Contoh Disertasi Keuangan Bab III

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini menguraikan pendekatan, prosedur, dan instrumen yang akan digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian yang diajukan dalam Bab I, khususnya mengenai dampak pergantian Menteri Keuangan terhadap stabilitas fiskal dan prospek pertumbuhan ekonomi Indonesia. Penelitian ini akan mengadopsi pendekatan kuantitatif ekonometri dengan metodologi campuran yang canggih (mixed-methods ekonometri).

3.1 Jenis dan Lokasi Penelitian

3.1.1 Jenis Penelitian

Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif ekonometri dengan desain studi peristiwa (event study) yang diperluas. Desain ini memungkinkan isolasi dampak dari peristiwa non-rutin tunggal (pelantikan Menkeu pada 8 September 2025) terhadap variabel makroekonomi dan pasar keuangan. Selain itu, digunakan pula pemodelan struktural jangka panjang untuk memproyeksikan keberlanjutan fiskal dan menguji risiko stagnasi sekuler.

3.1.2 Lokasi Penelitian

Penelitian ini tidak terikat pada lokasi geografis fisik tunggal, melainkan berfokus pada pasar keuangan dan institusi fiskal Indonesia. Data primer dan sekunder akan dikumpulkan dari sumber-sumber berikut:

  1. Bank Indonesia (BI) dan Kementerian Keuangan (Kemenkeu): Sebagai sumber data fiskal, utang, dan indikator moneter.
  2. Bursa Efek Indonesia (BEI): Sebagai sumber data pasar saham (IHSG) dan obligasi (high-frequency).
  3. Lembaga Internasional (IMF, Bank Dunia): Sebagai sumber model pertumbuhan dan data global.
  4. Basis Data Media Global/Domestik: Untuk pengumpulan data text-mining guna pembentukan Indeks Kredibilitas Menkeu (IKM).

3.2 Hubungan Antar Variabel

Penelitian ini menganalisis hubungan kausal antara guncangan kepemimpinan fiskal dan kinerja ekonomi melalui tiga set variabel utama, sesuai dengan tiga rumusan masalah:

Set VariabelVariabel Independen (X)Variabel Dependen (Y)Hubungan Hipotesis
I. Event StudyVariabel Dummy Pelantikan Menkeu (X1)Abnormal Return IHSG (Y1); Abnormal Yield SUN (Y2)Kenaikan X1 → Peningkatan Negatif Y1 dan Y2 (Hilangnya Kredibilitas)
II. Keberlanjutan FiskalTarget Pertumbuhan PDB (X2: 6-8%); Variabel Stochastic MakroRasio Utang/PDB (Y3); Probabilitas Debt Distress (Y4)X2 yang tidak realistis → Peningkatan Probabilitas Y4
III. Transmisi MakroIndeks Kredibilitas Menkeu (IKM) (X3); Guncangan Fiskal (SVAR)Investasi Swasta Riil (Y5); Indeks Ketidakpastian Kebijakan (EPU) (Y6)Penurunan X3 → Peningkatan Y6 → Penurunan Y5 (Stagnasi)

3.3 Alat/Perangkat Lunak (Software)

Pengolahan dan analisis data akan mengandalkan perangkat lunak statistik dan ekonometri yang mampu menangani data high-frequency dan pemodelan struktural kompleks:

  1. EViews / Stata: Digunakan untuk analisis ekonometri dasar (regresi OLS, GARCH, pengujian Unit Root) dan implementasi model Structural Vector Autoregression (SVAR) untuk analisis transmisi makroekonomi.
  2. R / Python (dengan library seperti pandas, numpy, Scikit-learn, NLTK): Wajib digunakan untuk proses Text Mining dan Natural Language Processing (NLP) yang diperlukan untuk mengembangkan Indeks Kredibilitas Menkeu (IKM) dari berita dan pernyataan publik.
  3. Matlab / Julia: Diperlukan untuk implementasi model Stochastic Debt Sustainability Analysis (DSA) yang melibatkan ribuan simulasi Monte Carlo untuk memproyeksikan risiko utang probabilistik.

3.4 Cara dan Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan adalah kombinasi dari data Time Series dan High-Frequency yang dikumpulkan melalui metode berikut:

3.4.1 Jenis Data

  1. Data High-Frequency (Harian/Mingguan): Harga penutupan IHSG, yield obligasi pemerintah (SUN) tenor 10 tahun, nilai tukar Rupiah/USD, dan Credit Default Swap (CDS) 5 tahun. Data ini krusial untuk Event Study.
  2. Data Time Series (Kuartalan/Tahunan): PDB Riil, Inflasi, Investasi Swasta Riil, Rasio Utang/PDB, Defisit Anggaran, dan data suku bunga global (Fed Fund Rate). Data ini digunakan untuk SVAR dan DSA.
  3. Data Tekstual (Berita): Puluhan ribu artikel berita dan transkrip pidato/pernyataan publik dari Menkeu baru dan kritik terkait (terutama Ferry Latuhihin) dalam periode 2025-2026. Data ini untuk pembentukan IKM.

3.4.2 Metode Pengumpulan Data

  1. Metode Dokumentasi dan Kompilasi: Pengumpulan data makroekonomi dan fiskal dari laporan resmi BI, Kemenkeu, dan Badan Pusat Statistik (BPS).
  2. Data Scrapping dan API Keuangan: Pengambilan data high-frequency pasar keuangan dari terminal data (misalnya Bloomberg, Refinitiv) atau API bursa.
  3. Text Mining Otomatis: Menggunakan skrip Python untuk mengumpulkan data tekstual dari basis data berita (misalnya LexisNexis, arsip media lokal/global) dan melakukan pra-pemrosesan data.

3.5 Metode Analisis dan Uji Statistik

Penelitian ini menggunakan tiga metode analisis utama yang terpisah namun terintegrasi untuk menjawab ketiga rumusan masalah.

3.5.1 Metode I: Event Study (Untuk Rumusan Masalah 1)

Tujuan: Mengukur dampak pasar jangka pendek dari pelantikan Menkeu (8 September 2025).

  1. Definisi Jendela Waktu: Jendela peristiwa (T1​) ditetapkan 1 hari sebelum hingga 1 hari setelah pengumuman. Jendela estimasi (T0​) ditetapkan 120 hari sebelum T1​.
  2. Perhitungan Normal Return: Digunakan Model Pasar (Market Model) atau Model Risiko dan Imbal Hasil Aset Modal (Capital Asset Pricing Model – CAPM) untuk memprediksi return IHSG dan yield SUN yang seharusnya terjadi.

E[Ri,t​]=αi​+βi​Rm,t​+ϵi,t​

  • Perhitungan Abnormal Return (AR): ARi,t​=Ri,t​−E[Ri,t​]
  • Perhitungan Cumulative Abnormal Return (CAR): Penjumlahan AR selama periode pengujian. Uji Signifikansi dilakukan pada CAR untuk menentukan apakah pasar bereaksi negatif secara statistik.

3.5.2 Metode II: Stochastic Debt Sustainability Analysis (DSA) (Untuk Rumusan Masalah 2)

Tujuan: Menguji keberlanjutan fiskal di bawah klaim pertumbuhan 6-8%.

  1. Pemodelan Stochastik: Variabel makroekonomi utama (g, r, nilai tukar, dan primary balance) dimodelkan sebagai proses stochastic (misalnya, Vector Autoregressive – VAR atau proses AR(1)) berdasarkan data historis dan proyeksi.
  2. Simulasi Monte Carlo: Dilakukan minimal 10.000 simulasi untuk memproyeksikan rasio Utang/PDB (dt+1​) selama periode 10 tahun ke depan, menggunakan persamaan dinamika utang:

dt+1​=dt​[(1+gt​)(1+rt​)​]−pt​+[1+gt​1+rt​​]dt​(Δet​)

(Keterangan: d = rasio utang; r = suku bunga; g = pertumbuhan; p = surplus primer; e = depresiasi nilai tukar)

  • Uji Probabilitas: Dihitung probabilitas (persentase simulasi) di mana rasio Utang/PDB melanggar ambang batas yang ditetapkan (misalnya, 60% dari PDB atau ambang batas fiscal rule domestik). Hasil DSA pada skenario 6-8% dibandingkan dengan skenario stagnasi/resesi (sesuai kritik).

3.5.3 Metode III: Structural Vector Autoregression (SVAR) (Untuk Rumusan Masalah 3)

Tujuan: Menganalisis mekanisme transmisi dari guncangan kebijakan fiskal (IKM) ke investasi swasta.

  1. Penciptaan Indeks Kredibilitas Menkeu (IKM): Menggunakan NLP/Text Mining (analisis sentimen) pada data berita untuk mengukur frekuensi dan intensitas sentimen negatif yang terkait dengan Menkeu baru. IKM ini digunakan sebagai proksi shock kredibilitas.
  2. Pemilihan Variabel SVAR: Model SVAR akan mencakup variabel: IKM/Guncangan Fiskal; Investasi Swasta Riil; EPU Index; dan Variabel Kontrol (misalnya, suku bunga BI, PDB Global).
  3. Identifikasi Struktural: Guncangan kebijakan fiskal (IKM) akan diidentifikasi menggunakan restriksi Cholesky Decomposition atau restriksi sign (sesuai teori Ekonomi Politik) untuk memastikan bahwa guncangan IKM memengaruhi variabel makro lainnya dengan jeda waktu.
  4. Analisis Fungsi Respon Impuls (Impulse Response Function – IRF): Digunakan untuk melacak dampak IKM negatif terhadap Investasi Swasta dan EPU Index selama periode waktu tertentu, menguji hipotesis risiko stagnasi sekuler.

3.6 Metode Uji Statistik dan Kualitas Data

3.6.1 Uji Kualitas Data Time Series

  1. Uji Stasioneritas: Menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) atau Phillips-Perron (PP) pada semua variabel time series untuk menghindari spurious regression.
  2. Uji Kointegrasi: Jika variabel tidak stasioner pada level (I(1)), digunakan uji Johansen Cointegration sebelum SVAR/VECM untuk memastikan adanya hubungan jangka panjang yang stabil.

3.6.2 Uji Kualitas Model Ekonometri

  1. Uji Normalitas Residual: Untuk memastikan asumsi regresi (digunakan uji Jarque-Bera).
  2. Uji Homoskedastisitas dan Non-Autokorelasi: Untuk memverifikasi keandalan estimasi (digunakan uji Breusch-Godfrey dan White Test).
  3. Uji Stabilitas Model: Untuk model SVAR, dilakukan uji stabilitas akar Inverse Roots of the AR Characteristic Polynomial untuk memastikan model memenuhi syarat stabilitas.

3.7 Metode Lainnya (Analisis Pendukung)

3.7.1 Analisis Pertumbuhan Potensial

Sebagai pendukung DSA, akan dihitung Pertumbuhan Potensial PDB Indonesia menggunakan metode Produksi Fungsi Agregat (TFP).

  • Dianalisis bagaimana kualitas kelembagaan/kredibilitas (sebagai proksi IKM) memengaruhi Total Factor Productivity (TFP), menguji apakah kritik ekonom (risiko stagnasi) membenarkan penurunan proyeksi TFP dan Pertumbuhan Potensial, membuat target 6-8% semakin tidak realistis.

3.7.2 Analisis Kontras

Hasil dari Event Study dan Stochastic DSA akan diintegrasikan melalui Analisis Kontras. Hal ini memungkinkan penelitian untuk menghubungkan reaksi pasar short-term (dampak event study) dengan konsekuensi fiskal long-term (dampak DSA), memberikan narasi yang koheren mengenai total biaya ekonomi dari pergantian Menkeu yang kontroversial.

Scan the code