Journal homepage: www.ejournal.uksw.edu/jeb ISSN 1979-6471    E-ISSN 2528-0147

## Dampak  berita  makroekonomi  terhadap  fluktuasi  nilai  tukar  di Indonesia
Badara Shofi Dana a , Moh. Adenan *b , Zainuri c a Universitas Jember, badara.dana@gmail.com
b Universitas Jember, mohadenan.feb@unej.ac.id
c Universitas Jember, zainuri.feb@unej.ac.id

## I N F O   A R T I K E L
Riwayat Artikel: Artikel dikirim 20-03-2019 Revisi 10-07-2019 Artikel diterima 25-07-2019
Keywords: exchange rate, macroeconomic news, VAR
Kata Kunci: nilai tukar, berita makroekonomi, VAR

## A B S T R A C T
The short-term exchange rate fluctuations can be explained by the microstructure  approach  of  the  foreign  exchange  market.  The concept argues  that macroeconomic news (news in the newspaper) can  affect  the  exchange  rate  in  the  foreign  exchange  market  by changing market actors’ assumptions . This study seeks to analyze the  impacts  of  domestic  and  Chinese  macroeconomic  news  on exchange  rate  fluctuation  in  Indonesia.  The  study  uses  exchange rates  and  domestic  and  Chinese  macroeconomic  news  from2/1/ 2013  to  31/12/2018.  Macroeconomic  news  consist  of  economic growth  (GDP),  retail  sales  and  current  account.  By  using  the Generalized Methods of Moments (GMM) as the analysis tool, the study  indicate  that  domestic  and  Chinese  macroeconomic  news affect  exchange  rate  movements  in  Indonesia.  Thus,  this  study suggests  that  Indonesia  needs  to  maintain  its  macroeconomic fundamentals  to  mitigate  the  impacts  of  macroeconomic  news. Further,  increasing  the  efficiency  and  credibility  of    financial markets is crucial to stabilize exchange rate movements.

## A B S T R A K
Fluktuasi nilai tukar dalam jangka pendek dapat dijelaskan melalui pendekatan  struktur  mikro  pasar  valuta  asing.  Konsep  yang dibangun oleh pendekatan struktur mikro pasar valuta asing adalah bahwa berita makroekonomi (berita di koran) dapat memengaruhi
nilai  tukar  di  pasar  valuta  asing  dengan  mengubah  asumsi  para pelaku.  Tujuan  penelitian  ini,  menganalisis  dampak  berita makroekonomi domestik dan Cina dalam memengaruhi pergerakan nilai tukar di Indonesia. Variabel yang digunakan adalah nilai tukar dan  berita  makroekonomi  domestik  dan  Cina  pada  2/1/2013- 31/12/2018.  Proksi  sebagai  berita  makroekonomi  adalah pertumbuhan  ekonomi  ( GDP ), retail  sales dan  transaksi  berjalan. Alat analisis Generalized Methods of Moments ( GMM ) digunakan untuk meninjau hubungan berita makroekonomi dengan nilai tukar. Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  berita  makroekonomi domestik  dan  Cina  memiliki  pengaruh  terhadap  pergerakan  nilai tukar di Indonesia. Kebijakan yang digunakan oleh Indonesia untuk memitigasi  dampak  berita  makroekonomi  adalah  menjaga fundamental makroekonomi. Di sisi lain, peningkatan efisiensi dan kredibilitas  di  pasar  keuangan  juga  perlu  dilakukan  untuk menstabilkan pergerakan nilai tukar.

## PENDAHULUAN
Peran  penting  nilai  tukar  dalam  perekonomian  memerlukan  strategi  untuk menstabilkannya. Berbagai cara menstabilkan nilai tukar dilakukan seperti  stabilitas fundamental makroekonomi (Chang dan Su, 2014; Xie dan Chen, 2018). Metode ini mengasumsikan bahwa terjaganya fundamental makroekonomi memberikan pengaruh terhadap  pergerakan  nilai  tukar.  Akan  tetapi  dalam  implikasinya,  fundamental makroekonomi  memiliki  anomali  hubungan  dengan  nilai  tukar.  Sebagai  contoh, Horioka  dan  Ford  (2016)  dan  Bahmani-oskooee,  Hosny,  dan  Kishor  (2014) menjelaskan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  lemah  antara  nilai  tukar  dengan fundamental makroekonomi.
Anomali  hubungan  nilai  tukar  dengan  fundamental  makroekonomi memunculkan  fenomena the  exchange  rate  puzzle .    Sebagai  contoh,  Chou  (2018) menjelaskan  berlakunya the  exchange  rate  disconnect  puzzle pada  hubungan  nilai tukar dengan fundamental makroekonomi. Hasil yang sama juga ditunjukan oleh Chen dan  Chou  (2015)  bahwa  fundamental  makroekonomi  memiliki  peran  yang  lemah dalam  menjelaskan  pergerakan  nilai  tukar,  sehingga  terindikasi  berlakunya the exchange  rate  puzzle .  Akan  tetapi,  Audzei  dan  Brázdik  (2018)  menemukan  bahwa fundamental makroekonomi dapat menjelaskan nilai tukar. Sementara itu, Ren, Wang, dan Zhang (2019) memberikan pengertian bahwa fundamental makroekonomi dapat menjelaskan nilai tukar dalam jangka pendek. Kondisi anomali hubungan nilai tukar dan  dengan  fundamental  makroekonomi  menjadikan  perlu  adanya  pendekatan  baru dalam menjelaskan nilai tukar. Dalam hal ini, pendekatan struktur mikro pasar valuta asing sangat relevan dalam menjelaskan pergerakan nilai tukar dalam jangka pendek (Cheung dan Chinn, 2001; Katusiime, et al ., 2015; Perry dan Juhro, 2016).
Latar  belakang  pendekatan  struktur  mikro  pasar  valuta  asing  sangat  relevan dalam  menyelidiki  pergerakan  nilai  tukar  karena  anomaly  hubungan  fundamental makroekonomi  dengan  nilai  tukar.  Ketika  fundamental  makroekonomi  sudah  tidak mampu  menjelaskan  nilai  tukar,  maka  diperlukan  strategi  alternatif  untuk menstabilkan  nilai  tukar.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  ingin  meninjau  strategi alternatif  dalam  menjelaskan  pergerakan  nilai  tukar  melalui  kondisi  di  pasar  valuta asing. Pasar valuta asing digunakan dalam penelitian ini dikarenakan terdapat hipotesis yang berlaku bahwa berita makroekonomi dapat memberikan pengaruh terhadap nilai tukar.  Hipotesis  yang  berkembang  dalam  pasar  valuta  asing  adalah  efek  berita makroekonomi  memiliki  pengaruh  yang  cepat  dalam  menjelaskan  pergerakan  nilai tukar (Caporale, Spagnolo, & Spagnolo, 2018; Cheung, Fatum, & Yamamoto, 2019; Omrane  &  Savaşer,  2017).  Selama  pasar  valuta  asing  terbuka  dampak  berita  dapat diselidiki  daripada  kasus  pasar  keuangan  lainya  (Caporale,  Spagnolo,  &  Spagnolo, 2017; Galati & Ho, 2001). Efek berita makroekonomi dapat mengubah asumsi agen dalam  melakukan  transaksi  di  pasar  valuta  asing  (Dominguez  dan  Panthaki,  2006; Galati dan Ho, 2001).
Secara  empiris,  efek  berita  makro  masih  relevan  untuk  diteliti  dalam menjelaskan  pergerakan  nilai  tukar.  Campbell,  Clarida,  dan  Waldman  (2013) menjelaskan  bahwa  berita  makroekonomi  memiliki  pengaruh  terhadap  nilai  tukar. Berita  makroekonomi  yang  bersumber  dari  Amerika  Serikat  berpengaruh  terhadap pergerakan  nilai  tukar  (Redl,  2015).  Di  sisi  lain,  efek  berita  makroekonomi  juga berpengaruh pada negara Brasil, Rusia, India, Tiongkok, dan Afrika Selatan ( BRICS) (Caporale et al ., 2017). Hasil yang sama juga ditunjukan oleh Caporale et al . (2018) bahwa berita makroekonomi berdampak kepada nilai tukar. Dengan demikian, berita makroekonomi masih memiliki pengaruh dalam menjelaskan pergerakan nilai tukar di berbagai negara.
Negara  Indonesia  merupakan  negara  berkembang  dengan  rezim  nilai  tukar mengambang  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  untuk  menganalisis  determinan volatilitas  nilai  tukar  berdasarkan  pada  berita  makroekonomi.  Karakteristik  negara berkembang  dengan  rezim  nilai  tukar  mengambang  adalah  pergerakan  nilai  tukar berdasarkan  pada  permintaan  dan  penawaran  di  pasar  valuta  asing,  serta  kondisi perekonomian  global  memberikan  dampak  besar  kepada  kondisi  perekonomian terutama pada nilai  tukar.    Sejalan dengan itu,    Caporale et  al ., (2008) menjelaskan bahwa  berita  makroekonomi  memiliki  pengaruh  kepada  nilai  tukar  di  negara berkembang.
Sumber  berita  makroekonomi  dari  Cina  yang  merupakan  negara  dengan perkembangan  yang  pesat  memiliki  pengaruh  terhadap  Indonesia  karena  Cina merupakan tujuan utama ekspor Indonesia. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan
untuk menginvestigasi dampak berita makroekonomi dari Cina terhadap nilai tukar di negara Indonesia. Di sisi lain, penelitian ini memiliki tujuan untuk menguji hipotesis hubungan berita makroekonomi dengan nilai tukar. Hal ini akan memberikan literatur baru dalam perkembangan determinan nilai tukar di Indonesia yang berdasarkan pada kondisi pasar valuta asing dan berita makroekonomi.

## KAJIAN PUSTAKA DAN PERUMUSAN HIPOTESIS
Berita makroekonomi memiliki dampak yang signifikan terhadap pergerakan nilai tukar di berbagai negara (Caporale et al ., 2017; Cheung et al ., 2019; Clarida & Waldman,  2007).  Di  sisi  lain,  berita  makroekonomi  mengakibatkan  lonjakan  cepat pada volume dan volatilitas di perdagangan mata uang (Osler, 2008). Hal ini karena dealer percaya bahwa berita terkait ekonomi akan direspon dengan fluktuasi nilai tukar dalam waktu cepat (Carlson dan Lo, 2006; Cheung dan Chinn, 2001; Osler, 2008).
Model berita dalam nilai tukar sebagai berikut (Copeland, 2014)
𝑠 𝑡 = 𝛾 𝑧 𝑡 .............................................................................................................................................  1
Sementara itu, berikut adalah konsep Rational Expectation ( RE )
𝐸 𝑡−1 𝑠 𝑡 = 𝛾 𝐸 𝑡−1 𝑧 𝑡 ..........................................................................................................................  2 di  mana  nilai  tukar  adalah s t , fundamental  makroekonomi  adalah z t ,  dan 𝛾 adalah koefisien.  Persamaan  (2)  memasukan  konsep  RE  dengan 𝐸 𝑡−1 𝑠 𝑡 adalah  ekspektasi nilai  tukar  pada  periode  selanjutnya  dan 𝐸 𝑡−1 𝑧 𝑡 adalah  ekspektasi  fundamental makroekonomi pada perode selanjutnya.
𝑠 𝑡 − 𝐸 𝑡−1 𝑠 𝑡 = 𝛾 (𝑧 𝑡 − 𝐸 𝑡−1 𝑧 𝑡 ) ................................................................................................... 3
𝑠 𝑡 = 𝐸 𝑡−1 𝑠 𝑡 + 𝛾 (𝑧 𝑡 − 𝐸 𝑡−1 𝑧 𝑡 ) ..........................................................................................  4
Persamaan 3 menjelaskan the unexpected components of the spot exchange rate ( 𝑠 𝑡 − 𝐸 𝑡−1 𝑠 )  yang  dipengaruhi  oleh the  surprise  components  of  the  fundamental macroeconomics  or  news (𝑧 𝑡 − 𝐸 𝑡−1 𝑧 𝑡 ). Dengan  demikian,  persamaan  3  dapat disederhanakan sebagai persamaan 4.
Bukti empiris menunjukkan hubungan nilai tukar dengan berita makroekonomi baik  di  negara  berkembang  maupun  negara  maju.  Sebagai  contoh,  Caporale et  al . (2018) menjelaskan bahwa nilai tukar dipengaruhi oleh berita makroekonomi di negara berkembang.  Sementara  itu,  Caporale et  al .  (2017)  menjelaskan    bahwa  terdapat hubungan  antara  berita  makroekonomi  denga    nilai  tukar  di  negara  BRICS  (Brazil, Russia,  India,  Cina  dan  Afrika  Selatan).  Selanjutnya,  Cheung et  al .  (2019) menunjukkan bahwa berita makroekonomi yang bersumber dari Jepang dan Amerika
Serikat berpengaruh terhadap nilai tukar Jepang saat krisis keuangan global. Selama krisis keuangan global, berita makroekonomi memiliki peran dalam pergerakan nilai tukar (Omrane & Savaşer, 2017).
Hipotesis  penelitian  memprediksi  hubungan  pergerakan  nilai  tukar  dengan berita  makroekonomi  domestik  dan  Cina.  Berita  perkembangan  makroekonomi domestik  memberikan  gambaran  atas  kondisi  fundamental  makroekonomi  di Indonesia. Para pelaku di pasar valuta asing akan mempunyai asumsi dalam melalukan transaksi  di  pasar  valuta  asing  berdasarkan  perkembangan  berita  makroekonomi. Caporale et  al .  (2017,  2018);  Dominguez  dan  Panthaki  (2006)  dan  Galati  dan  Ho (2001) menjelaskan bahwa berita makroekonomi domestik memiliki pengaruh dalam menjelaskan  pergerakan  nilai  tukar.  Penelitian  ini  memprediksi  bahwa  berita  buruk makroekonomi  domestik  akan  memberikan  pengaruh  kepada  apresiasi  nilai  tukar Indonesia. Dengan kata lain, semakin banyak berita buruk yang muncul dalam koran akan  meningkatkan  nilai  tukar.  Dengan  demikian,  hipotesis  yang  dibuat  sebagai berikut:
H1 :  Berita  buruk  makroekonomi  domestik  berpengaruh  negatif  terhadap nilai tukar.
Perkembangan makroekonomi Cina yang tercermin dari berita makroekonomi Cina akan memberikan pengaruh kepada nilai tukar. Asumsi yang dibangun di pasar valuta asing adalah berita makroekonomi Cina yang semakin baik akan membuat nilai tukar Rupiah melemah dibandingkan dengan Yuan. Dengan demikian, perkembangan makroekonomi  Cina  yang  baik  merupakan  berita  buruk  bagi  Indonesia.  Penelitian Cheung et  al .  (2019);  Omrane  dan  Savaşer  (2017);  dan  Redl  (2015)  menjelaskan bahwa  berita  makroekonomi  dari  luar  negeri  akan  berpengaruh  terhadap  nilai  tukar domestik. Hipotesis yang dibuat sebagai berikut:
H2 :  Berita buruk makroekonomi Cina berpengaruh negatif terhadap nilai tukar
Capital  inflow merupakan variabel  kontrol  yang  digunakan dalam penelitian ini. Peningkatan capital inflow di Indonesia akan berpengaruh terhadap depresiasi nilai tukar Indonesia. Penelitian Cantú (2019); Caporale et al . (2018); serta Jongwanich dan Kohpaiboon (2013) menjelaskan bahwa aliran modal masuk yang tinggi dalam suatu negara  akan  menimbulkan  depresiasi  nilai  tukar.  Dengan  demikian  hipotesis  yang dibuat adalah
H3 : Capital inflow berpengaruh negatif terhadap nilai tukar

## METODA PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  data time  series dengan  data  harian  pada 1/2/2013-12/31/2018  dan  total  observasi  adalah  1533  observasi.  Variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  tukar  nominal  negara  Indonesia,  berita domestik seperti Gross Domestic Product ( GDP ), retail sales dan transaksi berjalan, berita luar negeri dari perekonomian Cina seperti Gross Domestic Product ( GDP ) dan retail sales dan variabel kontrol yaitu capital inflow . Penggunaan GDP dan retail sales sebagai proksi kondisi perekonomian sesuai dengan Birz dan Lott (2011) dan Caporale et  al .  (2017,  2018).  Variabel  transaksi  berjalan  digunakan  pada  perekonomian domestik  karena  secara  historis  berhubungan  dengan  perkembangan  nilai  tukar  di Indonesia.  Sementara, capital  inflow sebagai  variabel  kontrol  untuk  melihat  aliran modal yang masuk ke Indonesia. Capital inflow digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan Caporale et al . (2018).
Berita  makroekonomi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari situs  Bloomberg.  Berita  dari  situs  Bloomberg  dikumpulkan  per  hari  dan  dibagi berdasarkan variabel. Berita makroekonomi yang dikumpulkan dari situs Bloomberg merupakan  berita  yang  memiliki  sifat  negatif  dan  positif  terhadap  nilai  tukar. Selanjutnya, berita makroekonomi dijadikan dalam bentuk indek berita.
Variabel berita domestik dan luar negeri yang digunakan dalam penelitian ini dibentuk  menjadi  indek  berita  berdasarkan  Birz  dan  Lott  (2011);  Lott  dan  Hassett (2014)  dan  Caporale et  al .  (2017,  2018).  Rumus  pembuatan  indeks  berita  sebagai berikut
𝑖𝑛𝑑𝑒𝑘 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 = 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ........................................................................... 5
Persamaan  5  menjelaskan  tentang  perhitungan  indek  berita  negatif  dengan menggunakan rumus rasio jumlah berita negatif dibagi dengan jumlah berita. Sumber data variabel yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari Bank Indonesia dan Bloomberg. Data dari Bank Indonesia berfungsi sebagai sumber data nilai tukar harian Indonesia dan capital inflow dan situs Bloomberg untuk data berita makroekonomi.
Spesifikasi model penelitian berdasarkan pada penelitian Birz dan Lott (2011); Caporale et  al .  (2017, 2018);  Cheung et  al . (2019);  Galati  dan  Ho (2001);  Lott  dan Hassett (2014) sebagai berikut.
𝑠 𝑡 = 𝑓(𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑡 𝑑𝑜𝑚𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 , 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑡 𝐶ℎ𝑖𝑛𝑎 , 𝑣𝑎𝑟 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑡 ) ................................................................  6
𝑠 𝑡 = 𝑎 1 + 𝑎 2 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑡 𝑑𝑜𝑚𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 + 𝑎 3 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑡 𝐶ℎ𝑖𝑛𝑎 + 𝑎 4 𝑣𝑎𝑟 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑡 + 𝜀 𝑡 .............................  7
Persamaan  6  dan  7  menjelaskan  bahwa  nilai  tukar  di  Indonesia  dipengaruhi oleh indek berita domestik, indek berita Cina dan variabel kontrol.
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Generalized Methods of  Moments ( GMM ).  Asumsi  dalam GMM adalah  terdapatnya lag pada  varaibel dependen  serta  terbebasnya  model  dari  permasalahan  asumsi  klasik  (Greene,  2012; Ullah, Akhtar, & Zaefarian, 2018). Di sisi lain, penggunaan GMM mencoba mengatasi permasalahan heterokedastisitas pada variabel nilai tukar. Persamaan 7 dimasukan ke dalam bentuk GMM sebagai berikut
𝑠 𝑡 = 𝑎 1 + 𝑎 2 𝑠 𝑡−1 + 𝑎 3 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑡 𝑑𝑜𝑚𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 + 𝑎 4 𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎 𝑡 𝐶ℎ𝑖𝑛𝑎 + 𝑎 5 𝑣𝑎𝑟 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑡 + 𝜀 𝑡 .....................  8
Persamaan  8  merupakan  persamaan  yang  telah  memasukan  unsur  metoda Generalized  Methods  of  Moments ( GMM ).  Dengan  demikian,  persamaan  8 menjelaskan bahwa indeks berita domestik dan Cina memiliki pengaruh terhadap nilai tukar.  Di  sisi  lain,  pergerakan  nilai  tukar  pada  periode  lalu  dan capital  inflow juga berperan dalam menjelaskan pergerakan nilai tukar.
Tabel 1 Definisi Operasional Variabel Variabel Keterangan Nilai Tukar Nilai tukar nominal Indonesia Indeks Berita Domestik GDP Berita  terkait  pertumbuhan  ekonomi yang  diproksi  dengan Gross Domestic Product di Indonesia retail sales Berita  terkait  penjualan  eceran  di  Indonesia.  Penjualan  eceran digunakan sebagai cerminan atas tingkat konsumsi suatu negara transaksi berjalan Berita  terkait  transaksi  berjalan  di  Indonesia.  Transaksi  berjalan digunakan sebagai dasar keputusan berinvestasi Indeks Berita Cina GDP Berita  terkait  pertumbuhan  ekonomi yang  diproksi  dengan Gross Domestic Product di Cina retail sales Berita terkait retail sales di Cina Variabel Kontrol Capital inflow Data aliran modal yang masuk ke Indonesia

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil  analsis  efek  berita  makroekonomi  terhadap  nilai  tukar  di  Indonesia dengan menggunakan GMM dibahas pada sub-bab ini. Uji tahap pertama  dilakukan dengan  uji  stasioneritas  data.  Uji  stationeritas  bertujuan  untuk  menilai  apakah  data dapat  langsung  dilakukan  estimasi  atau  tidak.  Hal  ini  dikarenakan  data  yang  tidak stationeritas  akan  menimbulkan spurious  regression .  Pengujian  stasioneritas  data dengan  menggunakan Augamanted  Dicky-Fuller ( ADF ).  Data  dapat  dikatakan stationer  jika  nilai  probabilitas  nilai ADF lebih  kecil  dari  nilai  alpha  signifikansi  (1 persen, 5 persen dan 10 persen).
Tabel 2 Hasil Uji Stasioneritas Data Variabel Augmanted Dicky Fuller Level First Different Nilai tukar 0,516 0,000* Indek berita domestik 0,000* 0,000* Indek berita Cina 0,000* 0,000* Capital Inflow 0,012** 0,000* * signifikan α=1%, ** signifikan α=5%, *** signifikan α=10%
Tabel  2  merupakan hasil uji stasioneritas data dengan menggunakan metoda Augmented Dickey-Fuller ( ADF ). Variabel nilai tukar di tingkat level memiliki nilai probabilitas sebesar 0,516 lebih besar dari nilai alpha (α= 10 %), sehingga data dapat dikatakan tidak stasioner. Kondisi data nilai  tukar  yang tidak stasioner pada tingkat level akan dilanjutkan estimasi di tingkat first difference . Hasil uji stasioneritas pada tingkat first difference menunjukan nilai probabilitas yaitu 0,000 lebih kecil dari nilai alpha  (α=  1  %).  Hal  ini  menunjukkan  data  nilai  tukar  stasioner  pada  tingkat first difference .
Berbeda  dengan  hasil  uji  stasioneritas  pada  variabel  indeks  berita  domestik, indeks  berita  Cina  dan capital  inflow telah  stasioner  pada  tingkat level .  Nilai probabilitas variabel indeks berita domestik di tingkat level yaitu 0,000 lebih kecil dari nilai  alpha  (α=1  %)  menunjukkan  data  telah  stasioner.  Hasil  yang  sama  juga ditunjukkan  pada  hasil  uji  stasioner  variabel  indeks  berita  Cina  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,000  yang  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  (α=  1  %),  sehingga menunjukkan  data  telah  stasioner.  Selanjutnya,  nilai  probabilitas  variabel capital inflow sebesar  0,012  yang  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  (α=  5  persen)  menunjukkan bahwa data telah stasioner di tingkat level .
Akan tetapi, hasil uji stasioneritas pada variabel indeks berita domestik, indeks berita Cina dan capital inflow di tingkat first difference menunjukkan data stasioner. Hal ini terlihat dari nilai probabilitas setiap variabel sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai alpha  (α=  1  persen).  Dengan  demikian,  secara  keseluruhan  data  yang  digunakan stasioner pada tingkat first difference .
Data yang telah stasioner pada tingkat first difference akan dilakukan estimasi dengan  menggunakan  metoda GMM .  Hasil  estimasi  menggunakan GMM menunjukkan bahwa varibel berita makroekonomi dari domestik dan Cina memiliki pengaruh  terhadap  pergerakan  nilai  tukar.  Di  sisi  lain, capital  inflow juga  berperan dalam menjelaskan pergerakan nilai tukar Rupiah.
Tabel 3 Hasil analisis GMM Variabel Koefisien t-statistik Probabilitas Nilai tukar (-1) 0,189* 3,529 0,000 Indek berita domestik -0,826* -7,462 0,000 Indek berita Cina -0,362* -3,694 0,000 Capital Inflow -0,176*** -2,613 0,087 Adjusted R-square 0,87
* signifikan α=1%, ** signifikan α=5%, *** signifikan α=10%
Tabel  3  merupakan  hasil  estimasi  dengan  menggunakan  metoda GMM . Variabel nilai tukar dipengaruhi oleh pergerakan nilai tukar pada periode lalu. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas nilai tukar (-1) sebesar 0,000  yang lebih kecil dari nilai alpha (α= 1 %). Di sisi lain, koefisien nilai tukar (-1) yang positif memberikan arti  bahwa  pergerakan  nilai  tukar  pada  periode  lalu  yang  mengalami  apresiasi  akan memengaruhi apresiasi nilai tukar pada periode selanjutnya.
Variabel  indeks  berita  domestik  secara  signifikan  dan  negatif  memengaruhi nilai tukar seperti terlihat dari nilai probabilitas indek berita domestik sebesar 0,000 yang lebih kecil dari nilai alpha (α= 1 %). Dengan demikian, indeks berita domestik yang merupakan cerminan dari perkembangan berita negatif kondisi makroekonomi domestik mengalami peningkatan akan menjadikan nilai tukar terdepresiasi. Temuan ini sejalan Cheung et  al .  (2019) dan Omrane dan  Savaşer (2017)  yang  menjelaskan bahwa  berita  makroekonomi  domestik  memberikan  pengaruh  terhadap  pergerakan nilai  tukar  domestik.  Berita  makroekonomi  domestik  menjadi  cerminan  kondisi fundamental  makroekonomi  dalam  menjaga  kestabilan  nilai  tukar.  Selanjutnya, kestabilan fundamental makroekonomi mempengaruhi pergerakan nilai tukar. Xie dan Chen  (2018)  serta  Chang  dan  Su  (2014)  juga  menjelaskan  bahwa  kestabilan fundamental makroekonomi mempengaruhi pergerakan nilai tukar.
Gambar  1  menjelaskan  pergerakan  nilai  tukar  yang  disertai  dengan perkembangan berita makroekonomi di  Indonesia pada tahun 2018.  Pada Gambar 1 terlihat  bahwa  ketika  perkembangan  berita  kondis  makroekonomi  Indonesia  positif pergerakan nilai  tukar  Rupiah mengalami  apresiasi.  Akan tetapi  saat  perkembangan berita  makroekonomi  negatif  nilai  tukar  Rupiah    mengalami  depresiasi.  Berita domestik sebagai cerminan  kondisi makroekonomi domestik memiliki peran penting dalam  menjelaskan  pergerakan  nilai  tukar  domestik  (Caporale et  al .,  2017,  2018). Kondisi  ini  mengisyaratkan  bahwa  perkembangan  berita  kondisi  makroekonomi domestik  mengubah  asumsi  para  pelaku  pasar  dalam  melihat  fundamental makroekonomi. Berita memiliki pengaruh secara langsung terhadap nilai tukar di pasar valuta asing (Caporale et al ., 2017, 2018; Galati dan Ho, 2001). Berita makroekonomi negatif  mencerminkan  kondisi  makroekonomi  domestik  yang  tidakstabil.  Dengan demikian,  dengan asumsi yang berlaku bahwa fundamental makroekonomi domestik
tidak mampu menahan guncangan global, maka para pelaku pasar valuta asing lebih mengurangi permintaan akan Rupiah.
Sumber; Bank Indonesia, 2019, Bloomberg, 2019 (diolah)

## Gambar 1
Nilai Tukar dan Berita Makroekonomi di Indonesia Tahun 2018
Sementara  itu,    indeks  berita  Cina  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0,000 yang  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  (α=  1  %).  Indeks  berita  Cina  memiliki  pengaruh signifikan negatif terhadap pergerakan nilai tukar. Perkembangan berita negatif terkait kondisi  makroekonomi  Cina  akan  berdampak  kepada  nilai  tukar  Rupiah.  Dengan demikian,  berita  negatif  tentang  makroekonomi  Cina  yang  mencerminkan  kondisi fundamental  makroekonomi  akan  mengubah  asumsi  para  pelaku  pasar  valuta  asing bahwa kondisi nilai tukar Rupiah sangat rentan terhadap guncangan Cina. Pada kondisi tersebut permintaan Rupiah menurun. Caporale et al . (2017, 2018) dan Redl (2015) juga  menunjukkan  bahwa  berita  luar  negeri  yang  positif  akan  menjadi  berita  buruk bagi perekonomian domestik, sehingga memberikan pengaruh kepada nilai tukar.
Gambar  2  menjelaskan  tentang  pergerakan  nilai  tukar  Rupiah  dan hubungannya  dengan  berita  makroekonomi  Cina.  Terlihat  pada  Gambar  2  bahwa kondisi  berita  makroekonomi  Cina  yang  baik  bagi  Indonesia  akan  berpengaruh terhadap  nilai  tukar  dengan  terapresiasi.  Akan  tetapi  ketika  perkembangan  berita makroekonomi yang buruk bagi Indonesia menjadikan nilai tukar Rupiah mengalami depresiasi.  Mekanisme  di  pasar  valuta  asing  yang  disebabkan  oleh  berita  negatif makroekonomi  dari  Cina  membuat  para  pelaku  pasar  akan  memiliki  asumsi  bahwa perkembangan perekonomian Cina ke arah postif akan memberikan pengaruh kepada nilai  tukar  Rupiah  terapresiasi.  Hal  ini  dikarenakan  berita  yang  tersebar  akan membentuk ekspektasi para pelaku di pasar valuta asing dalam melakukan transaksi (Birz dan Lott, 2011; Galati dan Ho, 2001).
12000 12500 13000 13500 14000 14500 15000 15500 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Nilai tu k ar r u p iah ( R u p iah ) B er ita m ak ro ek o n o m i (J u m lah ) Harian Transaksi Berjalan GDP Retail Sales
Nilai Tukar
Sumber; Bank Indonesia, 2019, Bloomberg, 2019 (diolah)
Gambar 2 Nilai Tukar Rupiah dan Berita Makroekonomi Cina pada Tahun 2018
Hasil  yang  sama  juga  ditunjukan  pada  perkembangan capital  inflow yang memiliki hubungan signifikan positf terhadap nilai tukar di Indonesia. Hal ini terlihat dari nilai probabilitas capital inflow sebesar 0,087 lebih kecil dari nilai alpha (α= 10 persen).  Kondisi  ini  mengartikan  bahwa  tinggiya capital  inflow yang  masuk  ke Indonesia  akan  meningkatkan  permintaan  Rupiah,  sehingga  Rupiah  mengalami apresiasi. Sejalan dengan pengelitian yang dilakukan oleh Combes, Kinda, dan Plane (2012)    dan    Jongwanich  dan  Kohpaiboon  (2013)  bahwa capital  inflow memiliki pengaruh terhadap pergerakan nilai tukar.
Gambar  3  menjelaskan  tentang  pergerakan  nilai  tukar  dan capital  inflow di Indonesia. Pergerakan capital inflow yang mengalami fluktuasi  sejalan dengan nilai tukar, dimana kenaikan capital inflow akan direspon dengan menguatnya nilai tukar Rupiah.  Sebagai  contoh,  pada  kuartal  pertama  sampai  dengan  kuartal  ketiga  tahun 2018, kondisi capital inflow yang rendah disertai dengan terapresiasinya nilai tukar. Berbeda  pada  kuartal  pertama  tahun  2015,  nilai  tukar  Rupiah  terapresiasi  disertai dengan capital  inflow yang  meningkat.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  tekanan  dari perekonomian  global  yang  menyebabkan  nilai  tukar  tidak  sejalan  dengan capital inflow . Dengan demikian, capital inflow yang tinggi tetapi masih terdapat tekanan di perekonomian global tidak akan mengubah nilai tukar. C apital inflow yang tinggi di Indonesia  akan  menjadikan  permintaan  uang  Rupiah  meningkat.  Permintaan  uang Rupiah  yang  meningkat  disertai  dengan  meningkatnya  jumlah  uang  beredar  akan menjadikan  nilai  tukar  menguat.  Berbeda  ketika capital  outflow yang  tinggi  akan menyebabkan  nilai  tukar  melemah  dikarekan  permintaan  valuta  asing  yang  sangat tinggi  (Basu, et  al .,  2016).  Dengan  demikian, capital  inflow memiliki  peran  dalam
12000 12500 13000 13500 14000 14500 15000 15500 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Nilai tu k ar n o m in al (R u p iah ) B er ita m k ro ek o n o m i (J u m lah ) Harian GDP Retail Sales Nilai Tukar
menjelaskan pergerakan nilai tukar.
Sumber: Bank Indonesia, 2019, Bank International Settlements , 2019 (diolah) Gambar 3 Nilai Tukar Rupiah dan capital inflow di Indoenesia pada Tahun 2018
Hasil  estimasi  yang  telah  dilakukan  dalam  melihat  hubungan  berita makroekonomi  yang  bersumber  dari  domestik  dan  Cina  terhadap  pergerakan  nilai tukar  di  Indonesia  menunjukkan  perlunya  kebijakan  untuk    dampak  berita makroekonomi  domestik  dan  Cina  yang  negatif  dengan  menjaga  kestabilan fundamental  makroekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  kestabilan  fundamental makroekonomi  masih  menjadi  kunci  dalam  mempengaruhi  pergerakan  nilai  tukar (Adusei dan Gyapong, 2017; Chang dan Su, 2014).
Di  sisi  lain,  peningkatan  efisiensi  dan  kredibilitas  di  pasar  keuangan  perlu dilakukan oleh Indonesia untuk menstabilkan nilai tukar. Efisiensi di pasar keuangan dapat dilakukan dengan memperkuat regulasi transaksi di pasar uang dan pasar valuta asing,  sepertipeningkatan  kelambagaan  melalui  pembentukan central  clearing counterparty untuk  transaksi  keuangan  derivatif  yang over-the-counter. Sementara, kredibilitas pasar keuangan dapat mendorong pelaku pasar untuk memenuhi kewajiban sertifikasi tresuri guna meningkatkan profesionalisme dan daya saing di tingkat global.

## SIMPULAN, KETERBATASAN DAN SARAN
Pergerakan nilai tukar Rupiah dipengaruhi oleh berita makroekonomi domestik dan  Cina.  Berita  makroekonomi  domestik  menjadi  gambaran  atas  kondisi perekonomian  domestik  yang  mengubah  ekspektasi  agen  di  pasar  valuta  asing. Dampak kondisi perekonomian Cina yang tercermin dari berita makroekonomi Cina memiliki efek kepada nilai tukar Rupiah. Kebijakan yang perlu dilakukan  Indonesia sebagai mitigasi efek berita domestik dan Cina yang negatif adalah menjaga stabilitas
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 -4.000 -2.000 0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 2 0 1 3 Q1
2 0 1 3 Q2
2 0 1 3 Q3
2 0 1 3 Q4
2 0 1 4 Q1 2 0 1 4 Q2 2 0 1 4 Q3 2 0 1 4 Q4 2 0 1 5 Q1 2 0 1 5 Q2 2 0 1 5 Q3 2 0 1 5 Q4 2 0 1 6 Q1 2 0 1 6 Q2 2 0 1 6 Q3 2 0 1 6 Q4 2 0 1 7 Q 1 2 0 1 7 Q2 2 0 1 7 Q3 2 0 1 7 Q4 2 0 1 8 Q1 2 0 1 8 Q2 2 0 1 8 Q3 2 0 1 8 Q4 NI lai tu k ar n o m in al (R u p iah ) ca p ita l in flo w ( Ju ta) Tahun capital inflow Nilai tukar
fundamental  makroekonomi.  Terjaganya  stabilitas  fundamental  makroekonomi domestik akan menjadikan nilai tukar terapresiasi dan tahan dari shock perekonomian luar  negeri.  Di  sisi  lain,  Indonesia  perlu  melakukan  peningkatan efisiensi  dan kredibilitas di pasar keuangan.
Terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini.  Pertama,  penelitian  ini tidak  menganalisis  secara  detail  beberapa  isu  yang  memengaruhi  dampak  berita makroekonomi  Cina  terhadap  nilai  tukar  Rupiah.  Kedua,  penelitian  ini  hanya menggunakan beberapa indikator makroekonomi, yaitu pertumbuhan ekonomi, retail sales dan  penambahan  transaksi  berjalan  pada  indikator  makroekonomi  Indonesia. Ketiga, penelitian ini hanya menggunakan GMM sebagai alat analisis.  Atas dasar itu, penelitian  ini  mengajukan  beberapa  saran  untuk  penelitian  selanjutnya.  Pertama, penelitian  bisa  menggunakan  berita  makroekonomi  negara  lain  yang  memiliki pengaruh  signifikan  sebagai  proksi  berita  makroekonomi  luar  negeri.  Kedua, penelitian  selanjutnya  bisa  menambahkan  indikator  varaibel  ekonomi,  seperti pengangguran,  tingkat  suku  bunga  dan  inflasi.  Ketiga,  penelitian  selanjutnya menggunakan beberapa alat analisis untuk menghasilkan hasil yang lebih robust.

## DAFTAR PUSTAKA
Adusei,  M.,  &  Gyapong,  E.  Y.  (2017).  The  impact  of  macroeconomic  variables  on exchange rate volatility in Ghana: The partial least squares structural equation modelling  approach. Research  in  International  Business  and  Finance , 42 (December), 1428–1444. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.081
Audzei,  V.,  &  Brázdik,  F.  (2018).  Exchange  rate  dynamics  and  their  effect  on macroeconomic volatility in selected CEE countries. Economic Systems , 42 (4), 584–596. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2018.02.003
Bahmani-oskooee,  M.,  Hosny,  A.,  &  Kishor,  K.  N.  (2014).  The  exchange  rate disconnect  puzzle  revisited. International  Journal  of  Finance  &  Economics , 17 (2), 103–123. https://doi.org/10.1002/ijfe
Basu, S., Ghosh, A., Ostry, J., & Winat, P. (2016). Managing Capital Outflows: The Role of Foreign Exchange Intervention. IMF Working Papers , 1–59.
Birz, G., & Lott, J. R. (2011). The effect of macroeconomic news on stock returns:
New  evidence  from  newspaper  coverage. Journal  of  Banking  and  Finance , 35 (11), 2791–2800. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.03.006
Cantú, C. (2019). Effects of capital controls on foreign exchange liquidity. Journal of International Money and Finance , 93 (May), 201–222. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2019.01.006
Caporale,  G.  M.,  Spagnolo,  F.,  &  Spagnolo,  N.  (2017).  Macro  news  and  exchange rates  in  the  BRICS. Finance  Research  Letters , 21 (May),  140–143. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.12.002
Caporale,  G.  M.,  Spagnolo,  F.,  &  Spagnolo,  N.  (2018).  Exchange  rates  and  macro news in emerging markets. Research in International Business and Finance ,
46 (December), 516–527. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.06.007
Carlson, J. A., & Lo, M. (2006). One minute in the life of the DM/US$: Public news in an electronic market. Journal of International Money and Finance , 25 (7), 1090–1102. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2006.08.005
Chang, M. J., & Su, C. Y. (2014). The dynamic relationship between exchange rates and  macroeconomic  fundamentals:  Evidence  from  Pacific  Rim  countries. Journal  of  International  Financial  Markets,  Institutions  and  Money , 30 (1), 220–246. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2014.03.002
Chen, S. S., & Chou, Y. H. (2015). Revisiting the relationship between exchange rates and  fundamentals. Journal  of  Macroeconomics , 46 (December),  1–22. https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2015.07.004
Cheung, Y. W., & Chinn, M. D. (2001). Currency traders and exchange rate dynamics: A  survey  of  the  US  market. Journal  of  International  Money  and  Finance ,
20 (4), 439–471. https://doi.org/10.1016/S0261-5606(01)00002-X
Cheung,  Y.  W.,  Fatum,  R.,  &  Yamamoto,  Y.  (2019).  The  exchange  rate  effects  of macro news after the  global  financial crisis. Journal of  International Money and Finance , 95 (July), 424–443.
https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2018.03.009
Chou, Y. H. (2018). Understanding the sources of the exchange rate disconnect puzzle:
A variance decomposition approach. International Review of Economics and Finance , 56 (July), 267–287. https://doi.org/10.1016/j.iref.2017.10.029
Clarida, R. H., & Waldman, D. (2007). Is bad news about inflation good news for the exchange  rate? Asset  Prices  and  Monetary  Policy .  University  of  Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226092126.003.0010
Combes, J.-L., Kinda, T., & Plane, P. (2012). Capital flows, exchange rate flexibility, and  the  real  exchange  rate. Journal  of  Macroeconomics , 34 (4),  1034–1043. https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2012.08.001
Copeland,  L.  (2014). Exchange  rates  and  international  finance .  United  Kingdom:
Pearson Education Limited.
Dominguez,  K.  M.  E.,  &  Panthaki,  F.  (2006).  What  defines  “news”  in  foreign
exchange markets? Journal of International Money and Finance , 25 (1), 168– 198. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2005.10.009
Galati, G., & Ho, C. (2001). Macroeconomic news and the euro/dollar exchange rate. BIS Working Paper No. 105 , (105).
Greene, W. H. (2012). Econometric analysis (7th ed.). New York: Pearson.
Jongwanich, J., & Kohpaiboon, A. (2013). Capital flows and real exchange rates in emerging  Asian  countries. Journal  of  Asian  Economics , 24 (210),  138–146. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2012.10.006
Katusiime, L., Shamsuddin, A., & Agbola, F. W. (2015). Macroeconomic and market microstructure  modelling  of  Ugandan  exchange  rate. Economic  Modelling ,
45 (February), 175–186. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.10.059
Lott,  J.  R.,  &  Hassett,  K.  A.  (2014).  Is  newspaper  coverage  of  economic  events politically biased? Public Choice , 160 (1–2), 65–108. https://doi.org/10.1007/s11127-014-0171-5 Omrane,  W.  Ben,  &  Savaşer,  T.  (2017).  Exchange  rate  volatility  response  to macroeconomic news during the global financial crisis. International Review of Financial Analysis , 52 (July), 130–143. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.05.006
Osler,  C.  L.  (2008). Foreign  exchange  microstructure:  A  survey  of  the  emperical literature .
Perry,  W.,  &  Juhro,  S.  M.  (2016). Kebijakan  bank  sentral:  Teori  dan  praktek . Exchange Rate Theory and Practice . Jakarta: PT. Rajagrafindo Persada.
Redl,  C.  (2015).  Noisy  news  and  exchange  rates:  A  SVAR  approach. Journal  of International Money and Finance , 58 (November), 150–171.
https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2015.08.002 Ren,  Y.,  Wang,  Q.,  &  Zhang,  X.  (2019).  Short-term  exchange  rate  predictability. Finance Research Letters , 28 (September), 148–152.
https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.04.009
Ullah,  S.,  Akhtar,  P.,  &  Zaefarian,  G.  (2018).  Dealing  with  endogeneity  bias:  The generalized method of moments (GMM) for panel data. Industrial Marketing Management , 71 (November), 69–78. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2017.11.010 Xie, Z., & Chen, S. (2019). Exchange rates and fundamentals: A boostrap panel data analysis. Economic Modelling , 78 (May), 209–224.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2018.09.021