0 100000 200000 Perkembangan Realisasi PMA dan PMDN FDI (Juta $ USD)
PMDN (Miliar Rp)
Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 3 November 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal  324 - 331

## STUDI ANALISIS FAKTOR PENGARUH PERTUMBUHAN FOREIGN DIRECT
INVESTMENT DI INDONESIA TAHUN 2010-2020
Oleh : Defrianto Wahyu Putra Pratama, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta Email: b300211271@student.ums.ac.id Eni Setyowati, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta
Email: es241@ums.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  16  Nov - 2022 Accepted  25 Nov  - 2022 Available Online 30 Nov – 2022 This  study  aims  to  examine  how  affecting  economic  risk,  including  the Bank  Indonesia  reference  interest  rate,  loan-to-deposit  ratio,  GDP, currency rates, and the Corruption Perception Index (CPI), affects foreign direct  investment  (FDI)  in  Indonesia.  The  technique  utilized  is simultaneously  and  partially  analyzed  descriptive  quantitative  analysis. The  method  utilized  in  this  study  uses  multiple  linear  regression  to calculate the least squares approach of  the OLS model  (Ordinary Least Square) to look at the long-term and short-term situations of a country's plurality. It intends to identify the variables that affect the growth of FDI in  Indonesia  between  2010  and  2020  by  using  the  ECM  model  (Error Correction Model) methodology.
Keyword : FDI,  Corruption,  ECM, LDR, GDP

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dan  kemajuan  zaman  di  era industry  4.0 dan society  5.0 memberikan pengaruh yang sangat besar terhadap investasi asing  langsung  atau foreign  direct  investment (FDI).  Dimana  dibuktikan  dengan  maraknya perusahaan multinasional berbasis digital yang terus  menerus  berkembang  di  Indonesia, pembangunan  infrastruktur  yang  signifikan untuk menopang pertumbuhan ekonomi negara. Upaya  investasi  asing  langsung  di  Indonesia menjadi  program  prioritas  pemerintah  dan investor  asing  menyorot  negara  Indonesia adalah  negara  yang  dapat  menjadi  investasi jangka  panjang  dilihat  dari  beberapa  indikator memiliki sumber daya mulai dari sumber daya alam  hingga  sumber  daya  manusia  yang melimpah dan beragam. Dalam perkembangan pandemi Covid-19 Indonesia adalah salah satu dari  sepuluh  negara  terbaik  untuk  penanaman modal  (investasi).  Dilansir  dari  CNBC  (Saleh 2020)  dengan  sokongan  sekitar  650  emiten (perusahaan  terbuka)  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI),  Dengan  kapitalisasi  pasar  di  atas  US$
500  miliar  atau  Rp  7.350  triliun,  serta  potensi demografis  dengan  total  260  juta  konsumen, menciptakan pasar konsumen yang sangat kuat. Potensi pasar konsumen Indonesia sangat besar karena  sebagian  besar  belum  tergarap  dengan baik. Jika seorang investor ingin berinvestasi di bidang manufaktur atau ritel, Indonesia adalah pilihan yang jelas.
Gambar  1  Perkembangan  Realisasi  PMA dan PMDN di Indonesia Tahun 2010-2020
Sumber: BKPM, 2022 (data diolah)
Dalam  perkembangannya  investasi  di Indonesia  memiliki  trend  yang  cenderung meningkat  setiap  tahunnya.  Hanya  saja  pada tahun 2015 triwulan ke 3 hingga 2016 triwulan pertama  terlihat  terdapat  penurunan  investasi asing  yang  hal  tersebut  berdampak  pada
pertumbuhan  ekonomi  pada  periode  tersebut juga  mengalami  pelambatan  rata-rata  dinagka 5,00  persen.  Perkembangan  investasi  dalam negeri  juga  memberikan  kontribusi  yang  baik pada setiap tahunnya, sehingga dapat dikatakan kinerja  sektor  perekonomian  di  Indonesia berkontribusi  optimal  pada  pertumbuhan ekonomi dimana hal tersebut dapat dikonfirmasi dengan nilai pertumbuhan ekonomi  pada  dua  periode  kepemimpinan negara yang berbeda tetap memiliki trend yang naik.  Tetapi  pada  tahun  2020  dimana  terdapat krisis  global  Covid-19  yang  menyebabkan investasi  asing  maupun  dalam  negeri  turun drastis  karena  krisis.  Pada  tahun  2020 perekonomian  global  mengalami  shock  yang cukup  berat  karena  tidak  ada  kesiapan  yang baik di setiap negara. Risiko-risiko semacam ini yang  dapat  diamati  oleh  investor  sebelum melakukan investasi.
Dalam melakukan investasi idealnya investor  melihat  faktor-faktor  risiko  yang menjadikan  pertimbangan  dalam  berinvestasi diantaranya  1)  indeks  persepsi  korupsi  suatu negara  yang  disimbolkan  dengan corruption perception  index yang  dikeluarkan  oleh organisasi internasional Transparency International . 2) risiko likuiditas yang direpresentasikan  oleh Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  perbankan  di  Indonesia  dibawah pengawasan  Otoritas  Jasa  Keuangan  dan intervensi dari Bank Indonesia selaku lembaga otoritas  moneter  independen  di  Indonesia. Diluar faktor risiko yang dapat mempengaruhi FDI  terdapat  1)  BI  Rate  sebagai  acuan  suku bunga  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia untuk  investor  melakukan  investasi  dalam melakukan  aktivitas  keuangan  moneter,  2) Produk Domestik Bruto (PDB) negara sebagai indikator pertumbuhan ekonomi yang digunakan  sebagai  acuan  investor  melihat kondisi  perekonomian  suatu  negara  tujuan investasi.  Faktor-faktor  tersebut  yang  dapat memberikan  pengaruh  terhadap  naik  turunnya nilai  investasi  asing  dalam  negeri  dengan melihat stabilitas politik menjadi sorotan utama untuk investor masing menanamkan modalnya dalam  suatu  negara.  Menurut  (Keown,  Martin dan  Titman  2018)  kurangnya  integritas  di  sisi keuangan  dan  stabilitas  politik  akan  secara langsung  dapat  menghambat  pertumbuhan investasi di negara yang kurang maju. Kondisi perekonomian  suatu  negara  yang  stabil  dapat memberikan  penilaian  khusus  dimata  investor untuk menanamkan modalnya, sehingga hal ini
menarik  untuk  diteliti  lebih  lanjut  seiring perkembangan perekonomian dan infrastruktur pada negara Indonesia.
2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori  Pertumbuhan  Ekonomi  Walt  W.

## Rostow
Dalam  bukunya The  Stages  of  Economic Growth ,  Rostow  menguraikan  lima  tahap pertumbuhan ekonomi yang akan dialami oleh setiap negara, termasuk: (1) Tahap masyarakat tradisional, (2) Tahap prakondisi sebelum lepas landas,  (3)  Tahap  lepas  landas,  (4)  Tahap kematangan ekonomi, dan (5) Tahap meningkatnya  konsumsi  massal.  Negara  maju dinyatakan  telah melalui semua tahapan untuk memulai  pertumbuhan  yang  berkelanjutan, sedangkan  negara  berkembang  masih  berada pada  tahap  masyarakat  tradisional  atau prasyarat  dan  belum  mampu  mencapai pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan. mengikuti  seperangkat  aturan  pengembangan tertentu. (Todaro dan Smith 2014).
Hubungan  antara  besaran  PDB  dengan tingkat  investasi  atau  besaran  modal  adalah positif.  Menurut  Hidayat  et.al,  (2014)  dalam (Astuty 2018) Jika investasi tersebut menghasilkan  bisnis  yang  mampu  menjual lebih  banyak  produk,  maka  akan  memberikan keuntungan  bagi  perusahaan.  PDB  memiliki kemampuan untuk mengukur total output suatu negara, sehingga umumnya investasi didasarkan  pada  hasil  PDB  dari  semua  sektor ekonomi.
Teori Investasi Klasik Teori investasi klasik Adam Smith menyatakan  bahwa  investasi  dilakukan  karena pemilik modal mengharapkan laba
(pendapatan),  dan  prospek  laba  di  bagian bawah  dipengaruhi  oleh  lingkungan  investasi saat  ini  dan  realisasi  keuntungan.  Keynes menekankan  bahwa  ada  faktor  tambahan, seperti keadaan ekonomi saat ini, kecenderungan untuk membangun di masa lalu, dan  sejarah  kemajuan  teknologi.  Menurut Keynes, suku bunga tidak hanya menyebabkan kerugian investasi tetapi juga potensi pertumbuhan  dari  strategi  investasi,  yang  ia sebut  sebagai  marginal  efficiency  of  capital (MEC).  MEC  menyoroti  potensi  margin keuntungan  yang  direalisasikan  dibandingkan dengan suku bunga berlaku (Wage 2020).
Teori Korupsi
Korupsi  berasal  dari  bahasa  latin  yaitu, Corruptio-Corrumpere yang  artinya  busuk, rusak,  menggoyahkan,  memutar  balik  fakta
atau  menyogok.  Pengertian  korupsi  menurut Undang-Undang  Nomor  20  Tahun  2001 tentang Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi adalah  setiap  orang  yang  secara  melawan hukum melakukan perbuatan memperkaya diri sendiri  atau  orang  lain  atau  suatu  korporasi yang  dapat  merugikan  keuangan  negara  atau perekonomian  negara.  Praktik-  praktik  tindak pidana korupsi yang terjadi di Indonesia hampir setiap  hari  diberitakan  oleh  media  massa. Kenyataan  praktik  penyebab  korupsi  yang terjadi  di  Indonesia  bukan  hanya  melibatkan personal, tetapi juga instansi politik dan hukum.
Tabel 1 Indeks Persepsi Korupsi di Indonesia Tahun CPI 2010 28 2011 30,3 2012 32 2013 32 2014 34 2015 36 2016 37 2017 37 2018 38 2019 40 2020 37
Sumber: Transparency International , 2021 Studi  Mauro  (1995)  menemukan  bahwa korupsi  menurunkan  investasi  dan  dengan demikian  menurunkan  pertumbuhan  ekonomi. Berkenaan  dengan  investasi  asing  langsung, penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  ada konsekuensi  ekonomi  dari  korupsi,  studi  oleh Smarzynska  dan  Wei  (2001)  mengungkapkan bahwa pilihan mode masuk investor asing dapat dipengaruhi oleh tingkat korupsi di negara tuan rumah.  Korupsi  membuat  berurusan  dengan pejabat pemerintah, misalnya, untuk mendapatkan  izin  dan  izin  lokal,  menjadi kurang  transparan  dan  lebih  mahal,  terutama bagi investor asing. Penilaian korupsi di setiap negara terindeks dari hasil terbitan Transparency International (TI) Indeks
Persepsi Korupsi (CPI) sejak 1995, setiap tahun memeringkat negara-negara berdasarkan tingkat korupsi yang mereka rasakan, sebagaimana ditentukan oleh penilaian ahli dan survei opini.
Teori Suku Bunga
Menurut  teori  Keynes,  investasi  dan  suku bunga  memiliki  hubungan  yang  berkebalikan. Jika  harga  obligasi  naik,  investasi  akan menurun karena investor akan lebih cenderung menyimpan  uangnya  di  bank  dengan  tujuan tidak mengambil risiko yang lebih besar dengan berinvestasi  dalam  prediksi  risiko  kerugian yang  lebih  tinggi.  Namun  (Sukirno  2016) mengingatkan  jika  pertumbuhan  ekonomi  di daerah  terdeteksi,  meski  suku  bunga  naik, aktivitas investasi juga akan meningkat.

## Rasio Likuiditas
Rasio  likuiditas  adalah  teknik  yang digunakan untuk menilai kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban keuangan, serta kemampuannya untuk memenuhi  kewajiban  yang  jatuh  tempo. (Munawir  2014).  Rasio  likuiditas  suatu perusahaan  adalah  kemampuannya  untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya kepada  kreditur  jangka  pendek  (Prastowo 2015).  Selanjutnya  menurut  (Kasmir  2018) likuiditas  menurut  Kasmir  berfungsi  untuk menunjukkan  dan  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban  yang jatuh  tempo  baik  kepada  pihak  eksternal maupun internal.

## Pendapatan Nasional
Menurut (Mankiw 2010), Produk Domestik Bruto  (PDB)  adalah  nilai  pasar  dari  semua barang  dan  jasa  akhir  yang  diproduksi  dalam suatu  perekonomian  selama  periode  waktu tertentu.  Menurut  (Yoshanda  2011)  dalam artikelnya  menjelaskan  pendapatan  nasional merupakan alat ukur untuk menentukan tingkat perekonomian  suatu  negara.  Perhitungan pendapatan nasional bertujuan untuk memberikan  gambaran  tingkat  perekonomian suatu  negara.  Nilai  elemen  ekonomi  negara lain,  seperti  Produk  Domestik  Bruto  (PDB), dapat digunakan untuk menghitung pendapatan nasional.
3. METODE
Untuk mengumpulkan data yang diperlukan, metodologi  penelitian  menggunakan  studi literatur  dan  dokumentasi.  Data  dikumpulkan melalui studi kepustakaan yang relevan dengan studi tentang sesuatu. Sementara ini, dokumen sedang  dipelajari  dengan  melihat  laporan tertulis yang mencakup data dan informasi dari sumber yang memiliki reputasi baik.Penelitian ini  menggunakan  data  skunder  yang  berasal dari Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI),
BPKM, dan Transparency International .
Dalam  mengolah  data  penelitian  ini menggunakan alat analisis program Eviews 10 dengan  mengestimasi  model  jangka  pendek melalui analisis error correction model (ECM) dan  jangka  panjang  melalui  analisis ordinary least  square (OLS).  Hasil  penelitian  dapat disajikan dengan menggunakan metode kuantitatif  deskriptif..  Dengan  diikuti  uji asumsi klasik dan uji statistik untuk memvalidasi  data  yang  diolah.  Dengan  model sebagai berikut:
𝐹𝐷𝐼 = 𝑓(𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒, 𝐿𝐷𝑅, 𝐺𝐷𝑃, 𝐶𝑃𝐼) 𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝛽 2 𝐿𝐷𝑅 𝑡 + 𝛽 3 𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛽 4 𝐶𝑃𝐼 𝑡 + 𝜀 𝑡 Jika  diubah  dalam  bentuk  semi-log  maka berubah sebagai berikut: 𝑙𝑜𝑔𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝛽 2 𝐿𝐷𝑅 𝑡 + 𝛽 3 𝑙𝑜𝑔𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛽 4 𝐶𝑃𝐼 𝑡 + 𝜀 𝑡
Keterangan: FDI =  Foreign Direct Investment/Investasi Asing Langsung (Juta USD) BI Rate =  Suku bunga acuan Bank Indonesia (persen) LDR =  Loan to Deposit Ratio/Rasio Likuiditas Perbankan Indonesia (persen) GDP =  Gross Domestic Product (Miliar Rp) CPI =  Corruption Perception Index/Indeks Persepsi Korupsi (poin) ε
= error term (residual)

## Uji Akar Unit (Unit Root Test)
Unit  root  test  adalah  tes  yang  digunakan untuk menguji stasioneritas data time series. Uji statsioneritas  merupakan  salah  satu  uji  yang digunakan  untuk  menentukan  bahwa  suatu variabel  variasinya  konstan  dalam  rentang waktu  tertentu  (Widarjono  2016).  Dalam penelitian  ini  uji  yang  digunakan  model Augmented Dickey-Fuller (ADF) . Dapat dijelaskan sebagai berikut:
𝑌 𝑡 =   𝜌𝑌 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 − 1 ≤ 𝜌 ≤ 1 Dimana  ε t adalah  Menurut  premis  OLS, variabel  gangguan  dengan  distribusi  acak  atau skolastik dan varians konstan tidak berkorelasi (non-autokorelasi).  Diasumsikan  bahwa  faktor yang mengganggu adalah white noise .

## Uji Kointegrasi E-G
Uji  kointegrasi  Engle-Granger  dilakukan untuk  mengetahui  kestabilan  dalam  jangka panjang  antar  variabel.  Variabel-variabel  yang diteliti tidak memiliki kointegrasi jika variabel- variabel  yang  diteliti  berkointegrasi  atau
memiliki keterkaitan jangka panjang satu sama lain.  (Widarjono  2016).  Untuk  melihat  hasil koitegrasi  menggunakam  persamaan  model OLS, persamaan uji dapat dirumuskan sebagai berikut:
∆𝑒 𝑡 =   𝛽 1 𝑒 𝑡−1 ∆𝑒 𝑡 =   𝛽 1 𝑒 𝑡−1 + ∑ 𝛼 𝑖 ∆𝑒 𝑡−𝑖+1 𝑝

## 𝑖=2 Model Regresi OLS (Ordinary Least Square)
Metode  OLS  merupakan  teknik  yang digunakan  dalam  analisis  regresi  berganda. Pendekatan ini digunakan untuk meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan dengan
memperkirakan garis regresi. Adapun
persamaannya sebagai berikut:
𝑙𝑜𝑔𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝛽 2 𝐿𝐷𝑅 𝑡 + 𝛽 3 𝑙𝑜𝑔𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛽 4 𝐶𝑃𝐼 𝑡 + 𝜀 𝑡

## Model ECM (Error Correction Model)
Model  ECM (Error  Correction  Model) Model  ini  digunakan  untuk  menguji  apakah masing-masing variabel independen dan dependen  memiliki  pengaruh  jangka  panjang dan  jangka  pendek.  Model  koreksi  kesalahan cocok  untuk  data  deret  waktu  yang  tidak stasioner. Penelitian ini menggunakan estimasi model  ECM  yang  dikembangkan  oleh  Engle- Granger Dengan model persamaannya sebagai berikut:
∆𝑙𝑜𝑔𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   𝛼 0 + 𝛼 1 ∆𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝛼 2 ∆𝐿𝐷𝑅 𝑡 + 𝛼 3 ∆𝑙𝑜𝑔𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛼 4 ∆𝐶𝑃𝐼 𝑡 + 𝐸𝐶𝑇 + 𝜀 𝑡 4. HASIL PEMBAHASAN
Hasil Analisis

## Uji Akar Unit (Unit Root Test)
Hasil  uji  akar  unit  terhadap  variabel  yang digunakan  terdapat  pada  tabel  dibawah.  Hasil uji  akar  unit  menunjukkan  hasil  bahwa  semua variabel penelitian variasinya konstan, sehingga  jika  digunakan  untuk  prediksi  maka hasilnya valid.
Tabel 2 Hasil Uji Akar Unit
Variabel t-Stat Nilai Sig.  Keterangan logFDI -8,137 0,000 Stasioner (1) logGDP -11,544 0,000 Stasioner (2) CPI -4,933 0,000 Stasioner (1) LDR -3,157 0,030 Stasioner (1) BIRate -4,232 0,002 Stasioner (1) Sumber: Eviews 10 (data diolah) Uji Koitegrasi Pada dasarnya uji kointegrasi ADF
(Augmented Dickey-Fuller)
diharapkan
stasioner  dalam  level,  sehingga  model  regresi tidak bersifat menipu.
Tabel 3 Hasil Uji Kointegrasi E-G Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Prob. 1% 5% 10% ECT -3,311 -3,592 -2,931 -2,603 0,020 Sumber: Eviews 10 (data diolah)
Hasil dari uji kointegrasi ADF nilai residual atau  ECT (Error  Correction  Term) dalam model  lebih  adari  nilai  kritis  5  persen  dengan nilai  ADF  -3,311.  Artinya  variabel-variabel dalam model menunjukkan adanya kointegrasi, sehingga variabel ECT dapat digunakan dalam model jangka pendek dalam penelitian.

## Hasil Analisis Model Regresi OLS
Hasil  estimasi  model  persamaan  regresi OLS  jangka  panjang  dengan  menggunakan software Eviews  10  mendapatkan  parameter sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Uji Model OLS 𝑙𝑜𝑔𝐹𝐷𝐼 𝑡 = −5,348 + 0,031 𝐶𝑃𝐼 𝑡 + (0,0005)* 0,018 𝐿𝐷𝑅 𝑡 + 0,032 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡 +
(0,0148)**        (0,1799) 0,982 𝑙𝑜𝑔𝐺𝐷𝑃 𝑡 (0,0000)*
R 2 = 0,9192; DW-Stat. = 0,8702; F-Stat. = 110,99; Prob. F-Stat. = 0,000 Uji Diagnosis
(1) Normalitas
JB(2) = 5,0462; Prob. (JB) = 0,0802
(2) Autokorelasi χ 2 (15) = 23,5105; Prob. (χ 2 ) = 0,0739
(3) Heteroskedastisitas χ 2 (4) = 6,358; Prob. (χ 2 ) = 0,1739
(4) Linieritas F(2,37) =  43,249; Prob. (F) =  0,0000
Sumber : Eviews 10 (data diolah). Keterangan : Signifikan pada *(α = 0,01); **(α = 0,05); ***(α = 0,10). Angka dalam kurung adalah nilai sig. (p value) t-statistik.
Dari  hasil  uji  model  OLS (Ordinary  Least Square) dalam  jangka  panjang  variabel  CPI, LDR,  dan  GDP  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  FDI,  ditemukan  dari  uji secara parsial hanya variabel BI Rate yang tidak memenuhi kriteria berpengaruh dengan melihat probabilitas t-statistiknya sebesar 0,179 > 0,05, sehingga tidak dapat dikatakan  mempengaruhi secara  parsial  terhadap  variabel  logFDI.  Nilai R 2 pada  model  tersebut  sebesar  0,9192  yang artinya  91,92  persen  variasi  variabel  dalam model  dapat  menjelaskan  variabel  logFDI  dan 8,08  variabel  diluar  model  yang  memberikan pengaruh.  Secara  uji  asumsi  klasik  model
tersebut  memenuhi  kriteria  uji  normalitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dengan masing-masing  nilai  statistik  atau  sig  statistik bisa  dilihat  pada  tabel  diatas.  Tetapi  untuk  uji linearitas  model  pada  model  tersebut  belum memenuhi  kriteria  pengujian  sehingga  model tersebut tidak linier dan mengindikasikan tidak memenuhi kriteria BLUE (best linear unbiased model) .
Hasil Analisis Model ECM (Error Correction Model)
Hasil  estimasi  model  persamaan  ECM jangka  pendek  dengan  menggunakan software Eviews  10  mendapatkan  parameter  sebagai berikut:
∆𝑙𝑜𝑔𝐹𝐷𝐼 𝑡 =   −0.0001 + 0,0083 ∆𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 0,0032 ∆𝐿𝐷𝑅 𝑡 + 1,2430 ∆𝑙𝑜𝑔𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 0,0039 ∆𝐶𝑃𝐼 𝑡 − 0.2705 ECT(−1)
Tabel 5 Hasil Uji Model ECM (Error Correction Model) Variabel C t-Stat Prob. D(CPI) 0.003 0.676 0.503 D(LDR) 0.003 0.460 0.648 D(BIRATE) 0.008 0.285 0.776 D(LOG(GDP)) 1.243 3.154 0.003* ECT(-1) -0.270 -2.511 0.016** C -0.000 -0.011 0.9907 R 2 = 0,3204; DW-Stat. = 1.9085; F-Stat. = 3,490; Prob. F-Stat. = 0,0110 Uji Diagnosis
(1) Normalitas
JB(2) = 1,300; Prob. (JB) = 0,5218
(2) Autokorelasi
χ 2 (2) = 1.388482; Prob. (χ 2 ) = 0,4995
(3) Heteroskedastisitas χ 2 (5) = 2,026; Prob. (χ 2 ) = 0,8454
(4) Linieritas
F(2,35) =   1,440; Prob. (F) =   0,2504
Sumber : Eviews 10 (data diolah). Keterangan : Signifikan pada *(α = 0,01); **(α = 0,05); ***(α = 0,10).
Estimasi  hasil  uji  model  ECM (Error Correction Model) menunjukkan bahwa variabel  produk  domestik  bruto  (PDB),  yang memiliki  pengaruh  signifikan  pada  variabel investasi  asing  langsung  (FDI),  bersifat fluktuatif  dalam  waktu  dekat  sedangkan variabel indeks persepsi korupsi (CPI), loan to deposit ratio (LDR), suku bunga (BI Rate) tidak memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap variabel FDI. Pada model tersebut mendapatkan  nilai  R 2 sebesar  0,3204  yang artinya  sebesar  32,04  persen  variabel  model dapat  menjelaskan  variabel  bebas,  sisanya
dijelaskan  oleh  variabel  yang  tidak  termasuk dalam  model.Secara  uji  asumsi  klasik  model tersebut  memenuhi  kriteria  uji  normalitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dengan masing-masing  nilai  statistik  atau  sig  statistik bisa  dilihat  pada  tabel  diatas.  Uji  linearitas model  pada  model  tersebut  sudah  memenuhi kriteria  pengujian  sehingga  model  tersebut linier  dan  mengindikasikan  dapat  memenuhi kriteria BLUE (best linear unbiased model) .
4.1. Pembahasan
Estimasi  model  menunjukkan  variabel  CPI memiliki  hubungan  positif,  tetapi  tidak menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  dalam jangka pendek terhadap perubahan aliran modal FDI.  Artinya  indeks  persepsi  korupsi  yang mewakili kondisi salah satu risiko politik dalam berinvestasi yang mana jika nilai rank CPI yang dirilis  oleh  organisasi  internasional  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap perubahan  modal  investasi  asing  langsung dalam jangka pendek. Penelitian ini juga serupa dengan  temuan  pada  penelitian  (Permana  dan Rivani  2013)  yang  menyebutkan  perubahan risiko  politik  meningkat  juga  meningkatkan aliran modal investasi asing dan penelitian dari (Fatmala  2019)  menyebutkan  indeks  persepsi korupsi  memberikan  pengaruh  positif  tidak signifikan  terhadap  FDI  di  lima  negara ASEAN. Dalam model jangka panjang dengan derajat kepercayaan 99 persen atau dengan nilai probabilitas  0,01  persen  naiknya  nilai  CPI menunjukkan  hubungan  positif  dan  signifikan terhadap  perubahan  aliran  modal  investasi asing  langsung.  Pengertiannya  dalam  jangka panjang jika kondisi ekonomi negara Indonesia tingkat korupsinya menurun akan memberikan ketertarikan  untuk  investor  asing  melakukan investasi  kepada  negara  Indonesia.  Hal  ini diperkuat  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh (Kuvvet  2021)  dan  (Anhar  2020)  bahwa peningkatan  nilai  dari  CPI  berpengaruh  juga dapat meningkatkan jumlah FDI.
Dalam  jangka  pendek loan  to deposit  ratio (LDR)  memiliki  hubungan  positif  dan  tidak signifikan.  Nilai  LDR  dalam  pengertiannya semakin  tinggi  nilai  LDR  tingkat  risiko likuiditas semakin kecil, peraturan standar dari Bank  Indonesia  minimal  nilai  yang  dicapai perbankan  untuk  indikator  risiko  likuiditas sebesar  78,00-92,00  persen  dan  maksimal sebesar  94,00  persen  jika  memenuhi  syarat terkait  NPL (non-performing  loan) dibawah  5 persen,  sedangkan  menurut  peraturan  bank sentral,  batas  toleransi loan  to  deposit  ratio
adalah  85  persen  hingga  110  persen.  Didalam model  jangka  pendek  tingkat  perubahan  LDR memberikan  pengaruh  positif  terhadap  aliran modal  investasi  asing.  Dalam  jangka  panjang dijelaskan  oleh  model  OLS  bahwa  variabel LDR memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap  FDI.  Artinya  kenaikan  persentase LDR  didalam  ambang  batas  peraturan  Bank Indonesia  memberikan  pengaruh  positif  juga terhadap  perubahan  nilai  FDI.  berdasarkan penelitian sebelumnya oleh (Hearn, Piesse dan Strange 2010) investasi dari seluruh kelompok negara  yang  diteliti  memiliki  kesesuaian  yang baik  dan  faktor  ukuran  serta  likuiditas signifikan  di  seluruh  kelompok.  Menurut penelitian dari (Jahn dan Stricker 2022) ketika terjadi  gejolak  stabilitas  politik  pada  negara yang  pertumbuhannya  menengah  kebawah (middle low country) lebih berisiko kehilangan aliran  investasi  daripada  negara high  income country ,  karena  likuiditas  di  negara  yang memiliki pendapatan tinggi relatif lebih stabil. Artikel  dari  (Alquist,  Mukherjee  dan  Tesar 2014)  memberikan  perspektif  baru  tentang pentingnya likuiditas keuangan sebagai penentu  aliran  FDI  ke  ekonomi  pasar berkembang,  yang  mempertimbangkan  motif akuisisi  asing  ini  memiliki  implikasi  luas  bagi negara-negara  berkembang  yang  sekarang menerima  sebagian  besar  arus  ini.  Pada umumnya  investasi  melihat  prospek  dan income kedepan  sehingga  memperhatikan risiko-risiko yang akan terjadi.
Hasil model ECM hubungan jangka pendek variabel suku bunga acuan memiliki hubungan positif tidak signifikan. Model ini memberikan gambaran bahwa perubahan suku bunga acuan yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  tidak memberikan pnegaruh terhadap perubahan nilai investasi asing langsung dalam jangka pendek. Hal  ini  juga  selaras  dengan  penelitian  dari (Lubis,  Firdaus  dan  Sasongko  2015)  suku bunga  memiliki  hubungan  positif  tidak signifikan  dalam  jangka  pendek  terhadap investasi asing langsung pada sektor perkebunan  di  Indonesia  dan  penelitian  oleh (Afrizal 2020) dalam penelitian ini suku bunga tidak  cukup  mampu  mempengaruhi  capital flight  dalam  jangka  pendek.  Dalam  jangka panjang  yang  di  estimasikan  oleh  model  OLS variabel suku bunga memiliki hubungan positif tidak signifikan. Artinya, jika terdapat kenaikan suku  bunga  juga  berdampak  pada  kenaikan aliran  modal  investasi  asing  langsung  tidak secara signifikan di Indonesia. Pada penelitian
sebelumnya  oleh  (Wage  2020)  memberikan hasil  yang  selaras  dengan  hasil  secara  parsial suku  bunga  tidak  berpengaruh  terhadap investasi  asing  langsung  di  Indonesia  dan memiliki pola hubungan yang positif.
Hasil  estimasi  model  ECM  jangka  pendek menunjukkan  variabel  GDP  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  FDI. Artinya  bahwa  perubahan  nilai  GDP  negara Indonesia memiliki pengaruh terhadap perubahan arus modal investasi asing langsung secara  positif,  jika  terdapat  kenaikan  1  miliar rupiah  memberikan  kenaikan  juga  terhadap nilai investasi asing langsung di Indonesia. Hal ini selaras dengan penelitian dari (Septiantoro, et  al.  2020)  yang  menunjukkan  hasil  variabel GDP  memiliki  pengaruh  yang  signifikan dengan  pola  hubungan  yang  positif  terhadap variabel FDI dan penelitian dari (Astuty 2018) mengatakan  bahwa  hubungan  antara  PDB Indonesia  dan  investasi  asing  langsung  (FDI) menguntungkan  dan  substansial  dalam  jangka menengah  dengan  sifat  positif  dan  signifikan. Sementara,  hasil  estimasi  jangka  panjang  dari model  OLS  menemukan  hasil  variabel  GDP memiliki  sifat  positif  dan  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  FDI.  Dimana artinya, jika terdapat kenaikan nilai GDP akan memberikan pengaruh pada kenaikan nilai FDI. Hal ini serupa dengan penelitian dari (Wardhani &  Suharyono,  2017)  Penelitian  sebelumnya menemukan  bahwa  semakin  tinggi  PDB, semakin  besar  nilai  Investasi  Asing  Langsung ke  Indonesia..  Adapun  hasil  penelitian  oleh (Afrizal  2020)  yang  berbeda  dimana  hasil pertumbuhan  PDB  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  capital  flight  yaitu  keluar masuknya arus investasi asing langsung.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  kali  ini  dapat  disimpulkan yakni: 1)  Indeks persepsi  korupsi (CPI) dalam jangka  pendek  memiliki  hubungan  positif  dan tidak  berpengaruh  signifikan,  dalam  jangka panjang  nilai  CPI  menunjukkan  hubungan positif dan signifikan terhadap perubahan aliran modal  investasi  asing  langsung;  2)  Dalam jangka  pendek loan  to  deposit  ratio (LDR) memiliki hubungan positif dan tidak signifikan, dijelaskan  oleh  model  jangka  panjang  LDR memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  FDI;  3)  Tingkat  suku  bunga  BI  Rate dalam  jangka  pendek memiliki  hubungan positif  dan  tidak  signifikan,  model  jangka panjang  menjelaskan  suku  bunga  memiliki hubungan positif tidak signifikan; 4) Hubungan
jangka  pendek  GDP  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  variabel  FDI,  estimasi jangka panjang perubahan GDP memiliki sifat positif  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap perubahan FDI.

## 6. REFERENSI
Afrizal.  2020.  “Analisis  Faktor  yang Mempengaruhi Capital Flight di Indonesia Pendekatan Model Dinamis.”
Tanjungpura:  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis, Universitas Tanjungpura.
Alquist,  Ron  ,  Rahul  Mukherjee,  dan  Linda Tesar.  2014. Liquidity-driven  foreign direct  investment. 22  Desember.  Diakses November 05, 2022. https://cepr.org/voxeu/columns/liquidity- driven-foreign-direct-investment.
Ambarsari,  Indah,  dan  Didit  Purnomo.  2005. “Studi  Tentang  Penanaman  Modal  Asing di Indonesia.” Jurnal Ekonomi Pembangunan 26-47.
Anhar,  Ashabul.  2020. Pengaruh  Corruption Perception  Index  (CPI),  Gross  Domestic Product  (GDP),  Dan  Inflasi  Terhadap Foreign  Direct  Investment  (FDI)  Pada Tahun  2010-2018  Di  Indonesia. Medan: Universitas Islam Negeri Sumatera Utara. Astuty,  Fuji  .  2018.  “Analisis  Investasi  Asing Langsung Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya  Di  Indonesia.” Jurnal Manajemen Prima VII (II): 22-38.
Deswira,  Tita  .  2013.  “Pengaruh  Likuiditas,
Struktur  Modal  dan  Ukuran  Perusahaan Terhadap  Risiko  Investasi  Saham  Yang Terdaftar di Jakarta Islamic Index.” Jurnal Akuntansi 1 (2): 1-25.
Dewi,  Tania  Melinda  ,  dan  Hendry  Cahyono. 2016.  “Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi, Bi  Rate,  Dan  Inflasi  Terhadap  Investasi Asing  Langsung  Di  Indonesia.” Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) 1-7. Fatmala, Zulvinka Dien Nuresya. 2019. Faktor Penentu  Foriegn  Direct  Investment  di Lima  Negara  ASEAN  Tahun  2010-2017 Dengan  Pendekatan  Model  Dunning. Yogyakarta: UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta.
Fernandez,  Manuel  ,  Mariam  Mohamed Almaazmi,  dan  Robinson  Joseph.  2020. “Foreign  Direct  Investment  in  Indonesia: An Analysis from Investors Perspective.” International  Journal  of  Economics  and Financial Issues 10 (5): 102-112.
Hearn,  Bruce  ,  Jenifer  Piesse,  dan  Roger Strange. 2010. “Market liquidity and stock
size premia in emerging financial markets: The implications for foreign investment.” International  Business  Review 19  (5): 489–501.
Jahn, Marvin , dan Paul  Stricker. 2022. “FDI, liquidity,  and  political  uncertainty:  A global analysis.” International Economics and Economic Policy 1-41.
Kalt,  Kelvin  .  2017. The  Relationship  of Political  Risk  and  Foreign  Direct Investment  and  the  mediating  effect  of Exchange  Rate  Volatility. Master  Thesis,
Groningen:  Faculty  of  Economics  and Business University of Groningen.
Kasmir.  2018. Analisa  Laporan  Keuangan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Keown, Arthur J., John D. Martin, dan Sheridan
Titman.  2018. Financial  Management: Principles  and  Applications. 13th.  New York: Pearson.
Kuvvet,  Emre  .  2021.  "Anti-corruption  courts and foreign direct investments."
International  Review  of  Economics  and Finance 72 (C): 573–582.
Lubis,  Rizky  P.,  Muhammad  Firdaus,  dan Hendro  Sasongko.  2015.  “Faktor  Faktor yang  Mempengaruhi  Investasi  Asing Langsung  pada  Sektor  Perkebunan  di Indonesia.” Jurnal  Bisnis  &  Manajemen XVI (2): 80-89. Mankiw,  N.  Gregory.  2010. Macroeconomics. 7th. New York: Worth Publishers.
Munawir, S. 2014. Analisa Laporan Keuangan.
4th. Yogyakarta: Liberty.
Permana,  Sony  Hendra  ,  dan  Edmira  Rivani.
2013. “Pengaruh Produk Domestik Bruto,
Inflasi,  Infrastruktur,  Dan  Risiko  Politik Terhadap  Investasi  Langsung  Asing  Di Indonesia.” Jurnal  Ekonomi  &  Kebijakan
Publik 04 (01): 75-87.
Polyxeni,  Kechagia  ,  dan  Metaxas  Theodore. 2019. “An empirical investigation of FDI inflows in developing economies: Terrorism  as  a  determinant  factor.” The Journal  of  Economic  Asymmetries 20 (125): 1-15.
Prastowo,  Dwi.  2015. Analisa  Laporan Keuangan  Konsep  dan  Aplikasi. 3rd. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Ramadani,  Nur  Laili  ,  Any  Widayatsari,  dan Ando  Fahda  Aulia.  2019.  “Analisis Pengaruh  Economic  Risk  dan  Country
Risk  terhadap  Fluktuasi  Foreign  Direct Investment  di  Indonesia  Tahun  2000- 2018.” Jurnal Ekonomi 399-408.
Ramadanti,  Fifi,  dan  Setyowati  Eni.  2022. “Pengaruh  NPL,  LDR,  BOPO,  dan  NIM Terhadap  ROA  Pada  PT.  Bank  Mandiri (Persero)  Tbk  Tahun  2013-2021.” Jurnal Ekombis Review 695-706. Saleh,  Tahir  .  2020. 10  Negara  Terbaik Investasi  saat  Covid-19,  RI  Nomor Berapa? 03  Juni.  Diakses  Juni  12,  2022. https://www.cnbcindonesia.com/market/2 0200602201630-17-162584/10-negara- terbaik-investasi-saat-covid-19-ri-nomor- berapa.
Sarwedi.  2002.  “Investasi  Asing  Langsung  Di
Indonesia Dan Faktor Yang Mempengaruhinya.” Jurusan  Ekonomi
Akuntansi 4 (1): 17-35.
Septiantoro,  Ali  Akbar  ,  Heni  Hasanah, Muhammad Findi Alexandi, dan Sri Retno Wahyu  Nugraheni.  2020.  “Apakah Kualitas  Institusi  Berpengaruh  pada  Arus Masuk FDI di ASEAN?” Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia 20 (2): 197– 211. Sukirno, Sadono. 2016. Makro Ekonomi Teori Pengantar  Edisi  Ketiga. 3rd.  Jakarrta:
Rajawali Pers.
Todaro,  Michael  P.  ,  dan  Stephen  C.  Smith.
2014. Economic  Development. United States of America: Pearson.
Transparency  International.  2021. Corruption Perception Index 2021. Berlin: Transparency International.
Wage,  Sunarto  .  2020.  "Faktor  Faktor  Yang Mempengaruhi  Investasi  Asing Langsung Di Indonesia." Jurnal Akuntansi Barelang 5 (1): 22-36.
Widarjono, Agus. 2016. Ekonometrika: Pengantar  dan  Aplikasinya  Disertai Panduan  Eviews. 5.  Yogyakarta:  UPP STIM YKPN.
Wilujeng, Rr. Savina Kanti , Olivia Tanaya, dan Irzameingindra  Putri  Radjamin.  2022. “Foreign  Direct  Investment  dan  Risiko Politik  di  ASEAN.” Owner:  Riset  & Jurnal Akuntansi 1610 - 1620. Yoshanda, Agung Andana . 2011. Pendapatan Nasional. Publikasi  Artikel,  Sidoarjo: Fakultas  Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Sidoarjo.