## Analisis Volatilitas Return Rupiah Terhadap US Dollar dengan Menggunakan GARCH, GJR dan EGARCH

## ( Volatility Analysis of Rupiah to US Dollar Return by Using GARCH, GJR and EGARCH )

## Murharsito  *)

## Abstract
This paper attempts to analyze return of Rupiah’s exchange rate to US Dollar. Data is taken from Rupiah/US Dollar exchange rate return form period 2003 to 2013. Analyses are conducted in two ways, first analyzing events that could caused volatility shocks in the observation period. Second,  analyzing  quantitatively  with  some  models  which  fit  to  calculate  volatility,  they  are GARCH, GJR and EGARCH. The result of GARCH analysis concludes that return of Rupiah/US Dollar exchange rate is affected by current exchange rates. Further, those returns also depend on the last period returns. On the other hand, shocks in the volatility of Rupiah/US Dollar persistently occurred. Then, from the analysis uses GJR and EGARCH concluded that positive shocks have greater effect to the conditional return of Rupiah to US Dollar than negative shocks in the future. The strengthen of US Dollar or the weaken of Rupiah will cause greater volatility in the future than the weaken of Rupiah or the strengthen of Dollar in the equivalent level.
Keywords: volatility, exchange rate, rupiah, US Dollar

## Abstraksi
Tulisan ini mencoba untuk menganalisis return dari nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar. Data diambil dari return Rupiah /US Dollar dari periode 2003 sampai 2013. Analisis dilakukan melalui dua cara, pertama dengan menganalisis peristiwa-peristiwa yang mungkin menyebabkan goncangan volatilitas pada periode pengamatan. Kedua, menganalisis secara kuantitatif dengan menggunakan beberapa model yang sesuai untuk menganalisis volatilitas, yaitu: GARCH, GJR dan EGARCH. Hasil dari analisis GARCH menunjukan bahwa return dari nilai tukar Rupiah/ US Dollar dipengaruhi oleh nilai tukar saat ini. Lebih jauh, return tersebut juga dipengaruhi oleh return pada periode sebelumnya. Di sisi lain, goncangan pada volatilitas nilai tukar Rupiah/ US Dollar terjadi secara persisten. Kemudian, dari analisis menggunakan GJR dan EGARCH menunjukan bahwa di masa yang akan datang goncangan positif mempunyai dampak yang lebih besar terhadap conditional return dari Rupiah terhadap US Dollar daripada goncangan negatif.
Penguatan US Dollar atau pelemahan Rupiah akan menyebabkan volatilitas yang lebih besar di masa depan disbanding dengan pelemahan Rupiah atau penguatan US Dollar pada tingkatan yang sama.
Kata Kunci : volatilitas, nilai tukar, Rupiah, US Dollar
*)  Staff Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis UNISNU Jepara

## 1. Pendahuluan
Dinamika perekonomian Indonesia saat ini tidak dapat dilepaskan dari perkembangan ekonomi dunia yang semakin mengglobal, arus barang dan jasa termasuk di dalamnya arus modal antar negara semakin meningkat dan berpengaruh terhadap perekonomian Indonesia. Perkembangan ini terlihat semakin jelas dalam periode belakangan ini, misalnya dalam bidang keuangan, pergerakan pasar modal Indonesia menjadi semakin terintegrasi dengan pasar modal lain terutama dengan negara-negara lain di kawasan ASEAN. Karim dan Karim (2012) menemukan bahwa pasar modal di 5 negara ASEAN yaitu Indonesia, Malaysia, Thailand, Philipina dan Singapura  sudah  terintegrasi  dalam  periode-periode  sebelum  krisis  pada  tahun  1998,  sesudah krisis 1998 dan semakin terintegrasi setelah krisis finansial global pada tahun 2008.
Pengaruh dari globalisasi ini menyebabkan setiap negara menjadi tidak lagi dapat menentukan arah kebijakan perekonomiannya secara mandiri. Perkembangan yang terjadi di negara lain dan utamanya perkembangan perekonomian global sedikit banyak memiliki pengaruh terhadap perekonomian negara tersebut. Hal yang paling kentara dari fenomena ini adalah penularan krisis antar negara yang terjadi dengan cepat dan meluas. Perekonomian Indonesia adalah salah satu perekonomian yang terdampak oleh beberapa krisis global dewasa ini, diantaranya yaitu krisis keuangan Asia, krisis finansial global tahun 2008 dan krisis hutang Eropa.
Salah satu variabel makroekonomi yang berfluktuatif mengikuti dinamika perekonomian global adalah nilai tukar mata uang. Stabilitas nilai tukar mata uang ini penting, sebab fluktuasi dari nilai tukar mata uang tersebut akan mempengaruhi banyak variabel makroekonomi lainnya, pada kasus Indonesia, Yuliadi (2007) menemukan bahwa fluktuasi nilai tukar rupiah berpengaruh terhadap arus modal, neraca pembayaran dan suplai uang di Indonesia.
Nilai tukar rupiah saat ini sangat dipengaruhi oleh keseimbangan antara  permintaan dan penawarannya di pasar uang. Sebelum krisis 1998, nilai tukar rupiah relatif stabil, sebab pada saat itu kebijakan nilai tukar yang diambil adalah sistem mengambang terkendali yang kemudian tidak dapat dikontrol secara penuh oleh Bank Indonesia karena parahnya krisis yang terjadi pada tahun tersebut. Saat ini kebijakan pengeloaan nilai tukar rupiah adalah sistem mengambang bebas, oleh karena itu nilai tukar rupiah tidak terpaku pada suatu rentang acuan tertentu. Dampaknya adalah nilai tukar rupiah tersebut lebih fluktuatif pada periode setelah krisis 1998 sampai saat ini.
Mukhlis (2011) melakukan analisis volatilitas nilai tukar rupiah selama periode 1980-2005 dengan menggunakan Autoregressive Conditional Heteroscedasticiy (ARCH) dan Generalized Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticiy (GARCH)  dan  menemukan  bahwa  nilai  tukar rupiah mencapai titik ekstreme pada tahun 1997/1998. Penelitian ini berupaya untuk melakukan analisis volatilitas nilai tukar rupiah untuk periode yang lebih terkini, yaitu tahun 2003 sampai dengan tahun 2013, selain itu analisis akan dilakukan dengan beberapa model yaitu GARCH, GJR dan EGARCH sehingga bukan hanya sifat dari volatilitas yang terjadi terhadap nilai tukar rupiah saja yang akan diketahui, namun juga arah dari goncangan volatilitas tersebut apakah positif atau negatif akan juga dapat disimpulkan.

## 2. Tinjauan Pustaka
Pengaruh nilai tukar terhadap faktor makro ekonomi lain banyak diteliti oleh para ahli. Salah satu hal yang banyak diteliti adalah pengaruh nilai tukar terhadap kinerja eksport suatu
negara. Ginting (2013) menemukan bahwa untuk kasus Indonesia, nilai tukar memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat eksport dalam jangka panjang, artinya bahwa menguatnya nilai tukar mengakibatkan menurunnya tingkat ekspor. Kemudian dalam jangka pendek nilai tukar memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat ekspor, dari intepretasi terhadap nilai ECT ( error correction model ) disimpulkan bahwa jika terjadi goncangan dalam perekonomian maka konvergensi ekspor menuju pada titik keseimbangan akan terjadi.
Hal lain yang cukup menarik untuk diteliti adalah pengaruh dari volatilitas dari nilai tukar  tehadap  arus  eksport.  Berdasarkan  data  dari  kuarter  kedua  tahun  1980  sampai  dengan kuarter  kedua  tahun  1997,  Siregar  dan  Rajan  (2014)  menemukan  bahwa  volatility  nilai  tukar rupiah memperburuk kinerja eksport dan import Indonesia pada periode sebelum krisis 1998. Peningkatan volatilitas nilai tukar rupiah menjelaskan buruknya kinerja sektor perdagangan Indonesia pada tahun-tahun tersebut.
Volatilitas nilai tukar suatu bisa diakibatkan oleh berbagai hal, salah satunya adalah kurang stabilnya situasi keamanan negara tersebut. Pada kasus Indonesia, nilai tukar rupiah berfluktuasi ketika terjadi gangguan keamanan seperti terjadinya aksi-aksi terorisme yang terjadi. Kelen dan Pakereng (2009) menemukan bahwa nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar menguat pada periode satu bulan setelah terjadinya tragedy meledaknya bom di Hotel JW marriot dan Ritz Carlton, namun di sisi lain nilai tukar Rupiah terhadap Australian Dollar melemah pada periode satu bulan setelah meledaknya bom di kedua hotel tersebut.
Terjadinya perubahan struktural dalam hal ini adalah krisis keuangan Asia, krisis “dot. com” dan pelemahan pasar keuangan pasca tragedy terorisme 9/11 menyebabkan terhadap volatilitas nilai tukar mata uang negara –negara di Asia Tenggara. Oga dan Polasek (2010) pada periode 1995-2008 menemukan bahwa terjadi perubahan volatilitas secara tajam terhadap nilai tukar Rupiah dan Bath Thailand. Selanjutnya pada keempat mata uang, yaitu Rupiah, Bath Thailand ,  Peso  Philipina  dan Won  Korea  terdapat  kesamaan  yaitu  keempat  negara  tersebut  mengubah kebijakan nilai tukar mata uangnya dari mengendalikan ke mengambang bebas pada paruh kedua tahun 1997. Respon terhadap serangan spekulasi terhadap mata uang tersebut di pasar berbeda tergantung pada kekuatan ekonomi masing-masing negara tersebut. Pola perubahan volatilitas terkadang identik pada mata uang Rupiah dan Bath Thailand.
Wijayakusuma Et Al  (2012)  menemukan bahwa  nilai tukar  Dolar  Singapura  terhadap rupiah memiliki heteroskedastisitas dan mengalami perubahan struktur dari awal Agustus 2002 sampai akhir Juni 2012. Kemudian dilakukan pemodelan dengan menggunakan ARCH dan Markov Switching. Dari hasil penelitian mereka ditemukan bahwa Markov Switching dengan model AR(2) dan model ARCH(2) merupakan model yang paling akurat untuk peramalan nilai tukar Dolar Singapura terhadap Rupiah.
Nawatmi  (2012)  melakukan  analisis  volatilitas  nilai  tukar  Rupiah/US  Dollar  dan pengaruhnya terhadap perdagangan internasional Indonesia. Dengan menggunakan model GARCH terhadap data nilai tukar dari Rupiah/US Dollar pada kurun waktu 1983 sampai dengan 2010 dan nilai total ekspor bersih Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa dalam nilai tukar Rupiah/US Dollar terdapat volatilitas tinggi dan menetap sehingga ketidakpastiannya tinggi. Namun ternyata volatilitas yang tinggi ini tidak mempengaruhi nilai eksport bersih Indonesia, hal ini dikarenakan mungkin eksport Indonesia yang sebagian besar merupakan komoditas yang tidak sensitif terhadap nilai tukar.
Volatilitas nilai tukar Rupiah/US Dollar pada masa sebelum, puncak dan sesudah krisis 1997/1998 merupakan suatu hal yang penting untuk diteliti. Mukhlis (2011) melakukan analisis volatilitas nilai tukar Rupiah selama periode tersebut dengan menggunakan Autoregressive Conditional  Heteroscedasticiy (ARCH) dan Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticiy (GARCH).  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  volatilitas  nilai  tukar Rupiah/US Dollar memiliki volatilitas yang rendah dan pergerakannya relatif stabil. Namun pada saat puncak krisis 1997/1998 volatilitas nilai tukar Rupiah/US Dollar mencapai titik volatilitasnya yang tertinggi. Dan periode setelah krisis tersebut menunjukkan tingkat volatilitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan periode sebelum krisis.
Faktor-faktor yang mempengaruhi nilai tukar dan akibatnya terhadap ekonomi Indonesia diteliti oleh Yuliadi (2007) dengan menggunakan error correction model (ECM) untuk menganalisis independen dan dependen variabel dalam jangka pendek dan jangka panjang. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa perbedaan tingkat suku bunga dalam dan luar negeri tidak berpengaruh terhadap perubahan nilai tukar dalam jangka panjang dan jangka pendek. Dalam jangka pendek perubahan aliran modal akan mempengaruhi nilai tukar. Selanjutnya neraca pembayaran berpengaruh terhadap perubahan nilai tukar baik dalam jangka pendek dan jangka panjang. Dalam jangka pendek jumlah uang yang beredar berpengaruh terhadap nilai tukar, namun hal ini tidak berlaku dalam jangka panjang.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Jenis dan Sumber Data
Data dalam penelitian ini adalah data sekunder runtut waktu return nilai tukar harian mata uang Rupiah terhadap US Dollar. Data diambil dalam kurun waktu 11 tahun, mulai dari 2 Januari 2003 sampai dengan 30 Desember 2013 dengan jumlah pengamatan sebanyak 2576 kali. Sedangkan data diambil dari sumber publikasi nilai tukar mata uang International Monetary Fund (IMF). Data mentah nilai tukar kemudian dihitung return hariannya agar lebih mudah untuk diolah dalam tahap selanjutnya.
Tipe return yang digunakan dalam penelitian ini adalah logarithmic return , penggunaan tipe return jenis ini dipilih sebab memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan arithmetic return, kemudian logarithmic return didapatkan dengan persamaan sebagai berikut:
Dimana r it adalah return nilai tukar rupiah/USdollar pada hari t, sedangkan ER it adalah nilai tukar rupiah/USdollar pada hari t, dan ER it-1 adalah nilai tukar Rupiah/USdollar pada hari t -1.

## 3.2 Analisis peristiwa penyebab volatility Shock/clustering pada data
Peristiwa-peristiwa makro ekonomi yang terjadi baik dalam skala nasional maupun internasional mungkin berpengaruh terhadap nilai tukar dan akan menyebabkan volatilitas nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar. Oleh karena itu akan dilakukan analisis terhadap grafik normalitas pada data volatilitas nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar tersebut. Pada poin-poin tertentu dimana terlihat volatilitas meningkat secara tajam atau terjadi volatility clustering akan dilakukan penelusuran mengenai peristiwa apa yang mungkin menyebabkan terjadinya hal tersebut.

## 3.3  Pengukuran Volatilitas Nilai Tukar Mata Uang (Rp/US$)
Volatilitas nilai tukar mata uang menunjukkan fluktuasi nilai tukar mata uang dari waktu ke waktu dikarenakan berbagai sebab yang mempengaruhinya. Pengukuran volatilitas nilai tukar mata uang ini dapat dilakukan dengan menggunakan Generalized Autoregressive  Conditional Heteroscedasticiy (GARCH),  yaitu  sebuah  pendekatan  yang  dikemukakan  oleh  Bollerslev (1986) yang mampu menutup kekurangan metode yang lebih dahulu hadir yaitu Autoregressive Conditional Heteroscedasticiy (ARCH) terutama dalam hal lebih mudah atau simple dan dapat menganggulangi permasalahan non-negativity constrains.
Dalam penelitian ini akan digunakan perhitungan dengan menggunakan metode GARCH dan dua jenis varian dari metode ini untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih komprehensif. Ketiga metode yang akan digunakan tersebut adalah:

## 3.3.1 GARCH
Merupakan model umum dan utama yang digunakan untuk perhitungan runtut waktu dari data-data keuangan, model  GARCH tersebut dituliskan dalam persamaan matematis sebagai berikut:
Seperti terlihat pada persamaan di atas bahwa model GARCH terdiri dari dua persamaan, yaitu persamaan mean variance (1) dan persamaan conditional variance (2). Persamaan mean variance digunakan untuk menghitung besarnya error term , sedangkan persamaan conditional variance digunakan untuk menghitung besaran volatilitas dari data time  series . Conditional  variance merupakan perhitungan satu periode ke depan dari variance yang diperoleh dari informasi di masa lampau yang relevan. Persamaan (2) akan bersifat stationary apabila goncangan volatilitas yang terjadi bersifat terus menerus dan menetap, lebih lanjut apabila jumlah dari dan semakin mendekati nilai 1 maka volatilitas yang terjadi tersebut juga semakin bersifat terus menerus dan menetap (Bollerslev, 1986).

## 3.3.2  GJR Model
Merupakan salah satu varian dari GARCH yang dinamai sesuai dengan nama penemunya yaitu Glosten, Jaganathan dan Runkle. GJR pada dasarnya adalah modifikasi dari GARCH dengan tambahan fungsi yang dapat memperhitungkan asimetri yang mungkin masih dapat terjadi pada GARCH. Adapun persamaan conditional variance dari GJR adalah sebagai berikut :

## Di mana

## = 0 atau sebaliknya
Salah satu hal yang menyebabkan GJR lebih sesuai untuk menganalisis volatilitas untuk data  keuangan  adalah  bahwa  GARCH  bersifat  simetris  di  sekitar  titik  nol,  sehingga  apapun
guncangan yang menyebabkan volatilitas tersebut terjadi akan memiliki dampak yang sama terhadap conditional variance tanpa terpengaruh pakah itu positif atau negatif.  Sedangkan GJR bersifat asimetris sehingga guncangan yang bersifat negatif memiliki efek yang lebih besar terhadap volatilitas di masa depan daripada guncangan yang bersifat positif pada magnitude yang sama.

## 3.3.3 EGARCH
Adalah  varian  dari  GARCH  yang  lain  yang  diajukan  oleh  Nelson  (1991),  EGARCH sejenis dengan GJR dalam hal bahwa model ini bersifat asimetris. Persamaan conditional variance dari EGARCH adalah sebagai berikut :
Tidak seperti pada GARCH, conditional variance pada EGARCH adalah berbentuk logaritmik, oleh karena itu maka conditional variance ini akan selalu positif walaupun parameternya negatif. Terkait  dengan  EGARCH,  Longmore  dan  Robinson  (2004)  menyimpulkan  bahwa  efek  dari guncangan dari masa lalu akan tercermin pada koefisien dan biasanya adalah negatif, pada EGARCH ini guncangan yang bersifat negatif akan menimbulkan volatilitas yang lebih besar daripada guncangan yang bersifat negatif.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini berusaha untuk menganalisis volatilitas nilai tukar Rupiah, beberapa model yang akan digunakan untuk GARCH, GJR dan EGARCH. Analisis statistik deskriptif terhadap data pada penelitian ini, yaitu terdiri dari 2576 pengamatan dalam rentang waktu mulai 2 Januari 2003 hingga 30 Desember 2013 menunjukkan bahwa mean dari return nilai tukar rupiah/ USdollar adalah sebesar 0.000122 sedangkan standar deviasi adalah 0.007263. Sedangkan dari sisi normalitas, maka terlihat bahwa residual terdistribusi secara normal hal ini terlihat dari nilai Jarque-bera sebesar 2179922 dengan probabilitas 0.000. Hasil statistik deskriptif secara lengkap dapat dilihat pada table I.
Tabel I Deskriptif Statistik Return Nilai Tukar Rupiah/USdolar 2003-2013 Keterangan Nilai Mean 0.000122 Median 0.000118 Standar Deviasi 0.007263 Skewness 1.668808 Kurtosis 145.4735 Jarque-Bera 2179922 probability 0.000000 Sumber : Data sekunder yang telah diolah.
4.1 Analisis Peristiwa yang Menyebabkan Terjadinya Volatility Shock/Clustering Pada bagian ini akan dilakukan penelusuran terhadap titik-titik waktu di mana volatilitas
return dari nilai tukar Rupiah/US Dollar melonjak, analisis akan dilakukan dengan melakukan
pencarian pada laporan-laporan resmi maupun media cetak nasional terhadap kejadian yang melatar belakangi lonjakan volatilitas tersebut. Grafik yang menggambarkan volatilitas return nilai tukar Rupiah/US Dollar dapat dilihat pada gambar I.

## Gambar I Volatilitas Return Rupiah/US Dollar 2003-2013
Sumber : Data sekunder yang telah diolah.
1.  30 Juli 2003 :   Goncangan  volatitilas  terjadi  karena  naiknya  permintaan  US
Dollar yang cukup banyak untuk pembayaran utang luar negeri yang banyak jatuh tempo pada Agustus 2003 (Liputan6.com)
2.  9 Juli 2004 :   Goncangan  volatilitas  dikarenakan  terutama  oleh  faktor  global, diantaranya adalah penguatan US Dollar di pasar internasional,
kenaikan  harga  minyak  dunia  dan  inflasi  yang  terus  meningkat di China, dari sisi domestik terjadi permintaan valuta asing yang meningkat oleh perusahaan-perusahaan swasta besar dan BUMN (Bank Indonesia, 2004)
3.  30 Agustus 2005 :   Goncangan  volatilitas  yang  sebabnya  relative  sama  dengan periode sebelumnya, yaitu dikarenakan penguatan mata uang US Dollar terhadap hampir seluruh mata uang dunia, dan harga minyak yang meningkat ke level tertinggi sejak 25 tahun terkahir, yaitu menyentuh angka 70 US$ per barrel (Bank Indonesia, 2005).
4.  28 Oktober 2008 :   Goncangan  volatilitas  yang  terjadi  karena  pengaruh  dari  krisis global yang bersumber dari Amerika Serikat pada tahun 2007, dibandingkan dengan goncangan-goncangan yang lain, ini merupakan goncangan yang paling besar (BI, 2008).
5.  20 September 2011  :   Goncangan  volatilitas  yang  terjadi  karena  pengaruh  dari  krisis
hutang Eropa yang mulai menyeret negara-negara dengan
perekonomian  yang  signifikan  seperti  Spanyol  dan  Italia  (Bank Indonesia, 2011) 6.  31 Mei 2012 :   Goncangan volatilitas yang terjadi karena pengaruh krisis hutang Eropa terutama terhadap penyelesaian krisis hutang Yunani (Kompas.com).
7.  30 September 2013  :   Goncangan  volatilitas  yang  terjadi  karena  isu  pengurangan stimulus oleh bank Sentral Amerika, sehingga US Dollar terhadap mata uang lain di pasar internasional (Kompas.com).

## 4.2 Analisis GARCH, GJR dan EGARCH
Analisis volatilitas dengan menggunakan GARCH, GJR dan EGARCH dilakukan dengan menggunakan  software  EVIEWS  7.0.  Hasil  dari  perhitungan  GARCH  dapat  dituliskan  dalam persamaan di bawah ini :
Dari  hasil  perhitungan  EVIEWS,  pada mean  variance nilai konstanta sangat kecil dan tidak significan  (nilai  signifikansi  tidak  ditampilkan),  sedangkan  pada conditional  variance terlihat bahwa nilai konstanta juga sangat kecil, sedangkan koefisien α sebesar 0.66 dan β sebesar 0.64. Sedangkan dari sisi signifikasi ketiga komponen dalam conditional variance ini, baik konstanta, α maupun β, ketiga-tiganya signifikan pada tingkat 1 persen.
Dari hasil tersebut dapat diintepretasikan bahwa pada koefisien α conditional variance dan nilai signifikansinya menunjukkan bahwa return nilai kurs rupiah/USdollar dipengaruhi oleh volatilitas return nilai tukar saat ini, dampak dari hal tersebut adalah variance error term dari return nilai tukar tersebut tidak konstan dari waktu ke waktu. Sedangkan dari hasil koefisien β conditional variance dan nilai signifikansinya menunjukkan bahwa return nilai tukar tersebut tergantung pada volatilitas return nilai tukar periode sebelumnya, atau tergantung pada error term di masa lalu. Pada sisi lain, dilihat dari hasil penjumlahan koefisien α dan β sebesar 1.30 yang nilainya mendekati nilai 1 menunjukkan bahwa pada return nilai tukar rupiah/USdollar guncangan volatilitas bersifat nyata dan berlangsung secara terus menerus, implikasinya dalah bahwa akan sulit untuk membuat peramalan terhadap hal ini sebab ketidakpastiannya tinggi. Hasil dari intepretasi GARCH tersebut sejalan dengan Nawatmi (2012) yang melakukan analisis dengan model GARCH dengan menggunakan data tahunan nilai tukar rupiah/USdollar.
Selanjutnya informasi yang didapatkan dari perhitungan dengan menggunakan model GARCH masih menyisakan pertanyaan, yaitu mengenai apakah efek positif atau efek negatifkah yang mempengaruhi return volatilitas nilai tukar rupiah/USdollar. Kelemahan dari model GARCH adalah bahwa conditional variance -nya dipengaruhi oleh besar kecilnya error term sebelumnya, namun tidak dapat menganalisis lebih jauh menganai apakah tanda positif atau negative dari goncangan tersebut. Yoon dan Lee (20080 menegaskan kembali bahwa GARCH kurang dapat menggambarkan leverage effect yang sering terjadi pada data keuangan dimana efek negative biasanya memberikan dampak yang lebih besar terhadap volatilitas dibandingkan dengan efek positif. Untuk itu maka analisis ini juga akan dilengkapi dengan perhitungan dengan model GJR dan EGARCH.
Perhitungan dengan menggunakan GJR dapat dituliskan dalam persamaan di bawah ini :
Dari hasil perhitungan EVIEWS, pada mean variance hampir serupa dengan hasil perhitungan GARCH nilai konstanta sangat kecil dan tidak signifikan (nilai signifikansi tidak ditampilkan), sedangkan pada conditional variance terlihat bahwa nilai konstanta juga sangat kecil, sedangkan koefisien  α  sebesar  0.95  dan  β  sebesar  0.66  dan  ϒ  sebesar  -0.64.  Dari  sisi  signifikasi  ketiga komponen dalam conditional  variance ini,  baik  konstanta,  α,  β  maupun  ϒ,  ketiga-tiganya signifikan pada tingkat 1 persen.
Selanjutnya terlihat dari hasil perhitungan tersebut bahwa asymmetric term mempunyai nilai negatif, yaitu -0.64 dan signifikan pada tingkat 1 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa goncangan positif mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap conditional variance di masa yang akan datang dibandingkan dengan goncangan negatif. Hal ini berkebalikan dengan leverage effect dimana biasanya pada data keuangan goncangan negatif mempunyai pengaruh yang lebih besar.
Sedangkan  perhitungan  dengan  menggunakan  EGARCH  menghasilkan  persamaan sebagai berikut :
Dari hasil perhitungan EVIEWS, mean variance hampir serupa dengan dua hasil perhitungan sebelumnya  di  mana  nilai  konstanta  sangat  kecil  dan  tidak  signifikan  (nilai  signifikansi  tidak ditampilkan), sedangkan pada conditional variance terlihat bahwa nilai konstanta sebesar -1.19, sedangkan koefisien α sebesar 0.62 dan β sebesar 0.92 dan ϒ sebesar 0.19. Dari sisi signifikasi ketiga komponen dalam conditional variance ini, baik konstanta, α, β maupun ϒ sama dengan perhitungan sebelumnya, ketiga-tiganya signifikan pada tingkat 1 persen.
Kemudian terlihat dari hasil perhitungan tersebut asymmetric  term mempunyai nilai positif, yaitu 0.19 dan signifikan pada tingkat 1 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa goncangan positif mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap conditional variance dibandingkan dengan goncangan negative di masa yang akan datang. Intepretasi dari hal ini adalah bahwa penguatan US Dollar (pelemahan rupiah) akan mengakibatkan volatilitas yang lebih tinggi di masa yang akan datang dibandingkan dengan pelemahan US Dollar (penguatan rupiah) pada tingkatan yang sama.

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini berupaya untuk menganalisis volatilitas return nilai tukar rupiah terhadap US Dollar pada kurun waktu 2003 sampai 2013. Selanjutnya analisis dilakukan dengan dua tahapan, yang pertama adalah dengan menganalisis peristiwa-peristiwa yang menyebabkan terjadinya goncangan volatilitas yang terjadi pada return nilai tukar rupiah terhadap US Dollar pada kurun waktu pengamatan tersebut. Kemudian tahap kedua adalah dengan melakukan perhitungan
secara kuantitatif dengan menggunakan beberapa model yang sesuai untuk melakukan analisis volatilitas, yaitu GARCH, GJR, dan EGARCH.
Pada tahapan analisis peristiwa penyebab goncangan volatilitas, dapat disimpulkan bahwa sebagian besar goncangan volatilitas disebabkan oleh faktor eksternal. Goncangan yang terjadi pada tahun 2003 sampai 2005 lebih disebabkan karena dua faktor yaitu penguatan US Dollar dan peningkatan harga komoditas minyak dunia. Sedangkan pada periode 2008 sampai dengan periode 2013 disebabkan oleh situasi krisis global, yaitu krisis keuangan internasional yang bersumber dari perekonomian Amerika Serikat, dan krisis hutang Eropa, dan di akhir 2013 volatilitas terjadi karena isu pengetatan stimulus yang dilakukan oleh Amerika Serikat.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  secara  kuantitatif,  dengan  menggunakan  GARCH disimpulkan bahwa return nilai kurs rupiah/USdollar dipengaruhi oleh volatilitas return nilai tukar saat ini, sedangkan variance error term dari return nilai tukar tersebut tidak konstan dari waktu ke waktu. Selanjutnya return nilai tukar tersebut tergantung pada volatilitas return nilai tukar periode sebelumnya, atau tergantung pada error term di masa lalu. Pada sisi lain, dapat disimpulkan bahwa pada return nilai tukar Rupiah/USdollar guncangan volatilitas bersifat nyata dan berlangsung secara terus menerus. Selanjutnya dari analisis dengan menggunakan GJR dan EGARCH diketahui bahwa goncangan positif mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap conditional variance return Rupiah terhadap US Dollar dibandingkan dengan goncangan negatif di  masa  yang  akan  datang.  Penguatan  US  Dollar  (pelemahan  Rupiah)  akan  mengakibatkan volatilitas yang lebih tinggi di masa yang akan datang dibandingkan dengan pelemahan US Dollar (penguatan Rupiah) pada tingkatan yang sama.

## Daftar Pustaka
Adlin, S., E., 2012, “Nilai Tukar: Rupiah Tertekan Oleh Situasi yang Kompleks” diakses dari Kompas.com pada 5 januari 2014

## Anonim, 2003, “Gejolak Rupiah Dinilai Bersifat Temporer” diakses dari Liputan6.com pada 5
Januari 2014
Bank Indonesia, 2004, “Laporan Perekonomian Indonesia” Jakarta
Bank Indonesia, 2005, “Laporan Perekonomian Indonesia” Jakarta
Bank Indonesia, 2008, “Laporan Perekonomian Indonesia” Jakarta
Bank Indonesia, 2011, “Laporan Perekonomian Indonesia” Jakarta
Bollerslev,  T.,  1986, “Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity” Journal of Econometrics Vol. 31, hal. 307-327
Ginting,  A.,  M.,  2013, “Pengaruh  Nilai  Tukar  Terhadap  Ekspor  Indonesia” Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan Vol. 7 No. 1 hal.1-18
Karim, B., A., dan Karim, Z., A., 2012, “Integration of ASEAN-5 Stock Market: A Revisit” Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance Vol. 8 No. 1 hal. 21-41
Kelen, L., H., S., dan Pakereng, Y., M., 2009 , “Analisis Pergerakan Nilai Mata Uang Rupiah Terhadap  Dollar  Amerika  Serikat  dan  Dollar  Australia  Pasca  Tragedi  Ledakan  Bom Hotel JW Marriot dan Ritz Carlton di Jakarta” Jurnal Ekonomi dan Bisnis Vol. XV No. 2 hsl. 147-167
Mukhlis, I., 2011, “Analisis Volatilitas Nilai Tukar Mata Uang Rupiah Terhadap Dollar” Journal of Indonesia Applied Economics Vol. 5 No.2 hal. 172-182
Nawatmi, S., 2012, “Volatilitas  Nilai  Tukar  dan  Perdagangan  Internasional” Dinamika Akuntansi, Keuangan dan Perbankan Vol. 1 No.1 hal. 41-56
Nelson, D., B., 1991, “Conditional  Heteroskedasticity  in  Asset  Returns:  A  New  Approach, Econometrica Vol. 55 hal. 347-370
Oga, T., dan Polasek, W., 2010, “The Asia Financial Crises and Exchange Rate: Had There Been Volatility Shifts to Asian Currencies” Economic Series 254 Department of Economics and Finance Institute of Advanced Studies, Vienna.
Senthaury, A., 2013, “Menanti Sebuah Keajaiban Buat Rupiah” diakses dari Kompas.com pada 5 Februari 2014
Siregar, R., dan Rajan, R., S., 2003, “Impacts of Exchange Rate Volatility on Indonesia’s Trade Performance in the 1990s” , Journal of the Japanese and International Economies, Vol. 18, Issue 2, pp. 218-240.
Wijayakusuma, I., Sugiyanto, Budiyono, S., 2012, “Model Nilai Tukar Dolar Singapura Terhadap Rupiah dengan Menggunakan Markov Switching ARCH” Prosiding Seminar Nasional Matematika hal. 289-295
Yuliadi, I., 2007, “Analisis Nilai Tukar Rupiah dan Implikasinya Pada Perekonomian Indonesia: Pendekatan Error Correction Model (ECM)” Journal Ekonomi Pembangunan Vol. 8 No.
2 hal. 146-162

## Lampiran-lampiran

## 1.  Output GARCH
Dependent Variable: RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/22/14   Time: 10:17 Sample (adjusted): 1/02/2003 12/27/2013 Included observations: 2576 after adjustments Convergence achieved after 121 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -8.22E-05 5.95E-05 -1.381376 0.1672 Variance Equation C 8.75E-07 6.14E-08 14.24370 0.0000 RESID(-1)^2 0.663093 0.026012 25.49171 0.0000 GARCH(-1) 0.644890 0.011509 56.03111 0.0000 R-squared -0.000789     Mean dependent var 0.000122 Adjusted R-squared -0.000789     S.D. dependent var 0.007263 S.E. of regression 0.007266     Akaike info criterion -7.794851 Sum squared resid 0.135954     Schwarz criterion -7.785761 Log likelihood 10043.77     Hannan-Quinn criter. -7.791555 Durbin-Watson stat 2.381898

## 2.  Output GJR
Dependent Variable: RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/22/14   Time: 10:21 Sample (adjusted): 1/02/2003 12/27/2013 Included observations: 2576 after adjustments Convergence achieved after 197 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) + C(5)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.000107 7.31E-05 1.461608 0.1438 Variance Equation C 9.01E-07 6.71E-08 13.43582 0.0000
RESID(-1)^2 0.954543 0.042530 22.44416 0.0000 RESID(- 1)^2*(RESID(-1)<0) -0.637334 0.040890 -15.58665 0.0000 GARCH(-1) 0.656718 0.011311 58.05945 0.0000 R-squared -0.000004     Mean dependent var 0.000122 Adjusted R-squared -0.000004     S.D. dependent var 0.007263 S.E. of regression 0.007263     Akaike info criterion -7.835642 Sum squared resid 0.135847     Schwarz criterion -7.824279 Log likelihood 10097.31     Hannan-Quinn criter. -7.831523 Durbin-Watson stat 2.383767

## 3.  Output EGARCH
Dependent Variable: RETURN Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 07/22/14   Time: 10:22 Sample (adjusted): 1/02/2003 12/27/2013 Included observations: 2576 after adjustments Convergence achieved after 126 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) LOG(GARCH) = C(2) + C(3)*ABS(RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1))) + C(4) *RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1)) + C(5)*LOG(GARCH(-1))
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.000208 6.26E-05 3.330088 0.0009 Variance Equation C(2) -1.198599 0.052618 -22.77923 0.0000 C(3) 0.621796 0.015773 39.42263 0.0000 C(4) 0.195819 0.010053 19.47811 0.0000 C(5) 0.922524 0.004481 205.8770 0.0000 R-squared -0.000143     Mean dependent var 0.000122 Adjusted R-squared -0.000143     S.D. dependent var 0.007263 S.E. of regression 0.007264     Akaike info criterion -7.835118 Sum squared resid 0.135866     Schwarz criterion -7.823755 Log likelihood 10096.63     Hannan-Quinn criter. -7.830999 Durbin-Watson stat 2.383436