## PENGARUH FLUKTUASI KURS TERHADAP NERACA PERDAGANGAN
Agung Nusantara
Unisbank Jalan kendeng V Bendan Ngisor Semarang agnstr_pv@yahoo.com

## Abstrak
Stabilitas nilai tukar penting bagi pembangunan ekonomi di suatu negara, khususnya dalam neraca perdagangan. Jadi, sebelum studi melakukan keseimbangan estimasi perdagangan, itu perlu untuk mengukur fluktuasi nilai tukar. Penelitian ini menggunakan ARCH dan GARCH untuk mengukur fakta  them.In,  nilai  tukar  memiliki  efek ARCH  dan  GARCH.  Dengan  kata  lain,  fluktuasi  nilai  tukar dipengaruhi  oleh  fluktuasi  nilai  tukar  saat  ini  dan  sebelumnya  tingkat  dan  itu  cenderung  persisten. Penelitian  ini  menggunakan  ECM  (Error  Correction  Model)  estimasi  untuk  menentukan  neraca perdagangan. Ada tiga variabel independen dalam estimasi ini, yaitu tingkat exchnage, Indonesia PDB (Produk Domestik Bruto) dan dunia hasil GDP.The, nilai tukar bukanlah jangka pendek dan jangka panjang  yang  signifikan.  Tapi  Indonesia  GDP  dan  GDP  dunia  yang  positif  signifikan  untuk menyeimbangkan perdagangan baik jangka pendek dan jangka panjang.
Kata kunci :  Neraca perdagangan, nilai tukar, PDB, ARCH, GARCH dan ECM

## Abstract
The exchange rate stability is important for economic development in a nation, specially in balance of trade. So, before the study do balance of trade estimation, it's need to measure exchange rate fluctuation. This study use ARCH and GARCH to measure them.In fact, the exchange rate has ARCH and GARCH effect. In another word, exchange rate fluctuation influenced by current and previous exchange rate fluctuation and it's tend persistent. The study used ECM (Error Correction Model) estimation to determine balance of trade. There are three independent variables in this estimation, that is  exchnage rate,  Indonesia  GDP  (Gross  Domestic  Product)  and  world  GDP.The  result,  exchange  rate  is  not significant  both  short  and  long  term.  But  Indonesia  GDP  and  world  GDP  are  positif  significant  to balance of trade both short and long term.
Key word : Balance of trade, exchange rate, GDP, ARCH, GARCH and ECM

## Pendahuluan
Perdagangan  internasional  (ekspor-impor)  merupakan  salah  satu  faktor  utama  untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi suatu negara. Meski perdagangan internasional telah terjadi sejak lama, tetapi dampaknya terhadap kepentingan ekonomi, sosial dan politik baru dirasakan beberapa abad belakangan.  Terjadinya  perdagangan  internasional  akan  mendorong  industrialisasi,  memajukan transportasi,  globalisasi  dan  masuknya  perusahaan  transnasional  ke  suatu  negara.  Oleh  karena  itu, adanya perdagangan internasional menjadi hal yang sangat penting bagi kemajuan perekonomian suatu negara.
Dengan  terbukanya  perekonomian  suatu  negara  (globalisasi)  maka  akan  berdampak  pada semakin luasnya hubungan ekonomi antar negara, baik bersifat bilateral maupun multilateral. Perluasan hubungan  tersebut  menyebabkan  sensitifnya  perekonomian  domestik  terhadap  sektor  luar  negeri.
Mengingat  stabilitas  perekonomian  menjadi  syarat  bagi  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan, sedangkan  perekonomian  domestik  tidak  mungkin  steril  terhadap  perekonomian  dunia,  maka pemerintah perlu menjadikan stabilitas perekonomian sebagai aspek penting pembangunan ekonomi.
Sedangkan  stabilitas  perekonomian  domestik  tidak  hanya  dilihat  dalam  konteks  stabilitas domestik, namun juga harus mempertimbangkan stabilitas sektor luar negeri. Stabilitas domestik dapat berwujud    stabilitas  pada  tingkat  harga  domestik,  baik  pada  tingkat  produsen  maupun  konsumen. Sedangkan  stabilitas  sektor  luar  negeri  dapat  berwujud  pada  stabilitas  kurs  mata  uang  suatu  negara terhadap mata uang partner dagangnya, atau secara lebih umum stabilitas terhadap nilai mata uang dunia.
Sebagai  negara  yang  menganut  perekonomian  terbuka  maka,  perekonomian  Indonesia  juga banyak dipengaruhi oleh kondisi perekonomian dunia. Derajat keterbukaan ekonomi Indonesia akan membawa dampak pada perubahan kurs rupiah terhadap mata uang negara lain, yang seharusnya dijaga stabilitasnya.
Kurs itu sendiri menjadi salah satu variabel kebijakan paling penting, yang menentukan arus perdagangan, arus modal, inflasi, cadangan internasional dan pembayaran dalam perekonomian. Banyak perekonomian,  khususnya  negara-negara  Asia  menghadapi  krisis  di  tahun  1990-an  dikarenakan penerapan kebijakan yang tidak hati-hati dan pemilihan kebijakan yang buruk. Akan tetapi, tidak ada konsensus  dalam  teori  ataupun  literatur  empiris  tentang  efek  khusus  dari  fluktuasi  kurs  terhadap indikator makroekonomi.
Dalam  melakukan  perdagangan  internasional  (ekspor-impor),  Indonesia  memerlukan  valas ( foreign  exchange ).  Nilai  dari  valas  dipengaruhi  oleh  fluktuasi  (naik  turunnya)  kurs.  Fluktuasi  kurs rupiah terhadap mata uang asing akan berpengaruh terhadap aktivitas  ekspor-impor. Dengan demikian, melalui sektor luar negeri akan dimulai proses kontaminasi perekonomian domestik oleh perekonomian luar  negeri.  Untuk  itu  perlu  diukur  seberapa  besar  fluktuasi  kurs  rupiah/US$.  Kemudian,  apakah fluktuasi dari kurs  berpengaruh terhadap ekspor-impor (neraca perdagangan) baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang? Bagaimana pula pengaruh dari variabel pendapatan baik Indonesia maupun pendapatan dunia terhadap neraca perdagangan?

## Metode Penelitian

## 1. Populasi dan Sampel
Dalam penelitian ini, populasinya adalah seluruh dunia karena penelitian ini bisa diterapkan di negara manapun. Tetapi dalam penelitian ini digunakan sampel kurs Rp/US$ dan neraca perdagangan dengan data berupa net ekspor (X-M) yang terjadi di Indonesia. Sedangkan periode waktu penelitian dimulai dari tahun 1983-2010 dengan menggunakan data tahunan.

## 2. Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yaitu  metode  pengumpulan  data  yang diperoleh  dari  dokumen/tulisan  yang  disusun  oleh  badan/pihak  yang  dapat  dipertanggungjawabkan kevaliditasannya.  Sumber  data  berasal  dari  Statistik  ekonomi  dan  Keuangan  Indonesia  terbitan  BI, Unctadstat  ( United  Nation  Conference  Trade  and  Development-Statistic ),  Statistik  Indonesia  serta Indikator Ekonomi terbitan BPS.

## 3. Definisi Operasional Variabel
a. Kurs: nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika.
b. Neraca perdagangan/net ekspor: selisih antara nilai ekspor dengan impor non migas pada harga yang berlaku.
c. Pendapatan Indonesia: GDP riil Indonesia konstanta tahun 2005
d. Pendapatan dunia: GDP riil dunia konstanta tahun 2005

## 4.Model Penelitian
Dalam penelitian ini, model yang digunakan adalah model ECM ( Error Correction Model ) yaitu suatu model yang mampu   menjelaskan perilaku data jangka pendek maupun jangka panjang. Adapun modelnya adalah sebagai berikut :
D(NP) =  α  + α D(Kurs) +  α  D(GDPind) + α D(GDPworld) + α Kurs(-1) +
0 1 2 3 4
α GDPind(-1)  +  α GDPworld(-1) + α ECT 5 6 7 dimana :
NP( neraca perdagangan)  :  Selisih antara nilai ekspor dengan nilai impor (Juta US$)
Kurs :  Nilai tukar Rp/US$ GDPind :  GDP riil Indonesia dengan hargas konstan tahun 2005 (Juta US$) GDPworld :  GDP riil dunia dengan harga konstan 2005 (Juta US$) D :  Derivasi α :  Intercept parameter 0 α  – α :  Slope parameter 1 7 (-1) :  Backward ECT :  Error Correction Term

## Metode Analisis

## Fluktuasi Kurs
Pada data time series, khususnya data finansial seperti data indeks harga saham, tingkat bunga, nilai tukar dan inflasi, seringkali berfluktuasi. Implikasi data yang berfluktuasi adalah variance dari error term tidak konstan atau mengalami heteroskedastis. Implikasi dari heteroskedastisitas terhadap estimasi  OLS  tetap  tidak  bias  tetapi standard  error dan  interval  keyakinan  menjadi  terlalu  sempit sehingga dapat memberikan sense of precision yang salah.
Model  ARCH/GARCH  ( Auto  Regressive  Conditional  Heteroscedasticity/  General  Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity ) digunakan untuk memahami fluktuasi dari kurs. Model ini beranggapan bahwa variance yang tidak konstan ( heteroscedasticity ) bukan sesuatu yang salah, tetapi justru bisa digunakan untuk modelling dan peramalan ( forecasting) .
ARCH pertama kali dipopulerkan oleh Engle (1982) untuk memodelkan fluktuasi residual yang sering terjadi pada data-data keuangan. Dengan menggunakan metode ini, kasus heteroskedastisitas dan korelasi  serial  dapat  di treatment sekaligus.  Kemudian  Bollerslev  (1986)  memperkenalkan  metode
2 GARCH  dimana  variance  dari  error  saat  ini  terdiri  dari  3  komponen: variance yang  konstan  (σ ),
2 fluktuasi pada periode sebelumnya, u  (suku ARCH) dan varians pada periode sebelumnya σ  (suku t-q
t-p
GARCH). Model GARCH merupakan pengembangan dari model ARCH.
Dalam  mengestimasi  model  ARCH/GARCH,  tehnik  yang  digunakan  adalah maximum likelihood  (ML)  Estimation. Diharapkan  dengan  tehnik  ini  akan  didapatkan  estimator  yang  secara asimtotik lebih efisien dibandingkan dengan estimator OLS.

## 5. Error Correction Model (ECM)

## Uji Unit Roots dan Kointegrasi
Suatu variabel diasumsikan bersifat nonstochastic dan tipe proses stochastic yang dimaksud adalah tipe proses stochastic yang stasioner atau dikenal dengan stationary stochastic process. Sebuah proses stochastic dikatakan memiliki sifat stasioner bila nilai rata-rata dan variance -nya konstan dan nilai covariance antara dua periode hanya tergantung pada lag antara dua periode tersebut dan bukan pada covariance yang dihitung pada periode tersebut (Gujarati, 1995; 1999).
Salah satu alternatif pengujian asumsi nonstochastic yang populer dewasa ini adalah uji unit roots.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  model  unit  roots  Phillips-Perron  (PP).  PP  melakukan  kontrol stasionaritas melalui koreksi non-parametrik. Koreksi yang bersifat non-parametrik dilakukan oleh PP karena PP beranggapan pola dari autokorelasi tidak diketahui dan dalam kenyataannya pola autokorelasi jarang diketahui (Gujarati, 1995; Gujarati 1999, Quantitatif Micro Software, 1997).
Setiap  variabel  harus  memiliki  sifat  stasioner,  demikian  pula  jika  mereka  tergabung  dalam persamaan. Persamaan yang terbentuk dari variabel-variabel yang memiliki derajat stasioner yang sama akan memiliki kecenderungan menjadi persamaan regresi yang stasioner atau persamaan yang memiliki kointegrasi atau keseimbangan jangka panjang (Gujarati, 1995; Intriligator, Bodkin, Hsiao, 1996).
Untuk  mengetahui  sifat  kointegratif  sebuah  persamaan  regresi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  uji  kointegrasi.  Uji  kointegrasi  adalah  sebuah  uji  untuk  mengamati  sifat  stasioneritas dalam  persamaan  estimasi  seperti  halnya  yang  dituntut  dalam  OLS  klasik.  Uji  kointegrasi  dengan menggunakan Johansen test mengacu pada model Maximum likelihood dan bekerja untuk menguji sifat kointegrasi dalam sistem persamaan (Mukherjee dan Naka, 1995). Apabila persamaan estimasi lolos dari uji ini maka pesamaan estimasi tersebut memiliki keseimbangan jangka panjang (Gujarati, 2003).

## Error Correction Model
Apabila sebuah persamaan memiliki sifat kointegratif maka dalam persamaan tersebut terdapat hubungan  keseimbangan  jangka  panjang.  Hal  tersebut  disebabkan,  secara  teoritis  hubungan keseimbangan selalu berada dalam perspektif jangka panjang, sedangkan dalam jangka pendek selalu terjadi ketidakseimbangan yang mana akan menyebabkan kesalahan keseimbangan ( equilibrium error ). Untuk itu diperlukan sebuah model jangka pendek yang mampu mengamati perilaku   variabel dalam jangka pendek yang mengalami equilibrium error . Yang pertama mengembangkan equilibrium error adalah Sargan yang kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Engle dan Granger dan kawan-kawan.
Adapun persamaan dasar dari Error Correction Model (ECM) adalah:
d(y ) =  a d(xt ) – (1- a )(y  – β -  αx ) + ε t 1 3 t-1 t-1 t
dimana:  β = c/(1- α)
Perubahan variabel LY dipengaruhi oleh perubahan LX dan equilibrium error dari periode yang bersangkutan. Interpretasi ECM yang dapat dilakukan adalah koefisien (1 – a ) merupakan parameter 3
penyesuaian, sedangkan α merupakan elastisitas jangka panjang y terhadap x.  Sedangkan a  merupakan 1 elastisitas jangka pendek y terhadap x.

## Uji Asumsi Klasik
Untuk dapat mencapai hasil OLS (Ordinary Least Square) yang optimal maka asumsi-asumsi yang  ada  haruslah  dipenuhi.  Untuk  itu  diperlukan  uji  statistik:  uji  otokorelasi,  multikolinierity, heteroskedastis, normality, stationerity dan linierity.

## 1. Uji otokorelasi
Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel pengganggu pada periode tertentu berkorelasi dengan variabel pengganggu pada periode lain, dengan kata lain variabel pengganggu tidak random. Bila terjadi otokorelasi maka parameter yang akan diestimasi akan bias dan variannya tidak minimum,  sehingga  tidak  efisien.  Uji  otokorelasi  yang  digunakan  adalah  uji  Breusch-Godfrey  (LM version) yang merupakan uji otokorelasi derajat tinggi. Uji ini menggunakan dasar hipotesis nol bahwa semua koefisisien autoregressive secara simultan sama dengan nol, atau tidak terdapat otokorelasi pada setiap order pengamatan (Gujarati, 1995: 425; Thomas 1997; 305-307); Ramanathan, 1989: 338-339) Dasar  pengambilan  keputusannya  menggunakan  angka  statistik  F  atau  apabila  ukuran  sampel  besar
2 maka dapat menggunakan dasar statistk χ .

## 2. Uji Multicollinearity
Multikolinieritas adalah keadaan dimana satu atau lebih variabel independen dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel independen lainnya. Pada dasarnya tidak ada uji multikolinieritas yang bebas dari kritikan, sebab problem multikolinieritas dianggap sebagai problem pada tingkat sampel dan  bukan  pada  tingkat  populasi  (Gujarati,  1995:  339).  Untuk  mengujinya  digunakan  Auxilary Regression (AXR). Uji AXR pada dasarnya adalah regresi antar variabel bebas secara bergantian, yang kemudian nilai uji F nya dihitung berdasarkan:
2 2 F = [R  / (k – 2)] / [(1 – R ) / (N – k + 1)] j j
Apabila nilai statistik F hitung lebih besar dari F tabel maka hipotesis no tentang tidak adanya multikolinieritas ditolak, dengan kata lain terjadi multikolinieritas.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi jika variabel gangguan tidak mempunyai varians yang sama untuk semua observasi. Akibat dari adanya heteroskedastis, penaksir OLS tetap tidak bias tetapi tidak efisien. Untuk  menguji  ada  tidaknya  heteroskedastis  digunakan  uji  ARCH.  Uji  ARCH  (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) dikembangkan oleh Engle, dengan pemikiran pokoknya, varians pada
2 saat t(σ ) tergantung pada besarnya square error term pada periode sebelumnya (t-1). Dasar pengambilan t keputusannya didasarkan atas uji F atau Chi-Square.

## 4. Uji Ramsey's RESET (Regression Specification Error Test)
Uji ini digunakan untuk mengetahui kesalahan spesifikasi pada model. Kesalahan spesifikasi terjadi karena: membuang variabel yang seharusnya dipasangkan, memakai variabel yang semestinya tidak dipasangkan, adanya kesalahan pengukuran variabel dan kesalahan bentuk fungsionalnya. Uji ini didasarkan atas hipotesis nol, mean vector dari kesalahan pengganggu adalah nol. Dengan menggunakan angka statistik F dapat diketahui apakah telah tejadi kesalahan spesifikasi atau tidak.

## 5. Uji Normality
Asumsi normalitas pada kesalahan pengganggu akan diuji menggunakan uji Jarque-Bera (JB test). JB test perhitungannya didasarkan pada kesalahan pengganggu yang muncul dari estimasi OLS. JB test didefinisikan sebagai berikut:
2 2 JB = n [(S /6) + (K-3) /24 ]
S =Skewness; K=Kurtosis. Hipotesis nol JB test adalah residual terdistribusi secara normal.
2 2 Dengan menggunakan angka statistik χ  – df , keputusan dapat dibuat. Di samping itu, angka uji dapat
juga  dilihatmelalui  nilai  probabilitasnya. Apabila  probabilitas  tinggi  maka  asumsi  kenormalan  tidak dapat ditolak.

## Pembahasan
1. Fluktuasi Kurs
Untuk  memahami  fluktuasi  kurs  digunakan  model  ARCH/GARCH  dimana  model  ini menganggap variance yang  tidak  konstan  ( heteroschedasticity) bukan  sebagai  suatu  masalah,  tetapi justru dapat digunakan untuk modeling dan peramalan. Berdasar hasil penelitian Engle (1982), model ARCH mampu memperbaiki hasil dari model OLS   dan juga memperoleh   prediksi varian yang lebih realistis.  Untuk  mengestimasi  model  ARCH/GARCH,  tehnik  yang  digunakan  adalah Maximum Likelihood  (ML)  Estimation .  Dengan  tehnik  ini  diharapkan  akan  didapatkan  estimator  yang  secara asimtotik lebih efisien dibandingkan estimator OLS. Asumsi yang dipakai pada model ini adalah kondisi error terdistribusi normal.
Dari hasil estimasi, probabilitas dari konstanta adalah tidak signifikan. Hasil uji ARCH sebesar 3,042719 (disebut α) dengan probabilitas 0,0398. Hal ini menunjukkan adanya efek ARCH, yang berarti kurs Rp/US$ dipengaruhi fluktuasi kurs saat ini sehingga kurs tersebut mempunyai variance error term yang  tidak  konstan  dari  waktu  ke  waktu.  Nilai  GARCH  sebesar  –0,639115  (disebut  β)  dengan probabilitas sebesar 0,0242 yang berarti ada efek GARCH pada kurs Rp/US$. Hal ini menunjukkan bahwa kurs tersebut dipengaruhi fluktuasi kurs periode sebelumnya atau  tergantung error term di masa lalu. Kemudian kalau dilihat dari tingginya nilai α yaitu 3,04% menunjukkan bahwa kurs mengalami persistent volatile yaitu fluktuasi yang tinggi dan terus menerus. Hal tersebut didukung dengan hasil penjumlahan dari α dan β yang nilainya mendekati 1 yaitu sebesar 2,4036, yang artinya the volatility shock are persistent atau fluktuasi tinggi dan berlangsung terus menerus atau bersifat menetap sehingga sulit untuk membuat peramalan  karena resiko ketidakpastiannya tinggi.
Dari hasil uji normalitas dengan menggunakan uji Jarque-Bera didapat nilai sebesar 5,335600 dengan  probabbilitas  0,069405.  Hal  ini  berarti  residual  berdistribusi  normal.  Jadi  data  tersebut  bisa digunakan  untuk  peramalan.  Dari  hasil  uji  heteroskedastisitas,  didapatkan  nilai ARCH  test  sebesar 0.127837  dengan  probabilitas  0,723686.  Artinya  tidak  terjadi  heteroskedastis  atau  mengalami homoskedastis.
Dengan kurs yang berfluktuasi tinggi dan berlangsung terus menerus atau bersifat menetap, maka para eksportir dan importir yang membutuhkan valuta asing untuk transaksinya, harus betul-betul memperhitungkan setiap aktivitas dalam melakukan jual beli valas karena mengharapkan kurs Rp/US$ bergerak normal kembali peluangnya kecil. Tetapi kondisi ini bagus bagi para eksportir dan importir yang  menyukai  resiko,  karena  kalau  dia  faham  bagaimana  kondisi  fluktuasinya,  dia  akan  bisa memanfaatkan   fluktuasi tersebut untuk meraih keuntungan yang besar dengan aksi jual belinya itu. Tentu saja kegiatan jual belinya itu bukan untuk jangka panjang atau untuk disimpan tetapi untuk jangka pendek atau bahkan sangat pendek karena volatilitasnya yang tinggi itu.

## 2. Error Correction Model (ECM)
a. Uji Unit Roots
Penelitian ini menggunakan model uji akar-akar unit (Phillips-Peron) dengan berbagai asumsi yang dikenakannya, yaitu asumsi terbebas dari pengaruh trend (T,n),  ada pengaruh trend dan intercept (C,n) dan asumsi adanya white-noise error term (N,n). Hasil pengujian unit roots terhadap variabel- variabel yang akan digunakan dalam analisis sebagai berikut:

## Tabel 1 Uji Stasioneritas Phillips-Peron
Keterangan:
*=signifikan 1%; **=tidak signifikan
Dari hasil uji unit roots tersebut nampak bahwa variabel-variabel yang akan diestimasi memiliki derajat stasioneritas yang sama. Secara teoritis, hal tersebut akan berdampak pada sifat stasioneritas persamaan estimasi OLS yang akan dibentuk. Langkah selanjutnya adalah melakukan uji kointegrasi, yaitu uji stasioneritas pada persamaan estimasi.

## b.  Uji Kointegrasi
Dalam  penelitian  ini  digunakan  uji  kointegrasi  Johansen,  yang  mendasarkan  diri  pada kointegrasi system  equations .  Dibandingkan  dengan  Engle-Granger  CRDW,  model  Johansen  tidak menuntut adanya sebaran data yang normal (Phillips, 1991; Mukherjee and Naka, 1995). Adapun hasil dari uji kointegrasi dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 2

## Rekapitulasi Uji Kointegrasi Johansen
Hasil perhitungan kointegrasi Johansen dengan menggunakan berbagai asumsi nampak bahwa tiga asumsi yang pertama  tidak menolak adanya kointegrasi dalam  persamaan, sedangkan  dua asumsi berikutnya menolak adanya kointegrasi dalam persamaan.
Karena  hasil  uji  unit  roots  menunjukkan  adanya  stasioneritas  pada  masing-masing  variabel, sekalipun dari uji kointegrasi hanya ada tiga asumsi yang menunjukkan adanya kointegrasi, maka model ECM tetap dipakai sebagai alat analisis. Kalau hasil regresi menunjukkan ECT ( Error Correction Term ) yang signifikan maka akan mendukung penyataan tentang adanya kointegrasi dalam persamaan.

## c. Hasil Perhitungan Error Correction Model (ECM)
Model dinamis khususnya model koreksi kesalahan (ECM) dibentuk karena dalam dunia nyata, para  pelaku  ekonomi  bertindak  tidak  spontan  dalam  menanggapi  suatu  aksi.  Eksistensi  koreksi
Variabel (C,4) (T,4) (N,4) D(netexpor) -5.910672 * -5.806426* -5.866797* D(kurs) -5.126280* -5.026481* -4.852811* D(gdpind) -5.631663* -5.731223* -3.978815* D(gdpworld) -4.569994* -4.972603* -0.499885** Type Kointegrasi Johansen H0: No Cointegration Estimation Ha: Cointegration Estimation Test assume no deterministic trend in data: no intercept or tend in CE Reject Do not reject (2 cointegrating equation) Test assume no detrministic trend in data: with intercept (no trend) in CE Reject Do not reject (2 cointegrating equation) Test allows for linier deterministic trend in data: no intercept (no trend) in CE Reject Do not reject (2 cointegrating equation) Test allows for linier deterministic trend in data: intercept (no trend) in CE Do not reject Reject Test allows for quadratic deterministic trend in data: intercept and trend in CE Do not reject Reject
kesalahan menghasilkan koefisien koreksi kesalahan yang menunjukkan adanya fenomena dikoreksinya penyimpangan menuju ke equilibrium. Dengan ECM dapat diketahui apakah variabel-variabel yang diamati berkointegrasi. Hal ini ditunjukkan dengan error correction term yang signifikan, atau dengan kata lain model koreksi kesalahan sahih (valid) dan variabel yang diamati berkointegrasi.
Hasil  estimasi  dengan  menggunakan  ECM,  menunjukkan  bahwa  ect  signifikan  dengan probabilitas 0,0005. Hal ini berarti bahwa ada kointegrasi dalam persamaan. Akan tetapi hasil deteksi asumsi klasik menunjukkan bahwa :

## Tabel 3 Hasil Deteksi Asumsi Klasik
Dari hasil deteksi asumsi klasik pada model ECM di atas hanya lolos uji normalitas (uji Jarque- Bera),   tetapi mengalami   heteroskedastisitas (ARCH test), autokorelasi (BG test) maupun linieritas (Ramsey  RESET).  Dugaan  kuat  berdasarkan  kelemahan  dari  uji diagnostic tersebut  adalah  adanya indikasi  kuat  terjadinya  heteroskedastis.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan remedial  measures dengan menggunakan metode weighted least squares .
Setelah dilakukan remedi, hasilnya nampak lebih baik dari sebelumnya. Hal ini bisa dilihat dari R square yang lebih tinggi dari sebelumnya 63% menjadi 77% dan ada variabel yang sebelumnya tidak signifikan menjadi signifikan yaitu GDP Indonesia. Dari hasil estimasi setelah perbaikan didapatkan persamaan sebagai berikut:
D(WNP) = 77615,08 – 0,631414D(WK) + 1,227387D(WYI) + 1,110843D(WYW) + (4.934664)        (-0,640196)          (5,527442)                 (6,146146)
0,47735WK(-1) + 1,210815WYI(-1) + 0,996905WYW(-1) + 1,116762ECT3 (0,619653)            (6,900413)                 (6,120932)               (6,135366)
Interpretasi dari hasil estimasi dapat dilakukan dengan pembedaan interpretasi antara jangka pendek (d(X)) dengan jangka panjang (X(-1)). Namun khusus untuk jangka panjang, koefisien yang akan ditafsir harus terlebih dahulu dibagi dengan ect. Dari persamaan di atas   nampak bahwa nilai t statistic  dari  ect  adalah  signifikan  dengan  probabilitas  0,0000.  Hal  ini  mengindikasikan sahihnya (validnya)  spesifikasi  model  dan  menunjukkan    adanya  kointegrasi  antar  variabel  pada  derajat keyakinan 1% dengan nilai koefisien sebesar 1,117.
Persamaan  di  atas  juga  menunjukkan  bahwa  kurs  (WK)  tidak  signifikan  baik  dalam  jangka pendek  maupun  jangka  panjang  dengan  probabilitas  di  atas  10%  .  Sedangkan  variabel  pendapatan Indonesia (D(WYI)) pada jangka pendek signifikan, dengan tingkat signifikansi yang tinggi yaitu 1% dengan koefisien yang positif, berlawanan dengan teori. Ini menunjukkan bahwa dengan meningkatnya pendapatan Indonesia sebesar 1% akan meningkatkan neraca perdagangan/net ekspor sebesar 1,227% dan sebaliknya. Apabila dilihat dari besaran koefisien nampak bahwa variabel pendapatan Indonesia elastis,  artinya  neraca  perdagangan  sangat  peka  dengan  perubahan  yang  terjadi  pada  pendapatan
Uji Jarque-Bera 2.915979 0.232704 Uji Breusch-Godfrey 9.233521 0.0099 ARCH Test 7.840705 0.0051 Ramsey RESET 17.97722 0.0000
Indonesia. Kondisi ini selaras dengan perilaku jangka panjang baik dalam hal tanda maupun tingkat signifikansi  dan  jenis  elastisitasnya.  Hal  ini  berarti  bahwa  apabila  terjadi  peningkatan  pendapatan Indonesia sebesar 1% pada jangka panjang akan menyebabkan kenaikan neraca perdagangan/net ekspor sebesar 1,211% dan sebaliknya. Dengan demikian, neraca perdagangan Indonesia baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang dipengaruhi oleh fluktuasi pendapatan Indonesia.
Variabel pendapatan dunia dalam jangka pendek (D(WYW) mampu menjelaskan variasi neraca perdagangan/net  ekspor  (D(WNP))  dengan  tingkat  signifikansi  yang  tinggi  0%  dengan  tanda  yang positif sesuai dengan teori dan koefisien regresinya sebesar 1,111. Hal ini menunjukkan bahwa adanya kenaikan pendapatan dunia sebesar 1% maka akan meningkatkan neraca perdagangan Indonesia sebesar 1,111% (elastis). Hal yang sama juga terjadi pada perilaku pendapatan dunia dalam jangka panjang. Dengan  demikian,  adanya  kenaikan  pendapatan  dunia  pada  jangka  panjang  sebesar  1%  akan menyebabkan peningkatan neraca perdagangan/net ekspor sebesar 0,997% (in elastis). Hal ini berarti bahwa neraca perdagangan baik pada jangka pendek maupun jangka panjang sangat dipengaruhi oleh pendapatan dunia dengan elastisitas yang semakin menurun pada jangka panjang.
Jadi, Berdasar hasil pengukuran fluktuasi di atas menunjukkan bahwa fluktuasi kurs Rp/US$ dipengaruhi bukan hanya oleh fluktuasi kurs saat ini (ARCH) tetapi juga dipengaruhi oleh fluktuasi kurs periode lalu (GARCH). Hasil penjumlahan  dan β yang mendekati satu menunjukkan bahwa nilai tukar Rp/US$ selama periode 1983-2010   memiliki fluktuasi yang tinggi dan bersifat menetap ( persistent volatile ). Akan tetapi ternyata, hasil estimasi baik menggunakan OLS maupun ECM, variabel kurs yang persistent volatile tidak mempengaruhi aktivitas ekspor impor di Indonesia. Padahal secara teoritis kurs mempengaruhi aktivitas ekspor impor suatu negara. Hal ini kemungkinan terjadi karena ketergantungan impor  bahan  baku  di  Indonesia  cukup  parah  sehingga  kebutuhan  yang  tinggi  akan  barang  impor menyebabkan tidak berpengaruhnya kurs terhadap neraca perdagangan/net ekspor. Dengan demikian apapun yang terjadi pada kurs baik itu kursnya menguat atau melemah, tetap harus membeli bahan baku impor dan bahan baku tersebut dipakai juga untuk menghasilkan barang–barang ekspor sehingga pada akhirnya perubahan kurs tidak mempengaruhi neraca perdagangan/net ekspor.
Di teori dikatakan bahwa naiknya pendapatan suatu negara akan meningkatkan impor negara tersebut,  karena  dengan  naiknya  pendapatan  kemampuan  untuk  membeli  barang  dari  luar  negeri semakin besar, ceteris paribus, ekspor tidak berubah, maka selisih antara ekspor dengan impor semakin mengecil. Sedangkan hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan yang positif baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang antara pendapatan   Indonesia dengan neraca perdagangan/net ekspor.  Hal  ini  bisa  terjadi  karena  kenaikan  pendapatan  diikuti  dengan  kenaikan  barang  impor. Sedangkan barang yang diimpor sebagian besar adalah impor bahan baku. Jika bahan baku yang diimpor semakin  banyak  maka  kemampuan  memproduksi  barang  ekspor  semakin  besar  sehingga  kenaikan pendapatan  di  Indonesia  menyebabkan  net  ekspor  juga  semakin  besar.  Dengan  demikian  wajar  jika hubungan antara pendapatan Indonesia dengan neraca perdagangan adalah positif.
Kenaikan pendapatan dunia telah menaikkan neraca perdagangan/net ekspor Indonesia. Hal ini bisa terjadi karena dengan meningkatnya pendapatan seluruh dunia maka kemampuan mereka untuk membeli produk Indonesia semakin besar sehingga ekspor Indonesia ke negara-negara lain di dunia secara keseluruhan akan meningkat.
Seperti diketahui bersama bahwa ekspor berperan penting bagi Indonesia. Ekspor menjadi salah satu sumber pendapatan negara. Di samping itu juga sebagai sumber devisa bagi Indonesia. Dengan meningkatnya ekspor Indonesia diharapkan mampu menyerap banyak tenaga kerja karena kemampuan produksi yang semakin besar sehingga kesejahteraan masyarakat Indonesia akan semakin meningkat.
Oleh karena itu, agar ekspor di Indonesia semakin meningkat maka pemerintah harus membuat berbagai kebijakan yang akan  mendorong pertumbuhan ekonomi Indonesia agar terus menerus tumbuh. Dengan pertumbuhan  yang  berlanjut  berarti  pendapatan  Indonesia  semakin  meningkat.  Meningkatnya pendapatan  Indonesia  akan  meningkatkan  ekspor  Indonesia.  Demikian  juga  dengan  meningkatnya pendapatan  dunia  akan  meningkatkan  neraca  perdagangan/net  ekspor  Indonesia.  Hanya  saja  karena pendapatan dunia itu di luar kemampuan Indonesia untuk mengontrolnya maka, yang bisa dilakukan Indonesia hanya menjaga agar perekonomian Indonesia terus menerus tumbuh dan menjaga agar terjadi stabilitas harga, agar harga barang Indonesia di mata asing lebih murah di banding dengan negaranya sehingga negara-negara lain akan terdorong untuk mengimpor produk Indonesia. Impor bagi mereka adalah ekspor bagi Indonesia.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kurs  Rp/US$  ternyata  menunjukkan  adanya persistent volatile atau fluktuasi yang tinggi dan berlangsung terus menerus atau bersifat menetap sehingga sulit untuk  membuat  peramalan    karena  resiko  ketidakpastiannya  tinggi.  Walaupun  fluktuatif,  ternyata gejolak kurs tidak mempengaruhi neraca perdagangan/net ekspor Indonesia. Hal ini mengingat impor Indonesia sebagian besar berupa barang modal dimana barang modal menjadi suatu kebutuhan agar bisa berproduksi  sehingga  neraca  perdagangan/net  ekspor  Indonesia  tidak  sensitif  terhadap  nilai  tukar. Adapun variabel yang mempengaruhi neraca perdagangan adalah pendapatan Indonesia dan pendapatan dunia,  dimana  hubungan  antara  keduanya  masing-masing  adalah  positif.  Oleh  karena  itu  untuk mendorong  meningkatnya  neraca  perdagangan/net  ekspor  perlu  dinaikkan  pendapatan  Indonesia maupun  pendapatan  dunia.Mengingat  pentingnya  ekspor  bagi  Indonesia  selain  sebagai  sumber pendapatan  juga  sebagai  sumber  penghasil  devisa  maka  pemerintah  perlu  membuat  kebijakan  yang mendukung berkembangnya ekspor Indonesia.Di samping itu, data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data tahunan, padahal gejolak nilai tukar terjadi setiap saat, maka penelitian selanjutnya perlu memperhatikan data yang akan diambil. Akan lebih baik jika penelitian selanjutnya menggunakan data bulanan agar lebih mendekati realita yang sesungguhnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Arize, A.C., 1995, The Effect of Exchnage Rate Volatility on US Exports: An Empirical Investigation,
Southern Economic Journal (July) (62): p. 34-43.
Arize, A.C., 1997, Conditional Exchange Rate Volatility and the Volume of Foreign Trade: Evidence from Seven Industrialized Countries, Southern Economic Journal , (July) (64): p. 235-254.
Arize A.C., T. Osang and D.J. Slottje, 2000, Exchange Rate Volatility and Foreign Trade: Evidence from Thirteen LDC's, Journal of business and Economics Statistics, January (18): p. 10-17.
Bleaney, M., 2008, Opennes and Real Exchange Rate Volatility: in Search of an Explanation, Open economic Review (19): p. 135-146.
Gujarati, D., 2003, Basic Econometrics , McGraw-Hill.
Bartolini  L.  And  G.M.  Bodnar,  1996,  Are  Exchnage  Rates  Excessively  Volatile?  And  What  Does “Excessively Volatile” Mean, Anyway?, International Monetary Fund-Staff Paper , March (43)
(1): p. 72-96.
Dellas,  H.  And  B.  Zilberfarb,  1993,  Real  Exchange  Rate  Volatility  and  Intenational  Trade:  A Reexamination of the Theory, Southern Economic Journal , (April) (59): p. 641-647.
Drobetz Wolfgang, 2003, Estimating Volatilities and Correlations: ARCH, GARCH and Related Model , University of Basel and Otto Beisheim Graduate School of Management (WHU).
Engle,  C.,  and  C.S.  Hakkio,  1993,  Exchange  Regimes  and  Volatility, Economic  Review  –  Federal nd Reserve Bank of Kansas City , 3  Quarter (78) (3): p. 43-57.
Frankel, J., 2006, What Do Economist Mean by Globalization? Implications for inflation and Monetary Policy, www.ksghome.harvard.edu.
Gandolfo,  C.,  and  G.  Nicoletti,  2002,  Exchange  Rate  Volatility  and  Economic  Openness: A  Causal Relation? CIDEI Working Paper No. 68 (September).
Hallwood C. P., and R. Mac Donald, 1994, International Money and Finance , Blackwel Publisher Ltd.