Gramedia, Jakarta.
Kyle, Robert  C.  Dan  Floyd  M.  Baird.  (1991). Property  Management .  4 th Edition. Dearborn Financial Publishing Inc, USA.