## Dampak Ekonomi Makro terhadap Inward Forect Direct Investment (FDI) di Indonesia
Muhammad Ubaidillah Al Mustofa 1 , Imron Mawardi 2 , Tika Widiastuti 3 , Raditya Sukmana 4 , Puput Rosita Febrianti 5 1 Departemen Studi Pembangunan, ITS, Surabaya, 60111. Email: almustofa@its.ac.id 2 Prodi Ekonomi Syariah, Universitas Airlangga, Surabaya, 60115. Email: ronmawardi@feb.unair.ac.id 3 Prodi Ekonomi Syariah, Universitas Airlangga, Surabaya, 60115. Email: tika.widiastuti@feb.unair.ac.id 4 Prodi Ekonomi Syariah, Universitas Airlangga, Surabaya, 60115. Email: raditya-s@feb.unair.ac.id 5 Departemen Studi Pembangunan, ITS, Surabaya, 60111. Email: 5033201015@student.its.ac.id
Diterima: 18/03/2024. Direview: 01/06/2024. Diterbitkan: 31/07/2024.
Hak Cipta © 2024  oleh Penulis (dkk) dan Jurnal Sosial Humaniora (JSH) *This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Subject Area:  Economics Abstract
This study examines the risks associated with investing in Indonesia, as well as  the  impact  of  foreign  direct  investment  (FDI)  on  the  country's macroeconomy. It uses the autoregressive distributed lag (ARDL) method to analyze  the  short-term  and  long-term  relationship  between  macroeconomic variables  and  FDI  inflows.  The  study  utilizes  annual  time  series  data spanning from 1984 to 2015. The exchange rate is critical in the short term because it has an  inverse  effect on foreign direct investment (FDI). On the other hand, factors like inflation, GDP growth risk, and economic and political concerns have a major impact on foreign direct investment (FDI) over a long period  of  time.  Financial  factors,  however,  do  not  exhibit  long-term cointegration  with  FDI.  Prudent  international  investors  prioritize  the instability of macroeconomic variables to optimize profits on invested funds, highlighting the  necessity  of  government  regulation  over  these  variables  to enhance  foreign  direct  investment  inflows.  This  study  contributes  to  the current body of work regarding the influence of country risk on foreign direct investment (FDI) inflows into Indonesia .
Keywords: Country Risk; Macroeconomic; Foreign Direct Investment; economic risk.

## Pendahuluan
Indonesia  sebagai  negara  berkembang  menghadapi  banyak  persoalan  karena  tuntutan  besar  untuk mencari  sumber  pembiayaan  untuk  proyek-proyek  pembangunan.  Kebutuhan  terhadap  sumber  pembiayaan eksternal berupa utang dan investasi luar negeri menjadi sangat penting. Namun, utang dapat menyebabkan akumulasi kewajiban jangka panjang dalam pokok dan bunga yang memberikan beban besar pada anggaran nasional  negara.  Akibatnya,  layanan  utang  yang  parah  dan  tidak  terkendali  meningkatkan  kemungkinan gangguan  ekonomi  dan  keuangan.  Yunani  merupakan  contoh  negara  yang  mengalami  krisis  ekonomi  dan keuangan yang disebabkan oleh utang publik yang tinggi dan ketidakseimbangan fiskal yang parah (Baltas, 2013). Oleh karena itu, investasi asing dapat menjadi salah satu alternatif solusi bagi negara-negara, terutama
di  negara  berkembang  yang  harus  menarik Foreign  Direct  Investment (FDI)  dan  berhati-hati  dalam mengakomodasi sumber keuangan lainnya.
Busse & Hefeker, (2007) berpendapat bahwa hutang jangka pendek dan investasi portofolio di pasar modal dapat membalikkan fluktuasi lingkungan ekonomi dan perubahan motivasi investor. Kemudian Bengoa & Sanchez-Robles, (2003) menemukan korelasi negatif dan signifikan antara layanan utang dan arus masuk Foreign  Direct  Investment (FDI).  Madura  (2010),  mengungkapkan Foreign  Direct  Investment (FDI)  yang ideal  mentransfer  modal  dan  menyelesaikan  masalah  sosial,  seperti  pengangguran  dan  kurangnya  transfer teknologi, tanpa menghilangkan bisnis dari perusahaan lokal. Pada perspektif bisnis, perusahaan multinasional terinspirasi untuk menginisiasi FDI karena dua motif, yaitu motif terkait pendapatan dan motif terkait biaya (Dunning, 1998). Motif terkait pendapatan terkait dengan menarik sumber permintaan baru, mengeksploitasi keunggulan  monopolistik,  memasuki  pasar  di  mana  keuntungan  superior  dimungkinkan,  bereaksi  terhadap pembatasan perdagangan di negara asal dan melakukan diversifikasi internasional. Pada saat yang sama, motif terakhir diimplementasikan untuk mendapatkan keuntungan penuh dari skala ekonomi, memanfaatkan faktor produksi  asing,  memperoleh  bahan  baku  asing,  mengadopsi  teknologi  asing,  dan  menanggapi  fenomena ekonomi  makro  seperti  perubahan  tingkat  suku  bunga  dan  inflasi.  Elheddad  (2018)  menemukan  bahwa perusahaan lebih suka berinvestasi di negara yang memungkinkan mereka memperoleh lebih banyak akses ke sumber daya alam dan mengenakan pajak rendah dan di negara yang mengalami aktivitas korupsi.
Gambar 1 Tren Indonesia untuk Inward FDI

## (Sumber: Database World Bank)
Gambar 1 menggambarkan tren FDI Indonesia, di mana meskipun FDI mengalami tren positif untuk sebagian  besar  periode  dari  1981-2017,  terdapat  tren  penurunan  yang  besar  antara  tahun  1997  dan  2016. Pergerakan  tersebut  mewakili  perilaku  investor  dan  motivasi  mereka  untuk  berinvestasi.  Pada  proses pengambilan  keputusan investasi,  investor akan  mengkolektif informasi mengenai risiko paling besar  yang harus ditanggung dan keuntungan paling tinggi yang diharapkan diperoleh sebagai imbalan atas menanggung risiko  yang  terekspos.  Investor  asing  mempertimbangkan  beberapa  faktor  sebelum  mengalokasikan investasinya  di  Indonesia,  yang  meliputi  sosial-demografi,  tren  ekonomi  makro,  dan  karakteristik  industri. Penelitian ini  bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  faktor  risiko  negara  independen  dan variabel ekonomi makro terhadap arus masuk penanaman modal asing. Penelitian ini merupakan lanjutan dari penelitian yang dilakukan oleh Muslim (2016) dan Sarwedi (2002), yang mempelajari dampak makroekonomi terhadap FDI
-10000 -5000 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 M IL L ION S USD
Indonesia, dan perluasan tersebut dilengkapi dengan faktor tambahan country risk yang akan dianalisis. Secara khusus, studi ini akan menyumbangkan pengetahuan tambahan tentang dampak country risk terhadap aliran masuk  FDI  di  Indonesia,  karena  beberapa  makalah  membahas  bagaimana country  risk secara  eksplisit memengaruhi keputusan yang dibuat oleh investor asing. Ini mungkin karena ketersediaan data. Pemerintah dan pelaku bisnis asing adalah pihak yang akan mengambil manfaat dari kajian tersebut. Di samping itu, tujuan penulis dalam penelitian adalah untuk menyoroti peran dan landasan penting mengenai risiko negara, wawasan atau pemikiran untuk membantu pengembangan pedoman investasi di Indonesia.

## Tinjauan Pustaka
Studi sebelumnya berfokus pada hubungan antara variabel makroekonomi spesifik negara dan aliran masuk FDI dan menemukan bahwa inflasi (Asamoah, Adjasi, & Alhassan, 2016; Bengoa & Sanchez-Robles, 2003;  Boateng,  Hua,  Nisar,  &  Wu,  2015),  nilai  tukar  (Asamoah  et  al.,  2016;  Bénassy-Quéré,  Fontagné,  & Lahrèche-Révil,  2001;  KOSTELETOU  &  LIARGOVAS,  2000),  pertumbuhan  PDB  (Boateng  et  al.,  2015; Kayalvizhi & Thenmozhi, 2018; Muslim, 2016)  berdampak pada aliran FDI di dalam negeri.  Selanjutnya, studi  menemukan  bahwa  investor  cenderung  berinvestasi  di  negara-negara  dengan  kondisi  perekonomian stabil dan eksporsur risiko yang rendah (Asamoah et al., 2016; Aziz, 2018; Busse & Hefeker, 2007; Grosse & Trevino, 2005; Madura, 2010).

## Risiko Negara dan Arus Masuk Foreign Direct Investment (FDI)
Madura  (2010:477)  mendefinisikan  risiko  negara  sebagai  potensi  dampak  buruk  lingkungan  suatu negara terhadap arus kas perusahaan dan membaginya menjadi risiko politik dan keuangan, sedangkan Hoti & McAleer,  (2003)  mendefinisikan  risiko  negara  sebagai  kemampuan  suatu  negara  untuk  membayar  dari kewajiban  internasional  tersebut.  Risiko  negara  mencakup  kewajiban  kredit  di  negara  tertentu  atau  semua risiko yang bergantung pada kondisi ekonomi, keuangan, dan sosial yang mungkin berdampak pada investasi yang  dilakukan  di  negara  tersebut.  Grosse  &  Trevino,  (2005)  berpendapat  bahwa  risiko  politik  dan  faktor korupsi  memainkan  peran  negatif  dan  signifikan  dalam  arus  masuk  FDI  di  Eropa  Tengah  dan  Timur. Sebaliknya,  variabel  kelembagaan  yang mengurangi ketidakpastian  dan  biaya mendorong  arus masuk  FDI. Adanya perjanjian investasi bilateral dan pembatasan repatriasi pendapatan merupakan contoh variabel yang mendorong arus FDI ke Eropa Tengah dan Timur.
Busse  &  Hefeker,  (2007)  melakukan  studi  terhadap  83  negara  berkembang  untuk  menemukan keterkaitan antara risiko politik, institusi dan aliran masuk FDI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa stabilitas pemerintahan,  konflik  internal  dan  eksternal,  korupsi  dan  ketegangan  etnis,  hukum  dan  ketertiban, akuntabilitas  pemerintahan  yang  demokratis,  dan  kualitas  birokrasi  merupakan  faktor  penentu  yang  sangat signifikan dari arus masuk investasi asing. Singkatnya, dorongan keseluruhan dari pandangan berbasis institusi adalah bahwa kerangka kelembagaan negara tuan rumah membentuk strategi internasionalisasi perusahaan. Asamoah et al., (2016) meneliti bagaimana volatilitas makroekonomi memengaruhi aliran masuk FDI di 40 negara di kawasan Afrika Sub-Sahara selama periode 1996 hingga 2011. Studi tersebut menyimpulkan bahwa ketidakpastian  ekonomi  makro  berdampak  buruk  pada  aliran  FDI,  sementara  kualitas  kelembagaan meningkatkan aliran masuk FDI ke negara tuan rumah.
Aziz, (2018) mempelajari aliran masuk FDI di 16 negara Arab selama periode 1984 hingga 2012 dan menemukan bahwa pengaruh positif disebabkan oleh country risk dan memiliki signifikansi masuknya aliran FDI.  Studi  ini  menemukan  variabel  kualitas  kelembagaan  kebebasan  ekonomi  dan  kemudahan  melakukan bisnis mendorong masuknya FDI. Selanjutnya, studi ini menemukan bahwa investor cenderung berinvestasi di negara-negara dengan eksposur risiko yang rendah dan menghindari negara-negara dengan eksposur risiko yang  lebih  tinggi.  Karena  studi  yang  lebih  baru  telah  menemukan  bahwa  peningkatan  risiko  negara  atau ketidakpastian  telah  menurunkan  motivasi  masuknya  FDI,  kami  mengandaikan  bahwa  perusahaan multinasional  dan  pemerintah  akan memasukkan  variabel ini  ke  dalam  proses  pengambilan  keputusan  FDI mereka, yang pada akhirnya memengaruhi tingkat FDI di negara tuan rumah.

## Faktor Makroekonomi, Pertumbuhan Ekonomi, dan FDI Inflow
Boateng  et  al.,  (2015),  yang  menemukan  bahwa  inflasi  Norwegia  menghasilkan  hasil  negatif  yang signifikan.  Inflasi  adalah  tanda  stabilitas  ekonomi  internal,  karena  menunjukkan  stabilitas  harga.  Tingkat inflasi yang lebih tinggi menyebabkan harga barang dan jasa menjadi lebih mahal sehingga mengakibatkan penurunan penjualan dan laba perusahaan. Akibatnya, motivasi investor turun, ekonomi terlihat tidak menarik, dan  menghambat  investasi  baru.  Asamoah  et  al.,  (2016)  menemukan  bahwa  volatilitas  inflasi  berdampak negatif terhadap arus masuk FDI dari 40 negara di kawasan Afrika Sub-Sahara selama periode 1996 hingga 2011. (Bengoa & Sanchez-Robles, 2003) menganalisis dampak ekonomi makro terhadap FDI menggunakan data  panel  untuk  18  negara.  Negara-negara  Amerika  Latin  antara  tahun  1970  dan  1996.  Hasil  penelitian menunjukkan inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap investasi asing. Namun, Sánchez-Martín, De Arce, & Escribano, (2014), Velde & Bezemer, (2006), dan Quazi, (2006) menemukan koefisien inflasi yang tidak signifikan terhadap inward FDI.
Nilai tukar adalah keadaan mata uang suatu negara dapat ditukar atau ditransformasikan ke mata uang negara  lain  dengan  tingkat  nilai  tertentu.  Pada  FDI,  distorsi  dan  volatilitas  nilai  tukar  dapat  menyebabkan penurunan nilai aset yang diinvestasikan oleh perusahaan multinasional asing dan merugikan arus masuk FDI (Asamoah et al., 2016; Bénassy-Quéré et al., 2001; Madura, 2010). Di sisi lain, Kosteletou & Liargovas, (2000) berpendapat bahwa tidak ada dampak yang jelas dari volatilitas nilai tukar terhadap FDI karena dampaknya dapat berkorelasi positif atau sebaliknya. Bénassy-Quéré et al., (2001) mengungkapkan bahwa negara-negara dengan tingkat nilai tukar yang rendah karena upah tenaga kerja dan biaya transportasi menjadi lebih murah, tidak  mungkin  menghasilkan  keuntungan  yang  lebih  tinggi,  terutama  jika  investor  cenderung  menjual  di negara tuan rumah tetapi menahan diri untuk tidak melakukannya dipilih oleh pengusaha dalam berinvestasi. jika bermaksud untuk mengekspor kembali. Dengan demikian, investor hanya akan berinvestasi ketika nilai tukar menguntungkan.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  ukuran  dari  perkembangan  ekonomi  suatu  negara  dengan menghitung  Produk  Domestik  Bruto,  yaitu  keadaan  produksi  periode  tertentu  negara  yang  mengalami pertambahan nilai barang dan jasa. Melihat perspektif FDI, Boateng et al., (2015) menemukan bahwa faktor makroekonomi Norwegia, yaitu PDB riil dan PDB sektoral memiliki dampak positif yang besar terhadap arus masuk FDI. Negara berkembang dan kondisi ekonomi makro yang stabil dipilih menjadi wadah investasi oleh
investor  (Kayalvizhi & Thenmozhi, 2018).  Studi menemukan bahwa faktor ekonomi makro, yaitu inflasi dan nilai  tukar  dan  pertumbuhan  ekonomi,  berkontribusi  pada  keputusan  investasi  di  luar  negeri,  kami mengandaikan  bahwa  perusahaan  multinasional  dan  pemerintah  akan  memasukkan  variabel  ini  ke  dalam proses pengambilan keputusan FDI mereka, yang pada akhirnya memengaruhi tingkat FDI di pasar negara tuan rumah.

## Foreign Direct Investment (FDI) Indonesia
Muslim  (2016)  melakukan  penelitian  tentang  dampak  perdagangan  terhadap  investasi  masuk  ke Indonesia.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  perdagangan  memengaruhi  insentif  jangka  pendek investor  untuk  investasi  asing  langsung.  Sebaliknya,  hanya  ekspor  yang  memengaruhi  FDI  dalam  jangka panjang.  Pada  faktanya,  ekonomi  yang  terus  bertumbuh  dan  selaras  dengan  politik  yang  stabil  menjadi penyebab utama daripada perdagangan dalam menjelaskan aliran investasi asing. Sarwedi (2002) menyatakan bahwa, ada dua faktor yang secara langsung memengaruhi investasi asing, yaitu dapat dilihat dari ekonomi dan  non  ekonomi.  Secara  aktualnya,  sisi  ekonomi  yang  digunakan  adalah  jumlah  lapangan  kerja,  produk domestik bruto (PDB), pertumbuhan, dan ekspor. Sementara, sisi non-ekonomi dapat dilihat dari politik negara yang stabil.

## Metode Penelitian

## Pengambilan Data
Data  sekunder time  series digunakan  di  penelitian ini  dengan  dengan frekuensi tahunan  yaitu tahun 1984 hingga 2015. Data inflasi dan nilai tukar diakses dari database Bank Dunia. Pada saat yang sama, risiko tersebut  berasal  dari  penilaian  risiko  dengan  lembaga International  Country  Risk  Guide (ICRG).  Penilaian country risk dilakukan dengan menilai tiga indikator risiko yang terdiri dari risiko ekonomi, keuangan dan politik.  Indikator  risiko  ini  menguntungkan  investor  dan  pelaku  ekonomi  lainnya  dalam  evaluasi  yang digunakan untuk investasi, terutama dengan latar belakang bisnis internasional (ICRG, 2016).

## Metode atau Teknik Estimasi
Metode  yang  digunakan  adalah  estimasi  yang  dihubungkan  pada  analisis  kointegrasi  model Auto Regressive Distributed Lag (ARDL). Penerapan metode ini adalah untuk mencari kointegrasi jangka panjang dan  efek  jangka  pendek  dari  variabel  independen  terhadap  FDI  dan  signifikansinya.  Model  ARDL menggabungkan model  AR  ( Auto  Regressive )  dan  DL  ( Distributed  Lag )  (Gujarati  &  Poster,  Dawn, 2010). Kemudian, pola integrasi untuk variabel penjelas dan respon diuji menggunakan Uji Augmented Dickey-Fuller dan  memastikan  bahwa  tidak  ada  variabel  yang  digunakan  yang  stasioner  pada  tingkat  perbedaan  kedua. Setelah urutan kointegrasi dan levelnya terdeteksi, dinamika jangka pendek antar variabel diperiksa dengan menerapkan metode ARDL. Tes Bound diterapkan untuk memeriksa keberadaan kointegrasi jangka panjang. Terakhir,  uji  stabilitas  Cumulative  Sum  diterapkan  untuk  memeriksa  stabilitas  model  ARDL  dalam memprediksi perilaku jangka panjang. Berdasarkan paparan sebelumnya, terdapat aplikasi ARDL yaitu:

## Gambar 2 Persamaan ARDL

## (Sumber: Penulis)
Dari persamaan tersebut, dapat diketahui bahwa FDI menunjukkan variabel penanaman modal asing di Indonesia, GDPG menunjukkan perkembangan ekonomi Indonesia, EXCH merupakan variabel kurs mata uang Rupiah terhadap USD, INFL adalah tingkat Inflasi Indonesia, ECNR adalah Economic RiskRisk, FNCR adalah Financial Risk dan PLTR adalah Political Risiko. Koefisien β1, β2, β3, β4, β5, β6 dan β7 mewakili dinamika  model  jangka  pendek.  Sedangkan  koefisien  β8,  β9,  β10,  β11,  β12,  dan  β13  menggambarkan konektivitas jangka panjang pada model yang digunakan dalam penelitian. Operator Δ menyatakan perubahan untuk dua nilai pada sebuah variabel dalam periode yang berurutan. Sebaliknya, ε menggambarkan kesalahan distribusi normal.

## Hasil Penelitian dan Pembahasan

## Asumsi Ekonometrika Dasar
Beberapa uji diagnostik harus dilakukan agar estimasi model ARDL terhindar dari pelanggaran asumsi ekonometrika dasar. Tes diagnostik meliputi diagnosis normalitas, korelasi serial dan Heteroskedastisitas. Jika model telah menghindari masalah asumsi ekonometrika, maka dapat disimpulkan bahwa hasil regresi dapat dilakukan. Estimasi ARDL dan model permintaan dapat menggunakan Ordinary Least Square (OLS) setelah urutan ARDL diaplikasikan (Pesaran, Shin, and Smith, 2001).  Selain itu, dalam model OLS pengunannya terpenuhi jika asumsi wajib OLS ada untuk prediksi yang sesuai. Sebagai dasar analisis model estimasi OLS, diperlukan estimator yang memenuhi Best Linear Unbiased Estimator (BLUA). Sementara itu, permasalahan yang  melanggar  asumsi  OLS  antara  lain  multikolinearitas,  heteroskedastisitas,  autokorelasi,  dan misspesifikasi fungsional dapat dihindari. Data terdistribusi secara normal; karena nilai probabilitas Jarque- Bera adalah 0,425 dan lebih tinggi dari tingkat signifikansi 5%. Nilai Durbin-Watson berada diantara nilai dL dan  dU,  1.020<  1.743  <  1.918.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  bebas  dari  masalah autokorelasi.  Uji  korelasi  serial  Breusch-Godfrey  menunjukkan  nilai  probabilitas  chi  sq  adalah  0,8093. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa error model bebas dari masalah korelasi serial. Model bebas dari masalah Heteroskedastisitas karena probabilitas uji Glejser sama dengan 0,2918 dan lebih tinggi dari tingkat signifikansi.

## Membangun Model ARDL
Variabel  ekonomi  makro  cenderung  memiliki  masalah  tetap  dengan  data time  series ,  sehingga digunakan  analisis  kointegrasi  untuk  mengantisipasi  hal  tersebut.  Metode  tersebut  menggunakan  uji  limit.
Selama kointegrasi berlangsung terdapat keuntungan, variabel tidak bermasalah, mana yang termasuk dalam model I(0) atau I(1). Pengujian Pesaran, Shin, & Smith, (2001) menunjukkan bahwa ARDL menghasilkan estimasi  yang  konsisten  dengan  koefisien  normalisasi  asimtotik  jangka  panjang  bahkan  ketika  variabel penjelas atau regresi adalah I (0) atau I (1).
Uji kestasioneran data merupakan langkah penting dalam menganalisis data deret waktu dengan tujuan untuk mengetahui kestasioneran data dan levelnya. Pengujian ini biasanya dilakukan dengan menggunakan Unit Root Test. Data stasioner diperlukan untuk menghindari masalah regresi palsu. Oleh karena itu, pada penelitian  ini  digunakan Root  Unit  Test dengan  prosedur Augmented  Dickey-Fuller (ADF),  dan  nilainya merujuk pada Tabel 1.
Tabel 1 The Unit Root Test (ADF)
(Sumber: Penulis)
Uji  unit root  pada  Tabel  1  menunjukkan  data  stasioner  pada  level  variabel inflasi  dan  Pertumbuhan PDB. Pada saat yang sama, yang lain stasioner pada tingkat diferensial pertama. Pada level diferensial kedua tidak ada variabel stasioner yang artinya layak dalam penggunaan model. Akaike Information Criteria (AIC) digunakan untuk memilih kombinasi lag maksimum sebagai aplikasi model ARDL terbaik. Dalam penelitian ini, terdapat model AIC yang dipilih, yaitu model ARDL terbaik pada (1, 1, 0, 1, 0, 1, 0). Dapat dilihat bahwa, nilai adjusted R-squared model ARDL relatif tinggi sekitar 0,833, yang signifikan. Nilai tersebut menunjukkan bahwa 83,3% variasi variabel dependen FDI dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen. Ini menjadi indikasi awal menyatakan layak dilakukan analisis pada model penelitian.
Tabel 2 Model ARDL (Jangka Pendek) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. FDI(-1) 0.314883 0.147161 2.139715 0.0449 GDPG 0.373185 0.215521 1.731551 0.0988 GDPG(-1) 0.959727 0.250870 3.825591 0.0011 EXHGRT -1.911196 0.536818 -3.560232 0.0020 ECON RISK -3.853109 4.703564 -0.819189 0.4223 ECON RISK (-1) 20.66376 5.154228 4.009090 0.0007 POLIT RISK -7.382488 3.972616 -1.858344 0.0779 INFLATION 1.629650 0.833397 1.955431 0.0646 NFLATION(-1) 2.361591 0.893951 2.641747 0.0156 FINC RISK 0.248226 2.384457 0.104102 0.9181 C -18.48062 6.633959 -2.785760 0.0114
(Sumber: Penulis)
Berdasarkan  hasil  prediksi ARDL  secara  jangka  pendek  yang  dilihat  dari jangka  pendek  di  Tabel  2 dapat dilihat bahwa variabel nilai tukar memiliki peran yang signifikan dalam menentukan keputusan investasi,
VARIABLE ADF AT I(0) CRITICAL VALUES ADF AT I(1) CRITICAL VALUES EXPLANATION 0.01 0.05 0.01 0.05 FDI -3.421559 -4.28458 -3.562882 -6.0871 -4.324 -3.580623 Stationer at I (1) INFLATION -4.659789 -4.28458 -3.562882 Stationer at I (0) EXCHANGE RATE -1.877186 -4.28458 -3.562882 -5.755059 -4.296729 -3.568379 Stationer at I (1) GDP GROWTH -6.453414 -4.28458 -3.562882 Stationer at I (0) ECONOMIC RISK -3.315529 -4.28458 -3.562882 -5.861458 -4.309824 -3.574244 Stationer at I (1) FINANCIAL RISK -2.37567 -4.28458 -3.562882 -5.418718 -4.296729 -3.568379 Stationer at I (1) POLITICAL RISK -1.814611 -4.28458 -3.562882 -3.99536 -4.296729 -3.568379 Stationer at I (1)
karena  probabilitasnya  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  5%.  Koefisien  Nilai  Tukar  menggambarkan pengaruh negatif dan signifikan jangka pendek nilai tukar terhadap variabel dependen. Pada saat yang sama, variabel  Pertumbuhan  PDB,  Risiko  politik,  dan  Inflasi  memengaruhi  aliran  masuk  FDI  di  Indonesia  pada tingkat signifikansi 10%.
Analisis  ekonomi  dapat  menguji  pengaruh  risiko  dan  aspek  di  dalam  ekonomi  makro  terhadap  FDI yang dalam jangka pendek tidak dapat dilakukan karena keterbatasan informasi, tetapi analisis jangka panjang akan lebih tepat digunakan. Untuk mencari kointegrasi jangka panjang digunakan uji Bound untuk menguji adanya kointegrasi jangka panjang, dan didapatkan hasil bahwa hasil Bound Test sebesar 4,9029 yang berarti mengalami  kenaikkan  dibanding  dari  I  (0)  sebesar  2,45  dan  I  (1)  dari  3,61  batas  nilai  kritis.  Hasil  ini menunjukkan adanya kointegrasi jangka panjang. Dari hasil estimasi ARDL jangka panjang pada Tabel 3 dapat dilihat, variabel risiko keuangan menunjukkan faktor resiko keuangan dominan sebagai landasan keputusan investasi jangka panjang Indonesia ditunjukkan dengan nilai koefisien terbesar. Risiko ekonomi yang rendah di  dalam  negeri  akan  mendorong  masuknya  FDI.  Selanjutnya,  variabel  independen  lainnya  memengaruhi aliran masuk FDI dengan peran signifikan selain Risiko Keuangan.
Tabel 3 Kointegrasi Jangka Panjang Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDPG 1.945523 0.665927 2.921525 0.0084 EXHGRT -2.789590 0.646036 -4.318010 0.0003 ECON RISK 24.536900 7.566952 3.242640 0.0041 POLIT RISK -10.775511 5.148314 -2.093017 0.0493 INFLATION 5.825632 1.592921 3.657202 0.0016 FINC RISK 0.362312 3.477299 0.104193 0.9181 C -26.974390 10.007865 -2.695319 0.0139

## (Sumber: Penulis)
Koefisien persamaan kointegrasi, yang ditunjukkan pada Tabel 4, adalah -0,52, menunjukkan bahwa 52% kesalahan jangka pendek pada periode terakhir akan disesuaikan pada periode saat ini, dan akan mencapai keseimbangan dalam waktu kurang dari dua tahun periode.
Tabel 4 Persamaan Kointegrasi Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.
CointEq(-1)  -0.520308  0.181008  -2.874494  0.0105
(Sumber: Penulis)
Uji stabilitas Cumulative Sum (CUSUM) diterapkan untuk memeriksa stabilitas model dalam jangka panjang.  Tujuan  dari  peta  kendali  CUSUM  adalah  untuk  menjaga  agar  proses  tetap  sesuai  target.  Jumlah kumulatif  dalam  bagan  jenis  ini  adalah  jumlah  penyimpangan  hasil  sampel  individu  atau  rata-rata subkelompok dari target. Bagan kendali CUSUM memplot penyimpangan kumulatif ini dari waktu ke waktu dan akan menunjukkan kapan prosesnya “di luar kendali” – atau dalam hal ini, secara signifikan tidak sesuai target.
Gambar 3 Cumulative Sum-Test -15 -10 -5 0 5 10 15 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 CUSUM

## 5% Significance

## (Sumber: Penulis)
Dari hasil uji CUSUM, dapat dilihat garis CUSUM berada di antara garis signifikan 5% yang memiliki arti ini model stabil. Disimpulkan bahwa dalam jangka panjang, model FDI inward lebih stabil.

## Analisis Temuan
Dalam  model  tersebut,  peran  penting  aplikasi  jangka  panjang  dan  pendek  terdapat  pada  nilai  tukar. Dalam  hal  ini,  koefisien  negatif  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  model  ARDL  menunjukkan  bahwa Indonesia menjadi pilihan investasi oleh investor asing pada saat nilai tukar rendah. Semakin tinggi mata uang lokal  rupiah  akan  menurunkan  motivasi  investor  asing  untuk  menempatkan  saham  portofolionya  sebagai investasi  di  Indonesia.  Fenomena  ini  muncul  karena  karakteristik  bisnis  Indonesia  yang  dikenal  sebagai pengekspor bahan baku dan setengah jadi karena sebagian besar dari sepuluh produk ekspor utama termasuk dalam kategori tersebut.
Konsekuensinya,  negara  yang  memiliki  nilai  tukar  rendah  menjadi  tujuan  investor  cenderung berinvestasi  karena  biaya  perolehan  bahan  untuk  produksi  menjadi  lebih  rendah.  Grafik  berikut  ini menunjukkan  nilai  total  Ekspor  Neto  Indonesia  tetap  bernilai  positif,  menandakan  kegiatan  ekspor  lebih banyak daripada impor, kecuali pada tahun 2012-2014 ketika impor lebih tinggi karena kegagalan ekonomi untuk menjawab permintaan yang meningkat. barang dan jasa.
Selanjutnya,  koefisien  negatif  dari  nilai  tukar  menunjukkan  Indonesia  sebagai  negara  dengan lingkungan tenaga kerja yang menguntungkan. Mata uang yang rendah membuat upah buruh menjadi lebih murah dan menarik minat investor asing. Peran signifikan nilai tukar dalam menentukan aliran FDI di dalam negeri sejalan dengan teori Madura (2010) dan mendukung studi Asamoah et al. (2016) dan Bénassy-Quéré et al. (2001) yang menyatakan bahwa pengusaha asing lebih memilih untuk berinvestasi di negara dengan tingkat bunga yang menguntungkan.

## Gambar 4 Barang Bersih Ekspor

## (Sumber: Penulis)
Koefisien positif jangka panjang dari variabel pertumbuhan PDB menunjukkan bahwa pembangunan ekonomi  diketahui  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  serta  berhasil  menarik  atau  mendorong masuknya  investasi  asing.  Terdapat  patokan  mengenai  kelayakan  investasi  yang  dapat  dinilai  oleh  setiap pelaku  bisnis  dari  pertumbuhan  ekonomi.  Lebih  menarik  untuk  berinvestasi  di  negara  dengan  ekspektasi pertumbuhan ekonomi dan menghindari investasi di negara dengan ekspektasi krisis ekonomi, dalam hal ini, investasi akan terpapar lebih banyak ketidakpastian. Pengaruh pertumbuhan PDB yang signifikan dan positif sebagai proksi pembangunan ekonomi dalam menentukan aliran masuk FDI ke Indonesia sejalan dengan teori yang dikemukakan oleh Madura (2010). Ini juga mendukung studi oleh Boateng et al. (2015), Muslim (2016), Sarwedi  (2002),  dan  Kayalvizhi  and  Thenmozhi  (2018),  yang  menyatakan  bahwa  investor  cenderung melakukan bisnis di negara-negara dengan pandangan dan prospek ekonomi yang lebih baik. Pada 2045 akan menjadi  prospek  dan  prospek  ekonomi  Indonesia  karena  menjadi  ekonomi  peringkat  keempat  di  dunia, sebagaimana  disampaikan  pejabat  pemerintah  Indonesia.  Pertumbuhan  pendapatan  per  kapita  memberikan informasi tentang peningkatan daya beli masyarakat.
Pertumbuhan inflasi yang stabil dan terkendali menandakan perkembangan ekonomi dan keberhasilan pemerintah dalam menjalankan kebijakan moneter yang tepat. Selanjutnya, karena tingkat inflasi Indonesia terlihat  menikmati  pertumbuhan  yang  stabil,  yaitu  di  bawah  7  persen  selama  lima  tahun  terakhir,  hal  ini memberikan  informasi  kepada  investor  asing  bahwa  ekonomi  dapat  berjalan  secara  efektif,  menghasilkan barang dan jasa dan menjawab kebutuhan mereka. tuntutan. Dalam model tersebut, inflasi ditemukan memiliki koefisien  positif,  artinya  investor  asing  bereaksi  positif  terhadap  kenaikan  inflasi  dengan  mengalirkan investasinya  ke  dalam  negeri.  Namun,  temuan  model  menentang  studi  Boateng  et  al.  (2015),  Bengoa  dan Sanchez-Robles (2003), mengemukakan ada hubungan signifikan dalam nilai negatif inflasi terhadap investasi asing dan berlawanan dengan temuan Sánchez-Martín et al. (2014), te Velde dan Bezemer (2006), dan Quazi (2006) yang mengungkapkan koefisien inflasi yang tidak signifikan terhadap FDI ke dalam.
-10000.00 -5000.00 0.00 5000.00 10000.00 15000.00 20000.00 25000.00 30000.00 35000.00 40000.00 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020

## Net Merchandise Export
Dalam jangka panjang, faktor-faktor country risk yang meliputi risiko politik dan ekonomi cenderung memengaruhi aliran investasi asing di dalam negeri, kecuali variabel risiko keuangan. Padahal, faktor risiko ekonomi  dan  politik  merupakan  faktor  yang  paling  berkontribusi  dalam  menjelaskan  aliran  investasi  asing dalam jangka panjang. Oleh karena itu, dalam model ini kita mendapatkan petunjuk bahwa investor asing akan melihat ketidakpastian yang disebabkan oleh lingkungan ekonomi dan politik di dalam negeri. Koefisien risiko ekonomi  yang  positif  dan  signifikansinya  menyampaikan  pesan  skor  ICRG  yang  lebih  tinggi  untuk  faktor ekonomi, yang berarti tingkat risiko ekonomi yang rendah di negara tersebut; berpengaruh positif terhadap aliran FDI di dalam negeri. Arus investasi asing meningkat karena ketidakpastian ekonomi yang lebih rendah.
Pengaruh  negatif  ketidakpastian  ekonomi  mendukung  studi  Grosse  dan  Trevino  (2005),  Busse  dan Hefeker  (2007),  Asamoah  et  al.  (2016),  dan  Azis  (2018).  Di  sisi  lain,  koefisien  risiko  politik  yang  positif menyampaikan pesan bahwa ketidakpastian politik yang lebih tinggi meningkatkan arus masuk investasi asing di negara tersebut. Pernyataan tersebut mendukung temuan Elheddad (2018) yang menemukan bahwa negara- negara dengan ketidakpastian politik dan aktivitas korupsi menjadi tujuan investasi perusahaan karena mereka dapat memperoleh bahan baku dengan harga lebih rendah dan menyuap pembuat kebijakan untuk menghindari pajak.  Selain  itu,  ungkapan  teori  Madura  (2010)  bertentangan  dengan  dampak  risiko  keuangan  yang  tidak signifikan.

## Kesimpulan
Penelitian ini mengeksplorasi peran penanaman modal asing dalam pembangunan ekonomi Indonesia. Hasil temuan menyoroti pengaruh penting dari nilai tukar asing dan faktor risiko negara terhadap arus masuk investasi. Dalam jangka pendek, nilai tukar yang tinggi cenderung menurunkan investasi. Selain itu, faktor risiko  negara,  seperti  ketidakpastian  politik  dan  ekonomi,  inflasi,  dan  pertumbuhan  ekonomi  menjadi pertimbangan  utama  dalam  keputusan  alokasi  investasi  jangka  panjang.  Perusahaan  multinasional  perlu mempertimbangkan volatilitas faktor-faktor ini untuk memaksimalkan hasil dari modal yang diinvestasikan.
Rekomendasi  dari  penelitian  ini  mencakup  manajemen  risiko  yang  bijaksana  oleh  perusahaan multinasional dan formulasi kebijakan pemerintah untuk menjaga stabilitas ekonomi. Pemerintah harus fokus pada pengendalian faktor-faktor makroekonomi yang memengaruhi investasi asing untuk meningkatkan arus masuk  penanaman  modal. Selain  itu,  penelitian  lebih lanjut  diperlukan  untuk  memahami  faktor-faktor  lain yang  memengaruhi  investasi  asing  di  Indonesia,  seperti  sistem  kelembagaan  dan  tata  kelola  perusahaan. Penelitian ini memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai dampak risiko negara terhadap arus masuk investasi asing langsung (FDI) di Indonesia, serta menawarkan langkah-langkah strategis untuk menarik lebih banyak investasi asing demi pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.

## Daftar Pustaka
Asamoah,  M.  E.,  Adjasi,  C.  K.  D.,  &  Alhassan,  A.  L.  (2016).  Macroeconomic  uncertainty,  foreign  direct investment  and  institutional  quality:  Evidence  from  Sub-Saharan  Africa. Economic  Systems , 40 (4), 612–621. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2016.02.010
Aziz,  O.  G.  (2018).  Institutional  quality  and  FDI  inflows  in  Arab  economies. Finance  Research  Letters , 25 (August 2016), 111–123. https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.10.026
Baltas, N. C. (2013). The Greek financial crisis and the outlook of the Greek economy. Journal of Economic Asymmetries , 10 (1), 32–37. https://doi.org/10.1016/j.jeca.2013.09.002
Bénassy-Quéré, A., Fontagné, L., & Lahrèche-Révil, A. (2001). Exchange-Rate Strategies in the Competition for Attracting Foreign Direct Investment. Journal of the Japanese and International Economies , 15 (2), 178–198. https://doi.org/10.1006/jjie.2001.0472
Bengoa, M., & Sanchez-Robles, B. (2003). Foreign direct investment, economic freedom and growth: New evidence  from  Latin  America. European  Journal  of  Political  Economy , 19 (3),  529–545. https://doi.org/10.1016/S0176-2680(03)00011-9
Boateng, A., Hua, X., Nisar, S., & Wu, J. (2015). Examining the determinants of inward FDI: Evidence from Norway. Economic Modelling , 47 , 118–127. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.02.018
Busse, M., & Hefeker, C. (2007). Political risk, institutions and foreign direct investment. European Journal of Political Economy , 23 (2), 397–415. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2006.02.003
Dunning, J. H. (1998). Location Enterprise : the Multinational Neglected. Journal of International Business Studies , 40 (1), 45–66. https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8490024
Elheddad, M. M. (2018). What determines FDI inflow to MENA countries? Empirical study on Gulf countries:
Sectoral  level  analysis. Research  in  International  Business  and  Finance , 44 (July  2017),  332–339. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.101
Grosse, R., & Trevino, L. J. (2005). New Institutional Economics and FDI Location in Central and Eastern Europe. Management International Review , 45 , 123–145.
Gujarati, D., & Poster, Dawn, C. (2010). Dasar-dasar Ekonometrika (5th ed.). Salemba Empat.
Hoti, S., & McAleer, M. (2003). An Empirical Assessment of Country Risk Ratings and Association Models.
Journal of Economic Surveys , 18 (4), 539–550. https://doi.org/10.1111/j.0950-0804.2004.00230.x ICRG. (2016). ICRG Methodology. International Country Risk Guide , 1–17.
Kayalvizhi, P. N., & Thenmozhi, M. (2018). Does quality of innovation, culture and governance drive FDI?:
Evidence from emerging markets. Emerging Markets Review , 34 , 175–191. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2017.11.007
KOSTELETOU,  N.,  &  LIARGOVAS,  P.  (2000).  Foreign  Direct  Investment  and  Real  Exchange  Rate Interlinkages. Open Economies Review , 11 , 135–148.
Madura, J. (2010). International Corporate Finance . Joe Sabatino.
Muslim,  A.  (2016).  Apakah  Perdagangan  Menjadi  Pertimbangan  Investasi? Kajian  Ekonomi  &  Keuangan ,
Pesaran, H. M., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). BOUNDS TESTING APPROACHES TO THE ANALYSIS OF  LEVEL  RELATIONSHIP. JOURNAL  OF  APPLIED  ECONOMETRICS , 326 (February  1999), 289–326. https://doi.org/10.1002/jae.616 Quazi, R. M. (2006). Investment : a Study of Selected Countries . 1 (2), 1–14.
Sánchez-Martín, M. E., De Arce, R., & Escribano, G. (2014). Do changes in the rules of the game affect FDI flows  in  Latin  America?  A  look  at  the  macroeconomic,  institutional  and  regional  integration determinants of FDI. European Journal of Political Economy , 34 , 279–299. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2014.02.001
Sarwedi. (2002). Investasi Asing Langsung di Indonesia dan Faktor Yang Memengaruhinya. Jurnal Akuntansi & Keuangan , 4 (1), 17–25.
Velde, D. W. te, & Bezemer, D. (2006). Regional Integration and Foreign Direct Investment in Developing Countries. Transnational Corporations , 15 (2), 41–70. https://doi.org/10.11648/j.jwer.20130204.11