1

DAMPAK KEBIJAKAN SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK TERHADAP

KINERJA PEREKONOMIAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA

DISERTASI

HANGGONO TJAHJO NUGROHO

SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2010

2

DAMPAK KEBIJAKAN SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK TERHADAP

KINERJA PEREKONOMIAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA

DISERTASI

HANGGONO TJAHJO NUGROHO

SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2010

3

SURAT PERNYATAAN

Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa segala pernyataan dalam

disertasi saya yang berjudul:

Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia

Merupakan gagasan atau hasil penelitian saya sendiri, dengan bimbingan Komisi

Pembimbing, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan rujukannya. Disertasi ini

belum pernah diajukan untuk memperoleh gelar pada program sejenis di

perguruan tinggi lain. Semua data dan informasi yang digunakan telah dinyatakan

secara jelas sumbernya dan dapat diperiksa kebenarannya.

Bogor, Juni 2010 Hanggono Tjahjo Nugroho NRP. A 1610 40244

4

ABSTRACT

HANGGONO TJAHJO NUGROHO. The Impact of Oil Fuel Price Subsidy Policy on Economic Performance and Poverty in Indonesia (BONAR M. SINAGA, as Chairman, HERMANTO SIREGAR and AKHMAD FAUZI, as Members of the Advisory Committee).

The objectives of this study were to analyze the factors that influence the

supply and demand of oil fuel and to analyze the impact of oil fuel price subsidy policy on economic performance, poverty, and welfare in Indonesia. A simultaneous econometric model of Indonesia oil fuel price subsidy was estimated using a two stage least squares (2SLS) method and SYSLIN procedure for the data set period of 1986-2006. The forecast simulation was set for the period 2010-2014 with NEWTON method and SIMNLIN procedure.

The supply of oil fuel, which was represented by the amount imported,

was influenced negatively by its world price and positively by its consumption, consumen price index, and its lag endogenous. The demand for oil fuel was influenced negatively by its retail price and positively by its consumption, its substitutes price, and its lag endogenous. The price subsidy of oil fuel was influenced positively by its world price, domestic exchange rate, government domestic revenue, and its lag endogenous. The price subsidy of oil fuel, except LPG, was elastic against world price of crude oil and domestic exchange rate in the short and long run.

The forecast simulation of increases of world crude oil price was resulted

in the increase of retail oil fuel price, decreasing economic growth, and increasing the inflation and poverty rate. The government policy to decrease oil fuel subsidy will result in deteriorating the economic performance, poverty alleviation program, and also welfare will be in large deficit. The less severe result happen when government applied kerosene conversion program to LPG. The deteriorating impact of the last two simulation were likely caused by the drop of government expenditure and the negative economic growth altogether. In such developing country like Indonesia, the role of government expenditure was central and important in boosting the economic. Such hypothesis was proven when oil fuel subsidy decreases and the level of government expenditure was kept constant, the result was surprisingly positive to economic performance and poverty alleviation program, even though the sustainable fiscal policy will be rather violated.

To overcome the negative impact of the decreasing of oil fuel price

subsidy and kerosene conversion program to LPG, government should kept the fiscal budget constant through budget reallocation strategy. By doing this, there were budget available for establishing fiscal space or putting more fund to strategic and most important development program including compensation program for the poor as well as poverty alleviation programs.

Keywords : price subsidy of oil fuel, retail price of oil fuel, economic

performance, poverty, welfare.

5

ABSTRAK HANGGONO TJAHJO NUGROHO. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia (BONAR M. SINAGA, selaku Ketua, HERMANTO SIREGAR dan AKHMAD FAUZI, selaku Anggota Komisi Pembimbing). Tujuan dari studi ini adalah melakukan analisis factor-faktor yang mempengaruhi penawaran dan permintaan bahan bakar minyak (BBM) and analisis dampak dari kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia. Model simultan Subsidi Harga BBM Indonesia diestimasi menggunakan metode 2SLS dan prosedur SYSLIN pada rentang data 1986-2006. Simulasi peramalan periode 2010-2014 menggunakan metode NEWTON dan prosedur SIMNLIN.

Penawaran BBM, yang diwakili oleh jumlah impornya, dipengaruhi secara negatif oleh harga dunia minyak mentah dan secara positif oleh konsumsinya, indek harga konsumen, dan bedakalanya. Permintaan BBM dipengaruhi secara negatif oleh harga jual ecerannya dan secara positif oleh konsumsinya, harga barang substitusinya, dan bedakalanya. Subsidi harga BBM dipengaruhi secara positif oleh harga dunia minyak mentah, nilai tukar rupiah, penerimaan dalam negeri pemerintah, dan bedakalanya. Subsidi harga BBM, kecuali elpiji, elastis terhadap harga dunia minyak mentah dan nilai tukar rupiah baik jangka pendek maupun jangka panjang. Simulasi peramalan kenaikan harga dunia minyak mentah mengakibatkan kenaikan harga jual eceran BBM, penurunan pertumbuhan ekonomi, dan peningkatan inflasi serta kemiskinan. Kebijakan pemerintah mengurangi subsidi BBM akan mengakibatkan buruknya kinerja perekonomian, upaya pengentasan kemiskinan, dan kesejahteraan. Dampak yang tidak terlalu buruk terjadi apabila pemerintah menerapkan program konversi minyak tanah ke elpiji. Dampak buruk dari kedua simulasi terakhir tampaknya berasal dari turunnya belanja pemerintah dan negatifnya pertumbuhan ekonomi bersama-sama. Di negara berkembang seperti Indonesia, diakui bahwa betapa penting dan dominannya peranan belanja pemerintah dalam merangsang kegiatan perekonomian. Hipotesa itu terbukti ketika subsidi BBM diturunkan dan belanja pemerintah konstan, hasilnya ternyata positif terhadap kinerja perekonomian dan upaya pengentasan kemiskinan, meskipun kebijakan keberlanjutan fiskal tidak dapat dilakukan sepenuhnya. Dalam rangka mengatasi dampak negatif penurunan subsidi BBM dan konversi minyak tanah ke elpiji, pemerintah sebaiknya menjaga besaran belanjanya tetap konstan, melalui realokasi anggaran. Dengan demikian, maka akan tersedia tambahan dana guna memperbesar ruang fiskal atau mengalokasikan anggaran pada program kegiatan yang sangat penting dan mendesak, termasuk program kompensasi untuk rakyat miskin dan program-program pengentasan kemiskinan. Kata kunci: subsidi harga BBM, harga jual eceran BBM, kinerja perekonomian, kemiskinan, kesejahteraan.

6

RINGKASAN

Sejak tahun 1985, subsidi BBM cenderung meningkat lebih tinggi dibandingkan dengan peningkatan komponen Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) yang lain. Kontribusi subsidi BBM terhadap belanja negara pada tahun 1985 sebesar 2.03 persen, yang meningkat tajam menjadi 26.47 persen dan 20.01 persen berturut-turut pada tahun 2005 dan 2008. Peningkatan tajam besaran subsidi BBM disebabkan karena 2 hal. Pertama, relatif tetapnya harga jual eceran BBM. Kedua, semakin mahalnya harga keekonomian BBM. Tingginya harga keekonomian BBM disebabkan oleh naiknya harga dunia minyak mentah dan depresiasi nilai tukar rupiah.

Beban subsidi yang semakin besar berdampak kurang baik bagi kebijakan fiskal karena mengurangi kemampuan menciptakan ruang fiskal, kebutuhan anggaran untuk menjalankan program yang penting dan mendesak, dan pelaksanaan program-program pro-rakyat seperti bantuan langsung tunai, bantuan kesehatan, bantuan operasional sekolah, dan raskin. Selain itu, subsidi harga BBM cenderung menyebabkan terjadinya penyalahgunaan BBM, penyelundupan ke luar negeri, kurangnya insentif bagi pengembangan energi alternatif, pemborosan devisa negara, dan penggunaan energi yang kurang efisien. Meskipun demikian, subsidi BBM telah mampu menstabilkan harga jual eceran BBM, meredam imported inflation yang berasal dari kenaikan harga dunia minyak mentah, relatif terkendalinya laju inflasi, dan penciptaan iklim yang lebih kondusif bagi dunia usaha.

Posisi pemerintah menjadi dilemmatis. Upaya pengurangan subsidi BBM telah dimulai sejak lama, bahkan rencana penghapusan subsidi BBM tercantum dalam Undang-undang Nomor 25 Tahun 2000 tentang Program Perencanaan Pembangunan Nasional 2000-2004. Tampaknya kondisi masyarakat pada saat itu masih belum siap dan masih memerlukan stimulus fiskal cukup besar. Pada tahun 2010 kembali diupayakan pengurangan subsidi BBM secara bertahap. Upaya pengurangan subsidi secara bertahap dimaksudkan agar masyarakat dapat menerima kenaikan harga BBM, tidak menimbulkan gejolak sosial politik, sambil mempersiapkan upaya kompensasi bagi masyarakat kurang mampu.

Berdasarkan uraian tersebut diatas, penting untuk mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi pembentukan pasar BBM serta dampak dari kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah: (1) menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran dan permintaan BBM, khususnya yang terkait dengan subsidi harga BBM di Indonesia, dan (2) meramalkan dampak kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia periode tahun 2010-2014.

Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data sekunder, konstruksi model, prosedur analisis, dan penyusunan persamaan simultan yang terdiri dari persamaan identitas dan struktural. Menggunakan data tahunan periode tahun 1986-2006, model diestimasi menggunakan metode 2SLS dan prosedur SYSLIN. Pada tahap signifikansi 20 persen akhirnya diperoleh model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia dengan 76 persamaan yang terdiri dari 34 persamaan perilaku dan 42 persamaan identitas, yang secara ekonomi logis dan mempunyai arti serta

7

dapat dibuktikan secara statistik. Tahap selanjutnya dilakukan uji validasi terhadap model dengan menggunakan metode NEWTON dan prosedur SIMNLIN. Uji validasi meliputi RMSPE, UM, US, UD, dan U-Theil. Berdasarkan kriteria tersebut dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun mempunyai daya ramal yang cukup valid untuk melakukan simulasi ramalan. Simulasi ramalan dilakukan pada periode 2010-2014 dengan metode NEWTON dan prosedur SIMNLIN. Seluruh penghitungan menggunakan program piranti lunak Statistical Analysis System/ Estimation Time Series (SAS/ETS) versi 9.0.

Berdasarkan hasil estimasi parameter, dapat disimpulkan bahwa penawaran BBM yang diwakili oleh jumlah BBM yang diimpor, dipengaruhi secara negatif oleh harga dunia minyak mentah dan secara positif oleh konsumsinya, indek harga konsumen, dan bedakalanya. Permintaan BBM dipengaruhi secara negatif oleh harga jual ecerannya dan secara positif oleh konsumsinya, harga barang substitusinya, dan bedakalanya masing-masing. Khusus permintaan minyak tanah sektor rumahtangga dan komersial dipengaruhi secara positif oleh harga eceran kayu bakar. Substitusi premium adalah bensin pertamax, minyak solar tidak mempunyai substitusi, minyak tanah dapat disubstitusi elpiji di sektor rumahtangga dan komersial. Subsidi harga BBM dipengaruhi secara positif oleh harga dunia minyak mentah, nilai tukar rupiah, penerimaan dalam negeri pemerintah, dan bedakalanya masing-masing. Subsidi harga BBM, kecuali elpiji, elastis terhadap harga dunia minyak mentah dan nilai tukar rupiah, jangka pendek maupun jangka panjang. Subsidi harga elpiji elastis terhadap nilai tukar untuk jangka panjang.

Simulasi kenaikan harga dunia minyak mentah akan menaikkan harga jual eceran BBM sekitar 10 persen. Kenaikan harga jual eceran BBM ini berdampak pada peningkatan inflasi, penurunan tingkat pertumbuhan ekonomi, dan peningkatan jumlah penduduk miskin. Simulasi peningkatan penerimaan dalam negeri berdampak positif bagi kinerja perekonomian dan kemiskinan, yang ditunjukkan antara lain oleh peningkatan pertumbuhan ekonomi, berkurangnya tingkat inflasi, dan berkurangnya jumlah penduduk miskin. Kebijakan pemerintah mengurangi subsidi BBM berdampak pada memburuknya kinerja perekonomian dan kemiskinan, termasuk defisit kesejahteraan. Program konversi minyak tanah ke elpiji, meskipun lebih baik, namun tetap berdampak buruk bagi perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan. Kurangbaiknya dampak 2 simulasi terakhir kemungkinan besar disebabkan oleh penurunan belanja pemerintah dan negatifnya tingkat pertumbuhan ekonomi nasional. Disadari bahwa di negara berkembang seperti Indonesia, peranan belanja negara sangat dominan. Hipotesa tersebut terbukti pada simulasi selanjutnya ketika subsidi BBM dikurangi dan besaran anggaran belanja negara diupayakan konstan melalui realokasi anggaran. Hasilnya positif terhadap peningkatan kinerja perekonomian dan pengurangan kemiskinan, meskipun kebijakan keberlanjutan fiskal tidak bisa dipertahankan.

Dalam rangka mengatasi dampak negatif penurunan subsidi BBM dan konversi minyak tanah ke elpiji, pemerintah sebaiknya mempertahankan besaran belanja negara agar tetap konstan, melalui realokasi anggaran. Dengan melakukan hal tersebut, maka akan tersedia tambahan dana untuk memperbesar ruang fiskal atau mengalokasikan anggaran pada pos-pos yang sangat penting dan mendesak, seperti program pembangunan prasarana dan sarana serta program-program pengentasan kemiskinan.

8

@ Hak cipta milik Institut Pertanian Bogor, tahun 2010

Hak Cipta dilindungi Undang-Undang

1. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini

tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumber

a. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,

penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan,

penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah

b. Pengutipan tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB

2. Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau

seluruh karya tulis dalam bentuk apapun tanpa izin IPB

9

DAMPAK KEBIJAKAN SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK TERHADAP

KINERJA PEREKONOMIAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA

HANGGONO TJAHJO NUGROHO

DISERTASI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Doktor pada

Program Studi Ilmu Ekonomi Pertanian

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010

10

Judul Penelitian : Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia

Nama Mahasiswa : HANGGONO TJAHJO NUGROHO Nomor Pokok : A 1610 40244 Program Studi : Ilmu Ekonomi Pertanian

Menyetujui,

1. Komisi Pembimbing

Prof. Dr. Ir. Bonar M. Sinaga, MA Ketua

Prof. Dr. Ir. Hermanto Siregar, MEc Prof. Dr. Ir. Akhmad Fauzi, MSc Anggota Anggota

Mengetahui, 2. Ketua Program Studi 3. Dekan Sekolah Pascasarjana Ilmu Ekonomi Pertanian

Prof. Dr. Ir. Bonar M. Sinaga, MA Prof. Dr.Ir.Khairil A. Notodiputro, MS Tanggal Ujian: 21 Desember 2009 Tanggal Lulus:

11

PRAKATA

Puji syukur penulis ucapkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa karena

hanya dengan rahmat dan kasihNya maka disertasi ini dapat diselesaikan.

Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi

permintaan dan penawaran Bahan Bakar Minyak serta dampak kebijakan subsidi

harga Bahan Bakar Minyak terhadap indikator makroekonomi, kemiskinan, dan

kesejahteraan di Indonesia. Analisis dilakukan dengan menggunakan data dari

berbagai sumber tahun 1986 – 2006, dan dianalisis dengan model ekonometrik.

Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada :

1. Prof. Dr. Ir. Bonar M. Sinaga, MA, sebagai Ketua Komisi

Pembimbing, atas segala perhatian, bimbingan, saran, kritik, dan

motivasi yang selalu diberikan kepada penulis sejak penerimaan

mahasiswa, masa perkuliahan di Institut Pertanian Bogor, penyusunan

usulan penelitian, pelaksanaan penelitian, pengolahan data, hingga

penyusunan disertasi.

2. Prof. Dr. Ir. Hermanto Siregar, MEc dan Prof. Dr. Ir. Akhmad Fauzi,

MSc sebagai Anggota Komisi Pembimbing, atas segala perhatian,

bimbingan, motivasi, arahan, saran, dan kritik kepada penulis sejak

masa penyusunan usulan penelitian, pelaksanaan penelitian, hingga

penyusunan disertasi.

3. Prof. Dr. Ir. Mangara Tambunan dan Dr. Ir. Widhyawan

Prawiraatmadja, sebagai penguji luar komisi dan Dr. Ir. Naresworo

Nugroho, MS, sebagai pimpinan ujian terbuka yang telah memberikan

kritik dan saran demi perbaikan disertasi ini.

4. Rektor, Dekan Sekolah Pascasarjana IPB, dan Ketua Program Studi

EPN yang berkenan member kesempatan pada penulis untuk

mengikuti pendidikan di Institut Pertanian Bogor.

5. Rekan-rekan Program Studi S3-EPN Khusus Angkatan II yang tanpa

bosan selalu memberikan dorongan, motivasi, dan saran dalam

12

kaitannya dengan penyelesaian disertasi dan studi ini, termasuk juga

rekan Rasidin, Iwan Hermawan, Budi Hidayat, dan Adi Lumaksono.

6. Ketua dan Anggota Komite masa jabatan 2003-2007 dan masa jabatan

2007-2011 di Badan Pengatur Hilir Migas, yang telah banyak

memberikan dukungan moril pada penulis, khususnya keleluasaan

waktu yang sangat diperlukan untuk menyelesaikan disertasi ini. Tak

lupa pada Tubagus Haryono, Lubna, Eri, Iwan, Hairiyati,

Shahabuddin, dan Ibrahim yang banyak memberikan dukungan

semangat pada penulis.

7. Sekertariat Program Studi EPN (Ruby Garniwan, Yani, Aam, bu

Kokom, Husen, dan Angga) yang telah banyak membantu

meringankan segala pengurusan akademik sejak masa perkuliahan

hingga prosesi kelulusan.

8. Terakhir, kepada isteriku tercinta Ike Lusiana Julitta serta anak-anakku

Linggar, Danar, dan Sekar, yang dengan penuh kesabaran dan

pengertiannya telah dengan dengan ikhlas merelakan dan memberikan

pengorbanan waktunya bersama keluarga.

Kepada semuanya, sekali lagi tidak lain yang dapat penulis ucapkan selain

terima kasih yang sebesar-besarnya dan penghargaan yang setinggi-tingginya.

Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalas dengan berlipat ganda.

Penulis menyadari bahwa dengan segala keterbatasan penulis, penelitian

ini tentulah belum sempurna, yang menjadi tanggungjawab penulis sepenuhnya.

Oleh karena itu segala saran dan masukan guna penyempurnaan penelitian sangat

berguna bagi penulis dan masyarakat ilmiah. Penulis berharap agar hasil

penelitian ini berguna bagi masyarakat dan pihak-pihak yang memerlukannya.

Bogor, Juni 2010

Penulis

13

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan pada tanggal 14 Desember 1960 di Jakarta dan memiliki

orang tua yang bernama Bapak Djoko K. dan Ibu Soeratun.

Pada tahun 1979 penulis menyelesaikan Sekolah Menengah Atas di SMA

Asisi, Menteng Dalam, Tebet, Jakarta Selatan. Pendidikan sarjana diselesaikan

pada tahun 1987 di Jurusan Teknik Perencanaan Wilayah dan Kota (Teknik

Planologi) Institut Teknologi Bandung. Pada tahun 1988 - sekarang, penulis

adalah pegawai negeri sipil di Badan Perencanaan Pembangunan Nasional

(Bapppenas), yang pada periode 1994-2002 menduduki jabatan eselon III/a,

terakhir sebagai Kepala Sub Direktorat Kinerja Otonomi Daerah, Direktorat

Pengembangan Otonomi Daerah, dan pada tahun 2002 penulis menjadi pejabat

fungsional perencana dengan posisi Perencana Madya. Pada tahun 2003 penulis

diangkat sebagai Anggota Komite Badan Pengatur Penyediaan dan

Pendistribusian Bahan Bakar Minyak dan Kegiatan Usaha Pengangkutan Gas

Bumi melalui Pipa (Badan Pengatur Hilir Migas) masa jabatan 2003-2007. Pada

tahun 2007 penulis berhasil lolos lagi dalam fit and proper test di DPR-RI untuk

menduduki posisi yang sama, masa jabatan 2007-2011.

Pada tahun 1990 penulis mendapatkan sertifikat di bidang economic

planning di Glasgow University, Glasgow, United Kingdom atas biaya

pemerintah Inggris melalui British Council Jakarta. Gelar magister manajemen

diraih pada tahun 1995 dalam bidang Manajemen Keuangan di Universitas

Indonusa Esa Unggul, Jakarta.

Guna lebih memperdalam pengetahuan dan pemahaman di bidang

ekonomi, pada tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan pada Program S3 di

bidang Ilmu Ekonomi di Sekolah Pascasarjana, Universitas Indonesia, Depok dan

lulus menempuh Ujian Prelim pada tahun 2002 serta menjadi Kandidat Doktor.

Pada tahun 2004 penulis melanjutkan pendidikan pada Program S3 di bidang Ilmu

Ekonomi Pertanian di Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Penulis menikah dengan Ike Lusiana Julitta tahun 1996 dan dikaruniai dua

orang anak laki-laki yaitu Linggar Rehandhana Kanugroho dan Danar Ramadhya

Kanugroho, serta satu orang anak perempuan yaitu Sekar Wening Nareshwari.

14

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR TABEL ................................................................................ vi

DAFTAR GAMBAR ........................................................................... x

DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................ xi

I. PENDAHULUAN ............................................................................... 1

1.1. Latar Belakang ............................................................................. 1

1.2. Perumusan Masalah ...................................................................... 8

1.3. Tujuan dan Kegunaan Penelitian .................................................. 12

1.4. Ruang Lingkup dan Keterbatasan Penelitian ............................... 13

II. TINJAUAN PUSTAKA ...................................................................... 18

2.1. Pengertian dan Jenis Subsidi ....................................................... 18

2.2. Penawaran dan Permintaan Bahan Bakar Minyak ..................... 19

2.2.1. Penawaran Bahan Bakar Minyak ..................................... 19

2.2.2. Permintaan Bahan Bakar Minyak .................................... 21

2.2.3. Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak ......................... 24

2.3. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia ................................ 25

2.3.1. Subsidi Umum .................................................................. 25

2.3.2. Subsidi Bahan Bakar Minyak .......................................... 27

2.3.3. Upaya Pengurangan Subsidi Bahan Bakar Minyak ......... 30

2.3.4. Keterkaitan dengan Perekonomian ................................... 32

2.3.5. Keterkaitan dengan Defisit Anggaran .............................. 36

2.3.6. Keterkaitan dengan Kemiskinan ....................................... 37

2.4. Subsidi Energi di Negara Lain .................................................... 41

2.4.1. Subsidi Energi di India ..................................................... 41

2.4.2. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Malaysia ....................... 42

2.4.3. Subsidi Energi di Negara-negara Eropa ........................... 43

2.4.4. Subsidi Energi di Negara-negara Asia .............................. 45

15

2.5. Tinjauan Studi Sebelumnya ......................................................... 48

2.5.1. Pasar Minyak Mentah ...................................................... 48

2.5.2. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia ...................... 54

2.5.3. Kemiskinan ....................................................................... 59

III. KERANGKA TEORI .......................................................................... 69

3.1. Dampak Subsidi Input Terhadap Output ...................................... 69

3.2. Kinerja Perekonomian .................................................................. 71

3.2.1. Pendapatan Nasional .......................................................... 71

3.2.2. Inflasi .................................................................................. 72

3.2.3. Pengangguran ..................................................................... 75

3.2.4. Neraca Pembayaran ............................................................ 77

3.3. Kemiskinan ................................................................................... 78

3.3.1. Konsep dan Ukuran Kemiskinan ........................................ 78

3.3.2. Faktor-faktor Penentu Kemiskinan .................................... 80

3.4. Keseimbangan Perekonomian dalam Kerangka Makroekonomi 81

3.5. Hubungan antar Variabel Makroekonomi .................................... 87

3.5.1. Hubungan antara Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran .................................................................... 88

3.5.2. Trade-off antara Inflasi dan Pengangguran ........................ 89

3.5.3. Hubungan antara Nilai Tukar dan Pengeluaran Pemerintah ......................................................................... 90

3.5.4. Hubungan Subsidi dengan Keberlanjutan Fiskal ............... 92

3.6. Dampak Subsidi terhadap Kesejahteraan dan Kinerja Perekonomian ............................................................................ 94

3.6.1. Dampak Subsidi terhadap Kesejahteraan .......................... 94

3.6.2. Dampak Subsidi terhadap Kinerja Perekonomian ............. 97

3.6.3. Dampak Subsidi terhadap Kemiskinan ..............................

3.6.4. Kebijakan Subsidi ..............................................................

101

102

3.7 Kerangka Pemikiran ..................................................................... 103

IV. METODOLOGI PENELITIAN .......................................................... 108

4.1. Spesifikasi Model ......................................................................... 108

4.1.1. Blok Pasar Bahan Bakar Minyak ...................................... 113

16

4.1.2. Blok Perdagangan Bahan Bakar Minyak .......................... 120

4.1.3. Blok Fiskal ........................................................................ 122

4.1.4. Blok Permintaan Agregat ................................................... 124

4.1.5. Blok Moneter ...................................................................... 127

4.1.6. Blok Pasar Tenaga Kerja .................................................... 129

4.1.7. Blok Kinerja Perekonomian ............................................... 130

4.1.8. Blok Kemiskinan ................................................................ 130

4.2. Prosedur Analisis ......................................................................... 132

4.2.1. Identifikasi Model .............................................................. 132

4.2.2. Metode Estimasi Model ..................................................... 133

4.2.3. Validasi Model ................................................................... 134

4.3. Skenario Simulasi .........................................................................

4.4. Perubahan Kesejahteraan .............................................................

136

143

4.5. Definisi Operasional Variabel ...................................................... 145

4.6. Jenis dan Sumber Data ................................................................. 147

V. HASIL ESTIMASI MODEL SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK INDONESIA ...................................................................... 148

5.1. Keragaan Umum Model ............................................................... 148

5.2. Blok Pasar Bahan Bakar Minyak ................................................ 149

5.2.1. Penawaran Bahan Bakar Minyak ....................................... 149

5.2.2. Permintaan Bahan Bakar Minyak ..................................... 150

5.2.3. Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak .......................... 159

5.3. Blok Perdagangan Bahan Bakar Minyak .................................... 159

5.3.1. Impor Bahan Bakar Minyak .............................................. 159

5.3.2. Ekspor Bahan Bakar Minyak ............................................. 161

5.3.3. Ekspor Bersih Bahan Bakar Minyak ................................. 162

5.4. Blok Fiskal ................................................................................... 163

5.4.1. Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak .................................. 163

5.4.2. Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah ............................. 167

5.4.3. Gap Fiskal ......................................................................... 167

5.5. Blok Permintaan Agregat ............................................................ 168

5.5.1. Konsumsi Nasional ............................................................ 168

5.5.2. Investasi Nasional ............................................................. 169

17

5.5.3. Belanja Pemerintah ............................................................ 171

5.5.4. Impor Nasional ................................................................... 172

5.5.5. Ekspor Nasional ................................................................. 173

5.5.6. GDP Nasional .................................................................... 174

5.6. Blok Moneter ................................................................................ 174

5.7. Blok Pasar Tenaga Kerja .............................................................. 178

5.8. Blok Kinerja Perekonomian ........................................................ 180

5.9. Blok Kemiskinan .......................................................................... 181

5.10. Diskusi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penawaran, Permintaan, Subsidi, dan Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia .................................................................................. 183

VI. DAMPAK KEBIJAKAN SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK TERHADAP KINERJA PEREKONOMIAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA ........................................................ 187

6.1. Hasil Validasi Model .................................................................... 188

6.2. Hasil Skenario Simulasi Periode Peramalan Tahun 2010-2014 ... 188

6.2.1. Simulasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen .............................................................................. 188

6.2.2. Simulasi Kenaikan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen ............................................................................ 195

6.2.3. Simulasi Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, Minyak Tanah, dan Elpiji ........................................ 200

6.2.4. Simulasi Konversi Minyak Tanah ke Elpiji ...................... 205

6.2.5. Simulasi Kombinasi Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar dengan Konversi Minyak Tanah ke Elpiji ................................................................... 208

6.2.6. Simulasi Kombinasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen, Peningkatan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen, Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar, dan Konversi Minyak Tanah ke Elpiji .................................................................. 212

6.2.7. Simulasi Kombinasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen, Peningkatan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen, Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar, Konversi Minyak Tanah ke Elpiji, dan Realokasi Anggaran ........................................ 215

18

6.2.8. Simulasi Kombinasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen, Peningkatan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen, Kenaikan Indek Harga Konsumen 5 Persen, Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar, Konversi Minyak Tanah ke Elpiji, dan Realokasi Anggaran .......................................................... 219

6.3. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak

terhadap Kesejahteraan Periode Peramalan Tahun 2010-2014 .. 223

6.4. Rangkuman dan Sintesis Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian, Kemiskinan, dan Kesejahteraan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010-2014 ..................................................... 229

6.4.1. Rangkuman Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak ................................................................. 229

6.4.2. Sintesis Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia ................................................................... 236

6.4.3. Sintesis Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak ............................................................................ 242

VII. SIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN .................................. 248

7.1. Simpulan ....................................................................................... 248

7.2. Implikasi Kebijakan ..................................................................... 258

7.3. Saran Penelitian Lanjutan ............................................................. 260

V. DAFTAR PUSTAKA ......................................................................... 263

LAMPIRAN ........................................................................................ 270

19

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

1. Perkembangan Nilai Tukar, Harga Dunia Minyak Mentah, Belanja Negara, dan Subsidi di Indonesia Tahun 1985-2007 .......

3

2. Jumlah Konsumsi Energi menurut Jenis dan Kelompok Rumahtangga di Indonesia Tahun 1990-2003 .............................. 6

3. Ringkasan Penjualan Bahan Bakar Minyak Menurut Sektor di Indonesia Tahun 1990-2005 ..........................................................

7

4.

Harga Jual Eceran dan Perkiraan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1985-2006 ........................................

8

5. Pemakaian Minyak Tanah, Kayu Bakar, dan Elpiji oleh Rumahtangga untuk Memasak di Indonesia Tahun 1985-2007 ....

9

6. Penjualan Bahan Bakar Minyak Menurut Sektor di Indonesia Tahun 1990-2005 ..........................................................................

22

7. Perkembangan Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1985-2005 ..........................................................

25

8. Perkembangan Belanja Negara dan Subsidi di Indonesia Tahun 1985/86-2007 ................................................................................

26

9. Perkembangan Indikator Perekonomian dan Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005 ........................................ 34

10. Beberapa Indikator Kemiskinan di Indonesia Tahun 1999-2008.. 38

11. Penduduk Miskin di Indonesia Menurut Daerah, Tahun 1996-2007 ............................................................................................... 40

12. Subsidi dan Pajak Bahan Bakar Minyak di Beberapa Negara Asia ............................................................................................... 46

13. Studi Terdahulu mengenai Pasar Minyak Mentah, Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia, dan Kemiskinan ..............................

66

14. Evaluasi Kebijakan Subsidi Output terhadap Kesejahteraan ........ 96

15. Evaluasi Kebijakan Subsidi Input terhadap Kesejahteraan .......... 97

16. Persamaan-persamaan yang Menyusun Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia ....................................................

111

20

17. Definisi Operasional Variabel Endogen dan Eksogen .................. 145

18. Hasil Estimasi Parameter Permintaan Premium oleh Sektor Transportasi Tahun 1986-2006 .....................................................

151

19. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Transportasi Tahun 1986-2006 .....................................................

152

20. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Industri Tahun 1986-2006 .............................................................

153

21. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial Tahun 1986-2006 ...........................

154

22. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Transportasi Tahun 1986-2006 ..........................................

155

23. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Industri Tahun 1986-2006 .................................................

156

24. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial Tahun 1986-2006 ...............

156

25. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Elpiji oleh Sektor Industri Tahun 1986-2006 ..........................................................................

157

26. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Elpiji oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial Tahun 1986-2006 ...........................

158

27. Hasil Estimasi Parameter Impor Premium Tahun 1986-2006 ..... 160

28. Hasil Estimasi Parameter Impor Minyak Solar Tahun 1986-2006 160

29. Hasil Estimasi Parameter Impor Minyak Tanah Tahun 1986-2006 ...............................................................................................

161

30. Hasil Estimasi Parameter Ekspor Elpiji Tahun 1986-2006 ........... 162

31. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Premium Tahun 1986-2006 ...............................................................................................

164

32. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Minyak Solar Tahun 1986-2006 …………….................................................................

165

33. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Minyak Tanah Tahun 1986-2006 .....................................................................................

165

34. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Elpiji Tahun 1986-2006 166

21

35. Hasil Estimasi Parameter Penerimaan Pajak Tahun 1986-2006 ... 167

36. Hasil Estimasi Parameter Konsumsi Non-Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006 ..........................................................................

168

37. Hasil Estimasi Parameter Investasi Minyak dan Gas Bumi Tahun 1986-2006 .....................................................................................

170

38. Hasil Estimasi Parameter Investasi Non-Minyak dan Gas Bumi Tahun 1986-2006 ..........................................................................

170

39. Hasil Estimasi Parameter Belanja Pemerintah Non-Subsidi Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006 .......................................

171

40. Hasil Estimasi Parameter Impor Non- Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006 ..........................................................................

172

41. Hasil Estimasi Parameter Ekspor Non-Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006 ..........................................................................

173

42. Hasil Estimasi Parameter Penawaran Uang Tahun 1986-2006 ..... 175

43. Hasil Estimasi Parameter Permintaan Uang Tahun 1986-2006 .... 176

44. Hasil Estimasi Parameter Nilai Tukar Rupiah Tahun 1986-2006 . 177

45. Hasil Estimasi Parameter Indeks Harga Konsumen Tahun 1986-2006 ..............................................................................................

177

46. Hasil Estimasi Parameter Tingkat Suku Bunga Tahun 1986-2006 178

47. Hasil Estimasi Parameter Penawaran Tenaga Kerja Tahun 1986-2006 ...............................................................................................

179

48. Hasil Estimasi Parameter Permintaan Tenaga Kerja Tahun 1986-2006 ...............................................................................................

179

49. Hasil Estimasi Parameter Upah Tenaga Kerja Tahun 1986-2006. 180

50. Hasil Estimasi Parameter Kemiskinan di Perdesaan Tahun 1986-2006 ...............................................................................................

181

51. Hasil Estimasi Parameter Kemiskinan di Perkotaan Tahun 1986-2006 ...............................................................................................

182

52. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010-2014 ..........................................

192

22

53. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kesejahteraan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010-2014 .....................................................................................

224

54. Rangkuman Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian, Kemiskinan, dan Kesejahteraan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010-2014

232

23

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman

1. Harga Jual Eceran Minyak Tanah di Beberapa Negara Asia, Oktober 2008 ............................................................................... 47

2. Efek Substitusi Input dan Output Akibat Penurunan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak ........................................................ 70

3. Keseimbangan Pasar Barang ....................................................... 83

4. Keseimbangan Pasar Uang .......................................................... 84

5. Penurunan Permintaan Agregat ................................................... 85

6. Penurunan Penawaran Agregat .................................................... 86

7. Keseimbangan Neraca Pembayaran ............................................ 87

8. Trade Off Jangka Pendek antara Inflasi dan Pengangguran ........ 89

9. Diagram Swan .............................................................................. 91

10. Pengaruh Kebijakan Subsidi Output terhadap Kesejahteraan .... 96

11. Pengaruh Kebijakan Subsidi Input terhadap Kesejahteraan ........ 97

12. Dampak Subsidi terhadap Kinerja Perekonomian ....................... 99

13. Tahapan Produksi dan Pasar Bahan Bakar Minyak di Indonesia ...................................................................................................... 105

14. Kerangka Pemikiran Keterkaitan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia ..................................................................................... 107

15. Keterkaitan Antar Blok dalam Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia ............................................................. 110

16. Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia ............. 114

24

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman

1. Penawaran Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005 ............................................................................................. 271

2. Pemakaian Bahan Bakar Minyak per Sektor di Indonesia Tahun 1990-2005 .................................................................................... 278

3. Istilah-Istilah sektor Minyak dan Gas Bumi ................................ 286

4. Perkembangan Subsidi di Indonesia Tahun 1985-2007 .............. 288

5. Program Estimasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Menggunakan Metode 2SLS dan Prosedur SYSLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 ...........................................

289

6. Hasil Estimasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Menggunakan Metode 2SLS dan Prosedur SYSLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 ...........................................

295

7. Program Validasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 .........................

312

8. Hasil Validasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 .........................

317

9. Program Peramalan Variabel Endogen Tahun 2007-2014 Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 ......................................................................

326

10.

Hasil Peramalan Variabel Endogen Tahun 2007-2014 Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 ......................................................................

331

11. Program Simulasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Tahun 2010-2014 Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS Versi 9.0 ...

334

12. Hasil Simulasi Peramalan Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Tahun 2010-2014 Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS versi 9.0 (Simulasi 8) ...................................................................

341

25

13. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia Periode Peramalan 2010 – 2014 ..................................................

347

14. Data Riil Tahun 1986-2006 ........................................................ 350

26

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Subsidi menurut ilmu ekonomi adalah bantuan keuangan dari pemerintah

untuk membantu sektor industri atau bisnis guna menjaga harga barang atau jasa

tetap rendah. Organisasi Perdagangan Dunia (World Trade Organization)

mengartikan subsidi sebagai transfer dana langsung termasuk potential transfer

seperti loan guarantees, pendapatan yang hilang, barang dan jasa yang disediakan

pemerintah, seperti infrastruktur umum atau pembelian barang lainnya oleh

pemerintah, dan subsidi spesifik dari pemerintah. Oleh sebab itu subsidi menjadi

alternatif kebijakan politik untuk mentransfer sebagian dana dari kelompok

masyarakat yang satu ke kelompok masyarakat lainnya (Bappenas, 2007).

Menurut Suparmoko dalam Handoko dan Patriadi (2005), subsidi atau

transfer dana adalah salah satu bentuk pengeluaran pemerintah yang juga diartikan

sebagai pajak negatif yang menambah pendapatan mereka yang menerima subsidi

atau mengalami peningkatan pendapatan riil apabila mereka mengkonsumsi atau

membeli barang-barang yang disubsidi pemerintah. Di banyak negara pengekspor

minyak, keberadaan instrumen subsidi harga bahan bakar minyak (BBM)1 tetap

dipertahankan karena secara politik negara dengan sumberdaya minyak yang

berlimpah selayaknya memberikan subsidi harga BBM di dalam negeri untuk

melindungi konsumen domestik terhadap fluktuasi harga dunia minyak mentah.

1 Bahan Bakar Minyak, disingkat BBM, dalam disertasi ini pada awalnya hanya meliputi bensin premium atau premium (gasoline), minyak solar (automotive diesel oil, ADO), minyak tanah (kerosene), dan elpiji (liquefied petroleum gas, LPG). Ketiga jenis BBM itu merupakan BBM subsidi hingga saat ini, tahun 2010. Namun karena pemerintah melaksanakan program konversi minyak tanah ke elpiji pada tahun 2007 yang lalu, maka disertasi ini menambahkan elpiji dalam lingkup pembahasannya guna dapat menangkap nuansa konversi tersebut. Sehingga terminologi BBM dalam disertasi ini terdiri dari premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji.

27

Namun demikian, di sisi lain, subsidi harga BBM juga memiliki

eksternalitas negatif. Seperti yang dinyatakan oleh Basri (2002), subsidi harga

BBM yang tidak transparan dan tidak jelas targetnya akan menyebabkan: (1)

distorsi baru dalam perekonomian, (2) menciptakan inefisiensi, dan (3) tidak

dinikmati oleh masyarakat yang berhak. Masyarakat membeli BBM dengan harga

yang lebih rendah daripada harga pasar internasional, sehingga konsumen

cenderung tidak berhemat terhadap BBM dan terjadi pemborosan sumberdaya,

akibat selanjutnya adalah perekonomian menjadi kurang kompetitif.

Hartarto (2009) dalam Jajang (2009) mengatakan bahwa Indonesia belum

siap untuk melepaskan subsidi harga BBM. Hal ini disebabkan masih mahalnya

harga energi alternatif terbarukan yang ramah lingkungan. Menurut Bappenas

(2007), hal ini dapat dipahami karena pengurangan subsidi harga BBM

mempunyai pengaruh pengganda (multiplier effect) yang lebih luas dibandingkan

dengan subsidi non-BBM.

Pemerintah Indonesia mulai mengeluarkan subsidi harga BBM yang besar

ketika terjadi krisis moneter pada tahun 1998, yaitu sebesar Rp. 28.61 triliun

sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 1. Besaran subsidi BBM cenderung

berfluktuasi dan mencapai angka tertinggi pada tahun 2008 sebesar Rp. 146.6

triliun dengan nilai tukar rupiah sebesar Rp. 9 196 per US$. Menurut Nugroho

(2005) lonjakan nilai tukar rupiah menjadi faktor penting yang menyebabkan

peningkatan subsidi BBM. Sementara itu terlihat bahwa komposisi subsidi BBM

dan non-BBM terhadap belanja negara cenderung berfluktuasi dari tahun ke

tahun, meskipun secara nominal cenderung meningkat. Abimanyu (2009) dalam

Departemen Keuangan (2009c) menyebutkan terdapat beberapa faktor yang

28

mendorong lonjakan anggaran belanja subsidi BBM, antara lain: (1) menurunnya

lifting minyak bumi2 dari target APBN (Anggaran Pendapatan dan Belanja

Negara), dan (2) peningkatan konsumsi BBM.

Tabel 1. Perkembangan Nilai Tukar, Harga Dunia Minyak Mentah, Belanja Negara, dan Subsidi di Indonesia Tahun 1985-2007

Tahun

Nilai Tukar1

Harga Dunia

Minyak Mentah2

Belanja Negara3

Subsidi BBM3 Subsidi Non-BBM3

(Rp/US$) (US$/Barrel) (Rp. Miliar) (Rp.

Miliar) (%) *

(Rp. Miliar)

(%) *

1985 1 111 27.56 22 148 450 2.03 917 4.14

1990 1 843 23.73 39 754 3 306 8.32 265 0.67

1995 2 249 17.02 65 340 0 0.00 179 0.27

1998 10 014 12.72 172 669 28 607 16.57 7 179 4.16

2000 8 396 28.50 221 467 53 810 24.30 8 936 4.03

2005 9 705 53.40 361.200 95 600 26.47 25 200 6.97

2006 9 164 64.30 440 000 64 200 14.59 43 200 9.82

2007 9 140 72.30 504 600 83 800 16.61 66 400 13.16

2008 9 196 110.60 729 100 146 600 20.01 135 100 18.53

Keterangan: * : Kontribusi Subsidi terhadap Belanja Negara Sumber: 1 : IMF, 2006 dan Departemen Keuangan, 2009b 2 : Badan Pelaksana Migas (BPMigas), 2009 3 : Bappenas, 2007 dan Departemen Keuangan, 2009b

Faktor lain yang sangat esensial adalah fluktuasi harga dunia minyak

bumi. Departemen Keuangan, 1991, menyatakan bahwa pemberian subsidi BBM

dikarenakan BBM merupakan sumber energi yang cukup strategis bagi penggerak

roda perekonomian nasional dan besar pengaruhnya terhadap upaya menjaga

stabilitas ekonomi. Besar kecilnya subsidi BBM bergantung pada selisih daripada

hasil penjualan BBM dan biaya pengadaan dalam negeri. Hasil penjualan BBM

dalam negeri pada gilirannya bergantung pada harga dan jumlah konsumsi BBM

di dalam negeri, sedangkan biaya pengadaan BBM bergantung pada biaya

2 Istilah minyak bumi atau minyak mentah merupakan minyak mineral yang sama, sebagaimana yang terlihat pada Lampiran 3, dan dalam disertasi ini istilah tersebut dipakai secara bergantian.

29

pembelian minyak mentah, biaya pengolahan, dan biaya distribusi BBM.

Mengingat biaya pembelian minyak mentah merupakan komponen yang paling

besar dalam pengadaan BBM, maka besar kecilnya subsidi BBM sangat

dipengaruhi oleh harga dunia minyak mentah.

Harga dunia minyak mentah sangat berfluktuatif dan merupakan harga

yang dibentuk sebagian oleh kartel penjual OPEC (Organization of Petroleum

Exporting Countries) yang menguasai penawaran minyak mentah sekitar 45

persen, situasi keamanan di negara-negara penghasil minyak OPEC dan non-

OPEC, dan oleh spekulasi harga oleh para spekulan. Spekulasi harga dunia

minyak dilakukan di pasar New York Mercantile Exchange (NYMEX) di New

York, yaitu pasar berjangka komoditas dimana salah satu komoditasnya adalah

minyak mentah. Proporsi volume minyak mentah yang diperdagangkan di pasar

NYMEX sekitar 35 persen dari volume perdagangan dunia minyak mentah.

Meskipun demikian, sejarah membuktikan bahwa pasar dunia minyak mentah

dapat didikte oleh harga yang terbentuk di pasar NYMEX. Contoh terakhir adalah

ketika harga dunia minyak mentah mencapai US$143 per barrel pada bulan Maret

2008 dan turun drastis mencapai US$40 per barrel setahun kemudian. Meskipun

sangat fluktuatif, harga dunia minyak mentah cenderung menunjukkan

peningkatan yang konsisten yang dimulai pada tahun 1973 sebesar US$12 per

barrel hingga tahun 2009 mencapai sekitar US$70 per barrel.

Menurut Brown and Yucel (2002) kenaikan harga dunia minyak bumi

dapat menurunkan GDP (Gross Domestic Product) yang ditransmisikan melalui

sisi supply dan biaya-biaya umum. Rasio biaya BBM yang tinggi pada sektor

usaha menunjukkan kepekaannya terhadap perubahan harga dunia minyak bumi.

30

Menurut Blanchard and Jordi (2008) perubahan harga dunia minyak bumi menjadi

hal yang penting karena berdampak pada banyak sendi-sendi ekonomi secara

konsisten dan simultan sehingga dapat menyebabkan resesi ekonomi. Di pasar

dunia posisi Indonesia adalah sebagai price taker karena memproduksi minyak

mentah sebanyak 1.1 persen dari total produksi minyak mentah dunia. Sebagai

price taker maka fluktuasi harga dunia minyak mentah menjadi faktor eksternal

yang given dan karena itu perlu disiasati dengan hati-hati.

Sebelum tahun 2005 Indonesia masih menikmati windfall profit3 dari

minyak bumi karena ekspor bersih minyaknya masih positif. Sejak tahun 2005

Indonesia masuk dalam kategori negara pengimpor minyak (net-importer

country), yaitu lebih banyak mengimpor minyak daripada mengekspornya. Karena

itu kenaikan harga dunia minyak mentah cenderung mengakibatkan semakin

besarnya defisit ekspor bersih minyak.

BBM merupakan sumber energi utama bagi perekonomian nasional yang

memberikan kontribusi sebesar 36.51 persen terhadap total konsumsi energi final4

di dalam negeri. Menurut Yanuarti (2004), jasa angkutan dan perkebunan

merupakan pengguna BBM yang memiliki rasio biaya kurang dari 35 persen,

sedangkan industri pengolahan dan pertambangan memiliki rasio biaya BBM

lebih dari 50 persen. Secara umum kenaikan harga BBM sebesar 1 persen

diperkirakan dapat memberikan tekanan terhadap kenaikan harga barang-barang

di dalam negeri sebesar 0.07 persen tanpa adanya subsidi harga BBM. 3 Windfall profit adalah istilah populer untuk menunjukkan kenaikan mendadak pendapatan negara dari kegiatan mengekspor dan mengimpor minyak bumi sebagai akibat dari kenaikan harga dunia minyak bumi. Hal ini hanya berlaku bagi negara dengan status net-exporter country yaitu lebih banyak volume ekspor dibandingkan impor minyak buminya. 4 Energi Final adalah energi yang dapat dikonsumsi langsung oleh pemakai atau konsumen. Sumber energi lain, selain BBM, adalah BBM non-subsidi, listrik, batubara, kayu bakar, gas bumi (gas alam), dan arang. Total konsumsi energi final di Indonesia pada tahun 2005 adalah 863 751 setara barrel minyak (Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006).

31

Berkaitan dengan kemiskinan, Nuryanti dan Herdinie (2007) menyebutkan

bahwa kelompok rumahtangga kaya mendominasi konsumsi energi komersial

yaitu listrik, elpiji, gas bumi, dan minyak tanah, seperti yang tertera pada Tabel 2.

Hal tersebut tampak dari besarnya kontribusi konsumsi energi komersial yang

terkait dengan alasan kepraktisan, peningkatan daya beli, dan perubahan gaya

hidup. Sementara kelompok rumahtangga miskin masih bergantung pada jenis

energi non-komersial khususnya arang dan kayu bakar. Teori Engel dalam

Tambunan (2003) menyatakan bahwa kontribusi pengeluaran konsumsi makanan

rumahtangga di perdesaan lebih besar dibandingkan dengan kontribusi

pengeluaran konsumsi makanan rumahtangga di perkotaan, karena rumahtangga

perkotaan sudah beralih ke pengeluaran konsumsi non-makanan.

Tabel 2. Jumlah Konsumsi Energi Menurut Jenis dan Kelompok Rumahtangga di Indonesia Tahun 1990-2003

Tahun Kelompok Elpiji Minyak Tanah Kayu Bakar Lain-Lain

SBM % SBM % SBM % SBM %

1990 Mid-Low 8 0.8 12 518 31.7 75 699 43.3 3 178 26.3

Mid-Up 940 99.2 26 971 68.3 99 269 56.7 8 907 73.7

1995 Mid-Low 47 1.5 12 337 28.9 80 932 43.4 3 778 21.6

Mid-Up 3 151 98.5 30 318 71.1 105 419 56.6 13 733 78.4

2000 Mid-Low 183 4.8 23 076 43.7 126 014 61.3 5 790 26.5

Mid-Up 3 659 95.2 29 717 56.3 79 637 38.7 16 060 73.5

2003 Mid-Low 170 3.9 19 406 32.3 112 964 51.9 5 475 21.9

Mid-Up 4 157 96.1 40 730 67.7 104 498 48.1 19 486 78.1

Keterangan: Lain-lain: meliputi listrik, gas bumi, arang, dan briket. SBM: Setara Barrel Minyak. Kelompok Mid-Low: Garis Kemiskinan < Penghasilan < 149.99 %. dari Garis Kemiskinan. Kelompok Mid-Up: 150 % dari Garis Kemiskinan < Penghasilan < 20.1 %. dari Penduduk Terkaya. Sumber: Statistik Ekonomi Energi Indonesia DESDM, 2006 dalam Nuryati dan Herdinie, 2007.

Tabel 3 menjelaskan penjualan BBM menurut sektor penggunanya di

Indonesia pada tahun 2005. Berdasarkan sektor penggunanya, premium

dikonsumsi utamanya oleh sektor transportasi sebesar 96.66 persen atau 98.5 juta

SBM, minyak solar dikonsumsi oleh sektor transportasi dan industri berturut-turut

32

sebesar 44.92 persen (61.4 juta SBM) dan 38.62 persen (52.8 juta SBM), dan

minyak tanah dikonsumsi utamanya oleh sektor rumahtangga dan komersial

sebesar 95.41 persen atau 62.7 juta SBM. Terakhir elpiji utamanya dikonsumsi

oleh sektor rumahtangga dan komersial sebesar 71.91 persen atau 6.4 juta SBM

dan sektor industri sebesar 28.09 persen atau 2.5 juta SBM.

Penelitian ini menambahkan elpiji subsidi sebagai salah satu komponen

BBM. Elpiji dimaksudkan untuk menggantikan minyak tanah sebagai sumber

energi memasak rumahtangga dan usaha kecil melalui Program Konversi Minyak

Tanah ke Elpiji. Melalui program konversi diharapkan 52.9 juta rumahtangga dan

usaha kecil pengguna minyak tanah dapat beralih ke elpiji (Pertamina, 2009).

Tabel 3. Ringkasan Penjualan Bahan Bakar Minyak Menurut Sektor di Indonesia Tahun 1990-2005

(Juta SBM)

Tahun Industri Transportasi

Rumahtangga dan Komersial

Lain-Lain

P MT MS E P MT MS E P MT MS E P MT MS E

1990 0 1.7 18.4 0.8 35.0 0.010 29.5 0 0 40.5 1.4 1.9 2.1 1.7 11.7 0

1995 0 2.7 32.5 1.6 49.7 0.012 43.5 0 0 45.7 2.9 4.2 3.9 2.3 20.7 0

1997 0 3.1 34.4 2.0 58.5 0.013 48.5 0 0 50.0 3.3 5.0 4.7 2.6 24.1 0

1998 0 2.9 37.3 1.8 61.1 0.013 50.4 0 0 52.0 2.8 5.2 2.9 2.4 17.3 0

2000 0 3.6 47.7 2.4 69.6 0.013 57.3 0 0 56.0 3.0 5.7 2.9 2.5 17.4 0

2005 0 2.5 52.8 2.5 98.5 0.014 61.4 0 0 62.7 3.2 6.4 3.4 2.5 19.3 0

Keterangan: P: Premium; MT: Minyak Tanah; MS: Minyak Solar; E: Elpiji SBM adalah Setara Barrel Minyak, yang merujuk pada kandungan kalori. Sumber: Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006.

Perhitungan perkiraan subsidi harga premium, minyak solar, minyak

tanah, dan elpiji yang disajikan pada Tabel 4 menggunakan pendekatan sederhana

yaitu selisih antara harga dunia minyak mentah dengan harga jual eceran BBM di

dalam negeri, keduanya dalam mata uang rupiah. Subsidi harga minyak tanah

secara relatif lebih besar dibandingkan dengan subsidi harga premium, minyak

33

solar, dan elpiji, karena minyak tanah banyak digunakan oleh rumahtangga kurang

mampu yang sangat membutuhkan subsidi.

Tabel 4. Harga Jual Eceran dan Perkiraan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1985-2006

Tahun

Premium Minyak Solar Minyak Tanah Elpiji

Harga Jual Eceran

Subsidi Harga

Harga Jual Eceran

Subsidi Harga

Harga Jual

Eceran

Subsidi Harga

Harga Jual

Eceran

Subsidi Harga

(Rp/Liter) (Rp/Kg)

1985 385 -123.8 242 32.5 165 125 370 -174.6

1990 450 -76.9 245 147.1 190 224.3 400 -132.1

1995 700 -373.4 380 -36.8 280 82.5 1 000 -578.4

1998 1 000 86.7 550 592 280 926.4 1 500 -38.3

2000 1 150 892 600 1545.8 350 1 916.9 1 500 975.7

2005 3 117 229.3 2 877 639.5 2 061 1 654.0 4 250 49.6

2006 4 500 292.5 4 300 736.2 2 000 3 320.5 4 250 669.2

Sumber: Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah).

Pada Tabel 5 ditunjukkan seluruh sumber energi final untuk memasak

rumahtangga di Indonesia periode tahun 1985-2007. Pada periode tersebut sumber

energi kayu bakar lebih dominan daripada sumber energi lainnya. Walaupun

mempunyai kecenderungan yang menurun, namun pada tahun 2007 penggunaan

kayu bakar dalam persen meningkat dibanding tahun 2001, hal sebaliknya terjadi

untuk konsumsi minyak tanah yang mengalami penurunan. Keadaan ini

kemungkinan besar disebabkan oleh meningkatnya harga jual eceran minyak

tanah rata-rata sebesar 30.77 per tahun pada periode tersebut, sehingga sebagian

masyarakat kurang mampu kembali menggunakan kayu bakar, yang kenaikan

harganya hanya sekitar 7.00 persen per tahun pada periode yang sama.

1.2. Perumusan Masalah

Fluktuasi harga dunia minyak bumi yang tercermin melalui besaran

subsidi harga BBM dan harga jual eceran BBM di dalam negeri menimbulkan

permasalahan bagi kegiatan perekonomian di Indonesia. Apabila fluktuasi harga

dunia minyak mentah berdampak langsung dan linier terhadap harga jual eceran

34

BBM maka setiap terjadi fluktuasi harga dunia minyak mentah akan berakibat

pada fluktuasi harga jual eceran BBM dalam negeri. Fluktuasi harga jual eceran

BBM dalam negeri dikhawatirkan menimbulkan ketidakpastian dan fluktuasi

harga umum dan biaya input sehingga berdampak kurang baik bagi perekonomian

nasional. Oleh sebab itu, agar fluktuasi harga dunia minyak mentah tidak

berdampak langsung dan linier terhadap harga jual eceran BBM, maka pemerintah

perlu menerapkan kebijakan untuk meredam dampak imported inflation.

Kebijakan pemerintah untuk mendistorsi pasar agar terjadi pembelokkan transmisi

itu dikenal dengan kebijakan subsidi harga BBM.

Tabel 5. Pemakaian Minyak Tanah, Kayu Bakar, dan Elpiji oleh Rumahtangga untuk Memasak di Indonesia Tahun 1985-2007

(Persen)

Tahun Listrik Elpiji Minyak Tanah Kayu Bakar Arang Lainnya

1985 0.69 1.06 25.93 71.57 0.31 0.43

1990 0.75 1.96 26.14 70.40 0.30 0.40

1995 3.85 4.10 32.24 58.78 0.40 0.63

1998 1.38 7.35 38.23 52.54 0.34 0.15

2001 2.92 8.22 44.10 43.23 0.27 0.09

2007 1.86 10.57 36.57 49.38 0.79 0.82

Sumber: BPS, 2008a.

Departemen Keuangan (2009b) menyampaikan bahwa untuk anggaran

tahun fiskal 2009, setiap kenaikan US$1.0 per barrel harga minyak mentah

Indonesia (Indonesia Crude Oil Price, ICP) akan berpotensi menghasilkan

tambahan penerimaan negara sebesar Rp. 2.8 triliun sampai dengan Rp. 2.9

triliun. Dari sisi belanja negara, setiap kenaikan harga minyak ICP US$1.0 per

barrel akan berpotensi meningkatkan belanja pemerintah pusat sebesar Rp. 3.3

triliun sampai dengan Rp. 3.5 triliun, yang berasal dari pembayaran subsidi BBM,

subsidi listrik kepada PT Perusahaan Listrik Negara (persero), dan peningkatan

bagi hasil untuk daerah penghasil migas. Dampak bersih dari kenaikan ICP

35

sebesar US$1.0 per barrel adalah minus atau peningkatan defisit anggaran sebesar

Rp. 0.4 triliun sampai dengan Rp. 0.6 triliun.

Persoalan sesungguhnya terletak pada harga dunia minyak bumi dalam

mata uang rupiah, dimana nilai tukar rupiah menjadi faktor yang sangat penting.

Seperti yang terlihat pada Tabel 1, disamping harga dunia minyak bumi yang

berfluktuasi, nilai tukar rupiah cenderung terdepresiasi. Kedua hal ini

menyebabkan harga BBM cenderung semakin mahal dalam mata uang rupiah.

Harga BBM yang semakin mahal akan semakin jauh diluar jangkauan daya beli

sebagian besar masyarakat Indonesia.

Di sisi lain kebijakan subsidi harga BBM yang terus menerus dilakukan

dapat mengganggu kemampuan APBN dalam mendukung pembangunan nasional.

Sejak tahun 1986 subsidi BBM cenderung meningkat dan pada tahun 2005

mencapai Rp. 89.19 triliun atau 22.71 persen dari belanja negara. Oleh sebab itu

pemerintah bermaksud mengurangi subsidi BBM ini secara bertahap. Kebijakan

pengurangan subsidi BBM ini sejalan dengan Undang-undang Nomor 25 Tahun

2000 tentang Program Perencanaan Pembangunan Nasional 2000-2004, yang

menyebutkan optimalisasi peran pemerintah dalam upaya mengkoreksi distorsi

pasar dengan menghilangkan berbagai hambatan yang mengganggu melalui

regulasi, layanan publik, dan insentif.

Alasan lain pengurangan subsidi BBM adalah karena subsidi BBM tidak

mencapai target kelompok masyarakat berpendapatan rendah. Subsidi BBM lebih

banyak dimanfaatkan oleh masyarakat mampu. LPEM Universitas Indonesia

dalam Siregar (2003) menunjukkan bahwa kelompok masyarakat miskin di

Indonesia hanya mengeluarkan 0.20 persen dari pendapatannya untuk konsumsi

36

BBM dan listrik, sementara kelompok masyarakat menengah mengeluarkan 7.00-

8.00 persen dari pendapatannya untuk konsumsi BBM dan listrik.

Subsidi harga BBM menjadikan harga BBM di dalam negeri lebih murah

daripada di luar negeri sehingga menyebabkan penyelundupan BBM ke luar

negeri. Menurut Basri (2008) kenaikan harga BBM akan menjadi disinsentif bagi

penyalahgunaan atau penyelundupan BBM dan juga akan mengurangi konsumsi

BBM. Menurunnya penyelundupan dan konsumsi dapat menurunkan impor BBM,

sehingga nilai tukar rupiah menguat dan inflasi dapat dikendalikan. Selain itu

kenaikan harga BBM akan berdampak positif terhadap lingkungan melalui

pengurangan emisi CO2 dan menciptakan peluang bagi pengembangan energi

alternatif non-fosil dan energi terbarukan.

Hasan, Sugema, dan Ritonga (2005) menyebutkan bahwa pelaksanaan

program kompensasi BBM bagi masyarakat kurang mampu, yang mengikuti

kenaikan harga BBM, ternyata tidak berdampak pada penurunan tingkat

kemiskinan. Hartono (2006) mengatakan bahwa kebijakan pengurangan subsidi

BBM bagi kelompok rumahtangga miskin juga perlu dihindari. Apabila terjadi

peningkatan efisiensi penyaluran dana kompensasi maka dalam jangka panjang

kebijakan pengurangan subsidi harga BBM dapat dilakukan tanpa diikuti dengan

penyaluran Bantuan Langsung Tunai (BLT).

Salah satu program PNPM (Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat)

Mandiri yang terkait langsung dengan kompensasi kenaikan harga jual BBM

adalah program BLT. Program ini dilatarbelakangi upaya mempertahankan daya

beli RTS (Rumahtangga Sasaran) ketika harga jual BBM dinaikkan. Akan tetapi

menurut Purnomo (2006), BLT dalam pelaksanaannya rawan penyelewengan dan

37

seringkali menyebabkan warga masyarakat memilih tercatat sebagai anggota

keluarga miskin agar memenuhi syarat untuk mendapat BLT.

Berdasarkan uraian di atas, yang menjadi perhatian dalam penelitian ini

adalah bagaimana dampak kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja

perekonomian dan tingkat kemiskinan di Indonesia. Oleh sebab itu terdapat dua

permasalahan yang terkait dengan kebijakan subsidi harga BBM, kinerja

perekonomian, dan tingkat kemiskinan di Indonesia, yaitu:

1. Faktor-faktor apa yang mempengaruhi pasar dan perdagangan BBM di

Indonesia ?

2. Bagaimana dampak kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja

perekonomian yang ditunjukkan oleh pertumbuhan ekonomi,

pengangguran, tingkat inflasi, dan neraca perdagangan serta tingkat

kemiskinan dan kesejahteraan di Indonesia ?

1.3. Tujuan dan Kegunaan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah di atas, maka tujuan

penelitian ini adalah :

1. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran dan

permintaan BBM, khususnya yang terkait dengan subsidi harga BBM di

Indonesia.

2. Meramalkan dampak kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja

perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia pada periode

tahun 2010-2014.

Kegunaan yang diharapkan dari penelitian ini antara lain sebagai rujukan

bagi upaya pengendalian subsidi BBM, dampaknya terhadap perekonomian dan

38

tingkat kemiskinan, pengaruhnya terhadap kesejahteraan, masukan bagi para

pengambil keputusan, serta sebagai referensi bagi penelitian selanjutnya.

1.4. Ruang Lingkup dan Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini berskala nasional dengan batasan wilayah penelitian adalah

wilayah Indonesia dengan data series tahun 1986 sampai 2006. Berkaitan dengan

judul penelitian, terdapat lima hal penting yang menjadi ruang lingkup penelitian,

yaitu pasar BBM, kebijakan subsidi harga BBM, kinerja perekonomian nasional,

tingkat kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia.

Pasar BBM yang dibangun dalam model meliputi permintaan, penawaran,

dan harga jual eceran BBM. Permintaan BBM dikelompokkan pada sektor

transportasi, industri, rumahtangga dan komersial, dan lainnya, dimana BBM

dianggap sebagai final goods di masing-masing sektor. Selain itu blok penawaran

BBM adalah persamaan identitas, sementara persamaan impor BBM dan ekspor

elpiji adalah persamaan struktural.

Kebijakan penciutan jenis BBM subsidi dan kebijakan pembatasan

kelompok pengguna yang berhak membeli BBM subsidi, telah mengurangi

volume BBM subsidi dari semula 59.6 juta kiloliter pada tahun 2005 menjadi 37.9

juta kiloliter pada tahun 2006. Namun karena data volume konsumsi BBM subsidi

pada tahun 2006 tidak dirinci menurut jenis BBM, maka penelitian ini tetap

menggunakan data volume konsumsi BBM total.

Subsidi harga BBM dalam satuan rupiah per liter merupakan selisih antara

harga dunia dengan harga jual ecerannya di dalam negeri. Harga dunia premium,

39

minyak solar, dan minyak tanah diambil dari MOPS (Mid Oil Platt’s Singapore)5

dikalikan dengan faktor alpha6. Hasil perhitungan dikurangi dengan harga jual

ecerannya untuk mendapatkan perkiraan besaran subsidi harga per jenis BBM per

tahun. Harga MOPS sebagai patokan mulai diberlakukan sejak tahun 2006

bersama dengan pemberlakuan alpha. Pada tahun-tahun sebelumnya penentuan

subsidi BBM menggunakan metode cost and fee7.

Nilai alpha mengacu pada Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2005

tentang Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak Dalam Negeri, maksimum 15

persen dari harga dunia BBM. Besaran alpha ditetapkan setiap tahun bersamaan

dengan subsidi BBM yang dicantumkan dalam UU APBN. Pada tahun 2006 nilai

alpha sebesar 14.1 persen, tahun 2007 sebesar 13.5 persen, tahun 2008 sebesar 9.0

persen, dan tahun 2009 sebesar 8.0 persen. Oleh karena keterbatasan data dan

dalam rangka simplifikasi, maka dalam penelitian ini digunakan nilai alpha

maksimum sebesar 15.0 persen. Sementara itu harga dunia elpiji menggunakan

proksi harga ekspor elpiji. Subsidi harga elpiji merupakan selisih antara harga

ekspor elpiji dikurangi dengan harga jual eceran elpiji di dalam negeri.

Dalam perhitungan pajak dan pendapatan negara, pemerintah Indonesia

menggunakan harga patokan minyak mentah dalam negeri yang disebut dengan

Indonesian Crude Price (ICP). Namun ICP ini tidak mencerminkan harga dunia

5 MOPS merupakan harga rata-rata biaya produksi BBM dari kilang-kilang di seluruh dunia. Namun diketahui bahwa harga yang tertera pada MOPS lebih mencerminkan kekuatan pasar penawaran dan permintaan BBM. MOPS diperlukan untuk mendapatkan data mengenai harga dunia jenis BBM tertentu yaitu premium, minyak solar, dan minyak tanah. 6 Merupakan konstanta (biasanya dalam persen atau per seratus) yang merupakan biaya-biaya yang dikeluarkan oleh Badan Usaha, diluar pengadaan BBM, yang terdiri dari biaya pengangkutan melalui laut/darat, penyimpanan, depresiasi, biaya administrasi, marjin Badan Usaha, dan marjin Stasiun Pompa Bensin Umum. 7 Suatu metode untuk menghitung biaya pokok produksi BBM yang terdiri dari cost (pembelian minyak mentah, biaya pengolahan, biaya distribusi, biaya pengangkutan laut/darat, biaya umum, biaya bunga, biaya penyusutan, nilai surplus produk) dan fee (upah atau margin Badan Usaha).

40

atau harga keekonomian BBM. Oleh karena itu, penelitian ini tidak menggunakan

angka ICP, tetapi menggunakan harga dunia minyak mentah terbitan BPMIGAS

dan harga dunia BBM yang dikeluarkan oleh MOPS.

Menurut teori ekonomi, bentuk subsidi yang paling sedikit menimbulkan

masalah mistargeting adalah subsidi lumpsum seperti BLT, karena langsung

ditujukan bagi masyarakat yang ditargetkan. Penelitian ini tidak melakukan

pembahasan dan pembandingan antara berbagai bentuk subsidi dan tidak

mendiskusikan dana kompensasi kenaikan harga BBM. Masalah lain yang

berkaitan dengan belanja subsidi adalah adanya opportunity cost belanja subsidi

BBM. Pertanyaan yang muncul adalah berapa ‘biaya kesempatan’ yang hilang

sebagai akibat dari belanja subsidi Rp146.6 triliun pada tahun 2008 yang lalu ?

Hal ini juga tidak dibahas lebih lanjut dalam penelitian ini.

Jenis BBM dibatasi hanya pada jenis premium (bensin), minyak solar, dan

minyak tanah. Sejak tahun 1977/78 hingga tahun 2009 ketiga jenis BBM tersebut

masih mendapat subsidi dari pemerintah8. Selain itu, konsumsi ketiga jenis BBM

itu mencapai 79.21 persen pada tahun 1990 dan sebesar 87.55 persen pada tahun

2005 dari total konsumsi BBM (subsidi dan non-subsidi) di dalam negeri.9

Perilaku ekonomi ketiga jenis BBM tersebut diasumsikan mewakili perilaku

ekonomi seluruh jenis BBM. Dalam rangka mengatasi semakin mahalnya subsidi

minyak tanah, pemerintah melaksanakan Program Konversi Minyak Tanah ke

8 Berdasarkan Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2005 yang diubah dengan Perpres Nomor 9 Tahun 2006, disebutkan bahwa konsumen minyak tanah adalah rumahtangga dan usaha kecil; konsumen premium adalah usaha kecil, transportasi, dan pelayanan umum; sementara konsumen solar adalah usaha kecil, usaha perikanan, transportasi, dan pelayanan umum. Elpiji yang ditujukan sebagai substitusi minyak tanah untuk konsumen rumahtangga dan usaha kecil, juga mendapatkan subsidi, dan dikemas dalam tabung ukuran 3 kilogram. 9 Bahan Bakar Minyak (BBM), menurut kelaziman yang berlaku di Indonesia, terdiri dari 7 jenis yaitu avtur, avgas, premium, minyak solar, minyak tanah, minyak diesel, dan minyak bakar (lihat Lampiran 3). Sejak tahun 2001, hanya premium, minyak solar, dan minyak tanah yang masih disubsidi pemerintah.

41

Elpiji yang dimulai pada tahun 2007. Karena elpiji berfungsi sebagai pengganti

minyak tanah untuk memasak rumahtangga dan usaha kecil, maka elpiji

dimasukkan sebagai salah satu bahasan penelitian.

Penelitian ini menggunakan pendekatan aggregat demand dimana

perekonomian nasional diuraikan menjadi konsumsi, investasi, ekspor bersih, dan

belanja pemerintah. Variabel yang digunakan untuk menggambarkan kinerja

perekonomian adalah variabel inflasi, jumlah pengangguran, pertumbuhan

ekonomi, dan ekspor bersih. Kinerja perekonomian secara tidak langsung

dipengaruhi oleh pasar BBM dengan subsidi harga BBM sebagai salah satu

instrumen kebijakan fiskal, di samping pajak. Pada blok permintaan agregat,

masing-masing variabel didisagregasi berdasarkan kelompok pengguna BBM

yaitu pengguna transportasi, industri, rumahtangga dan komersial, dan lain-lain.

Ekspor BBM dan impor elpiji tidak dikaji lebih lanjut karena Indonesia memang

tidak melakukan ekspor BBM, sedangkan impor elpiji juga baru dilakukan oleh

Indonesia pada tahun 2003. Variabel dominan pada pasar uang yang berkaitan

dengan subsidi harga BBM, antara lain nilai tukar rupiah, tingkat suku bunga

domestik, Indeks Harga Konsumen, dan penawaran dan permintaan uang.

Untuk melengkapi pendekatan aggregat demand, maka blok pasar tenaga

kerja sederhana, yang mewakili pendekatan aggregate supply, dibangun sebagai

bagian yang tidak terpisahkan dalam kaitannya dengan kebijakan subsidi harga

BBM. Persamaan-persamaan yang menyusunnya meliputi penawaran, permintaan,

pengangguran, dan upah tenaga kerja. Jumlah pengangguran merupakan selisih

antara jumlah penawaran dan permintaan tenaga kerja.

42

Blok kemiskinan dititikberatkan pada kemiskinan di perdesaan dan

perkotaan. Tingkat kedalaman kemiskinan dan keparahan kemiskinan tidak

dianalisis lebih lanjut karena data untuk keduanya baru mulai tersedia tahun 1999.

Pembagian kemiskinan didisagregasi menurut wilayah perdesaan dan perkotaan

dengan pertimbangan adanya perbedaan perilaku dalam mengkonsumsi BBM di

kedua wilayah tersebut. Disparitas konsumsi terjadi karena adanya dominasi kayu

bakar yang banyak dikonsumsi di wilayah perdesaan. Sementara di wilayah

perkotaan pilihan energi rumahtangga dan usaha kecil untuk memasak adalah

minyak tanah dan elpiji.

Kesejahteraan dihitung dengan menggunakan indikator sederhana yaitu

pergerakan/transfer kesejahteraan antara produsen, konsumen, dan anggaran

subsidi BBM yang tercantum dalam belanja negara. Dampak bersih kesejahteraan

digambarkan dengan penjumlahan dari surplus konsumen, surplus produsen, dan

perubahan besaran subsidi BBM.

Kebijakan one price policy diterapkan pemerintah dalam pemberlakuan

harga jual eceran BBM, yaitu: (1) harga jual eceran premium dan solar adalah

sama di seluruh wilayah Indonesia pada titik penyerahan di SPBU (Stasiun

Pengisian Bahan Bakar Umum), (2) harga jual eceran minyak tanah adalah sama

di seluruh Indonesia dengan titik penyerahannya di depo PT Pertamina (Persero),

sementara harga jual eceran minyak tanah yang diterima masyarakat berdasarkan

HET (Harga Eceran Tertinggi) yang ditetapkan oleh kepala daerah setempat, dan

(3) harga jual eceran elpiji adalah sama pada titik penyerahan di agen elpiji PT

Pertamina (Persero).

43

II. TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini akan dijelaskan pengertian subsidi, kondisi pasar penawaran

dan permintaan BBM, sejarah subsidi BBM, subsidi energi di negara lain, serta

studi terdahulu tentang subsidi BBM dan kemiskinan.

2.1. Pengertian dan Jenis Subsidi

Nugroho (2005) mendefinisikan subsidi yang berkaitan dengan subsidi

BBM yaitu pembayaran yang dilakukan oleh Pemerintah Indonesia kepada

Pertamina, sebagai pemegang monopoli pendistribusian BBM di Indonesia, dalam

situasi dimana pendapatan yang diperoleh PT Pertamina (persero) dari tugas

menyediakan BBM di pasar domestik lebih rendah dibandingkan biaya yang

dikeluarkan untuk menyediakan dan mendistribusikan BBM.

Subsidi BBM menjadi salah satu instrumen untuk memeratakan

penggunaan energi di masyarakat, terutama masyarakat berpenghasilan rendah.

Kebijakan subsidi diberlakukan pada saat harga suatu produk energi dinilai tidak

sebanding dengan daya beli masyarakat khususnya masyarakat yang

berpenghasilan rendah (Yusgiantoro, 2000).

Jenis-jenis subsidi adalah: (1) direct subsidies, (2) indirect subsidies, (3)

labor subsidies, (4) tax subsidies, (5) production subsidies, (6) regulatory

advantages, (7) infrastructure subsidies, (8) trade protection (import), (9) export

subsidies (trade promotion), (10) procurement subsidies, (11) consumption

subsidies, (12) tax breaks and corporate welfare, dan (13) subsidies due to the

effect of debt guarantees. Khusus untuk subsidi konsumsi, pemerintah

memberikan subsidi ini melalui pembelian barang atau jasa, penggunaan asset

44

atau property pemerintah pada harga di bawah harga pasar. Contoh: pemerintah

membeli bahan bakar minyak atau barang lainya dengan harga yang lebih tinggi

dan menjualnya ke masyarakat dengan harga yang lebih rendah (Bappenas, 2007).

Menurut Bappenas (2007), subsidi pada dasarnya mempunyai fungsi

sebagai: (1) alat pemerataan output melalui mekanisme peningkatan elastisitas

permintaan, (2) alat stabilitas harga melalui mekanisme intervensi harga, dan (3)

alat optimalisasi output melalui mekanisme elastisitas penawaran.

Di lain pihak subsidi juga memiliki eksternalitas negatif, seperti yang

dinyatakan oleh Basri (2002), bahwa subsidi yang tidak transparan dan tidak jelas

targetnya akan menyebabkan: (1) distorsi baru dalam perekonomian, (2)

menciptakan inefisiensi, dan (3) tidak dinikmati oleh masyarakat yang berhak.

Relatif rendahnya harga barang subsidi berdampak pada perilaku masyarakat yang

kurang kurang hemat dalam konsumsi dan karenanya terjadi pemborosan

sumberdaya yang digunakan untuk memproduksi barang tersebut.

2.2. Penawaran dan Permintaan Bahan Bakar Minyak

2.2.1. Penawaran Bahan Bakar Minyak

Pada tahun 2004 kapasitas pengilangan minyak bumi sebesar 1 055.50

ribu barrel per hari sedangkan konsumsinya sudah mencapai 1 143.70 ribu barrel

per hari (Purwantoro, 2008). Pada tahun 1980an Indonesia pernah mencapai

produksi 1.60 juta barrel per hari dengan jumlah penduduk sekitar 130 juta orang.

Pada tahun 2006 keadaan memburuk dimana produksinya sebesar 1.05 juta barrel

per hari namun jumlah penduduknya telah mencapai 230 juta orang (Oktaviani

dan Eka, 2006). Jumlah produksi minyak bumi dalam negeri yang cenderung

menurun, salah satunya disebabkan oleh penggunaan teknologi. Paper yang ditulis

45

oleh Managi et al. (2004) menjelaskan bahwa perubahan teknologi dalam kegiatan

eksplorasi dan eksploitasi minyak bumi mempunyai dampak terbesar dalam

peningkatan produksi, sedangkan penemuan sumur minyak baru berdampak

penting dalam keberlanjutan produksi minyak ke depan.

Produksi BBM dari kilang dalam negeri mengalami peningkatan dari

tahun 1990 sampai dengan tahun 2005 dengan kenaikan rata-rata sebesar 2.83

persen per tahun seperti yang terlihat pada Lampiran 1a. Peningkatan produksi

terjadi pada periode 1990-1995 yaitu dari 23.17 juta kiloliter menjadi 30.30 juta

kiloliter, ketika kilang Balongan mulai produksi pada tahun 1995. Hal ini

mengakibatkan jumlah produksi BBM pada tahun 2005 meningkat menjadi 35.2

juta kiloliter10. Sementara kebutuhan BBM meningkat terus dengan rata-rata

pertumbuhan sebesar 5 persen per tahun. Selisih antara kebutuhan dengan

produksi BBM dipenuhi dari impor yang semakin meningkat, seperti yang terlihat

pada Lampiran 1c. Setiap tahun volume impor BBM meningkat rata-rata sebesar

14.08 persen dengan volume impor pada tahun 1990 sebesar 3.37 juta kiloliter

yang menjadi 24.31 juta kiloliter pada tahun 2005.

Penawaran total BBM tahun 1990 sebesar 26.54 juta kiloliter, dimana

produksinya sebesar 23.17 juta kiloliter ditambah impor sebesar 3.37 juta kiloliter,

seperti yang terlihat pada Lampiran 1e, yang meningkat tajam pada tahun 2005

menjadi sebesar 59.53 juta kiloliter yang berasal dari produksi sebesar 35.22 juta

kiloliter dan impor sebesar 24.31 juta kiloliter, atau terjadi kenaikan penawaran

BBM rata-rata per tahun sebesar 5.53 persen.

10 Optimalisasi produksi BBM dilaksanakan antara lain melalui peningkatan teknologi kilang atau penambahan unit pengolahan pada kilang yang sudah ada.

46

Elpiji sebagai bahan bakar alternatif untuk memasak rumah tangga belum

banyak diminati. Produksi elpiji pada tahun 1990 mencapai 2.75 juta ton dan

sebanyak 94.79 persen diekspor, dan penawaran elpiji untuk konsumsi domestik

pada tahun tersebut hanya mencapai 0.14 juta ton. Pada tahun 2005 penawaran

elpiji untuk konsumsi semakin meningkat hingga mencapai 0.90 juta ton,

sementara jumlah produksi elpiji turun hingga mencapai 1.89 juta ton, dan ekspor

hanya mencakup 53.08 persen dari jumlah produksi.

2.2.2. Permintaan Bahan Bakar Minyak

Kelompok pengguna transportasi merupakan kelompok pengguna yang

mengkonsumsi BBM terbesar, yaitu 50.71 persen dari total konsumsi BBM pada

tahun 2005. Kelompok pengguna transportasi mengkonsumsi BBM hampir 2 kali

lipat dibandingkan dengan kelompok pengguna rumahtangga dan komersial, 3

kali lipat dibandingkan dengan kelompok pengguna industri, dan 6 kali lipat

dibandingkan dengan kelompok pengguna lain-lain, sebagaimana yang tercantum

pada Tabel 6. Penggunaan BBM di kelompok pengguna transportasi

mencerminkan dua jenis permintaan yaitu permintaan akhir (final demand) dan

permintaan antara (intermediate demand). Sebagai suatu kelompok pengguna,

transportasi memiliki permintaan akhir BBM yang dibutuhkan untuk sektor

transportasi itu sendiri. Tetapi kegiatan transportasi bukanlah kegiatan final

artinya transportasi adalah kegiatan turunan (derived activity) yaitu kegiatan yang

disebabkan oleh tingginya aktivitas ekonomi. Tingginya kegiatan transportasi

mencerminkan tingginya aktivitas perekonomian. Karena itu jumlah permintaan

BBM di kelompok pengguna transportasi pada hakikatnya mencerminkan tingkat

kegiatan usaha perekonomian nasional.

47

Tabel 6. Penjualan Bahan Bakar Minyak Menurut Sektor di Indonesia Tahun 1990-2005

(Ribu SBM)

Tahun

Industri Transportasi

Premium M. Tanah Solar Elpiji Premium M. Tanah Solar Elpiji

1990 0 1 674 18 407 810 34 968 10 29 492 0 1995 0 2 714 32 541 1 619 49 702 12 43 457 0 1997 0 3 066 34 378 1 980 58 504 13 48 495 0 1998 0 2 937 37 339 1 762 61 086 13 50 428 0 2000 0 3 581 47 689 2 388 69 567 13 57 262 0 2005 0 2 547 52 764 2 542 98 513 14 61 371 0

Tahun

Rumahtangga dan Komersial Lain-Lain

Premium M. Tanah Solar Elpiji Premium M. Tanah Solar Elpiji

1990 0 40 513 1 368 1 896 2 120 1 714 11 660 0 1995 0 45 716 2 889 4 243 3 902 2 286 20 741 0 1997 0 50 005 3 301 4 998 4 663 2 576 24 052 0 1998 0 51 916 2 797 5 204 2 902 2 351 17 254 02000 0 55 933 2 983 5 740 2 917 2 477 17 416 0 2005 0 62 679 3 213 6 453 3 413 2 509 19 310 0

Keterangan : SBM adalah Setara Barrel Minyak. Sumber : Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006.

Apabila dilihat dari energi final, sumber energi kelompok pengguna

transportasi berasal dari BBM sebanyak 91.09 persen, avtur 7.79 persen, dan

minyak bakar sebesar 0.79 persen, sebagaimana yang tercantum pada Lampiran 2.

Kelompok pengguna ini mengkonsumsi 50.71 persen BBM. Dilihat dari energi

BBM, maka sumber energi kelompok pengguna ini berasal dari premium sebesar

61.61 persen, minyak solar 38.38 persen, dan minyak tanah 0.01 persen.

Apabila dilihat dari energi final, sumber energi kelompok pengguna

industri berasal dari gas bumi sebanyak 30.83 persen, batubara 22.67 persen,

BBM 18.08 persen, kayu bakar 13.42 persen, dan listrik 8.13 persen, seperti yang

terlihat pada Lampiran 2. Kelompok pengguna ini mengkonsumsi 18.35 persen

BBM. Dilihat dari energi BBM, maka sumber energi kelompok pengguna ini

berasal dari minyak solar sebesar 91.35 persen, minyak tanah 4.41 persen, dan

elpiji 4.24 persen.

48

Apabila dilihat dari energi final, sumber energi kelompok pengguna

rumahtangga dan komersial berasal dari kayu bakar sebanyak 66.11 persen, BBM

21.31 persen, listrik 11.66 persen, dan terakhir arang 0.79 persen, seperti yang

terlihat pada Lampiran 2. Kelompok pengguna ini mengkonsumsi 22.94 persen

BBM. Dilihar dari energi BBM, sumber energi kelompok pengguna ini berasal

dari minyak tanah sebanyak 86.64 persen, minyak solar 4.44 persen, dan elpiji

8.92 persen.

Apabila dilihat dari energi final, sumber energi kelompok pengguna

lainnya berasal dari BBM sebanyak 88.22 persen, minyak bakar 8.71 persen, dan

minyak diesel 3.06 persen, seperti yang terlihat pada Lampiran 2. Kelompok

pengguna ini mengkonsumsi 8.24 persen BBM. Dilihat dari energi BBM, sumber

energi kelompok pengguna ini berasal dari minyak solar sebanyak 76.53 persen,

premium 13.53 persen, dan minyak tanah 9.94 persen.

Pada tahun 2005, premium diserap 96.65 persen oleh kelompok pengguna

transportasi dan 3.35 persen oleh kelompok pengguna lain, minyak solar diserap

44.91 persen oleh kelompok pengguna transportasi dan 38.61 persen oleh

kelompok pengguna industri, minyak tanah diserap 92.52 persen oleh kelompok

pengguna rumahtangga dan komersial dan 3.76 persen oleh kelompok pengguna

industri, elpiji diserap 71.74 persen oleh kelompok pengguna rumahtangga dan

komersial serta 28.26 persen oleh kelompok pengguna industri.

Kelompok pengguna rumah tangga dan komersial mengalami peningkatan

permintaan konsumsi elpiji sejalan dengan peningkatan pendapatan, kesadaran

akan lingkungan, dan energi yang bersih. Konsumsi elpiji mengalami peningkatan

luar biasa sejak tahun 2007 ketika pada tahun itu pemerintah menerapkan program

49

konversi minyak tanah ke elpiji11 dan sebaliknya konsumsi minyak tanah

rumahtangga mengalami penurunan sangat besar sejak program itu dilaksanakan.

2.2.3 Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak

Penetapan harga jual eceran BBM dilakukan pemerintah dengan

memperhatikan biaya penyediaan dan pendistribsian BBM, kemampuan anggaran

belanja negara, dan daya beli masyarakat. Kebijakan harga jual eceran BBM di

Indonesia menganut “one price policy” yaitu harga jual eceran BBM diberlakukan

sama di seluruh wilayah Indonesia12 .

Tabel 7 menunjukkan perubahan harga jual eceran BBM sejak tahun 1985-

2006. Lonjakan tertinggi harga jual eceran BBM rata-rata tertimbang selama

periode tahun 1985-2006 terjadi pada tahun 2005, yaitu sebesar 86.69 persen. Hal

ini terjadi karena selama tahun 2002 sampai. 2004 pemerintah tidak menaikkan

harga jual eceran BBM, padahal harga dunia minyak mentah terus meningkat.

Harga jual eceran elpiji mengalami kenaikan cukup tinggi dari Rp. 2 700 per kg

pada tahun 2003 menjadi Rp. 4 250 per kg pada tahun 2004. Hal ini sangat

dipengaruhi oleh kenaikan harga dunia minyak bumi yang terjadi pada tahun 2005

dan volatilitas nilai tukar rupiah.

11 Program konversi minyak tanah ke elpiji hanya terbatas dimaksudkan pada penggantian sumber energi untuk memasak rumahtangga dan usaha kecil dari semula minyak tanah menjadi elpiji dengan ukuran tabung 3 kg. Sementara penggunaan elpiji diluar memasak rumahtangga atau diluar rumahtangga tidak tercakup dalam program ini. 12 Harga jual eceran BBM jenis bensin premium dan minyak solar diberlakukan sama besar di seluruh wilayah Indonesia pada titik serah di Stasiun Pompa Bensin Umum (SPBU). Harga jual eceran BBM jenis minyak tanah diberlakukan sama di seluruh wilayah Indonesia pada titik serah di depo atau terminal transit. Namun harga Minyak Tanah yang dibeli masyarakat mengacu pada Harga Eceran Tertinggi (HET) yang ditetapkan oleh masing-masing Kepala Daerah dengan mempertimbangkan biaya angkut dari depo ke Pangkalan Minyak Tanah. Sementara harga jual eceran elpiji pada prinsipnya mengikuti metode penetapan yang sama dengan BBM. Hanya karena stasiun pengisian elpiji ke tabung elpiji masih sangat terbatas, maka harga jual eceran elpiji memiliki keragaman antar daerah yang lebih besar karena tingginya biaya transportasi terutama transportasi melalui laut dari agen elpiji ke konsumen akhir.

50

Tabel 7. Perkembangan Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1985-2005

Tahun Premium

Minyak Tanah

Minyak Solar

Harga Rata-Rata Tertimbang Elpiji

Nilai Perubahan /Thn (Rp/Liter) Persen (Rp/Kg)

1985 385 165 242 247.38 3701990 450 190 245 278.79 2.54 4001995 700 280 380 436.91 11.38 1 0001997 700 280 380 437.89 0.11 1 0001998 1 000 280 550 603.84 37.97 1 5001999 1 000 280 550 594.85 - 1.45 1 5002000 1 150 350 600 679.25 14.21 1 5002001 1 450 388 955 945.11 39.15 2 1002002 1 750 600 1 550 1 381.77 46.21 2 4002003 1 810 700 1 650 1 475.19 6.76 2 7002004 1 810 700 1 650 1 492.44 1.17 4 2502005 3 117 2 061 2 877 2 785.89 86.69 4 2502006 4 500 2 000 4 300 3 907.99 40.29 4 250

Sumber: Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah).

2.3. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia

2.3.1. Subsidi Umum

Komponen yang menyusun subsidi terdiri dari subsidi energi dan non-

energi. Subsidi energi terdiri dari subsidi listrik dan subsidi BBM, sementara

subsidi non-energi terdiri dari subsidi pangan, pupuk, kredit program, pajak, dan

subsidi lainnya. Subsidi energi selalu menempati porsi terbesar dibandingkan

dengan subsidi non-energi, sebagaimana yang terlihat pada Tabel 8.

Kontribusi subsidi terhadap belanja negara periode sebelum krisis

ekonomi tahun 1997 tidak pernah melebihi 9.0 persen. Krisis ekonomi pada tahun

1997 dan depresiasi nilai tukar rupiah sebesar 4 kali lipat, telah membuat

pemerintah perlu memberikan subsidi. Sejak saat itu beban subsidi, termasuk

subsidi BBM, semakin meningkat dan mencapai puncaknya pada tahun 2008

sebesar 38.64 persen dari belanja negara. Pada saat itu subsidi BBM mencapai

20.11 persen dari belanja negara. Tingginya subsidi tampaknya disebabkan oleh

dampak krisis dunia subprime mortgage yang mengimbas ke Indonesia.

51

Tabel 8. Perkembangan Belanja Negara dan Subsidi di Indonesia Tahun 1985/86 – 2007

Tahun

Belanja Negara

Subsidi 1)

Subsidi Bahan Bakar Minyak

(BBM) 2)

Subsidi Terhadap

Belanja Negara

Subsidi BBM Terhadap

Belanja Negara (Rp. miliar) Persen

1985/86 22 148 1 367 450 6.19 2.031986/87 20 738 467 0 2.25 0.001987/88 22 384 1 165 402 5.20 1.801988/89 26 734 282 82 1.05 0.311989/90 32 692 1 858 707 5.68 2.161990/91 39 754 3 570 3 306 8.98 8.321991/92 44 581 1 230 930 2.76 2.091992/93 52 048 867 692 1.67 1.331993/94 57 833 1 455 1 280 2.52 2.211994/95 62 607 1 502 687 2.40 1.101995/96 65 342 179 0 0.27 0.001996/97 82 221 1 660 1 416 2.02 1.721997/98 109 302 21 121 9 814 19.32 8.981998/99 172 669 35 786 28 607 20.73 16.571999/00 231 879 65 916 40 923 28.43 17.65

2000 221 467 62 745 53 810 28.33 24.302001 341 563 77 443 68 381 22.67 20.022002 345 608 40 006 31 162 11.58 9.022003 370 592 25 465 13 210 6.87 3.562004 255 309 26 638 14 527 10.43 5.892005 392 820 119 090 89 194 30.32 22.712006 440 000 107 400 64 200 24.41 14.592007 504 600 150 200 83 800 29.77 16.612008 729 100 281 700 146 600 38.64 20.11

Keterangan : 1) Subsidi adalah subsidi BBM ditambah subsidi di luar BBM 2) Jenis BBM yang disubsidi mencakup avtur, avgas, premium, minyak solar, minyak

tanah, minyak diesel, dan minyak bakar. Sejak Tanggal 1 Oktober 2000 jenis BBM yang disubsidi berkurang dan hanya mencakup premium, ninyak solar, minyak tanah minyak diesel, dan minyak bakar. Sejak Tanggal 16 Juni 2001 jenis BBM yang disubsidi berkurang lagi hingga hanya mencakup premium, solar, dan minyak tanah.

Sumber : Bappenas, 2007 pada Lampiran 4 dan Departemen Keuangan, 2009b.

Subsidi pupuk meningkat sangat tajam dari semula Rp. 2.5 triliun pada

tahun 2005 menjadi Rp. 15.2 pada tahun 2008 (Departemen Keuangan, 2009b).

Peningkatan subsidi pupuk ini disebabkan oleh meningkatnya harga dunia minyak

mentah yang diikuti secara paralel oleh meningkatnya harga gas alam. Gas alam

adalah komponen utama pembentuk harga pupuk. Perbedaan harga pupuk dan

harga keekonomiannya memberikan dampak yang serius baik dari sisi efisiensi

maupun dari sisi distribusi pendapatan. Dari sisi efisiensi, subsidi telah

mendorong penggunaan pupuk yang berlebihan yang berdampak selanjutnya pada

52

tingkat kesuburan tanah. Dari sisi distribusi pendapatan, kepemilikan lahan

pertanian bergeser dari petani ke pemilik lahan pertanian, sehingga subsidi pupuk

tidak dinikmati oleh petani penggarap yang miskin tetapi oleh petani pemilik

tanah yang relatif lebih mampu. Mekanisme pemberian subsidi pupuk, bersama

dengan subsidi non-energi lainnya sedang disempurnakan oleh pemerintah agar

lebih tepat sasaran dan tepat guna.

2.3.2. Subsidi Bahan Bakar Minyak

Subsidi BBM adalah pembayaran kepada PT. Pertamina (persero) 13 dari

pemerintah dalam situasi dimana pendapatan yang diperoleh PT Pertamina

(persero) dari tugas menyediakan dan mendistribusikan BBM di Indonesia lebih

rendah dibandingkan biaya yang dikeluarkan untuk menyediakan dan

mendistribusikan BBM tersebut. 14

Kebijakan subsidi BBM pertamakali diperkenalkan pada sekitar tahun

1973 yaitu ketika terjadi gejolak harga dunia minyak mentah akibat perang di

Timur Tengah. Ketika itu harga dunia minyak mentah naik sampai 4 kali lipat,

dari semula US$2-3 per barrel menjadi sekitar US$12 per barrel. Sejak saat itu

subsidi BBM menjadi salah satu kebijakan fiskal dan selalu mendapat alokasi

anggaran. Meskipun anggaran subsidi dialokasikan setiap tahun, namun beberapa

kali pemerintah mendapatkan keuntungan dari penjualan BBM yang disebut

13 Berdasarkan Undang-undang Nomor 8 Tahun 1971, Pertamina ditugaskan untuk menyediakan bahan bakar minyak bagi seluruh rakyat Indonesia dan hingga tahun 2009 ini tugas tersebut masih dipercayakan kepada PT Pertamina (Persero). 14 Besaran subsidi BBM, kecuali elpiji, tercantum dalam Undang-undang APBN. Perhitungan dan pembayaran subsidi BBM dilakukan oleh Departemen Keuangan kepada Badan Usaha yang mendapat penugasan pendistribusian BBM bersubsidi. Khusus untuk perhitungan dan pembayaran subsidi elpiji, tetap menjadi tanggungjawab pemerintah, namun dalam pelaksanaannya dibebankan pada manajemen PT. Pertamina (Persero) dengan catatan bahwa subsidi elpiji akan mengurangi keuntungan BUMN tersebut dan dividen yang dibayarkan kepada negara. Besaran subsidi elpiji tidak tercantum dalam Undang-undang APBN.

53

dengan Laba Bersih Minyak (LBM). LBM hanya terjadi ketika harga dunia

minyak mentah turun drastis, seperti pada tahun 1986 dari semula US$18-20 per

barrel menjadi US$9 per barrel. Selain karena penurunan drastis harga minyak

dunia, LBM terjadi karena keengganan pemerintah untuk menurunkan harga jual

eceran BBM dalam negeri.

Departemen Keuangan (2009b) menyampaikan bahwa harga dunia minyak

mentah merupakan faktor utama besaran subsidi BBM. Perubahan harga minyak

mentah akan berpengaruh terhadap penerimaan negara, baik penerimaan sumber

daya alam migas dan Pajak Penghasilan migas, maupun penerimaan negara bukan

pajak lainnya. Untuk APBN Tahun 2009 (Departemen Keuangan, 2009b), setiap

kenaikan US$1.0 per barrel harga minyak mentah Indonesia (Indonesia Crude Oil

Price, ICP) akan berpotensi menghasilkan tambahan penerimaan negara sebesar

Rp. 2.8 triliun sampai dengan Rp. 2.9 triliun. Dari sisi belanja negara, setiap

kenaikan harga minyak ICP US$1.0 per barrel akan berpotensi meningkatkan

pembayaran subsidi BBM Rp. 2.5 triliun sampai dengan Rp. 2.6 triliun.

Mengingat bahwa 24.8 persen dari produksi listrik nasional menggunakan BBM

dan PT Perusahaan Listrik Negara (PLN) membeli BBM pada harga internasional,

maka setiap kenaikan kenaikan harga ICP US$1.0 per barrel akan mengakibatkan

penambahan subsidi listrik kepada PT PLN sebesar Rp. 0.4 triliun sampai dengan

Rp. 0.5 triliun. Potensi peningkatan belanja negara sebagai akibat dari kenaikan

harga ICP juga berasal dari peningkatan Daerah Bagi Hasil (DBH) Migas kepada

daerah penghasil minyak dan gas bumi. Setiap kenaikan ICP US$1.0 per barrel

akan berpotensi menaikkan dana DBH dari pemerintah pusat ke daerah penghasil

migas sebesar Rp. 0.4 triliun sampai dengan Rp. 0.5 triliun. Jadi setiap kenaikan

54

ICP US$1.0 per barrel berpotensi meningkatkan belanja pemerintah pusat sebesar

Rp. 3.3 triliun sampai dengan Rp. 3.5 triliun. Dampak bersih dari kenaikan ICP

sebesar US$1.0 per barrel terhadap anggaran belanja negara adalah minus atau

peningkatan defisit sebesar Rp. 0.4 triliun sampai dengan Rp. 0.6 triliun.

Faktor lain yang menyebabkan terjadinya peningkatan belanja subsidi

BBM pada belanja negara adalah meningkatnya jumlah konsumsi BBM di tanah

air. Departemen Keuangan (2009b) menyatakan bahwa peningkatan konsumsi

BBM domestik bersubsidi rata-rata sebesar 0.5 juta kiloliter untuk setiap jenis

BBM berpotensi menambah defisit ABPN Tahun 2009 pada kisaran Rp. 2.8

triliun sampai dengan Rp. 3.01 triliun.

Kenaikan ICP juga dapat meningkatkan subsidi BBM melalui kenaikan

konsumsi BBM. Kenaikan harga minyak dunia akan meningkatkan perbedaan

harga minyak domestik dengan harga internasional. Perbedaan harga yang terlalu

besar akan cenderung meningkatkan konsumsi BBM karena terdapat insentif

untuk melakukan penyelundupan BBM ke luar negeri, pencampuran BBM dengan

BBM non-subsidi, dan pengalihan BBM kepada pengguna yang tidak berhak.

Di lain pihak, peningkatan konsumsi BBM berdampak pada peningkatan

impor, karena terbatasnya kapasitas produksi sebagai akibat dari tiadanya

pembangunan kilang baru. Kilang Balongan adalah kilang terakhir yang dibangun

dan mulai berproduksi pada tahun 1992. Kapasitas produksi kilang masih bisa

ditingkatkan secara terbatas melalui penambahan instalasi unit pengolah pada

kilang yang ada. Pada tahun 2005 jumlah impor BBM (subsidi dan non-subsidi)

meliputi 38.26 persen dari total penawaran BBM (subsidi dan non-subsidi) dalam

negeri sebesar 69.15 juta kiloliter.

55

Pemerintah Indonesia sesungguhnya baru mengeluarkan subsidi harga

BBM yang sangat besar sejak terjadinya krisis ekonomi tahun 1997. Lonjakan

perubahan kurs rupiah sekitar tiga kali lipat menjadi faktor utama yang

menyebabkan meningkatnya subsidi, karena penjualan BBM di dalam negeri

menggunakan Rupiah sedangkan sebagian besar komponen biaya penyediaan

BBM menggunakan mata uang asing.

2.3.3. Upaya Pengurangan Subsidi Bahan Bakar Minyak

Peningkatan subsidi BBM yang ditanggung oleh APBN dalam jangka

panjang dapat berdampak kurang baik dalam kerangka keberlanjutan fiskal. Hal

itu dapat mengakibatkan kemampuan fiskal untuk membiayai pos anggaran lain

menjadi terbatas. Untuk mengatasi keterbatasan kemampuan fiskal, salah satu

alternatif kebijakan adalah pengurangan subsidi BBM. Namun alternatif tersebut

dapat memberikan dampak yang kurang baik bagi kinerja perekonomian dan bagi

masyarakat seperti timbulnya gejolak sosial politik. Masyarakat terbiasa dengan

harga BBM yang relatif stabil dan konstan. Menghadapi situasi yang dilematis

tersebut, pemerintah melakukan kebijakan jalan tengah, yaitu berupa :

1. Penciutan Jenis BBM yang Disubsidi.

Sejak mulai diberlakukannya subsidi BBM pada tahun 1977, semua jenis

BBM mendapat subsidi. Namun mengingat konsumen BBM jenis avtur dan avgas

adalah masyarakat golongan menengah atas yang menggunakan jasa penerbangan,

maka pada tanggal 1 Oktober 2000, subsidi untuk avtur dan avgas dihapuskan.

Pemerintah berusaha lebih menciutkan lagi jenis BBM yang disubsidi. Karena itu

pada tanggal 16 Juni 2001, subsidi untuk minyak diesel dan minyak bakar

dihapuskan karena konsumen kedua jenis BBM ini adalah sektor industri dan

56

kapal pelayaran jarak jauh. Volume penjualan keempat jenis BBM yang dihapus

subsidinya mencakup sekitar 12.45 persen dari total volume penjualan BBM

(subsidi dan non-subsidi) pada tahun 2005.

2. Penciutan Konsumen yang Berhak membeli BBM subsidi.

Melalui Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2005 yang diubah dengan

Peraturan Presiden Nomor 9 Tahun 2006, pemerintah membatasi kelompok

masyarakat yang berhak membeli BBM subsidi.15 Premium dibatasi penggunanya

untuk kegiatan usaha kecil, transportasi, dan pelayanan umum. Minyak solar

dibatasi penggunanya untuk kegiatan usaha kecil, usaha perikanan, transportasi,

dan pelayanan umum. Minyak tanah dibatasi penggunanya pada rumahtangga dan

usaha kecil untuk memasak dan penerangan. Kedua kebijakan, yaitu kebijakan

penciutan jenis BBM yang disubsidi dan penciutan kelompok konsumen yang

berhak membeli BBM subsidi, telah mampu mengurangi volume penjualan BBM

yang disubsidi, dari semula 59.6 juta kiloliter pada tahun 2005 menjadi 37.9 juta

kiloliter pada tahun 2006.

3. Program Konversi Minyak Tanah ke Elpiji.

Minyak tanah merupakan jenis BBM yang paling besar mendapat subsidi

harga. Biaya produksi minyak tanah lebih tinggi dari premium dan solar, namun

harga ecerannya hanya ½ dari harga eceran premium dan solar. Konversi ini

hanya diberlakukan bagi penggunaan memasak di rumahtangga dan usaha kecil.

15 Terdapat 5 kelompok konsumen pengguna yang berhak membeli BBM subsidi, yaitu: (1) Rumahtangga untuk memasak dan penerangan, (2) usaha kecil, setelah diverifikasi oleh instansi berwenang, maksimal 8 000 liter per bulan per unit usaha kecil, (3) usaha perikanan maksimal 25 000 liter per bulan per nelayan dan usaha pembudidayaan ikan kecil, (4) transportasi, semua transportasi darat termasuk angkutan sungai, danau, dan penyeberangan, kapal berbendera nasional dengan trayek dalam negeri, kendaraan bermotor milik pribadi, swasta, atau pemerintah, dan (5) pelayanan umum yaitu rumah sakit, sarana pendidikan/sekolah/pesantren, tempat ibadah, krematorium, sarana sosial, dan kantor pemerintahan. BBM yang dibatasi penggunanya adalah BBM yang mendapat subsidi. Premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji yang tidak disubsidi, tidak dibatasi penggunanya. Siapa saja boleh membeli BBM non-subsidi.

57

Terdapat dua alasan dipilih elpji sebagai pengganti minyak tanah. Pertama, nilai

kalori elpiji relatif lebih tinggi dibandingkan dengan minyak tanah.16 Kedua,

harga dunia elpiji, seperti harga gas pada umumnya, cenderung selalu berada

dibawah harga minyak mentah. Untuk merangsang penggunaan elpiji, pemerintah

membagikan gratis paket elpiji kepada 52.9 juta rumahtangga tidak mampu dan

usaha kecil. Program ini dilaksanakan pada tahun 2007 dan diharapkan selesai

pada tahun 2010. 17

4. Program Pembatasan Pembelian BBM.

Konsumsi BBM yang pada tahun 2006 mencapai 37.9 juta kiloliter, pada

akhirnya cenderung semakin meningkat. Peningkatan tersebut didasarkan atas

pertumbuhan kendaraan bermotor yang berkisar 5 persen per tahun dan

pertumbuhan kegiatan perekonomian secara umum yang membutuhkan energi,

sehingga pada tahun 2009 realisasi konsumsi BBM mencapai 39.7 juta kiloliter.

Untuk mengerem perkembangan konsumsi tersebut, pemerintah berupayan

membatasi pembelian premium dan minyak solar. Namun kebijakan ini masih

memerlukan persiapan lebih mendalam agar tidak menimbulkan gejolak di

masyarakat. Saat ini pemerintah melalui Badan Pengatur Hilir Migas18, akan

16 Pada besaran kalori yang sama, maka 1 liter minyak tanah setara dengan 0.69 kilogram elpiji. Faktor penghematan lainnya diperoleh dari efisiensi kompor elpiji dibandingkan kompor minyak tanah. Secara umum efisiensi kompor minyak tanah di Indonesia berkisar antara 75 – 90 persen dari kompor elpiji. Dalam program konversi, digunakan asumsi efisiensi kompor minyak tanah sebesar 75 persen, sehingga kandungan kalori dalam 1 liter minyak tanah setara dengan kandungan kalori dalam 0.52 kilogram elpiji. 17 Program konversi minyak tanah ke elpiji diharapkan dapat menghemat sekitar 8 juta KL minyak tanah (konsumsi selama ini 11 juta KL) dari peredaran. Menggunakan faktor efisiensi diatas, maka dibutuhkan elpiji pengganti sekitar 4.1 juta Ton, dan penghematan subsidi sebesar Rp.16.8 triliun per tahun diluar pembagian paket gratis. Paket gratis elpiji terdiri dari kompor gas, selang, regulator, dan tabung elpiji 3 kg. Elpiji yang mendapat subsidi dikemas dalam tabung 3 kg. Elpiji dalam kemasasn tabung 3 kg baru diadakan pada tahun 2007 yang lalu ketika program konversi dimulai. Dalam penelitian ini, data harga elpiji menggunakan harga elpiji dalam tabung 12 kg. 18 Badan Pengatur Hilir Migas adalah lembaga pemerintah yang salah tugasnya adalah menjamin ketersediaan BBM di seluruh wilayah Indonesia (untuk detailnya dapat dilihat Peraturan Pemerintah Nomor 67 Tahun 2002 dan Peraturan Presiden Nomor 86 Tahun 2002)

58

melakukan ujicoba pencatatan pembelian premium dan minyak solar di Kota

Tanjung Pinang dan Kabupaten Bintan pada Tahun 2010. Apabila sistem

pencatatan pembelian ini berhasil, maka pemerintah selanjutnya akan menerbitkan

payung hukum untuk membatasi pembelian premium dan minyak solar.

2.3.4. Keterkaitan dengan Perekonomian

BBM merupakan input energi19 bagi kegiatan perekonomian nasional.

Peranan BBM sebagai input energi sangat penting karena memberikan kontribusi

sebesar 36.51 persen dari total energi final. 20 Oleh sebab itu perubahan harga

BBM akan mempengaruhi harga output nasional secara umum, seperti yang

terlihat pada Tabel 9. Ketika harga BBM mengalami kenaikan, maka inflasi

cenderung mengalami peningkatan, yang ditransmisikan melalui fungsi BBM

sebagai input energi dan sebagai energi final. Menurut Survai Biaya Hidup BPS

(2007) sumbangan harga premium terhadap inflasi nasional mencapai 3.00 persen.

Krisis ekonomi pada tahun 1998 dipicu oleh depresiasi nilai tukar rupiah

yang mendekati 400 persen sehingga menyebabkan harga barang-barang termasuk

pinjaman pemerintah dan swasta dalam mata uang asing menjadi naik 4 kali lipat,

dari nilai semula, dalam mata uang rupiah. Pada tahun itu inflasi mencapai 77.63

persen, subsidi BBM naik 3 kali lipat dari Rp. 9 814 miliar pada tahun 1997

menjadi Rp. 28 607 miliar pada tahun 1998, sementara harga jual eceran BBM

dan elpiji tertimbang naik sebesar 15.27 persen pada periode yang sama.

19 BBM yang merupakan input energi adalah BBM yang dimanfaatkan sebagai input bagi industri yang menghasilkan energi final, seperti energi listrik, batubara, gas alam, dll. Sebagai energi final, BBM dimanfaatkan langsung oleh konsumen akhir seperti rumahtangga dan komersial, transportasi, industri, dan lainnya. 20 Sumber energi final lainnya adalah BBM non-subsidi (4.74 persen), listrik (7.60 persen), batubara (8.41 persen), kayu bakar (30.96 persen), gas bumi/alam (11.47 persen), dan arang (0.31 persen). Total konsumsi energi final di Indonesia pada tahun 2005 adalah 863 751 setara barrel minyak (Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006).

59

Tabel 9. Perkembangan Indikator Perekonomian dan Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

Indikator Satuan Tahun

1990 1995 1997 1998 2000 2005

1. PDBa Rp. Triliun 875 1 340 1 513 1 314 1 389 1 749

2. Inflasib %/Tahun 9.53 8.64 11.05 77.63 9.35 17.11

3. Tkt Sk Bungad %/Tahun 20.30 15.80 17.34 23.16 16.59 15.43

4. Nilai Tukara Rp/US$ 1 905 2 308 4 650 8 025 9 595 9 830

5. Harga BBMa:

a. Premium Rp/Liter 450 700 700 1 000 1 150 3 117 b. Minyak Tanah Rp/Liter 245 380 380 550 600 2 877 c. Minyak Solar Rp/Liter 190 280 280 280 350 2 061 d. Elpiji Rp/Kg 370 1 000 1 000 1 500 1 500 4 250 6. Harga Dunia Minyak Bumi a

US$/Barrel 22.31 17.11 19.04 12.47 28.39 53.66

7. Populasia Ribu Jiwa 179 248 191 825 199 837 202 873 205 843 219 893

8. Penganggurana Ribu Jiwa 1 952 6 251 4 275 5 062 5 813 10 854

9. Kemiskinanc Ribu Jiwa 27 200 23 530 29 290 49 500 38 700 35 100

10. Defisit Anggaran *)

Rp. Miliar 34 127 13 953 26 317 143 583 16 132 11 634

Keterangan : *) Defisit Anggaran = Penerimaan Dalam Negeri – Anggaran Belanja Negara Sumber: a. Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006. b. International Monetary Fund, 2006. c. Badan Pusat Statistik, 2006. d. Badan Pusat Statistik, 2005.

Meskipun harga dunia minyak mentah pada tahun tersebut relatif tidak

mengalami perubahan, namun akibat dari depresiasi nilai tukar rupiah yang luar

biasa, maka harga dunia BBM dalam rupiah meningkat tajam. Hal ini

mengakibatkan dua hal secara bersama-sama, yaitu potensi kenaikan subsidi harga

BBM dan potensi kenaikan harga jual eceran BBM. Kenaikan harga jual eceran

BBM cenderung memicu inflasi dan menurunkan daya beli masyarakat.

Penurunan daya beli masyarakat memberikan tekanan pada peningkatan jumlah

penduduk miskin yang berjumlah 29.29 juta jiwa pada tahun 1997 menjadi 49.50

juta jiwa pada tahun 1998. Tekanan kemiskinan tidak hanya berasal dari tingginya

inflasi, tetapi merupakan kombinasi berbagai faktor lainnya termasuk peningkatan

jumlah pengangguran dari 4.27 juta jiwa pada tahun 1997 menjadi 5.06 juta jiwa

60

pada tahun 1998. Pengangguran disebabkan oleh lemahnya sisi permintaan

konsumsi domestik dan naiknya biaya input sehingga kegiatan produksi menurun

dan akibatnya permintaan tenaga kerja menurun.

Pada tahun 2005 kembali terjadi gejolak perekonomian Indonesia yang

dipicu oleh melonjaknya harga dunia minyak mentah sebesar 2 kali lipat

dibandingkan tahun 2000. Meskipun nilai tukar relatif stabil, namun gejolak harga

dunia minyak mentah mengakibatkan gejolak subsidi BBM dari semula Rp. 53

810 miliar pada tahun 2000 menjadi Rp. 89 194 miliar pada tahun 2005 atau 22.71

persen dari belanja negara. Karena anggaran negara semakin terbatas

kemampuannya dalam belanja subsidi, maka untuk mengatasi kenaikan harga

dunia minyak mentah, pemerintah menaikkan harga jual eceran BBM tertimbang

sebesar rata-rata 34.15 persen per tahun pada periode 2000-2005.

Kenaikan harga jual eceran BBM turut mendorong inflasi sebesar 17.11

persen dan mendorong peningkatan pengangguran dari semula 5.81 juta jiwa pada

tahun 2000 menjadi 10.85 juta jiwa pada tahun 2005. Kedua hal ini memberikan

seharusnya memberikan tekanan pada peningkatan jumlah penduduk miskin.

Namun pada kenyataannya jumlah penduduk miskin turun dari semula 38.70 juta

jiwa menjadi 35.10 juta jiwa. Penurunan jumlah penduduk miskin kemungkinan

besar disebabkan oleh besarnya anggaran pemerintah, yang khusus dialokasikan

untuk mengatasi masalah kemiskinan, seperti Program Nasional Pemberdayaan

Masyarakat (PNPM) Mandiri.

Analisa ini sejalan dengan temuan Soebiakto (1988) yang mengatakan

bahwa harga dunia minyak mentah menyebabkan kondisi yang tidak pasti

terhadap perekonomian Indonesia. Hal ini terjadi karena ketergantungan Indonesia

61

yang tinggi terhadap penerimaan dari ekspor minyak mentah, yang juga sangat

dipengaruhi oleh harga dunia minyak mentah dan nilai tukar rupiah. Oktaviani

dan Sahara (2000a) melakukan simulasi kenaikan harga BBM terhadap sektor

pertanian, agroindustri, dan rumahtangga pertanian di Indonesia. Berdasarkan

hasil simulasi jangka pendek maupun jangka panjang, kenaikan harga BBM, baik

diikuti oleh program kompensasi maupun tidak, berdampak negatif terhadap

semua output di sektor pertanian dan agroindustri. Penurunan output ini akan

diikuti oleh penurunan penyerapan tenaga kerja, penurunan upah nominal tenaga

kerja tidak terdidik, dan penurunan sewa lahan pertanian. Hal ini berdampak pada

pengurangan pendapatan dan daya beli rumahtangga pertanian. Kenaikan harga

BBM dan penyaluran dana kompensasi, yang pada awalnya diharapkan dapat

memperbaiki kondisi keluarga miskin, ternyata berdampak sebaliknya.

2.3.5. Keterkaitan dengan Defisit Anggaran

Dalam sistem anggaran berimbang, sebagaimana yang dianut Indonesia

selama ini, jumlah penerimaan selalu sama dengan jumlah pengeluaran. Defisit

anggaran dalam penelitian ini didefinisikan sebagai selisih antara penerimaan

dalam negeri pemerintah dengan pengeluaran belanja. Defisit anggaran terjadi

ketika peningkatan penerimaan dalam negeri relatif konstan, namun kebutuhan

anggaran belanja meningkat tajam untuk memenuhi kebutuhan yang sangat

penting dan segera. Defisit juga terjadi apabila penerimaan dalam negeri

pemerintah dibawah target. Untuk menutup defisit anggaran, diperlukan suntikan

dana luar negeri, baik berupa hibah maupun pinjaman luar negeri.

Defisit anggaran yang disebabkan oleh peningkatan kebutuhan mendadak

seringkali dikaitkan dengan peningkatan tajam subsidi BBM. Peningkatan tajam

62

subsidi BBM terjadi ketika harga dunia minyak mentah meningkat tajam

sementara pemerintah mempertahankan harga jual eceran BBM. Pada tahun 1990

defisit anggaran sebesar Rp. 34 127 miliar, kemudian turun menjadi Rp. 13 953

miliar pada tahun 1995 sebagai akibat dari dinaikkannya harga jual eceran BBM

dalam negeri. Defisit anggaran kemudian membengkak menjadi Rp. 143 583

miliar pada tahun 1998 menyusul depresiasi nilai tukar rupiah dan relatif stabilnya

harga jual eceran BBM dalam negeri. Pada tahun 2000 defisit anggaran turun

drastis menjadi Rp. 16 132 miliar yang kemungkinan besar disebabkan oleh

penambahan penerimaan negara bukan pajak seperti dari hasil penjualan asset,

privatisasi badan usaha milik negara, dan penjualan obligasi pemerintah (surat

utang negara) ke pasar dalam negeri.

Dengan demikian terdapat hubungan yang erat antara besaran subsidi

BBM dengan kecenderungan defisit anggaran. Defisit anggaran seringkali

berdampak pada peningkatan utang luar negeri baik yang berasal dari pinjaman

maupun penjualan obligasi. Karena itu kebijakan pemerintah mengenai subsidi

BBM tidak dapat dilepaskan dari potensi defisit anggaran yang mungkin terjadi.

2.3.6. Keterkaitan dengan Kemiskinan

Masalah kemiskinan tidak hanya meliputi jumlah dan persentase penduduk

miskin, tetapi terkait pula dengan batas kemiskinan, kedalaman kemiskinan, dan

keparahan kemiskinan, seperti yang terlihat pada Tabel 10. Batas kemiskinan,

baik di perdesaan dan perkotaan, dari tahun 1999 sampai tahun 2008 cenderung

meningkat. Batas kemiskinan di perkotaan secara umum lebih besar dibandingkan

di perdesaan. Hal ini menunjukkan tingginya tingkat biaya hidup di daerah

perkotaan dibandingkan dengan daerah perdesaan.

63

Tabel 10. Beberapa Indikator Kemiskinan di Indonesia Tahun 1999-2008

Tahun

Batas Kemiskinan (Rp.)

Kedalaman Kemiskinan 21 (%)

Keparahan Kemiskinan 22 (Rp. Juta)

Kota Desa Kota Desa Kota+

Desa Kota Desa

Kota+ Desa

1999 92 409.00 74 272.00 3.52 4.84 4.33 0.98 1.39 1.23 2002 130 499.00 96 512.00 2.59 3.34 3.01 0.71 0.85 0.79 2005 150 799.00 117 259.00 2.05 3.34 2.78 0.60 0.89 0.76 2006 174 290.00 130 584.00 2.61 4.22 3.43 0.77 1.22 1.00 2007 187 942.00 146 837.00 2.15 3.78 2.99 0.57 1.09 0.84 2008 204 896.00 161 831.00 2.07 3.42 2.77 0.56 0.95 0.76

Sumber: Badan Pusat Statistik, 2008.

Tingkat kedalaman kemiskinan di perkotaan dan perdesaan cenderung

turun kecuali untuk tahun 2006. Pada tahun 2008 tingkat kedalaman kemiskinan

sebesar 2.07 untuk di perkotaan dan 3.42 untuk di perdesaan. Penurunan ini

mengindikasikan adanya perbaikan rata-rata kesenjangan standar hidup penduduk

miskin dan garis kemiskinan. Tingkat kedalaman kemiskinan di perdesaan lebih

besar dibandingkan tingkat kedalaman kemiskinan di perkotaan. Hal ini berarti

bahwa jarak rata-rata pengeluaran penduduk miskin perdesaan terhadap garis

kemiskinan perdesaan relatif lebih besar dibandingkan perkotaan.

Tingkat keparahan kemiskinan perkotaan dan perdesaan cenderung

mengalami penurunan pada periode 1999-2008 kecuali untuk tahun 2006. Pada

tahun 2008 tingkat keparahan kemiskinan perkotaan dan perdesaan masing-

masing sebesar 0.56 dan 0.95. Penurunan ini menunjukkan bahwa ketimpangan

pengeluaran penduduk miskin, baik di desa maupun di kota, secara umum

semakin berkurang. Indeks keparahan kemiskinan di perdesaan relatif lebih tinggi

dibandingkan di perkotaan. Oleh sebab itu distribusi pengeluaran penduduk

21 Kedalaman kemiskinan adalah ukuran sejauh mana rata-rata pengeluaran penduduk miskin mendekati atau menjauhi garis kemiskinan. Apabila tingkat kedalaman kemiskinan menurun maka rata-rata pengeluaran penduduk miskin makin mendekati garis kemiskinan. 22 Keparahan kemiskinan adalah ukuran sejauh mana perbedaan atau ketimpangan pengeluaran antar penduduk miskin. Jika keparahan kemiskinan menurun maka ketimpangan pengeluaran penduduk miskin semakin menyempit.

64

miskin perdesaan memiliki ketimpangan yang lebih tinggi daripada distribusi

pengeluaran penduduk miskin perkotaan.

BPS (2008c) menyajikan data dan analisa mengenai perkembangan jumlah

penduduk miskin di Indonesia. Pada periode Maret 2007 - Maret 2008 terjadi

kenaikan Garis Kemiskinan (GK)23 sebesar 9.56 persen dari Rp. 166 697 menjadi

Rp. 182 636 per kapita per bulan. Komponen pembentuk GK adalah Garis

Kemiskinan Makanan24 (GKM) dan Garis Kemiskinan Bukan Makanan25

(GKBM). Komponen GKM memberikan kontribusi terhadap GK sebesar 74.07

persen dan GKBM sebesar 25.93 persen, pada bulan Maret 2008.

Pada periode 1996-2007 jumlah dan persentase penduduk miskin di

Indonesia mengalami fluktuasi, seperti yang terlihat pada Tabel 11. Pada periode

1996-1999 jumlah penduduk miskin meningkat sebesar 13.96 juta jiwa karena

krisis ekonomi, yaitu dari 34.01 juta menjadi 47.97 juta. Pada periode 2000-2005

jumlah penduduk miskin cenderung menurun dari 38.70 juta menjadi 35.10 juta.

Namun pada tahun 2006 terjadi kenaikan jumlah penduduk miskin, yaitu dari

35.10 juta pada bulan Februari 2005 menjadi 39.30 juta pada bulan Maret 2006.

Peningkatan jumlah penduduk miskin terjadi salah satunya karena harga

BBM26 yang naik sehingga menyebabkan naiknya harga berbagai barang dan

23 Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan dibawah Garis Kemiskinan (GK). Pada bulan Maret 2008 kontribusi beberapa produk terhadap pembentukan GK adalah beras sebesar 38.97 persen di perdesaan dan 28.06 persen di perkotaan; listrik, angkutan, dan minyak tanah di perkotaan sebesar 3.07 persen, 2.72 persen, dan 2,65 persen, sementara di perdesaan kontribusi ketiga barang tersebut dibawah 2 persen. 24 GKM adalah nilai pengeluaran kebutuhan minimum makanan yang disetarakan dengan 2 100 kalori per kapita per bulan yang diwakili oleh 52 jenis komoditi. 25 GKBM merupakan kebutuhan minimum untuk perumahan, sandang, pendidikan, dan kesehatan yang diwakili oleh 51 jenis komoditi di perkotaan dan 47 jenis komoditi di perdesaan. 26 Pada awal Maret 2005 harga BBM bersubsidi dinaikkan rata-rata sebesar 29 persen. Kemudian pada Tanggal 1 Oktober 2005 harga BBM bersubsidi kembali dinaikkan rata-rata sebesar 127 persen, yang dimaksudkan untuk mengurangi defisit APBN. Kenaikan BBM pada Tanggal 1 Oktober 2005 tersebut memicu inflasi bulan Oktober 2005 sebesar 8.7 persen (Bappenas, 2006).

65

inflasi mencapai 17.95 persen periode Februari 2005 – Maret 2006. Akibatnya

penduduk yang tergolong tidak miskin namun penghasilannya berada di sekitar

garis kemiskinan banyak yang bergeser posisinya menjadi miskin.

Tabel 11. Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia menurut Daerah Tahun 1996-2007

Tahun Penduduk Miskin (dalam Juta) Penduduk Miskin (dalam Persen)

Kota Desa Kota+Desa Kota Desa Kota+Desa1996 9.42 24.59 34.01 13.39 19.78 17.47 1998 17.60 31.90 49.50 21.92 25.72 24.23 1999 15.64 32.33 47.97 19.41 26.03 23.43 2000 12.30 26.40 38.70 14.60 22.38 19.14 2001 8.60 29.30 37.90 9.76 24.84 18.41 2002 13.30 25.10 38.40 14.46 21.10 18.20 2003 12.20 25.10 37.30 13.57 20.23 17.42 2004 11.40 24.80 36.10 12.13 20.11 16.66 2005 12.40 22.70 35.10 11.68 19.98 15.97 2006 14.49 24.81 39.30 13.47 21.81 17.75 2007 13.56 23.61 37.17 12.52 20.37 16.58

Sumber: Badan Pusat Statistik, 2008c.

Pada Tabel 5 disajikan pemakaian energi, khususnya minyak tanah dan

elpiji, oleh rumahtangga di Indonesia untuk memasak. Secara keseluruhan dari

tahun 1985-2007, sumber energi memasak rumahtangga lebih banyak

menggunakan kayu bakar daripada listrik, elpiji, minyak tanah, arang, dan

lainnya. Walaupun mempunyai kecenderungan yang menurun, namun pada tahun

2007 penggunaan kayu bakar meningkat sehingga menjadi 49.38 persen

dibanding tahun 2001 yang sebesar 43.23 persen.

Sumber energi memasak rumahtangga pada tahun 1985 didominasi oleh

kayu bakar sebesar 71.57 persen, minyak tanah sebesar 25.93 persen, dan elpiji

sebesar 1.06 persen. Konsumsi minyak tanah untuk memasak rumahtangga

mengalami pasang surut, dimana pada periode tahun 2001-2007 mengalami

penurunan dari 44.10 persen menjadi 36.57 persen. Penurunan konsumsi minyak

tanah ini disebabkan oleh kenaikan harga jual eceran minyak tanah pada periode

66

tersebut dari semula Rp. 388 per liter pada tahun 2001 menjadi Rp. 2 000 per liter

pada tahun 2007. Kenaikan harga jual eceran minyak tanah menyebabkan

konsumen rumahtangga mengalihkan sumber energinya ke kayu bakar yang

meningkat menjadi 49.38 persen dan elpiji yang meningkat menjadi 10.57 persen.

Tingginya konsumsi kayu bakar dan elpiji pada tahun 2007, selain

disebabkan oleh naiknya harga jual eceran minyak tanah, kemungkinan besar

sebagai akibat dari pelaksanaan program konversi minyak tanah ke elpiji pada

tahun 2007. Dalam pelaksanaan program konversi, pada daerah-daerah yang telah

dikonversi, minyak tanah ditarik dari peredaran dan digantikan oleh elpiji. Hal ini

menyebabkan masyarakat mampu akan beralih mengkonsumsi elpiji, namun

masyarakat kurang mampu, khususnya di perdesaan, yang semula mengkonsumsi

minyak tanah akan kembali mengkonsumsi kayu bakar.

2.4. Subsidi Energi di Negara Lain

2.4.1. Subsidi Energi di India

India memiliki 2 jenis subsidi, yaitu Subsidi Eksplisit yaitu subsidi yang

tercantum dalam dokumen anggaran dan Subsidi Implisit. Subsidi Eksplisit

meliputi subsidi makanan, pupuk, dan BBM. Subsidi Implisit adalah subsidi yang

tidak tercantum dalam dokumen keuangan pemerintah, dan mencakup subsidi

transportasi. Subsidi BBM pada awalnya off budget dan mulai dimasukkan ke

dalam anggaran pemerintah pada periode tahun 2002-2003. Jenis energi yang

disubsidi hanya minyak tanah untuk transportasi publik dan elpiji untuk

rumahtangga. Kedua jenis energi ini dipertahankan subsidinya karena paling

banyak dikonsumsi oleh sektor publik. Pada tahun 1997 pemerintah India

menyusun agenda untuk melakukan transisi dari rejim harga yang diatur

67

pemerintah menjadi harga yang ditentukan pasar. Khusus untuk minyak tanah dan

elpiji tetap diberikan subsidi meskipun secara bertahap besarannya dikurangi.

Pada akhir tahun 2002, subsidi untuk minyak tanah dan elpiji untuk rumahtangga

diturunkan dari 33 persen menjadi 15 persen.

Mulai disadari bahwa subsidi elpiji dinilai tidak tepat sasaran karena

memberikan manfaat yang lebih banyak bagi kelompok masyarakat penghasilan

tinggi di perkotaan. Kondisi yang hampir serupa juga terjadi pada subsidi minyak

tanah karena lebih banyak elit desa yang mampu yang mengkonsumsi minyak

tanah bersubsidi. Selain itu minyak tanah subsidi tersedia dalam jumlah yang

terbatas di perdesaan sehingga subsidi minyak tanah menjadi kurang bermanfaat

bagi masyarakat miskin perdesaan. Karena kedua subsidi energi ini dianggap

salah sasaran, maka pemerintah India sedang mencari bentuk untuk mengganti

subsidi energi dengan subsidi bentuk lain dengan tujuan agar lebih tepat sasaran

bagi golongan masyarakat yang paling tidak mampu (Bappenas, 2007).

2.4.2. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Malaysia

Dibandingkan dengan negara tetangga ASEAN (Association South East

Asia Nations) yaitu Singapura dan Thailand, maka harga Bahan Bakar Minyak di

Malaysia lebih rendah. Hal ini disebabkan subsidi BBM dan penghapusan pajak

semua produk BBM yang besar oleh pemerintah Malaysia. Dampak kebijakan

tersebut membuat masyarakat Malaysia dapat menikmati transportasi publik yang

terjangkau, biaya operasional nelayan yang rendah, dan biaya operator

transportasi sungai yang murah di Sabah dan Serawak. Selain itu masyarakat

Thailand dan Singapura dapat membeli BBM lebih murah di Malaysia.

68

Subsidi BBM di Malaysia diberikan langsung kepada produsen atau

pengecer. Pemerintah akan melanjutkan subsidi BBM namun dengan jumlah

subsidi yang diperbaharui dan ditentukan oleh pemerintah, mengingat subsidi

BBM juga berdampak negatif, yaitu: (1) menimbulkan distorsi pasar karena harga

tidak mencerminkan harga aktualnya, (2) penyelundupan BBM ke negara lain, (3)

meningkatkan defisit anggaran pemerintah karena besaran subsidi BBM sebesar

RM 6.6 miliar, dan (4) potensi penerimaan pajak penjualan yang hilang sebesar

7.9 miliar Ringgit Malaysia (Bappenas, 2007). Potensi pajak penjualan dan

subsidi BBM sebesar RM 14.5 miliar dapat digunakan untuk mengurangi defisit

fiskal dari 3.8 persen dari GDP menjadi 0.7 persen. Permasalahan utama yang

dihadapi dalam kaitan subsidi energi adalah kurang tepat sasaran. Oleh karena itu

akan dilakukan penyempurnaan dengan membuat metode yang lebih efektif,

sehingga operator transportasi publik, nelayan, dan operator transportasi sungai

benar-benar dapat merasakan manfaatnya.

2.4.3. Subsidi Energi di Negara-negara Eropa

IMF (2008) dalam laporannya menguraikan bahwa subsidi energi di

negara-negara Eropa ditujukan untuk: (1) proteksi industri energi domestik,

sebagaimana yang terjadi pada subsidi pertambangan batubara di Jerman dan

Spanyol, subsidi industri energi sampah di Finlandia dan Irlandia, subsidi biofuel

di Perancis dan Itali, (2) pengembangan industri energi terbarukan agar bisa

bersaing di pasar internasional, (3) riset dan pengembangan teknologi sumber

energi yang ramah lingkungan, dan (4) upaya pemerataan kesejahteraan sosial

bagi masyarakat miskin, berupa pembangunan pipa jaringan distribusi gas untuk

pemanas ruangan di daerah kantong kemiskinan di negara Denmark, Spanyol,

69

Yunani, dan Irlandia. Hal ini untuk menjamin kepastian pasokan gas dan

mendorong pertumbuhan ekonomi di daerah yang warganya tidak mampu.

Subsidi energi tidak lagi menjadi issue yang menarik di negara-negara

Eropa karena sejak dua dasawarsa terakhir telah diberlakukan harga keekonomian

bagi energi. Kebijakan energi dilakukan secara terbatas dalam bentuk grant,

pajak-pajak, instrumen pengaturan, dan dukungan untuk riset dan pengembangan,

dimana kebijakan energi telah menginternalisasi dampak eksternal lingkungan,

pengembangan energi terbarukan, dan pengembangan energi alternatif. Berbeda

dengan negara-negara di Eropa Barat, negara-negara Eropa Timur yang

ekonominya masih dalam masa transisi menerapkan subsidi energi dalam bentuk

penetapan harga domestik yang lebih rendah dari harga keekonomiannya.

Beberapa kebijakan energi di negara-negara Eropa adalah: (1) hibah atau

kredit bunga rendah untuk produsen atau konsumen energi. Sebagai contoh

Denmark memberikan subsidi maksimal 30 persen dari biaya pengembangan

efisiensi energi atau konservasi di sektor industri dan perdagangan; (2) kebijakan

fiskal yaitu penerapan besaran pajak yang berbeda untuk mendorong atau

mengurangi produksi atau konsumsi energi tertentu, seperti pajak karbon untuk

mengurangi efek gas rumah kaca; (3) pengaturan untuk mendorong konsumen

membeli energi tertentu. Di Jerman konsumen yang membeli energi listrik dari

pembangkit angin dapat membeli dengan harga lebih murah, sementara di

Perancis perusahaan negara diharuskan membeli energi listrik dari pembangkit

angin dengan harga lebih mahal untuk merangsang pengusahaan energi angin; dan

(4) subsidi untuk melakukan riset dan pengembangan energi terbarukan dan

70

energi alternatif, dimana sekitar 40 persen dana dialokasikan untuk

pengembangan energi nuklir dan sektiar 15 persen untuk energi fosil.

Kebijakan energi di negara-negara Eropa membutuhkan dukungan dana

cukup besar. Pengurangan pajak pertambahan nilai untuk BBM dan gas di Inggris

pada tahun 2004 mencapai nilai €1.4 miliar. Subsidi batubara di negara-negara

Eropa Barat dan Eropa Timur (EU-27) pada periode 2002-2006 mencapai nilai

€31.0 miliar. Pengurangan pajak karbondioksida untuk industri di Denmark

mengurangi penerimaan pemerintah sebesar €0.6 miliar.

2.4.4. Subsidi Energi di Negara-negara Asia

Shikha Jha, et al. (2009) melakukan penelitian terhadap subsidi energi di

32 negara Asia dan kaitannya dengan ketidakpastian kondisi makroekonomi dan

keberlanjutan fiskal. Volatilitas dan tingginya harga dunia minyak mentah

berpengaruh terhadap anggaran belanja baik di negara yang menerapkan subsidi

atau negara yang menerapkan pajak terhadap konsumsi BBM dalam negeri.

Negara-negara Asia menerapkan sistem yang rumit dalam penetapan harga

BBM dalam negerinya yang selalu dikaitkan dengan harga dunia minyak mentah,

seperti yang terlihat pada Tabel 12. Ketika harga dunia minyak mentah meningkat

tajam pada tahun 2008, hampir semua negara Asia melindungi konsumennya

melalui pembengkakan subsidi atau penurunan pajak BBM-nya. Subsidi BBM

mengakibatkan timbulnya biaya fiskal, baik yang dibiayai langsung melalui

anggaran belanja atau berupa pengurangan atas margin distribusi dan kilang

perusahaan minyak negara.

71

Tabel 12. Subsidi dan Pajak Bahan Bakar Minyak di Beberapa Negara Asia

Sumber : Shikha Jha, et al. (2009)

Negara yang mensubsidi langsung BBM cenderung menanggung beban

defisit fiskal, yang berikutnya akan mengakibatkan besarnya utang publik. Pada

Gambar 1 ditampilkan harga minyak tanah di beberapa negara Asia dibandingkan

dengan harga minyak tanah spot27 f.o.b.28 versi US Kerosene-type, Rotterdam

Kerosene-type, dan SIN Kerosene-type.

27 Harga spot adalah harga seketika atau harga yang terjadi pada hari transaksi. Harga spot biasanya lebih mahal dibandingkan dengan harga pada kontrak jangka pendek atau panjang.

72

Penelitian ini melakukan simulasi dampak gejolak makroekonomi dan

harga dunia minyak terhadap utang publik dan perkiraan atas koreksi fiskal yang

diperlukan. Ketidakpastian makroekonomi yang berlarut-larut dapat menyebabkan

memburuknya utang publik sebagaimana yang diperkirakan terjadi di Bangladesh,

Kamboja, India, Indonesia, Republik Lao, Malaysia, Maldives, Nepal, Pakistan,

Sri Lanka, Cina Taiwan, dan Vietnam. Utang publik di masing-masing negara itu

diperkirakan akan meningkat sebesar 10 persen.

Catatan : Survai hanya mencakup ibukota negara Sumber : Shikha Jha, et al. (2009) Gambar 1. Harga Jual Eceran Minyak Tanah di Beberapa Negara Asia,

Oktober 2008

Negara Asia yang mengendalikan harga jual eceran BBM dalam negeri,

ketika harga dunia minyak meningkat tajam, memerlukan koreksi atas kebijakan

fiskal. Tingginya harga dunia minyak mentah lebih berpengaruh dibandingkan

ketidakpastian makroekonomi untuk negara India, Indonesia, dan Malaysia.

Sementara tingginya harga dunia minyak mentah kurang berpengaruh

28 f.o.b. atau free on board adalah harga barang pada titik pelabuhan asal. Sebagai pengimpor, maka harga f.o.b. perlu ditambah dengan biaya angkutan, asuransi, pajak ekspor, pajak impor, dan pungutan serta biaya lainnya.

73

dibandingkan ketidakpastian makroekonomi untuk negara Cina, Bangladesh,

Nepal, dan Pakistan.

2.5. Tinjauan Studi Sebelumnya

2.5.1. Pasar Minyak Mentah

Krichene (2005) melakukan studi pasar minyak dan gas alam dunia

periode 1918-2004 dengan menggunakan model simultan. Gejolak harga minyak

menyebabkan permintaan minyak dan gas bumi menurun tajam pada tahun 1973-

2004 tanpa mempengaruhi pertumbuhan ekonomi jangka panjang. Hal ini penting

karena perekonomian dunia memiliki potensi untuk melakukan penyesuaian

terhadap gejolak harga melalui efek substitusi dan peningkatan efisiensi energi.

Krichene menemukan bahwa permintaan dan penawaran baik minyak maupun gas

bumi sangat tidak elastis dalam jangka pendek, yang berakibat pada gejolak pasar

minyak dan gas bumi. Kenaikan harga minyak mentah dan penerapan pajak tinggi

di negara-negara pengimpor minyak mentah telah mengurangi elastisitas

permintaan terhadap harganya, melalui penghematan energi dan subsititusi energi.

Sementara itu permintaan minyak dan gas bumi memiliki elastisitas pendapatan

tinggi. Kurva penawaran jangka panjang minyak mentah terhadap harga menjadi

tidak elastis setelah gejolak minyak tahun 1973 yang merefleksikan perubahan

struktur pasar dari pasar kompetitif menjadi pasar yang terstruktur. Kurva

penawaran jangka panjang gas bumi terhadap harga menjadi lebih elastis setelah

gejolak minyak tahun 1973 yang merefleksikan respon penawaran yang lebih

fleksibel terhadap perubahan harga gas bumi.

Dees et al. (2003) menggunakan model ekonometrik untuk menjelaskan

pasar dunia minyak mentah. Penulis menyimpulkan bahwa permintaan minyak

bumi dipengaruhi oleh kegiatan perekonomian domestik, harga riil minyak bumi,

74

dan tren waktu yang mewakili perubahan teknologi. Sementara produksi non-

OPEC (Organization of Petroleum Exporting Countries) yang menggunakan

metode hybrid menjelaskan bahwa produksi minyak bumi dipengaruhi oleh

perubahan teknologi kilang minyak, perubahan teknologi, insentif ekonomi, dan

kondisi politik. Estimasi harga riil minyak bumi dipengaruhi oleh utilitas

kapasitas produksi minyak bumi negara OPEC, kuota produksi minyak bumi

negara OPEC, tingkat kepatuhan negara anggota OPEC dalam kuota, dan stok

minyak mentah dari negara-negara OECD. Hasil ini mengindikasikan bahwa

OPEC mempunyai kekuatan penting dalam mempengaruhi harga minyak bumi

dalam jangka menengah dan panjang.

Hayo and Kutan (2002) meneliti dampak berita, harga minyak bumi, dan

spillover internasional terhadap pasar finansial Rusia. Dengan adanya liberalisasi

dan hubungan pasar Rusia dengan pasar global, maka pembuat kebijakan Rusia

membutuhkan banyak pertimbangan untuk menjaga stabilitas pasar domestiknya.

Salah satu di antaranya adalah harga dunia minyak mentah yang ternyata

berkontribusi terhadap tidak stabilnya pasar keuangan Rusia. Terdapat bukti yang

kuat bahwa berita positif seputar sektor energi dapat menaikkan nilai saham

sebesar satu persen. Sementara berita negatif mengakibatkan keragaman harga

lebih besar dibandingkan dengan berita positif. Namun diakui bahwa berita

tentang ketegangan di Chechnya tidak berdampak terhadap pasar keuangan.

Temuan studi ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang mengatakan

bahwa gejolak harga dunia minyak mentah berdampak signifikan terhadap output

domestik dan nilai tukar riil (Rautava, 2002 dalam Dees, et al. 2003).

75

Taiwan adalah salah satu negara di Asia yang mempunyai pertumbuhan

ekonomi tinggi namun tidak mempunyai sumber energi. Oleh sebab itu Yunchang

(1996) meneliti dampak kebijakan energi, terutama perubahan dalam kebijakan

harga minyak atau gas bumi, terhadap ekonomi Taiwan, dengan menggunakan

CEGEM 1.1 (Computable Energy General Equilibrium Model). Model ini

berusaha menjelaskan keterkaitan hubungan antara energi, produksi, konsumsi,

dan perdagangan internasional. Dalam jangka pendek, pemerintah tidak harus

bergantung semata-mata pada kebijakan harga energi untuk mempengaruhi

perekonomian, karena tidak ada hubungan yang pasti dan dapat diprediksi antara

kinerja ekonomi dengan shock harga energi. Tiap industri memiliki respon yang

berbeda-beda terhadap perubahan harga energi. Kompetisi antar perusahaan

mengakibatkan perbedaan respon terhadap perubahan harga energi. Perubahan

harga energi dijadikan salah satu arena untuk melakukan kompetisi, sehingga ada

industri yang memperoleh keuntungan dan ada pula yang menderita kerugian.

Miller dan Zhang (1996) menggunakan teori irreversible investment

berasumsi bahwa kenaikan harga barang-barang mengikuti proses pergerakan

Brownian yang mulus, meskipun sangat jarang terjadi lompatan harga. Ketika Iran

melakukan invasi ke Kuwait pada awal Agustus 1990 terjadi kenaikan harga dunia

minyak mentah dari US$18 per barrel menjadi US$32 per barrel pada

pertengahan Agustus 1990. Tetapi harga dunia minyak mentah kembali normal ke

posisi semula ketika perang berakhir enam bulan kemudian. Kejadian ini dapat

dijelaskan dengan proses pergerakan Brownian yaitu kenaikan harga dipicu oleh

terjadinya perang dan kemungkinan terjadinya gangguan pasokan minyak mentah.

76

Berikutnya penurunan harga dunia minyak mentah dipicu oleh selesainya perang

dengan harapan penawaran minyak mentah akan kembali stabil.

Borenstein, et al. (1997) melakukan penelitian tingkat respon harga bensin

terhadap pergerakan harga dunia minyak mentah. Beberapa peneliti menemukan

bahwa harga bensin lebih cepat bereaksi ketika terjadi kenaikan harga dunia

minyak mentah daripada ketika terjadi penurunan harga minyak mentah.

Transmisi perubahan harga dunia minyak ke harga bensin bergantung pada respon

pedagang intermediaries karena biasanya mereka tidak dimiliki oleh pemilik

kilang. Ketika harga dunia minyak mentah meningkat para pedagang

intermediaries cenderung segera meningkatkan harga namun ketika terjadi

penurunan harga dunia minyak mentah mereka lebih lambat memberikan respon.

Raymond dan Rich (1997) melakukan analisis hubungan antara gejolak

harga dunia minyak dengan fluktuasi siklus bisnis di Amerika Serikat. Penulis

menyusun model Peralihan Markov (markov switching model) yang menghasilkan

simpulan bahwa pergerakan harga dunia minyak memberikan kontribusi atas

rendahnya tingkat pertumbuhan ekonomi Amerika Serikat meskipun tidak selalu

menjadi penentu dominan. Temuan lain studi ini adalah adanya hubungan yang

kuat antara gejolak harga dunia minyak dengan kinerja makroekonomi. Ketika

harga dunia minyak mentah sangat tinggi pada periode 1973-75, resesi 1980an,

dan periode 1990-91, tingkat pertumbuhan ekonomi mengalami kontraksi.

Meskipun demikian ditemukan bahwa tidak semua kontraksi pertumbuhan

ekonomi dapat dikaitkan dengan tingginya harga dunia minyak mentah.

Pangestu (1986) dalam disertasinya melakukan penelitian apakah efek

dutch disease terjadi di Indonesia dalam periode lonjakan harga dunia minyak

77

tahun 1973-1982. Penelitian menggunakan persamaan simultan dengan 2 SLS.

Hasil penelitian menyimpulkan bahwa gejala dutch disease terjadi di Indonesia.

Dalam rangka untuk meminimalkan efek dutch disease, kebijakan fiskal lebih

efektif daripada kebijakan moneter. Dutch disease adalah fenomena ekonomi

yang disebabkan oleh terjadinya peningkatan pendapatan domestik yang

mendadak dari sumber alam, yang berdampak pada peningkatan belanja domestik

yang mendadak pula. Hal ini mengakibatkan inflasi domestik dan harga barang

nontraded 29 menjadi lebih mahal relatif terhadap barang traded non-minyak.

Perubahan harga relatif ini mengakibatkan terjadinya peralihan sumberdaya dari

sektor traded non-minyak (karena relatif lebih murah) ke sektor nontraded

(karena relatif lebih mahal). Ketika harga minyak turun dan kembali ke tingkat

harga semula, perekonomian nasional mengalami resesi karena turunnya daya beli

masyarakat dan terjadi kelebihan produksi barang nontraded yang tidak terserap

oleh pasar domestik. Perekonomian nasional membutuhkan waktu untuk keluar

dari resesi, yaitu dengan mengalihkan kembali sumberdaya dari sektor nontraded

ke sektor traded non-minyak.

Prawiraatmadja (1997) mengemukakan bahwa berdasarkan proyeksi

produksi dan permintaan minyak mentah dan hasil olahannya, dalam waktu dekat

Indonesia akan menjadi negara pengimpor minyak. Negara pengimpor minyak

adalah negara yang mengalami defisit perdagangan minyak bumi dan hasil

olahannya. Untuk memenuhi kebutuhan BBM dalam negeri yang semakin

meningkat dan agar tidak terlalu bergantung pada impor, Indonesia perlu

29 Barang non-traded adalah barang produksi domestik yang dikonsumsi domestik atau barang yang tidak diperdagangkan secara internasional (ekspor-impor). Barang traded adalah barang yang diproduksi domestik dan kemudian sebagian atau seluruhnya diekspor atau barang yang diproduksi di luar negeri dan diimpor atau campuran dari keduanya.

78

membangun kilang baru. Hambatan investasi di sektor hilir migas adalah harga

produk final (BBM) masih ditetapkan oleh pemerintah dibawah harga pasar

melalui pemberian subsidi. Karena sulitnya akses investasi swasta dalam

pembangunan kilang baru, maka untuk memenuhi peningkatan kebutuhan BBM

dalam negeri, PT Pertamina (persero) berupaya melakukan impor BBM selain

peningkatan kapasitas, efisiensi, atau pembangunan kilang baru.

Studi yang dilakukan oleh Husman (2007) di Indonesia difokuskan pada

penelitian tentang dampak fluktuasi harga dunia minyak terhadap output dan

inflasi dengan menggunakan metode VAR (Vector Auto Regression) periode

1990-2006. Pada periode managed floating tahun 1990-1997 ketika Indonesia

berstatus net exporter country, harga dunia minyak tidak berpengaruh dominan

dalam pertumbuhan output dan tingkat inflasi domestik, dengan tingkat kesalahan

α = 15 persen. Hal ini disebabkan oleh besarnya subsidi sehingga harga BBM

domestik cenderung stabil. Pada periode free floating tahun 1997-2006,

perubahan harga dunia minyak mentah menjadi lebih berpengaruh terhadap output

dan inflasi dalam negeri. Hal ini disebabkan antara lain oleh:

1. Berubahnya posisi Indonesia dari negara net eksporter menjadi net

importer minyak pada tahun 2005, dan

2. Terjadi perubahan pola subsidi yang terjadi pada tahun 2005 sebagai

akibat dari tingginya harga dunia minyak.

Afiatno (2006) meneliti hubungan kausalitas antara konsumsi energi akhir

dan ekonomi di Indonesia, dan perbedaan ataupun kesamaan hubungan kausalitas

yang terjadi antar wilayah di Indonesia. Penulis menggunakan metode VAR dan

menyimpulkan bahwa terdapat hubungan kausalitas multivariat dua arah, yaitu

79

energi mempengaruhi ekonomi dan ekonomi mempengaruhi energi. Oleh sebab

itu pemerintah harus berhati-hati dalam mengendalikan konsumsi energi melalui

mekanisme harga atau pajak karena mempunyai dampak yang luas, biayanya

besar, dan berpotensi menurunkan pertumbuhan ekonomi. Mengendalikan

konsumsi juga harus hati-hati karena dapat menurunkan pertumbuhan ekonomi

mengingat hubungan energi dan pertumbuhan ekonomi sedemikian kuat. Kondisi

ini berbeda dengan negara maju, misalnya Jerman, yang pada umumnya

mempunyai hubungan kausalitas antara kegiatan ekonomi dengan konsumsi

energi. Di negara itu, agar konsumsi energi tidak berdampak negatif pada

pertumbuhan ekonomi, maka harga energi dikendalikan melalui pajak energi.

2.5.2. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia

Yanuarti (2004) melakukan penelitian sejauh mana peranan BBM dalam

struktur biaya di tingkat produsen dan mengetahui dampak kenaikan harga BBM

terhadap harga produksi dengan pendekatan input output. Berdasarkan kajian

tersebut, kenaikan harga BBM sebesar 1 persen akan meningkatkan harga barang

domestik sebesar 0.07 persen, dalam kondisi tidak ada subsidi BBM. Kenaikan

harga barang domestik berasal dari dampak langsung sebesar 0.02 persen dan

dampak tidak langsung sebesar 0.05 persen. Dampak langsung berasal dari

kenaikan harga minyak mentah sebesar 0.01 persen dan harga BBM sebesar 0.007

persen, sementara dampak tidak langsung berasal dari kenaikan harga produk

sektor pengguna minyak mentah dan BBM.

Astana (2003) meneliti dampak kebijakan pengurangan subsidi BBM

terhadap kinerja industri hasil hutan kayu dan kelestarian hutan. Metode yang

digunakan adalah 3SLS dengan menggunakan data tahunan periode 1980-1996.

80

Diperoleh simpulan bahwa kebijakan pengurangan subsidi harga BBM sebesar 25

persen sampai 100 persen akan menurunkan penawaran kayu bulat dalam negeri,

penawaran ekspor kayu bulat, penawaran ekspor kayu gergajian, dan penawaran

ekspor kayu lapis. Selain itu dampak kebijakan pengurangan subsidi harga BBM

memperkuat upaya pelestarian hutan berupa pengurangan penebangan kayu

illegal, penurunan laju erosi, dan penurunan kerusakan tegakan tinggal.

Selanjutnya dampak kebijakan pengurangan subsidi harga BBM menurunkan

kesejahteraan pelaku ekonomi dan menurunkan penerimaan pemerintah, berupa

pengurangan surplus produsen, pengurangan surplus konsumen, pengurangan

penerimaan pajak ekspor, pengurangan pungutan kehutanan, dan pengurangan

penerimaan pajak ekspor kayu.

Kurtubi (1998) menganalisis permintaan BBM dan dampaknya terhadap

pertumbuhan ekonomi serta dampak kebijakan harga BBM terhadap permintaan

BBM. Metode analisis yang digunakan adalah CECM (Cointegration and Error

Correction Modeling) yakni suatu teknik pemodelan ekonometrik yang banyak

dipakai ahli di bidang ekonomi energi dan perminyakan. Menggunakan

pendekatan kointegrasi, diperoleh estimasi elastisitas permintaan BBM terhadap

harganya yaitu untuk jangka pendek sebesar -0.116 dan untuk jangka panjang

sebesar -0.549. Estimasi elastisitas permintaan terhadap pendapatan untuk jangka

pendek adalah 0.723 dan untuk jangka panjang adalah 1.351.

Syafa’at (1996) melakukan penghitungan untuk merumuskan besaran

subsidi optimal dan harga optimal, yang dapat memberikan manfaat maksimum

baik kepada petani (produsen), konsumen, dan pihak lain yang berkepentingan

dengan subsidi tersebut. Penelitian ini menggunakan metode OLS (Ordinary

81

Least Square). Kesimpulan penelitian ini adalah: (1) tingkat subsidi optimal untuk

padi adalah 47.74 persen dan untuk jagung adalah 21.73 persen. Harga optimal

yang ditetapkan sebesar tingkat subsidi optimal akan memberikan manfaat

maksimum bagi petani, konsumen, dan pihak lain. Untuk itu diharapkan agar

harga dasar padi dan jagung ditetapkan sebesar subsidi optimalnya; dan (2)

apabila elastisitas penawaran dan permintaan terhadap harga menurun 10 persen,

maka subsidi optimal padi meningkat dari 47.74 persen menjadi 93.75 persen dan

subsidi optimal jagung meningkat dari 21.73 persen menjadi 28.45 persen.

Semakin besar subsidi optimal, maka semakin rendah harga optimal, dan semakin

jauh jarak antara harga optimal dengan harga pasar. Dengan kata lain, semakin in-

elastik penawaran dan permintaan suatu komoditas, maka perbedaan harga

optimal dan harga pasar akan semakin besar.

Soebiakto (1988) dalam disertasinya menganalisis dampak fluktuasi harga

dunia minyak mentah terhadap ekonomi Indonesia tahun 1973-1986. Kenaikan

harga dunia minyak mentah terjadi pada tahun 1973 dan 1979, sementara

penurunan harga terjadi pada tahun 1986. Indonesia dikategorikan sebagai negara

kecil karena hanya memiliki cadangan minyak mentah sebesar 1.4 persen dari

cadangan minyak mentah dunia, sehingga menjadi negara price-taker dalam

bisnis minyak mentah dunia. Dari penelitian diperoleh hasil bahwa harga dunia

minyak menyebabkan kondisi yang tidak pasti terhadap perekonomian Indonesia.

Hal ini terjadi karena ketergantungan Indonesia yang tinggi terhadap penerimaan

dari ekspor minyak mentah, yang juga sangat dipengaruhi oleh harga dunia

minyak mentah dan nilai tukar rupiah. Penurunan harga dunia minyak mentah

sebesar US$1 per barrel akan berdampak pada penurunan belanja pemerintah

82

sebesar US$32 juta, penambahan defisit neraca pembayaran sebesar US$10 juta,

dan peningkatan hutang eksternal sebesar US$145 juta, demikian pula sebaliknya.

Dalam kaitan dengan subsidi harga BBM, Soebiakto menyimpulkan bahwa

peningkatan harga BBM domestik sebesar Rp. 1 per liter akan mengurangi

konsumsi BBM dalam negeri sebesar 13 000 – 14 000 barrel, demikian pula

sebaliknya. Untuk mengurangi konsumsi BBM dalam negeri penulis memberikan

saran agar dilakukan pengurangan subsidi BBM secara bertahap yaitu paling

sedikit sebesar 10 persen per tahun.

Hartono dan Budy (2004) mengkaji dampak peningkatan harga energi

terhadap distribusi pendapatan dan merumuskan kebijakan ekonomi yang tepat

bagi kinerja perekonomian DKI (Daerah Khusus Ibukota) Jakarta serta upaya

pengurangan dampak negatif yang muncul akibat peningkatan harga energi

terutama terhadap kelompok masyarakat berpendapatan rendah. Untuk menjawab

tujuan penelitian digunakan CGE regional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa

kebijakan menaikkan harga BBM, Bahan Bakar Gas (BBG), dan Tarif Dasar

Listrik (TDL) memberikan dampak negatif terhadap output dan nilai tambah

sektoral terutama terhadap industri makanan, minuman dan tembakau, industri

tekstil, kulit, kayu, dan barang dari kayu, dan sektor listrik, gas dan air minum.

Hal itu pada gilirannya akan mengurangi pendapatan faktor produksi tenaga kerja,

khususnya tenaga kerja informal, yang pada akhirnya pendapatan dari kelompok

rumahtangga miskin dan rumah tangga sangat miskin berkurang relatif

dibandingkan dengan kelompok lainnya.

Diatin et al. (2003) meneliti pengaruh kenaikan harga solar terhadap usaha

penangkapan nelayan di pelabuhan Ratu, Sukabumi. Metode yang digunakan

83

adalah analisis pendapatan usaha, rasio imbangan penerimaan dan biaya, net

present value, net benefit cost ratio, dan internal rate of ratio. Kenaikan harga

solar berdampak pada penurunan pendapatan usaha penangkapan yang dilakukan

oleh unit usaha penangkapan dengan ukuran kapal 5-10 GT, 11-20 GT, dan 21-32

GT, yaitu masing-masing sebesar 55.28 persen, 48.64 persen, dan 25.01 persen.

Namun dengan kenaikan harga solar ini, semua usaha penangkapan nelayan

secara finansial masih layak untuk dilakukan pada tingkat suku bunga 20 persen.

Unit usaha penangkapan yang paling peka terhadap perubahan harga solar adalah

unit usaha penangkapan dengan ukuran kapal 5-10 GT.

Simatupang dan Purwoto (1995) mengatakan bahwa usahatani dalam

sektor pertanian yang diperkirakan sangat dipengaruhi oleh penyesuaian harga

solar adalah usahatani padi. Tujuan penelitian adalah mengkaji dampak perubahan

harga solar terhadap produksi dan laba usahatani padi. Menggunakan data tahunan

periode 1986-1991 dan metode SUR (Seemingly Unrelated Regression), terbukti

bahwa perubahan harga solar sangat berpengaruh terhadap produksi dan usahatani

padi. Secara nasional dampak kenaikan harga solar sebesar 26.67 persen pada

bulan Januari 1993 diperkirakan akan menurunkan produksi dan laba usahatani

padi masing-masing 6.07 persen dan 10.58 persen. Disimpulkan bahwa perubahan

harga BBM sangat berpengaruh terhadap produksi dan laba usahatani padi, hal

yang sama diperkirakan berlaku juga bagi komoditi pertanian lainnya. Oleh

karena itu untuk mengurangi dampak terhadap petani padi, pada setiap kenaikan

harga BBM harus diikuti oleh kenaikan harga dasar pertanian.

84

2.5.3. Kemiskinan

Hartono (2006) dalam disertasinya membangun model Sistem Neraca

Sosial Ekonomi Energi (SNSEE) Indonesia dan model Computable General

Equilibrium (CGE). Tujuan penelitian diantaranya adalah menentukan dampak

pengurangan subsidi BBM, BBG, dan Tarif Dasar Listrik terhadap pertumbuhan

ekonomi dan distribusi pendapatan antar berbagai kelompok rumahtangga.

Temuan disertasi ini, bahwa pengurangan subsidi BBM, BBG, dan TDL akan

berdampak pada peningkatan PDB, distribusi pendapatan semakin merata, dan

penurunan indeks Gini. Dampak terhadap PDB dan distribusi pendapatan beragam

bergantung pada apakah pengurangan subsidi: (1) tidak diikuti oleh peningkatan

efisiensi penggunaan energi, (2) diikuti oleh peningkatan efisiensi penggunaan

energi kelompok industri, dan (3) diikuti oleh peningkatan efisiensi penggunaan

energi kelompok industri dan rumahtangga.

Hartono (2006) menyampaikan pula bahwa pemerintah perlu memikirkan

strategi-strategi dalam melakukan pengurangan subsidi, yaitu: (1) memberikan

informasi mengenai cara peningkatan efisiensi penggunaan energi, (2)

memberikan insentif pada industri dan masyarakat untuk melakukan peningkatan

efisiensi penggunaan energi, dan (3) mengurangi subsidi secara bertahap guna

memberikan kesempatan kepada kelompok industri untuk meningkatkan efisiensi

penggunaan energi. Selain itu pemerintah perlu mengembangkan program

Bantuan Langsung Tunai (BLT) guna mengurangi beban kelompok rumahtangga

miskin akibat pengurangan subsidi. Apabila BLT tidak dapat dilaksanakan dengan

baik, maka pemerintah perlu mengembangkan program alternatif penyaluran dana

kompensasi selain BLT.

85

Hasan, Sugema, dan Ritonga (2005) menganalisis dampak kenaikan harga

BBM terhadap kemiskinan dengan menggunakan data Susenas 2004. Pendekatan

yang dilakukan adalah kenaikan harga BBM menyebabkan meningkatnya inflasi

sehingga pendapatan riil masyarakat menurun. Penurunan pendapatan rril

masyarakat, jika terjadi pada keluarga yang berpenghasilan di sekitar dan pada

garis kemiskinan, akan menyebabkan mereka jatuh dalam kemiskinan. Namun

dengan adanya transfer dana kompensasi BBM, diharapkan penghasilannya

terkompensasi dan bahkan bisa terangkat keatas dari batas kemiskinan. Dengan

asumsi inflasi sebesar 12.5 persen dan elastisitas harga terhadap garis kemiskinan

sebesar 1.3, maka pada tahun 2005 garis kemiskinan nasional, perkotaan, dan

perdesaan masing-masing sebesar Rp. 143 000, Rp. 166 393, dan Rp. 126 393.

Sebagai dampak kenaikan harga BBM, penduduk miskin pada tahun 2005

meningkat menjadi 18.61 persen atau 40.4 juta orang, suatu peningkatan sebesar

1.95 persen dibandingkan tahun 2004.

Selanjutnya paper tersebut menjelaskan mengenai efektivitas program-

program kompensasi BBM. Pertama adalah program beras miskin (raskin) yang

menurut data susenas 2004 penerima raskin yang tergolong sebagai keluarga

miskin hanya sekitar 25.9 persen. Kedua adalah program beasiswa dimana hanya

38.0 persen penerima beasiswa adalah yang berasal dari golongan keluarga

miskin. Ketiga adalah program kartu sehat yang ditujukan untuk melindungi

keluarga pra-sejahtera dari resiko pengeluaran kesehatan yang terlalu besar. Dari

seluruh pemegang kartu sehat hanya 26.5 persen yang berasal dari keluarga

miskin. Keempat adalah program dana bergulir yang menuntut kemampuan

berwirausaha bagi penerima dana bergulir. Dari seluruh penerima dana bergulir,

86

hanya 9.9 persen yang termasuk golongan keluarga miskin. Disimpulkan bahwa

kenaikan harga BBM yang diikuti program kompensasi BBM tidak akan

mengakibatkan penurunan tingkat kemiskinan, karena majoritas penerima manfaat

program kompensasi bukan golongan keluarga miskin.

Kajian mengenai dampak kenaikan harga BBM terhadap sektor pertanian,

agroindustri, dan rumahtangga pertanian di Indonesia dilakukan oleh Oktaviani

dan Sahara (2005a). Kedua penulis menggunakan CGE (Computable General

Equilibrium) recursive dynamic yang disebut Model Kemiskinan Indonesia

(MKI). Secara teoritis kenaikan harga BBM akan meningkatkan biaya produksi.

Peningkatan biaya produksi menggeser kurva biaya marjinal dan kurva penawaran

ke kiri atas, cateris paribus, sehingga output menurun dan harga output

meningkat. Berdasarkan hasil simulasi jangka pendek dan jangka panjang,

kenaikan harga BBM berdampak negatif terhadap semua output sektor pertanian

dan agroindustri. Meskipun kenaikan harga BBM diikuti dengan penyaluran dana

kompensasi BBM, namun tetap berdampak negatif terhadap semua output di

sektor pertanian dan agroindustri. Penurunan penyerapan tenaga kerja tetap terjadi

meskipun kenaikan harga BBM telah diikuti dengan program kompensasi.

Kenaikan harga BBM, baik diikuti oleh program kompensasi maupun

tidak, berdampak negatif terhadap upah tenaga kerja tidak terdidik. Hal yang sama

terjadi pada tingkat pengembalian lahan atau sewa lahan (return to land). Tingkat

pengembalian lahan merupakan salah satu sumber pendapatan rumahtangga di

sektor pertanian. Turunnya upah nominal tenaga kerja tidak terdidik dan

penurunan tingkat pengembalian lahan, akan menyebabkan semakin berkurangnya

pendapatan dan daya beli rumahtangga pertanian. Kenaikan harga BBM dan

87

penyaluran dana kompensasi yang pada awalnya diharapkan dapat memperbaiki

kondisi keluarga miskin, ternyata berdampak sebaliknya. Peningkatan harga BBM

menyebabkan kondisi rumahtangga pertanian menjadi tidak lebih baik.

De Janvry dan Sadoulet (2000) melakukan penelitian tentang kemiskinan

dan ketimpangan pendapatan di 12 negara Amerika Latin. Kedua penulis

menemukan bahwa peningkatan pendapatan nasional mengurangi tingkat

kemiskinan tetapi tidak berpengaruh terhadap ketimpangan pendapatan. Diketahui

pula bahwa peningkatan pendapatan lebih berpengaruh dalam penurunan angka

kemiskinan di perkotaan apabila tingkat ketimpangan pendapatan dan kemiskinan

cukup rendah dan masyarakatnya memiliki tingkat pendidikan menengah.

Pertumbuhan ekonomi berdampak positif terhadap pengurangan kemiskinan

namun berdampak negatif terhadap pengurangan ketimpangan pendapatan,

sementara resesi ekonomi memberikan dampak negatif baik pada kemiskinan

maupun ketimpangan pendapatan. Penulis menemukan bahwa jika ketimpangan

pendapatan di suatu negara cukup besar, maka pertumbuhan ekonomi yang tinggi

tidak dapat mengurangi angka kemiskinan. Jika pertumbuhan ekonomi hendak

dijadikan alat untuk mengurangi tingkat kemiskinan, maka hal pertama yang harus

dilakukan adalah mengurangi tingkat ketimpangan pendapatan.

Decaluwe et al. (1998) menganalisis dampak guncangan perdagangan dan

reformasi tarif terhadap distribusi pendapatan dan kemiskinan rumahtangga di

beberapa negara berkembang dengan menggunakan model CGE. Simulasi

penurunan harga ekspor tanaman pangan dan penurunan tarif impor menyebabkan

penurunan pendapatan rumahtangga dan sekaligus penurunan garis batas ambang

kemiskinan. Simulasi penurunan harga ekspor tanaman pangan mengakibatkan

88

pengurangan produksi domestik untuk diekspor, yang diikuti oleh pengalihan

sumberdaya ke sektor lain yang harga ekspornya masih cukup tinggi. Namun

karena tidak semua bisa dialihkan, maka secara total terjadi penurunan GDP

nasional, penurunan biaya sewa lahan pertanian, penurunan upah tenaga kerja, dan

dengan demikian berkurangnya pendapatan rumahtangga. Karena garis batas

ambang tingkat kemiskinan merupakan variabel endogen, maka hal ini berdampak

pada penurunan garis batas ambang tingkat kemiskinan. Namun pengurangan

pendapatan rumahtangga lebih kecil dibandingkan dengan penurunan batas

ambang tingkat kemiskinan. Akhirnya penurunan harga dunia ekspor berdampak

pada penurunan pendapatan rumahtangga, penurunan garis batas ambang tingkat

kemiskinan yang relatif kecil sehingga secara total terjadi penurunan jumlah

penduduk dibawah garis kemiskinan.

Nanga (2006) mengkaji dampak transfer fiskal terhadap kemiskinan di

Indonesia dengan menggunakan pendekatan persamaan simultan dan metode

2SLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa transfer fiskal dalam berbagai bentuk

seperti bagi hasil pajak, bagi hasil bukan pajak, dan dana alokasi umum, memiliki

dampak yang cenderung memperburuk kemiskinan di Indonesia. Hal ini terjadi

karena kenaikan transfer fiskal cenderung mengakibatkan peningkatan

ketimpangan pendapatan, sementara kemiskinan memiliki hubungan yang positif

dan elastis terhadap perubahan dalam ketimpangan pendapatan. Selain itu

ditemukan bahwa peningkatan produk domestik regional bruto (PDRB) dapat

menjadi salah satu cara efektif untuk meningkatkan penyerapan tenaga kerja, yang

pada gilirannya dapat mengurangi jumlah pengangguran di berbagai daerah di

Indonesia. Hal ini dapat terjadi karena penyerapan tenaga kerja di Indonesia

89

memiliki hubungan yang positif dan responsif (elastis) dengan perubahan PDRB.

Keefektifan pertumbuhan ekonomi (peningkatan pendapatan per kapita) dalam

mengurangi kemiskinan, ternyata sangat dipengaruhi oleh derajat ketimpangan

dalam distribusi pendapatan. Ketika pendapatan per kapita meningkat, maka

meningkat pula derajat ketimpangan pendapatan. Oleh karena efek ketimpangan

pendapatan dalam meningkatkan kemiskinan jauh lebih kuat dibandingkan dengan

efek pengeluaran per kapita dalam menurunkan kemiskinan, maka sebagai

dampak bersihnya kemiskinan akan semakin memburuk.

Yudhoyono (2004) menganalisis kebijakan fiskal dan pembangunan

pertanian perdesaan terhadap pengangguran dan kemiskinan dengan

menggunakan metode ekonometrik. Hasil penelitiannya menyebutkan bahwa

tingkat pengangguran secara nyata dipengaruhi oleh kebijakan fiskal dan

desentralisasi. Kebijakan fiskal yang berupa pengeluaran pemerintah untuk

prasarana memberi pengaruh positif bagi pengurangan pengangguran di

Indonesia. Sebaliknya, setelah adanya desentralisasi atau otonomi daerah, keadaan

penyerapan tenaga kerja semakin memburuk. Angka kemiskinan dipengaruhi oleh

kebijakan fiskal, pertumbuhan ekonomi, dan tingkat upah. Pengeluaran

pemerintah memberikan pengaruh positif bagi upaya-upaya pengurangan angka

kemiskinan. Peningkatan pengeluaran pemerintah untuk prasarana secara nyata

menurunkan angka kemiskinan di perkotaan, dan pengeluaran pemerintah untuk

pertanian secara nyata menurunkan angka kemiskinan di perdesaan. Pertumbuhan

ekonomi memiliki dampak positif bagi pengurangan angka kemiskinan, baik di

perdesaan maupun di perkotaan. Di perdesaan, semakin tinggi upah di sektor

pertanian, maka semakin berkurang tingkat kemiskinan. Hal ini sesuai dengan

90

kondisi petani yang pada umumnya berlahan sempit ataupun berstatus sebagai

buruh tani. Sebaliknya, di perkotaan, tingginya tingkat upah tidak berpengaruh

secara nyata terhadap pengurangan angka kemiskinan.

Booth (2000) mengkaji kemiskinan dan pemerataan pendapatan pada era

kepemimpinan Presiden Soeharto. Hasil penelitian menjelaskan bahwa nilai head

count ratio Indonesia masih di atas Malaysia dan Thailand, namun di bawah

Philippines pada akhir tahun 1980-an. Pernyataan Booth memperkuat alasan

bahwa pembangunan pertanian dan perdesaan menjadi hal penting untuk

mengurangi masalah kemiskinan di Indonesia dengan catatan program-progran

pembangunan lebih diarahkan tidak hanya untuk pengembangan tanaman pangan

tetapi juga kebutuhan spesifik bagi penduduk miskin.

Sutomo (1995) meneliti kemiskinan rumahtangga dan pembangunan

ekonomi wilayah dengan menggunakan pendekatan SNSE (Sistem Neraca Sosial

Ekonomi) sebagai kerangka analisis. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui

faktor-faktor yang menyebabkan kemiskinan rumahtangga, proses pemiskinan

rumahtangga dan hubungannya dengan pembangunan wilayah. Analisis deskripsi

untuk menjawab aspek-aspek kemiskinan, sedangkan analisis pengganda neraca

diaplikasikan untuk menjelaskan hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan

perubahan distribusi pendapatan rumahtangga. Analisis kontribusi faktor-faktor

produksi digunakan untuk melengkapi kedua analisis tersebut.

Sitepu (2007) dalam disertasinya menganalisis dampak investasi

sumberdaya manusia dan transfer pendapatan rumahtangga terhadap distribusi

pendapatan dan kemiskinan di Indonesia, dengan menggunakan model

ekonometrik dan model CGE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa investasi

91

sumberdaya manusia dan transfer pendapatan mampu meningkatkan pertumbuhan

ekonomi dan pendapatan rumahtangga yang diikuti oleh penurunan tingkat

kemiskinan rumahtangga. Disimpulkan bahwa investasi sumberdaya manusia

lebih efektif menurunkan ketimpangan pendapatan dan kemiskinan dibandingkan

dengan transfer pendapatan kepada kelompok rumahtangga perdesaan.

Disimpulkan bahwa untuk menurunkan ketimpangan distribusi pendapatan dan

kemiskinan diperlukan peningkatan pertumbuhan ekonomi melalui peningkatan

investasi sumberdaya manusia dan kebijakan pemerintah untuk meningkatkan

akses terhadap pendidikan dan kesehatan bagi kelompok rumahtangga miskin.

Ringkasan studi-studi terdahulu dapat dilihat pada Tabel 13.

Tabel 13. Studi Terdahulu mengenai Pasar Minyak Mentah, Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia, dan Kemiskinan

No. Studi Empiris Topik Kekhususan Studi

A. Pasar Minyak Mentah

1. Krichene (2005) Pasar dunia minyak mentah dan gas bumi

Menganalisis permintaan, penawaran, dan dampak dari kebijakan moneter terhadap harga minyak mentah.

2. Dees, et.al. (2003)

Pasar dunia minyak mentah

Menggunakan ekonometrik, permintaan minyak mentah dipengaruhi oleh domestik, harga riil minyak mentah, dan teknologi.

3. Hayo dan Kutan (2002)

Pasar dunia minyak mentah

Menganalisis dampak dari berita dunia, harga dunia minyak mentah, dan pasar global terhadap pasar keuangan di Rusia.

4. Yunchang (1996)

Harga energi dan perekonomian nasional

Menganalisisi dampak dari harga dunia minyak mentah terhadap perekonomian Taiwan.

5. Miller dan Zhang (1996)

Pergerakan harga dunia minyak mentah

Menggunakan pergerakan Brownian untuk menganalisis dan meramalkan harga dunia minyak mentah.

6. Borenstein, et.al. (1997)

Harga bensin dan harga dunia minyak mentah

Kaitan antara pergerakan harga bensin dan harga dunia minyak mentah ketika terjadi Perang Teluk Tahun 1991.

7. Raymond dan Rich (1997)

Pasar dunia minyak mentah dan siklus bisnis

Menganalisis keterkaitan antara pergerakan harga dunia minyak mentah dengan siklus bisnis perekonomian Amerika Serikat, menggunakan Markov Switching Model.

8. Pangestu (1986) Perekonomian Indonesia tahun 1980an

Meneliti apakah terjadi gejala dutch disease pada perekonomian Indonesia setelah terjadi kenaikan harga dunia minyak mentah Tahun 1973.

92

Tabel 13. Lanjutan No. Studi Empiris Topik Kekhususan Studi

9. Prawiraatmadja

(1997) Pasar bahan bakar minyak di Indonesia

Analisis deskriptif mengenai pasar bahan bakar minyak di Indonesia, kapan Indonesia akan menjadi negara net-importer.

10 Husman (2007)

Perekonomian Indonesia tahun 1990-2006

Menganalisis dampak dari harga dunia minyak terhadap output dan inflasi domestik serta kaitannya dengan rejim nilai tukar rupiah.

11. Afiatno (2006) Hubungan antara konsumsi energi akhir di Indonesia

Menggunakan metode VAR mengkaitkan hubungan antara konsumsi energi akhir dengan perekonomian Indonesia.

B. Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia

12. Yanuarti (2004) Peranan bahan bakar minyak dalam produksi

Menganalisis sumbangan harga bahan bakar minyak dalam biaya produksi di Indonesia.

13. Astana (2003) Peranan bahan bakar minyak dalam industri hutan hasil kayu

Menganalisis peranan subsidi bahan bakar minyak terhadap kinerja industri hutan hasil kayu dan ekspornya.

14. Kurtubi (1998) Pasar bahan bakar minyak di Indonesia

Menganalisis permintaan bahan bakar minyak dan dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi.

15. Syafa’at (1996) Penghitungan besaran subsidi optimal

Melakukan analisis untuk menghitung besaran subsidi optimal yang dapat memberikan manfaat pada produsen, konsumen, dan pihak lain.

16. Soebiakto (1988)

Harga dunia minyak mentah dan perekonomian Indonesia

Menganalisis dampak dari kenaikan harga dunia minyak mentah terhadap perekonomian Indonesia pada tahun 1973-1986.

17. Hartono dan Budy (2004)

Kebijakan harga energi dan distrib. Pendapatan

Mengkaji dampak dari kenaikan harga energi terhadap distribusi pendapatan di DKI Jakarta.

18. Diatin, et.al. (2003)

Kebijakan harga energi dan kegiatan nelayan

Mengkaji dampak dari kenaikan harga minyak solar terhadap kegiatan penangkapan ikan di Sukabumi.

19. Simatupang dan Purwoto (1995)

Kebijakan harga energi dan sektor pertanian

Menganalisis dampak dari kenaikan harga minyak solar terhadap kegiatan di sektor pertanian.

C. Kemiskinan 20. Hartono (2006) Kebijakan harga

energi Menggunakan CGE, menganalisis dampak dari kenaikan harga bahan bakar minyak, listrik, dan gas terhadap kinerja perekonomian nasional.

21. Hasan, Sugema, Ritonga (2005)

Kebijakan harga energi dan kemiskinan

Menganalisis dampak dari kenaikan harga bahan bakar minyak terhadap kemiskinan di Indonesia, menggunakan data Susenas 2004.

22. Oktaviani dan Sahara (2005a)

Kebijakan harga energi dan rumahtangga pertanian

Menganalisis dampak dari kenaikan harga bahan bakar minyak terhadap sektor pertanian, agroindustri, dan rumahtangga pertanian.

93

Tabel 13. Lanjutan No. Studi Empiris Topik Kekhususan Studi

23. De Janvry dan Sadoulet (2000)

Kemiskinan di Amerika Latin

Mengalisis faktor-faktor penyebab terjadinya kemiskinan dan ketimpangan pendapatan di negara-negara Amerika Latin.

24. Decaluwe, at.al. (1998)

Kebijakan perdagangan dan kemiskinan

Menganalisis dampak dari guncangan perdagangan dan reformasi tarif terhadap distribusi pendapatan dan kemiskinan di negara berkembang.

25. Nanga, Muana (2006)

Kebijakan fiskal dan kemiskinan di Indonesia

Mengkaji dampak dari transfer fiskal terhadap kemiskinan di Indonesia dengan metode ekonometrik.

26. Yudhoyono (2004)

Kebijakan fiskal dan kemiskinan

Menganalisis dampak dari kebijakan fiskal dan pembangunan pertanian perdesaan terhadap pengangguran dan kemiskinan di Indonesia.

27. Booth (2000) Kemiskinan dan Indonesia

Mengkaji karakteristik kemiskinan dan pemerataan pendapatan di Indonesia pada era Presiden Suharto.

28. Sutomo (1995) Kebijakan pemb. regional dan kemiskinan

Menggunakan SNSE, mengkaji dampak dari pembangunan wilayah terhadap kemiskinan di Indonesia.

29. Sitepu (2007) Kebijakan fiskal dan kemiskinan

Menggunakan CGE, mengkaji dampak dari kebijakan transfer fiskal terhadap distribusi pendapatan dan kemiskinan di Indonesia.

Dari berbagai penelitian tentang subsidi harga BBM yang telah dilakukan,

masih terdapat celah yang dapat dikembangkan lebih lanjut. Para peneliti

sebelumnya belum membahas dampak kebijakan subsidi harga BBM terhadap

kinerja perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia menggunakan

metode persamaan simultan. Sumbangan berikutnya yang ditawarkan oleh

penelitian ini adalah dampak peramalan dari: (1) kebijakan program konversi

minyak tanah ke elpiji, (2) kebijakan pengurangan subsidi harga BBM, (3)

pengaruh kenaikan harga dunia minyak mentah. (4) kenaikan penerimaan dalam

negeri pemerintah, dan (5) realokasi anggaran yang berasal dari kebijakan

pengurangan subsidi harga BBM.

94

III. KERANGKA TEORI

Bagian ini menjelaskan dasar-dasar yang menjadi acuan teori dari

penelitian yang berkaitan dengan penawaran dan permintaan BBM, subsidi harga,

mekanisme transmisi subsidi dan harga energi, teori makroekonomi, dan

kemiskinan.

3.1. Dampak Subsidi Input Terhadap Output

Dampak perubahan harga input BBM, dalam produksi secara umum, dapat

dipelajari melalui teori efek substitusi input dan output. Menurut grafik,

penjelasan teori efek substitusi input dan output disajikan pada Gambar 2

(Ferguson and Gould, 1975 dalam Astana, 2003). Untuk penyederhanaan

diasumsikan ada dua jenis input yaitu kapital (garis vertikal) dan BBM (garis

horisontal). Keseimbangan awal produksi terjadi di titik P (k1, m1). Tingkat output

ditunjukkan oleh kurva isoquant ISQ1 dan tingkat biaya oleh kurva isocost KM1.

Tingkat penggunaan input BBM sebesar m1 dan penggunaan kapital sebesar k1.

Jika pemerintah mengurangi subsidi BBM, maka harga input BBM akan

naik. Pada tingkat biaya yang tersedia, produsen berusaha memaksimumkan

output dengan mengurangi input BBM. Pengurangan input BBM ditunjukkan oleh

pergeseran kurva isocost dari KM1 ke KM2. Lebih lanjut pengurangan input BBM

akan menyebabkan tingkat output juga menurun, yang ditunjukkan oleh

bergesernya kurva isoquant dari ISQ1 ke ISQ2. Keseimbangan produksi berubah,

yaitu dari titik P ke titik R (k3, m3) dimana tingkat penggunaan BBM sebesar m3

dan kapital sebesar k3.

95

Gambar 2. Efek Substitusi Input dan Output Akibat Penurunan Subsidi

Harga Bahan Bakar Minyak

Dengan demikian, penurunan subsidi BBM yang menyebabkan kenaikan

harga input BBM akan menyebabkan konsumsi BBM menurun dari m1 menjadi

m3. Total penurunan input BBM disebabkan oleh pengaruh substitusi input kapital

dan penurunan output. Pengaruh substitusi input kapital dijelaskan dengan kurva

isocost pembantu, Kf-Mf. Kurva Kf-Mf adalah sejajar KM2 yang menunjukkan

harga BBM yang baru dan menyinggung kurva isoquant ISQ1 yang menunjukkan

tingkat output yang lama.

Pada tingkat harga BBM yang baru, produsen sebenarnya dapat

menghasilkan produk pada tingkat output yang sama dengan asumsi adanya

penambahan biaya dari k1 ke k2 sedemikian sehingga tingkat keseimbangan

produksi tetap bergerak sepanjang kurva isoquant ISQ1 dan titik keseimbangan

Kf

K

k1

k3

m3 m2 m1 Mf M1 0

R

Q

P

ISQ1

ISQ2

k2

M2 BBM

Kapital

96

antara terletak di Q (k2, m2). Namun dalam kenyataannya, penambahan kapital

lebih kecil dari yang diharapkan, yaitu k1 ke k3 yang mengakibatkan input BBM

bergerak ke kiri dari m1 ke m3 sehingga tercapai keseimbangan baru di R (k3, m3).

Pada keseimbangan final ini tingkat output turun dari ISQ1 menjadi ISQ2.

3.2. Kinerja Perekonomian

Selama lebih dari tiga dekade terakhir, teori makroekonomi dan

aplikasinya dalam perekonomian telah berkembang lebih baik, dimana prinsip-

prinsip teori makroekonomi banyak mendasari kegiatan makroekonomi itu sendiri

(Chari and Kehoe, 2006).

Menurut Mankiw (2003), ada beberapa variabel yang dapat digunakan

untuk mengukur kinerja perekonomian, namun paling tidak terdapat tiga variabel

makroekonomi yang penting dan banyak menjadi perhatian para ahli ekonomi

yaitu pendapatan nasional atau GDP, kestabilan harga atau inflasi, dan

pengangguran. Pohan (2008) menambahkan bahwa keseimbangan neraca

pembayaran atau BOP (Balance of Payment) menjadi salah satu target kebijakan

makroekonomi selain yang telah disebutkan. Stabilitas ekonomi dapat dilihat dari

dampak gejolak variabel makroekonomi lainnya terhadap variabel kunci

makroekonomi

3.2.1. Pendapatan Nasional

PDB (Produk Domestik Bruto) atau GDP (Gross Domestic Product)

dianggap sebagai ukuran terbaik dari kinerja perekonomian. Model ekonomi yang

menggambarkan keseimbangan ekonomi nasional sebagaimana disampaikan oleh

Mankiw (2003) adalah sebagai berikut:

GDP = Y = C + I + G + (X – M) ....................................................... (3.1)

97

Yd = Y – Tax .................................................................................. (3.2)

Pendapatan nasional dapat dilihat dari dua sisi, yaitu sisi penerimaan dan

pengeluaran. Dari sisi pengeluaran pendapatan nasional diartikan sebagai

penjumlahan dari konsumsi, investasi, pengeluaran pemerintah, ekspor, dan

impor. Persamaan ini adalah persamaan identitas dan seringkali disebut dengan

identitas persamaan pos pendapaan nasional (Mankiw, 2003). Pendapatan

perorangan adalah jumlah yang tersedia bagi rumahtangga dan perusahaan non-

korporasi untuk melakukan pengeluaran setelah membayar pajak (disposable

income). Kinerja perekonomian dapat direpresentasikan melalui indikator

makroekonomi yaitu:

1. Pertumbuhan ekonomi melalui perubahan PDB, investasi, neraca

perdagangan, dan neraca pembayaran.

2. Stabilisasi ekonomi melalui fluktuasi nilai tukar, tingkat inflasi, dan

tingkat pengangguran.

3.2.2. Inflasi

Inflasi didefinisikan sebagai kenaikan harga umum yang terus-menerus

dalam perekonomian (Susanti, et.al, 1995 dan Putong, 2003). Inflasi merupakan

kecenderungan harga barang dan jasa termasuk faktor-faktor produksi yang diukur

dengan satuan mata uang yang semakin naik terus-menerus. Kaum monetaris

mengemukakan bahwa inflasi adalah fenomena moneter yang disebabkan oleh

kelebihan jumlah uang yang beredar.

Menurut Sukirno (2006b) penyebab terjadinya inflasi dapat dilihat dari

berbagai sisi, yaitu sisi permintaan, penawaran, dan campuran antara keduanya.

Secara umum penyebab terjadinya inflasi dibagi menjadi tiga, yaitu: (1) tarikan

98

permintaan (demand pull inflation), (2) desakan biaya (cost push inflation), dan

(3) karena inflasi negara lain yang tersalur melalui jaringan perdagangan

(imported inflation). Inflasi yang disebabkan oleh permintaan agregat disebut

demand pull inflation, yang umumnya terjadi karena adanya penambahan

permintaan yang besar yang tidak dapat dipenuhi oleh produsen. Inflasi yang

disebabkan oleh aspek penawaran agregat sering disebut dengan cost push

inflation, yaitu kenaikan harga-harga yang disebabkan oleh kenaikan biaya

produksi sebagai dampak kenaikan harga bahan mentah atau upah. Di samping itu

terdapat pula inflasi yang diimpor (imported inflation) yang disebabkan oleh

kenaikan harga-harga barang impor yang dikonsumsi langsung maupun digunakan

sebagai input produksi di dalam negeri.

Berdasarkan asalnya inflasi dibagi menjadi dua, yaitu: (1) inflasi yang

berasal dari dalam negeri (domestic inflation) yang timbul karena adanya defisit

dalam pembiayaan, belanja negara, musim paceklik, dan bencana alam yang

berkepanjangan. Dalam rangka mengatasi inflasi, pemerintah dapat mencetak

uang baru; dan (2) inflasi yang berasal dari luar negeri (imported inflation).

Negara-negara yang menjadi mitra dagang mengalami inflasi yang tinggi,

sehingga harga barang- barang dan ongkos produksi di negara tersebut relatif

tinggi. Bagi negara pengimpor terpaksa menjual barang impor tersebut di dalam

negeri dengan harga yang lebih mahal (Putong, 2003). Kenaikan harga dunia

minyak mentah merupakan salah sumber terjadinya imported inflation.

Inflasi umumnya memberikan dampak yang kurang menguntungkan

dalam perekonomian. Namun dalam jangka pendek, terdapat trade off antara

inflasi dan pengangguran. Hal ini menunjukkan bahwa inflasi dapat menurunkan

99

tingkat pengangguran atau menyeimbangkan perekonomian negara. Akibat

negatif yang ditimbulkan oleh inflasi adalah: (1) menurunkan pendapatan riil

orang-orang yang berpendapatan tetap, (2) mengurangi nilai kekayaan yang

berbentuk uang, dan (3) memperburuk pembagian kekayaan, khususnya kekayaan

yang bersifat keuangan (Sukirno, 2006b).

Selain itu inflasi juga dapat menurunkan nilai riil tabungan dan investasi

sehingga dapat membuat perekonomian berjalan tidak efisien, menghambat

pertumbuhan ekonomi, dan menurunkan standar hidup (Kahn, 1994). Penurunan

standar hidup ini banyak dirasakan oleh masyarakat yang berpenghasilan rendah.

Tingkat kemiskinan di Indonesia masih sangat sensitif terhadap perubahan garis

kemiskinan, dalam arti jika batas kemiskinan dinaikkan, misalnya karena laju

inflasi yang tinggi, akan berdampak pada laju peningkatan kemiskinan yang relatif

lebih besar (Ikhsan, 2001 dalam Tambunan, 2003).

Dampak positif dari inflasi (Putong, 2003) adalah: (1) bagi pengusaha

barang-barang mewah (high end) dimana barangnya menjadi lebih laku pada saat

harganya semakin tinggi (masalah prestise), (2) masyarakat semakin selektif

dalam mengkonsumsi dan produksi akan diusahakan seefisien mungkin, (3) inflasi

yang berkepanjangan dapat menumbuhkan industri kecil dalam negeri yang

dipercaya dan tangguh, dan (4) tingkat pengangguran cenderung menurun karena

masyarakat terdorong melakukan kegiatan produksi.

Menurut Putong (2003) angka inflasi dapat dihitung dari angka IHK

(Indeks Harga Konsumen) atau CPI (Consumer Price Index), yang biasanya

diterbitkan setiap bulan, 3 bulan atau 1 tahun. Selain IHK, tingkat inflasi juga

dapat dihitung dengan menggunakan GNP (Gross National Product) atau PDB

100

deflator, yaitu membandingkan GNP atau PDB yang diukur berdasarkan harga

berlaku (GNP atau PDB nominal) terhadap GNP atau PDB harga konstan (GNP

atau PDB riil).

3.2.3. Pengangguran

Di samping menaikkan tingkat pendapatan masyarakat, tujuan penting lain

dari pembangunan adalah untuk menciptakan kesempatan kerja. Tujuan ini hanya

akan tercapai apabila penambahan kesempatan kerja berkembang lebih cepat dari

penambahan tenaga kerja. Pengangguran adalah keadaan tanpa pekerjaan yang

dihadapi oleh segolongan tenaga kerja, yang telah berusaha mencari pekerjaan,

tetapi tidak memperolehnya. Individu yang menghadapi masalah tersebut

dinamakan penganggur (Putong, 2003 dan Sukirno, 2006b).

Berdasarkan penyebabnya pengangguran dapat dibedakan menjadi: (1)

pengangguran struktural yaitu pengangguran yang diakibatkan perubahan struktur

ekonomi, (2) pengangguran siklikal yaitu pengangguran yang disebabkan

perkembangan ekonomi yang sangat lambat atau kemerosotan kegiatan ekonomi,

(3) pengangguran normal atau friksional yaitu pengangguran yang terwujud

apabila ekonomi telah mencapai kesempatan kerja penuh, dan (4) pengangguran

teknologi yaitu pengangguran yang disebabkan perkembangan teknologi

(Sukirno, 2006b).

Berdasarkan cirinya, pengangguran dapat dibedakan atas: (1)

pengangguran terbuka. Pengangguran ini tercipta sebagai akibat penambahan

lowongan pekerjaan yang lebih rendah dari penambahan tenaga kerja. Sebagai

akibatnya dalam perekonomian semakin banyak jumlah tenaga kerja yang tidak

dapat memperoleh pekerjaan; (2) pengangguran tersembunyi adalah keadaan

101

pengangguran yang tidak secara nyata dapat dilihat dan berlaku pada kegiatan

yang jumlah pekerjanya melebihi dari yang diperlukan; (3) pengangguran

musiman yaitu pengangguran yang tidak terjadi sepanjang waktu tetapi hanya

terjadi ketika kegiatan ekonomi yang dijalankan sedang dalam keadaan tidak

sibuk atau sedang tidak melakukan kegiatan. Pengangguran ini terutama terdapat

di sektor pertanian dan perikanan; dan (4) setengah pengangguran atau under-

employment adalah tenaga kerja yang melakukan kerja dengan jam kerja yang

jauh lebih rendah dari jam kerja yang lazim dilakukan dalam sehari atau seminggu

(Sukirno, 2006a).

Untuk mengetahui seberapa besar jumlah pengangguran di suatu negara

atau wilayah dapat digunakan ukuran tingkat pengangguran. Menurut Sukirno

(2006b) tingkat pengangguran adalah rasio antara jumlah penganggur dengan

jumlah angkatan kerja pada suatu waktu tertentu dan dinyatakan dalam persen.

Menurut Dornbusch dan Fisher (1997), tingkat pengangguran adalah bagian dari

angkatan kerja yang tidak memperoleh pekerjaan. Mankiw (2003) menunjukkan

pengangguran dalam persamaan sebagai berikut:

L = E + U .............................................................................................. (3.3)

dimana:

L = angkatan kerja

E = jumlah orang yang bekerja

U = jumlah pengangguran

Sehingga tingkat pengangguran adalah U/L. Jika tingkat pengangguran

tidak naik dan turun atau pasar tenaga kerja berada dalam kondisi stabil, maka

102

jumlah orang yang mendapatkan pekerjaan harus sama dengan jumlah orang yang

kehilangan pekerjaan.

fU = sE .................................................................................................. (3.4)

fU = s(L-U) .......................................................................................... (3.5)

L

U1s

L

Uf ..................................................................................... (3.6)

fs

s

L

U

............................................................................................. (3.7)

dimana:

fU = jumlah orang yang memperoleh pekerjaan

sE = jumlah orang yang kehilangan pekerjaan

Persamaan 3.7 menunjukkan bahwa tingkat pengangguran kondisi stabil

U/L bergantung pada tingkat pemutusan hubungan kerja s dan tingkat perolehan

kerja f. Semakin tinggi tingkat pemutusan hubungan kerja, maka semakin tinggi

tingkat pengangguran. Di lain pihak semakin tinggi tingkat perolehan kerja, maka

semakin rendah penganggurannya.

3.2.4. Neraca Pembayaran

Neraca perdagangan merupakan catatan penerimaan ekspor dikurangi

dengan pengeluaran impor (X - M) dari barang dan jasa. Dengan asumsi ekspor

tidak tergantung pada tingkat pendapatan nasional dan tingkat bunga, serta impor

merupakan fungsi dari pendapatan, maka semakin tinggi tingkat pendapatan akan

menyebabkan semakin kecil surplus neraca perdagangan, BOT (balance of trade).

Neraca pembayaran atau BOP (balance of payment) diartikan sebagai

semua catatan transaksi yang dilakukan penduduk suatu negara dengan negara

lain di dunia, baik neraca barang maupun modal. Oleh sebab itu kurva BOP

103

ditunjukkan dengan kombinasi antara tingkat pendapatan dan harga. BOP berada

dalam keadaan keseimbangan bila (X - M) + (net capital flow) = 0.

Arus modal netto (net capital flow) atau CF merupakan fungsi positif dari

tingkat suku bunga domestik. Jika diasumsikan bahwa tingkat suku bunga luar

negeri adalah tetap, maka semakin tinggi tingkat suku bunga domestik akan

menyebabkan semakin besar arus modal yang masuk (capital inflow) ke dalam

negeri atau semakin kecil arus modal ke luar negeri (capital outflow). Persamaan

identitas yang menggambarkan penjelasan di atas disajikan sebagai berikut:

1. Neraca Perdagangan

BOT = X-M .......................................................................................... (3.8)

2. Neraca Pembayaran

BOP = BOT + Net Capital Flow........................................................... (3.9)

dimana:

BOT = balance of trade

BOP = balance of payment

X = ekspor Indonesia

M = impor Indonesia

Net Capital Flow = capital inflow - capital outflow

3.3. Kemiskinan

3.3.1. Konsep dan Ukuran Kemiskinan

Kemiskinan didefinisikan sebagai masalah yang berkaitan dengan

multidimensi. Kemiskinan sering dikonsepsikan sebagai ketidakcukupan

pendapatan dan harta (lack of income and assets) dalam memenuhi kebutuhan

dasar yang meliputi pangan, sandang, papan, pendidikan, dan kesehatan.

Pengertian asset disini mencakup human assets, natural assets, physical assets,

104

financial assets, dan social assets. Fenomena kemiskinan tidak hanya berkaitan

dengan dimensi ekonomi tetapi juga dimensi non ekonomi (World Bank, 2000).

Kemiskinan menurut Chambers (1996) menjadi faktor penentu yang

memiliki pengaruh yang kuat terhadap yang lainnya. Kemiskinan khususnya di

perdesaan berhubungan dengan masalah ketidakberdayaan (powerless),

keterisolasian (isolation), kerentanan (vulnerability), dan kelemahan fisik

(physical weakness) dimana masing-masing saling terkait.

Produktivitas yang rendah dari tenaga kerja dapat pula dikarenakan

kemiskinan karena kemiskinan memberikan kontribusi terhadap kelemahan fisik.

Bahkan ketiadaan pendidikan, keterpencilan, dan ketiadaan kontak dengan dunia

luar juga ikut memperparah kemiskinan. Chamber (1996) mengatakan bahwa

saling keterkaitan di antara berbagai aspek kemiskinan tersebut akan membentuk

lingkaran setan kemiskinan (the vicious circle of poverty).

Kakwani (2000) menyebutkan ukuran kemiskinan yang baik harus

mempertimbangkan antara lain: (1) persentase penduduk miskin, (2) perbedaan

kemiskinan agregat, dan (3) distribusi pendapatan antar penduduk miskin. Ada

empat ukuran yang sering digunakan para ahli untuk mengukur kemiskinan, yaitu:

1. Poverty headcount index (P0).

P0 adalah ukuran kasar dari kemiskinan yang hanya menunjuk kepada

proporsi dari penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan. Ukuran ini

menjumlahkan banyaknya orang miskin, kemudian dibandingkan dengan total

jumlah penduduk dalam persen, sedemikian sehingga setiap orang miskin

memiliki bobot yang sama besarnya. Kelemahan pengukuran ini hanya

menghitung jumlah kepala orang miskin (headcount) namun tidak mampu

105

menangkap tingkat keparahan kemiskinan itu sendiri. Sementara persentase

penduduk miskin tidak menggambarkan intensitas dari kemiskinan.

2. Poverty gap index (P1).

P1 mengukur kedalaman kemiskinan di suatu wilayah dan mengestimasi

perbedaan rata-rata pendapatan orang miskin dari garis kemiskinan sebagai suatu

proporsi dari garis kemiskinan. Ukuran ini lebih baik daripada ukuran yang

pertama sehingga apabila pembuat kebijakan menerapkannya, maka dapat

memperkirakan besarnya dana untuk pengentasan kemiskinan. Kelemahan ukuran

ini adalah belum memperlihatkan distribusi pendapatan antar penduduk miskin.

3. Squared poverty gap (P2).

P2 adalah rata-rata dari kuadrat kesenjangan kemiskinan. Kelebihan ukuran

ini mempertimbangkan tingkat kepelikan atau keparahan kemiskinan (severity of

poverty) di dalam suatu wilayah dan ketimpangan pendapatan di antara penduduk

miskin di wilayah tersebut, sehingga indeks ini sering disebut sebagai indeks

keparahan kemiskinan (poverty severity index).

3.3.2. Faktor-Faktor Penentu Kemiskinan

Chamber (1996) mengatakan bahwa terdapat dua pandangan yang

mengidentifikasi penyebab kemiskinan, terutama di daerah perdesaan. Pertama

adalah pandangan ekonomi politik yang melihat kemiskinan sebagai fenomena

sosial. Kemiskinan muncul di perdesaan sebagai akibat dari proses

pengkonsentrasian kekayaan dan kekuasaan yang terjadi melalui tiga tingkatan,

yaitu tingkat global, nasional, dan lokal. Pada tingkat global atau internasional

kemiskinan muncul akibat dari hubungan pertukaran yang eksploitatif dan tidak

seimbang antara negara kaya dan negara miskin. Pada tingkat nasional,

106

kemiskinan perdesaan muncul sebagai akibat dari ulah berbagai kelompok

kepentingan khususnya urban middle class yang berusaha memperoleh

keuntungan dengan mengorbankan kepentingan perdesaan melalui investasi pada

industri dan jasa di perkotaan. Pada tingkat lokal atau perdesaan, kemiskinan

perdesaan muncul sebagai akibat dari ulah para elit lokal seperti tuan tanah,

pedagang, pelepas uang (money lenders), dan birokrat yang terus berusaha

mengkonsolidasikan kekuasaan dan kekayaannya. Adanya proses pertukaran yang

eksploitatif dan tidak seimbang pada tingkat global hingga lokal telah

menyebabkan kaum kaya menjadi semakin kaya dan kuat, sementara kelompok

miskin secara relatif maupun absolut semakin miskin dan lemah.

Kedua adalah kelompok pandangan ekologis fisik, yang melihat

kemiskinan sebagai fenomena fisik. Kemiskinan perdesaan muncul sebagai akibat

dari pertumbuhan dan tekanan penduduk yang tidak terkendali atas sumberdaya

dan lingkungan sehingga lahan menjadi semakin langka. Sebagian tenaga kerja

terpaksa bermigrasi ke perkotaan atau ke lingkungan marginal untuk dapat

mempertahankan hidup. Selain itu parasit, penyakit, kurang gizi, kondisi

lingkungan yang tidak sehat, perumahan yang kurang layak, lingkungan yang

kurang nyaman, dan kondisi iklim yang tidak menentu menyebabkan timbulnya

kemiskinan di daerah perdesaan.

3.4. Keseimbangan Perekonomian dalam Kerangka Makroekonomi

Berikut ini diuraikan analisis keseimbangan perekonomian dalam kerangka

makroekonomi dengan pendekatan model IS-LM. Kurva IS menyatakan apa yang

terjadi pada pasar barang dan jasa, sementara kurva LM menunjukkan apa yang

terjadi pada penawaran dan permintaan terhadap uang.

107

Penelitian ini menggunakan pendekatan permintaan agregat (aggregate

demand, AD), sehingga pendapatan nasional (Y atau GDP) ditentukan oleh

konsumsi (C), investasi (I), belanja pemerintah (G), dan ekspor bersih (X-M).

Perubahan komponen permintaan agregat akan menggeser kurva IS. Karena itu,

perubahan belanja subsidi BBM akan mengubah besaran belanja pemerintah dan

kurva IS bergeser ke kanan. Pergeseran kurva IS menciptakan keseimbangan baru

ketika kurva IS yang baru berpotongan dengan kurva LM.

Pendapatan nasional dikurangi pajak pendapatan perusahaan dan individu

menghasilkan pendapatan setelah pajak (disposable income) atau Yd=Y-T.

Pendapatan setelah pajak digunakan untuk: (1) membeli barang dan jasa buatan

dalam negeri atau impor, dan (2) untuk ditabung atau Yd=C+S. Persamaan 3.2

dimasukkan ke persamaan 3.1, sehingga diperoleh keseimbangan pendapatan

nasional dalam perekonomian terbuka, yaitu:

Y = Y - T - S + I + G + (X-M) ........................................................... (3.10)

S + T + M = I + G + X ............................................. ......................... (3.11)

Gambar 3 menunjukkan keseimbangan di pasar barang, dimana kurva kiri

bawah menunjukkan garis IS yang meringkas hubungan antara tingkat suku bunga

dan output nasional. Semakin tinggi suku bunga, maka output nasional semakin

rendah. Apabila tingkat suku bunga turun, maka output nasional meningkat.

Gambar 4 memperlihatkan keseimbangan di pasar uang, dimana

penawaran dan permintaan terhadap uang riil menentukan tingkat suku bunga.

Kurva penawaran uang riil (M/P) atau MS (Money Supply) berbentuk vertikal

karena penawaran uang riil tidak bergantung pada tingkat suku bunga.

108

Gambar 3. Keseimbangan Pasar Barang

Kurva permintaan uang atau L(r, Y) atau money demand (MD) berbentuk

miring ke bawah karena tingkat suku bunga yang lebih tinggi meningkatkan biaya

memiliki uang dan menurunkan kuantitas uang yang dimiliki. Pada tingkat suku

bunga keseimbangan, maka jumlah uang riil yang diminta sama dengan jumlah

penawarannya. Penjelasan ini didasarkan pada teori preferensi likuiditas yang

menyatakan bahwa tingkat suku bunga disesuaikan untuk menyeimbangkan

penawaran dan permintaan uang (Mankiw, 2003).

Y

0

00

I + G + X

Y1

Y1

r

r2

r

IS

r1a

0

r1r2

S + T + M

I, G, X

S, T, M S, T, M

I, G, XYY2

Y2

b

c

de

f

g

h

45o

109

Gambar 4. Keseimbangan Pasar Uang

Berdasarkan Gambar 3 dan 4, diperoleh keseimbangan pasar barang dan

uang yang meliputi :

Y = C(Y - T) + I(r) + G + Nx (Kurva IS) ................... (3.12)

M/P = L(r, Y) (Kurva LM) ................ (3.13)

Gambar 5 menunjukkan perpotongan antara kurva IS dan LM yang

merepresentasikan keseimbangan pasar barang dan uang riil pada pengeluaran

pemerintah, pajak, jumlah uang beredar, dan tingkat harga tertentu. Oleh karena

Y00 Y1

r

r1

r

LM

r1

M/P

a

b

L1(r1, Y1)

M/P

L2(r1, Y2)

r2 r2

Y2

Y

Y

0

45o

0

Y

M/P

c

d

e

f

g

h

Y1

Y2

Y1 Y2

MS=MD

110

perhitungan output nasional dari sisi permintaan, maka keseimbangan pasar

barang dan uang disebut juga dengan permintaan agregat (AD).

Gambar 5. Penurunan Permintaan Agregat

Penawaran agregat (AS) diturunkan dari kurva fungsi produksi dan pasar

tenaga kerja. Meskipun penelitian ini tidak menggunakan pendekatan penawaran

agregat, namun pasar tenaga kerja tetap diperlukan untuk melengkapi kedalaman

analisis. Pada Gambar 6, pendapatan nasional diukur dari sisi produksi, dimana

dalam jangka pendek fungsi produksi agregat ini diformulasikan yaitu Y = f(N).

Apabila diasumsikan bahwa penawaran tenaga kerja elastis tidak

berhingga pada upah W dan harga produk perusahaan adalah konstan pada P,

maka keuntungan perusahaan adalah π=P.Y - W.N. Memaksimumkan keuntungan

YP

00

AD

Y1

P1

r

r1

rM/P

L1(r, y1)

LM

IS1

r1

M/P

YY10

ab

c

111

terjadi bila turunan pertamanya adalah nol, sehingga dπ/dN=P.dY/dN-W=0. Pada

asumsi turunan kedua terpenuhi, maka dY/dN=MPn adalah produk marginal

tenaga kerja sehingga W=MPn. Persamaan ini adalah permintaan tenaga kerja

yang digambarkan pada kurva permintaan tenaga kerja.

Gambar 6. Penurunan Penawaran Agregat

Perubahan harga akan menggeser kurva permintaan tenaga kerja, jika

diasumsikan kurva penawaran tenaga kerja bersifat kaku (rigid) terhadap

perubahan harga dalam jangka pendek, sesuai asumsi Keynes. Apabila penawaran

tenaga kerja berubah, maka upah tenaga kerja dan jumlah produksi juga berubah.

Hubungan antara perubahan harga dengan jumlah produksi digambarkan melalui

kurva penawaran agregat (AS).

0

Y

Y1

Y2

NN1 N2

Y=f(N)

W

W2

W1

0 NN2N1 N3

DL2DL1

SL1

b

a

d

ec

Y

Y

45O

P

Y

0

0

P2

P1

Y1 Y2

f

AS

112

Keseimbangan eksternal dicerminkan oleh kurva EB (External Balance)

yang merupakan hasil dari kondisi keseimbangan antara ekspor bersih (X - M)

dan aliran kapital bersih (K). Oleh sebab itu keseimbangan eksternal terjadi ketika

ekspor bersih (net export) sama dengan aliran kapital bersih, seperti yang terlihat

pada Gambar 7.

Gambar 7. Keseimbangan Neraca Pembayaran

3.5. Hubungan Antar Variabel Makroekonomi

Menurut Dornbusch dan Fisher (1997) terdapat hubungan yang sederhana

antar variabel utama makroekonomi yaitu pertumbuhan ekonomi, pengangguran,

inflasi, dan neraca pembayaran.

0

X-M

r

r1

0

e

b

c

a

45O

r

Y

0

0

r1

r2

Y1

d

X-M

X - M = K

K

K

Y

K = f(r)

r2

Y1 Y2

Y2K2K1

K1 K2

f

113

3.5.1. Hubungan Antara Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran

Semakin tinggi pendapatan nasional, semakin besar harapan untuk

membuka kapasitas produksi baru yang tentu saja akan menyerap tenaga kerja

baru. Dengan demikian pertumbuhan ekonomi cenderung memperbesar harapan

untuk tidak menganggur, sebaliknya bila pertumbuhan ekonomi mengecil (apalagi

negatif), maka tingkat pengangguran cenderung semakin besar.

Hubungan antara laju pertumbuhan riil dan perubahan tingkat

pengangguran dikenal sebagai hukum Okun (Mankiw, 2003). Hukum ini

menyatakan ”bila GNP tumbuh sebesar 2.5 persen di atas trend-nya yang dicapai

pada tahun tertentu, maka tingkat pengangguran akan turun sebesar 1 persen”.

Jadi bila pengangguran ingin diturunkan sebesar 2 persen, maka pertumbuhan

ekonomi haruslah dipacu hingga bisa tumbuh sebesar 5 persen di atas rata-rata.

Berdasarkan hukum Okun, dapat dibuatkan suatu rumus mengenai tingkat

pengangguran sehubungan dengan pertumbuhan ekonomi (Putong, 2003), yaitu:

UEn = UEn-1 - 0.4 (AG-ToG) ......................................................... (3.14)

dimana:

UEn = tingkat pengangguran tahun sekarang

UEn-1 = tingkat pengangguran tahun lalu

AG = actual growth (pertumbuhan aktual)

ToG = trend of growth (kecenderungan pertumbuhan)

0.4 = konstanta kenaikan pengangguran apabila pertumbuhan

ekonomi naik 1 persen di atas rata-rata

Catatan: semua nilai dalam persen.

114

3.5.2. Trade Off Antara Inflasi dan Pengangguran

Mankiw (2003) mengemukakan bahwa terdapat trade-off jangka pendek

antara inflasi dan pengangguran, yang dapat dijelaskan dengan menggunakan

kurva Philips seperti pada Gambar 8. Semakin tinggi tingkat pengangguran, maka

laju inflasi semakin rendah (Dornbusch dan Fisher, 1997).

Sumber: Dornbusch dan Fisher, 1997.

Gambar 8. Trade-off Jangka Pendek antara Inflasi dan Pengangguran

Kurva Philips dalam bentuk modernnya menyatakan bahwa tingkat inflasi

tergantung pada tiga kekuatan yaitu: (1) inflasi yang diharapkan, (2) deviasi

pengangguran dari tingkat alamiah yang disebut pengangguran siklis, dan (3)

guncangan penawaran (Mankiw, 2003). Tiga kekuatan tersebut dapat ditunjukkan

pada persamaan berikut:

π = πe – β(µ - µn) + ν ................................................................ (3.15)

dimana:

π = inflasi

πe = inflasi yang diharapkan

β = parameter dari respon inflasi terhadap pengangguran siklis

(µ - µn)= pengangguran siklis

ν = guncangan penawaran

Tingkat Pengangguran

Inflasi

0

115

3.5.3. Hubungan Antara Nilai Tukar dan Pengeluaran Pemerintah

Indonesia adalah pengekspor dan pengimpor, baik untuk minyak mentah

maupun produk-produk minyak termasuk BBM. Pada saat ini Indonesia menjadi

negara net importer minyak mentah, sehingga ketika harga minyak mentah (dalam

US$) meningkat atau nilai tukar rupiah terdepresiasi, maka jumlah subsidi yang

harus dibayar oleh pemerintah akan meningkat.

Chowdhury and Hossain (1998) mengatakan untuk menggambarkan

keterkaitan antara nilai tukar rupiah dengan penyerapan domestik (terdiri dari

konsumsi, investasi, dan pengeluaran pemerintah), dapat dijelaskan melalui

Diagram Swan, sebagaimana yang diperlihatkan pada Gambar 9. Pada diagram

Swan terdapat 2 kurva yaitu kurva IB dan EB. Kurva IB dari kiri atas ke kanan

bawah menggambarkan kesimbangan internal yaitu keseimbangan ketika terjadi

penggunaan tenaga kerja penuh (full employment) dan kestabilan harga. Ke arah

kanan (kiri) dari kurva IB akan terjadi tekanan inflasi (deflasi) terhadap

perekonomian karena pada nilai tukar riil tertentu, penyerapan domestik lebih

besar (kecil) dari yang dibutuhkan untuk mencapai keseimbangan tenaga kerja.

Kurva EB dari kiri bawah ke kanan atas menggambarkan keseimbangan eksternal

yaitu keseimbangan neraca pembayaran. Ke arah kanan (kiri) kurva EB akan

terjadi defisit (surplus) neraca pembayaran, karena pada nilai tukar riil tertentu

penyerapan domestik lebih besar (kecil) dari yang dibutuhkan untuk menjaga

keseimbangan neraca pembayaran. Titik A merupakan titik keseimbangan internal

dan eksternal. Melalui titik A juga terdapat garis titik-titik vertikal dan horizontal

yang membagi dua setiap zona guna merinci penyebab ketidakseimbangan agar

arahan kebijakan lebih akurat.

116

Sumber: Chowdhury and Hossain, 1998.

Gambar 9. Diagram Swan

Diasumsikan suatu negara sedang mengalami masalah inflasi dan defisit

neraca pembayaran yang ditunjukkan oleh titik B. Titik B terletak di sebelah

kanan kurva IB dan dibawah garis titik-titik horizontal, kedua hal ini

menunjukkan bahwa terjadi overvalued mata uang domestik dan terjadi tekanan

inflasi. Langkah kebijakan yang perlu dilakukan agar perekonomian kembali ke

titik A adalah dengan mengurangi penyerapan domestik dan sekaligus melakukan

depresiasi mata uang domestik. Kebijakan tunggal berupa pengurangan

penyerapan domestik akan berakibat pada seimbangnya neraca pembayaran tetapi

mengakibatkan terjadinya pengangguran, sebagaimana yang ditunjukkan oleh titik

C. Apabila kebijakan tunggal berupa depresiasi mata uang domestik diterapkan,

maka neraca pembayaran seimbang namun terjadi tekanan inflasi sehingga inflasi

meningkat di titik D.

Nilai Tukar Riil

Defisit

Depresiasi

Penyerapan Domestik

Apresiasi

Defisit Surplus

Pengangguran

Pengangguran Inflasi

Inflasi Surplus

(III) (I)

(IV)

(II) EB

IB

A

B

B’

C

D

117

Kebijakan tunggal dapat membawa perekonomian kembali ke titik A

hanya apabila ketidakseimbangan awal terletak pada garis titik-titik. Misalkan

ketidakseimbangan awal di titik B’, maka kebijakan tunggal berupa pengurangan

penyerapan domestik akan berdampak pada terjadinya keseimbangan intenal dan

eksternal, sehingga perekonomian kembali ke titik A. Hal ini mengindikasikan

bahwa apabila nilai tukar riil berada dekat dengan nilai keseimbangannya, maka

kebijakan tunggal penyerapan domestik dapat membawa perekonomian pada

keseimbangan internal dan eksternal sekaligus.

3.5.4. Hubungan Subsidi dengan Keberlanjutan Fiskal

Kebijakan fiskal adalah kebijakan makroekonomi yang berhubungan

dengan penerimaan dan pengeluaran pemerintah. Instrumen kebijakan fiskal yang

menjadi salah satu penggerak perekonomian Indonesia tertuang dalam Anggaran

Pendapatan dan Belanja Negara (APBN). Perubahan yang terjadi pada variabel

ekonomi makro dapat mempengaruhi APBN, sementara kebijakan APBN pada

akhirnya juga akan mempengaruhi aktivitas ekonomi (Bappenas, 2007).

Kebijakan fiskal disebut juga dengan kebijakan anggaran (budgetary policy) yang

dilakukan melalui APBN. Fungsi kebijakan fiskal adalah: (1) fungsi alokasi, (2)

fungsi distribusi, (3) fungsi stabilisasi, dan (4) fungsi dinamisatif.

Fungsi alokasi merupakan fungsi yang berkaitan dalam mengalokasikan

sumber-sumber ekonomi dengan penyediaan barang-barang sosial atau proses

penggunaan sumberdaya yang dengan menciptakan insentif maupun diinsentif

agar kegiatan ekonomi dapat berjalan sesuai dengan tujuan. Sementara fungsi

distribusi atau retribusi adalah fungsi kebijakan fiskal yang berkaitan dengan

upaya untuk menciptakan pembagian pendapatan dan kekayaan yang lebih adil

118

dan merata di masyarakat. Fungsi stabilisasi adalah fungsi kebijakan fiskal yang

berhubungan dengan mempertahankan tingginya tingkat tenaga kerja yang bekerja

(high employment), stabilitas harga, dan tingkat pertumbuhan ekonomi, yang

dapat berpengaruh pada neraca perdagangan dan pembayaran (Musgrave and

Musgrave, 1984). Fungsi dinamisatif merupakan peran kebijakan anggaran dan

belanja pemerintah dalam menggerakkan proses pembangunan ekonomi agar

lebih cepat tumbuh dan berkembang (Bappenas, 2007).

Definisi gap fiskal (fiscal gap) adalah selisih antara penerimaan dalam

negeri dengan belanja negara. Konsep gap fiskal seringkali dipakai untuk

menunjukkan bahwa defisit anggaran berkaitan erat dengan keberlanjutan fiskal.

Keberlanjutan fiskal (fiscal sustainability) seringkali diartikan beragam, namun

umumnya dipahami bahwa kebijakan fiskal suatu negara dikatakan berkelanjutan

apabila negara tersebut dapat mengatasi masalah keterbatasan anggarannya

dengan sumber dana dalam negeri. Oleh sebab itu analisis keberlanjutan fiskal

mencerminkan besarnya biaya dan manfaat dari beberapa alternatif mekanisme

penyesuaian, baik melalui pajak ataupun pengeluaran (Alvarado, Izquierdo, and

Panizza, 2004). Hal ini dijelaskan lebih lanjut oleh Krejdl (2006) dimana

kebijakan fiskal dikatakan mempunyai derajat keberlanjutan apabila present value

dari future primary surplusses sama dengan tingkat hutang pada saat itu (atau

intertemporal budget constraint). Kondisi tersebut dimaksudkan untuk

menghindarkan pemerintah dari akumulasi hutang yang berlebihan.

Selain itu menurut Blanchard (1990) dalam Krejdl (2006), keberlanjutan

fiskal dikaitkan dengan utang yang berlebihan dan terus meningkat. Kebijakan

fiskal yang berkelanjutan adalah kebijakan fiskal yang mampu menjamin bahwa

119

rasio utang terhadap GDP akan kembali ke posisi semula. Buiter (1985) dalam

Krejdl (2006) menyatakan bahwa kebijakan fiskal yang berlanjut adalah apabila

rasio utang terhadap GDP dapat dipertahankan pada tingkat yang berlaku saat ini.

Definisi ini memiliki kelemahan yaitu: (1) tidak ada teori yang menyatakan bahwa

rasio utang terhadap GDP harus kembali ke posisi semula dan bukan posisi stabil

yang lain, (2) tidak ada batasan sejauh apa rasio utang terhadap GDP yang disebut

sebagai berlebihan.

3.6. Dampak Subsidi terhadap Kesejahteraan dan Kinerja Perekonomian

3.6.1. Dampak Subsidi terhadap Kesejahteraan

Beban pajak (atau manfaat suatu subsidi) sebagian dipikul konsumen dan

sebagian lagi oleh produsen, dimana besarnya bagian dari pajak yang dibayar

konsumen tergantung dari bentuk kurva penawaran dan permintaan dan

khususnya tergantung pada elastisitas relatif dari permintaan dan penawaran.

Dalam kenyataannya subsidi dapat dipandang sebagai pajak negatif. Pada

umumnya keuntungan dari subsidi dinikmati oleh konsumen (Pindyck and

Rubinfeld, 1991). Seperti yang diperkirakan, efek dari subsidi pada jumlah yang

diproduksi dan dikonsumsi adalah kebalikan dari pada efek suatu pajak.

Subsidi dapat dibedakan atas subsidi output (subsidized consumption) dan

subsidi input (subsidized production). Subsidi output adalah subsidi yang

diberikan pada pasar output sedemikian sehingga konsumen seolah-olah

mengalami peningkatan pendapatan. Karena tingkat pendapatan konsumen

meningkat, maka daya beli konsumen juga meningkat. Peningkatan daya beli

konsumen ditampilkan sebagai pergeseran kurva permintaan ke kanan atas

120

sehingga harga barang meningkat dan jumlah konsumsi juga meningkat. Contoh

subsidi output adalah pengurangan pajak individu atau transfer dana ke konsumen.

Subsidi output diilustrasikan pada Gambar 10, dimana keseimbangan awal

pada E0 (P0, Q0), dimana surplus produsen sebesar bidang g dan surplus konsumen

sebesar a+d. Apabila dilakukan kebijakan subsidi output dalam bentuk cash grant,

misalkan BLT (Bantuan Tunai Langsung), maka pendapatan masyarakat akan

meningkat, sehingga kurva permintaan bergeser dari D0 ke D1 dan keseimbangan

baru berada di E1 (P1, Q1). Jika diasumsikan tidak ada perdagangan, kebijakan

subsidi output yang dilakukan oleh pemerintah sebesar bidang a+b+d+e dapat

merubah surplus produsen dan konsumen. Surplus produsen menjadi sebesar

bidang d+e+f+g dan surplus konsumen sebesar bidang a+b+c serta dead weight

loss sebesar bidang c+f. Pada Tabel 14 disajikan evaluasi sebelum dan sesudah

adanya kebijakan subsidi output terhadap kesejahteraan.

Subsidi input adalah subsidi yang diberikan pada pasar input sedemikian

sehingga produsen seolah-olah mengalami penurunan biaya produksi. Karena

biaya produksi berkurang, maka produsen cenderung memproduksi lebih banyak

pada tingkat daya beli konsumen konstan. Penurunan biaya produksi produsen

ditampilkan sebagai pergeseran kurva penawaran ke kanan bawah sehingga harga

barang menurun dan jumlah penawaran meningkat. Contoh subsidi input adalah

pengurangan pajak produsen atau transfer dana ke produsen yang dikenal dengan

subsidi. Sebagai konsekuensi dari subsidi output atau subsidi input, kesejahteraan

mengalami pergeseran yang dicerminkan pada pergeseran surplus konsumen,

surplus produsen, dan pembayaran subsidi pemerintah.

121

Gambar 10. Pengaruh Kebijakan Subsidi Output terhadap Kesejahteraan

Tabel 14. Evaluasi Kebijakan Subsidi Output terhadap Kesejahteraan

Keterangan Surplus

Produsen Surplus

Konsumen Subsidi

Pemerintah DWL

Sebelum Subsidi g a, d - -

Setelah Subsidi d, e, f, g a, b, c a, b, d, e c, f

Keterangan: DWL: Dead Weight Loss.

Subsidi input digambarkan pada Gambar 11 yaitu ketika subsidi diberikan

pada produsen, maka harga input akan menjadi lebih rendah, sehingga kurva

penawaran bergeser dari S0 ke S1 (Handoko dan Patriadi, 2005). Jika diasumsikan

tidak ada perdagangan, maka keseimbangan awal pada titik keseimbangan E0 (P0,

Q0), dimana surplus produsen sebesar b+c dan surplus konsumen sebesar a.

Apabila subsidi input dilakukan oleh pemerintah, maka keseimbangan baru di titik

E1 (P1, Q1) pada kurva permintaan yang sama. Jumlah produksi meningkat dari Q0

menjadi Q1 dan pada akhirnya menurun kembali menjadi Q0 karena harga output

menurun menjadi P2. Pada keseimbangan baru, subsidi input sebesar bidang

0 Q

P

S

D0

D1

Q0 Q1

P0

P1 a E1 b c

d e f

E0 h

P2

g

122

b+c+d+f, surplus produsen sebesar bidang c+f+g, dan surplus konsumen sebesar

bidang a+b+d+e, serta dead weight loss sebesar bidang e+g.

Gambar 11. Pengaruh Kebijakan Subsidi Input terhadap Kesejahteraan

Pada Tabel 15 disajikan evaluasi sebelum dan sesudah adanya kebijakan

subsidi input terhadap kesejahteraan.

3.6.2. Dampak Subsidi terhadap Kinerja Perekonomian

Gambar 12 memberikan ilustrasi grafik dampak dari peningkatan subsidi

harga BBM terhadap kinerja perekonomian. Diasumsikan bahwa nilai tukar

rupiah yang berlaku adalah flexible exchange rate dengan rezim kapital bebas

keluar masuk.

Tabel 15. Evaluasi Kebijakan Subsidi Input terhadap Kesejahteraan

Keterangan Surplus

Produsen Surplus

Konsumen Subsidi

Pemerintah DWL

Sebelum Subsidi b, c a - -

Setelah Subsidi c, f, g a, b, d, e b, c, d, f e, g

Keterangan: DWL: Dead Weight Loss.

Keseimbangan pasar uang (kurva LM) dan pasar barang (kurva IS) berada

di titik G (r1 dan y1) sebelum adanya shock ekonomi. Peningkatan subsidi harga

0 Q

P S0

D

S1

Q0 Q1

P1

P0 a

b

c d e

f g P2

E0

E1

123

BBM akan membebani anggaran negara sehingga selanjutnya dapat meningkatkan

pengeluaran pemerintah. Keseimbangan baru pasar uang dan barang dengan

adanya peningkatan subsidi harga BBM adalah di titik I (r2, y2). Peningkatan

pengeluaran pemerintah berakibat pada bergesernya kurva Investment-Saving (IS)

ke kanan atas (IS1 ke IS2), sehingga output nasional meningkat dari y1 ke y3.

Peningkatan output dari y1 ke y3 akan mendorong peningkatan suku bunga dari r1

ke r2 pada kurva permintaan uang MS yang sama, sehingga keseimbangan

bergeser ke titik F (r1, y2).

Peningkatan tingkat suku bunga berdampak pada 2 hal. Pertama, investasi

swasta cenderung menurun sehingga output juga menurun dari y3 ke y2.

Penurunan output ini akan menaikkan impor sehingga ekspor bersih (net export

atau X - M) menurun. Kedua, naiknya suku bunga dalam negeri akan berdampak

pada perbedaan suku bunga dalam negeri dengan luar negeri yang mengakibatkan

peningkatan capital inflow. Capital inflow mengakibatkan permintaan mata uang

domestik meningkat dan terjadi apresiasi nilai tukar rupiah.

Di dalam negeri keseimbangan awal aggregat supply dan aggregat

demand berada di titik J (p1, y1). Peningkatan output menggeser kurva AD dari

AD1 ke AD2 sehingga keseimbangan baru berada di titik L (p2, y2). Pada titik ini

terjadi excess demand, sehingga harga-harga barang naik (inflasi) dari p1 ke p2.

Di pasar tenaga kerja, pada (p1), keseimbangan awal di titik O (W1, N1).

Ketika terjadi peningkatan harga (p1 ke p2), maka akan mendorong perusahaan

meningkatkan produksi, sehingga permintaan terhadap input khususnya tenaga

kerja meningkat dari N1 ke N3. Peningkatan permintaan input tenaga kerja ini

digambarkan dengan pergeseran kurva permintaan tenaga kerja dari DL1 ke DL2.

124

Gambar 12. Dampak Subsidi terhadap Kinerja Perekonomian

Y

Y

P

S, T, M

0

00

Y1 Y2

45O

AS

AD2AD1

Y1 Y2

P1

P2

r

r1

r2

rM/P

L1(r, y1)

L2(r, y2)

LM

IS2

IS1

r1

r2

M/P

YY2Y1

0

Y3

Y3

B

A

E

F

G

I

H

J

L

K

0

Y

Y1

Y2

NN1 N2

Y=f(N)

W

W2

W1

0NN2N1 N3

DL2DL1

SL2

SL1

M

N

O

Q

P

Y

Y

45O

S, T, M

G, I, X

G, I, X0

0

S +T + M

G + I + X

C

D

r

EB

125

Terhadap permintaan yang meningkat ini, masyarakat memberikan respon

dengan meningkatkan penawaran tenaga kerja sehingga kurva penawaran tenaga

kerja bergeser dari SL1 ke SL2. Pergeseran ini terjadi ketika upah nominal tenaga

kerja masih pada posisi semula di W1. Ketika pekerja mengetahui bahwa terjadi

inflasi, maka untuk mempertahankan daya beli riilnya, para pekerja menuntut

peningkatan upah nominal yang dituruti oleh pengusaha. Namun karena terjadi

informasi yang tidak seimbang, kenaikan upah nominal pekerja (dari W1 ke W2)

masih lebih kecil dibandingkan dengan kenaikan inflasi, sehingga sebetulnya upah

riil pekerja menurun. Namun demikian, kenaikan upah nominal ini (dari W1 ke

W2) membuat pengusaha melakukan rasionalisasi jumlah pekerja dari N3 ke N2

untuk menyesuaikan dengan peningkatan biaya produksi sebagai akibat dari

kenaikan upah nominal. Pada akhirnya pekerja mengetahui bahwa meskipun upah

nominal meningkat (dari W1 ke W2) namun sebetulnya upah riil relatif tetap.

Karena itu pekerja mengurangi penawaran tenaga kerja sehingga kurva penawaran

bergerak kembali dari SL2 ke SL1. Keseimbangan final pasar tenaga kerja ada di

titik Q (W2, N2).

Dari ilustrasi di atas disimpulkan bahwa kenaikan subsidi harga BBM

cenderung akan meningkatkan output nasional dari y1 ke y2 atau pertumbuhan

ekonomi (growth). Peningkatan output mendorong peningkatan jumlah tenaga

kerja dari N1 ke N2 yang berarti penurunan jumlah penganggur. Upah nominal

yang diterima pekerja meningkat dari W1 ke W2, walaupun diketahui bahwa upah

riil pekerja menurun. Selain itu peningkatan subsidi juga dapat menyebabkan

126

harga-harga dari p1 ke p2, kenaikan tingkat suku bunga dari r1 ke r2, dan terakhir

terjadi penurunan investasi yang diakibatkan oleh kenaikan tingkat suku bunga.

3.6.3. Dampak Subsidi Terhadap Kemiskinan

Dampak subsidi terhadap kemiskinan dapat ditelusuri dari dua pendekatan.

Pertama adalah peningkatan anggaran subsidi akan meningkatkan belanja negara.

Menurut Gambar 12, peningkatan belanja negara akan menggeser kurva IS ke

kanan sehingga output nasional meningkat dari Y1 ke Y2. Karena produksi

nasional meningkat, maka terjadi pergeseran sepanjang kurva produksi Y=f(N)

sehingga kebutuhan akan tenaga kerja meningkat. Peningkatan permintaan tenaga

kerja akan menggeser kurva permintaan tenaga kerja DL1 ke DL2, pada kondisi

penawaran tenaga kerja yang relatif stabil di SL1. Hal ini mengakibatkan

penyerapan tenaga kerja meningkat dari N1 ke N2 dan upah juga meningkat dari

W1 ke W2. Peningkatan upah dan pengurangan pengangguran mengakibatkan

daya beli masyarakat relatif membaik. Apabila peningkatan daya beli masyarakat

lebih tinggi dari tingkat inflasi, maka sebagian jumlah penduduk miskin dapat

melampaui garis kemiskinan dan mengurangi jumlah penduduk miskin. Sehingga

dapat disimpulkan bahwa peningkatan subsidi cenderung akan mengurangi jumlah

penduduk miskin.

Kedua adalah pendekatan harga. Subsidi BBM membuat harga jual eceran

BBM menjadi lebih murah daripada seharusnya. Murahnya harga input energi ini

membuat biaya produksi umum menjadi lebih rendah daripada seharusnya

sehingga harga-harga umum turun. Penurunan harga-harga umum akan

berdampak positif pada peningkatan pendapatan masyarakat. Pada garis

kemiskinan yang relatif stabil, maka peningkatan pendapatan relatif masyarakat

127

akan mengakibatkan pengurangan tingkat kemiskinan. Pendekatan ini meyakini

bahwa subsidi cenderung mengurangi tingkat kemiskinan.

Dari pembahasan ini terdapat hal krusial yang terkait dengan pendekatan

pertama, yaitu apakah peningkatan belanja negara sebagai akibat dari peningkatan

subsidi dapat mendorong kurva IS ke kanan ? Subsidi adalah bagian dari transfer

payment seperti juga pengurangan pajak, pengurangan biaya bunga perbankan,

atau pembagian beras masyarakat miskin. Hal ini biasanya berdampak pada

peningkatan relatif daya beli masyarakat pada tingkat pendapatan yang lama atau

pengurangan biaya produksi karena adanya subsidi input. Transfer payment

langsung ke masyarakat cenderung berdampak pada peningkatan konsumsi.

Masalah lain adalah timbulnya biaya kesempatan (opportunity cost)

sebagai akibat dari peningkatan alokasi anggaran untuk subsidi BBM yang akan

mengurangi alokasi anggaran untuk kegiatan lain. Apakah besaran anggaran

subsidi BBM memiliki dampak yang sama besar atau lebih besar terhadap

perekonomian nasional apabila jumlah anggaran yang sama dipergunakan untuk

kegiatan lain yang lebih penting dan memiliki efek pengganda lebih besar?

3.6.4. Kebijakan Subsidi

Besaran subsidi harga BBM dapat berubah-ubah, sebagai respon dari pasar

dunia minyak mentah, ketika harga jual eceran konstan. Harga jual eceran yang

relatif konstan berdampak pada perubahan subsidi harga BBM sejalan dengan

pergerakan harga keekonomian BBM dalam rupiah. Sebagai ilustrasi, pada

periode 1986-2006, perbandingan rata-rata harga jual eceran BBM terhadap harga

keekonomiannya adalah 95.25 persen untuk premium, 68.33 persen untuk minyak

solar, 35.66 persen untuk minyak tanah, dan 110.99 persen untuk elpiji.

128

Sebagai negara importir minyak mentah, harga dunia merupakan harga

jual eceran, jika tidak ada subsidi. Selain itu, harga dunia BBM cenderung sangat

fluktuatif dengan kenaikan harga tertinggi mencapai 3 kali lipat dalam beberapa

bulan, dan kemudian kembali ke harga normal dalam beberapa bulan kemudian.

Besaran subsidi BBM adalah :

SUBH = (MOPS x NTKR) - HJEC ...................................... (3.16)

dimana :

SUBH = subsidi harga BBM (Rp./Liter) atau elpiji (Rp./Kg)

MOPS = harga keekonomian BBM (US$/Liter) atau elpiji (US$/Kg)

NTKR = nilai tukar riil rupiah (Rp. /US$)

HJEC = harga jual eceran BBM (Rp./Liter) atau elpiji (Rp./Kg)

Persamaan perilaku kebijakan subsidi bagi setiap jenis BBM adalah :

SUBH = f (MOPS, NTKR, KEBJ, NKEBJ) ............................. (3.17)

Hubungan antara harga dunia dengan harga jual eceran adalah:

HJEC = (MOPS x NTKR) – SUBH ......................................... (3.18)

dimana:

KEBJ = variabel kebijakan terkait dengan produk BBM

NKEBJ= variabel diluar kebijakan

3.7. Kerangka Pemikiran

Tahapan kegiatan dari pasar input minyak mentah hingga pasar BBM dan

selanjutnya pasar industri sekunder disajikan pada Gambar 13.

Kegiatan eksploitasi minyak mentah merupakan kegiatan penambangan

untuk memperoleh minyak mentah, yang kemudian sebagian besar dijual di pasar

internasional. Di pasar internasional ini terjadilah pembentukan harga dunia

129

minyak mentah sesuai dengan jenis minyak mentah, yang terkenal adalah Dated

Brent di Eropa, West Texas Intermediate (WTI) di Amerika Serikat, dan Dubai

Fateh di Timur Tengah. Selain itu ada pasar berjangka minyak mentah, yang

terkenal adalah NYMEX atau New York Merchantile Exchange di New York.

Setiap titik sumur pengeboran minyak menghasilkan jenis minyak mentah

yang berbeda. Indonesia mengeluarkan daftar harga minyak mentah Indonesia

yang dikenal dengan Indonesia Crude Price (ICP). ICP berisikan harga rata-rata

minyak mentah Indonesia dari berbagai sumur pengeboran di Indonesia yang

menghasilkan jenis minyak mentah yang berbeda dan harga yang berbeda pula.

Penggunaan ICP sangat terbatas yaitu hanya digunakan internal oleh

pemerintah Indonesia untuk membukukan nilai penjualan minyak mentah

Indonesia, penerimaan negara, besaran pajak, dan lainnya yang berkaitan dengan

keuangan negara. Penelitian ini menggunakan harga dunia minyak mentah

tahunan yang diterbitkan oleh BPMIGAS (Badan Pelaksana Minyak dan Gas

Bumi). Kilang dalam negeri mampu memenuhi sekitar 61.74 persen dari

kebutuhan BBM dalam negeri pada tahun 2005, sementara sekitar 38.26

persennya dipenuhi dari impor.

Penelitian ini memfokuskan diri pada perilaku di pasar BBM dan pasar

BBM sekunder. Konsumen BBM di pasar ini membutuhkan BBM sebagai input

energi maupun sebagai energi final. Pergerakan harga dan jumlah konsumsi BBM

berpengaruh terhadap pasar sekunder BBM. Pasar sekunder BBM berkaitan

dengan kondisi perekonomian nasional, seperti penyerapan tenaga kerja, GDP

nasional, tingkat harga-harga, dan lainnya. Dengan demikian, perilaku di pasar

BBM akan berdampak terhadap perekonomian nasional.

130

Gambar 13. Tahapan Produksi dan Pasar Bahan Bakar Minyak di

Indonesia

Gambar 14 menjelaskan bahwa proses penetapan besaran subsidi harga

BBM melalui proses panjang dan terjadi proses iterasi yang panjang dengan DPR-

RI. Pemerintah telah menyadari bahwa dampak negatif dari subsidi BBM sudah

perlu disikapi dengan suatu kebijakan. Karena itu pemerintah telah mencanangkan

kebijakan umum untuk mengurangi beban subsidi dalam APBN, termasuk subsidi

BBM. Namun upaya pengurangan subsidi harus dilakukan dengan hati-hati dan

bertahap agar tidak menimbulkan gejolak sosial politik.

Pasar BBM

Eksploitasi Minyak Mentah

Industri Sekunder BBM

Industri Primer BBM

Pasar Industri Sekunder

Pasar Minyak Mentah

Pasar Input Minyak Mentah

Impor BBM

Penawaran Output

Permintaan Input

Penawaran Output

Penawaran Output

Permintaan Input

Permintaan Input

Tahap Produksi: Pasar:

131

Gambar 14. Kerangka Pemikiran Keterkaitan Subsidi Harga Bahan Bakar

Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan Kemiskinan di Indonesia

IndonesiaSebagai Net Importer

Monetary Side

Kemampuan APBN(Fiscal Side)

Nilai TukarRp/US$

PengeluaranPemerintah

FluktuasiHarga Dunia

Minyak Mentah

PenerimaanPemerintah

Segi Positif:1.Optimalisasi Hasil Produksi2.Meningkatkan Daya Beli

Masyarakat3.Pemerataan Hasil Produksi4.Stabilitas Harga Produksi

Pertimbangan:-Undang-Undang-Politik-Harga Dunia BBM-Nilai Tukar Rp/US$-APBN-Daya Beli Masyarakat

Segi Negatif:1.Inefisiensi Ekonomi (Boros)2.Diinsentif PengembanganEnergi Alternatif Selain Migas 3.Penyelundupan4.Mengurangi Kemampuan APBN5.Distorsi Pasar6.Ketidakadilan

KebijakanSubsidi Harga

BBM

PermintaanBBM

Penetapan HargaJual Eceran

BBM

PenawaranBBM

Inflasi

Pengangguran

Growth

Balance ofTrade

Daya BeliMasyarakat

Kemiskinan

Kinerja Perekonomian

Pendistorsi

IndonesiaSebagai Net Importer

Monetary Side

Kemampuan APBN(Fiscal Side)

Nilai TukarRp/US$

PengeluaranPemerintah

FluktuasiHarga Dunia

Minyak Mentah

PenerimaanPemerintah

Segi Positif:1.Optimalisasi Hasil Produksi2.Meningkatkan Daya Beli

Masyarakat3.Pemerataan Hasil Produksi4.Stabilitas Harga Produksi

Pertimbangan:-Undang-Undang-Politik-Harga Dunia BBM-Nilai Tukar Rp/US$-APBN-Daya Beli Masyarakat

Segi Negatif:1.Inefisiensi Ekonomi (Boros)2.Diinsentif PengembanganEnergi Alternatif Selain Migas 3.Penyelundupan4.Mengurangi Kemampuan APBN5.Distorsi Pasar6.Ketidakadilan

KebijakanSubsidi Harga

BBM

PermintaanBBM

Penetapan HargaJual Eceran

BBM

PenawaranBBM

Inflasi

Pengangguran

Growth

Balance ofTrade

Daya BeliMasyarakat

Kemiskinan

Kinerja Perekonomian

Pendistorsi

132

Proses penetapan besaran subsidi harga BBM dan subsidi BBM yang

lazim dilakukan adalah: (1) perkiraan harga jual eceran BBM tahun depan,

termasuk pertimbangan daya beli masyarakat, (2) perhitungan kemampuan APBN

dalam menyediakan subsidi BBM, termasuk subsidi non-BBM, (3) bersama

dengan DPR-RI, menetapkan besaran asumsi makro seperti nilai tukar, lifting

minyak, tingkat suku bunga, harga dunia minyak mentah, dan termasuk subsidi

BBM, (4) penetapan UU APBN, didalamnya tercantum subsidi BBM.

Yusgiantoro, 2000 menekankan pentingnya peranan harga dunia minyak

mentah dalam penghitungan subsidi harga BBM dan harga jual eceran BBM,

karena sekitar 75 persen dari komponen pembentuk harga jual eceran BBM

berasal dari harga minyak mentah. Karena itu harga dunia minyak mentah

menjadi faktor sangat penting dalam penghitungan subsidi harga dan harga jual

eceran BBM. Dalam penetapan besaran subsidi harga dan harga jual eceran BBM,

selain harga dunia minyak mentah, pemerintah juga mempertimbangkan nilai

tukar rupiah, kemampuan APBN, dan daya beli masyarakat. Perlu diketahui, di

antara faktor-faktor ekonomi, volatilitas harga dunia minyak mentah sangat

dominan mempengaruhi kebijakan subsidi harga BBM.

133

IV. METODOLOGI PENELITIAN

4.1. Spesifikasi Model

Menurut Intriligator (1996), model merupakan suatu representasi dari

fenomena aktual yang meliputi sistem atau proses yang riil. Menurut

Koutsoyiannis (1977), model ekonometrik merupakan gabungan atau integrasi

dari teori ekonomi, matematika ekonomi, dan statistik. Model ekonometrik, tidak

seperti teori ekonomi dan matematika ekonomi, mempertimbangkan adanya

pengaruh gangguan yang random sehingga menghasilkan suatu pola perilaku

ekonomi yang tidak deterministik. Model ekonometrik dapat digunakan untuk: (1)

alat analisis, seperti pengujian atas teori ekonomi, (2) penetapan kebijakan, yaitu

menyediakan nilai estimasi parameter perilaku ekonomi, dan (3) peramalan

dampak, yaitu menggunakan nilai estimasi tersebut untuk memprediksi kondisi

ekonomi mendatang.

Model ekonometrik merupakan gambaran dari hubungan masing-masing

variabel penjelas (explanatory variables) terhadap variabel endogen (endogenous

variables). Model yang baik memenuhi kriteria ekonomi (theoritically

meaningfull), khususnya menyangkut tanda dan besaran (magnitude and sign)

estimasi dari parameter yang sesuai dengan harapan teoritis secara apriori. Kriteria

statistik dilihat dari suatu derajat ketepatan (goodness of fit) dan secara statistik

memuaskan (statistically satisfactory), sedangkan kriteria ekonometrik melihat

apakah estimasi parameter memiliki sifat-sifat unbiasedness, efficiency,

consistency, dan sufficiency.

Spesifikasi model dalam studi ini sesuai dengan tujuan penelitian yaitu

membangun model untuk menganalisis dampak kebijakan subsidi BBM terhadap

134

kinerja perekonomian dan kemiskinan di Indonesia. Model ekonometrik yang

dibangun diberi nama Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia,

setelah mengalami beberapa kali respesifikasi, tercantum pada Lampiran 5.

Model operasional dirumuskan dalam bentuk umum sebagai berikut:

tjt6jt5t4jt3t2*t10t uYαZαZαXαXαYααY

dimana:

tY = variabel endogen pada periode t

*tY = variabel endogen penjelas pada periode t

tX = variabel eksogen pada periode t

jtX = variabel eksogen pada periode lag t-j

tZ = variabel kebijakan pada periode t

jtZ = variabel kebijakan pada periode lag t-j

jtY = variabel endogen pada periode lag t-j

tu = faktor pengganggu

0α = konstanta

61 α...,α = parameter

Model terdiri dari persamaan struktural dan identitas, yang dikelompokkan

menjadi 8 blok persamaan, yaitu: (1) blok pasar BBM, (2) blok perdagangan

BBM, (3) blok permintaan agregat, (4) blok fiskal, (5) blok moneter, (6) blok

pasar tenaga kerja, (7) blok kinerja perekonomian, dan (8) blok kemiskinan.

Keterkaitan antar blok dapat dilihat pada Gambar 15.

135

Gambar 15. Keterkaitan Antar Blok dalam Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia

PERMINTAAN BBM PENAWARAN BBMHARJA JUALECERAN BBM

PERTUMBUHANEKONOMI

NET EKSPORINFLASIPENGANGGURAN

KONSUMSIPENGELUARANPEMERINTAH

INVESTASI GDP NASIONAL

KEMISKINANPERDESAAN

SUBSIDI BBM

HARGA MINYAKMENTAH DUNIA

PENAWARANTENAGA KERJA

PERMINTAANTENAGA KERJA

UPAH

MONEY SUPPLY

MONEYDEMAND

SUKU BUNGA

BLOK PASAR BBM

KINERJA PEREKONOMIAN

BLOK PERMINTAAN AGREGAT

BLOK MONETER

BLOK

PASAR

TENAGA

KERJA

BLOK FISKAL

NILAI TUKAR

KEMISKINANPERKOTAAN

BLOK KEMISKINAN

IMPOR

BLOK PERDAGANGAN BBM

EKSPOR

PENGELUARANNON SUBSIDI BBM

TAX REVENUE

DOMESTICREVENUE

136

Pada Tabel 16 diuraikan persamaan-persamaan yang menyusun Model

Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia. Model terdiri dari 76 persamaan

yang dikelompokkan menjadi 8 blok. Blok yang paling rinci adalah blok pasar

BBM karena menguraikan permintaan dan penawaran BBM di 3 sektor pengguna.

Pada blok perdagangan BBM tidak terdapat persamaan ekspor BBM, kecuali

ekspor elpiji, karena tidak ada ekspor BBM pada periode tahun 1986-2006. Impor

elpiji tidak dicantumkan karena impor elpiji baru dilaksanakan pada tahun 2003.

Jumlah penduduk miskin dibedakan antara perkotaan dan perdesaan karena

diduga adanya perbedaan perilaku konsumsi energi. Rumahtangga perdesaan lebih

banyak mengkonsumsi kayu bakar sebagai sumber energi alternatif, dan

rumahtangga perkotaan lebih banyak mengkonsumsi minyak tanah dan elpiji.

Tabel 16. Persamaan-Persamaan yang Menyusun Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia

No. Blok Persamaan

1. Pasar Bahan Bakar Minyak

A. Penawaran Bahan Bakar Minyak 1. Jumlah Penawaran Premium 2. Jumlah Penawaran Minyak Solar 3. Jumlah Penawaran Minyak Tanah 4. Jumlah Penawaran Elpiji 5. Jumlah Penawaran Bahan Bakar Minyak

B. Permintaan Bahan Bakar Minyak 6. Jumlah Permintaan Premium Sektor Transportasi 7. Jumlah Permintaan Premium 8. Jumlah Permintaan Minyak Solar Sektor Transportasi 9. Jumlah Permintaan Minyak Solar Sektor Industri 10. Jumlah Permintaan Minyak Solar Sektor Rumahtangga dan Komersial 11. Jumlah Permintaan Minyak Solar 12. Jumlah Permintaan Minyak Tanah Sektor Transportasi 13. Jumlah Permintaan Minyak Tanah Sektor Industri 14. Jumlah Permintaan Minyak Tanah Sektor Rumahtangga dan Komersial15. Jumlah Permintaan Minyak Tanah 16. Jumlah Permintaan Elpiji Sektor Industri 17. Jumlah Permintaan Elpiji Sektor Rumahtangga dan Komersial 18. Jumlah Permintaan Elpiji 19. Konsumsi Premium 20. Konsumsi Minyak Solar 21. Konsumsi Minyak Tanah 22. Konsumsi Elpiji 23. Konsumsi Bahan Bakar Minyak

C. Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak 24. Harga Jual Eceran Premium 25. Harga Jual Eceran Minyak Solar 26. Harga Jual Eceran Minyak Tanah 27. Harga Jual Eceran Elpiji

137

Tabel 16. Lanjutan No. Blok Persamaan

2. Perdagangan Bahan Bakar Minyak

A. Impor Bahan Bakar Minyak 28. Jumlah Impor Premium 29. Jumlah Impor Minyak Solar 30. Jumlah Impor Minyak Tanah 31. Impor Premium 32. Impor Minyak Solar 33. Impor Minyak Tanah 34. Impor Bahan Bakar Minyak

B. Ekspor Bahan Bakar Minyak 35. Jumlah Ekspor Elpiji 36. Ekspor Elpiji

C. Ekspor Bersih Bahan Bakar Minyak 37. Ekspor Bersih BBM

3. Fiskal A. Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak 38. Subsidi Harga Premium 39. Subsidi Harga Minyak Solar 40. Subsidi Harga Minyak Tanah 41. Subsidi Harga Elpiji 42. Subsidi Premium 43. Subsidi Minyak Solar 44. Subsidi Minyak Tanah 45. Subsidi Elpiji 46. Subsidi Bahan Bakar Minyak

B. Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 47. Penerimaan Pajak 48. Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah

C. Gap Fiskal 49. Gap Fiskal

4. Permintaan Agregat

A. Konsumsi Nasional 50. Konsumsi Non-Bahan Bakar Minyak 51. Konsumsi Nasional

B. Investasi Nasional 52. Investasi Minyak dan Gas Bumi 53. Investasi Non-Minyak dan Gas Bumi 54. Investasi Nasional

C. Belanja Pemerintah 55. Belanja Pemerintah Non-Subsidi Bahan Bakar Minyak 56. Belanja Pemerintah

D. Impor Nasional 57. Impor Non-Bahan Bakar Minyak 58. Impor Nasional

E. Ekspor Nasional 59. Ekspor Non-Bahan Bakar Minyak 60. Ekspor Nasional

F. Gross Domestic Product (GDP) Nasional 61. Gross Domestic Product (GDP) Nasional

5. Moneter 62. Penawaran Uang 63. Permintaan Uang 64. Nilai Tukar Rupiah 65. Indeks Harga Konsumen 66. Tingkat Suku Bunga

6. Pasar Tenaga Kerja

67. Jumlah Penawaran Tenaga Kerja 68. Jumlah Permintaan Tenaga Kerja 69. Upah Tenaga Kerja

7. Kinerja Perekonomian

70. Jumlah Pengangguran 71. Tingkat Inflasi Domestik 72. Ekspor Bersih Nasional 73. Tingkat Pertumbuhan Ekonomi

8. Kemiskinan 74. Jumlah Kemiskinan di Perdesaan 75. Jumlah Kemiskinan di Perkotaan 76. Tingkat Kemiskinan Nasional

138

Pada Gambar 16 disajikan model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak

Indonesia yang menunjukkan hubungan antar variabel, yaitu variabel endogen dan

eksogen. Pada Gambar 16, variabel endogen ditunjukkan dengan bentuk segi

empat dan variabel eksogen ditunjukkan dengan bentuk oval. Tanda panah

mengindikasikan arah pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya. Garis

panah yang menuju ke suatu variabel mengindikasikan variabel tersebut

dipengaruhi variabel lainnya, sedangkan garis panah yang meninggalkan variabel

menunjukkan variabel tersebut mempengaruhi variabel lainnya. Hubungan

simultan terlihat ketika suatu variabel mempengaruhi dan sekaligus dipengaruhi

oleh variabel lainnya.

4.1.1. Blok Pasar Bahan Bakar Minyak

4.1.1.1. Penawaran Bahan Bakar Minyak

Penawaran BBM adalah penjumlahan dari produksi dan impor, dan

dikurangi ekspor BBM. Untuk menjaga konsistensi, maka ditambahkan

penawaran BBM lain (PNWJBLt). Stok atau inventory BBM diasumsikan konstan

sepanjang tahun yaitu persediaan untuk 22 hari konsumsi, karena itu tidak perlu

dimasukkan ke dalam persamaan. Jumlah produksi dan ekspor merupakan

variabel eksogen. Persamaan jumlah penawaran premium (PNWJPRt), minyak

solar (PNWJSLt), minyak tanah (PNWJKRt), dan elpiji (PNWJLGt) adalah

persamaan identitas berikut ini:

PNWJPRt = PROJPRt + IMPJPRt - EKSJPRt ................................... (4.1)

PNWJSLt = PROJSLt + IMPJSLt - EKSJSLt .................................... (4.2)

PNWJKRt = PROJKRt + IMPJKRt - EKSJKRt .................................. (4.3)

PNWJLGt = PROJLGt + IMPJLGt - EKSJLGt .................................. (4.4)

139

Gam

bar

16.

Mod

el S

ub

sid

i Har

ga B

ahan

Bak

ar M

inya

k I

nd

ones

ia

KO

SJP

RT

KO

SJS

LT

KO

SJK

RT

KO

SJLG

I

HJE

CP

RH

JE

CS

LH

JE

CK

R

HJE

CL

G

PO

VE

RT

HJE

CP

XK

RO

DA

4

KR

OD

A2

PO

PN

AS

KN

IAG

A

KO

SJS

LI

KO

SJS

LK

INT

RIL

LIS

TR

K

RT

IKA

N

MT

IKA

N

KO

SJK

RI

KO

SJK

RK

KO

SJL

GK

KO

SJP

RK

OS

JS

LK

OS

JK

RK

OS

JLG

KO

SJP

RL

KO

SJS

LL

KO

SJK

RL

KO

SJL

GL

KO

SC

BM

PN

WJP

R

PN

WJL

G

PN

WJK

R

PN

WJS

LIMP

JP

R

IMP

JS

L

IMP

JK

R

EK

SJLG

PR

OJP

R

PR

OJS

L

PR

OJK

R

PR

OJL

G

EK

SJP

R

EK

SJS

L

EK

SJK

R

IMP

JL

G

PN

WJB

MP

NW

JB

L

SU

BH

PR

SU

BH

SL

SU

BH

KR

SU

BH

LG

HD

US

MB

CP

IND

X

NT

UK

RR

HD

US

LG

INF

LS

I

KO

SN

BM

KO

SN

AS

INV

RM

G

FD

INV

S

INV

NM

G

INV

ES

TE

KS

NB

MIN

FLS

S

EK

SP

OR

EK

SR

LG

IMP

NB

MC

PIN

DS

IMP

RS

L

IMP

RP

R

IMP

RK

R

IMP

RL

G

IMP

RB

M

IMP

OR

T

GO

VE

XP

GD

PN

AS

SU

BH

BL

SU

BB

BM

GO

VE

NS

RE

VN

TX

RE

VT

AX

MO

NE

YD

MO

NE

YS

BA

NK

TL

DE

VIS

SF

DIN

VS

GR

OW

TH

NE

TE

KS

LA

BO

RS

LA

BO

RD

UM

RN

AS

JO

VD

ES

JO

VK

OT

UN

EM

PL

HJE

CK

B

RE

VD

DN

BA

NK

ID

Pe

ub

ah

Eks

og

en

Pe

ub

ah

En

do

ge

n

Ke

tera

ng

an

:

140

Jumlah penawaran BBM tidak termasuk penawaran elpiji karena

perbedaan satuan, yaitu elpiji menggunakan satuan berat (kilogram) dan BBM

lainnya menggunakan satuan volume (liter). Persamaan jumlah penawaran BBM

(PNWJBMt) menjadi:

PNWJBMt = PNWJPRt + PNWJSLt + PNWJKRt + PNWJBLt ................. (4.5)

4.1.1.2. Permintaan Bahan Bakar Minyak

1. Permintaan Premium

Sebanyak 96.65 persen premium dikonsumsi di sektor transportasi,

sehingga persamaan permintaan premium hanya diwakili oleh sektor transportasi.

Permintaan premium diproksi dengan harga jual eceran premium, harga barang

substitusi premium yaitu bensin pertamax, dan jumlah kendaraan bermotor roda-2

dan roda-4. Persamaan jumlah permintaan premium di sektor transportasi

(KOSJPRTt) yaitu:

KOSJPRTt = a0 + a1HJECPRt + a2(HJECPXt/HJECPXt-1)

+ a3KRODA6t + a4KOSJPRTt-1 + u1 ......................... (4.6)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: a1 < 0; a2, a3 > 0; dan 0 < a4 < 1.

Permintaan premium merupakan penjumlahan dari permintaan premium di

sektor transportasi dengan permintaan premium di sektor lainnya.

KOSJPRt = KOSJPRTt + KOSJPRLt .............................................. (4.7)

2. Permintaan Minyak Solar

Sebanyak 44.91 persen minyak solar dikonsumsi di sektor transportasi dan

sebesar 38.61 persen dikonsumsi di sektor industri. Konsumsi minyak solar di

masing-masing sektor dipengaruhi oleh harga jual eceran minyak solar. Konsumsi

minyak solar di sektor transportasi diproksi oleh variabel jumlah kendaraan niaga

141

(KNIAGAt), konsumsi minyak solar di sektor industri diproksi oleh kapasitas

listrik terpasang (LSTRIKt) sebagai variabel yang mewakili kapasitas kegiatan

sektor industri, dan konsumsi minyak solar di sektor rumahtangga dan komersial

didekati dengan jumlah rumahtangga nelayan (RTIKANt) yang menggunakan

minyak solar untuk kapal motornya. Persamaan jumlah permintaan minyak solar

di sektor transportasi (KOSJSLTt), industri (KOSJSLIt), rumahtangga dan

komersial (KOSJSLKt), adalah:

KOSJSLTt = b0 + b1HJECSLt + b2KNIAGAt-1 + b3KRISIS

+ b4KOSJSLTt-1 + u2 ................................................ (4.8)

KOSJSLIt = c0 + c1(HJECSLt-HJECSLt-1) + c2LISTRKt

+ c3KRISIS + c4KOSJSLIt-1 + u3 ............................... (4.9)

KOSJSLKt = d0 + d1HJECSLt + d2RTIKANt + d3KOSJSLKt-1 + u4 (4.10)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: b1, c1, d1 < 0; b2, c2, d2 > 0; dan 0

< b3, c4, d3 < 1.

Permintaan minyak solar merupakan persamaan identitas dari penjumlahan

minyak solar di sektor transportas, sektor industri, sektor rumahtangga dan

komersial, dan sektor lainnya.

KOSJSLt = KOSJSLTt + KOSJSLIt + KOSJSLKt + KOSJSLLt .. (4.11)

3. Permintaan Minyak Tanah

Sebanyak 92.52 persen minyak tanah dikonsumsi di sektor rumahtangga

dan komersial. Konsumsi minyak tanah di masing-masing sektor dipengaruhi oleh

harga jual eceran minyak tanah. Konsumsi minyak tanah di sektor transportasi

didekati oleh variabel jumlah kapal motor nelayan (MTIKANt), yang

menggunakan minyak tanah sebagai bahan bakarnya. Jumlah industri yang

142

memerlukan minyak tanah diproksi oleh variabel jumlah kredit perbankan di

sektor industri (BANKIDt), yang mewakili kapasitas kegiatan sektor industri.

Konsumsi minyak tanah di sektor rumahtangga dan komersial dipengaruhi oleh

jumlah penduduk (POPNASt) dan harga barang substitusinya, yaitu kayu bakar

(HJECKBt) dan elpiji (HJECLGt). Persamaan jumlah permintaan minyak tanah di

sektor transportasi (KOSJKRTt), industri (KOSJKRIt), dan rumahtangga dan

komersial (KOSJKRKt) adalah:

KOSJKRTt = e0 +e1HJECKRt +e2MTIKANt-1 + e3KOSJKRTt-1 + u5 (4.12)

KOSJKRIt = f0 +f1HJECKRt +f2BANKIDt-1 + f3KOSJKRIt-1 + u6 ...(4.13)

KOSJKRKt = g0 + g1HJECKRt + g2(HJECKBt-HJECKBt-1)

+ g3(HJECLGt-1 / HJECKRt-1) + g4POPNASt

+ g5KOSJKRKt-1 + u7 ............................................. (4.14)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: e1, f1, g1 < 0; e2, f2, g2, g3, g4 > 0;

dan 0 < e3, f3, g5 < 1.

Permintaan minyak tanah merupakan persamaan identitas dari

penjumlahan permintaan minyak tanah di sektor transportasi, sektor industri,

sektor rumahtangga dan komersial, dan sektor lainnya.

KOSJKRt = KOSJKRTt + KOSJKRIt + KOSJKRKt + KOSJKRLt (4.15)

4. Permintaan Elpiji

Konsumsi elpiji di masing-masing sektor dipengaruhi oleh harga jual

ecerannya. Konsumsi elpiji di sektor industri dipengaruhi oleh besaran kegiatan

industri yang diwakili oleh kapasitas listrik terpasang (LISTRKt), konsumsi elpiji

di sektor rumahtangga dan komersial dipengaruhi oleh jumlah penduduk

(POPNASt) dan harga barang substitusinya yaitu minyak tanah (HJECKRt).

143

Persamaan jumlah permintaan elpiji di sektor industri (KOSJLGIt) dan

rumahtangga dan komersial (KOSJLGKt) adalah:

KOSJLGIt = h0 + h1HJECLGt-1 + h2LISTRKt + h3KRISIS

+ h4KOSJLGIt-1 + u8 ............................................... (4.16)

KOSJLGKt = i0 + i1HJECLGt-1 + i2(HJECKRt-HJECKRt-1)

+ i3POPNASt + i4KOSJLGKt-1 + u9 ....................... (4.17)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: h1, i1 < 0; h2, i2, i3 > 0; dan 0 <

h3, h4, i4 < 1.

Permintaan elpiji merupakan persamaan identitas dari penjumlahan

permintaan elpiji di sektor industri, rumahtangga dan komersial, dan lainnya.

KOSJLGt = KOSJLGIt + KOSJLGKt + KOSJLGLt ...................... (4.18)

5. Permintaan Bahan Bakar Minyak

Permintaan BBM merupakan persamaan identitas berupa penjumlahan dari

permintaan premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji. Sebelum dilakukan

penjumlahan, terlebih dahulu masing-masing permintaan jenis BBM dikalikan

dengan harga jual ecerannya, sehingga diperoleh nilai permintaan (konsumsi)

jenis BBM dalam satuan rupiah, berikut ini:

KOSCPRt = (KOSJPRt * HJECPRt) ................................................ (4.19)

KOSCSLt = (KOSJSLt * HJECSLt) ................................................. (4.20)

KOSCKRt = (KOSJKRt * HJECKRt) ............................................... (4.21)

KOSCLGt = (KOSJLGt * HJECLGt) ............................................... (4.22)

KOSCBMt = KOSCPRt + KOSCSLt + KOSCKRt +KOSCLGt

+ KOSCBLt ................................................................ (4.23)

144

4.1.1.3. Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah subsidi harga

BBM mempengaruhi harga jual eceran BBM, namun tidak sebaliknya. Harga jual

eceran BBM adalah persamaan identitas, berupa pengurangan harga keekonomian

BBM30 dengan subsidi harganya. Harga keekonomian BBM diperoleh dengan

melakukan proksi harga dunia BBM dikalikan dengan faktor alpha. Harga dunia

BBM adalah harga dunia minyak mentah dikalikan dengan nilai tukar rupiah

(NTUKRRt), dikalikan dengan faktor konversi,31 dibagi dengan 159. Faktor

konversi mencerminkan biaya rata-rata pengolahan minyak mentah menjadi

BBM, yang berbeda-beda untuk setiap jenis BBM. Faktor alpha berlaku sama

untuk semua jenis BBM, kecuali elpiji, sebesar 15 persen. Faktor alpha mencakup

antara lain biaya pengangkutan impor ke pelabuhan di Indonesia, distribusi antar

pulau, distribusi darat, margin usaha, dan penyusutan. Elpiji tidak mengenal faktor

alpha karena sebagian biaya alpha ditanggung oleh PT Pertamina (persero) selaku

distributor tunggal elpiji di Indonesia dan sebagian lagi dibebankan ke konsumen.

Hal ini mengakibatkan harga elpiji di konsumen akhir menjadi beragam yang

merupakan fungsi dari biaya transportasi dari agen elpiji ke konsumen akhir

rumahtangga dan usaha kecil. Persamaan harga jual eceran premium (HJECPRt),

minyak solar (HJECKRt), minyak tanah (HJECSLt), dan elpiji (HJECLGt) adalah:

30 Harga keekonomian BBM adalah harga dunia BBM pada titik konsumen akhir di dalam negeri. Harga keekonomian BBM diperoleh dengan mengalikan harga dunia BBM dengan faktor alpha. Dalam penelitian ini, sesuai Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2005 dan juga untuk penyederhanaan, digunakan faktor alpha maksimal 15 persen. 31Untuk mengkaitkan harga dunia BBM dengan harga dunia minyak mentah, penulis menyusun faktor konversi menggunakan data tahun 1986-2006. Rata-rata harga dunia BBM (data dari MOPS Singapura) dibagi dengan rata-rata harga dunia minyak mentah (data dari BPMIGAS) periode 1986-2006. Faktor konversi yang diperoleh adalah harga dunia premium 18 persen diatas harga dunia minyak mentah, minyak solar 24 persen, dan minyak tanah 31 persen. Harga dunia elpiji menggunakan data harga ekspor elpiji Indonesia, yang lazimnya bergerak mengikuti pergerakan harga dunia minyak mentah.

145

HJECPRt = ((HDUSMBt*1.18*1.15*NTUKRRt)/159) - SUBHPRt .... (4.24)

HJECSLt = ((HDUSMBt*1.24*1.15*NTUKRRt)/159) - SUBHSLt .... (4.25)

HJECKRt = ((HDUSMBt*1.31*1.15*NTUKRRt)/159) - SUBHKRt ... (4.26)

HJECLGt = ((HDUSLGt*NTUKRRt)/1 000) - SUBHLGt .............. (4.27)

4.1.2. Blok Perdagangan Bahan Bakar Minyak

4.1.2.1. Impor Bahan Bakar Minyak

Produksi BBM yang padat modal dan padat teknologi, merupakan fungsi

penawaran yang dalam jangka pendek bersifat rigid (kaku) dan tidak dapat

merespon perubahan pasar jangka pendek. Untuk memenuhi kebutuhan konsumsi

dalam negeri yang semakin meningkat, pemerintah melakukan impor BBM

(kecuali elpiji) yang saat ini meliputi sekitar 35 persen kebutuhan domestik.

Produksi elpiji lebih banyak digunakan untuk memenuhi kebutuhan pasar luar

negeri, hanya sebagian kecil untuk konsumsi domestik. Dalam perkembangan

selanjutnya, kebutuhan elpiji dalam negeri semakin meningkat sementara ekspor

elpiji terikat kontrak jangka panjang. Hal ini mengharuskan pemerintah

melakukan impor elpiji yang baru dimulai pada tahun 2003. Impor BBM

dipengaruhi oleh harga keekonomian BBM, Indeks Harga Konsumen domestik

(CPINDXt), konsumsi di dalam negeri (KNIAGAt dan POPNASt), dan nilai tukar

rupiah (NTUKRRt). Persamaan jumlah impor premium (IMPJPRt), minyak solar

(IMPJSLt), dan minyak tanah (IMPJKRt) adalah:

IMPJPRt = j0 + j1((HDUSMBt-1*1.18*1.15*NTUKRRt-1)/159)

+ j2CPINDXt + j3TRENDD + j4IMPJPRt-1 + u10 .. (4.28)

IMPJSLt = k0 + k1((HDUSMBt*1.24*1.15*NTUKRRt)/159)

+ k2CPINDXt + k3KNIAGA + k4IMPJSLt-1 + u11 .(4.29)

146

IMPJKRt = l0 + l1((HDUSMBt*1.31*1.15*NTUKRRt)/159)

+ l2POPNASt + l3KRISIP + l4IMPJKRt-1 + u12 .... (4.30)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: j1, k1, l1 < 0; j2, k2, k3, l2 > 0; dan

0 < j4, k4, l4 < 1.

Persamaan impor masing-masing BBM merupakan persamaan identitas,

yang diperoleh dari perkalian harga dunia minyak mentah dalam US$ per barrel

dengan jumlah impor BBM, kemudian dikali faktor konversi yang berbeda-beda

untuk setiap jenis BBM, dikali nilai tukar rupiah, dibagi dengan 159, dan dibagi

satu juta. Persamaan impor masing-masing BBM adalah:

IMPRPRt = (IMPJPRt*1.18*HDUSMBt*NTUKRRt/159) / 1 000 000 ..... (4.31)

IMPRSLt = (IMPJSLt*1.24*HDUSMBt*NTUKRRt/159) / 1 000 000 ...... (4.32)

IMPRKRt = (IMPJKRt*1.31*HDUSMBt*NTUKRRt/159) / 1 000 000 .....(4.33)

Persamaan impor BBM total (IMPBBMt) adalah persamaan identitas yang

merupakan penjumlahan dari impor premium, minyak solar, minyak tanah, elpiji,

dan BBM lain. Persamaan impor BBM (IMPBBMt) adalah:

IMPBBMt = IMPRPRt + IMPRKRt + IMPRSLt + (IMPJLGt*HDUSLGt

*NTUKRRt) / 1 000 000 000 + IMPBBLt ................. (4.34)

4.1.2.2. Ekspor Bahan Bakar Minyak

Selama periode pengamatan tahun 1986-2006, Indonesia tidak pernah

mengekspor premium, minyak solar, dan minyak tanah. Sebaliknya untuk elpiji,

sekitar 90 persen produksi elpiji diekspor ke luar negeri karena produksi elpiji

tidak dapat diserap oleh pasar domestik pada masa itu. Karena itu, ekspor BBM

hanya terdiri dari ekspor elpiji. Jumlah ekspor elpiji diproksi dengan jumlah

147

produksinya (PROJLGt) dan harga dunianya (HDUSLGt). Persamaan jumlah

ekspor elpiji (EKSJLGt) adalah:

EKSJLGt = m0 + m1(HDUSLGt-1*NTUKRRt-1/1 000) + m2PROJLGt

+ m3TRENDD + m4KRISIP + m5EKSJLGt + u13 (4.35)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: m1, m2 > 0 dan 0 < m5 < 1.

Persamaan ekspor BBM, yang diwakili oleh ekspor elpiji (EKSRLGt), adalah:

EKSRLGt = EKSJLGt * HDUSLGt * NTUKRRt / 1 000 000 0000 .. (4.36)

4.1.2.3. Ekspor Bersih Bahan Bakar Minyak

Neraca perdagangan BBM atau ekspor bersih BBM adalah persamaan

identitas yang diperoleh dari pengurangan antara ekspor BBM dengan impor

BBM, yaitu:

BOTBBM = EKSRLG – IMPBBM ................................................. (4.37)

4.1.3. Blok Fiskal

4.1.3.1. Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak

Nilai subsidi harga BBM yang dipakai dalam penelitian ini adalah nilai

prakiraan subsidi harga BBM. Nilai prakiraan subsidi diperoleh dengan

menggunakan metode Price Gap Approach (Koplow, 2009), yaitu: Price Gap =

Price Reference – End-User Internal Price. Jika diasumsikan bahwa Price Gap

adalah subsidi harga BBM, Price Reference adalah harga keekonomian BBM,

dan End-User Internal Price adalah harga jual eceran BBM, maka menggunakan

analogi yang sama, subsidi harga BBM = harga keekonomian BBM – harga jual

eceran BBM. Menggunakan metode tersebut, dapat diperoleh prakiraan subsidi

harga premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji.

Persamaan subsidi harga BBM merupakan persamaan pokok dalam

penelitian ini, yang besarannya dipengaruhi oleh harga dunia BBM dalam satuan

148

US$ per barrel atau per ton, nilai tukar rupiah (NTUKRRt), dan penerimaan

dalam negeri pemerintah (REVDDNt). Variabel REVDDNt merupakan proksi dari

kemampuan pendanaan dalam negeri untuk membiayai belanja negara tanpa hibah

atau bantuan luar negeri. Persamaan subsidi harga premium (SUBHPRt), subsidi

harga minyak solar (SUBHSLt), subsidi harga minyak tanah (SUBHKRt), dan

subsidi harga elpiji (SUBHLGt), adalah:

SUBHPRt = s0 + s1(HDUSMBt*1.18) + s2NTUKRRt

+ s3REVDDNt + s4SUBHPRt-1 + u19 ................... (4.38)

SUBHSLt = t0 + t1(HDUSMBt*1.24) + t2NTUKRRt

+t3(REVDDNt-REVDDNt-1)+t4SUBHSLt-1 +u20 ...

(4.39)

SUBHKRt = u0 + u1(HDUSMBt*1.31) + u2NTUKRRt

+ u3REVDDNt + u4SUBHKRt-1 + u21 ................... (4.40)

SUBHLGt = v0 + v1HDUSLGt + v2NTUKRRt+ v3(REVDDNt/ REVDDNt-1)

+ v4SUBHLGt-1 + u22 ............................................ (4.41)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: s1, s2, s3, t1, t2, t3, u1, u2, u3, v1, v2,

v3 > 0 dan 0 < s4, t4, u4, v4 < 1.

Nilai subsidi BBM diperoleh dari hasil perkalian antara subsidi harga

dengan jumlah konsumsinya masing-masing. Persamaan subsidi premium

(SUBRPRt), minyak solar (SUBRSLt), minyak tanah (SUBRKRt), elpiji

(SUBRLGt), dan subsidi BBM (SUBBBMt) adalah:

SUBRPRt = SUBHPRt * KOSJPRt / 1 000 000 ............................ (4.42)

SUBRSLt = SUBHSLt * KOSJSLt / 1 000 000 ............................ (4.43)

SUBRKRt = SUBHKRt * KOSJKRt / 1 000 000 .......................... (4.44)

149

SUBRLGt = SUBHLGt * KOSJLGt / 1 000 000 ........................... (4.45)

Persamaan subsidi BBM total (SUBBBMt) adalah:

SUBBBMt = SUBRPRt + SUBRSLt + SUBRKRt + SUBRLGt

+ SUBBBLt .............................................................. (4.46)

4.1.3.2. Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah

Penerimaan dalam negeri pemerintah (REVDDNt) adalah persamaan

identitas yang merupakan penjumlahan dari penerimaan pajak (REVTAXt) dan

penerimaan diluar pajak (REVNTXt). Persamaan penerimaan pajak (REVTAXt),

yang merupakan persamaan struktural, adalah:

REVTAXt = w0 +w1GDPNASt-1 +w2KRISIP + w3REVTAXt-1 + u23 ..... (4.47)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: w1 > 0 dan 0 < w3 < 1.

Persamaan penerimaan dalam negeri pemerintah (REVDDNt) adalah:

REVDDNt = REVTAXt + REVNTXt ............................................... (4.48)

4.1.3.3. Gap Fiskal

Gap fiskal (lihat Alesina, 2000 dan Alvarado, et.al, 2004) adalah

persamaan identitas yaitu pengurangan dari penerimaan dalam negeri (REVDDNt)

dengan belanja pemerintah atau anggaran belanja negara (GOVEXPt):

FISCGPt = REVDDNt - GOVEXPt .................................................... (4.49)

4.1.4. Blok Permintaan Agregat

4.1.4.1. Konsumsi Nasional

Besaran konsumsi non-BBM dipengaruhi oleh tingkat inflasi domestik

(INFLSIt), tingkat suku bunga domestik (INTRILt), dan jumlah penduduk

(POPNASt). Persamaan nilai konsumsi non-BBM (KOSNBMt) adalah:

150

KOSNBMt = o0 + o1INFLSIt + o2INTRILt + o3POPNASt

+ o4KRISIS + o5KOSNBMt-1 + u15 .......................... (4.50)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: o1, o2, < 0; o3 > 0; dan 0 < o5 < 1.

Persamaan konsumsi nasional adalah:

KOSNASt = KOSCBMt + KOSNBMt ............................................. (4.51)

4.1.4.2. Investasi Nasional

Investasi di sektor minyak dan gas bumi (INVRMGt) dipengaruhi oleh

nilai penanaman modal langsung (FDINVSt), jumlah penduduk (POPNASt), dan

tingkat suku bunga domestik (INTRILt). Investasi di sektor migas cenderung

dilakukan dalam satuan mata uang asing, sehingga variabel nilai tukar rupiah

(NTUKRRt) diabaikan. Persamaan nilai investasi migas (INVRMGt) adalah:

INVRMGt = p0 + p1(INTRILt-INTRILt-1) + p2(FDINVSt/FDINVSt-1)

+ p3POPNASt + p4KRISIS + p5TRENDD

+ p6INVRMGt-1 + u16 .............................................. (4.52)

Tanda yang diharapkan estimasi parameter: p1 < 0; p2, p3 > 0; dan 0 < p6 < 1.

Investasi non-migas (INVRMGt) seperti pertanian, otomotif, jasa

keuangan, dan konstruksi lazimnya dilakukan oleh pengusaha dalam negeri

dengan lokasi usaha di dalam negeri, sehingga nilai tukar rupiah menjadi salah

satu faktor penting selain tingkat suku bunga domestik (INTRILt). Persamaan

nilai investasi non-migas (INVNMGt) adalah:

INVNMGt = q0 + q1INTRILt-1 + q2NTUKRRt-1 + q3TRENDD

+ q4KRISIS + q5INVNMGt-1 + u17 ......................... (4.53)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: q1, q2 < 0 dan 0 < q5 < 1.

Persamaan investasi nasional (INVESTt) adalah:

151

INVESTt = INVRMGt + INVNMGt.................................................... (4.54)

4.1.4.3. Belanja Pemerintah

Belanja pemerintah atau anggaran belanja negara (GOVEXPt) adalah

persamaan identitas yang merupakan penjumlahan dari belanja pemerintah diluar

subsidi BBM (GOVENSt) dengan pengeluaran untuk subsidi BBM (SUBBBMt).

Pengeluaran untuk subsidi BBM merupakan persamaan identitas. Belanja

pemerintah diluar subsidi BBM (GOVENSt), yang merupakan persamaan

struktural, dipengaruhi oleh penerimaan dalam negeri pemerintah (REVDDNt)

dan tingkat inflasi domestik (INFLSIt), dengan rincian:

GOVENSt = x0 + x1REVDDNt + x2INFLSIt + x3TRENDD

+ x4GOVENSt-1 + u24 ............................................ (4.55)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: x1, x2 > 0 dan 0 < x4 < 1.

Persamaan belanja pemerintah atau anggaran belanja negara (GOVEXPt)

adalah:

GOVEXPt = GOVENSt + SUBBBMt ............................................... (4.56)

4.1.4.4. Ekspor Nasional

Ekspor non-BBM dipengaruhi oleh tingkat inflasi dunia (INFLSSt) yang

diproksi dengan tingkat inflasi di Amerika Serikat, Indeks Harga Konsumen

domestik (CPINDXt), nilai tukar riil rupiah (NTUKRRt), dan jumlah penawaran

BBM (PNWJBMt). Persamaan nilai ekspor non-BBM adalah:

EKSNBMt = r0 + r1INFLSSt + r2CPINDXt + r3(NTUKRRt-NTUKRRt-1)

+ r4PNWJBMt + r5EKSNBMt-1 + u18 ...................... (4.57)

Tanda diharapkan dari estimasi parameter: q2 < 0; q1, q3, q4 > 0; dan 0 < q5 < 1.

Persamaan ekspor nasional (EKSPORt) adalah:

EKSPORt = EKSRLGt + EKSNBMt .................................................. (4.58)

152

4.1.4.5. Impor Nasional

Impor non-BBM (IMPNBMt) dipengaruhi oleh tingkat inflasi domestik

(INFLSIt), nilai tukar rupiah (NTUKRRt), jumlah penduduk (POPNASt), dan

Indeks Harga Konsumen dunia yang diwakili oleh IHK Amerika Serikat

(CPINDSt), yaitu:

IMPNBMt = n0 + n1CPINDSt + n2INFLSIt + n3NTUKRRt-1

+ n4POPNASt + n5KRISIS + n6IMPBBMt-1 + u14 ..... (4.59)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter adalah n1, n3 < 0; n2, n4 > 0; dan 0

< n6 < 1.

Persamaan impor nasional (IMPORTt) adalah:

IMPORTt = IMPBBMt + IMPNBMt .................................................. (4.60)

4.1.4.6. Gross Domestic Product (GDP) Nasional

Persamaan Gross Domestic Product Nasional (GDPNASt) adalah:

GDPNASt = KOSNASt + INVESTt + GOVEXPt + NETEKSt ......... (4.61)

4.1.5. Blok Moneter

Blok moneter terdiri dari beberapa persamaan yang menggambarkan

hubungan antara penawaran uang (MONEYSt), permintaan uang (MONEYDt),

tingkat inflasi domestik (INFLSIt), nilai tukar rupiah (NTUKRRt), dan tingkat

suku bunga domestik (INTRILt).

Berdasarkan teori makroekonomi, penawaran uang dipengaruhi oleh

tingkat suku bunga domestik (INTRILt), output nasional (GDPNASt), dan kredit

perbankan total (BANKTLt). Persamaan penawaran uang (MONEYSt) adalah:

MONEYSt = y0 + y1INTRILt + y2GDPNASt + y3BANKTLt + y4KRISISt

+ y5TRENDD + y6MONEYSt-1 + u25 ..................... (4.62)

153

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: y1, y2, y3 > 0 dan 0 < y6 < 1.

Sesuai dengan teori makroekonomi, permintaan uang dipengaruhi oleh

penawaran uang (MONYESt), tingkat suku bunga domestik (INTRILt), dan nilai

tukar rupiah (NTUKRRt). Persamaan permintaan uang (MONEYDt) adalah:

MONEYDt = z0 + z1INTRILt + z2NTUKRRt + z3MONEYSt

+ z4MONEYDt-1 + u26 ........................................... (4.63)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: z1, z2 < 0; z3 > 0; dan 0 < z4 < 1.

Nilai tukar rupiah (NTUKRRt) dipengaruhi oleh rasio Indeks Harga

Konsumen domestik (CPINDXt) dan luar negeri (CPINDSt), penanaman modal

langsung (FDINVSt), dan jumlah cadangan devisa domestik (DEVISSt), yaitu:

NTUKRRt = ac0 + ac1(CPINDXt/CPINDSt) + ac2FDINVSt

+ac3(DEVISSt-DEVISSt-1)+ ac4NTUKRRt-1 +u29.. (4.64)

Tanda diharapkan dari estimasi parameter: ac1 > 0; ac2, ac3 < 0; dan 0 < ac4 < 1.

Dalam Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia, harga jual

eceran BBM dianggap sangat penting dalam mempengaruhi perubahan harga-

harga umum. Untuk itu, harga jual eceran premium, minyak solar, dan minyak

tanah secara bersama-sama dijadikan harga rata-rata tertimbang BBM

(HTMCPKt) terhadap volume konsumsinya masing-masing. Persamaan Indeks

Harga Konsumen (CPINDXt) adalah:

CPINDXt = ab0 + ab1HTMCPKt + ab2MONEYSt-1+ab3CPINDXt-1 +u28 .. (4.65)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: ab1, ab2 > 0 dan 0 < ab3 < 1.

Persamaan tingkat suku bunga domestik dipengaruhi oleh penawaran uang

(MONEYSt), rasio permintaan uang terhadap Lag-nya (MONEYDt), dan investasi

nasional (INVESTt). Persamaan tingkat suku bunga domestik (INTRILt) adalah:

154

INTRILt = aa0 + aa1MONEYSt + aa2(MONEYDt/MONEYDt-1)

+ aa3(INVESTt-INVESTt-1) + aa4KRISIS + u27 ..........(4.66)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: aa1 < 0 dan aa2, aa3 > 0.

4.1.6. Blok Pasar Tenaga Kerja

Blok pasar tenaga kerja terdiri dari penawaran tenaga kerja (LABORSt),

permintaan tenaga kerja (LABORDt), dan upah tenaga kerja (UMRNASt).

Penawaran tenaga kerja dipengaruhi oleh upah tenaga kerja (UMRNASt), jumlah

penduduk (POPNASt), dan belanja pemerintah non-subsidi BBM (GOVENSt).

Persamaan penawaran tenaga kerja Indonesia (LABORSt) adalah:

LABORSt = ad0 + ad1UMRNASt + ad2POPNASt

+ ad3(GOVENSt-GOVENSt-1)+ad4LABORSt-1+u30 (4.67)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: ad1, ad2, ad3 > 0 dan 0 < ad4 < 1.

Permintaan tenaga kerja (LABORDt) dipengaruhi oleh upah tenaga kerja

(UMRNASt) dan output nasional (GDPNASt), yaitu:

LABORDt = ae0 + ae1UMRNASt-1 + ae2GDPNASt + ae3LABORDt-1

+ u31 ....................................................................... (4.68)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: ae1 < 0; ae2 > 0; dan 0 < ae3 < 1.

Upah tenaga kerja dipengaruhi oleh pasar tenaga kerja yaitu penawaran

dan permintaan tenaga kerja. Persamaan upah tenaga kerja (UMRNASt) adalah :

UMRNASt = af0 + af1LABORSt-1 + af2(LABORDt-LABORDt-1)

+ af3KRISIP+ af4TRENDD + af5UMRNASt-1 + u32 ... (4.69)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: af1 < 0; af2 < 0, dan 0 < af5 < 1.

155

4.1.7. Blok Kinerja Perekonomian

Persamaan jumlah pengangguran di Indonesia (UNEMPLt) adalah

persamaan identitas yang merupakan pengurangan dari penawaran tenaga kerja

dengan permintaan tenaga kerja, yaitu:

UNEMPLt = LABORSt - LABORDt ................................................ (4.70)

Persamaan tingkat inflasi domestik (INFLSIt) adalah persamaan identitas

yang merupakan pertumbuhan indek harga konsumen domestik, yaitu:

INFLSIt = (CPINDXt - CPINDXt-1) / CPINDXt-1 * 100 ..................... (4.71)

Persamaan nilai ekspor bersih atau Balance of Trade (NETEKSt) adalah

persamaan identitas yang merupakan pengurangan ekspor nasional dengan impor

nasional, yaitu:

NETEKSt = EKSPORt - IMPORTt ..................................................... (4.72)

Tingkat pertumbuhan ekonomi (GROWTHt) adalah persamaan identitas

yang merupakan pertumbuhan dari GDP nasional, yaitu:

GROWTHt = (GDPNASt - GDPNASt-1 ) / GDPNASt-1 * 100 .......... (4.73)

4.1.8. Blok Kemiskinan

Blok kemiskinan terdiri dari persamaan jumlah kemiskinan di perdesaan

(JOVDESt) dan perkotaan (JOVKOTt). Kemiskinan di perdesaan dipengaruhi

oleh tingkat inflasi domestik (INFLSIt), harga jual eceran kayu bakar (HJECKBt),

jumlah pengangguran (UNEMPLt), dan belanja pemerintah (GOVEXPt). Harga

jual eceran kayu bakar berpengaruh positif terhadap kemiskinan di perdesaan

karena sebagian besar masyarakat perdesaan masih menggunakan kayu bakar

sebagai sumber energi utama untuk memasak di rumahtangga. Persamaan

kemiskinan di perdesaan (JOVDESt) adalah:

156

JOVDESt = ag0 + ag1INFLSIt + ag2GOVEXPt-1 + ak3UNEMPLt

+ ag4HJECKBt + ag5JOVDESt-1 + u33 ..................... (4.74)

Kemiskinan di perkotaan dipengaruhi oleh tingkat inflasi domestik

(INFLSIt), jumlah pengangguran (UNEMPLt), harga jual eceran elpiji (HJECLGt),

belanja pemerintah (GOVEXPt), dan upah tenaga kerja (UMRNASt). Belanja

pemerintah yang semakin besar akan cenderung berpengaruh positif terhadap

upaya pengentasan kemiskinan dengan harapan pemerintah mengalokasikan lebih

banyak dana untuk program pro-rakyat. Persamaan kemiskinan di perkotaan

(JOVKOTt) adalah:

JOVKOTt =ah0 + ah1INFLSI + ah2GOVEXPt + ah3UMRNASt

+ ah4UNEMPLt-1 + ah5HJECLGt-1 + ah6JOVKOTt-1

+ u34 ................................................................................................................. (4.75)

Tanda yang diharapkan dari estimasi parameter: ag1, ag3, ag4, ah1, ah4, ah5 > 0;

ag2, ah2, ah3 < 0; dan 0 < ag5, ah6 < 1.

Kemiskinan nasional merupakan persamaan identitas berupa penjumlahan

kemiskinan di perdesaan dan perkotaan. Kemiskinan nasional disajikan dalam

persen yaitu jumlah penduduk miskin nasional dibagi dengan jumlah penduduk

nasional Indonesia. Pencantuman dalam persen dianggap lebih dapat mewakili

fluktuasi jumlah orang miskin nasional terhadap jumlah penduduk nasional.

Persamaan tingkat kemiskinan nasional adalah:

POVERTt = (JOVDESt + JOVKOTt) / POPNASt * 100 .................... (4.76)

157

4.2. Prosedur Analisis

4.2.1. Identifikasi Model

Sebelum model diestimasi, perlu dilakukan identifikasi model. Identifikasi

model menggunakan order condition dan menurut Koutsoyiannis (1977), rumusan

identifikasi model persamaan struktural berdasarkan order condition adalah:

(K - M) > (G - 1)

dimana:

K = total variabel dalam model (jumlah variabel endogen dan

predetermined),

G = total persamaan dalam model (jumlah variabel endogen), dan

M = jumlah variabel endogen dan eksogen dalam satu persamaan yang

diidentifikasi.

Jika dalam sistem persamaan dalam model menunjukkan kondisi sebagai

berikut:

( K – M ) > ( G – 1 ) = maka persamaan tersebut dinyatakan

teridentifikasi secara berlebih (over identified),

(K – M ) = ( G – 1 ) = maka persamaan tersebut dinyatakan

teridentifikasi secara tepat (exactly identified),

dan

(K – M ) < (G – 1 ) = maka persamaan tersebut dinyatakan tidak

teridentifikasi (unidentified).

Hasil identifikasi untuk setiap persamaan struktural harus exactly

identified atau over identified untuk dapat mengestimasi parameternya.

158

Model terdiri dari 76 variabel endogen (G) yang terdiri dari 34 persamaan

struktural dan 42 persamaan identitas, dan 67 variabel pre-determined yang terdiri

dari 34 variabel eksogen dan 33 variabel lag endogenous. Sehingga terdapat 143

variabel (K) dalam model. Persamaan yang memiliki jumlah variabel terbanyak

adalah persamaan dengan 6 variabel (M) yang adalah over identified. Berdasarkan

kriteria order condition, maka model over identified karena setiap persamaan

struktural yang ada dalam model adalah over identified.

4.2.2. Metode Estimasi Model

Model yang dibangun adalah over identified, maka model dapat diestimasi

dengan menggunakan metode 2SLS (Two Stage Least Squares), 3SLS (Three

Stage Least Squares), LIML (Limited Information Maximum Likelihood), atau

FIML (Full Information Maximum Likelihood). Berdasarkan kriteria statistik dan

ekonomi, maka metode estimasi model yang terbaik dalam penelitian ini adalah

2SLS, karena dapat menghasilkan nilai estimasi parameter yang lebih efisien.

Sedangkan 3SLS dan FIML menggunakan informasi yang lebih banyak dan lebih

sensitif terhadap kesalahan pengukuran maupun kesalahan spesifikasi model.

Estimasi model dilakukan dengan menggunakan program aplikasi komputer

Statistical Analysis System/Econometric Time Series (SAS/ETS) versi 9.0.

Untuk menguji apakah variabel penjelas secara bersama-sama dapat

menjelaskan secara nyata keragaman variabel endogen, maka pada setiap

persamaan digunakan statistik uji-F. Untuk menguji apakah masing-masing

variabel penjelas berpengaruh nyata terhadap variabel endogen, maka digunakan

statistik uji-t. Karena dalam model ada persamaan yang mengandung variabel

159

bedakala, maka digunakan statistik Durbin-Watson untuk melihat ada tidaknya

auto korelasi (Pindyck and Rubinfeld, 1991).

4.2.3. Validasi Model

Sebelum model digunakan untuk simulasi alternatif kebijakan, perlu diuji

dahulu apakah model cukup valid. Kriteria uji validitas model yang digunakan

adalah ketepatannya menjelaskan dan menggambarkan keadaan yang sebenarnya.

Uji validitas model yang sering digunakan adalah kesalahan rataan kuadrat

terkecil (Root Mean Squares Percent Error,RMSPE) dan koefisien ketidaksamaan

Theil (Theil Inequality Coefficient, U) (Pindyck and Rubinfeld, 1991).

Root Mean Squares Error, RMSE, adalah rata-rata kuadrat dari perbedaan

nilai estimasi dengan nilai pengamatan (aktual) suatu variabel endogen. Jika nilai

RMSE semakin kecil maka estimasi variabel endogen semakin valid. Nilai

statistik RMSE dirumuskan sebagai berikut:

n

1t

2at

st YY

n

1RMSE

RMSPE adalah rata-rata kuadrat dari proporsi perbedaan nilai estimasi

dengan nilai pengamatan suatu variabel endogen. Jika nilai RMSPE semakin kecil

maka estimasi variabel endogen semakin valid. Nilai statistik RMSPE dirumuskan

sebagai berikut:

n

1t

2

at

at

st

Y

YY

n

1RMSPE x 100

dimana n , stY , a

tY berturut-turut adalah jumlah periode pengamatan, nilai

estimasi variabel endogen, dan nilai pengamatan variabel endogen (Pindyck and

Rubinfeld, 1991).

160

U adalah perbandingan RMSE dengan rata-rata kuadrat nilai pengamatan

variabel endogen. Nilai U maksimum adalah satu dan minimum adalah nol. Jika

0stY atau U=1 maka estimasi variabel endogen disebut sebagai naïf. Jika

at

st YY atau U=0, maka estimasi variabel endogen disebut sebagai sempurna,

sangat mendekati kenyataan. Semakin kecil nilai RMSPE dan U dan semakin

besar nilai R2, maka estimasi variabel endogen semakin baik. Nilai statistik U

dirumuskan sebagai berikut:

n

t

at

n

t

at

st

Yn

YYn

U

1

2

1

2

1

1

dimana stY dan a

tY berturut-turut adalah perubahan nilai estimasi variabel

endogen dan perubahan nilai pengamatan variabel endogen. Koutsoyiannis (1977)

mengatakan bahwa nilai perubahan tersebut diperoleh dari selisih antara data

sekarang dengan data periode sebelumnya. Menurut Pindyck and Rubinfeld

(1991), perubahan tersebut disajikan dalam bentuk tingkat perubahan.

Nilai U dapat didekomposisi menjadi tiga komponen menurut sumber

kesalahannya (Pindyck and Rubinfeld, 1991), yaitu proporsi bias (UM), proporsi

keragaman (US), dan proporsi covarians (UC). Komponen pertama adalah UM

yang mengukur sejauh mana nilai rata-rata estimasi menyimpang dari nilai

pengamatannya. Estimasi variabel endogen dikatakan valid jika UM < 0.20.

Komponen kedua adalah US yang mengukur sejauh mana nilai keragaman

estimasi menyimpang dari nilai pengamatannya, dikenal sebagai proporsi

keragaman dari inequality coefficient. Semakin kecil nilai US, maka estimasi

variabel endogen semakin valid. Komponen pertama dan kedua mengindikasikan

161

kesalahan sistematis yang seharusnya dapat dihindari. Komponen ketiga adalah

UC yang mengukur penyimpangan covarians estimasi dari nilai pengamatannya.

Semakin besar nilai UC, maka estimasi variabel endogen semakin valid.

Komponen ketiga adalah kesalahan tidak sistematik, karena itu tidak dapat

dihindari. Apabila nilai ketiga dekomposisi statistik U dijumlahkan maka hasilnya

adalah satu. Nilai statistik UM, US, dan UC adalah:

UM =

n

t

at

st

as

YYn

YY

1

2

2

)(1

)(

US =

n

t

at

st

as

YYn 1

2

2

)(1

)(

UC =

n

t

at

st

as

YYn 1

2)(1

)1(2

dimana nilai s

Y , a

Y , s , a , dan berturut-turut rata-rata nilai estimasi

variabel endogen, rata-rata nilai pengamatan variabel endogen, standar deviasi

nilai estimasi variabel endogen, standar deviasi nilai pengamatan variabel

endogen, dan koefisien korelasi antara nilai estimasi dengan nilai pengamatan

variabel endogen (Pindyck and Rubinfeld, 1991).

4.3. Skenario Simulasi

Skenario simulasi peramalan yang dilakukan dalam penelitian ini, yang

mencakup periode peramalan 2010-2014, ditentukan sesuai dengan

kecenderungan data dan rencana kebijakan pemerintah. Skenario simulasi yang

dilakukan adalah:

162

1. SIM-1: Simulasi 1 adalah kenaikan harga dunia minyak mentah sebesar 5

persen. Pergerakan harga dunia minyak mentah merupakan faktor eksogen yang

senantiasa harus diperhatikan. Indonesia adalah negara kecil dan menjadi price

taker harga minyak mentah karena hanya memiliki cadangan minyak 1.40 persen

dari cadangan minyak dunia. Harga dunia minyak mentah sangat berfluktuatif,

yang pada tahun 2007 sebesar US$72 per barrel, menjadi US$143 per barrel pada

awal tahun 2008, dan kemudian turun menjadi US$39 per barrel pada akhir tahun

2008. Meskipun sangat fluktuatif, namun diketahui bahwa harga dunia nominal

minyak mentah periode 1986-2006 naik sebesar 7.4 persen per tahun. Dalam pasar

dunia minyak dan gas bumi, harga-harga energi fosil biasanya saling terkait dan

bergerak pada arah yang sama. Harga kontrak penjualan elpiji biasanya mengikuti

dan searah dengan pergerakan harga dunia minyak mentah. Karena itu, dalam

disertasi ini, apabila harga dunia minyak mentah naik 5 persen, maka harga elpiji

juga naik 5 persen.

2. SIM-2: Simulasi 2 adalah kenaikan penerimaan dalam negeri pemerintah

sebesar 10 persen. Kenaikan penerimaan dalam negeri pemerintah pada periode

tahun 1986-2006 mencapai 8.01 persen per tahun dan dalam simulasi ini

digunakan pembulatan angka yaitu 10 persen. Kenaikan penerimaan dalam negeri

pemerintah merupakan kebijakan fiskal berupa penarikan sejumlah uang yang

beredar di masyarakat melalui instrumen pajak dan non-pajak. Dalam rejim

anggaran berimbang, maka kenaikan penerimaan negara akan mengakibatkan

kenaikan anggaran belanja. Naiknya anggaran belanja selanjutnya diharapkan

akan memberikan keleluasaan bagi pemerintah dalam mengalokasikan anggaran

belanjanya, termasuk untuk melaksanakan program pengentasan kemiskinan.

163

3. SIM-3: Simulasi 3 adalah pengurangan subsidi harga premium, minyak

solar, minyak tanah, dan elpiji. Simulasi ini merupakan penjabaran wacana yang

tercantum dalam Undang-undang Nomor 25 Tahun 2000 tentang Program

Perencanaan Pembangunan Nasional 2000-2004, yang antara lain mengamanatkan

penghapusan subsidi BBM pada tahun 2004. Simulasi ini dimaksudkan untuk

memberikan gambaran dan masukan bagi para pengambil kebijakan mengenai

dampak dari pengurangan subsidi BBM. Pemahaman yang cukup baik mengenai

perilaku subsidi harga dan dampaknya terhadap perekonomian dan kemiskinan

diharapkan dapat menghasilkan langkah-langkah yang tepat dalam rangka

mengantisipasi dampak negatif dari pengurangan subsidi BBM.

Besaran subsidi BBM berbeda-beda untuk setiap jenis BBM dan

bergantung pada harga jual eceran masing-masing. Di Indonesia, harga

keekonomian BBM sama dengan harga jual ecerannya ditambah dengan subsidi

harganya. Apabila harga keekonomian meningkat dan harga jual eceran tetap

maka, untuk mengimbanginya, subsidi harga akan naik. Sebagai gambaran, ketika

harga dunia minyak mentah mencapai US$80 per barrel, pada kurs US$1 sama

dengan Rp. 9 300, maka harga keekonomian bensin premium adalah Rp. 6 349

per liter, harga keekonomian minyak solar adalah Rp. 6 672 per liter, harga

keekonomian minyak tanah adalah Rp. 7 049 per liter, dan harga keekonomian

elpiji adalah Rp. 3 047 per kg.

Setelah mengetahui harga keekonomian dan harga jual eceran rata-rata

pada periode peramalan 2010-2014, dapat dihitung besaran subsidi harga rata-rata

pada periode yang sama. Pada periode tersebut, subsidi harga rata-rata premium

adalah 38.42 persen dari harga keekonomiannya, minyak solar 29.27 persen dari

164

harga keekonomiannya, minyak tanah 72.49 persen dari harga keekonomiannya,

dan elpiji 17.84 persen dari harga keekonomiannya. Sebagai contoh, subsidi harga

minyak tanah adalah Rp. 4 549 per liter atau 64.53 persen dari harga

keekonomiannya, yang diperoleh dari selisih antara harga keekonomian sebesar

Rp. 7 049 per liter dengan harga jual ecerannya sebesar Rp. 2 500 per liter.

Dalam disertasi ini, simulasi pengurangan subsidi BBM menggunakan

patokan atau acuan bagian tertentu dari harga keekonomian BBM yang

ditanggung oleh negara, sebagai subsidi harga, sementara bagian lain dari harga

keekonomian BBM ditanggung oleh konsumen, sebagai harga jual eceran.

Sehingga apabila harga dunia minyak naik, maka harga keekonomian BBM akan

naik proporsional, subsidi harga naik proporsional, dan harga jual eceran juga naik

proporsional. Dengan demikian, setiap kenaikan harga dunia minyak mentah akan

ditanggung bersama, sebagian oleh anggaran belanja melalui kenaikan subsidi

harga BBM, dan sebagian lagi oleh masyarakat melalui kenaikan harga jual

eceran BBM. Simulasi ini dilakukan dengan alasan sebagai berikut: (1) keuangan

negara akan semakin terbatas dan karena itu perlu pembatasan atau prioritisasi

subsidi yang lebih tajam, (2) pemerintah tidak bisa lagi menanggung sendirian

seluruh porsi kenaikan harga dunia minyak mentah, dan (3) masyarakat perlu

mengalami proses pembelajaran agar semakin memahami mengenai pentingnya

energi dan harganya yang mahal, sehingga dapat mengarah pada upaya-upaya

penghematan penggunaan energi.

Subsidi harga premium diturunkan dari semula 38.42 persen dari harga

keekonomiannya menjadi 20.00 persen, subsidi harga minyak solar diturunkan

dari semula 29.27 persen dari harga keekonomiannya menjadi 20.00 persen,

165

subsidi harga minyak tanah diturunkan dari semula 72.49 persen dari harga

keekonomiannya menjadi 40.00 persen, dan subsidi harga elpiji diturunkan dari

semula 17.84 persen dari harga keekonomiannya menjadi 10.00 persen.

4. SIM-4: Simulasi 4 adalah konversi minyak tanah ke elpiji. Pada simulasi

ini pemerintah menurunkan subsidi harga minyak tanah agar harga jual eceran

minyak tanah meningkat dan menaikkan subsidi harga elpiji agar harga jual

ecerannya menurun. Peningkatan harga jual eceran minyak tanah dan penurunan

harga jual eceran elpiji, diharapkan dapat mengalihkan konsumsi rumahtangga

dan komersial dari minyak tanah ke elpiji. Peralihan ini cenderung dapat

terlaksana dengan baik karena pada saat bersamaan, harga jual eceran elpiji

menurun. Penurunan harga jual eceran elpiji diharapkan dapat semakin menarik

minat rumahtangga dan komersial untuk menggantikan minyak tanah ke elpiji dan

mengkonsumsi lebih banyak elpiji. Simulasi ini menurunkan subsidi harga

minyak tanah dari semula 72.49 persen dari harga keekonomiannya menjadi 30.00

persen, dan meningkatkan subsidi harga elpiji dari semula 17.84 persen dari harga

keekonomiannya menjadi 30.00 persen.

5. SIM-5: Simulasi 5 adalah kombinasi pengurangan subsidi harga premium

dan minyak solar dengan konversi minyak tanah ke elpiji. Simulasi ini merupakan

simulasi yang paling mendekati kenyataan dan paling sesuai dengan arah

kebijakan pemerintah pada saat ini yaitu melaksanakan program konversi minyak

tanah ke elpiji dan sekaligus mengurangi beban subsidi BBM melalui

pengurangan subsidi harga premium dan minyak solar. Rincian simulasi 5 adalah

pengurangan subsidi harga premium dari semula 38.42 persen menjadi 20.00

persen dari harga keekonomiannya, pengurangan subsidi harga minyak solar dari

166

semula 29.27 persen menjadi 20.00 persen dari harga keekonomiannya,

pengurangan subsidi harga minyak tanah dari semula 72.49 persen menjadi 30.00

persen dari harga keekonomiannya, dan subsidi harga elpiji ditambah dari semula

17.84 persen menjadi 30.00 persen dari harga keekonomiannya. Dibandingkan

dengan subsidi harga premium, pengurangan subsidi harga minyak solar lebih

kecil, agar kenaikan harga jual eceran minyak solar tidak sebesar kenaikan harga

jual eceran premium. Konsumen premium adalah masyarakat golongan menengah

atas, sementara konsumen minyak solar dicirikan dengan kegiatan usaha dan

industri. Untuk memberikan insentif bagi kegiatan usaha, maka simulasi ini hanya

menaikkan sedikit harga jual eceran minyak solar.

6. SIM-6: Simulasi 6 adalah kombinasi kenaikan harga dunia minyak mentah

5 persen, peningkatan penerimaan dalam negeri pemerintah 10 persen,

pengurangan subsidi harga premium dan minyak solar, dan konversi minyak tanah

ke elpiji atau kombinasi simulasi (1) + simulasi (2) + simulasi (5). Simulasi ini

dimaksudkan untuk menganalisis kombinasi dampak dari kenaikan harga jual

eceran BBM dan kenaikan belanja pemerintah diluar subsidi BBM. Kenaikan

harga jual eceran BBM akan cenderung berdampak pada tingginya inflasi dan

memburuknya kinerja perekonomian dan kemiskinan. Kenaikan belanja

pemerintah diluar subsidi BBM cenderung akan berdampak positif bagi

perekonomian dan kemiskinan. Hasil akhir dari simulasi bergantung pada

kekuatan mana yang lebih dominan, kenaikan harga jual eceran atau kenaikan

belanja pemerintah diluar subsidi BBM.

7. SIM-7: Simulasi 7 adalah kombinasi kenaikan harga dunia minyak mentah

5 persen, peningkatan penerimaan dalam negeri pemerintah 10 persen,

167

pengurangan subsidi harga premium dan minyak solar, konversi minyak tanah ke

elpiji, dan realokasi anggaran atau kombinasi simulasi (6) + realokasi anggaran.

Pada simulasi (6) terdapat penghematan subsidi BBM sebesar Rp. 60 845 miliar

dan menjadi faktor pengurang dari belanja pemerintah. Pada simulasi ini,

penghematan tersebut dimasukkan kembali dalam sistem perekonomian melalui

penempatannya pada variabel endogen belanja pemerintah diluar subsidi BBM

(GOVENSt). Sebagai akibat dari peningkatan penerimaan dalam negeri

pemerintah, belanja pemerintah diluar subsidi BBM mengalami peningkatan.

Peningkatan tersebut akan semakin besar manakala kebijakan realokasi anggaran

diterapkan. Peningkatan belanja pemerintah diluar subsidi BBM diharapkan akan

dapat meningkatkan besaran belanja pemerintah sehingga berdampak positif bagi

kinerja perekonomian melalui perbesaran ruang fiskal atau pelaksanaan program-

program lain yang sangat penting dan mendesak.

8. SIM-8: Simulasi 8 adalah kombinasi kenaikan harga dunia minyak mentah

5 persen, peningkatan penerimaan dalam negeri pemerintah 10 persen, kenaikan

indek harga konsumen 5 persen, pengurangan subsidi harga premium dan minyak

solar, konversi minyak tanah ke elpiji, dan realokasi anggaran atau kombinasi

simulasi (7) + kenaikan indek harga konsumen 5 persen + realokasi anggaran.

Penghematan anggaran sebesar Rp. 61 492 miliar diperoleh dengan melakukan

simulasi 7 + kenaikan indek harga konsumen 5 persen. Penghematan tersebut

dimasukkan kembali dalam sistem perekonomian melalui penambahannya pada

variabel GOVENS yaitu anggaran pemerintah diluar subsidi BBM, sehingga

belanja pemerintah (GOVEXP) dapat lebih ditingkatkan lagi.

168

4.4. Perubahan Kesejahteraan

Indikator yang digunakan untuk mengukur perubahan kesejahteraan adalah

surplus konsumen, surplus produsen, dan pengeluaran subsidi BBM. Apabila

harga jual eceran menurun, maka surplus produsen akan menjadi positif atau

terjadi transfer kesejahteraan dari konsumen ke produsen, demikian pula

sebaliknya (Agus, 2001 dan Ilham, 2006). Subsidi yang besar dianggap dapat

meningkatkan daya beli masyarakat dan meningkatkan kesejahteraan. Karena itu

apabila nilai subsidi menurun, maka kesejahteraan akan menurun. Indikator ini

digunakan untuk mengevaluasi dampak kebijakan subsidi terhadap perubahan

kesejahteraan. Indikator kesejahteraan adalah:

A. Surplus Produsen BBM

1. Surplus Produsen Premium:

PNWJPRB x (HJECPRS - HJECPRB) +

½ (PNWJPRS - PNWJPRB) x (HJECPRS - HJECPRB)

2. Surplus Produsen Minyak Solar:

PNWJSLB x (HJECSLS - HJECSLB) +

½ x (PNWJSLS - PNWJSLB) x (HJECSLS - HJECSLB)

3. Surplus Produsen Minyak Tanah:

PNWJKRB x (HJECKRS - HJECKRB) +

½ x (PNWJKRS - PNWJKRB) x (HJECKRS - HJECKRB)

4. Surplus Produsen Elpiji:

PNWJLGB x (HJECLGS - HJECLGB) +

½ x (PNWJLGS - PNWJLGB) x (HJECLGS - HJECLGB)

5. Surplus Produsen BBM:

169

Surplus Produsen Premium + Surplus Produsen Minyak Solar +

Surplus Produsen Minyak Tanah + Surplus Produsen Elpiji

B. Surplus Konsumen BBM

1. Surplus Konsumen Premium:

KOSJPRB x (HJECPRB - HJECPRS) +

½ x (KOSJPRB - KOSJPRS) x (HJECPRB - HJECPRS)

2. Surplus Konsumen Minyak Solar:

KOSJSLB x (HJECSLB - HJECSLS) +

½ x (KOSJSLB - KOSJSLS) x (HJECSLB- HJECSLS)

3. Surplus Konsumen Minyak Tanah:

KOSJKRB x (HJECKRB - HJECKRS) +

½ x (KOSJKRB - KOSJKRS) x (HJECKRB - HJECKRS)

4. Surplus Konsumen Elpiji :

KOSJLGB x (HJECLGB - HJECLGS) +

½ x (KOSJLGB - KOSJLGS) x (HJECLGB - HJECLGS)

5. Surplus Konsumen BBM:

Surplus Konsumen Premium + Surplus Konsumen Minyak Solar +

Surplus Konsumen Minyak Tanah + Surplus Konsumen Elpiji

C. Perubahan Subsidi Bahan Bakar Minyak

Perubahan SUBBBM = SUBBBMS - SUBBBMB

D. Perubahan Dampak Bersih

Perubahan Dampak Bersih = Surplus Produsen BBM +

Surplus Konsumen BBM +

Perubahan Subsidi BBM

170

Keterangan: B = nilai dasar/ basis

S = nilai simulasi

4.5. Definisi Operasional Variabel

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini ada 2 jenis, yaitu variabel

kuantitatif dan kualitatif. Variabel kuantitatif dalam rupiah telah diriilkan dengan

Indeks Harga Konsumen (IHK) domestik tahun dasar tahun 2000. Variabel

kuantitatif dalam US$ telah diriilkan dengan IHK Amerika Serikat tahun dasar

tahun 2000. Variabel kualitatif meliputi variabel dummy krisis ekonomi di

Indonesia (KRISIS) dan dummy pemilihan umum presiden di Indonesia (KRISIP).

Rincian Definisi Operasional Variabel disajikan pada Tabel 17.

Tabel 17. Definisi Operasional Variabel Endogen dan Eksogen

No. Notasi Definisi Variabel Satuan

A. Variabel Endogen

1. PNWJPRt Penawaran Premium Ribu 2. PNWJSLt Penawaran Minyak Solar Ribu 3. PNWJKRt Penawaran Minyak Tanah Ribu 4. PNWJLGt Penawaran Elpiji Ribu Kg/Tahun5. PNWJBMt Penawaran Bahan Bakar Minyak Ribu 6. KOSJPRTt Permintaan Pemium di Sektor Transportasi Ribu 7. KOSJSLTt Permintaan Minyak Solar di Sektor Ribu 8. KOSJSLIt Permintaan Minyak Solar di Sektor Industri Ribu 9. KOSJSLKt Permintaan M. Solar Sektor Rumahtangga Ribu 10. KOSJKRTt Permintaan Minyak Tanah di Sektor Ribu 11. KOSJKRIt Permintaan Minyak Tanah di Sektor Industri Ribu 12. KOSJKRKt Permintaan M.Tanah Sektor Rumahtangga Ribu Liter/Tahun13. KOSJLGIt Permintaan Elpiji di Sektor Industri Ribu Kg/Tahun14. KOSJLGKt Permintaan Elpiji di Sektor Rumahtangga Ribu Kg/Tahun15. KOSJPRt Permintaan Premium Ribu 16. KOSJSLt Permintaan Minyak Solar Ribu 17. KOSJKRt Permintaan Minyak Tanah Ribu 18. KOSJLGt Permintaan Elpiji Ribu Kg/Tahun19. KOSCPRt Permintaan/Konsumsi Premium Rp. 20. KOSCSLt Permintaan/Konsumsi Minyak Solar Rp. 21. KOSCKRt Permintaan/Konsumsi Minyak Tanah Rp. 22. KOSCLGt Permintaan/Konsumsi Elpiji Rp. 23. KOSCBMt Permintaan/Konsumsi Bahan Bakar Minyak Rp. 24. HJECPRt Harga Jual Eceran Premium Rp/Liter25. HJECKRt Harga Jual Eceran Minyak Tanah Rp/Liter26. HJECSLt Harga Jual Eceran Minyak Solar Rp/Liter27. HJECLGt Harga Jual Eceran Elpiji Rp/Kg28. IMPJPRt Jumlah Impor Premium Ribu 29. IMPJSLt Jumlah Impor Minyak Solar Ribu 30. IMPJKRt Jumlah Impor Minyak Tanah Ribu 31. IMPRPRt Impor Premium Rp.Miliar/Tahun

171

Tabel 17. Lanjutan

No. Notasi Definisi Variabel Satuan

32. IMPRSLt Impor Minyak Solar Rp. 33. IMPRKRt Impor Minyak Tanah Rp. 34. IMPBBMt Impor Bahan Bakar Minyak Rp. 35. EKSJLGt Jumlah Ekspor Elpiji Ribu Kg/Tahun 36. EKSRLGt Ekspor Elpiji Rp. 37. BOTBBMt Ekspor Bersih Bahan Bakar Minyak Rp. 38. SUBHPRt Subsidi Harga Premium Rp/Liter 39. SUBHSLt Subsidi Harga Minyak Solar Rp/Liter 40. SUBHKRt Subsidi Harga Minyak Tanah Rp/Liter 41. SUBHLGt Subsidi Harga Elpiji Rp/Kg 42. SUBRPRt Subsidi Premium Rp. 43. SUBRSLt Subsidi Minyak Solar Rp. 44. SUBRKRt Subsidi Minyak Tanah Rp. 45. SUBRLGt Subsidi Elpiji Rp. 46. SUBBBMt Subsidi Bahan Bakar Minyak Rp. 47. REVTAXt Penerimaan Pajak Rp. 48. REVDDNt Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah Rp. Miliar/Tahun49. FISCGPt Gap Fiskal Rp. Miliar/Tahun50. KOSNBMt Konsumsi Non-Bahan Bakar Minyak Rp. Miliar/Tahun51. KOSNASt Konsumsi Nasional Rp. Miliar/Tahun52. INVRMGt Investasi Minyak dan Gas Bumi Rp. Miliar/Tahun53. INVNMGt Investasi Non-Minyak dan Gas Bumi Rp. Miliar/Tahun54. INVESTt Investasi Nasional Rp. Miliar/Tahun55. GOVENSt Belanja Pemerintah diluar Subsidi BBM Rp. Miliar/Tahun56. GOVEXPt Belanja Pemerintah atau Anggaran Belanja Rp. Miliar/Tahun57. IMPNBMt Impor Non-Bahan Bakar Minyak Rp. 58. IMPORTt Impor Nasional Rp. 59. EKSRLGt Ekspor Non-Bahan Bakar Minyak Rp. 60. EKSPORt Ekspor Nasional Rp. 61. GDPNASt Gross Domestic Product (GDP) Nasional Rp. 62. MONEYSt Jumlah Penawaran Uang Rp. 63. MONEYDt Jumlah Permintaan Uang Rp. 64. NTUKRRt Nilai Tukar Rupiah Rp/US$/Tahun 65. CPINDXt Indeks Harga Konsumen Indeks 66. INTRILt Tingkat Suku Bunga Domestik Persen/Tahun 67. LABORSt Jumlah Penawaran Tenaga Kerja Juta 68. LABORDt Jumlah Permintaan Tenaga Kerja Juta 69. UMRNASt Upah Tenaga Kerja Ribu 70. UNEMPLt Jumlah Pengangguran Juta 71. INFLSIt Tingkat Inflasi Domestik Persen/Tahun 72. NETEKSt Ekspor Bersih Rp. 73. GROWTHt Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Persen/Tahun 74. JOVDESt Penduduk Miskin di Perdesaan Juta 75. JOVKOTt Penduduk Miskin di Perkotaan Juta 76. POVERTt Tingkat Kemiskinan Nasional Persen/Tahun

B. Variabel Eksogen 1. HDUSMBt Harga Dunia Minyak Bumi (dalam US$) US$/Barrel2. HDURMBt Harga Dunia Minyak Bumi (dalam Rupiah) Rp/Ribu Liter 3. HDUSLGt Harga Dunia Elpiji US$/Ton 4. HJECPXt Harga Jual Eceran Pertamax Rp/Liter/Tahun 5. HJECKBt Harga Jual Eceran Kayu Bakar Rp/Ikat/Tahun 6. PROJPRt Produksi Premium Ribu 7. PROJSLt Produksi Minyak Solar Ribu

172

Tabel 17. Lanjutan No. Notasi Definisi Variabel Satuan

8. PROJKRt Produksi Minyak Tanah Ribu 9. PROJLGt Produksi Elpiji Ribu

10. EKSJPRt Ekspor Premium Ribu 11. EKSJSLt Ekspor Minyak Solar Ribu Liter/Tahun12. EKSJKRt Ekspor Minyak Tanah Ribu Liter/Tahun13. IMPJLGt Impor Elpiji Ribu 14. IMPBBLt Impor Bahan Bakar Minyak Lain Ribu 15. KOSJPRLt Permintaan/Konsumsi Premium Lainnya Ribu 16. KOSJSLLt Permintaan/Konsumsi Minyak Solar Sektor Lain- Ribu 17. KOSJKRLt Permintaan/Konsumsi Minyak Tanah Sektor Ribu 18. KOSJLGLt Permintaan/Konsumsi Elpiji Sektor Lain-lain Ribu 19. KOSJBLt Permintaan/Konsumsi Bahan Bakar Minyak Lain Ribu 20 KOSCBLt Permintaan/Konsumsi Bahan Bakar Minyak Lain Rp. 21. SUBBBLt Subsidi BBM diluar Premium, M.Tanah, Rp. 22. PNWJBLt Penawaran BBM Selain Premium, M. Tanah, dan Ribu 23. KRODA2t Kendaraan Roda 2 Ribu 24. KRODA4t Kendaraan Roda 4 Ribu 25. KRODA6t Kendaraan Roda 2 dan Roda 4 Ribu 26. KNIAGAt Kendaraan Niaga Ribu 27. POPNASt Populasi Penduduk Indonesia Juta 28. LISTRKt Daya Listrik Terpasang Mega 28. MTIKANt Perahu Motor Tempel Unit/Tahun 30. RTIKANt Rumahtangga Perikanan KK/Tahun 31. CPINDSt Indeks Harga Konsumen Dunia Indeks 32. INFLSSt Tingkat Inflasi Dunia %/Tahun 33. FDINVRt Foreign Direct Investment (dalam Rupiah) Rp. 34. FDINVSt Foreign Direct Investment (dalam US$) US$ 35. DEVISSt Cadangan Devisa US$ 36. BANKIDt Kredit Perbankan Sektor Industri Rp. 37. BANKTLt Kredit Perbankan Total Rp. 38. INVETLt Kredit Investasi Total Rp. 39. KRISIS Dummy Krisis Ekonomi Indonesia 1997-40. KRISIP Dummy Pemilihan Umum 5 Tahun Sekali 41. TRENDD Tren Waktu -

4.6. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan adalah data sekunder tahunan mulai tahun 1986

sampai dengan 2006, yang dapat dilihat pada Lampiran 14. Instansi sumber data

adalah Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas), Badan Pengatur

Hilir Migas (BPH Migas), Badan Pelaksana Minyak dan Gas Bumi (BPMIGAS),

Badan Pusat Statistik (BPS), International Energy Association (IEA),

International Monetary Fund (IMF), Mid Oil Platt’s Singapore (MOPS),

Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral (DESDM), dan Bank Indonesia.

173

V. HASIL ESTIMASI MODEL SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK INDONESIA

Hasil estimasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia,

dibahas secara rinci untuk setiap persamaan. Model yang digunakan telah

mengalami beberapa kali perubahan spesifikasi, dan hasil estimasi parameter telah

sesuai dengan kriteria ekonomi, statistik, dan ekonometrik. Program estimasi dan

hasil estimasi model selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 5 dan 6.

5.1. Keragaan Umum Model

Berdasarkan kriteria ekonomi, hasil estimasi parameter setiap persamaan

struktural dalam model sesuai dengan teori ekonomi yang terlihat dari tanda dan

besaran hasil estimasi parameter yang menunjukkan hubungan variabel penjelas

dengan variabel endogennya.

Berdasarkan kriteria statistik, hasil estimasi model menunjukkan indikator

statistik yang relatif baik. Nilai koefisien determinasi (R2) masing-masing

persamaan struktural dalam model pada berkisar antara 0.61 – 0.99, kecuali untuk

persamaan struktural subsidi harga minyak solar (SUBHSL), nilai tukar rupiah

(NTUKRR), tingkat suku bunga (INTRIL), dan kemiskinan di perkotaan

(JOVKOT). Dengan demikian secara umum variabel penjelas yang dimasukkan

dalam persamaan struktural dalam penelitian ini mampu menjelaskan dengan

cukup baik keragaman variabel endogennya.

Nilai statistik uji-F pada umumnya cukup tinggi, kecuali satu persamaan

yaitu persamaan kemiskinan di perkotaan yang mempunyai nilai statistik uji-F

yang relatif rendah namun nyata yaitu 2.82. Dengan demikian secara keseluruhan

dapat diiterpretasikan bahwa keragaman variabel dalam setiap persamaan

174

struktural secara bersama-sama dapat menjelaskan dengan baik keragaman

variabel endogennya masing-masing, pada α sebesar 0.01.

Hasil statistik uji-t menunjukkan bahwa terdapat beberapa variabel

penjelas yang secara individu tidak berpengaruh secara nyata terhadap variabel

endogennya apabila menggunakan taraf nyata atau α sebesar 1 persen. Namun

dengan taraf nyata yang lebih fleksibel, yaitu α sebesar 20 persen, dapat dilihat

bahwa sebagian besar variabel penjelas dalam setiap persamaan struktural

berpengaruh secara nyata terhadap variabel endogennya masing-masing.

Nilai Durbin-Watson (DW) berkisar antara 1.1324 sampai dengan 2.9790,

yaitu berturut-turut pada persamaan ekspor elpiji (EKSJLGt) dan persamaan

impor premium (IMPJPRt), yang mengindikasikan adanya masalah autokorelasi.

Masalah ini sering ditemui pada penelitian bidang ekonomi yang disebabkan oleh

keterkaitan antar variabel. Oleh karena model yang disusun dalam penelitian ini

merupakan model di bidang ekonomi, maka untuk kepentingan tersebut,

penelitian ini lebih difokuskan pada kriteria ekonomi dibandingkan kriteria

statistik dan ekonometrik.

Berdasarkan hasil estimasi parameter tersebut, maka model yang

digunakan dalam penelitian ini cukup baik dalam menjelaskan perilaku pasar dan

subsidi harga BBM, kinerja perekonomian, dan kemiskinan di Indonesia.

5.2. Blok Pasar Bahan Bakar Minyak

5.2.1. Penawaran Bahan Bakar Minyak

Penawaran BBM adalah persamaan identitas yang meliputi penjumlahan

dari produksi, impor, dan dikurangi ekspor. Persamaan penawaran BBM adalah:

PNWJPRt = PROJPRt + IMPJPRt - EKSJPRt

175

PNWJSLt = PROJSLt + IMPJSLt - EKSJSLt

PNWJKRt = PROJKRt + IMPJKRt - EKSJKRt

PNWJLGt = PROJLGt + IMPJLGt - EKSJLGt

PNWJBMt = PNWJPRt + PNWJSLt + PNWJKRt + PNWJBLt

5.2.2. Permintaan Bahan Bakar Minyak

Hasil estimasi persamaan permintaan BBM di sektor transportasi, industri,

dan rumahtangga dan komersial, menunjukkan semua persamaan memiliki daya

penjelas tinggi, terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2) yang bernilai antara

0.86535 hingga 0.99690, artinya keragaman variabel-variabel penjelas dalam

persamaan-persamaan tersebut mampu menjelaskan 86.54 hingga 99.69 persen

keragaman variabel-variabel endogennya. Dilihat dari hasil statistik uji-F, semua

persamaan mempunyai nilai Pr > F bernilai alpha < 0.01, yang menunjukkan

bahwa pada setiap persamaan variabel penjelas secara bersama-sama dapat

menjelaskan keragaman variabel endogennya secara nyata.

1. Permintaaan Premium oleh Sektor Transportasi

Hasil estimasi parameter permintaan premium untuk sektor transportasi

disajikan pada Tabel 18. Data statistik tidak membedakan antara kendaraan roda

empat yang menggunakan bahan bakar bensin dan yang bermesin diesel. Dalam

penelitian ini diasumsikan bahwa semua kendaraan roda empat menggunakan

bensin sebagai bahan bakarnya. Premium bukan substitusi minyak solar dan

sebaliknya, serta penggunaannya bergantung pada jenis mesin kendaraan.

Estimasi parameter harga jual eceran premium sebesar 404.767 dan

mempunyai hubungan yang negatif. Namun demikian, respon permintaan

premium pada sektor transportasi terhadap harga jual eceran premium bersifat

176

tidak elastis dalam jangka pendek dan jangka panjang. Hasil penelitian ini sejalan

dengan temuan yang dikemukakan oleh Storchmann (2005) bahwa elastisitas

jangka panjang permintaan gasoline (premium) terhadap harganya berkisar antara

-0.8 – -1.0, juga temuan Wheaton, 1982 dalam Storchmann, 2005 yaitu sebesar -

0.74, dan temuan Johansson dan Schipper, 1997 dalam Storchmann, 2005 yaitu

sebesar -0.70.

Tabel 18. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Premium oleh Sektor Transportasi Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 1 089 813 0.1068

HJECPR (Harga Jual Eceran Premium) -404.767 0.0912 -0.0642 -0.8775

RHJECPX (Rasio Harga Pertamax) 25 360.13 0.9132 0.0026 0.0350

KRODA6 (Kendaraan Roda Dua dan Empat) 51.52939 0.0243 0.0863 1.1803

LKOSJPRT (Lag Kons. Premium Sek.Transport.) 0.926845 <.0001

Adj-R2 = 0.99690; F-hitung = 1530.79; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.781738

Estimasi parameter jumlah kendaraan roda dua dan empat sebesar 51.529

dan mempunyai hubungan yang searah. Variabel jumlah kendaraan roda dua dan

empat berpengaruh nyata terhadap permintaan premium pada sektor transportasi

dengan elastisitas jangka pendek 0.0863 dan jangka panjang 1.1803.

Selain itu permintaan premium untuk sektor transportasi dipengaruhi

secara nyata oleh variabel bedakalanya. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan

kendaraan masih sangat dibutuhkan oleh masyarakat karena tingginya pengaruh

faktor bedakala tersebut.

2. Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Transportasi

Hasil estimasi parameter permintaan minyak solar untuk sektor

transportasi disajikan pada Tabel 19. Estimasi parameter harga jual eceran minyak

177

solar sebesar 827.18 dan mempunyai hubungan yang negatif. Respon permintaan

minyak solar pada sektor transportasi terhadap harga jual eceran minyak solar

tidak elastis dalam jangka pendek dan elastis dalam jangka panjang.

Estimasi parameter bedakala jumlah kendaraan niaga sebesar 266.3491

dan mempunyai hubungan yang searah. Respon permintaan minyak solar pada

sektor transportasi terhadap jumlah kendaraan niaga bersifat tidak elastis dalam

jangka pendek dan menjadi elastis dalam jangka panjang.

Tabel 19. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Transportasi Tahun 1986-2006

Variabel Parameter Estimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 892 803 0.0576

HJECSL (Harga Jual Eceran Minyak Solar) -827.18 0.0994 -0.0987 -3.5823

LKNIAGA (Lag Kendaraan Niaga) 266.3491 0.1142 0.0739 2.6819

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -752 422 0.0260

LKOSJSLT (Lag Kons. M. Solar Sek.Transport.) 0.972452 <.0001

Adj-R2 = 0.98124; F-hitung = 249.50; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.971382

Ketika terjadi krisis ekonomi di Indonesia, permintaan minyak solar

cenderung menurun sebesar 752 422 ribu liter. Hal ini dikarenakan ketika krisis

ekonomi terjadi, sektor perekonomian mengalami kontraksi, tingkat konsumsi

masyarakat turun, dan kegiatan produksi mengalami penurunan. Selain itu

permintaan minyak solar untuk sektor transportasi dipengaruhi oleh bedakalanya

dengan besaran 0.972452.

3. Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Industri

Hasil estimasi parameter permintaan minyak solar untuk sektor industri

disajikan pada Tabel 20. Estimasi parameter daya listrik terpasang sebesar

167.5038 dan mempunyai hubungan yang positif. Respon permintaan minyak

178

solar pada sektor industri terhadap daya listrik terpasang bersifat tidak elastis

dalam jangka pendek dan menjadi elastis dalam jangka panjang. Peningkatan daya

listrik terpasang merupakan indikasi dari tingkat kegiatan produksi yang secara

umum memerlukan tenaga listrik.

Tabel 20. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Industri Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -172 483 0.6452

DHJECSL (Perub. Harga Jual Eceran M. Solar) -103.726 0.8827 -0.0019 -0.0058

LISTRK (Daya Listrik Terpasang) 167.5038 0.0928 0.4027 1.2607

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -800 382 0.0993

LKOSJSLI (Lag Kons. M. Solar Sektor Industri) 0.680545 0.0062

Adj-R2 = 0.97189; F-hitung = 165.21; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.356451

Selain itu ketika terjadi krisis ekonomi di Indonesia, maka permintaan

minyak solar pada sektor industri cederung menurun sebesar 800 382 ribu liter.

Kejadian yang serupa terjadi pada permintaan premium, dimana permintaan

premium mengalami penurunan ketika krisis ekonomi terjadi. Krisis ekonomi

menimbulkan dampak kontraksi bagi perekonomian sehingga tingkat produksi

pada umumnya mengalami penurunan. Permintaan minyak solar untuk sektor

industri dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya dengan besaran

0.680545.

4. Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial

Hasil estimasi parameter permintaan minyak solar untuk sektor

rumahtangga dan komersial disajikan pada Tabel 21. Minyak solar merupakan

salah satu sumber bahan bakar kapal nelayan, selain premium dan minyak tanah.

Premium dan minyak tanah umum diketahui untuk kapal nelayan kecil dengan

daya jangkau sekitar pantai. Untuk kapal nelayan besar, sumber utama bahan

179

bakar utama adalah minyak solar, dengan daya jangkau ke lautan lepas.

Rumahtangga nelayan memiliki kapal nelayan kecil dan kapal nelayan besar.

Tabel 21. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Solar oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial Tahun 1986-2006

Variabel Parameter Estimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -285 614 0.0256

HJECSL (Harga Jual Eceran Minyak Solar) -16.9463 0.5708 0.0006 0.0014

RTIKAN (Rumahtangga Nelayan) 0.259371 0.0099 1.1052 2.6745

LKOSJSLK (Lag Kons. M. Solar RT&Komers) 0.586745 0.0002

Adj-R2 = 0.92201; F-hitung = 75.88; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.678387

Ketika jumlah rumahtangga nelayan meningkat sebesar 1 kepala keluarga,

maka akan meningkatkan permintaan minyak solar di sektor rumahtangga dan

komersial sebesar 0.259371 ribu liter, ceteris paribus. Dalam jangka pendek dan

jangka panjang, permintaan minyak solar di sektor rumahtangga dan komersial

responsif terhadap perubahan jumlah rumahtangga nelayan. Selain itu permintaan

minyak solar untuk sektor rumahtangga dan komersial dipengaruhi secara nyata

oleh variabel bedakalanya dengan besaran 0.586745.

5. Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Transportasi

Hasil estimasi parameter permintaan minyak tanah untuk sektor

transportasi disajikan pada Tabel 22. Estimasi parameter harga jual eceran minyak

tanah sebesar 0.23234 dan mempunyai hubungan yang negatif. Respon

permintaan minyak tanah pada sektor transportasi terhadap harga jual eceran

minyak tanah bersifat tidak elastis baik dalam jangka pendek maupun dalam

jangka panjang.

Ketika bedakala jumlah perahu motor tempel meningkat sebesar 1 unit,

maka akan meningkatkan permintaan minyak tanah di sektor transportasi sebesar

180

0.001826 ribu liter, ceteris paribus. Dalam jangka pendek dan jangka panjang,

permintaan minyak tanah di sektor transportasi tidak responsif terhadap bedakala

jumlah perahu motor tempel. Selain itu, permintaan minyak tanah untuk sektor

transportasi dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya dengan besaran

0.705722.

Tabel 22. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Transportasi Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 615.0396 0.0255

HJECKR (Harga Jual Eceran Minyak Tanah) -0.23234 0.1099 -0.0675 -0.2293

LMTIKAN (Lag Perahu Motor Tempel) 0.001826 0.1593 0.0887 0.3014

LKOSJKRT (Lag Kons. M. Tanah Sek.Transport) 0.705722 <.0001

Adj-R2 = 0.87454; F-hitung = 45.15; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.109878

6. Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Industri

Hasil estimasi parameter permintaan minyak tanah untuk sektor industri

disajikan pada Tabel 23. Estimasi parameter bedakala kredit bank di sektor

industri sebesar 0.582187 dan mempunyai hubungan yang positif. Respon

permintaan minyak tanah pada sektor industri terhadap bedakala jumlah kredit

bank di sektor industri bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan dalam

jangka panjang. Permintaan minyak tanah untuk sektor industri dipengaruhi

secara nyata oleh variabel bedakalanya dengan besaran 0.729712.

7. Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial

Hasil estimasi parameter permintaan minyak tanah untuk sektor

rumahtangga dan komersial disajikan pada Tabel 24. Estimasi parameter harga

jual eceran minyak tanah sebesar 977.029 dan mempunyai hubungan yang negatif.

Respon permintaan minyak tanah pada sektor rumahtangga dan komersial

181

terhadap harga jual eceran minyak tanah bersifat tidak elastis dalam jangka

pendek dan dalam jangka panjang.

Tabel 23. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Industri Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 97 382.2 0.1372

HJECKR (Harga Jual Eceran Minyak Tanah) -52.7697 0.2867 -0.0733 -0.2714

LBANKID (Lag Kredit Bank Sektor Industri) 0.582187 0.0324 0.1400 0.5179

LKOSJKRI (Lag Kons. M. Tanah Sek. Industri) 0.729712 <.0001

Adj-R2 = 0.86535; F-hitung = 41.70; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.06525

Tabel 24. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Minyak Tanah oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -5 600 302 0.0111

HJECKR (Harga Jual Eceran Minyak Tanah) -977.029 0.0059 -0.0689 -0.1057

DHJECKB (Perub. Harga Jual Ec. Kayu Bakar) 637.6862 0.5323 0.0014 0.0022

RHJLGKR (Rasio H. J. Ec Elpiji dg. M. Tanah) 78 488.42 0.3387 0.0261 0.0401

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 60 321.3 0.0028 1.3260 2.0354

LKOSJKRK (Lag Kons.M. Tanah RT&Komers.) 0.348502 0.0543

Adj-R2 = 0.96916; F-hitung = 120.41; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.560575

Variabel jumlah penduduk Indonesia berpengaruh positif dan nyata

terhadap variabel permintaan minyak tanah pada sektor rumahtangga dan

komersial. Respon permintaan minyak tanah pada sektor rumahtangga dan

komersial terhadap jumlah penduduk Indonesia bersifat elastis dalam jangka

pendek maupun dalam jangka panjang. Permintaan minyak tanah untuk sektor

rumahtangga dan komersial dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya

dengan besaran 0.348502.

182

8. Permintaaan Elpiji oleh Sektor Industri

Hasil estimasi parameter permintaan elpiji untuk sektor industri disajikan

pada Tabel 25. Estimasi parameter harga jual eceran elpiji tahun sebelumnya

sebesar 32.9607 dan mempunyai hubungan yang negatif. Respon permintaan

elpiji pada sektor industri terhadap harga jual eceran elpiji bersifat tidak elastis

dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang.

Estimasi parameter daya listrik terpasang sebesar 9.67065 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon permintaan elpiji pada sektor industri terhadap

daya listrik terpasang bersifat elastis dalam jangka pendek dan jangka panjang.

Tabel 25. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Elpiji oleh Sektor Industri Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -13 861.6 0.6492

LHJECLG (Lag Harga Jual Eceran Elpiji) -32.9607 0.1024 -0.3885 -0.8069

LISTRK (Daya Listrik Terpasang) 9.67065 0.0002 1.0030 2.0833

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -65 665.4 0.0079

LKOSJLGI (Lag Konsumsi Elpiji Sek. Industri) 0.518545 0.0014

Adj-R2 = 0.90485; F-hitung = 46.17; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.637818

Ketika krisis ekonomi di Indonesia, permintaan elpiji sektor industri

cenderung menurun sebesar 65 665.4 ribu kg. Permintaan elpiji sektor industri

dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya dengan besaran 0.518545.

9. Permintaaan Elpiji oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial

Hasil estimasi parameter permintaan elpiji untuk sektor rumahtangga dan

komersial disajikan pada Tabel 26. Jumlah penduduk Indonesia berpengaruh

positif dan nyata terhadap variabel permintaan elpiji pada sektor rumahtangga dan

komersial. Respon permintaan elpiji pada sektor rumahtangga dan komersial

183

terhadap jumlah penduduk Indonesia bersifat elastis dalam jangka pendek maupun

dalam jangka panjang. Permintaan elpiji untuk sektor rumahtangga dan komersial

dipengaruhi secara nyata oleh bedakalanya dengan besaran 0.439191.

Tabel 26. Hasil Estimasi Parameter Permintaaan Elpiji oleh Sektor Rumahtangga dan Komersial Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept -1 330 336 0.0010

LHJECLG (Lag Harga Jual Eceran Elpiji) -40.89 0.3960 -0.1957 -0.3489

DHJECKR (Perub. Harga Jual Ec. M. Tanah) 32.74244 0.6750 0.0048 0.0086

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 8 159.952 0.0006 4.3565 7.7683

LKOSJLGK (Lag Kons. Elpiji RT&Komers.) 0.439191 0.0113

Adj-R2 = 0.90835; F-hitung = 48.08; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.676853

10. Permintaan Bahan Bakar Minyak

Permintaan BBM dalam jumlah adalah persamaan identitas yang diperoleh

dari penambahan permintaan BBM di setiap sektor pengguna, yaitu sektor

transportasi, industri, rumahtangga dan komersial, dan sektor lainnya

(KOSJPRLt), (KOSJSLLt), (KOSJKRLt), dan (KOSJLGLt). Permintaan BBM

dalam jumlah dikalikan dengan harga jual eceran masing-masing, maka diperoleh

nilai permintaan BBM dalam rupiah. Persamaan permintaan BBM adalah:

KOSJPRt = KOSJPRTt + KOSJPRLt

KOSJSLt = KOSJSLTt + KOSJSLIt + KOSJSLKt + KOSJSLLt

KOSJKRt = KOSJKRTt + KOSJKRIt + KOSJKRKt + KOSJKRLt

KOSJLGt = KOSJLGIt + KOSJLGKt + KOSJLGLt

KOSCPRt = KOSJPRt * HJECPRt

KOSCSLt = KOSJSLt * HJECSLt

KOSCKRt = KOSJKRt * HJECKRt

184

KOSCLGt = KOSJLGt * HJECLGt

KOSCBMt = KOSCPRt + KOCRSLt + KOSCKRt + KOSCLGt

+ KOSCBLt

5.2.3. Harga Jual Eceran Bahan Bakar Minyak

Persamaan harga jual eceran BBM merupakan persamaan identitas yang

merupakan selisih dari harga keekonomian BBM dengan subsidi harganya

masing-masing, sebagaimana disajikan berikut:

HJECPRt = ((HDUSMBt*1.18*1.15*NTUKRRt)/159) - SUBHPRt

HJECSLt = ((HDUSMBt*1.24*1.15*NTUKRRt)/159) - SUBHSLt

HJECKRt = ((HDUSMBt*1.31*1.15*NTUKRRt)/159) - SUBHKRt

HJECLGt = ((HDUSLGt*NTUKRRt)/1 000) - SUBHLGt

Harga jual eceran BBM dipengaruhi oleh perubahan harga keekonomian

BBM, fluktuasi nilai tukar rupiah, dan subsidi harga BBM.

5.3. Blok Perdagangan Bahan Bakar Minyak

Hasil estimasi persamaan pada blok perdagangan BBM yang meliputi

premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji, menunjukkan semua persamaan

memiliki daya penjelas tinggi, terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2) yang

bernilai antara 0.73965 hingga 0.98561. Dilihat dari hasil statistik uji-F, semua

persamaan mempunyai nilai Pr > F bernilai alpha < 0.01.

5.3.1. Impor Bahan Bakar Minyak

1. Jumlah Impor Premium

Hasil estimasi parameter jumlah impor premium disajikan pada Tabel 27.

Estimasi parameter Indek Harga Konsumen sebesar 39 025.03 dan mempunyai

185

hubungan yang positif. Respon impor premium terhadap IHK bersifat elastis

dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang.

Tabel 27. Hasil Estimasi Parameter Impor Premium Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 281 000 0.7233 LMOPHPR (Lag Harga Keekonomian Premium) -812.799 0.3131 -0.5605 -7.1565

CPINDX (Indeks Harga Konsumen) 39 025.03 0.0747 1.6358 20.8852

TRENDD (Tren Waktu) -140 012 0.2428

LIMPJPR (Lag Impor Premium) 0.921675 0.0003

Adj-R2 = 0.93940; F-hitung = 74.63; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.979014

Keterangan: LMOPHPR = (LHDUSMBt-1*1.18*1.15*LNTUKRRt-1)/159

Impor premium dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya.

Artinya apabila impor premium tahun lalu naik sebesar 1 ribu liter, maka impor

premium pada tahun sekarang akan naik sebesar 0.921675 ribu liter.

2. Jumlah Impor Minyak Solar

Hasil estimasi parameter jumlah impor minyak solar dapat dilihat pada

Tabel 28. Estimasi parameter Indek Harga Konsumen sebesar 38 335.36 dan

mempunyai hubungan yang positif. Respon impor minyak solar terhadap IHK

bersifat tidak elastis dalam jangka pendek mapun dalam jangka panjang.

Tabel 28. Hasil Estimasi Parameter Impor Minyak Solar Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 298 261 0.7217

MOPHSL (Harga Keekonomian Minyak Solar) -509.90 0.6438 -0.1165 -0.1569

CPINDX (Indeks Harga Konsumen) 38 335.36 0.1125 0.4580 0.6166

KNIAGA (Kendaraan Niaga) 881.1056 0.0291 0.3882 0.5226

LIMPJSL (Lag Impor Minyak Solar) 0.257180 0.3892

Adj-R2 = 0.92611; F-hitung = 60.54; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.216671

Keterangan: MOPHSL = (HDUSMBt*1.24*1.15*NTUKRRt)/159

186

Variabel jumlah kendaraan niaga berpengaruh nyata dengan hubungan

yang positif. Artinya apabila ada kenaikan jumlah kendaraan niaga sebesar 1 ribu

unit, maka akan meningkatkan impor minyak solar sebesar 881.1056 ribu liter,

ceteris paribus. Variabel jumlah kendaraan niaga mempunyai elastisitas jangka

pendek sebesar 0.3882 dan jangka panjang sebesar 0.5226.

3. Jumlah Impor Minyak Tanah

Hasil estimasi parameter jumlah impor minyak tanah disajikan pada Tabel

29. Variabel jumlah penduduk Indonesia berpengaruh positif dan nyata terhadap

variabel impor minyak tanah. Artinya apabila jumlah penduduk Indonesia

meningkat sebesar 1 juta jiwa, maka akan mendorong peningkatan impor minyak

tanah sebesar 53 732.84 ribu liter, ceteris paribus. Respon impor minyak tanah

terhadap jumlah penduduk Indonesia bersifat elastis dalam jangka pendek maupun

jangka panjang. Selain itu ketika terjadi pemilu di Indonesia, impor minyak tanah

cenderung meningkat sebesar 366 515.2 ribu liter, ceteris paribus.

Tabel 29. Hasil Estimasi Parameter Impor Minyak Tanah Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -8 404 491 0.0043 MOPHKR (Harga Keekonomian Minyak Tanah) -286.025 0.2782 -0.2162 -0.2271

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 53 732.84 0.0034 5.4461 5.7211

KRISIP (Dummy Pemilu) 366 515.2 0.1630

LIMPJKR (Lag Impor Minyak Tanah) 0.048066 0.8543

Adj-R2 = 0.73965; F-hitung = 14.49; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.938421

Keterangan: MOPHKR = (HDUSMBt*1.31*1.15*NTUKRR)/159

5.3.2. Ekspor Bahan Bakar Minyak

Ekspor BBM diwakili oleh jumlah ekspor elpiji. Hasil estimasi parameter

jumlah ekspor elpiji disajikan pada Tabel 30. Estimasi parameter produksi elpiji

187

sebesar 1.10452 dan mempunyai hubungan yang positif. Produksi elpiji

berpengaruh nyata terhadap ekspor elpiji dengan elastisitas jangka pendek dan

jangka panjang masing-masing sebesar 1.4269.

Tabel 30. Hasil Estimasi Parameter Ekspor Elpiji Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -255 591 0.0511

LHDUHLG (Lag Harga Dunia Elpiji) 137.9002 0.0973 0.0932 0.0933

PROJLG (Produksi Elpiji) 1.10452 <.0001 1.4269 1.4269

TRENDD (Tren Waktu) -58 639.1 <.0001

KRISIP (Dummy Pemilu) -27 176.7 0.5870

LEKSJLG (Lag Ekspor Elpiji) 0.000699 0.9909

Adj-R2 = 0.98561; F-hitung = 261.24; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.132411

Estimasi parameter bedakala harga dunia elpiji sebesar 137.9002 dan

mempunyai hubungan yang positif. Bedakala harga dunia elpiji berpengaruh

secara nyata terhadap ekspor elpiji dengan elastisitas jangka pendek 0.0932 dan

jangka panjang 0.0933. Tren waktu berpengaruh negatif terhadap ekspor elpiji.

Artinya dengan waktu yang berjalan, ekspor elpiji mempunyai kecenderungan

menurun sebesar 58 639.1 ribu kg, ceteris paribus.

5.3.3. Ekspor Bersih Bahan Bakar Minyak

Nilai ekspor BBM merupakan persamaan identitas yang hanya terdiri dari

nilai ekspor elpiji (EKSRLGt), yang diperoleh dari hasil perkalian antara jumlah

ekspor elpiji dengan harga internasional elpiji, yaitu:

EKSRLGt = EKSJLGt * HDUSLG

Nilai impor BBM adalah persamaan identitas yang diperoleh dari

penjumlahan nilai impor premium (IMPRPRt), minyak solar (IMPRSLt), minyak

tanah (IMPRKRt), elpiji (IMPRLGt), dan BBM lainnya (aviation turbine, aviation

gasoline, minyak diesel, dan minyak bakar) (IMPBBLt). Nilai impor masing-

188

masing jenis BBM diperoleh dari perkalian antara jumlah impor dengan harga

dunia masing-masing BBM, yaitu:

IMPRPRt = IMPJPRt *1.18*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000

IMPRSLt = IMPJPRt *1.24*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000

IMPRKRt = IMPJKRt *1.31*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000

IMPBBMt = IMPRPRt + IMPRSLt + IMPRKRt +IMPRLGt+ IMPBBLt

Ekspor bersih BBM (BOTBBMt) adalah persamaan identitas yang

merupakan hasil pengurangan dari ekspor BBM (EKSRLGt) dengan impor BBM

(IMPBBMt), yaitu:

BOTBBMt = EKSRLGt - IMPBBMt

5.4. Blok Fiskal

Hasil estimasi persamaan pada blok fiskal yang meliputi subsidi harga

premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji, belanja pemerintah non-subsidi

BBM, dan penerimaan pajak, menunjukkan semua persamaan memiliki daya

penjelas tinggi, terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2) yang bernilai antara

0.54872 hingga 0.94376. Dilihat dari hasil statistik uji-F, semua persamaan

mempunyai nilai Pr > F bernilai alpha < 0.01.

5.4.1 Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak

1. Subsidi Harga Premium

Hasil estimasi parameter subsidi harga premium disajikan pada Tabel 31.

Estimasi parameter harga dunia premium sebesar 19.2383 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon subsidi harga premium terhadap harga dunia

premium bersifat elastis, dalam jangka pendek sebesar 13.2903 dan dalam jangka

panjang sebesar 19.8224.

189

Selain itu estimasi parameter nilai tukar rupiah sebesar 0.165753 dan

mempunyai hubungan yang positif. Respon subsidi harga premium terhadap nilai

tukar rupiah bersifat elastis, dalam jangka pendek sebesar 13.88849 dan dalam

jangka panjang sebesar 20.7093.

Tabel 31. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Premium Tahun 1986-2006

Variabel Parameter Estimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -1 674.94 0.005

MOPSPR (Harga Dunia Premium) 19.2383 0.076 13.2903 19.8224

NTUKRR (Nilai Tukar Rp/US$) 0.165753 0.005 13.8849 20.7093

REVDDN (Penerimaan Dalam Negeri) -0.00025 0.880 -0.6272 -0.9354

LSUBHPR (Lag Subsidi Harga Premium) 0.329533 0.088

Adj-R2 = 0.76550; F-hitung = 16.51; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.845917

Keterangan: MOPSPR = (HDUSMBt*1.18) (dalam US$/barrel)

Subsidi harga premium dipengaruhi secara nyata oleh variabel

bedakalanya. Artinya apabila subsidi harga premium tahun lalu naik sebesar Rp. 1

per liter, maka subsidi harga premium akan naik sebesar Rp. 0.329533 per liter

pada tahun sekarang.

2. Subsidi Harga Minyak Solar

Hasil estimasi parameter subsidi harga minyak solar disajikan pada Tabel

32. Estimasi parameter nilai tukar rupiah sebesar 0.132112 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon subsidi harga minyak solar terhadap nilai tukar

rupiah bersifat elastis, dalam jangka pendek sebesar 3.1730 dan dalam jangka

panjang sebesar 3.9914.

3. Subsidi Harga Minyak Tanah

Hasil estimasi parameter subsidi harga minyak tanah disajikan pada Tabel

33. Estimasi parameter harga dunia minyak tanah sebesar 27.50348 dan

190

berhubungan positif. Respon subsidi harga minyak tanah terhadap harga dunia

minyak tanah bersifat elastis, dalam jangka pendek sebesar 2.4153 dan dalam

jangka panjang sebesar 2.8076.

Tabel 32. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Minyak Solar Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -765.783 0.0795

MOPSSL (Harga Dunia Minyak Solar) 8.272682 0.3509 1.7401 2.1889

NTUKRR (Nilai Tukar Rp/US$) 0.132112 0.0121 3.1730 3.9914

DREVDDN (Perub. Penerimaan Dalam Negeri) 0.001276 0.6396 0.9178 1.1545

LSUBHSL (Lag Subsidi Harga Minyak Solar) 0.205053 0.3392

Adj-R2 = 0.54872; F-hitung = 6.78; Pr > F bernilai 0.0025; DW = 1.673092

Keterangan: MOPSSL = (HDUSMBt*1.24) (dalam US$/barrel)

Tabel 33. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Minyak Tanah Tahun 1986-2006

Variabel

ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -1 506.28 <.0001

MOPSKR (Harga Dunia Minyak Tanah) 27.50348 0.0014 2.4153 2.8076

NTUKRR (Nilai Tukar Rp/US$) 0.18639 0.0002 1.7659 2.0527

REVDDN (Penerimaan Dalam Negeri) 0.000998 0.4704 0.2832 0.3291

LSUBHKR (Lag Subsidi Harga Minyak Tanah) 0.13972 0.3236

Adj-R2 = 0.86408; F-hitung = 31.20; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.943414

Keterangan: MOPSKR = (HDUSMBt*1.31) (dalam US$/barrel)

Estimasi parameter nilai tukar rupiah sebesar 0.18639 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon subsidi harga minyak tanah terhadap nilai tukar

rupiah bersifat elastis, dalam jangka pendek sebesar 1.7659 dan dalam jangka

panjang sebesar 2.0507.

4. Subsidi Harga Elpiji

Hasil estimasi parameter subsidi harga elpiji disajikan pada Tabel 34.

Estimasi parameter harga dunia elpiji sebesar 2.47841 dan mempunyai hubungan

191

yang positif. Respon subsidi harga elpiji terhadap harga dunia elpiji bersifat tidak

elastis, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Tabel 34. Hasil Estimasi Parameter Subsidi Harga Elpiji Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -1 808.81 0.0695

HDUSLG (Harga Dunia Elpiji) 2.47841 0.0445 0.5133 0.7611

NTUKRR (Nilai Tukar Rp/US$) 0.13000 0.0333 0.7337 1.0878

RREVDDN (Rasio Penerimaan Dalam Negeri) 153.1878 0.8201 0.1467 0.2174

LSUBHLG (Lag Subsidi Harga Elpiji) 0.325504 0.1167

Adj-R2 = 0.61762; F-hitung = 8.67; Pr > F bernilai 0.0008; DW = 1.816376 Keterangan: HDUSLG = Harga ekspor LPG Indonesia (dalam US$/000 kg) = Harga dunia elpiji

Estimasi parameter nilai tukar rupiah sebesar 0.13000 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon subsidi harga elpiji terhadap nilai tukar rupiah

bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan menjadi elastis dalam jangka

panjang dengan koefisien elastisitas sebesar 1.0878.

Subsidi harga elpiji dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya.

Artinya apabila subsidi harga elpiji tahun lalu naik sebesar Rp. 1 per kg, maka

subsidi harga elpiji pada tahun sekarang akan naik sebesar Rp. 0.325504 per kg.

5. Subsidi Bahan Bakar Minyak

Nilai subsidi merupakan persamaan identitas berupa penjumlahan nilai

subsidi premium (SUBRPRt), subsidi minyak solar (SUBRSLt), subsidi minyak

tanah (SUBRKRt), subsidi elpiji (SUBRLGt), dan subsidi BBM lainnya

(SUBBBLt), yang tersaji berikut ini:

SUBRPRt = SUBHPRt * HJECPRt

SUBRSLt = SUBHSLt * HJECSLt

SUBRKRt = SUBHKRt * HJECKRt

SUBRLGt = SUBHLGt * HJECLGt

192

SUBBBMt = SUBRPRt + SUBRSLt + SUBRKRt +

SUBRLG + SUBBBLt

5.4.2. Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah

1. Penerimaan Pajak

Hasil estimasi parameter nilai penerimaan pajak disajikan pada Tabel 35.

Nilai penerimaan pajak dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya, yaitu

apabila penerimaan pajak tahun lalu naik sebesar Rp. 1 miliar, maka penerimaan

pajak tahun sekarang akan naik sebesar Rp. 0.929618 miliar.

Tabel 35. Hasil Estimasi Parameter Penerimaan Pajak Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -105.437 0.9909

LGDPNAS (Lag GDP Nasional) 0.01561 0.3707 0.1544 2.1944

KRISIP (Dummy Pemilu) -1 982.86 0.7835

LREVTAX (Lag Penerimaan Pajak) 0.929618 <.0001

Adj-R2 = 0.94376; F-hitung = 107.27; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.673793

2. Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah

Persamaan penerimaan dalam negeri pemerintah (REVDDNt) adalah

penjumlahan dari penerimaan pajak (REVTAXt) dengan penerimaan diluar pajak

(REVNTXt), yaitu:

REVDDNt = REVTAXt + REVNTXt

5.4.3. Gap Fiskal

Persamaan gap fiskal dalam negeri (FISCGPt) adalah persamaan identitas

yang merupakan hasil pengurangan dari penerimaan dalam negeri pemerintah

(REVDDNt) dengan belanja pemerintah atau anggaran belanja negara

(GOVEXPt), yaitu:

FISCGPt = REVDDNt - GOVEXPt

193

5.5. Blok Permintaan Agregat

Hasil estimasi persamaan pada blok permintaan agregat yang meliputi

konsumsi non-BBM, investasi migas, investasi non-migas, ekspor non-BBM,

impor non-BBM, menunjukkan semua persamaan memiliki daya penjelas tinggi,

terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2) yang bernilai antara 0.82190 hingga

0.99114. Dilihat dari hasil statistik uji-F, semua persamaan mempunyai nilai Pr >

F bernilai alpha < 0.01.

5.5.1. Konsumsi Nasional

1. Konsumsi Non-Bahan Bakar Minyak

Hasil estimasi parameter nilai konsumsi non-BBM disajikan pada Tabel

36. Nilai konsumsi non-BBM dipengaruhi secara nyata oleh variabel tingkat

inflasi dengan hubungan yang negatif. Artinya apabila terjadi peningkatan tingkat

inflasi sebesar 1 persen, maka nilai konsumsi nasional non-BBM akan menurun

sebesar Rp. 14 969 miliar, ceteris paribus. Baik dalam jangka pendek maupun

jangka panjang, variabel ini bersifat inelastis.

Tabel 36. Hasil Estimasi Parameter Konsumsi Non-Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006

Variabel Parameter Estimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -705 965 0.1744

INFLSI (Tingkat Inflasi) -14 969.3 0.0067 -0.2642 -0.6047

INTRIL (Tingkat Suku Bunga) -15 241.7 0.0058 -0.1547 -0.3541

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 6 422.242 0.0420 1.9716 4.5129

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) 99 778.84 0.0419

LKOSNBM (Lag Kons. Non-BBM) 0.56312 0.0044

Adj-R2 = 0.99114; F-hitung = 426.28; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.180638

Estimasi parameter tingkat suku bunga sebesar 15 241.7 dan mempunyai

hubungan yang positif. berpengaruh nyata secara statistik dengan hubungan yang

194

negatif. Respon nilai konsumsi non-BBM terhadap tingkat suku bunga bersifat

inelastis, baik jangka panjang dan jangka pendek.

Estimasi parameter jumlah penduduk Indonesia sebesar 6 422.242 dan

mempunyai hubungan yang positif. Respon nilai konsumsi non-BBM terhadap

jumlah penduduk Indonesia bersifat elastis, baik dalam jangka panjang dan jangka

pendek. Ketika terjadi krisis ekonomi di Indonesia, nilai konsumsi non-BBM

cenderung meningkat sebesar Rp. 99 778.84 miliar. Tampaknya fenomena ini

terjadi karena inflasi yang tinggi, sehingga nilai konsumsi non-BBM dalam rupiah

meningkat, meskipun konsumsi non-BBM dalam jumlah ternyata berkurang.

Bedakala nilai konsumsi non-BBM berpengaruh nyata dengan besaran 0.56312.

2. Konsumsi Nasional

Nilai konsumsi nasional adalah penjumlahan dari nilai konsumsi BBM dan

nilai konsumsi non-BBM. Persamaan nilai konsumsi nasional menjadi adalah:

KOSNASt = KOSCBMt + KOSNBMt

5.5.2. Investasi Nasional

1. Investasi Minyak dan Gas Bumi

Hasil estimasi parameter nilai investasi migas disajikan pada Tabel 37.

Estimasi parameter perubahan tingkat suku bunga sebesar 413.781 dan

mempunyai hubungan yang negatif. Respon nilai investasi migas terhadap

perubahan tingkat suku bunga bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan

dalam jangka panjang.

2. Investasi Non-Minyak dan Gas Bumi

Hasil estimasi parameter nilai investasi non-migas disajikan pada Tabel

38. Estimasi parameter bedakala tingkat suku bunga sebesar 3 677.4 dan

195

mempunyai hubungan yang negatif. Respon nilai investasi non-migas terhadap

bedakala tingkat suku bunga bersifat inelastis dalam jangka pendek dan menjadi

elastis dalam jangka panjang.

Tabel 37. Hasil Estimasi Parameter Investasi Minyak dan Gas Bumi Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -60 545.3 0.6440

DINTRIL (Perub. Tingk. Suku Bunga) -413.781 0.0011 -0.0013 -0.0020

RFDINVS (Rasio FDI dg. Lag FDI) 199.603 0.5084 0.0120 0.0177

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 400.891 0.6067 2.6925 3.9740

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) 5 799.113 0.2486

TRENDD (Tren Waktu) 74.53277 0.9736

LINVRMG (Lag Invest. Minyak dan Gas Bumi) 0.322453 0.2347

Adj-R2 = 0.91069; F-hitung = 33.29; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.858617

Tabel 38. Hasil Estimasi Parameter Investasi Non-Minyak dan Gas Bumi Tahun 1986-2006

Variabel Parameter Estimasi

Pr > |t|Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 138 173.5 0.0005

LINTRIL (Lag Tingkat Suku Bunga) -3 677.4 0.0010 -0.1224 -4.1740

LNTUKRR (Lag Nilai Tukar Rp/US$) -16.4365 0.0043 -0.4970 -16.9480

TRENDD (Tren Waktu) 430.3034 0.7431

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -93 414.8 0.0013

LINVNMG (Lag Invest.Non-Minyak&Gas Bumi) 0.970674 <.0001

Adj-R2 = 0.89292; F-hitung = 32.69; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.460511

Estimasi parameter bedakala nilai tukar rupiah sebesar 16.4365 dan

mempunyai hubungan yang negatif. Respon investasi non-migas terhadap

bedakala nilai tukar rupiah bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan elastis

dalam jangka panjang.

Selain itu dengan terjadinya krisis ekonomi di Indonesia, maka nilai

investasi non-migas akan cenderung menurun sebesar Rp. 93 414.8 miliar. Nilai

196

investasi non-migas dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya dengan

besaran 0.970674.

3. Investasi Nasional

Nilai investasi nasional adalah persamaan identitas yang diperoleh dari

penjumlahan nilai investasi migas dan nilai investasi non-migas.

INVESTt = INVRMGt + INVNMGt

5.5.3. Belanja Pemerintah

1. Belanja Pemerintah Non-Subsidi Bahan Bakar Minyak

Hasil estimasi parameter belanja pemerintah non-subsidi BBM disajikan

pada Tabel 39. Estimasi parameter penerimaan dalam negeri pemerintah sebesar

0.993385 dan mempunyai hubungan yang positif. Respon belanja pemerintah

non-subsidi BBM terhadap penerimaan dalam negeri pemerintah bersifat tidak

elastis dalam jangka pendek dan elastis dalam jangka panjang.

Tabel 39. Hasil Estimasi Parameter Belanja Pemerintah Non-Subsidi Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 21 295.93 0.4847 REVDDN (Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah) 0.993385 0.0008 0.9193 1.0333

INFLSI (Tingkat Inflasi) 2 183.588 <.0001 0.1248 0.1403

TRENDD (Tren Waktu) -4 583.55 0.2063

LGOVENS (Lag Blnja Pemerintah Non-BBM) 0.110305 0.5063

Adj-R2 = 0.89218; F-hitung = 40.31; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.163919

Hasil estimasi parameter tingkat inflasi sebesar 2 183.588 dan dengan

hubungan yang positif. Respon belanja pemerintah non-subsidi BBM terhadap

tingkat inflasi bersifat tidak elastis, baik dalam jangka pendek mapun dalam

jangka panjang.

197

2. Belanja Pemerintah

Persamaan nilai belanja pemerintah atau anggaran belanja negara adalah:

GOVEXPt = GOVENSt + SUBBBMt

5.5.4. Impor Nasional

1. Impor Non-Bahan Bakar Minyak

Pada Tabel 40 disajikan hasil estimasi parameter impor non-BBM.

Estimasi parameter tingkat inflasi sebesar 2 088.257 dan berhubungan positif.

Baik dalam jangka pendek dan jangka panjang, respon impor non-BBM terhadap

tingkat inflasi bersifat tidak elastis.

Tabel 40. Hasil Estimasi Parameter Impor Non-Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -901 589 0.0628

CPINDS (Indeks Harga Konsumen Dunia) -3 010.86 0.5401 -1.3252 -1.4347

INFLSI (Tingkat Inflasi) 2 088.257 0.1495 0.1151 0.1246

LNTUKRR (Lag Nilai Tukar Rp/US$) -13.7374 0.0668 -0.3898 -0.4220

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 7 165.514 0.1259 6.8705 7.4383

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -8 795.08 0.8915

LIMPNBM (Lag Impor Non-BBM) 0.076328 0.7804

Adj-R2 = 0.82190; F-hitung = 15.61; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.613397

Estimasi parameter bedakala nilai tukar rupiah sebesar 13.7374 dan

mempunyai hubungan yang negatif. Respon nilai impor non-BBM terhadap

bedakala nilai tukar rupiah bersifat tidak elastis, baik dalam jangka pendek

maupun jangka panjang.

Estimasi parameter jumlah penduduk Indonesia sebesar 7 165.514 dan

mempunyai hubungan yang positif. Baik dalam jangka pendek dan panjang,

respon nilai impor non-BBM terhadap jumlah penduduk Indonesia bersifat elastis.

198

2. Impor Nasional

Nilai impor nasional merupakan persamaan identitas yang berasal dari

penjumlahan nilai impor BBM dan nilai impor non-BBM.

IMPORTt = IMPBBMt + IMPNBMt

5.5.5. Ekspor Nasional

1. Ekspor Non-Bahan Bakar Minyak

Hasil estimasi parameter nilai ekspor non-BBM disajikan pada Tabel 41.

Estimasi parameter nilai tukar rupiah sebesar 45.68434 dan dengan hubungan

yang positif. Baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang, variabel ini

bersifat tidak elastis.

Tabel 41. Hasil Estimasi Parameter Ekspor Non-Bahan Bakar Minyak Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -142 862 0.0967

INFLSS (Tingkat Inflasi Dunia) 11 213.69 0.2245 0.1090 0.4842

CPINDX (Indeks Harga Konsumen) -221.617 0.7067 -0.0517 -0.2296

DNTUKRR (Perubahan Nilai Tukar Rp/US$) 45.68434 <.0001 0.0428 0.1901

PNWJBM (Penawaran BBM) 0.004252 0.0449 0.6573 2.9207

LEKSNBM (Lag Ekspor Non-BBM) 0.774934 <.0001

Adj-R2 = 0.97361; F-hitung = 141.21; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.422699

Estimasi parameter penawaran BBM sebesar 0.004252 dengan hubungan

yang positif. Respon ekspor non-BBM terhadap penawaran BBM bersifat tidak

elastis dalam jangka pendek dan elastis dalam jangka panjang. Hal ini sejalan

dengan temuan Siddiqui (2004) yang mengatakan bahwa terdapat hubungan

timbal balik antara ketersediaan energi dengan kapasitas intensitas kegiatan

ekonomi. Peningkatan ketersediaan energi akan cenderung merangsang kegiatan

ekonomi pada tingkat yang lebih tinggi, termasuk kegiatan ekspor.

199

Nilai ekspor non-BBM dipengaruhi secara nyata oleh variabel

bedakalanya. Apabila nilai ekspor non-BBM tahun lalu naik sebesar Rp. 1 miliar,

maka nilai ekspor non-BBM pada tahun sekarang akan naik Rp. 0.774934 miliar.

2. Ekspor Nasional

Nilai ekspor nasional merupakan persamaan identitas yang terdiri dari nilai

ekspor BBM dan nilai ekspor non-BBM. Persamaan nilai ekspor BBM hanya

meliputi nilai ekspor elpiji, karena ekspor premium, minyak solar, dan minyak

tanah pada periode tahun 1986-2006 sangat kecil dan dapat diabaikan.

EKSPORt = EKSRLGt + EKSNBMt

5.5.6. GDP Nasional

Nilai Gross Domestic Product (GDP) nasional adalah persamaan identitas,

yang merupakan penjumlahan dari konsumsi nasional, investasi nasional, belanja

pemerintah, ekspor nasional, dan dikurangi dengan impor nasional, yaitu:

GDPNASt = KOSNASt + INVESTt + GOVEXPt + NETEKSt

5.6. Blok Moneter

Hasil estimasi persamaan pada blok moneter yang meliputi penawaran

uang, permintaan uang, nilai tukar rupiah, indek harga konsumen, dan tingkat

suku bunga, menunjukkan semua persamaan memiliki daya penjelas tinggi,

terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2) yang bernilai antara 0.51186 hingga

0.99299. Dilihat dari hasil statistik uji-F, semua persamaan mempunyai nilai Pr >

F bernilai alpha < 0.01.

1. Penawaran Uang

Hasil estimasi parameter penawaran uang disajikan pada Tabel 42.

Estimasi parameter tingkat suku bunga sebesar 2 571.971 dan mempunyai

200

hubungan yang positif. Respon penawaran uang terhadap tingkat suku bunga

bersifat tidak elastis baik dalam jangka pendek maupun dalam panjang.

Estimasi parameter GDP nasional sebesar 0.332875 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon penawaran uang terhadap GDP nasional bersifat

tidak elastis dalam jangka pendek dan elastis dalam jangka panjang.

Tabel 42. Hasil Estimasi Parameter Penawaran Uang Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -144 069 0.0020

INTRIL (Tingkat Suku Bunga) 2 571.971 0.0113 0.0323 0.1100

GDPNAS (GDP Nasional) 0.332875 0.0012 0.8186 2.7840

BANKTL (Total Kredit) 0.187252 <.0001 0.1341 0.4562

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -27 775.3 0.3431

TRENDD (Tren Waktu) -15 802.2 0.0070

LMONEYS (Lag Penawaran Uang) 0.705972 <.0001

Adj-R2 = 0.99299; F-hitung = 449.42; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.626985

Estimasi parameter total kredit bank sebesar 0.187252 dan mempunyai

hubungan yang positif. Baik dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang,

respon penawaran uang terhadap variabel ini bersifat tidak elastis.

Seiring dengan berjalannya waktu penawaran uang cenderung menurun

sebesar Rp. 15 802.2 miliar. Penurunan jumlah penawaran uang tampaknya bukan

disebabkan oleh penurunan kapasitas kegiatan ekonomi, tapi oleh semakin

luasnya penggunaan uang “plastik” berupa kartu kredit atau kartu debit. Sistem

perbankan yang semakin maju dan berkembang memberi peluang bagi masyarakat

untuk tidak memegang uang “cash” seperti biasa, namun tetap dapat melakukan

transaksi dan kegiatan bisnis lainnya. Penawaran uang dipengaruhi secara nyata

oleh variabel bedakalanya dengan besaran 0.705972.

201

2. Permintaan Uang

Hasil estimasi parameter permintaan uang disajikan pada Tabel 43.

Estimasi parameter tingkat suku bunga sebesar 2 904.01 dan mempunyai

hubungan yang negatif. Respon permintaan uang terhadap tingkat suku bunga

bersifat tidak elastis, baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.

Tabel 43. Hasil Estimasi Parameter Permintaan Uang Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 139 390.8 0.0205

INTRIL (Tingkat Suku Bunga) -2 904.01 0.1917 -0.0352 -0.0420

NTUKRR (Nilai Tukar Rp/US$) -31.9808 0.0049 -0.3641 -0.4352

MONEYS (Penawaran Uang) 1.025931 0.0044 0.9877 1.1805

LMONEYD (Lag Permintaan Uang) 0.163295 0.6067

Adj-R2 = 0.96411; F-hitung = 128.60; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.949389

Estimasi parameter nilai tukar rupiah sebesar 31.9808 dan mempunyai

hubungan yang negatif. Respon permintaan uang terhadap nilai tukar rupiah

bersifat tidak elastis, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Estimasi parameter penawaran uang sebesar 1.025931 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon permintaan uang terhadap penawaran uang

bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan elastis dalam jangka panjang.

3. Nilai Tukar Rupiah

Hasil estimasi parameter nilai tukar rupiah disajikan pada Tabel 44.

Estimasi parameter FDI sebesar 0.16761 dan mempunyai hubungan yang negatif.

Respon nilai tukar rupiah terhadap nilai FDI bersifat tidak elastis, baik dalam

jangka pendek maupun dalam jangka panjang. Estimasi parameter perubahan

cadangan devisa sebesar 0.20648 dan mempunyai hubungan negatif. Respon nilai

202

tukar rupiah terhadap perubahan cadangan devisa bersifat inelastis, baik dalam

jangka pendek dan jangka panjang.

Tabel 44. Hasil Estimasi Parameter Nilai Tukar Rupiah Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 5 270.346 0.0025

CPIN_2 (Rasio IHK dg. IHK Dunia) 1 450.247 0.2163 0.1769 0.1854

FDINVS (Foreign Direct investment) -0.16761 0.0996 -0.0703 -0.0737

DDEVISS (Perubahan Cadangan Devisa) -0.20648 0.0518 -0.0388 -0.0407

LNTUKRR (Lag Nilai Tukar Rp/US$) 0.04588 0.8572

Adj-R2 = 0.57913; F-hitung = 7.54; Pr > F bernilai 0.0015; DW = 1.771635

4. Indeks Harga Konsumen

Hasil estimasi parameter indeks harga konsumen disajikan pada Tabel 45.

Estimasi parameter harga tertimbang premium, minyak tanah, dan minyak solar

sebesar 0.007563 dan mempunyai hubungan yang positif. Respon indeks harga

konsumen terhadap harga tertimbang premium, minyak tanah, dan minyak solar

bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan elastis dalam jangka panjang.

Tabel 45. Hasil Estimasi Parameter Indeks Harga Konsumen Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -11.8457 0.0593 HTMCPK (Harga Rata-rata Tertimbang Premium, Minyak Solar, dan Minyak Tanah) 0.007563 0.1431 0.1088 1.0635

LMONEYS (Lag Penawaran Uang) 0.000037 0.0069 0.2433 2.3791

LCPINDX (Lag Indeks Harga Konsumen) 0.897738 <.0001

Adj-R2 = 0.98814; F-hitung = 528.80; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 1.717795

Estimasi parameter bedakala penawaran uang sebesar 0.000037 dan

mempunyai hubungan yang positif. Respon indeks harga konsumen terhadap

bedakala penawaran uang bersifat tidak elastis dalam jangka pendek dan elastis

203

dalam jangka panjang. Di samping itu indeks harga konsumen dipengaruhi secara

nyata oleh variabel bedakalanya dengan besaran 0.897738.

5. Tingkat Suku Bunga

Hasil estimasi parameter tingkat suku bunga disajikan pada Tabel 46.

Apabila terjadi krisis ekonomi, maka tingkat suku bunga akan cenderung turun

sebesar 21.304 persen, ceteris paribus.

Tabel 46. Hasil Estimasi Parameter Tingkat Suku Bunga Tahun 1986-2006

Variabel Parameter Estimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 1.203584 0.9537

MONEYS (Penawaran Uang) -6.16E-06 0.4659 -0.4898 -

RMONEYD (Rasio Permint Uang thd. Lag-nya) 9.420449 0.5818 1.5295 -

DINVEST (Perubahan Investasi) 3.68E-06 0.9538 0.0050 -

KRISIS (Dummy Krisis Ekonomi) -21.304 0.0071

Adj-R2 = 0.51186; F-hitung = 5.98; Pr > F bernilai 0.0044; DW = 2.451757

5.7. Blok Pasar Tenaga Kerja

Hasil estimasi persamaan pada blok pasar tenaga kerja yang meliputi

penawaran dan permintaan tenaga kerja dan upah tenaga kerja, menunjukkan

semua persamaan memiliki daya penjelas cukup tinggi, terlihat dari nilai koefisien

determinasi (R2) yang bernilai antara 0.61627 hingga 0.98295. Dilihat dari hasil

statistik uji-F, semua persamaan mempunyai nilai Pr > F bernilai alpha < 0.01.

1. Penawaran Tenaga Kerja

Hasil estimasi parameter penawaran tenaga kerja disajikan pada Tabel 47.

Estimasi parameter jumlah penduduk Indonesia sebesar 0.382762 dan mempunyai

hubungan yang positif. Respon penawaran tenaga kerja terhadap jumlah penduduk

Indonesia mempunyai nilai elastisitas jangka pendek sebesar 0.8434 dan jangka

panjang sebesar 1.6439. Selain itu penawaran tenaga kerja dipengaruhi secara

nyata oleh variabel bedakalanya dengan besaran 0.48698.

204

Tabel 47. Hasil Estimasi Parameter Penawaran Tenaga Kerja Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) -29.896 0.0574

UMRNAS (Upah Tenaga Kerja) 0.002136 0.4811 0.0141 0.0275

POPNAS (Jumlah Penduduk Indonesia) 0.382762 0.0523 0.8434 1.6439

DGOVENS (Perub. Belanja Pem. Non-BBM) 5.67E-06 0.4628 -0.0055 -0.0108

LLABORS (Lag Penawaran Tenaga Kerja) 0.48698 0.0657

Adj-R2 = 0.98295; F-hitung = 274.86; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.176923

2. Permintaan Tenaga Kerja

Hasil estimasi parameter permintaan tenaga kerja disajikan pada Tabel 48.

Estimasi parameter GDP nasional sebesar 6.68 x 10-6 dan mempunyai hubungan

positif. Respon permintaan tenaga kerja terhadap GDP nasional mempunyai nilai

elastisitas jangka pendek sebesar 0.1013 dan jangka panjang sebesar 0.2640.

Permintaan tenaga kerja dipengaruhi secara nyata oleh variabel bedakalanya

dengan besaran 0.616336.

Tabel 48. Hasil Estimasi Parameter Permintaan Tenaga Kerja Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 25.24131 0.1024

LUMRNAS (Lag Upah Tenaga Kerja) -0.00058 0.8659 -0.0039 -0.0101

GDPNAS (GDP Nasional) 6.68E-06 0.1576 0.1013 0.2640

LLABORD (Lag Permintaan Tenaga Kerja) 0.616336 0.0188

Adj-R2 = 0.95585; F-hitung = 138.13; Pr > F bernilai < 0.0001; DW = 2.751762

3. Upah Tenaga Kerja

Hasil estimasi parameter upah tenaga kerja disajikan pada Tabel 49.

Estimasi parameter bedakala penawaran tenaga kerja sebesar 31.8223 dan

mempunyai hubungan yang negatif. Respon upah tenaga kerja terhadap bedakala

205

penawaran tenaga kerja bersifat elastis, baik dalam jangka pendek maupun dalam

jangka panjang.

Seiring dengan berjalannya waktu, upah tenaga kerja meningkat sebesar

Rp. 62.27182 per bulan. Upah tenaga kerja dipengaruhi secara nyata oleh variabel

bedakalanya dengan besaran 0.721639.

Tabel 49. Hasil Estimasi Parameter Upah Tenaga Kerja Tahun 1986-2006

Variabel

ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 2 247.657 0.0417

LLABORS (Lag Penawaran Tenaga Kerja) -31.8223 0.0538 -4.5350 -16.2916

DLABORD (Perub. Permintaan Tenaga Kerja) 2.084503 0.8463 0.0165 0.0592

KRISIP (Dummy Pemilu) 53.38795 0.2271

TRENDD (Tren Waktu) 62.27182 0.0560

LUMRNAS (Lag Upah Tenaga Kerja) 0.721639 0.0002

Adj-R2 = 0.61627; F-hitung = 7.10; Pr > F bernilai 0.0017; DW =1.864732

5.8. Blok Kinerja Perekonomian

1. Jumlah Pengangguran

Persamaan pengangguran di Indonesia (UNEMPLt) adalah:

UNEMPLt = LABORSt - LABORDt

2. Tingkat Inflasi Domestik

Persamaan tingkat inflasi domestik (INFLSIt) adalah:

INFLSIt = (CPINDXt - CPINDXt-1) / CPINDXt-1 * 100

3. Ekspor Bersih

Persamaan ekspor bersih atau Balance of Trade (NETEKSt) adalah:

NETEKSt = EKSPORt - IMPORTt

4. Tingkat Pertumbuhan Ekonomi

Persamaan pertumbuhan ekonomi Indonesia (GROWTHt) adalah:

206

GROWTHt = (GDPNASt - GDPNASt-1 ) / GDPNASt-1 * 100

5.9. Blok Kemiskinan

Hasil estimasi persamaan pada blok kemiskinan yang meliputi kemiskinan

di perdesaan dan perkotaan, menunjukkan semua persamaan memiliki daya

penjelas cukup tinggi, terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2) yang bernilai

antara 0.36550 hingga 0.64139. Dilihat dari hasil statistik uji-F, persamaan

kemiskinan di perdesaan mempunyai nilai Pr > F bernilai alpha < 0.01 dan

persamaan kemiskinan di perkotaan mempunyai nilai Pr > F bernilai alpha > 0.01.

1. Kemiskinan di Perdesaan

Hasil estimasi parameter jumlah penduduk miskin di perdesaan disajikan

pada Tabel 50. Estimasi parameter tingkat inflasi sebesar 0.133437 dan

mempunyai hubungan yang positif. Respon kemiskinan di perdesaan terhadap

tingkat inflasi mempunyai nilai elastisitas jangka pendek sebesar 0.0548 dan

jangka panjang sebesar 0.1379.

Tabel 50. Hasil Estimasi Parameter Kemiskinan di Perdesaan Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 8.885239 0.3401

INFLSI (Tingkat Inflasi) 0.133437 0.0132 0.0548 0.1379

LGOVEXP (Lag Belanja Pemerintah) -0.000020 0.2829 -0.1442 -0.3629

UNEMPL (Jumlah Pengangguran) 0.356018 0.2702 0.0699 0.1758

HJECKB (Harga Jual Eceran Kayu Bakar) 0.002710 0.6439 0.0751 0.1888

LJOVDES (Lag Jumlah Penduduk Miskin Desa) 0.602540 0.0014

Adj-R2 = 0.64139; F-hitung = 7.80; Pr > F bernilai 0.0011; DW = 1.922797

Di dalam penelitian ini, inflasi merupakan pertumbuhan dari Indeks Harga

Konsumen yang salah satunya dipengaruhi oleh harga tertimbang dari premium,

minyak solar, dan minyak tanah. Seperti yang dinyatakan oleh Hasan, Sugema,

207

dan Ritonga (2005) bahwa kenaikan harga BBM meskipun diikuti dengan

program kompensasi dengan efektivitas sebagaimana yang terekam dari data

SUSENAS tahun 2004, tidak mengakibatkan penurunan tingkat kemiskinan.

Selain itu jumlah penduduk miskin di perdesaan dipengaruhi secara nyata oleh

variabel bedakalanya dengan besaran 0.602540.

2. Kemiskinan di Perkotaan

Hasil estimasi parameter jumlah penduduk miskin di perkotaan disajikan

pada Tabel 51. Estimasi parameter tingkat inflasi sebesar 0.135014 dan

mempunyai hubungan yang positif. Respon kemiskinan di perkotaan terhadap

inflasi bersifat tidak elastis dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Tabel 51. Hasil Estimasi Parameter Kemiskinan di Perkotaan Tahun 1986-2006

Variabel ParameterEstimasi

Pr > |t| Elastisitas

Jangka Pendek

Jangka Panjang

Intercept (Intersep) 12.30025 0.0205

INFLSI (Tingkat Inflasi) 0.135014 0.0103 0.1247 0.1446

GOVEXP (Belanja Pemerintah) -0.00002 0.2929 -0.3528 -0.4092

UMRNAS (Upah Tenaga Kerja) -0.00260 0.5581 -0.1252 -0.1452

LUNEMPL (Lag Jumlah Pengangguran) 0.354592 0.3572 0.1399 0.1623

LHJECLG (Lag Harga Jual Eceran Elpiji) 0.000068 0.9651 0.0098 0.0114

LJOVKOT (Lag Jumlah Penduduk Miskin Kota) 0.137808 0.5766

Adj-R2 = 0.36550; F-hitung = 2.82; Pr > F bernilai 0.0551; DW = 2.208122

3. Tingkat Kemiskinan

Persamaan tingkat kemiskinan adalah persamaan identitas yang

merupakan hasil operasi matematika dari jumlah kemiskinan di perdesaan, jumlah

kemiskinan di perkotaan, dan jumlah penduduk Indonesia.

POVERTt = (JOVDESt + JOVKOTt) / POPNASt x 100

208

5.10. Diskusi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran, Permintaan, Subsidi, dan Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia

Produksi BBM pada periode tahun 1995 sampai 2005 relatif stabil dan

merupakan variabel eksogen. Ekspor BBM dilakukan secara sporadis dan dalam

jumlah yang kecil, sehingga dapat diabaikan. Karena produksi relatif konstan,

maka untuk memenuhi peningkatan konsumsi BBM dalam negeri, pemerintah

mengimpor BBM. Khusus elpiji, produksinya sebagian besar diekspor karena

keterbatasan daya serap konsumen dalam negeri. Impor elpiji baru dimulai pada

tahun 2003 setelah kebutuhan konsumsi dalam negeri semakin meningkat.

Penawaran premium, minyak solar, dan minyak tanah adalah persamaan

yang identitas yang merupakan penjumlahan dari produksi ditambah impor

dikurangi ekspor, dimana produksi dianggap tetap dan ekspor sangat kecil

sehingga diabaikan dan karena itu penawarannnya dipengaruhi oleh impor sebagai

persamaan struktural. Penawaran elpiji adalah persamaan identitas yang

merupakan penjumlahan dari produksi ditambah impor dikurangi ekspor, dimana

produksi dianggap tetap dan impor sangat kecil sehingga diabaikan dan karena itu

penawarannya dipengaruhi oleh ekspor sebagai persamaan struktural.

Impor premium, minyak solar, dan minyak tanah dipengaruhi oleh

kemampuan daya serap pasar. Daya serap pasar premium ditunjukkan oleh indek

harga konsumen, daya serap minyak solar ditunjukkan oleh indek harga konsumen

dan jumlah kendaraan niaga, daya serap pasar minyak tanah ditunjukkan oleh

jumlah penduduk karena 92.52 persen minyak tanah digunakan untuk memasak

rumahtangga dan komersial. Sementara ekspor elpiji dipengaruhi secara nyata

oleh produksi, harga dunia elpiji atau harga ekspornya, dan kecenderungan ekspor

yang telah terjadi pada tahun-tahun sebelumnya.

209

Permintaan BBM di sektor transportasi pada hakikatnya mencerminkan

tingkat kegiatan usaha perekonomian nasional. Sebanyak 96.65 persen premium

diserap oleh sektor transportasi. Karena itu sesuai dengan kenyataan, permintaan

premium secara nyata dipengaruhi oleh harga jual eceran premium dan jumlah

kendaraan roda dua dan roda empat. Respon permintaan premium terhadap jumlah

kendaraan roda dua dan empat di dalam negeri bersifat elastis dalam jangka

panjang.

Sebanyak 44.91 persen dan 38.61 persen minyak solar diserap berturut-

turut oleh sektor transportasi dan industri. Sesuai dengan kenyataan, permintaan

minyak solar oleh sektor transportasi dipengaruhi secara nyata oleh harga jual

eceran minyak solar dan jumlah kendaraan niaga. Respon permintaan minyak

solar terhadap harga jual eceran dan kendaraan niaga bersifat elastis dalam jangka

panjang. Permintaan minyak solar oleh sektor industri dipengaruhi oleh jumlah

industri, dengan respon elastis dalam jangka panjang.

Sebanyak 92.52 persen minyak tanah dikonsumsi oleh sektor rumahtangga

dan komersial. Permintaan minyak tanah dipengaruhi secara nyata oleh harga jual

eceran minyak tanah dan jumlah penduduk. Karena itu jumlah penduduk

mempengaruhi perilaku permintaan minyak tanah di sektor rumahtangga dan

komersial dengan respon yang elastis dalam jangka pendek dan panjang.

Sebanyak 71.74 persen elpiji dikonsumsi oleh sektor rumahtangga dan

komersial. Permintaan elpiji dipengaruhi secara nyata oleh jumlah penduduk

dengan respon yang elastis baik jangka pendek maupun jangka panjang.

Meskipun subsidi harga BBM merupakan kebijakan fiskal dan proses

penetapannya cenderung mengikuti dialektika politik, namun berdasarkan temuan

210

estimasi model, ada beberapa variabel yang mempengaruhi perilaku subsidi harga

BBM, yaitu harga dunia BBM, nilai tukar rupiah, penerimaan dalam negeri

pemerintah, dan bedakala subsidi harganya masing-masing. Harga dunia BBM

mempengaruhi subsidi harga BBM, kecuali minyak solar. Selain itu respon

subsidi harga premium, minyak solar, dan minyak tanah terhadap harga dunia

BBM bersifat elastis, baik dalam jangka pendek dan jangka panjang; kecuali

subsidi elpiji yang inelastis dalam jangka pendek dan jangka panjang. Hal ini

menunjukkan bahwa pergerakan harga dunia BBM mempengaruhi secara

dominan perubahan subsidi harga premium, minyak solar, dan minyak tanah.

Harga jual eceran BBM menjadi sinyal bagi produsen untuk berproduksi

dan bagi konsumen untuk menentukan jumlah konsumsinya. Persamaan harga jual

eceran BBM adalah persamaan identitas yang merupakan pengurangan dari harga

keekonomian BBM dengan subsidi harga BBM. Harga jual eceran BBM

merupakan pencerminan dari besaran subsidi harga BBM. Kebijakan subsidi

harga BBM merupakan faktor yang mendistorsi keseimbangan permintaan dan

penawaran BBM di dalam negeri.

Subsidi harga BBM dipengaruhi secara nyata oleh nilai tukar rupiah dan

bersifat elastis dalam jangka pendek dan panjang, kecuali elpiji yang hanya elastis

untuk jangka panjang. Hal ini terjadi karena Indonesia mengimpor BBM untuk

memenuhi kebutuhan dalam negeri. Fluktuasi nilai tukar rupiah menentukan

besaran harga keekonomian BBM dalam rupiah, besaran harga jual eceran BBM,

dan besaran subsidi harganya. Hal ini menunjukkan bahwa pergerakan nilai tukar

rupiah mempengaruhi secara dominan perubahan besaran subsidi harga premium,

minyak solar, minyak tanah, dan elpiji.

211

Penerimaan dalam negeri pemerintah ternyata tidak mempengaruhi subsidi

harga BBM secara nyata. Karena pertimbangan ekonomi tidak dapat menjelaskan

hubungan antara penerimaan dalam negeri pemerintah dengan subsidi harga

BBM, tampaknya hubungan itu dapat dijelaskan dengan pertimbangan non-

ekonomi, seperti sosial politik. Proses penentuan besaran subsidi BBM lebih

banyak diwarnai oleh proses politik antara pemerintah dengan Dewan Perwakilan

Rakyat RI yang kemudian dituangkan dalam dokumen UU APBN. Proses politik

ini didasarkan pada kesepakatan asumsi-asumsi makro seperti nilai tukar rupiah,

harga dunia minyak mentah, besaran inflasi mendatang, produksi minyak mentah,

tingkat buku bunga Sertifikat Bank Indonesia, dan target pertumbuhan ekonomi.

Termasuk dalam proses politik tersebut adalah kesepakatan harga jual eceran

BBM dalam tahun anggaran berjalan dan tahun depan. Terkait dengan besaran

belanja yang menjadi kesepakatan politik, pemerintah diberikan keleluasaan untuk

memperoleh sumber-sumber penerimaan negara. Sumber penerimaan negara

terutama berasal dari penerimaan pajak, penerimaan bukan pajak, penjualan

obligasi pemerintah, hibah dan bantuan asing. Penerimaan pajak dan bukan pajak

biasanya masuk dalam kategori penerimaan dalam negeri pemerintah.

212

VI. DAMPAK KEBIJAKAN SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK TERHADAP KINERJA

PEREKONOMIAN DAN KEMISKINAN DI INDONESIA

6.1. Hasil Validasi Model

Hasil estimasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia yang

digunakan dalam penelitian ini divalidasi (simulasi dasar) untuk periode 1988-

2006. Program validasi model dapat dilihat pada Lampiran 7. Validasi

menggunakan indikator statistik yaitu Root Mean Squares Percent Error

(RMSPE) untuk mengukur penyimpangan hasil prediksi dari nilai aktual setiap

variabel endogen dan statistik Theil’s Inequality Coefficient (U). Selain itu

digunakan dekomposisi U-Theil, yaitu proporsi bias (UM), proporsi keragaman

(US), dan proporsi covarians (UC). Hasil validasi model dapat dilihat pada

Lampiran 8.

Hasil validasi tersebut memperlihatkan dari 76 persamaan, terdapat 61

persamaan yang memiliki nilai RMSPE lebih kecil dari 50 persen dan 15

persamaan memiliki nilai RMSPE diatas 50 persen. Nilai RMSPE yang lebih dari

50 persen umumnya terjadi pada persamaan-persamaan identitas. Hal ini terjadi

karena error variabel endogen terakumulasi pada persamaan identitas tersebut,

seperti pada persamaan ekspor bersih, gap fiskal, tingkat pertumbuhan ekonomi,

dan inflasi. Selain itu, nilai RMSPE yang lebih dari 50 persen juga terjadi pada

persamaan subsidi harga BBM dan subsidi BBM karena nilainya berfluktuasi

mengikuti naik turunnya harga dunia minyak mentah.

Sebagian besar nilai statistik U mendekati nol, yaitu 63 persamaan

mempunyai nilai statistik U lebih kecil dari 20 persen dan 13 persamaan

213

mempunyai nilai U lebih besar dari 20 persen. Nilai U-Theil tertinggi adalah

0.5865 yaitu pada persamaan tingkat pertumbuhan ekonomi yang merupakan

persamaan identitas dengan nilai proporsi bias (UM) kecil yaitu 0.01. Dilihat dari

komponen statistik U, terlihat bahwa proporsi bias (UM) dan proporsi keragaman

(US) mendekati nol, dan proporsi covarians (UC) mendekati satu.

Dengan demikian, jika dilihat secara keseluruhan, maka model yang

dibangun cukup valid digunakan untuk melakukan simulasi peramalan dampak

perubahan faktor eksternal dan kebijakan.

6.2. Hasil Skenario Simulasi Periode Peramalan Tahun 2010-2014

Program dan hasil peramalan variabel endogen tanpa perubahan faktor

eksternal dan kebijakan (nilai dasar variabel endogen per tahun) pada periode

peramalan 2007-2014, dapat dilihat pada Lampiran 9 dan Lampiran 10.

Dalam penelitian ini dilakukan 8 simulasi yang terdiri dari 1 simulasi

perubahan faktor eksternal, 4 simulasi perubahan kebijakan, dan 3 simulasi

merupakan gabungan perubahan faktor eksternal dan kebijakan. Program simulasi

kebijakan peramalan dapat dilihat pada Lampiran 11. Sebagai contoh, ditampilkan

pula hasil Simulasi 8 pada Lampiran 12. Hasil simulasi kebijakan peramalan yang

lengkap disajikan pada Lampiran 13.

6.2.1. Simulasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen

Ketersediaan energi di suatu negara seringkali dikaitkan dengan

pertumbuhan ekonomi negara itu. Apakah ketersediaan energi menjadi penyebab

terjadinya pertumbuhan ekonomi atau pertumbuhan ekonomi mengakibatkan

tingginya permintaan akan energi? Hal ini dijawab oleh Afiatno (2006) yang

menemukan bahwa konsumsi energi dan pertumbuhan ekonomi memiliki

214

hubungan multivariat dua arah, yaitu konsumsi energi berpengaruh terhadap

pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan ekonomi mempengaruhi konsumsi

energi. Karena keduanya memiliki hubungan kuat yang timbal balik, maka

pemerintah harus berhati-hati dalam mengendalikan konsumsi energi karena

mempunyai dampak yang luas, biayanya besar, dan dapat berpotensi menurunkan

tingkat pertumbuhan ekonomi.

Pengendalian konsumsi suatu barang dapat menggunakan mekanisme

harga, yang dilakukan dengan pengenaan pajak atau subsidi. Minyak mentah

memiliki peranan sangat penting dalam perekonomian dunia (Barsky and Kilian,

2004). Pergerakan naik turun harga dunia minyak tidak hanya semata-mata

disebabkan oleh mekanisme penawaran dan permintaan (Krichene, 2005), tetapi

juga disebabkan oleh faktor-faktor keamanan dan spekulasi perdagangan minyak

mentah. Minyak mentah dan produk turunannnya, hingga saat ini, masih menjadi

sumber energi utama di negara-negara berkembang dan negara maju. Meskipun

untuk pembangkit listrik sudah banyak digunakan sumber energi alternatif seperti

energi nuklir, air, atau gas alam, namun untuk kebutuhan di sektor transportasi

masih disuplai utamanya dari energi minyak mentah dan produk turunannya.

Begitu pentingnya sumber energi minyak mentah dan produk turunannya

ini sebagai sumber energi utama, sehingga fluktuasi harganya berpengaruh

terhadap kegiatan perekonomiannya. Raymond and Rich (1997) menemukan

bahwa fluktuasi harga dunia minyak mentah memberikan kontribusi atas

rendahnya tingkat pertumbuhan ekonomi Amerika Serikat. Yunchang (1996)

menemukan bahwa pergerakan harga dunia minyak mentah berpengaruh negatif

terhadap pertumbuhan ekonomi negara Taiwan. Dampak dari fluktuasi harga

215

dunia minyak mentah tidak hanya negatif terhadap negara-negara maju seperti

Amerika Serikat dan Taiwan, tetapi juga terhadap perekonomian Indonesia.

Bahkan untuk beberapa kasus, Indonesia mengalami dampak yang lebih berat

karena beban subsidi energi BBM. Hingga saat ini masih sulit bagi pemerintah

untuk melepaskan subsidi BBM ketika harga dunia minyak mentah meningkat.

Borenstein, et al. (1997) menemukan dalam penelitiannya bahwa harga

gasoline (di Indonesia setara dengan premium) berfluktuasi secara asimetri

terhadap harga dunia minyak mentah. Ketika harga dunia minyak mentah naik

maka harga gasoline dengan segera menyesuaikan diri, apabila harga dunia

minyak mentah turun maka harga gasoline tidak segera turun. Penyesuaian harga

gasoline yang asimetri ini dibantah oleh Bachmeier and Griffin (2003), yang

dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa pergerakan harga gasoline simetri

terhadap harga dunia minyak mentah. Penyesuaian harga gasoline segera terjadi

ketika harga dunia minyak mentah berfluktuasi.

Di Indonesia, subsidi energi BBM tidak hanya berkaitan dengan

kemampuan daya beli masyarakat dan kemiskinan, tetapi telah menjadi komoditas

politik. Soebiakto (1988) dalam disertasinya menyimpulkan bahwa fluktuasi

harga dunia minyak mentah menimbulkan dampak ketidakpastian terhadap

perekonomian Indonesia. Hal ini terjadi karena ketergantungan yang tinggi dari

penerimaan ekspor minyak mentah, yang sangat dipengaruhi oleh harga dunia

minyak mentah dan nilai tukar rupiah. Soebiakto juga menemukan bahwa setiap

penurunan harga dunia minyak mentah US$1 per barrel akan mengakibatkan

penurunan belanja pemerintah US$32 juta, peningkatan defisit neraca pembayaran

US$10 juta, dan peningkatan hutang eksternal US$145 juta, demikian pula

216

sebaliknya. Penghitungan Soebiakto belum memperhitungkan penambahan

subsidi harga ketika harga jual eceran BBM konstan.

Karena itu sangat penting untuk mengetahui dampak dari kenaikan harga

dunia minyak mentah sebesar 5 persen terhadap perekonomian Indonesia, besaran

subsidi harga BBM, dan dampak terhadap jumlah orang miskin di Indonesia, yang

disajikan pada Tabel 52. Subsidi harga BBM ternyata sangat elastis terhadap

perubahan harga dunia BBM. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan harga dunia

BBM akan sangat direspon oleh pemerintah melalui kenaikan subsidi harganya.

Dari hasil estimasi parameter persamaan subsidi harga premium, sebagai contoh,

setiap kenaikan harga dunia premium US$1 per barrel akan mengakibatkan

kenaikan subsidi harga premium sebesar Rp. 19.2383 per liter, dan sebaliknya.

Responsifnya subsidi harga terhadap pergerakan harga dunia minyak

mentah memberikan indikasi bahwa pemerintah Indonesia cenderung

mempertahankan harga jual eceran BBM pada tingkat harga yang berlaku. Hal ini

sejalan dengan upaya pemerintah untuk meredam gejolak perekonomian dunia,

yang salah satunya dapat berasal dari harga dunia minyak mentah, agar tidak

mempengaruhi perekonomian domestik. Meskipun subsdi harga sangat responsif

terhadap fluktuasi harga dunia minyak mentah, namun ternyata harga jual eceran

BBM mengalami kenaikan yang lebih besar dibandingkan dengan kenaikan

subsidi harganya. Hal ini antara lain disebabkan oleh ketersediaan anggaran yang

cenderung menurun sebesar 0.201 persen, yang tampaknya membatasi

kemampuan pemerintah dalam memberikan respon subsidi yang sesuai, sehingga

terjadi kenaikan harga jual eceran BBM yang melampaui kenaikan subsidi

harganya.

217

Tabel 52.

1 2 3 4 5 6 7 8PNWJPR Penawaran Premium (Ribu Liter) 33 898 969 0.109 0.160 3.339 1.628 3.796 4.360 4.874 10.043

PNWJSL Penawaran M.Solar (Ribu Liter) 37 315 237 0.213 0.098 1.330 0.639 1.511 1.945 2.191 3.697

PNWJKR Penawaran M.Tanah (Ribu Liter) 7 818 580 -1.152 -0.026 -0.322 -0.154 -0.366 -1.598 -1.664 -2.007

PNWJLG Penawaran Elpiji (Ribu Kilogram) 1 305 403 -1.381 -0.015 -0.340 -0.167 -0.387 -1.836 -1.890 -2.418

PNWJBM Penawaran BBM (Ribu Liter) 87 773 312 0.030 0.101 1.826 0.887 2.076 2.369 2.666 5.272

KOSJPRT Kons. Premium di Transport. (Rb Lt) 26 466 929 -0.918 0.010 -2.819 -0.069 -2.851 -3.849 -3.887 -4.258

KOSJPR Konsumsi Premium (Ribu Liter) 26 846 754 -0.905 0.010 -2.779 -0.068 -2.810 -3.795 -3.832 -4.198

KOSJSLT Kons. M.Solar di Transport. (Rb Lt) 17 122 380 -3.243 1.087 -5.040 -0.289 -5.149 -8.632 -8.759 -10.081

KOSJSLI Kons. M.Solar di Industri (Rb Lt) 14 315 475 -0.105 0.034 -0.143 -0.012 -0.147 -0.265 -0.274 -0.295

KOSJSLK Kons. M.Solar di RT & Kom. (Rb Lt) 783 877 -0.867 0.290 -1.303 -0.083 -1.334 -2.276 -2.318 -2.628

KOSJSL Konsumsi Minyak Solar (Rb Lt) 34 496 949 -1.673 0.560 -2.590 -0.150 -2.647 -4.446 -4.514 -5.186

KOSJKRT Kons. M.Tanah di Transport. (Rb Lt) 2 423 -4.886 1.184 -25.883 -35.635 -36.468 -41.796 -42.023 -43.851

KOSJKRI Kons. M.Tanah di Industri (Rb Lt) 417 944 -6.863 1.666 -36.385 -50.096 -51.259 -58.733 -59.043 -61.642

KOSJKRK Kons. M.Tanah di RT & Kom. (Rb Lt) 11 827 549 -3.188 0.781 -16.420 -22.612 -23.165 -26.486 -26.650 -27.653

KOSJKR Konsumsi Minyak Tanah (Ribu Liter) 12 789 797 -3.174 0.777 -16.378 -22.555 -23.104 -26.421 -26.583 -27.595

KOSJLGI Kons. Elpiji di Industri (Rb Kg) 399 185 -1.085 0.140 -2.852 3.819 3.558 1.704 1.648 0.888

KOSJLGK Kons. Elpiji di RT & Kom. (Rb Kg) 917 056 -0.110 -0.018 0.584 4.294 4.266 3.864 3.874 3.589

KOSJLG Konsumsi Elpiji (Ribu Kilogram) 1 316 242 -0.405 0.030 -0.458 4.150 4.051 3.209 3.199 2.770

KOSCPR Konsumsi Premium (Miliar Rp) 73 485 7.769 -0.009 24.287 0.689 24.587 32.696 33.166 35.149

KOSCSL Konsumsi Minyak Solar (Miliar Rp) 113 628 5.827 -1.974 8.193 0.642 8.420 14.412 14.760 16.158

KOSCKR Konsumsi Minyak Tanah (Miliar Rp) 17 275 15.789 -3.890 68.779 85.769 87.185 94.671 95.010 96.952

KOSCLG Konsumsi Elpiji (Miliar Rp) 3 319 3.603 -0.452 10.913 -10.127 -8.909 -2.139 -1.748 -0.066

KOSCBM Konsumsi BBM (Miliar Rp) 231 145 6.566 -1.271 17.046 6.799 18.343 24.524 24.875 26.362

HJECPR Harga Jual Eceran Premium (Rp/Lt) 2 720 8.757 -0.029 27.775 0.743 28.120 37.881 38.407 41.120

HJECSL Harga Jual Eceran M.Solar (Rp/Lt) 3 283 7.730 -2.549 11.235 0.801 11.537 20.034 20.491 22.854

HJECKR Harga Jual Eceran M.Tanah (Rp/Lt) 1 349 19.720 -4.654 102.742 141.352 145.116 166.956 168.134 174.203

HJECLG Harga Jual Eceran Elpiji (Rp/Kg) 2 516 4.051 -0.489 11.476 -13.734 -12.498 -5.215 -4.834 -2.731

IMPJPR Jumlah Impor Premium (Ribu Liter) 24 380 853 0.151 0.223 4.642 2.263 5.278 6.062 6.777 13.964

IMPJSL Jumlah Impor M.Solar (Ribu Liter) 25 231 664 0.315 0.144 1.967 0.946 2.234 2.877 3.240 5.467

IMPJKR Jumlah Impor M.Tanah (Ribu Liter) 3 260 140 -2.764 -0.064 -0.773 -0.369 -0.877 -3.832 -3.991 -4.813

IMPRPR Impor Premium (Miliar Rp) 109 922 5.825 0.409 6.610 3.172 7.524 14.880 16.119 25.506

IMPRSL Impor Minyak Solar (Miliar Rp) 118 397 6.006 0.307 3.702 1.759 4.208 11.167 11.956 15.855

IMPRKR Impor Minyak Tanah (Miliar Rp) 16 064 2.684 0.066 0.779 0.376 0.883 3.626 3.759 4.475

IMPBBM Impor Bahan Bakar Minyak (Miliar Rp) 255 417 5.462 0.323 4.610 2.205 5.245 11.811 12.719 18.612

EKSJLG Jumlah Ekspor Elpiji (Ribu Kg) 334 733 5.387 0.059 1.326 0.649 1.508 7.162 7.372 9.432

EKSRLG Ekspor Bahan Bakar Minyak (Miliar Rp) 999 11.448 0.110 2.692 1.311 3.062 15.311 15.771 20.494

BOTBBM Ekspor Bersih BBM (Miliar Rp) - 254 417 5.439 0.323 4.618 2.209 5.254 11.798 12.707 18.605

SUBHPR Subsidi Harga Premium (Rupiah/Liter) 1 697 0.595 0.389 -40.415 0.766 -40.415 -37.426 -37.426 -37.426

SUBHSL Subsidi Harga M.Solar (Rupiah/Liter) 1 359 0.530 6.610 -21.775 0.640 -21.775 -17.851 -17.851 -17.851

SUBHKR Subsidi Harga M.Tanah (Rupiah/Liter) 3 555 0.270 1.944 -36.832 -52.624 -52.624 -50.262 -50.262 -50.262

SUBHLG Subsidi Harga Elpiji (Rp/Kg) 546 12.779 2.929 -44.160 67.338 67.338 75.760 75.760 75.760

Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian dan

Kemiskinan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010 - 2014

VariabelNilai Dasar

Simulasi (persen)Uraian

218

Tabel 52.

1 2 3 4 5 6 7 8SUBRPR Subsidi Premium (Miliar Rp) 46 014 -0.348 0.404 -42.276 0.709 -42.296 -42.906 -42.930 -43.151

SUBRSL Subsidi Minyak Solar (Miliar Rp) 46 927 -1.185 7.245 -23.784 0.489 -23.831 -25.308 -25.366 -25.903

SUBRKR Subsidi Minyak Tanah (Miliar Rp) 45 488 -2.976 2.751 -47.373 -63.512 -63.785 -65.400 -65.483 -65.948

SUBRLG Subsidi Elpiji (Miliar Rp) 722 12.360 2.993 -44.575 74.103 73.923 72.454 72.440 71.706

SUBBBM Subsidi Bahan Bakar Minyak (Miliar Rp) 139 150 -1.424 3.492 -37.718 -19.978 -42.491 -43.726 -43.781 -44.191

REVTAX Penerimaan Pajak (Miliar Rp) 330 922 -0.074 10.000 -0.330 -0.204 -0.387 10.000 10.000 10.000

REVDDN Penerimaan DN Pemerintah (Miliar Rp) 486 623 -0.051 10.274 -0.224 -0.138 -0.263 10.274 10.274 10.274

FISCGP GAP Fiskal (Miliar Rp) - 95 277 -0.972 9.906 -52.291 -27.900 -58.905 -54.474 9.678 11.874

KOSNBM Konsumsi Non-BBM (Miliar Rp) 1 408 642 -0.834 0.014 -2.245 -1.089 -2.547 -3.549 -3.734 -5.178

KOSNAS Konsumsi Nasional (Miliar Rp) 1 639 787 0.209 -0.167 0.474 0.023 0.397 0.408 0.299 -0.732

INVRMG Investasi MIGAS (Miliar Rp) 55 718 -0.026 0.159 -0.119 -0.075 -0.140 -0.020 0.149 -0.017

INVNMG Investasi Non-MIGAS (Miliar Rp) 177 407 -0.610 -0.027 -1.671 -0.829 -1.903 -2.688 -2.882 -6.343

INVEST Investasi Nasional (Miliar Rp) 233 125 -0.471 0.018 -1.300 -0.649 -1.481 -2.050 -2.157 -4.831

GOVENS Belanja Non-Subsidi BBM (Miliar Rp) 442 750 0.183 12.327 0.355 0.123 0.389 13.312 27.135 27.736

GOVEXP Belanja Pemerintah (Miliar Rp) 581 900 -0.201 10.214 -8.749 -4.684 -9.865 -0.327 10.177 10.536

IMPNBM Impor Non-BBM (Miliar Rp) 346 479 0.162 0.104 0.393 0.170 0.441 0.731 0.877 0.523

IMPORT Impor Nasional (Miliar Rp) 601 895 2.411 0.197 2.183 1.034 2.480 5.433 5.902 8.199

EKSNBM Ekspor Non-BBM (Miliar Rp) 787 297 0.078 0.085 1.595 0.775 1.813 2.120 2.376 4.750

EKSPOR Ekspor Nasional (Miliar Rp) 788 296 0.093 0.086 1.597 0.776 1.815 2.137 2.393 4.770

GDPNAS GDP Nasional (Miliar Rp) 2 641 213 -0.478 2.129 -1.769 -1.079 -2.081 -0.600 1.606 0.996

MONEYS Jumlah Penawaran Uang (Miliar Rp) 1 256 557 -0.609 2.905 -2.420 -1.484 -2.845 -0.775 2.266 0.475

MONEYD Jumlah Permintaan Uang (Miliar Rp) 1 366 987 -0.788 3.153 -2.990 -1.790 -3.501 -1.417 1.852 -0.649

NTUKRR Nilai Tukar (Rp/US$) 8 483 0.578 0.120 1.537 0.737 1.745 2.593 2.886 4.549

CPINDX Indeks Harga Konsumen (indeks) 298.40 1.542 0.335 4.055 1.944 4.591 6.836 7.607 13.183

INTRIL Tingkat Suku Bunga (persen) 2.76 1.121 -6.676 5.040 3.182 5.929 0.936 -6.121 0.178

LABORS Jlh. Penawaran Tenaga Kerja (Juta Jiwa) 121.10 0.000 0.165 0.000 0.000 0.000 0.083 0.248 0.248

LABORD Jlh. Permintaan Tenaga Kerja (Juta Jiwa) 108.30 -0.092 0.646 -0.554 -0.277 -0.646 -0.185 0.554 0.185

UMRNAS Upah Minimum Nasional (Rb Rp/Bulan) 528.10 -0.095 -1.041 -0.284 -0.170 -0.322 -1.534 -2.708 -2.746

UNEMPL Jumlah Pengangguran (Juta Jiwa) 12.83 1.114 -4.493 4.362 2.670 5.126 2.204 -2.456 0.479

INFLSI Tingkat Inflasi Domestik (%/Tahun) 9.44 4.736 1.931 12.083 5.552 13.634 21.241 24.468 27.408

NETEKS Ekspor Bersih Nasional (Miliar Rp) 186 400 -7.394 -0.273 -0.296 -0.057 -0.330 -8.508 -8.938 -6.302

GROWTH Tingkat Pertumbuhan Ekonomi (%/Thn) 3.40 -4.021 14.015 -11.485 -6.756 -13.559 -4.721 9.591 19.729

JOVDES Jumlah Penduduk Miskin Desa (Jt Jiwa) 13.78 1.526 -12.936 13.615 7.425 15.479 5.034 -8.322 -4.821

JOVKOT Jumlah Penduduk Miskin Kota (Jt Jiwa) 5.72 1.768 -22.464 23.250 11.717 25.560 6.297 -16.467 -16.303

POVERT Tingkat Penduduk Miskin Nasional (%) 8.17 1.587 -15.588 16.313 8.616 18.291 5.385 -10.590 -7.967

Keterangan:Simulasi 1 Harga Dunia Minyak Mentah naik 5 persenSimulasi 2 Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah naik 10 persenSimulasi 3 Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, Minyak Tanah, dan ElpijiSimulasi 4 Konversi Minyak Tanah ke ElpijiSimulasi 5 Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, dan Konversi Minyak Tanah ke ElpijiSimulasi 6 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5)Simulasi 7 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Realokasi Anggaran sebesar Rp. 60 845 Miliar.Simulasi 8 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Indek Harga Konsumen naik 5 persen + Realokasi Anggaran sebesar Rp. 61 492 Miliar.

Lanjutan

Variabel UraianNilai Dasar

Simulasi (persen)

219

Kenaikan harga jual eceran BBM, sesuai dengan hukum penawaran dan

permintaan, akan menurunkan konsumsinya. Kenaikan harga jual eceran premium

sebesar 8.757 persen mengakibatkan penurunan konsumsi premium di sektor

transportasi sebesar 0.918 persen. Hal ini sesuai dengan konsumsi premium di

sektor transportasi yang tidak elastis terhadap harganya, sebesar 0.0642 dalam

jangka pendek. Secara umum kenaikan harga jual eceran BBM akan menurunkan

tingkat konsumsi masing-masing.

Fenomena penurunan tingkat konsumsi energi BBM, memiliki dampak

yang luas dan berpotensi mengurangi tingkat pertumbuhan ekonomi. Hal ini

sebagaimana yang ditemukan oleh Afiatno (2006) bahwa terdapat hubungan

timbal balik antara konsumsi energi dengan pertumbuhan ekonomi. Dari simulasi

ini jelas terlihat bahwa penurunan konsumsi BBM, sebagai akibat dari kenaikan

harga jual ecerannya, berdampak pada penurunan GDP nasional 0.478 persen dan

penurunan tingkat pertumbuhan ekonomi sebesar 4.021 persen. Salah satu faktor

yang membuat GDP nasional turun adalah menurunnya ekspor bersih, yang

diakibatkan oleh tingginya harga beli minyak mentah dunia. Ketika harga dunia

minyak mentah meningkat, konsumsi energi yang tidak elastis terhadap harganya,

membutuhkan devisa yang lebih besar untuk membiayai impornya. Peningkatan

nilai impor yang besar ini pada akhirnya membuat neraca perdagangan menjadi

defisit dan GDP nasional menjadi negatif. Selanjutnya penurunan jumlah

penawaran uang yang lebih besar dari permintaannya, akan berdampak pada

peningkatan tingkat suku bunga sebesar 1.121 persen. Hal ini ikut memberikan

andil terhadap penurunan investasi nasional sebsear 0.471 persen.

220

Selanjutnya simulasi ini memberikan dampak terhadap kenaikan tingkat

inflasi sebesar 4.736 persen. Penelitian Hasan, Sugema, dan Ritonga (2005)

menunjukkan bahwa peningkatan inflasi berakibat pada penurunan pendapatan riil

masyarakat. Penurunan pendapatan riil masyarakat, jika terjadi pada masyarakat

yang berada pada dan sekitar garis kemiskinan, akan menyebabkan mereka jatuh

pada kelompok orang miskin. Pada tingkat inflasi tersebut, jumlah penduduk

miskin perdesaan meningkat 1.526 persen dan penduduk miskin perkotaan

meningkat 1.768 persen, sehingga tingkat penduduk miskin nasional meningkat

sebesar 1.587 persen. Peningkatan penduduk miskin ini juga dipengaruhi oleh

semakin besarnya angka pengangguran yang meningkat 1.114 persen sebagai

dampak dari penurunan investasi nasional. Meningkatnya pengangguran

mengakibatkan semakin berkurangnya pendapatan yang biasanya diterima oleh

pekerja, sehingga hal ini berpotensi juga mengurangi pendapatan riil masyarakat.

Selain pengangguran yang meningkat, juga tingkat upah nasional mengalami

penurunan sebesar 0.095 persen. Keempat hal diatas, yaitu belanja pemerintah dan

upah nasional yang berkurang, inflasi dan pengangguran yang meningkat, secara

bersama-sama mengakibatkan penurunan pendapatan riil masyarakat, sehingga

semakin banyak penduduk yang masuk dalam kategori penduduk miskin.

Simulasi Kenaikan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen

Instrumen kebijakan fiskal bersama-sama dengan kebijakan moneter

seringkali dilakukan pemerintah dalam rangka menjaga momentum pertumbuhan

ekonomi yang berkelanjutan. Sebagian komponen kebijakan moneter merupakan

domain kewenangan Bank Indonesia seperti target inflasi dan menjaga kestabilan

nilai tukar rupiah. Dalam prakteknya Bank Indonesia selalu melakukan koordinasi

221

dengan pemerintah dalam rangka menjalankan kewenangannya. Berbeda dengan

kebijakan moneter, maka kebijakan fiskal merupakan domain utama kewenangan

pemerintah yang dalam pelaksanannya seringkali harus dikonsultasikan dengan

para wakil rakyat. Sehingga kebijakan fiskal di Indonesia, sebagaimana juga

kebijakan fiskal di negara lain, merupakan produk dari suatu proses politik.

Secara garis besar komponen dari kebijakan fiskal adalah alokasi anggaran

untuk pos-pos atau kegiatan tertentu, sumber-sumber dan target penerimaan dalam

negeri dan luar negeri, asumsi-asumsi makro yang mendasari perhitungan

penerimaan dan belanja, serta besaran dari belanja itu sendiri. Dalam rangka

mempertahankan momentum pertumbuhan ekonomi pada tahun-tahun paska

reformasi, pemerintah berupaya meningkatkan besaran belanja negara dengan

sumber pendanaan dari dalam negeri. Besarnya utang luar negeri dan dalam

negeri pemerintah telah membebani anggaran belanja negara melalui pos

pembayaran cicilan pokok dan bunga. Hal ini tidak bisa dilepaskan dari kebijakan

pemerintah pada masa sebelumnya yang mengandalkan sumber pembiayaan dari

luar negeri atau pinjaman dalam negeri untuk menutup defisit anggaran. Belajar

dari pengalaman, saat ini pemerintah berupaya untuk lebih mengutamakan

sumber-sumber pembiayaan dalam negeri dengan mengoptimalkan penerimaan

pajak dan bukan pajak. Komponen terbesar dari penerimaan pajak adalah pajak

penghasilan. Saat ini pemerintah telah melakukan upaya-upaya ekstensifikasi dan

intensifikasi penarikan pajak penghasilkan melalui sosialisasi Nomor Pokok

Wajib Pajak (NPWP) yang harus dimiliki oleh setiap warganegara. Penerimaan

bukan pajak antara lain bersumber dari keuntungan Badan Usaha Milik Negara,

222

hasil penjualan asset yang dimiliki negara seperti penjualan saham BUMN, dan

pungutan lainnya.

Dalam beberapa tahun terakhir (Departemen Keuangan, 2009b), strategi

kebijakan fiskal lebih diarahkan untuk memberikan stimulus fiskal dengan tetap

memperhatikan langkah-langkah konsolidasi fiskal guna mewujudkan APBN

yang sehat dan berkelanjutan. Langkah konsolidasi fiskal ditempuh melalui

optimalisasi sumber-sumber penerimaan negara, peningkatan efisiensi dan

efektivitas belanja negara, serta pemilihan alternatif pembiayaan yang tepat untuk

meminimalkan resiko keuangan di masa mendatang. Optimalisasi sumber-sumber

penerimaan negara dapat ditempuh melalui peningkatan penerimaan dari pajak

dan bukan pajak. Reformasi kebijakan dan administrasi perpajakan ditempuh

melalui: (1) perubahan paket undang-undang perpajakan, kepabeanan, dan cukai,

(2) peningkatan pengawasan terhadap wajib pajak dan pengawasan internal

terhadap petugas pajak, (3) peningkatan kapasitas sumber daya manusia, (4)

perbaikan sistem informasi dan teknologi, dan (5) modernisasi perpajakan.

Penerimaan dalam negeri terdiri dari penerimaan pajak dan penerimaan

negara bukan pajak. Penerimaan pajak mengalami kenaikan sangat signifikan

pada tahun 2005, 2006, 2007, 2008, dan 2009 yaitu berturut-turut Rp. 347.0

triliun, Rp. 409.2 triliun, Rp. 491.0 triliun, Rp. 633.8 triliun, dan Rp. 725.8 triliun

atau rata-rata 20.23 persen per tahun pada periode tersebut. Penerimaan pajak

pada tahun 2009 mencapai 13.6 persen dari PDB nasional. Sementara penerimaan

negara bukan pajak mengalami kenaikan cukup besar pada tahun 2005, 2006,

2007, 2008, dan 2009 yaitu berturut-turut Rp. 149.9 triliun, Rp. 227.0 triliun, Rp.

215.1 triliun, Rp. 325.7 triliun, dan Rp. 258.9 triliun atau rata-rata 14.71 persen

223

per tahun pada periode tersebut. Penerimaan negara bukan pajak pada tahun 2009

mencapai 4.9 persen dari PDB nasional. Fluktuasi penerimaan negara bukan pajak

lebih banyak disebabkan oleh fluktuasi harga dunia minyak mentah dan nilai tukar

rupiah. Secara umum penerimaan dalam negeri pemerintah mengalami kenaikan

rata-rata sebesar 18.83 persen per tahun pada periode 2005-2009.

Peningkatan penerimaan dalam negeri pemerintah dimaksudkan untuk

memberikan fiscal space atau ruang fiskal32 yang lebih besar pada pemerintah

untuk dapat digunakan pada program-program yang muncul mendadak namun

sangat mendesak untuk segera diselesaikan, tanpa mengganggu rencana program

yang sudah ada. Peningkatan penerimaan dalam negeri pemerintah sebesar 10

persen, sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 52, ditujukan untuk menciptakan

ruang fiskal apabila ditengah tahun anggaran berjalan terjadi kenaikan kebutuhan

anggaran seperti kenaikan harga dunia minyak mentah. Simulasi tunggal ini

dilakukan untuk mengetahui dampak dari peningkatan ruang fiskal terhadap

kinerja perekonomian, gap fiskal yaitu selisih antara penerimaan dalam negeri

dengan belanja negara, dan terhadap kemiskinan.

Kenaikan penerimaan dalam negeri pemerintah, yang memperbesar ruang

fiskal, ternyata dimanfaatkan pemerintah untuk meningkatkan anggaran subsidi

BBM sebesar 3.492 persen dan anggaran diluar subsidi BBM sebesar 12.327

persen. Besarnya peningkatan anggaran non-subsidi dibandingkan dengan

anggaran subsidi, tampaknya disebabkan oleh kebutuhan belanja non-subsidi yang

32 Fiscal space atau ruang fiskal menurut Heller, 2005 dalam Departemen Keuangan, 2009b adalah ketersediaan ruang yang cukup pada anggaran pemerintah untuk menyediakan sumber daya tertentu dalam rangka mencapai suatu tujuan tanpa mengancam kesinambungan posisi keuangan pemerintah. Konsep fiscal space terutama mengacu kepada kemampuan anggaran pemerintah untuk menambah pengeluarannya tanpa menyebabkan terjadinya fiscal insolvency. Untuk menciptakan fiscal space dapat dilakukan berbagai cara antara lain peningkatan penerimaan pajak, memangkas belanja yang kurang prioritas, dan menambah hibah atau pinjaman.

224

lebih besar sementara kebutuhan belanja subsidi BBM relatif konstan. Relatif

konstannya kebutuhan belanja subsidi BBM dikarenakan relatif konstannya harga

dunia minyak mentah.

Sebagai dampak dari meningkatnya anggaran subsidi BBM, maka

anggaran subsidi harga BBM mengalami peningkatan. Subsidi harga minyak solar

meningkat paling besar yaitu 6.610 persen. Secara umum, peningkatan subsidi

harga BBM akan menurunkan harga jual eceran BBM rata-rata sebesar 1.93

persen, dimana penurunan terbesar pada harga jual eceran minyak tanah sebesar

4.654 persen. Dampak selanjutnya dari penurunan harga jual eceran BBM adalah

peningkatan konsumsinya rata-rata sebesar 0.34 persen. Peningkatan konsumsi

energi, seperti yang disampaikan oleh Siddiqui (2004) berhubungan erat dengan

potensi pertumbuhan ekonomi yang membaik. Hal ini terlihat dari meningkatnya

GDP nasional sebesar 2.129 persen dan tingkat pertumbuhan ekonomi sebesar

14.015 persen.

Ditinjau dari pasar uang, kebijakan ini diperkirakan akan memberikan

dampak yang positif bagi sektor keuangan dengan menciptakan suku bunga yang

relatif rendah. Rendahnya tingkat suku bunga menciptakan iklim yang kondusif

bagi perekonomian untuk merangsang tingkat investasi agar lebih besar lagi.

Selain itu juga perlu disadari bahwa rendahnya tingkat suku bunga perbankan

akan mengakibatkan terjadinya pergeseran modal dari sistem perbankan ke pasar

modal yang diharapkan dapat memberikan keuntungan lebih besar. Pergeseran

investasi ke pasar modal akan semakin menggairahkan sistem perekonomian dan

memperkuat landasan ekonomi pasar di Indonesia. Modal yang diperoleh dari

pasar modal dapat digunakan oleh pengusaha untuk melakukan kegiatan investasi

225

lanjutan. Sehingga penurunan tingkat suku bunga riil pada sistem perbankan

memiliki dua keuntungan sekaligus. Pertama adalah semakin murahnya biaya

pinjaman uang (cost of money) dari sistem perbankan sehingga merangsang

pengusaha untuk berinvestasi. Kedua, menurunnya tingkat suku bunga riil di

sektor perbankan akan membuat deposan mengalihkan uang dari perbankan ke

pasar modal. Peningkatan transaksi di pasar modal akan semakin menggairahkan

jual beli saham di pasar modal dan sekaligus memperbesar peluang pengusaha

dalam memanfaatkan dana berlimpah di pasar modal. Penawaran uang akan naik

sebesar 2.905 persen dan permintaan uang akan naik sebesar 3.153 persen. Hal ini

mengakibatkan tingkat suku bunga mengalami penurunan sebesar 6.676 persen.

Selain itu, kebijakan ini mampu memberikan dampak positif bagi

perekonomian, yang terlihat dari penurunan jumlah penduduk miskin perdesaan

sebesar 12.936 persen dan penduduk miskin perkotaan sebesar 22.464 persen,

sehingga tingkat penduduk miskin nasional mengalami penurunan sebesar 15.888

persen. Besarnya penurunan angka kemiskinan tidak bisa dilepaskan dari

pengaruh positif peningkatan belanja pemerintah, penurunan pengangguran, serta

penurunan harga jual eceran elpiji, yang sangat penting bagi konsumsi energi

masyarakat perkotaan.

Simulasi Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, Minyak Tanah, dan Elpiji

Alokasi belanja subsidi energi yaitu subsidi BBM dan listrik cenderung

mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, yaitu dari 2.15 persen dari PDB pada

tahun 2002 menjadi 6.68 persen dari PDB pada tahun 2009. Subsidi memiliki dua

sisi yang berbeda. Di satu pihak subsidi sangat diperlukan oleh masyarakat ketika

terjadi krisis atau lonjakan harga barang-barang kebutuhan primer. Salah satu ciri

226

barang kebutuhan primer adalah tidak elastisnya permintaan barang tersebut

terhadap harganya, selain juga sulit atau tidak ada barang substitusinya. Kenaikan

harga barang primer, sebagai contoh barang primer adalah BBM, cenderung akan

menurunkan kemampuan daya beli dan kualitas hidup masyarakat. Untuk itu,

diperlukan peran pemerintah dalam menjaga stabilitas harga barang primer

melalui mekanisme pajak atau subsidi. Minyak tanah adalah sumber energi utama

rumahtangga di banyak negara Asia. Karena itu subsidi minyak tanah masih lazim

diberikan di beberapa negara Asia, seperti Turkmenistan, Bhutan, India, dan

Indonesia (Shikha Jha, et al., 2009).

Di pihak lain, belanja subsidi merupakan belanja non-discretionary

spending atau belanja wajib seperti halnya pembayaran biaya bunga dan hutang

pokok pinjaman. Belanja subsidi ini cenderung meningkat dan akan berpotensi

mengganggu keberlanjutan anggaran pemerintah. Hal ini seterusnya akan dapat

mengurangi kepercayaan terhadap ekonomi Indonesia yang dapat mengakibatkan

terjadinya capital flight dan melemahnya mata uang rupiah. Jika nilai tukar rupiah

melemah maka harga barang-barang domestik akan ikut melonjak karena

tingginya porsi barang-barang impor dalam perekonomian Indonesia. Inflasi yang

tinggi akan meningkatkan beban perekonomian rakyat, melemahnya daya beli

masyarakat, pertumbuhan ekonomi terganggu, pengangguran dan kemiskinan

akan meningkat. Dampak lain dari peningkatan beban subsidi adalah

berkurangnya fiscal space dan sekaligus juga berkurangnya kesempatan

pemerintah untuk melaksanakan berbagai program penting dalam rangka

peningkatan kesejahteraan rakyat dalam bentuk program-program pengentasan

kemiskinan dan pembangunan prasarana lainnya.

227

Menyadari hal-hal diatas, pemerintah melakukan upaya kebijakan antara

lain berupa penyesuaian harga BBM, konversi minyak tanah ke elpji, efisiensi PT

Pertamina melalui pengurangan biaya distribusi dan margin (faktor alpha),

pengendalian konsumsi BBM, serta pemanfaatan energi alternatif (Departemen

Keuangan, 2009b). Penyesuaian harga BBM merupakan salah satu pilihan

kebijakan yang dapat dilakukan baik ketika harga dunia minyak mentah

meningkat, nilai tukar rupiah merosot, atau pemerintah berupaya mengurangi

beban APBN melalui penghematan subsidi BBM. Pengurangan subsidi harga

dilakukan dengan mengurangi porsi subsidi harga terhadap harga keekonomian

masing-masing jenis BBM. Porsi subsidi harga premium yang semula 38.42

persen dari harga keekonomiannya, diturunkan menjadi 20.00 persen. Porsi

subsidi harga minyak solar yang semula 29.27 persen dari harga keekonomiannya,

diturunkan menjadi 20.00 persen. Porsi subsidi harga minyak tanah yang semula

72.49 persen dari harga keekonomiannya, diturunkan menjadi 40.00 persen. Porsi

subsidi harga elpiji yang semula 17.84 persen dari harga keekonomiannya,

diturunkan menjadi 10.00 persen. Dampak dari pengurangan subsidi harga BBM

dapat dilihat pada Tabel 52.

Ditinjau dari sisi pasar BBM, kebijakan ini berdampak pada peningkatan

harga-harga BBM. Peningkatan harga tertinggi terjadi pada minyak tanah sebesar

102.742 persen. Peningkatan harga ini berdampak pada penurunan tingkat

konsumsi, yang tertinggi adalah konsumsi minyak tanah yang turun sebesar

16.378 persen. Penurunan tingkat konsumsi energi, seperti yang dikemukakan

oleh Afiatno (2006), memiliki pengaruh terhadap tingkat kegiatan perekonomian

pada umumnya.

228

Siddiqui (2004) meneliti hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan

konsumsi energi di Pakistan periode 1971-2003. Peningkatan penawaran energi

pada harga yang terjangkau sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi.

Pengaturan harga energi agar terjangkau masyarakat dilakukan melalui deregulasi.

Kenaikan harga energi akan mengurangi permintaan energi, dan akibatnya akan

menurunkan pertumbuhan ekonomi. Karena itu kebijakan mengenai harga energi,

khususnya harga jual eceran BBM, harus mempertimbangkan dampaknya

terhadap pertumbuhan ekonomi. Lamech and O’Sullivan (2002) dalam Siddiqui

(2004) menekankan pentingnya peran energi dalam upaya pengentasan

kemiskinan. Strategi pengentasan kemiskinan harus terkait dengan upaya

perluasan akses terhadap energi, menerapkan strategi fiskal berkelanjutan,

mengurangi ketergantungan pada anggaran negara dalam rangka melaksanakan

kebijakan energi, dan kebijakan fiskal yang ketat untuk mengoptimalkan

penggunaan energi.

Hasil simulasi peramalan kebijakan ini mengakibatkan dampak negatif

terhadap perkembangan perekonomian pada umumnya. Kondisi ini terlihat dari

menurunnya investasi dan ekspor bersih serta penurunan besaran GDP nasional.

Penurunan GDP nasional tampaknya diakibatkan oleh penurunan konsumsi energi

sehingga pertumbuhan ekonomi mengalami perlambatan.

Selanjutnya, perrmintaan uang mengalami penurunan lebih cepat dari

penawarannya, sehingga mengakibatkan tingkat suku bunga meningkat sebesar

5.040 persen. Peningkatan suku bunga mengakibatkan investasi baik investasi

migas maupun investasi non-migas mengalami penurunan. Penyediaan

kesempatan kerja yang menyerap pencari kerja, sangat ditentukan oleh besarnya

229

investasi dalam negeri. Oleh karena penurunan investasi juga berdampak pada

penurunan permintaan tenaga kerja, maka jumlah tenaga kerja yang tidak terserap

pada lapangan kerja mengalami peningkatan sebesar 4.362 persen.

Kenaikan harga-harga BBM berdampak pada peningkatan biaya

transportasi dan biaya transaksi pada umumnya, sehingga inflasi mengalami

peningkatan sebesar 12.083 persen, dimana pada saat yang bersamaan tingkat

upah nasional turun sebesar 0.284 persen. Kombinasi dari tingginya inflasi,

penurunan tingkat upah nasional, dan penurunan belanja pemerintah

mengakibatkan jumlah penduduk miskin perdesaan dan perkotaan mengalami

peningkatan sehingga tingkat penduduk miskin nasional naik 16.313 persen.

Meskipun simulasi kebijakan ini berdampak kurang baik bagi

perekonomian, namun penurunan subsidi harga telah mampu mengurangi defisit

anggaran pemerintah melalui penurunan subsidi BBM sebesar 37.718 persen.

Penurunan subsidi ini disebabkan oleh penurunan anggaran subsidi harga yang

diikuti oleh penurunan jumlah konsumsinya. Artinya dengan kebijakan ini

pemerintah berhasil melakukan penghematan anggaran belanja sebagai akibat dari

penurunan subsidi BBM sebesar Rp. 52 484 miliar. Penghematan ini selanjutnya

juga berhasil menurunkan gap fiskal pemerintah sebesar Rp. 49 821 miliar.

Penghematan belanja negara merupakan suatu peluang bagi pemerintah

memperbesar fiscal space atau menetapkan kebijakan realokasi anggaran bagi pos

anggaran yang memerlukan penambahan dana seperti pembangunan prasarana

dan pengentasan kemiskinan. Khusus pada tahun fiskal 2009, strategi kebijakan

fiskal pemerintah antara lain: (1) pengendalian (capping) subsidi BBM dan listrik,

dan (2) reformulasi dana perimbangan dengan memasukkan beban subsidi BBM

230

dan subsidi pupuk sebagai variabel penerimaan dalam negeri (PDN) dalam

perhitungan Dana Alokasi Umum (Departemen Keuangan, 2009b).

Simulasi Konversi Minyak Tanah ke Elpiji

Dalam rangka menciptakan kebijakan fiskal yang sehat dan sustainable,

pemerintah berusaha mengendalikan beban anggaran subsidi. Pada tahun fiskal

2009, langkah-langkah penghematan subsidi energi yang dilakukan pemerintah

antara lain meliputi percepatan dan perluasan program konversi BBM ke elpiji

(Departemen Keuangan, 2009b). Dalam penelitian ini, konversi BBM ke elpiji

dilakukan dengan menaikkan harga jual eceran minyak tanah dan pada saat

bersamaan menurunkan harga jual eceran elpiji, melalui pengurangan atau

penambahan subsidi harganya. Apabila harga jual eceran minyak tanah

meningkat, maka sesuai mekanisme pasar, jumlah permintaannya akan menurun

sehingga terjadi penghematan volume konsumsi minyak tanah. Minyak tanah

yang dihemat atau dikurangi konsumsinya akan digantikan oleh elpiji yang harga

jual ecerannya diturunkan.

Pengurangan subsidi harga minyak tanah dilakukan dengan mengurangi

porsi subsidi harga minyak tanah terhadap harga keekonomiannya, yang semula

72.49 persen menjadi 30.00 persen. Penambahan subsidi harga elpiji dilakukan

dengan meningkatkan porsi subsidi harga elpiji terhadap harga keekonomiannya,

yang semula 17.84 persen menjadi 30.00 persen. Tabel 52 menyajikan dampak

dari simulasi program konversi minyak tanah ke elpiji.

Seperti yang sudah diperkirakan sebelumnya, penurunan subsidi minyak

tanah mengakibatkan harga minyak tanah meningkat sebesar 141.352 persen,

sementara harga elpiji mengalami penurunan sebesar 13.734 persen. Dengan

231

demikian diharapkan bahwa jumlah konsumsi minyak tanah akan turun yang

kemudian akan digantikan oleh konsumsi elpiji yang harga jual ecerannya turun.

Dalam kenyataannya, jumlah konsumsi minyak tanah mengalami penurunan

sebesar 22.555 persen, sementara jumlah konsumsi elpiji mengalami kenaikan

sebesar 4.150 persen.

Dampak dari simulasi kebijakan ini sangat dirasakan oleh rumahtangga

yang kebutuhan energi memasaknya berasal dari minyak tanah. Menurut BPS,

(2008a), kebutuhan energi untuk memasak rumahtangga Indonesia tahun 2007

berasal dari kayu bakar 49.38 persen, minyak tanah 36.57 persen, dan elpiji 10.57

persen. Transformasi penyediaan energi dari minyak tanah ke elpiji sangat

dirasakan oleh penduduk miskin perkotaan karena keterbatasan alternatif energi

memasak yaitu minyak tanah dan elpiji, sementara penduduk miskin perdesaan

memiliki alternatif yang lebih luas yaitu minyak tanah, elpiji, dan kayu bakar.

Karena itu jelas terlihat bahwa simulasi ini membawa dampak peningkatan jumlah

orang miskin di perkotaan yang lebih besar dibandingkan dengan peningkatan

jumlah orang miskin di perdesaan. Penduduk miskin di perkotaan lebih sensitif

terhadap dampak negatif program konversi minyak tanah ke elpiji, dibandingkan

dengan penduduk miskin di perdesaan.

Hasil simulasi ini ternyata mampu menurunkan volume konsumsi dan

subsidi minyak tanah berturut-turut 22.555 persen dan 63.512 persen, yang pada

saat bersamaan menaikkan volume konsumsi dan subsidi elpiji berturut-turut

4.150 persen dan 74.103 persen. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa

simulasi kebijakan ini menurunkan subsidi BBM 19.978 persen atau penghematan

sebesar Rp. 27 799 miliar dan pengurangan gap fiskal sebesar Rp. 26 582 miliar.

232

Simulasi kebijakan ini berdampak pada penurunan GDP nasional sebesar

1.079 persen. Penurunan GDP nasional disumbang sebagian besar oleh penurunan

belanja nasional sebesar 4.684 persen, yang disebabkan oleh penurunan belanja

subsidi. Selanjutnya tingkat pertumbuhan ekonomi mengalami penurunan sebesar

6.756 persen. Dampak kurang baik terhadap perekonomian, selain berasal dari

penurunan belanja negara, kemungkinan besar juga berasal dari penurunan

konsumsi energi minyak tanah yang lebih besar dibandingkan dengan kenaikan

konsumsi elpiji.

Hasil simulasi menunjukkan bahwa konsumsi minyak tanah turun sebesar

2 884 704 kiloliter yang kemudian dikompensasi oleh kenaikan konsumsi elpiji

sebesar 54 626 ton. Pada faktor substitusi 0.35 33, penurunan konsumsi minyak

tanah sebesar itu harus dikompensasi dengan tambahan konsumsi elpiji sebanyak

1 009 646 ton atau terdapat selisih hampir 1 juta ton elpiji. Karena tidak seluruh

pengurangan konsumsi minyak tanah dapat dikompensasi oleh elpiji, ada

kemungkinan sebagian masyarakat mengurangi tingkat konsumsi energinya atau

kembali menggunakan kayu bakar. Kedua hal ini yang kemungkinan besar

memberikan sumbangan terhadap penurunan kegiatan perekonomian nasional.

Konversi minyak tanah ke elpiji berdampak pada peningkatan biaya

transportasi dan biaya transaksi pada umumnya, sehingga inflasi mengalami

peningkatan sebesar 5.552 persen, dimana pada saat yang bersamaan tingkat upah

nasional turun sebesar 0.170 persen. Kombinasi dari tingginya inflasi, penurunan 33 Menggunakan asumsi bahwa pola konsumsi rumahtangga akan minyak tanah dan elpiji pada periode peramalan 2010-2014 sama dengan pola konsumsi tahun 2007, maka 12 789 797 kiloliter minyak tanah mensuplai 36.57 persen rumahtangga dan 1 316 242 ton elpiji mensuplai 10.57 persen rumahtangga. Apabila kebutuhan 10.57 persern rumahtangga dipenuhi dari minyak tanah, maka diperlukan sekitar (0.1057/0.3657) * 12 789 797 kiloliter = 3 696 695 kiloliter minyak tanah yang setara dengan 1 316 242 ton elpiji. Jadi faktor substitusi minyak tanah terhadap elpiji adalah (1 316 242 / 3 696 695) = 0.35. Artinya, untuk menggantikan 1 316 242 ton elpiji dibutuhkan sekitar 3 696 695 kiloliter minyak tanah.

233

tingkat upah nasional, dan penurunan belanja pemerintah mengakibatkan jumlah

penduduk miskin perdesaan dan perkotaan mengalami peningkatan sehingga

tingkat penduduk nasional naik sebesar 8.616 persen.

Simulasi Kombinasi Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar dengan Konversi Minyak Tanah ke Elpiji

Dalam APBN tahun fiskal 2009 (Departemen Keuangan, 2009b),

pemerintah berusaha menekan peningkatan konsumsi BBM. Beberapa upaya yang

akan dilakukan pemerintah antara lain adalah: (1) mempercepat program konversi

bahan bakar minyak rumahtangga ke elpiji, (2) memanfaatkan energi alternatif

seperti batubara, gas bumi, panas bumi, air, dan bahan bakar nabati, (3)

mengendalikan konsumsi BBM bersubsidi melalui kebijakan fiskal dan non-

fiskal. Dalam rangka menjabarkan kebijakan peramalan tersebut, simulasi ini

melakukan program konversi minyak tanah ke elpiji dan pengendalian konsumsi

BBM bersubsidi melalui kebijakan fiskal.

Dengan asumsi bahwa premium banyak dikonsumsi oleh masyarakat

golongan menengah atas, maka subsidi harganya diturunkan lebih besar

dibandingkan dengan subsidi harga minyak solar. Sementara minyak solar, yang

seringkali dikaitkan dengan kegiatan usaha dan industri, penurunan subsidi

harganya lebih kecil dibandingkan dengan premium. Hal ini dimaksudkan agar

kenaikan harga jual eceran premium lebih besar dibandingkan dengan kenaikan

harga jual eceran minyak solar, sedemikian sehingga harga jual eceran minyak

solar relatif masih lebih terjangkau dibandingkan dengan premium. Dengan

demikian, subsidi harga premium dikurangi dari semula 38.42 persen menjadi

20.00 persen dari harga keekonomiannya, subsidi harga minyak solar dikurangi

dari semula 29.27 persen menjadi 20.00 persen dari harga keekonomiannya,

234

subsidi harga minyak tanah dikurangi dari semula 72.49 persen menjadi 30.00

persen dari harga keekonomiannya, dan subsidi harga elpiji ditambah dari semula

17.84 persen menjadi 30.00 persen dari harga keekonomiannya. Hasil simulasi

kebijakan peramalan ini dapat dillihat pada Tabel 52.

Dalam rangka mendukung program konversi minyak tanah ke elpiji,

simulasi kebijakan peramalan ini menaikkan harga jual eceran minyak tanah luar

biasa tinggi yaitu 145.136 persen. Di lain pihak, meskipun harga jual eceran elpiji

diturunkan agar konsumsinya meningkat, namun penurunan harga jual ecerannya

relatif kecil yaitu 12.498 persen.

Hasil simulasi ini mengurangi jumlah konsumsi premium, minyak solar,

dan minyak tanah. Jumlah konsumsi premium dan minyak solar berkurang

masing-masing sebesar 2.180 dan 2.647 persen. Sementara jumlah konsumsi

minyak tanah berkurang 23.104 persen atau 2 954 955 kiloliter yang

dikompensasi dengan penambahan elpiji sebesar 4.051 persen atau 53 321 ton.

Jumlah kompensasi elpiji masih jauh dari yang diharapkan dan tidak sebanding

dengan pengurangan minyak tanah. Karena itu diperkirakan ada rumahtangga

yang mengurangi jumlah konsumsi energinya atau melakukan substitusi sumber

energi dari minyak tanah ke kayu bakar atau sumber energi lainnya.

Simulasi peramalan kebijakan ini berdampak kurang baik bagi

perekonomian. Hal ini diindikasikan oleh penurunan investasi nasional,

penurunan net ekspor, dan GDP nasional. Sebagai akibat dari penurunan belanja

subsidi, maka anggaran belanja negara mengalami penurunan cukup besar yaitu

9.865 persen, yang selanjutnya mengurangi GDP nasional sebesar 2.081 persen.

Dari segi pandangan kebijakan moneter, penurunan GDP nasional mampu

235

menurunkan permintaan uang sedemikian sehingga tingkat suku bunga

mengalami peningkatan sebesar 5.929 persen. Besarnya biaya uang akan

mengakibatkan investor mengurangi kegiatan investasinya, baik investasi di

sektor migas maupun non-migas. Penurunan GDP nasional memiliki arti lain dari

pandangan sektor riil yaitu mengindikasikan kurangnya gairah pengusaha

meningkatkan produksi karena lemahnya daya serap konsumen dan berkurangnya

investasi baru. Kedua hal ini berdampak pada penurunan permintaan tenaga kerja

dan juga penurunan upah. Penurunan permintaan tenaga kerja, pada kondisi

penawaran tenaga kerja relatif konstan, berdampak pada peningkatan jumlah

pengangguran sebesar 5.126 persen.

Kombinasi dari peningkatan pengangguran, penurunan belanja anggaran

negara, penurunan upah nasional, tingginya inflasi, yang meskipun dinetralisasi

dengan penurunan harga jual eceran elpiji, membawa dampak pada peningkatan

jumlah penduduk miskin perdesaan sebesar 15.479 persen dan penduduk miskin

perkotaan sebesar 25.560 persen, sehingga tingkat penduduk miskin nasional

meningkat sebesar 18.291 persen.

Pengurangan subsidi BBM cenderung mengakibatkan dampak kurang baik

bagi perekonomian. Namun disisi lain terlihat bahwa pengurangan subsidi

memberikan dampak positif berupa penciptaan ruang fiskal yang lebih besar dan

kesempatan realokasi anggaran pada pos-pos kegiatan yang sangat membutuhkan.

Penempatan anggaran pada ruang fiskal menjadi sangat penting karena besarnya

ketidakpastian perekonomian dunia dan juga sebagai dampak dari globalisasi.

Globalisasi telah mendekatkan kepentingan antar negara dan menciptakan

ketergantungan sangat tinggi antar negara, terutama negara-negara yang memiliki

236

hubungan dagang yang penting. Gejolak politik, keamanan, sosial, bahkan

moneter yang memiliki dampak terhadap nilai tukar, inflasi, atau pasar saham di

suatu negara akan menjalar dengan cepat ke negara mitra dagangnya. Krisis

keuangan subprime mortgage di Amerika Serikat pada tahun 2008 telah memicu

ketidakstabilan dunia, dimana nilai tukar dan pasar saham Indonesia sempat

mengalami penurunan. Ketidakstabilan eksternal tersebut ditambah dengan

masalah-masalah internal seperti gejolak politik dan penataan kehidupan

demokrasi, mengharuskan pemerintah bersikap hati-hati dalam melakukan

kebijakan fiskal. Dalam kerangka inilah ruang fiskal menjadi sangat penting

peranannya dalam menjaga momentum pembangunan.

Dibandingkan dengan simulasi 4, maka simulasi peramalan ini mampu

mengurangi subsidi dalam jumlah yang lebih besar, karena premium dan minyak

solar juga berkurang subsidinya. Subsidi harga premium dan minyak solar

berkurang berturut-turut sebesar 40.415 persen atau Rp. 686 per liter dan 21.775

persen atau Rp. 296 per liter. Subsidi harga minyak tanah berkurang sebesar

52.624 persen atau Rp. 1 871 per liter, dan subsidi harga elpiji meningkat sebesar

68.880 persen atau Rp. 376 per kilogram. Kombinasi dari penurunan subsidi harga

dengan penurunan jumlah konsumsi mengakibatkan subsidi berkurang dalam

jumlah yang besar atau terjadi penghematan subsidi BBM sebesar Rp. 59 126

miliar. Selanjutnya penghematan yang berasal dari penurunan belanja subsidi

BBM mampu memberikan tambahan ruang fiskal bagi anggaran belanja negara

sebesar Rp. 56 123 miliar.

237

Simulasi Kombinasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen, Peningkatan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen, Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar, dan Konversi Minyak Tanah ke Elpiji

Dalam rangka mengatasi dampak kenaikan harga dunia minyak mentah

terhadap kestabilan anggaran belanja negara, pemerintah melakukan berbagai

upaya. Dari sisi penerimaan, upaya yang dilakukan antara lain berupa

pengoptimalan penerimaan negara, intensifikasi perpajakan, peningkatan produksi

migas (lifting), dan pencarian sumber-sumber penerimaan lain. Dari sisi

pengeluaran, upaya pemerintah antara lain melakukan penghematan belanja,

penjadwalan pelaksanaan proyek-proyek yang tidak terlalu penting, penjadwalan

pembayaran hutang dalam negeri atau luar negeri, dan terakhir adalah peningkatan

harga jual eceran BBM.

Simulasi peramalan ini, sebagaimana yang dapat dilihat pada Tabel 52,

merupakan kombinasi simulasi 1 + simulasi 2 + simulasi 5. Simulasi ini

dimaksudkan untuk mengetahui apakah kebijakan peningkatan penerimaan dalam

negeri dapat mengatasi dampak dari kebijakan pengurangan subsidi BBM yang

dilakukan ketika harga dunia minyak mentah meningkat. Kebijakan pengurangan

subsidi BBM, di satu pihak, telah mengakibatkan dampak kurang baik bagi

perekonomian. Hal ini terutama dikarenakan pengurangan subsidi berakibat pada

penurunan anggaran belanja negara yang selanjutnya akan cenderung

menyebabkan kontraksi perekonomian.

Dalam rangka mengatasi penurunan anggaran belanja negara, simulasi ini

meningkatkan penerimaan dalam negeri pemerintah. Peningkatan penerimaan

dalam negeri tidak hanya akan menambah anggaran belanja negara, tetapi juga

akan memperbaiki gap fiskal karena sumber pendanaannya berasal dari dalam

238

negeri. Meningkatnya penerimaan dalam negeri dapat digunakan untuk

menambah subsidi harga BBM, yang harga dunianya meningkat sebesar 5 persen.

Ketika harga dunia minyak mentah meningkat dan harga jual eceran BBM relatif

konstan, maka selisih antara harga keekonomian dengan harga jual ecerannya

akan semakin melebar. Karena itu, ketika harga dunia minyak mentah meningkat,

maka anggaran subsidi cenderung meningkat, yang salah satu sumber

pendanaannya berasal dari peningkatan penerimaan dalam negeri.

Simulasi peramalan kebijakan ini tampaknya mampu menjaga stabilitas

anggaran belanja negara, dimana anggaran belanja negara hanya turun sebesar

0.327 persen. Penurunan anggaran belanja negara yang relatif kecil diharapkan

dapat meredam dampak negatif dari penurunan subsidi. Meskipun demikian, nilai

ekspor bersih dan investasi nasional mengalami penurunan yang cukup besar

sehingga GDP nasional tetap mengalami penurunan sebesar 0.600 persen.

Meskipun GDP nasional mengalami perlambatan penurunan, namun tingkat

pertumbuhan ekonomi nasional masih menurun sebesar 4.721 persen.

Pada simulasi ini terlihat bahwa subsidi harga BBM menanggung sebagian

porsi dari kenaikan harga dunia minyak mentah 5 persen. Ketika harga dunia

minyak mentah meningkat, maka meningkat pula subsidi harga dan harga jual

eceran BBM secara proporsional. Dibandingkan dengan simulasi 5, subsidi harga

BBM rata-rata mengalami kenaikan 5 persen, yaitu subsidi harga premium naik

dari Rp. 1 011 per liter menjadi Rp. 1 062 per liter, subsidi harga minyak solar

naik dari Rp. 1 063 per liter menjadi Rp. 1 116 per liter, subsidi harga minyak

tanah naik dari semula Rp. 1 684 per liter menjadi Rp. 1 768 per liter, dan subsidi

harga elpiji naik dari Rp. 914 per kg menjadi Rp. 960 per kg.

239

Bagian lain dari kenaikan harga dunia minyak mentah akan dibebankan

kepada konsumen melalui peningkatan harga jual eceran. Dibandingkan dengan

simulasi 5, harga jual eceran premium naik 7.63 persen dari semula Rp. 3 485 per

liter menjadi Rp. 3 751 per liter, minyak solar naik 7.62 persen dari semula Rp. 3

662 per liter menjadi Rp. 3 941 per liter, minyak tanah naik 8.89 persern dari

semula Rp. 3 308 per liter menjadi Rp. 3 602 per liter, dan elpiji naik 8.31 persen

dari semula Rp. 2 201 per kg menjadi Rp. 2 384 per kg. Akibat lanjut dari

kenaikan harga jual eceran adalah menurunnya konsumsi BBM. Sebagai contoh,

konsumsi minyak tanah turun dari semula 9.83 juta kiloliter menjadi 9.41 juta

kiloliter, sedangkan konsumsi elpiji juga mengalami penurunan dari semula 1.37

juta ton menjadi 1.36 juta ton.

Terhadap nilai dasar peramalan, konsumsi minyak tanah turun 26.421

persen atau 3 379 182 kiloliter dan konsumsi elpiji naik 3.209 persen atau 42 237

ton. Dari kondisi ini terdapat indikasi bahwa pengurangan konsumsi minyak

tanah tidak diimbangi dengan penambahan konsumsi elpiji, sehingga ada

rumahtangga yang mengalihkan sumber energinya ke sumber lain seperti ke kayu

bakar, biomassa lain, atau mengurangi konsumsi energinya.

Secara umum simulasi peramalan kebijakan ini masih mengakibatkan

dampak kurang baik bagi perekonomian, meskipun kenaikan penerimaan dalam

negeri telah berhasil meredam sebagian dampak negatifnya. Tingkat suku bunga

masih mengalami kenaikan sehingga investasi migas dan non-migas mengalami

perlambatan, yang nantinya akan berdampak pada penurunan GDP nasional.

Penurunan anggaran belanja negara dan perlambatan pertumbuhan ekonomi telah

memaksa kegiatan ekonomi mengalami ’slowing-down’ sehingga permintaan

240

tenaga kerja juga mengalami penurunan. Akibat lanjutnya adalah terjadi

penurunan upah nasional dan terjadi peningkatan jumlah pengangguran sebesar

2.204 persen.

Interaksi dari berbagai faktor diatas ternyata berhasil mempengaruhi

tingkat kehidupan masyarakat miskin yang berada di dekat garis kemiskinan.

Penurunan upah nasional, peningkatan pengangguran, dan berkurangnya anggaran

belanja negara turut memberikan sumbangan atas pertambahan jumlah penduduk

miskin perdesaan dan perkotaan, sehingga tingkat penduduk miskin nasional

meningkat sebesar 5.385 persen.

Strategi pengurangan subsidi BBM tampaknya berhasil memperbaiki gap

fiskal anggaran belanja negara, meningkatkan ruang fiskal, serta realokasi

anggaran bagi program-program yang lebih mendesak. Simulasi ini berhasil

menghemat subsidi BBM sebesar Rp. 60 845 miliar atau penurunan sebesar

43.276 persen. Penghematan subsidi berdampak pada pengurangan gap fiskal

sebesar Rp. 51 901 miliar atau penurunan sebesar 54.474 persen. Penurunan gap

fiskal ini sangat penting dalam rangka menciptakan strategi fiskal yang

berkelanjutan dengan mengurangi ketergantungan dari sumber dana luar negeri.

Penghematan subsidi BBM, dari sudut kebijakan fiskal, ternyata memberikan

hasil positif dan menjanjikan serta memiliki prospek fiskal jangka panjang.

Simulasi Kombinasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen, Peningkatan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen, Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar, Konversi Minyak Tanah ke Elpiji, dan Realokasi Anggaran

Simulasi ini bertujuan untuk mengetahui dampak lanjutan dari simulasi 6

dengan melakukan realokasi anggaran yang berasal dari penghematan subsidi

BBM sebesar Rp. 60 485 miliar. Penghematan subsidi BBM yang diperoleh dari

241

simulasi 6 berhasil mengurangi gap fiskal. Namun, diketahui bahwa di negara

berkembang seperti Indonesia, peranan anggaran belanja negara masih dominan

dalam menggerakkan perekonomian nasional dan meningkatkan kesejahteraan

masyarakat. Untuk mempertahankan besaran anggaran belanja negara sama

seperti sebelumnya, penghematan subsidi BBM tersebut dimasukkan kembali

dalam anggaran belanja melalui penambahannya pada variabel belanja pemerintah

diluar subsidi BBM (GOVENS). Simulasi 7 adalah melakukan penambahan

anggaran sebesar Rp. 60 485 miliar, yang berasal dari penghematan subsidi BBM

pada simulasi 6, pada variabel GOVENS.

Realokasi anggaran tersebut dapat digunakan untuk melaksanakan

berbagai kebijakan fiskal diluar subsidi BBM, seperti pengembangan ruang fiskal,

pembangunan prasarana, penambahan anggaran pro-rakyat, atau program lain

yang dianggap lebih mendesak. Hasil simulasi dapat dilihat pada Tabel 52.

Hasil simulasi ini serupa dengan hasil simulasi 6 pada beberapa hal

diantaranya yaitu besaran subsidi harga BBM, besaran harga jual eceran BBM,

dampak terhadap jumlah konsumsi BBM, dan ekspor bersih BBM. Dampak yang

membedakan antara simulasi 6 dan 7 adalah pada simulasi 7 dilakukan realokasi

anggaran belanja negara yang berasal dari penghematan subsidi BBM, sehingga

belanja pemerintah meningkat 10.177 persen. Peningkatan anggaran belanja

negara ini ternyata mampu mengurangi dampak kurang baik dari simulasi

kebijakan penghematan subsidi BBM menjadi lebih positif bagi kinerja

perekonomian dan kemiskinan.

Peningkatan anggaran belanja negara sebesar 10.177 persen, yang

bersama-sama dengan penurunan ekspor bersih dan investasi nasional, masih

242

mampu meningkatkan GDP nasional sebesar 1.606 persen. Peningkatan anggaran

belanja negara dan GDP nasional cenderung mengakibatkan dampak positif bagi

perekonomian dan kemiskinan.

Simulasi ini memberikan dampak positif bagi perekonomian dengan

melihat bahwa tingkat pertumbuhan ekonomi menjadi positif 9.591 persen dan

tingkat suku bunga turun 6.121 persen. Penurunan suku bunga akan memicu

peningkatan investasi dan meningkatkan produksi barang dan jasa sehingga

diperlukan tambahan tenaga kerja cukup besar yaitu 0.554 persen. Tingkat suku

bunga adalah salah satu unsur penting dalam proses keputusan bisnis karena akan

mempengaruhi kemampuan melunasi pinjaman serta tingkat keuntungan yang

dapat dicapai. Selanjutnya, besarnya permintaan tenaga kerja mengakibatkan

tenaga kerja yang tidak bekerja mendapat pekerjaan dan pengangguran menjadi

berkurang. Berkurangnya pengangguran berarti semakin banyak masyarakat yang

memiliki penghasilan sendiri dan semakin terangkat dari garis kemiskinan.

Interaksi dari berbagai faktor diatas berhasil meningkatkan taraf kehidupan

masyarakat miskin yang berada di dekat garis kemiskinan. Penurunan upah

nasional, penurunan pengangguran, dan peningkatan anggaran belanja negara

turut memberikan sumbangan atas berkurangnya jumlah penduduk miskin

perdesaan dan perkotaan, sehingga tingkat penduduk miskin nasional turun

sebesar 10.590 persen.

Strategi realokasi anggaran belanja tampaknya tidak menguntungkan

dalam upaya pengurangan gap fiskal, meskipun terjadi penghematan subsidi BBM

sebesar 43.781 persen. Simulasi ini cenderung meningkatkan gap fiskal sebesar

9.678 persen yang kurang kondusif dari sudut pandang kebijakan fiskal yang

243

berkelanjutan atau kebijakan ketahanan fiskal. Strategi realokasi yang dilakukan

pada simulasi ini ternyata membutuhkan tambahan dana yang berasal dari hibah

atau pinjaman luar negeri untuk menutup gap fiskal yang semakin melebar.

Beberapa indikator ketahanan fiskal yang dapat digunakan, selain

perkembangan rasio utang terhadap PDB, adalah rasio pembayaran pokok dan

bunga utang terhadap PDB, rasio pembayaran bunga utang terhadap penerimaan

negara, dan rasio pembayaran bunga utang terhadap belanja negara. Rasio utang

terhadap PDB menunjukkan tingkat efisiensi pemanfaaan utang yang dilakukan,

sehingga semakin rendah tingkat rasio maka semakin efisien pemanfaatan utang.

Pada 5 tahun terakhir, rasio utang terhadap PDB menunjukkan angka yang

berkisar pada 4.7 persen terhadap PDB (Departemen Keuangan, 2009b).

Realokasi anggaran belanja negara pada simulasi ini mengarah pada

strategi yang dikenal sebagai stimulus fiskal. Pemanfaatan stimulus fiskal dapat

dilakukan dalam berbagai bentuk, antara lain adalah: (1) pemberian insentif

perpajakan pada sektor-sektor yang produktif dan memiliki efek multiplikasi yang

besar, (2) optimalisasi belanja negara untuk sarana dan prasarana pembangunan

demi penciptaan lapangan kerja dan memberikan dukungan bagi sektor swasta, (3)

alokasi belanja negara untuk meningkatkan daya beli masyarakat bepenghasilan

rendah dalam bentuk subsidi energi dan non-energi, dan (4) dukungan pemerintah

kepada swasta dalam pembangunan infrastruktur (public-private partnership).

Pada saat ini pemerintah sedang menghadapi dilemma perihal pembayaran

pokok hutang dan bunga pinjaman yang semakin membesar. Pada tahun 2009

(Departemen Keuangan, 2009b) menyatakan bahwa kebijakan pengelolaan utang

dalam jangka panjang, berpedoman pada: (1) penurunan rasio utang terhadap PDB

244

secara bertahap, (2) penetapan target tambahan utang bersih maksimal terhadap

PDB dengan kisaran kurang lebih 1 persen, dan (3) pengurangan secara bertahap

ketergantungan pada pinjaman luar negeri. Sehingga dapat disimpulkan sementara

bahwa simulasi ini berdampak relatif baik bagi perekonomian dan pengurangan

kemiskinan, namun ternyata peningkatan kebutuhan akan utang luar negeri perlu

diwaspadai.

Simulasi Kombinasi Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen, Peningkatan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen, Kenaikan Indek Harga Konsumen 5 Persen, Pengurangan Subsidi Harga Premium dan Minyak Solar, Konversi Minyak Tanah ke Elpiji, dan Realokasi Anggaran

Simulasi 8, yaitu simulasi 7 ditambah kenaikan indek harga konsumen 5

persen, dimaksudkan untuk memberi gambaran yang lebih utuh mengenai kondisi

dunia nyata ketika beberapa variabel endogen bergerak bersama-sama. Hasil

simulasi dharapkan dapat memberi masukan bagi para pengambil keputusan akan

dampak dari kebijakan pengurangan subsidi BBM ketika terjadi tambahan tingkat

inflasi sebesar 5 persen. Penambahan tingkat inflasi diperkirakan akan membuat

perekonomian sedikit memburuk karena harga-harga umum cenderung meningkat

dan daya beli masyarakat turun. Hasil simulasi dapat dilihat pada Tabel 52.

Easterly (2001) melakukan studi pada 31 869 responden di 38 negara

dengan memperhatikan perbedaan karakteristik antar-negara. Masyarakat kurang

mampu, yang dicirikan antara lain rendahnya pendapatan, rendahnya tingkat

pendidikan, tenaga kerja tidak terdidik, sangat rentan terkena dampak negatif dari

inflasi, dibandingkan dengan masyarakat mampu. Inflasi tinggi akan cenderung

mengakibatkan penambahan jumlah orang miskin, kelompok masyarakat miskin

245

menjadi semakin miskin, penurunan upah riil, dan akhirnya kontrisbusinya

terhadap GDP yang sudah kecil menjadi semakin kecil.

Inflasi juga berdampak pada kegiatan perekonomian nasional. Penelitian

yang dilakukan oleh Elder (2004) di Amerika Serikat menemukan bahwa

ketidakpastian inflasi berdampak pada penurunan penawaran barang dan jasa,

penurunan aktivitas riil ekonomi nasional, dan penurunan pertumbuhan produksi

nasional. Kebijakan ekonomi yang mampu mengurangi ketidakpastian inflasi akan

cenderung mendorong tingkat pertumbuhan ekonomi lebih tinggi.

Simulasi ini menghasilkan dampak terhadap peningkatan harga jual eceran

BBM yang semakin besar, yang tampaknya disebabkan oleh efek peningkatan

inflasi. Dalam kondisi inflasi yang semakin tinggi, maka nilai uang akan semakin

menurun, yang diindikasikan oleh naiknya harga barang dan jasa. Dibandingkan

dengan simulasi 7, harga jual eceran premium yang semula meningkat 38.407

persen menjadi 41.120 persen, minyak solar yang semula meningkat 20.491

persen menjadi 22.854 persen, minyak tanah yang semula meningkat 168.134

persen menjadi 174.203 persen, dan elpiji yang semula turun 4.834 persen

menjadi 2.731 persen. Peningkatan harga jual eceran yang semakin tinggi sebagai

akibat dari semakin tingginya inflasi, juga mengakibatkan jumlah konsumsi BBM

semakin menurun. Jumlah konsumsi premium yang semula turun 3.832 persen

menjadi 4.198 persen, minyak solar yang semula turun 4.514 persen menjadi

5.186 persen, minyak tanah yang semula turun 26.583 persen menjadi 27.595

persen, dan elpiji yang semula naik 3.199 persen menjadi 2.770 persen.

Dibandingkan dengan nilai dasar, jumlah konsumsi minyak tanah turun

sebesar 27.595 persen atau 3 529 398 kiloliter, yang dikompensasi dengan

246

kenaikan jumlah konsumsi elpiji sebesar 36 457 ton. Menggunakan faktor

substitusi 0.35, maka penurunan jumlah konsumsi minyak tanah tersebut setara

dengan kenaikan jumlah konsumsi elpiji sebanyak 1 235 289 ton elpiji, sehingga

terdapat kekurangan sebesar 1 198 832 ton elpiji.

Dengan demikian, pada simulasi ini terlihat bahwa peningkatan jumlah

konsumsi elpiji hanya mampu mengkompensasi sebagian kecil penurunan

konsumsi minyak tanah. Hal ini mengindikasikan terjadinya penurunan konsumsi

energi dalam perekonomian yang akan berdampak pada penurunan kapasitas

kegiatan perekonomian dan selanjutnya akan terjadi penurunan tingkat

pertumbuhan ekonomi.

Ekspor bersih mengalami penurunan sebagai dampak dari semakin

mahalnya harga impor BBM dalam mata uang rupiah. Selain nilai impor yang

semakin mahal, juga terjadi peningkatan jumlah impor premium. Peningkatan

volume impor premium disebabkan oleh elastisnya impor premium terhadap

inflasi domestik dan harga dunia premium. Kombinasi dari penurunan nilai ekspor

bersih, investasi, dan konsumsi nasional serta kenaikan anggaran belanja negara

mengakibatkan GDP nasional mengalami peningkatan sebesar 0.996 persen dan

pertumbuhan ekonomi sebesar 19.729 persen.

Simulasi peramalan kebijakan ini memberikan dampak yang relatif kurang

baik bagi pasar tenaga kerja. Ketika tingkat suku bunga mengalami peningkatan

maka terjadi kelesuan dalam kegiatan penanaman modal dan kegiatan produksi,

yang menyebabkan peningkatan permintaan tenaga kerja lebih kecil dari

peningkatan penawarannya, sehingga terjadi kelebihan penawaran tenaga kerja

247

dan jumlah pengangguran meningkat sebesar 0.479 persen. Dampak selanjutnya

adalah menurunnya tingkat upah nasional.

Simulasi ini menghasilkan dampak yang relatif baik terhadap upaya

pengentasan kemiskinan. Kombinasi dari penurunan upah nasional, peningkatan

jumlah pengangguran, peningkatan harga jual eceran elpiji, peningkatan anggaran

belanja negara, dan tingkat inflasi yang tinggi, mengakibatkan penurunan jumlah

penduduk miskin di perdesaan dan di perkotaan masing-masing sebesar 4.821

persen dan 16.303 persen. Penurunan jumlah penduduk miskin di kedua daerah

tersebut mengakibatkan penurunan tingkat penduduk miskin nasional sebesar

7.967 persen.

Penurunan penduduk miskin tampaknya disebabkan oleh peningkatan

anggaran belanja negara. Dari seluruh variabel endogen pembentuk persamaan

kemiskinan, variabel inflasi, pengangguran, dan upah nasional menunjukkan

kinerja yang buruk. Hanya variabel endogen anggaran belanja negara dan harga

jual eceran elpiji yang menunjukkan indikasi kondusit terhadap upaya

pengurangan kemiskinan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam

rangka program pengentasan kemiskinan, peranan belanja pemerintah di

Indonesia masih dominan dan strategis. Ketika inflasi sangat tinggi yaitu 27.408

persen, pengangguran meningkat, dan upah nasional menurun, namun karena

anggaran belanja negara yang meningkat dan mampu mendorong pertumbuhan

ekonomi sebesar 19.729 persen, maka tingkat kemiskinan nasional berhasil

dikurangi.

Meskipun dalam simulasi ini terlihat betapa penting dan strategisnya

peranan anggaran belanja negara dalam mendorong pertumbuhan ekonomi dan

248

mengurangi kemiskinan, namun komponen pembentuk anggaran belanja negara

tahun 2009 cukup mengkhawatirkan. Departemen Keuangan, 2009b, menyatakan

bahwa dari jumlah anggaran belanja negara (pemerintah pusat) sebesar Rp. 716

400 miliar, sebagian besar yaitu 57.0 persen digunakan mendanai pengeluaran

wajib seperti belanja pegawai sebesar 19.6 persen, pembayaran bunga utang

sebesar 14.2 persen, dan subsidi sebesar 23.3 persen. Sedangkan porsi anggaran

yang tidak mengikat hanya mencapai 43.0 persen yang meliputi belanja barang,

belanja modal, bantuan sosial, dan belanja lain-lain. Kecilnya porsi anggaran

untuk belanja barang, belanja modal, bantuan sosial, dan belanja lain-lain

barangkali akan memberikan dampak yang berbeda terhadap tingkat pertumbuhan

ekonomi dan pengentasan kemiskinan.

Dalam rangka meningkatkan kegiatan ekonomi yang pro rakyat miskin

tahun fiskal 2009, pemerintah melaksanakan berbagai program diantaranya adalah

pemberian bantuan sosial, penyediaan Bantuan Langsung Tunai, penyediaan beras

subsidi (raskin), program Kartu Sehat, Program Nasional Pemberdayaan

Masyarakat, dan Bantuan Operasional Sekolah.

6.3. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kesejahteraan Periode Peramalan Tahun 2010-2014

Pada bagian ini dilakukan evaluasi skenario simulasi kebijakan

menggunakan indikator kesejahteraan yang mencakup surplus produsen, surplus

konsumen, dan perubahan subsidi BBM, untuk setiap jenis BBM, sebagaimana

yang ditunjukkan pada Tabel 53. Metode evaluasi adalah menjumlahkan seluruh

indikator sehingga diperoleh perubahan dampak bersih kesejahteraan.

249

Simulasi 1 memberikan surplus bagi kesejahteraan produsen BBM sebesar

Rp. 19 760 miliar. Hal ini terjadi karena kenaikan harga dunia minyak mentah

tidak seluruhnya dapat diserap oleh kenaikan subsidi harga BBM, sehingga harga

Tabel 53. Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kesejahteraan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010 - 2014

1 2 3 4 5 6 7 8A. Premium1. Surplus Produsen 8 079 -27 26 038 690 26 421 35 691 36 277 39 8202. Surplus Konsumen -6 424 21 -20 565 -542 -20 824 -28 188 -28 584 -30 6583. Perubahan Subsidi -160 186 -19 453 326 -19 462 -19 743 -19 754 -19 8554. Perubahan Dampak Bersih 1 495 180 -13 979 474 -13 864 -12 239 -12 060 -10 694

B. Minyak Solar1. Surplus Produsen 9 481 -3 125 13 857 985 14 242 24 785 25 381 28 5192. Surplus Konsumen -8 829 2 879 -12 891 -908 -13 240 -23 197 -23 733 -26 5583. Perubahan Subsidi -556 3 400 -11 161 230 -11 183 -11 877 -11 904 -12 1564. Perubahan Dampak Bersih 96 3 154 -10 195 306 -10 182 -10 288 -10 256 -10 195

C. Minyak Tanah1. Surplus Produsen 2069 -491 10 822 14 902 15 282 17 474 17 591 18 1952. Surplus Konsumen -3457 800 -19 184 -27 146 -27 938 -32 621 -32 874 -34 2133. Perubahan Subsidi -1354 1 251 -21 549 -28 890 -29 014 -29 740 -29 787 -29 9984. Perubahan Dampak Bersih -2742 1 560 -29 911 -41 135 -41 670 -44 896 -45 070 -46 017

D. Elpiji1. Surplus Produsen 132 -16 376 -451 -410 -170 -157 -892. Surplus Konsumen -134 16 -381 445 405 170 157 893. Perubahan Subsidi 89 22 -322 535 534 523 523 5184. Perubahan Dampak Bersih 87 22 -326 529 529 523 523 518

E. Bahan Bakar Minyak1. Surplus Produsen 19 760 -3 659 51 094 16 126 55 536 77 780 79 092 86 4452. Surplus Konsumen -18 844 3 717 -53 020 -28 152 -61 597 -83 835 -85 034 -91 3403. Perubahan Subsidi -1 981 4 859 -52 484 -27 799 -59 126 -60 845 -60 921 -61 4924. Perubahan Dampak Bersih -1 064 4 917 -54 411 -39 825 -65 187 -66 900 -66 863 -66 387

Keterangan:Simulasi 1 Harga Dunia Minyak Mentah naik 5 persenSimulasi 2 Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah naik 10 persenSimulasi 3 Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, Minyak Tanah, dan ElpijiSimulasi 4 Konversi Minyak Tanah ke ElpijiSimulasi 5 Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, dan Konversi Minyak Tanah ke ElpijiSimulasi 6 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5)Simulasi 7 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Realokasi Anggaran sebesar Rp. 60 845 Miliar.Simulasi 8 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Indek Harga Konsumen naik 5 persen

+ Realokasi Anggaran sebesar Rp. 61 492 Miliar.

No. UraianPerubahan Kesejahteraan (Rp. Miliar)

250

jual eceran BBM mengalami peningkatan. Peningkatan harga jual eceran BBM

yang diikuti oleh penurunan konsumsinya mengakibatkan produsen relatif lebih

menikmati manfaatnya dibandingkan konsumen. Di lain pihak, konsumen

cenderung dirugikan dengan penurunan surplus sebesar Rp. 18 844 miliar. Dalam

rangka mengatasi kenaikan harga dunia BBM, pemerintah berusaha meningkatkan

anggaran subsidi harganya. Namun keterbatasan anggaran mengakibatkan dana

yang tersedia tidak cukup sehingga terjadi kenaikan harga BBM dalam negeri.

Kenaikan harga ini memicu penurunan konsumsinya, sehingga subsidi BBM

mengalami penciutan sebesar Rp. 1 981 miliar. Dampak bersih kesejahteraan

mengalami penurunan sebesar Rp. 1 064 miliar.

Simulasi 2 yang dicirikan oleh penurunan harga jual eceran BBM

berdampak pada surplus konsumen sebesar Rp. 3 717 miliar. Hal ini terjadi karena

kenaikan penerimaan dalam negeri akan memberikan kesempatan pemerintah

untuk meningkatkan anggaran belanja, termasuk anggaran subsidi BBM.

Kenaikan subsidi harga, dalam kondisi harga dunia minyak dan nilai tukar rupiah

relatif stabil, akan mengakibatkan harga jual eceran turun. Konsumen minyak

solar menikmati surplus terbesar, sementara konsumen elpiji menikmat surplus

konsumen terkecil karena penurunan harga jual ecerannya yang paling kecil.

Permintaan BBM tidak elastis terhadap perubahan harganya, namun dalam nilai

mutlak, penurunan harga telah mengakibatkan peningkatan jumlah konsumsi yang

lebih besar. Hal ini mengakibatkan terjadi peningkatan subsidi BBM sebesar Rp.

4 859 miliar. Pada akhirnya terjadi peningkatan dampak bersih kesejahteraan pada

simulasi ini sebesar Rp. 4 917 miliar.

251

Simulasi 3 memberikan surplus bagi kesejahteraan produsen BBM sebesar

Rp. 51 094 miliar. Hal ini terjadi karena penurunan subsidi harga BBM akan

menaikkan harga jual ecerannya, bahkan harga jual eceran minyak tanah

meningkat 102.742 persen. Meskipun kenaikan harga jual eceran minyak tanah

adalah yang terbesar, namun surplus produsen premium lebih besar dari minyak

tanah. Hal ini dikarenakan harga dasar dan volume penjualan premium 2 kali lebih

besar dari minyak tanah, sehingga kenaikan surplus produsen premium dalam

nilai mutlak tetap 2 kali lebih tinggi dibandingkan minyak tanah. Simulasi

peramalan penurunan subsidi harga mengakibatkan terjadinya penurunan subsidi

BBM sebesar Rp. 52 484 miliar. Kenaikan harga jual eceran BBM mengakibatkan

konsumen menderita dengan penurunan surplus konsumen sebesar Rp. 53 020

miliar. Akhirnya terjadi defisit dampak bersih kesejahteraan sebesar Rp. 54 411

miliar.

Simulasi 4 yang merupakan simulasi konversi minyak tanah ke elpiji,

mengakibatkan kenaikan harga jual eceran minyak tanah dan penurunan harga

jual eceran elpiji, sementara harga jual eceran premium dan minyak solar relatif

tetap. Kenaikan jual eceran minyak tanah berdampak pada peningkatan

kesejahteraan produsen minyak tanah sebesar Rp. 14 902 miliar, pengurangan

kesejahteraan konsumennya sebesar Rp. 27 146 miliar, dan pengurangan

subsidinya sebesar Rp. 28 890 miliar. Di lain pihak, penurunan harga jual eceran

elpiji, berdampak pada penurunan kesejahteraan produsennya sebesar Rp. 451

miliar, peningkatan kesejahteraan konsumennya sebesar Rp. 445 miliar, dan

peningkatan subsidinya sebesar Rp. 535 miliar. Simulasi ini ternyata mampu

meningkatkan surplus produsen BBM sebesar Rp. 16 126 miliar. Surplus

252

produsen terbesar terjadi pada minyak tanah yaitu Rp. 14 902 miliar. Program

konversi ternyata lebih memberikan manfaat bagi produsen dibandingkan

terhadap konsumen. Selain itu penurunan subsidi BBM juga berperan besar dalam

pengurangan kesejahteraan. Dampak bersih perubahan kesejahteraan adalah Rp.

39 825 miliar yang keluar dari masyarakat.

Simulasi 5 adalah kombinasi dari penurunan subsidi harga premium dan

minyak solar dengan program konversi minyak tanah ke elpiji. Simulasi ini

meningkatkan kesejahteraan produsen BBM sebesar Rp. 55 536 miliar, penurunan

kesejahteraan konsumen sebesar Rp. 61 597 miliar, dan pengurangan subsidi

sebesar Rp. 59 126 miliar. Besarnya peralihan surplus dari konsumen ke produsen

disebabkan karena simulasi ini mengakibatkan kenaikan seluruh harga jual eceran

BBM yang cukup besar. Hal ini membuat produsen relatif lebih diuntungkan

dibandingkan konsumen. Selain itu penurunan dampak bersih sebesar Rp. 65 187

miliar mengindikasikan bahwa simulasi ini perlu mendapat perhatian karena

berpotensi menurunkan kesejahteraan pada umumnya.

Simulasi 6 adalah kombinasi dari peningkatan harga dunia minyak

mentah, peningkatan penerimaan dalam negeri, pengurangan subsidi BBM, dan

konversi minyak tanah ke elpiji. Dalam upaya menetralisasi dampak dari kenaikan

harga dunia minyak mentah, simulasi ini mengupayakan peningkatan subsidi

harga BBM melalui peningkatan penerimaan dalam negeri. Tampaknya, kenaikan

penerimaan dalam negeri sebesar 10 persen tidak berarti kenaikan subsidi harga

BBM pada porsi yang sama. Alokasi belanja negara pada pos-pos anggaran

merupakan keputusan politik yang tidak selalu sejalan dengan logika ekonomi.

Karena itu, terlihat bahwa pada simulasi ini harga BBM meningkat lebih tajam

253

lagi dibandingkan dengan simulasi sebelumnya. Sebagai akibat dari kenaikan

harga jual eceran BBM tersebut, maka terjadi peralihan kesejahteraan dari

konsumen ke sisi produsen. Surplus produsen terbesar pada produsen premium

yang meningkat sebesar Rp. 35 691 miliar. Sementara surplus konsumen terbesar

pada konsumen minyak tanah yang berkurang sebesar Rp. 32 621 miliar. Simulasi

ini berdampak pada peningkatan kesejahteraan produsen BBM sebesar Rp. 77 780

miliar, pengurangan kesejahteraan konsumen sebesar Rp. 83 835 miliar, dan

pengurangan subsidi sebesar Rp. 60 844 miliar. Dampak bersih kesejahteraan

mengalami penurunan sebesar Rp. 66 900 miliar.

Simulasi 7 merupakan kombinasi dari simulasi 6 ditambah dengan

realokasi dana yang berasal dari penghematan subsidi BBM kepada belanja

pemerintah diluar subsidi BBM. Kebijakan realokasi ini relatif tidak berpengaruh

terhadap peningkatan harga jual eceran BBM, termasuk pula pada jumlah

konsumsinya. Karena itu, seperti yang dapat diduga, simulasi ini mengakibatkan

peralihan kesejahteraan dari konsumen ke produsen. Simulasi ini berdampak pada

peningkatan kesejahteraan produsen sebesar Rp. 79 092 miliar, penurunan

kesejahteraan konsumen sebesar Rp. 85 034 miliar, dan pengurangan subsidi

sebesar Rp. 60 921 miliar. Dampak bersih kesejahteraan mengalami penurunan

sebesar Rp. 66 863 miliar.

Simulasi 8, merupakan kombinasi dari simulasi 7 ditambah dengan

peningkatan inflasi domestik. Peningkatan inflasi domestik ternyata berdampak

kuat terhadap kenaikan harga jual eceran BBM. Kenaikan harga jual eceran yang

semakin tinggi berdampak pada semakin besarnya penurunan jumlah konsumsi

BBM. Dampak berikutnya, sesuai perkiraan, yaitu semakin besarnya peralihan

254

kesejahteraan dari konsumen ke sisi produsen. Secara total, simulasi ini

berdampak pada peningkatan kesejahteraan produsen sebesar Rp. 86 445 miliar,

penurunan kesejahteraan konsumen sebesar Rp. 91 340 miliar, dan pengurangan

subsidi sebesar Rp. 61 492 miliar. Dampak bersih kesejahteraan mengalami

penurunan sebesar Rp. 66 387 miliar.

6.4. Rangkuman dan Sintesis Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian, Kemiskinan, dan Kesejahteraan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010-2014

6.4.1. Rangkuman Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak

Subsidi harga BBM dipengaruhi oleh harga dunia minyak mentah, nilai

tukar rupiah, dan penerimaan dalam negeri pemerintah. Pengaruh harga dunia

terhadap subsidi harga tidak selalu sebanding dengan pengaruh penerimaan dalam

negeri pemerintah. Meskipun harga dunia minyak mentah mengalami kenaikan

dan memberi tekanan pada kenaikan subsidi harga, namun karena anggaran

belanja negara relatif konstan, maka subsidi secara umum juga konstan, dan

subsidi harga BBM hanya mengalami sedikit kenaikan. Hal yang relatif sama

akan terjadi apabila nilai tukar rupiah terdepresiasi. Kenaikan harga dunia minyak

mentah dan depresiasi nilai tukar rupiah mengakibatkan semakin mahalnya harga

keekonomian BBM dalam rupiah. Kenaikan harga keekonomian BBM akan

disalurkan melalui kenaikan harga jual eceran BBM. Namun ketika simulasi

kenaikan penerimaan dalam negeri pemerintah 10 persen dilakukan, maka subsidi

harga mengalami kenaikan dan subsidi BBM meningkat sebesar 3.692 persen.

Dapat disimpulkan bahwa kenaikan subsidi harga BBM lebih bergantung pada

ketersediaan dana pada anggaran belanja negara dibandingkan dengan pada

dorongan dari faktor eksternal.

255

Kenaikan harga jual eceran BBM berdampak pada penurunan jumlah

konsumsinya. Karena permintaan energi cenderung tidak elastis terhadap

harganya, maka persentase penurunan jumlah konsumsi BBM lebih kecil

dibandingkan dengan kenaikan harganya. Meskipun demikian, karena jumlah

konsumsi BBM sangat besar, dalam nilai mutlak penurunan konsumsi BBM tetap

sangat berpengaruh terhadap anggaran belanja negara. Pada kondisi ini subsidi

BBM mengalami penurunan sedemikian sehingga belanja pemerintah juga turun.

Menggunakan data tahun peramalan 2010-2014, diketahui bahwa subsidi

minyak tanah, premium, minyak solar, dan elpiji berturut-turut mencakup 72.49

persen, 38.42 persen, 29.27 persen, dan 18.27 persen dari harga keekonomiannya.

Hal ini ternyata mempengaruhi dampak kenaikan harga dunia minyak terhadap

harga jual eceran dalam negeri. Semakin besar kontribusi subsidi harga, maka

semakin sensitif harga jual eceran dalam negeri terhadap gejolak harga dunia

minyak mentah, dalam kondisi subsidi harga BBM relatif konstan. Kenaikan

harga dunia minyak mentah 10 persen menyebabkan harga jual eceran minyak

tanah, premium, minyak solar, dan elpiji berturut-turut meningkat sebesar 19.720

persen, 8.757 persen, 7.730 persen, dan 4.051 persen.

APBN tahun fiskal 2008 (Departemen Keuangan, 2008) menetapkan

asumsi harga dunia minyak mentah sebesar US$60 per barrel, sama dengan tahun

fiskal 2007. Namun pada awal tahun 2008 harga dunia minyak mentah merambat

naik dan mencapai puncaknya sebesar US$143 per barrel. Kenaikan harga dunia

minyak mentah sebesar itu diluar kemampuan anggaran untuk memikulnya.

Dalam upaya menyelamatkan APBN 2008 dari ancaman subsidi yang berlebihan,

pada bulan Mei 2008 pemerintah memutuskan untuk membagi beban subsidi

256

BBM kepada masyarakat dengan menaikkan harga jual eceran BBM rata-rata

sebesar 28.7 persen.

Penawaran BBM sekitar 65 persen berasal produksi kilang dalam negeri

dan sisanya sebesar 35 persen berasal dari impor. Pola penawaran BBM relatif

lebih stabil dan tidak terlalu dipengaruhi oleh pergerakan harga dunia minyak

bumi maupun peningkatan inflasi dalam negeri. Meskipun peningkatan harga

dunia minyak mentah mengakibatkan harga BBM juga meningkat, namun karena

adanya subsidi BBM, peningkatan harga dunia minyak mentah tidak langsung

dirasakan oleh masyarakat. Ada jarak waktu antara kenaikan harga dunia minyak

mentah dengan kenaikan harga jual eceran BBM domestik.

Dari model diketahui bahwa premium, minyak solar, dan minyak tanah

tidak saling bersubstitusi. Artinya penurunan atau kenaikan permintaan premium

tidak berhubungan dengan permintaan minyak solar dan minyak tanah, demikian

pula sebaliknya. Karena ketiga jenis BBM ini tidak saling substitusi, maka

dimungkinkan pelaksanaan kebijakan yang bersifat ’segmented’ atau kebijakan

khusus yang tidak akan berpengaruh terhadap barang lainnya. Dalam kenyataan

sehari-hari, para pemilik kendaraan seringkali mempraktekkan pencampuran

ilegal antara minyak tanah yang murah dengan premium atau minyak solar.

Pemanfaatan elpiji di sektor industri dan transportasi masih sangat terbatas karena

membutuhkan biaya mahal dalam pengadaan converter kit dari sumber energi

BBM ke elpiji. Pada Tabel 54 dapat dilihat rangkuman hasil simulasi kebijakan

yang merupakan kebijakan tidak langsung (indirect policy) dan kebijakan

langsung (direct policy) dalam rangka mengetahui dampak subsidi BBM terhadap

kinerja perekonomian dan kemiskinan di Indonesia.

257

Tabel 54.

1 2 3 4 5 6 7 8

A.

PNWJPR Penawaran Premium (Ribu Liter) 33 898 969 0.109 0.160 3.339 1.628 3.796 4.360 4.874 10.043

PNWJSL Penawaran Minyak Solar (Ribu Liter) 37 315 237 0.213 0.098 1.330 0.639 1.511 1.945 2.191 3.697

PNWJKR Penawaran Minyak Tanah (Ribu Liter) 7 818 580 -1.152 -0.026 -0.322 -0.154 -0.366 -1.598 -1.664 -2.007

PNWJLG Penawaran Elpiji (Ribu Kilogram) 1 305 403 -1.381 -0.015 -0.340 -0.167 -0.387 -1.836 -1.890 -2.418

IMPBBM Impor Bahan Bakar Minyak (Miliar Rp) 255 417 5.462 0.323 4.610 2.205 5.245 11.811 12.719 18.612

EKSRLG Ekspor Bahan Bakar Minyak (Miliar Rp) 999 11.448 0.110 2.692 1.311 3.062 15.311 15.771 20.494

BOTBBM Ekspor Bersih BBM (Miliar Rp) - 254 417 5.439 0.323 4.618 2.209 5.254 11.798 12.707 18.605

KOSJPR Konsumsi Premium (Ribu Liter) 26 846 754 -0.905 0.010 -2.779 -0.068 -2.810 -3.795 -3.832 -4.198

KOSJSL Konsumsi Minyak Solar (Ribu Liter) 34 496 949 -1.673 0.560 -2.590 -0.150 -2.647 -4.446 -4.514 -5.186

KOSJKR Konsumsi MinyakTanah (Ribu Liter) 12 789 797 -3.174 0.777 -16.378 -22.555 -23.104 -26.421 -26.583 -27.595

KOSJLG Konsumsi Elpiji (Ribu Kilogram) 1 316 242 -0.405 0.030 -0.458 4.150 4.051 3.209 3.199 2.770

HJECPR Harga Jual Eceran Premium (Rp/Lt) 2 720 8.757 -0.029 27.775 0.743 28.120 37.881 38.407 41.120

HJECSL Harga Jual Eceran Minyak Solar (Rp/Lt) 3 283 7.730 -2.549 11.235 0.801 11.537 20.034 20.491 22.854

HJECKR Harga Jual Eceran Minyak Tanah (Rp/Lt) 1 349 19.720 -4.654 102.742 141.352 145.116 166.956 168.134 174.203

HJECLG Harga Jual Eceran Elpiji (Rp/Kg) 2 516 4.051 -0.489 11.476 -13.734 -12.498 -5.215 -4.834 -2.731

SUBHPR Subsidi Harga Premium (Rp/Lt) 1 697 0.595 0.389 -40.415 0.766 -40.415 -37.426 -37.426 -37.426

SUBHSL Subsidi Harga M.Solar (Rp/Lt) 1 359 0.530 6.610 -21.775 0.640 -21.775 -17.851 -17.851 -17.851

SUBHKR Subsidi Harga M.Tanah (Rp/Lt) 3 5555 0.270 1.944 -36.832 -52.624 -52.624 -50.262 -50.262 -50.262

SUBHLG Subsidi Harga Elpiji (Rp/Kg) 546 12.779 2.929 -44.160 67.338 67.338 75.760 75.760 75.760

SUBBBM Subsidi BBM (Miliar Rp) 139 150 -1.424 3.492 -37.718 -19.978 -42.491 -43.726 -43.781 -44.191

B.

KOSNAS Konsumsi Nasional (Miliar Rp) 1 639 787 0.209 -0.167 0.474 0.023 0.397 0.408 0.299 -0.732

INVEST Investasi Nasional (Miliar Rp) 233 125 -0.471 0.018 -1.300 -0.649 -1.481 -2.050 -2.157 -4.831

GOVEXP Belanja Pemerintah (Miliar Rp) 581 900 -0.201 10.214 -8.749 -4.684 -9.865 -0.327 10.177 10.536

EKSPOR Ekspor Nasional (Miliar Rp) 788 296 0.093 0.086 1.597 0.776 1.815 2.137 2.393 4.770

IMPORT Impor Nasional (Miliar Rp) 601 895 2.411 0.197 2.183 1.034 2.480 5.433 5.902 8.199

GDPNAS GDP Nasional (Miliar Rp) 2 641 213 -0.478 2.129 -1.769 -1.079 -2.081 -0.600 1.606 0.996

GOVENS Belanja Non-Subsidi BBM (Miliar Rp) 442 750 0.183 12.327 0.355 0.123 0.389 13.312 27.135 27.736

REVDDN Penerimaan DN Pemerintah (Miliar Rp) 486 623 -0.051 10.274 -0.224 -0.138 -0.263 10.274 10.274 10.274

FISCGP GAP Fiskal (Miliar Rp) - 95 277 -0.972 9.906 -52.291 -27.900 -58.905 -54.474 9.678 11.874

MONEYS Jumlah Penawaran Uang (Miliar Rp) 1 256 557 -0.609 2.905 -2.420 -1.484 -2.845 -0.775 2.266 0.475

MONEYD Jumlah Permintaan Uang (Miliar Rp) 1 366 987 -0.788 3.153 -2.990 -1.790 -3.501 -1.417 1.852 -0.649

NTUKRR Nilai Tukar (Rp/US$) 8 483 0.578 0.120 1.537 0.737 1.745 2.593 2.886 4.549

CPINDX Indeks Harga Konsumen (indeks) 298.40 1.542 0.335 4.055 1.944 4.591 6.836 7.607 13.183

INTRIL Tingkat Suku Bunga (persen) 2.76 1.121 -6.676 5.040 3.182 5.929 0.936 -6.121 0.178

UMRNAS Upah Minimum Nasional (Rb Rp/Bulan) 528.10 -0.095 -1.041 -0.284 -0.170 -0.322 -1.534 -2.708 -2.746

UNEMPL Jumlah Pengangguran (Juta Jiwa) 12.83 1.114 -4.493 4.362 2.670 5.126 2.204 -2.456 0.479

INFLSI Tingkat Inflasi Domestik (%/Th) 9.44 4.736 1.931 12.083 5.552 13.634 21.241 24.468 27.408

NETEKS Ekspor Bersih Nasional (Miliar Rp) 186 400 -7.394 -0.273 -0.296 -0.057 -0.330 -8.508 -8.938 -6.302

GROWTH Tingkat Pertumbuhan Ekonomi (%/Thn) 3.40 -4.021 14.015 -11.485 -6.756 -13.559 -4.721 9.591 19.729

JOVDES Jumlah Penduduk Miskin Desa (Jt Jiwa) 13.78 1.526 -12.936 13.615 7.425 15.479 5.034 -8.322 -4.821

JOVKOT Jumlah Penduduk Miskin Kota (Jt Jiwa) 5.72 1.768 -22.464 23.250 11.717 25.560 6.297 -16.467 -16.303

POVERT Tingkat Penduduk Miskin Nasional (%) 8.17 1.587 -15.588 16.313 8.616 18.291 5.385 -10.590 -7.967

C.

1. 19 760 -3 659 51 094 16 126 55 536 77 780 79 092 86 4452. -18 844 3 717 -53 020 -28 152 -61 597 -83 835 -85 034 -91 3403. -1 981 4 859 -52 484 -27 799 -59 126 -60 845 -60 921 -61 4924. -1 064 4 917 -54 411 -39 825 -65 187 -66 900 -66 863 -66 387

Keterangan:Simulasi 1 Harga Dunia Minyak Mentah naik 5 persenSimulasi 2 Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah naik 10 persenSimulasi 3 Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, Minyak Tanah, dan ElpijiSimulasi 4 Konversi Minyak Tanah ke ElpijiSimulasi 5 Pengurangan Subsidi Harga Premium, Minyak Solar, dan Konversi Minyak Tanah ke ElpijiSimulasi 6 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5)Simulasi 7 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Realokasi Anggaran sebesar Rp. 60 845 Miliar.Simulasi 8 Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Indek Harga Konsumen naik 5 persen + Realokasi Anggaran sebesar Rp. 61 492 Miliar.

Perubahan Dampak Bersih

Indikator Perekonomian dan Kemiskinan (persen)

Kemiskinan, dan Kesejahteraan di Indonesia Periode Peramalan Tahun 2010 - 2014

Surplus Produsen Bahan Bakar MinyakSurplus Konsumen Bahan Bakar MinyakPerubahan Subsidi Bahan Bakar Minyak

Rangkuman Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Perekonomian,

Subsidi dan Pasar Bahan Bakar Minyak (persen)

Indikator Kesejahteraan (Rp. Miliar)

Nilai Dasar

SimulasiUraianVariabel

258

Model yang dipakai pada penelitian ini menempatkan inflasi sebagai

variabel endogen yang sensitif terhadap pergerakan harga jual eceran BBM.

Kenaikan sedikit pada harga jual eceran BBM, akan mengakibatkan inflasi

meningkat tajam. Meskipun demikian, inflasi bukanlah variabel dominan bagi

penduduk miskin. Inflasi yang tinggi, diatas dua digit, cenderung dihindari oleh

pemerintah karena dapat memberi sinyal negatif bagi dunia usaha berupa

’overheating’ perekonomian sehingga penyaluran kredit perlu dijadwal ulang. Jika

pemerintah peduli terhadap besaran inflasi, maka simulasi terbaik adalah simulasi

4, 3, dan 5.

Jika pemerintah sangat memperhatikan tingkat pertumbuhan ekonomi

sebagai ukuran keberhasilan pembangunan, maka kita perlu melihat unsur-unsur

pembentuk GDP nasional. Kebijakan subsidi harga BBM secara langsung

mempengaruhi besaran anggaran belanja negara, yang menyumbang sekitar 1/5

dari GDP nasional. Pengaruh subsidi harga BBM terhadap komponen lainnya

terjadi secara tidak langsung. Konsumsi BBM memberikan sumbangan sebesar 14

persen dari konsumsi nasional, karena itu pengaruh kebijakan subsidi BBM relatif

tidak berpengaruh terhadap konsumsi nasional. Nilai ekspor bersih, yang

dikaitkan dengan besaran impor BBM, hanya bergerak apabila harga dunia

minyak mentah berfluktuasi. Sementara besaran investasi nasional secara tidak

langsung dipengaruhi oleh tingkat suku bunga domestik yang bergerak sejalan

dengan kombinasi perubahan penawaran dan permintaan uang. Karena itu

simulasi 7, 2, dan 8 merupakan alternatif kebijakan pro-pertumbuhan ekonomi

yang layak diterapkan.

259

Sejalan dengan tingkat suku bunga yang mempengaruhi tingkat investasi,

maka tingkat investasi dan gairah berproduksi merupakan salah satu faktor yang

mempengaruhi besaran permintaan tenaga kerja. Jika pemerintah berupaya

mengatasi masalah pasar kerja yang terus terjadi, maka simulasi 2 dan 7

merupakan alternatif kebijakan yang baik untuk mengurangi jumlah

pengangguran. Bahkan pada simulasi 7 jumlah pengangguran tetap berhasil

diturunkan dengan tetap menjalankan program pengurangan subsidi harga BBM

dan program konversi minyak tanah ke elpiji dan ketika harga dunia minyak

mentah meningkat.

Neraca perdagangan yang ditampilkan sebagai ekspor bersih ternyata

cukup dipengaruhi oleh besaran impor BBM. Impor BBM mencakup sekitar 42

persen dari impor total, sehingga kenaikan harga impor BBM dalam mata uang

rupiah berdampak pada penurunan impor nasional dan memperburuk neraca

perdagangan Indonesia. Karena itu simulasi 4, 2, 3, dan 5, merupakan alternatif

kebijakan yang baik untuk mengurangi defisit neraca perdagangan Indonesia.

Faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kemiskinan di perdesaan lebih

sederhana yaitu inflasi, anggaran belanja negara, dan upah nasional. Jumlah

kemiskinan di perdesaan cenderung berkurang pada simulasi 2, 7, dan 8. Ketiga

simulasi ini memiliki karakteristik yang sama yaitu terjadinya peningkatan

penerimaan dalam negeri pemerintah. Sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor

anggaran belanja negara, meskipun inflasi sangat tinggi, ternyata sangat penting

dalam membantu pemerintah mengurangi angka kemiskinan di perdesaan.

Anggaran belanja negara yang meningkat, memungkinkan pemerintah menambah

ruang fiskal atau melaksanakan program-program pro-rakyat seperti Bantuan

260

Langsung Tunai, Jaminan Kesehatan Masyarakat, Raskin, dan Bantuan

Operasional Sekolah.

Upaya mengatasi masalah kemiskinan di perkotaan tampaknya lebih sulit

karena permasalahan yang dihadapi jauh lebih kompleks. Karena itu faktor-faktor

yang mempengaruhi jumlah orang miskin perkotaan ditambahkan dengan variabel

upah nasional. Berbeda dengan di perdesaan yang banyak tersedia lapangan

pekerjaan tidak formal atau pekerjaan pertanian yang tidak masuk dalam

pencatatan sebagai sektor formal, maka di perkotaan lebih banyak orang bekerja

di sektor formal yang upahnya dicerminkan dalam upah nasional. Simulasi yang

memberi dampak menggembirakan bagi upaya pengentasan kemiskinan di

perkotaan adalah simulasi 2, 7, dan 8. Dikarenakan tingkat kemiskinan nasional

merupakan persamaan identitas, maka simulasi yang memberikan dampak positif

bagi pengurangan kemiskinan nasional adalah simulasi 2, 7, dan 8.

Indikator berikutnya adalah gap fiskal yang berasal dari pengurangan

penerimaan dalam negeri pemerintah dengan anggaran belanja negara. Semakin

besar gap fiskal, maka semakin besar kebutuhan anggaran belanja negara yang

berasal dari hibah/bantuan luar negeri. Gap fiskal memberikan indikasi apakah

suatu kebijakan fiskal memenuhi prinsip-prinsi kebijakan fiskal yang sustainable

atau berkelanjutan. Dalam simulasi yang dilakukan, sumber gap fiskal terutama

berasal dari naik turunnya anggaran subsidi BBM. Jika pemerintah melakukan

pengurangan subsidi BBM, ketika penerimaan dalam negeri relatif konstan, maka

yang terjadi adalah anggaran belanja negara berkurang, gap fiskal akan cenderung

mengecil, dan kebijakan fiskal dapat dikategorikan sebagai kebijakan fiskal yang

berkelanjutan. Simulasi 5, 6, 3, dan 4 merupakan simulasi yang mampu

261

menurunkan gap fiskal. Namun perlu diperhatikan bahwa simulasi 7 dan 8 adalah

simulasi yang menginjeksikan kembali penghematan yang berasal dari

pengurangan subsidi ke anggaran belanja negara. Karena itu simulasi 7 dan 8

tidak menghasilkan suatu penghematan anggaran belanja negara dan bukan

simulasi yang sejalan dengan kebijakan fiskal yang berkelanjutan.

Secara umum, dampak terhadap kesejahteraan yang positif diperlihatkan

oleh simulasi 1 dan 2, yang keduanya merupakan simulasi tunggal. Dalam

penelitian ini, pengurangan subsidi merupakan unsur yang mengurangi

kesejahteraan. Meskipun demikian, pengurangan subsidi dapat juga dianggap

sebagai suatu kebijakan yang positif karena dapat menyediakan ruang fiskal atau

keleluasaan dalam upaya melaksanakan program-program pro-rakyat, apabila

dilakukan realokasi anggaran. Simulasi 3, 4, dan 5 pada dasarnya juga merupakan

simulasi tunggal yaitu upaya pengurangan subsidi BBM. Simulasi yang lebih

realistis adalah simulasi 6, 7, dan 8. Dari Tabel 54 terlihat bahwa simulasi 8

memberikan pengurangan kesejahteraan yang relatif lebih kecil dibandingkan

dengan simulasi 6 dan 7, lebih realistis, menghasilkan dampak terhadap kinerja

perekonomian yang relatif baik, dan masih mampu mengurangi tingkat

kemiskinan nasional.

6.4.2. Sintesis Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak di Indonesia

Beberapa kebijakan subsidi harga BBM yang dirumuskan pemerintah

bertujuan melindungi masyarakat kurang mampu dari gejolak harga BBM dan

mempertahankan kebijakan fiskal yang keberlanjutan. Kondisi ini menimbulkan

kontroversi yang berkepanjangan. Sebagai contoh, pada tahun 2000 DPR RI dan

pemerintah telah menerbitkan Undang-undang Nomor 25 Tahun 2000 tentang

262

Program Perencanaan Pembangunan Nasional 2000-2004, yang berisikan antara

lain strategi besar (grand strategy) penghapusan subsidi BBM pada tahun 2004.

Rencana kenaikan harga jual eceran BBM tersebut dimulai pada bulan Januari

2002. Namun kita ketahui, pada akhirnya pemerintah menyadari bahwa lebih

banyak faktor-faktor sosial dan kestabilan politik yang perlu dipertimbangkan

dalam rangka menaikkan harga jual eceran BBM. Karena itu subsidi BBM hingga

saat ini masih ada dan cenderung meningkat sejalan dengan peningkatan harga

dunia minyak mentah.

Kenaikan harga jual eceran BBM merupakan pilihan yang sulit dan tidak

populer, karena cenderung akan memberikan dampak terhadap meningkatnya

biaya transportasi, harga barang dan jasa yang menggunakan komponen BBM,

dan pengaruh psikologis secara tidak langsung terhadap kenaikan harga barang

dan jasa pada umumnya. Pemerintah harus mengambil suatu keputusan diantara

pilihan keputusan yang sulit dengan melihat pada keterbatasan anggaran belanja

negara. Analisis kelebihan dan kekurangan kebijakan peningkatan harga jual

eceran BBM musti mempertimbangkan kedua sudut pandang tersebut.

Di sisi lain, kenaikan harga jual eceran BBM cenderung akan dapat

mendorong penghematan penggunaan energi pada umumnya, efisiensi alokasi

sumber daya, serta mencegah kegiatan penyalahgunaan BBM seperti penggunaan

minyak tanah dan solar subsidi ke pengguna industri atau penyelundupan BBM ke

luar negeri. Dampak langsung dari kenaikan harga jual eceran BBM adalah

terjadinya penurunan subsidi energi secara nyata sehingga memberikan ruang

fiskal yang besar dan keleluasaan pemerintah melakukan realokasi anggaran bagi

263

pelaksanaan program-program lain yang pro-rakyat termasuk menciptakan dan

memperluas lapangan kerja.

Selanjutnya, upaya pemerintah menaikkan harga jual eceran BBM

mendapat tantangan masyarakat luas. Masyarakat, termasuk kalangan pengusaha,

sudah terbiasa dengan harga BBM yang rendah dan stabil dan dengan demikian

dianggap kondusif dalam menciptakan iklim investasi yang baik dan kepastian

ekonomi. Karena itu pemerintah berupaya melakukan terobosan kebijakan yang

tidak secara resmi menaikkan harga jual eceran BBM, tetapi tujuan pengurangan

subsidi BBM tetap dapat dicapai.

Salah satu komponen yang membuat besarnya anggaran subsidi BBM

adalah volume BBM yang disubsidi. Karena itu, pemerintah melalui Peraturan

Presiden Nomor 55 Tahun 2005, yang kemudian diubah dengan Peraturan

Presiden Nomor 9 Tahun 2006, melakukan pengaturan terhadap kelompok

masyarakat yang berhak membeli BBM subsidi. Pada dasarnya, premium hanya

diperuntukkan bagi konsumen usaha kecil, transportasi darat, dan pelayanan

umum. Minyak solar diperuntukkan bagi usaha kecil, transportasi darat,

transportasi laut terbatas, pelayanan umum, dan usaha perikanan terbatas. Minyak

tanah diperuntukkan bagi konsumen rumahtangga dan usaha kecil terbatas.

Sementara itu konsumen elpiji yang dikemas dalam tabung 3 kilogram

diperuntukkan bagi konsumen rumahtangga dan usaha kecil. Pengaturan

mengenai tata niaga elpiji tabung ukuran 3 kg, 12 kg, dan 50 kg diatur lebih lanjut

dalam Peraturan Menteri Energi dan Sumberdaya Mineral Nomor 26 Tahun 2009

tentang Penyediaan dan Pendistribusian Liquified Petroleum Gas (elpiji).

264

Keputusan pemerintah pada tahun 2006 yang membatasi konsumen yang

berhak membeli BBM subsidi memperoleh hasil pada tahun-tahun berikutnya

berupa pengurangan volume BBM subsidi yang dikonsumsi masyarakat. Pada

dokumen anggaran APBN tahun 2005 ditetapkan volume BBM subsidi sebesar

59.6 juta kiloliter, yang kemudian turun sebesar 37.9 juta kiloliter sebagaimana

yang tercantum pada dokumen APBN-Perubahan tahun 2006, dan kemudian turun

lagi menjadi 36.9 juta kiloliter pada APBN 2007.

Pada tahun 2004 realisasi subsidi BBM mencapai Rp. 69.0 triliun dan

menjadi Rp. 104.7 triliun pada tahun 2005. Peningkatan beban subsidi pada tahun

2005, selain disebabkan oleh tingginya harga dunia minyak mentah dan depresiasi

nilai tukar rupiah, juga disebabkan oleh naiknya volume konsumsi BBM subsidi.

Dalam rangka mengatasi beban subsidi BBM yang semakin meningkat,

pemerintah menaikkan harga jual eceran BBM sebesar rata-rata 30 persen pada

awal bulan Maret 2005 dan kemudian sebesar rata-rata 125 persen pada awal

bulan Oktober 2005.

Sehingga pada tahun 2005 telah diberlakukan 2 kebijakan mendasar, yaitu:

(1) kenaikan harga jual eceran BBM, dan (2) berkurangnya volume BBM subsidi.

Kedua kebijakan ini membuahkan hasil, yang tercermin pada penurunan realisasi

beban subsidi BBM menjadi Rp. 64.2 triliun pada tahun fiskal 2006.

Dalam upaya menanggulangi dampak negatif kenaikan harga jual eceran

BBM terhadap penduduk golongan miskin, pemerintah melaksanakan program

penanggulangan dampak pengurangan subsidi energi (PPD-SE) yang kemudian

diubah menjadi program kompensasi pengurangan subsidi BBM (PKPS-BBM),

yang berisikan antara lain: (1) penyediaan pangan murah melalui operasi pasar

265

khusus (OPK) beras bagi rakyat miskin (raskin), (2) penyediaan bantuan khusus

bidang pendidikan termasuk bantuan operasional sekolah (BOS), (3) bantuan

pelayanan kesehatan untuk masyarakat miskin, (4) penyediaan air bersih bagi

penduduk miskin di perkotaan, dan (5) penyediaan dana bergulir bagi lembaga

kredit mikro.

Pada bulan Januari Tahun 2010, pemerintah melalui Menteri Energi dan

Sumberdaya Mineral menerbitkan Roadmap Pengurangan Subsidi Bahan Bakar

Minyak, berisikan langkah-langkah pengurangan subsidi BBM sebagaimana yang

tercantum dalam Undang-undang Nomor 25 Tahun 2000. Pertimbangan yang

dikemukakan mengenai pentingnya Roadmap tersebut antara lain: (1) pemerintah

wajib menjamin ketersediaan dan kelancaaran pendistribusian BBM, (2) harga

dunia minyak mentah cenderung terus meningkat, (3) daya beli sebagian

masyarakat masih rendah, (4) kebutuhan BBM terus meningkat, (5) subsidi BBM

terus meningkat, (6) kemampuan APBN untuk mendanai subsidi semakin

terbatas, (7) kebijakan subsidi harga BBM tidak tepat sasaran, dan (8) diperlukan

pengalihan kebijakan dari subsidi harga BBM menjadi subsidi langsung.

Dalam rangka melaksanakan kebijakan pengurangan subsidi BBM dan

secara bertahap menuju subsidi yang tepat sasaran, dilakukan strategi antara lain:

(1) mewajibkan penggunaan bahan bakar nabati (BBN) dalam rangka diversifikasi

sumber energi, (2) pelaksanaan konversi minyak tanah ke elpiji, (3) melakukan

pembinaan dan pengawasan agar subsidi BBM tepat sasaran, (4) alokasi BBM

subsidi untuk pengguna tertentu dengan menggunakan sistem distribusi tertutup,

dan (5) melakukan koordinasi dengan instansi terkait.

266

Ada tiga hal yang perlu dilakukan pemerintah dalam upaya pengurangan

subsidi BBM. Pertama, adalah penguatan program-program pro-rakyat miskin

seperti raskin, bantuan operasional sekolah, kredit usaha kecil, dan jaminan

kesehatan masyarakat. Kedua, pengurangan volume BBM subsidi, dengan cara

antara lain: (1) diversifikasi sumber energi ke gas bumi, elpiji, dan energi non-

fosil, (2) penerapan sistem distribusi tertutup untuk pengguna tertentu, dan (3)

diterapkan insentif dan dis-insentif fiskal. Ketiga, penajaman besaran Harga

Keekonomian BBM, yaitu: (1) menekan biaya distribusi BBM, (2) mengevaluasi

biaya penyediaan BBM, dan (3) diskriminasi harga untuk pengguna tertentu

sesuai dengan kemampuannya.

Sesuai Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2005 tentang Harga Jual

Eceran Bahan Bakar Minyak Dalam Negeri, disebutkan nilai alpha ditetapkan

maksimal sebesar 15 persen dari harga MOPS. Dalam kenyataan, besaran alpha

semakin mengecil, yaitu dari 14.1 persen pada tahun 2006 menjadi 8.0 persen

pada tahun 2009. Semakin kecil nilai alpha seringkali diindikasikan dengan

semakin efisiennya pendistribusian BBM. Tetapi kita harus hati-hati mengenai

efisiensi ini, karena adanya ketidakpastian yang tinggi dalam pendistribusian

BBM di Indonesia sebagai akibat dari luasnya wilayah distribusi, cuaca yang sulit

diprediksi, jarak laut, dan daerah pedalaman yang sulit dijangkau. Oleh karena itu,

semakin tinggi efisiensi dapat diartikan sebagai semakin sensitif terhadap potensi

kelangkaan apabila salah satu mata rantai pendistribusian mengalami hambatan.

Selain itu, penetapan nilai alpha dalam persen hanya akan memiliki nilai

ekonomis ketika harga dunia minyak mentah cukup tinggi. Namun apabila harga

dunia minyak mentah merosot, semakin kecil nilai alpha dalam rupiah. Dalam

267

rangka mengakomodasi nilai alpha yang naik turun, pada tahun fiskal 2010

pemerintah menetapkan nilai alpha nasional sebesar Rp. 566 per liter, sehingga

untuk sementara nilai alpha terbebas dari fluktuasi harga dunia minyak mentah.

Negara-negara di Asia memiliki pengalaman dan menerapkan kebijakan

yang berbeda-beda untuk subsidi BBM (Shikha Jha, 2009). Negara-negara Asia

Tengah dan Asia Tenggara cenderung memberikan subsidi BBM, sementara

negara-negara Asia Timur cenderung melepas harga ke pasar. Pengaturan harga

BBM menganut mekanisme berbeda-beda, yaitu: (1) harga dilepas ke pasar, (2)

secara otomatis harga BBM berubah-ubah berdasarkan suatu rumus, dan (3)

pengendalian harga atau harga administrasi secara ad-hoc. Di negara-negara yang

menerapkan pengendalian harga, kenaikan harga dunia minyak mentah

mengakibatkan perlunya peninjauan kembali kebijakan tersebut termasuk

pengurangan subsidi atau pajak. China dan India melepaskan harga BBM ke

mekanisme pasar dan pada saat bersamaan melindungi masyarakat miskin melalui

program jaring pengaman sosial. Program tersebut mendapat pendanaan dari

penghematan anggaran belanja karena tidak memberikan subsidi.

6.4.3. Sintesis Dampak Kebijakan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak

Seluruh kegiatan yang dilakukan dalam rangka memperbaiki kinerja

perekonomian dan kemiskinan tidak akan membuahkan hasil apabila tidak

ditunjang oleh kegiatan lain. Masalah defisit anggaran yang dialami negara

Indonesia semakin menunjukkan tingkat yang serius, terutama setelah krisis

ekonomi tahun 1997. Strategi yang menyeluruh mengenai kebijakan anggaran,

belanja, dan penerimaan negara harus dirumuskan kembali agar sesuai dengan

268

arah dan tujuan yang ingin dicapai. Pengelolaan anggaran yang tidak hati-hati

akan dapat menjerumuskan negara Indonesia ke dalam kebangkrutan.

Pada tahun fiskal 2009, utang pemerintah yang berasal dari dalam negeri

mencapai Rp. 779.9 triliun dan utang luar negeri US$73.2 miliar. Untuk melunasi

utang, pemerintah mengalokasikan pembayaran bunga utang sebesar Rp. 101.73

triliun atau 14.2 persen dari belanja negara. Pada tahun yang sama pembayaran

subsidi BBM mencapai Rp. 57.6 triliun atau 8.04 persen dari total belanja negara.

Belanja subsidi dan pembayaran bunga utang mencakup 37.5 persen anggaran

belanja negara, membuat pemerintah kurang leluasa menjalankan program-

program pembangunan lainnnya. Oleh karena itu, sudah saatnya diperlukan suatu

kebijakan yang menyeluruh untuk mengatasi persoalan subsidi ini. Salah satu

jalan keluar adalah mengadopsi strategi yang sedang diterapkan oleh China dan

India (Shika Jha, 2009), yaitu melepas harga BBM ke mekanisme pasar dengan

tetap memberikan perlindungan bagi masyarakat kurang mampu.

Sejauh mana kenaikan harga dunia minyak mentah berpengaruh terhadap

kenaikan harga jual eceran BBM atau kenaikan subsidi harga BBM ? Untuk

menjawab pertanyaan tersebut, Departemen Keuangan (2009b) melakukan macro

stress test yaitu simulasi dampak kenaikan harga dunia minyak mentah dan

depresiasi nilai tukar rupiah. Jika harga dunia minyak mentah naik sebesar US$20

per barrel akan mengakibatkan penambahan beban pembayaran subsidi ke PT

Pertamina (persero) sebesar Rp. 48.7 triliun. Selain itu, apabila terjadi depresiasi

nilai tukar rupiah sebesar 20 persen, maka akan terjadi penambahan beban

pembayaran subsidi ke PT Pertamina (persero) sebesar Rp. 50.3 triliun.

269

Karena itu, dua hal sangat penting dalam kaitan dengan subsidi, yaitu

harga dunia minyak mentah dan nilai tukar rupiah. Dalam simulasi terlihat bahwa

subsidi harga tidak berubah untuk meredam kenaikan harga dunia minyak mentah

yang mengakibatkan harga jual eceran BBM naik. Karena itu, pemerintah harus

hati-hati dalam mengendalikan kebijakan subsidi harga BBM, khususnya ketika

terjadi fluktuasi harga dunia minyak mentah. Untuk mengantisipasi fluktuasi yang

bersifat random, sebaiknya pemerintah mencadangkan dana cukup besar dalam

ruang fiskal dengan tujuan untuk berjaga-jaga.

Peningkatan penerimaan dalam negeri dapat membawa kinerja

perekonomian dan kemiskinan pada arah dan kondisi yang lebih baik. Namun

perlu disadari bahwa peningkatan penerimaan dalam negeri yang berlebihan dapat

berdampak pada kondisi ’overtax’ yaitu beban pajak berlebihan sehingga

mengakibatkan kelesuan dunia usaha dan berikutnya kontraksi perekonomian.

Peningkatan penerimaan dalam negeri dapat dilakukan dengan ekstensifikasi dan

intensifikasi perpajakan termasuk meningkatkan efisiensi penarikan pajak.

Kebocoran dalam penarikan pajak sebaiknya dikurangi agar menjadi sekecil

mungkin, meningkatkan kesadaran para pembayar pajak, dan sekaligus

meningkatkan kepatuhan warganegara dalam membayar pajak.

Program pengurangan subsidi BBM, sebagaimana yang telah dilakukan di

negara-negara lain, dapat berjalan dengan baik apabila dilakukan dengan hati-hati

dan memperhatikan daya beli golongan masyarakat kurang mampu. Seperti kita

ketahui bahwa di Indonesia, minyak tanah menjadi sumber energi utama

rumahtangga di perkotaan, sehingga kenaikan harga minyak tanah atau bahkan

kelangkaan minyak tanah akan menyulitkan kehidupan golongan masyarakat

270

kurang mampu di perkotaan. Masyarakat kurang mampu di perdesaan, meskipun

memiliki alternatif sumber energi berupa kayu bakar, tetap mengalami kesulitan

mendapatkan kayu bakar dengan harga terjangkau. Meluasnya permukiman

penduduk serta berkurangnya kawasan hutan dan tegalan membuat kayu bakar

semakin sulit diperoleh dan harganya menjadi semakin mahal.

Berkurangnya kemampuan dan daya beli masyarakat kurang mampu dapat

dikompensasi dengan memberikan pelayanan umum gratis atau memberikan

bantuan langsung uang tunai. Bantuan pelayanan umum dimaksudkan agar

mereka tetap memiliki akses terhadap layanan pendidikan dan kesehatan, terutama

layanan ibu hamil, anak usia balita, dan anak usia sekolah. Bantuan Langsung

Tunai (BLT) dimaksudkan untuk memberi keleluasaan bagi masyarakat

mengalokasikan sendiri dana bantuan sesuai dengan keperluannya. Hal yang

sering dipermasalahkan dalam pemberian BLT ini antara lain: (1) kurang tepatnya

pendataan penduduk miskin, sehingga seringkali terjadi under-estimate, (2)

sulitnya menjangkau penduduk yang tinggal di daerah-daerah terpencil, dan (3)

besaran alokasi BLT yang seringkali dianggap kurang sepadan dengan akibat

yang ditimbulkan dari kenaikan harga jual eceran BBM.

Program konversi minyak tanah ke elpiji dilaksanakan pemerintah dengan

membagikan paket elpiji kepada golongan masyarakat kurang mampu dan

kemudian menarik minyak tanah subsidi dari peredaran atau pasar. Hal ini

dilakukan bertahap dalam kurun waktu 3-6 bulan di suatu wilayah. Minyak tanah

tetap disediakan di pasar namun dengan harga keekonomiannya. Mekanisme ini

diharapkan dapat ’mendorong’ rumahtangga agar mengganti sumber energi

memasak dari minyak tanah ke elpiji. Pelaksanaan program konversi berjalan

271

dengan mulus meskipun ditemui beberapa hambatan, diantaranya adalah: (1)

kurangnya sosialisasi penggunaan gas elpiji sehingga seringkali menimbulkan

masalah-masalah keamanan dan kenyamanan penggunaan, (2) penyediaan gas

elpiji seringkali terlambat yang disebabkan oleh kurang lancarnya sistem

pendistribusian gas elpiji, dan (3) perubahan kebiasaan masyarakat dan peralatan

penerangan yang tidak semuanya dapat diganti dari minyak tanah ke elpiji.

Ada dua hal yang menyebabkan dampak negatif pengurangan subsidi

BBM, yaitu: (1) kenaikan harga jual eceran menyebabkan jumlah konsumsi

menurun, sehingga mengakibatkan kinerja perekonomian terganggu. (2) kenaikan

harga jual eceran mengakibat inflasi tinggi dan ini berdampak kurang baik bagi

upaya pengentasan kemiskinan. (3) pengurangan subsidi harga berdampak pada

penurunan anggaran belanja pemerintah sehingga berpengaruh terhadap

permintaan uang, tingkat suku bunga, dan kemiskinan.

Dalam rangka mengatasi pengurangan anggaran belanja negara, pada

simulasi 7 dan 8 dilakukan realokasi anggaran yang berasal dari penghematan

subsidi. Strategi ini menghasilkan kinerja perekonomian dan kemiskinan yang

relatif baik, namun gap fiskal tetap memburuk. Artinya, pelaksanaan strategi ini

(simulasi 7 dan 8) mengakibatkan anggaran belanja negara tetap bergantung pada

tambahan modal dari luar negeri.

Dari simulasi 7 dan 8 terlihat betapa pentingnya peran kebijakan fiskal

dalam mendorong perekonomian untuk menuju kehidupan yang lebih baik. Peran

penting kebijakan fiskal tidak hanya berlaku di negara-negara berkembang seperti

Indonesia, tetapi juga di negara-negara maju seperti Amerika Serikat, Jepang, dan

Eropa. Ketika terjadi krisis keuangan tahun 2008 yang dikenal dengan istilah

272

‘subprime mortgage’, pemerintah di negara-negara maju itu memberikan bantuan

berupa stimulus fiskal kepada sektor swasta dan masyarakat yang terkena dampak

krisis. Dana stimulus dari anggaran negara Amerika Serikat berjumlah sekitar

US$800 miliar. Hal penting dalam menetapkan kebijakan fiskal adalah menjaga

keseimbangan antara penerimaan dengan pengeluaran dan pemilihan pos-pos

anggaran strategis yang dapat memberikan ‘multiplier effect’ maksimal bagi

perekonomian negara.

273

VII. SIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN

7.1. Simpulan

Berdasarkan hasil analisis deskripsi, estimasi, dan simulasi peramalan

dampak kebijakan subsidi harga BBM terhadap kinerja perekonomian,

kemiskinan, dan kesejahteraan di Indonesia, dirumuskan simpulan berdasarkan

tujuan penelitian pertama, sebagai berikut :

1. Fungsi penawaran BBM di Indonesia ditunjukkan oleh perilaku impor

premium, minyak solar, dan minyak tanah dan ekspor elpiji. Impor

premium menunjukkan respon yang positif dan elastis terhadap perubahan

indek harga konsumen domestik. Artinya, meningkatnya indek harga

konsumen akan diikuti oleh meningkatnya impor premium, dan

sebaliknya. Atau dengan kata lain, jika inflasi di masa mendatang

cenderung meningkat maka diduga konsumsi premium di Indonesia akan

semakin meningkat. Impor premium sangat dipengaruhi oleh impor

premium pada tahun sebelumnya. Impor minyak solar dipengaruhi oleh

indek harga konsumen dan jumlah kendaraan niaga di Indonesia. Namun

respon impor minyak solar terhadap perubahan indek harga konsumen dan

jumlah kendaraan niaga kurang elastis. Impor minyak tanah sangat

dipengaruhi oleh jumlah penduduk Indonesia dan menunjukkan respon

yang positif dan elastis terhadap perubahan jumlah penduduk. Ekspor

elpiji sangat dipengaruhi oleh harga dunia elpiji dan jumlah produksi elpiji

dan keduanya memiliki respon positif. Ekspor elpiji tidak elastis terhadap

274

perubahan harga dunia elpiji, namun elastis terhadap perubahan jumlah

produksinya dalam jangka pendek dan panjang.

2. Konsumsi premium di sektor transportasi dipengaruhi oleh harga jual

ecerannya, memiliki respon negatif, dan tidak elastis terhadap perubahan

harga jual ecerannya. Selain itu, konsumsi premium di sektor transportasi

dipengaruhi oleh jumlah kendaraan roda 2 dan roda 4 dengan respon

positif dan elastis terhadap perubahan jumlah kendaraan roda 2 dan roda 4

dalam jangka panjang. Konsumsi minyak solar di sektor transportasi

dipengaruhi oleh harga jual ecerannya dengan respon negatif dan elastis

terhadap perubahan harga jual ecerannya dalam jangka panjang. Selain itu,

konsumsi minyak solar di sektor transportasi dipengaruhi oleh jumlah

kendaraan niaga dengan respon positif dan elastis terhadap perubahan

jumlah kendaraan niaga dalam jangka panjang. Konsumsi minyak solar di

sektor industri dipengaruhi oleh jumlah industri yang ada dengan respon

positif dan elastis terhadap perubahan jumlah industri dalam jangka

panjang. Konsumsi minyak tanah di sektor rumahtangga dan komersial

sangat dipengaruhi oleh harga jual ecerannya dengan respon negatif dan

tidak elastis terhadap perubahan harga jual ecerannya. Selain itu, konsumsi

minyak tanah di sektor rumahtangga dan komersial sangat dipengaruhi

oleh jumlah penduduk Indonesia dengan respon positif dan sangat elastis

terhadap perubahan jumlah penduduk Indonesia dalam jangka pendek dan

panjang. Konsumsi elpiji di sektor rumahtangga dan komersial sangat

dipengaruhi oleh jumlah penduduk Indonesia dengan respon positif dan

275

elastis terhadap perubahan jumlah penduduk Indonesia dalam jangka

pendek dan jangka panjang.

3. Subsidi harga premium dipengaruhi oleh harga dunia premium dan nilai

tukar dengan respon positif dan sangat elastis terhadap perubahan harga

dunia premium dan nilai tukar, baik dalam jangka pendek dan jangka

panjang. Subsidi harga minyak solar dipengaruhi oleh nilai tukar dengan

respon positif dan elastis terhadap perubahan nilai tukar jangka pendek

dan jangka panjang. Subsidi harga minyak tanah sangat dipengaruhi oleh

harga dunia minyak tanah dan nilai tukar dengan respon positif dan sangat

elastis terhadap perubahan harga dunia minyak mentah dan nilai tukar baik

dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Subsidi harga elpiji

dipengaruhi oleh harga dunia elpiji dan nilai tukar dengan respon positif

dan tidak elastis terhadap perubahan harga dunia elpiji namun elastis

terhadap perubahan nilai tukar jangka panjang.

4. Harga jual eceran premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji

dipengaruhi oleh harga dunianya dan besaran subsidi harganya masing-

masing. Artinya, apabila terjadi kenaikan harga dunianya dan diimbangi

oleh kenaikan subsidi harga pada besaran yang sama, maka harga jual

eceran premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji akan tetap.

Berdasarkan tujuan penelitian kedua, maka disimpulkan sebagai berikut:

1. Jika terjadi kenaikan harga dunia minyak mentah sebesar 5 persen, maka

harga jual eceran BBM meningkat antara 4.051 persen sampai 19.720

persen. Kenaikan harga jual eceran tersebut disebabkan karena subsidi

harga BBM relatif tidak berubah yang tampaknya sebagai akibat dari

276

keterbatasan belanja pemerintah. Kenaikan harga jual eceran BBM

berdampak pada penurunan jumlah konsumsi BBM, sehingga anggaran

belanja untuk subsidi BBM juga sedikit menurun, yang seterusnya

berdampak pada penurunan belanja pemerintah. Kenaikan harga jual

eceran berdampak pada kenaikan harga-harga umum sehingga inflasi

meningkat cukup besar, selain itu juga terjadi depresiasi nilai tukar rupiah.

Dampak selanjutnya adalah terjadinya kenaikan tingkat suku bunga

sehingga nilai investasi nasional menurun. Penurunan investasi nasional

bersamaan dengan penurunan belanja pemerintah mengakibatkan GDP

nasional menurun dan tingkat pertumbuhan ekonomi juga menurun. Hal

ini selanjutnya, bersama-sama dengan tingkat inflasi yang cukup tinggi,

mengakibatkan tingkat penduduk miskin nasional meningkat. Kenaikan

harga dunia minyak mentah yang mengakibatkan kenaikan harga jual

eceran BBM berdampak pada transfer kesejahteraan dari konsumen ke

produsen. Namun transfer ini masih belum mampu menetralisasi

berkurangnya kesejahteraan dari faktor subsidi BBM, sehingga dampak

bersih kesejahteraan mengalami penurunan sebesar Rp. 1 064 miliar.

2. Jika pemerintah meningkatkan penerimaan dalam negeri sebesar 10

persen, maka peningkatan itu akan terserap pada belanja pemerintah, baik

belanja subsidi BBM maupun belanja non-subsidi BBM. Peningkatan

belanja subsidi BBM berdampak pada penurunan harga jual eceran BBM

antara 0.029 persen sampai 4.654 persen, sehingga harga-harga umum

relatif dapat terkendali. Penurunan harga jual eceran BBM mengakibatkan

kenaikan jumlah konsumsi BBM yang akhirnya cenderung mendorong

277

peningkatan GDP nasional dan tingkat pertumbuhan ekonomi cenderung

meningkat. Peningkatan GDP nasional akan meningkatkan penawaran

uang sehingga tingkat suku bunga cenderung turun, yang kemudian akan

mendorong peningkatan investasi nasional, baik di sektor migas maupun

diluar sektor migas. Peningkatan kegiatan usaha ekonomi nasional akan

membutuhkan tambahan tenaga kerja yang selama ini tidak bekerja,

sehingga pasar tenaga kerja mengalami permintaan lebih dan tingkat upah

nasional akan meningkat serta pengangguran berkurang. Pada akhirnya,

kondisi perekonomian yang kondusif tersebut mampu mengurangi jumlah

orang miskin di desa dan di kota sehingga tingkat kemiskinan nasional

berkurang tajam. Menggunakan analisis kesejahteraan, penurunan harga

jual eceran BBM memberikan dampak sangat positif pada peningkatan

kesejahteraan masyarakat dimana terjadi transfer kesejahteraan dari

produsen BBM ke konsumen BBM yang diikuti oleh peningkatan

kesejahteraan yang berasal dari peningkatan subsidi BBM.

3. Jika pemerintah menurunkan subsidi BBM yaitu premium, minyak solar,

minyak tanah, dan elpiji, dan belanja pemerintah diluar subsidi BBM

cenderung konstan, maka hal ini akan menurunkan anggaran belanja

pemerintah. Penurunan belanja pemerintah cenderung berdampak buruk

bagi upaya pemerintah mengurangi angka kemiskinan nasional. Penurunan

subsidi harga BBM mengakibatkan harga jual eceran BBM meningkat

tajam, yang berkisar antara 11.235 persen sampai 102.742 persen, dimana

kemudian jumlah konsumsi BBM mengalami penurunan yang berkisar

antara 0.458 persen sampai 16.378 persen. Penurunan jumlah konsumsi

278

BBM memberikan sinyal kurang baik bagi kegiatan usaha nasional

sehingga diperkirakan tingkat pertumbuhan ekonomi akan cenderung

menurun. Penurunan kegiatan usaha nasional merupakan sinyal bagi

penurunan permintaan uang sedemikian sehingga tingkat suku bunga

domestik meningkat dan investasi menurun serta pengangguran

meningkat. Gap fiskal menurun 52.291 persen yang mengindikasikan

bahwa simulasi ini sejalan dengan kebijakan fiskal yang berkelanjutan

karena mengurangi ketergantungan pada sumber pembiayaan luar negeri.

Pada akhirnya GDP nasional mengalami penurunan dan jumlah penduduk

miskin nasional juga mengalami peningkatan. Harga jual eceran BBM

yang meningkat mengindikasikan terjadinya transfer kesejahteraan dari

konsumen BBM ke produsen BBM, dan pada saat bersamaan terjadi

penurunan kesejahteraan masyarakat yang berasal dari penurunan subsidi

BBM. Dampak bersih kesejahteraan mengalami penurunan tajam sebesar

Rp. 54 410 miliar.

4. Jika pemerintah melakukan kebijakan konversi minyak tanah ke elpiji,

maka harga jual eceran minyak tanah dinaikkan dan harga jual eceran

elpiji diturunkan, dengan harapan jumlah konsumsi minyak tanah menurun

yang kemudian digantikan dengan peningkatan jumlah konsumsi elpiji.

Simulasi ini mengakibatkan penurunan jumlah konsumsi minyak tanah,

baik di sektor transportasi, industri, maupun rumahtangga dan komersial.

Demikian pula jumlah konsumsi elpjii mengalami peningkatan baik di

sektor industri dan rumahtangga dan komersial. Namun besarnya

penurunan konsumsi minyak tanah, baik dari segi kandungan kalori

279

maupun dari segi volume, tidak dapat dikompensasi dengan besasrnya

peningkatan konsumsi elpiji. Hal ini mengindikasikan terjadinya peralihan

sumber energi masyarakat, yang biasanya menggunakan minyak tanah

beralih ke non-minyak tanah. Untuk pengguna rumah tangga di perdesaan,

kemungkinan besar terjadi peralihan ke sumber energi biomassa seperti

kayu bakar, sampah organik, dan arang. Untuk rumahtangga di perkotaan

kemungkinan besar terjadi peralihan ke sumber energi elpiji. Peralihan

sumber energi ini diperkirakan akan berdampak pada penurunan

produktivitas masyarakat sehingga tingkat pertumbuhan ekonomi

cenderung menurun, tingkat pengangguran dan inflasi meningkat. Pada

akhirnya, peningkatan harga energi secara umum untuk konsumsi

rumahtangga dan komersial, baik yang di perdesaan maupun perkotaan,

akan berdampak pada peningkatan jumlah penduduk miskin nasional.

Pada simulasi ini terjadi kenaikan harga minyak tanah sebesar 141.352

persen, sehingga terjadi pengurangan kesejahteraan konsumen Rp. 27 146

miliar dan peningkatan kesejahteraan produsen sebeser Rp. 14 902 miliar.

Hal ini terjadi karena jumlah konsumsi minyak tanah relatif lebih elastis

terhadap perubahan harga jual ecerannya dibandingkan dengan jumlah

penawaran minyak tanah. Secara keseluruhan, simulasi ini mengakibatkan

penurunan dampak bersih kesejahteraan sebesar Rp. 39 824 miliar.

5. Jika pemerintah menggabungkan kebijakan pengurangan subsidi BBM

dengan kebijakan konversi minyak tanah ke elpiji, maka akan memberikan

dampak yang kurang kondusif bagi perekonomian karena tingginya

kenaikan harga jual eceran BBM yang berkisar antara 11.537 persen

280

sampai 145.116 persen, kecuali harga jual eceran elpiji. Selain itu,

penurunan subsidi harga BBM secara umum mengakibatkan penurunan

belanja pemerintah cukup besar yang berdampak pada penurunan GDP

nasional dan tingkat pertumbuhan ekonomi. Gap fiskal menurun 58.905

persen sehingga baik bagi upaya pemerintah untuk mengurangi

ketergantungan dari sumber pembiayaan luar negeri. Kombinasi kenaikan

harga jual eceran BBM dan penurunan belanja pemerintah cenderung akan

berdampak stagflasi bagi perekonomian. Pada akhirnya tingkat penduduk

miskin nasional meningkat cukup tajam terutama penduduk miskin di

perkotaan, meskipun harga jual eceran elpiji sedikit menurun. Selain itu

juga terjadi penurunan kesejahteraan konsumen sebesar Rp. 61 597 miliar

dan peningkatan kesejahteraan produsen sebesar Rp. 55 536 miliar, dan

penurunan dampak bersih kesejahteraan sebesar Rp. 65 187 miliar.

6. Jika pengurangan subsidi BBM dan konversi minyak tanah ke elpiji

dilakukan ketika harga dunia minyak mentah dan penerimaan dalam negeri

pemerintah meningkat, maka kondisi perekonomian secara umum masih

kurang baik. Harga jual eceran BBM meningkat, kecuali elpiji, yang

berkisar antara 20.034 persen sampai 166.956 persen, sehingga belanja

pemerintah dan GDP nasional menurun. Naiknya harga jual eceran BBM

secara umum mengakibatkan jumlah konsumsi BBM mengalami

penurunan sehingga berdampak kurang kondusif bagi kegiatan

perekonomian. Dampak selanjutnya adalah penurunan tingkat investasi

nasional, penurunan upah nasional, penurunan tingkat pertumbuhan

ekonomi, peningkatan pengangguran, peningkatan inflasi, dan peningkatan

281

jumlah penduduk miskin nasional. Simulasi ini mampu mengurangi

ketergantungan pada sumber pembiayaan luar negeri sebesar 54.474

persen, karena itu sejalan dengan kebijakan fiskal yang berkelanjutan.

Selain itu terjadi penurunan dampak bersih kesejahteraan masyarakat

sebesar Rp. 66 900 miliar.

7. Jika penghematan yang diperoleh dari pengurangan subsidi BBM

ditambahkan kembali pada belanja non-subsidi BBM sehingga belanja

pemerintah relatif konstan, atau kebijakan realokasi anggaran, maka

simulasi ini memberikan dampak yang relatif baik bagi kinerja

perekonomian, kemiskinan, dan kesejahteraan masyarakat. Pada simulasi

ini, harga jual eceran BBM, kecuali elpiji, meningkat antara 20.491 persen

sampai 168.134 persen sehingga jumlah konsumsi BBM secara umum

mengalami penurunan cukup tajam. Hal ini cenderung berdampak kurang

baik bagi kegiatan perekonomian nasional. Namun di sisi lain, belanja

pemerintah mengalami peningkatan yang berasal dari peningkatan

penerimaan dalam negeri pemerintah. Tampaknya, di negara berkembang

seperti Indonesia, belanja pemerintah masih memegang posisi dominan

dalam mendorong perekonomian nasional. Hal ini terbukti bahwa

peningkatan belanja pemerintah sebesar 10.177 persen mampu

meningkatkan GDP nasional dan mendorong tingkat pertumbuhan

ekonomi nasional sebesar 9.591 persen. Peningkatan GDP nasional

mengakibatkan penawaran uang lebih besar dari permintaan uang sehingga

tingkat suku bunga menurun dan investasi meningkat. Lebih lanjut

peningkatan investasi berdampak pada peningkatan permintaan tenaga

282

kerja dan penyerapan tenaga kerja yang menganggur. Gap fiskal

meningkat sebesar 9.678 persen, kurang baik bagi strategi kebijakan fiskal

yang berkelanjutan. Kombinasi antara kenaikan harga jual eceran BBM

dan peningkatan belanja pemerintah ternyata mampu mengurangi jumlah

penduduk miskin perdesaan dan terutama penduduk miskin perkotaan,

sehingga tingkat penduduk miskin nasional menurun cukup besar.

Meskipun simulasi ini mengakibatkan membaiknya dampak terhadap

kinerja perekonomian dan kemiskinan, namun dampak bersih

kesejahteraan mengalami penurunan sebesar Rp. 66 863 miliar.

8. Jika diasumsikan bahwa terjadi inflasi 5 persen per tahun, untuk lebih

mendekati kondisi dunia nyata, maka simulasi ini secara umum

memberikan dampak yang kurang baik bagi kinerja perekonomian dan

kemiskinan. Harga jual eceran BBM, kecuali elpiji, meningkat antara

22.854 persen sampai 174.203 persen, yang berdampak pada penurunan

jumlah konsumsi BBM dan relatif kurang baik bagi kegiatan ekonomi

nasional. Secara umum GDP nasional meningkat, tingkat suku bunga

meningkat, investasi nasional mengalami penurunan, penyerapan tenaga

kerja berkurang, inflasi sangat tinggi, dan pertumbuhan ekonomi

meningkat tajam. Gap fiskal meningkat sebesar 11.874 persen yang

mengindikasikan kurang baik dalam upaya pelaksanaan strategi fiskal

yang berkelanjutan. Kombinasi dari kinerja perekonomian diatas

tampaknya relatif baik bagi upaya pengentasan penduduk miskin yang

berkurang sebesar 7.967 persen. Meskipun demikian terjadi penurunan

dampak bersih kesejahteraan sebesar Rp. 66 387 miliar.

283

Pada saat harga dunia minyak mentah dan inflasi meningkat, kebijakan

pemerintah untuk mengurangi subsidi BBM, konversi minyak tanah ke elpiji,

peningkatan penerimaan dalam negeri, dan realokasi anggaran, tampaknya

mampu memberikan dampak yang relatif baik bagi kinerja perekonomian dan

upaya pengentasan kemiskinan. Meskipun diakui bahwa simulasi ini

meningkatkan ketergantungan pemerintah pada pembiayaan luar negeri dan

terjadinya penurunan kesejahteraan masyarakat yang cukup besar. Secara umum

dapat disimpulkan bahwa kebijakan pengurangan subsidi BBM dan konversi

minyak tanah ke elpiji masih mampu memberikan hasil yang relatif baik bagi

perekonomian Indonesia.

7.2. Implikasi Kebijakan

Berdasarkan simpulan, maka disusun implikasi kebijakan berikut:

1. Dalam rangka menciptakan anggaran negara yang berimbang dan stabil,

pemerintah perlu berhati-hati terhadap guncangan eksternal yang berasal

dari kenaikan harga dunia minyak mentah dan depresiasi nilai tukar

rupiah. Dalam penetapan asumsi makro APBN, pemerintah seyogyanya

berhati-hati dengan mencantumkan kemungkinan terburuk kedua variabel

tersebut, selain menciptakan ruang fiskal yang relatif besar dalam APBN.

Hal ini dimaksudkan untuk memberikan kelenturan bagi APBN dalam

menyesuaikan diri terhadap perubahan terburuk faktor eksternal.

2. Mengantisipasi dampak kenaikan harga dunia minyak mentah terhadap

penurunan jumlah impor BBM, pemerintah seyogyanya menyediakan

cadangan BBM dalam negeri (buffer stock) yang dapat digunakan untuk

konsumsi beberapa waktu ke depan. Cadangan tersebut berfungsi sebagai

284

stabilisator apabila terjadi kenaikan harga dunia minyak mentah yang

berada diluar kemampuan anggaran negara untuk membelinya.

3. Peningkatan penerimaan dalam negeri pemerintah, khususnya ketika

terjadi kenaikan harga dunia minyak mentah, sangat bermanfaat untuk

mempertahankan kinerja perekonomian, upaya mengurangi jumlah

penduduk miskin, dan upaya mengurangi ketergantungan pemerintah

terhadap bantuan pembiayaan dari luar negeri.

4. Agar upaya pemerintah untuk menggantikan sumber energi rumahtangga

dan komersial melalui program konversi minyak tanah ke elpiji dapat

berhasil, maka perlu memperhatikan kemampuan daya beli masyarakat

terutama penduduk miskin di perkotaan, selain juga mempersiapkan

sistem distribusi elpiji, agar dapat menjangkau seluruh rumahtangga dan

komersial di Indonesia baik yang tinggal di perkotaan maupun perdesaan.

5. Dalam upaya meredam dampak negatif kebijakan pengurangan subsidi

BBM dan konversi minyak tanah ke elpiji, pemerintah perlu meningkatkan

penerimaan dalam negeri dan mempertahankan besaran anggaran belanja

pemerintah melalui realokasi anggaran.

6. Pemerintah perlu menciptakan sistem pengawasan yang efisien dan benar

agar tidak terjadi kebocoran dalam penyaluran BBM bersubsidi. Hal ini

sesuai dengan amanat Peraturan Presiden Nomor 9 Tahun 2006 yang

membatasi kelompok masyarakat yang berhak membeli BBM bersubsidi.

Upaya pembatasan konsumen dengan menciptakan sistem distribusi

tertutup BBM dengan menggunakan sistem elektronik atau manual

menggunakan kartu kendali atau alat identifikasi lainnya

285

7.3. Saran Penelitian Lanjutan

1. Penajaman penelitian dampak subsidi harga BBM terhadap kemiskinan

dapat dilakukan dengan menggunakan data kedalaman kemiskinan dan

keparahan kemiskinan.

2. Besaran subsidi harga BBM sebaiknya menggunakan data riil ketika

metode cost and fee diterapkan pada periode tahun 1986-2006 dan ketika

metode MOPS plus alpha diterapkan setelah tahun 2006.

3. Karena harga jual eceran elpiji dan karakteristik pasar elpiji berbeda-beda

menurut ukuran tabung elpiji yaitu tabung 3 kg, 12 kg, dan 50 kg, maka

penelitian lanjutan tentang pasar elpiji sebaiknya dibedakan berdasarkan

ukuran tabung elpiji. Hal ini dilakukan untuk memperoleh hasil analisis

yang lebih akurat dan alternatif kebijakan yang direkomendasikan dapat

lebih tepat sasaran sesuai dengan karakteristik pasar elpiji masing-masing.

4. Pembatasan konsumen pengguna yang berhak membeli BBM subsidi

berdampak pada penurunan volume BBM subsidi dari semula 59.6 juta

kiloliter pada tahun 2005 menjadi 37.9 juta kiloliter pada tahun 2006.

Namun karena keterbatasan data, penelitian ini menganggap seolah-olah

tidak ada pembatasan konsumen pengguna, sehingga data BBM subsidi

pada tahun setelah 2006 menggunakan data konsumsi BBM. Oleh karena

itu disarankan agar dilakukan pemilahan dari awal antara volume BBM

subsidi dengan BBM non-subsidi.

5. Mengingat setiap jenis BBM memiliki konsumen utama yang berbeda dan

tidak saling substitusi, maka studi yang mendalam terhadap masing-

286

masing konsumen utama dapat memberikan masukan spesifik dalam

perumusan kebijakan subsidi harga untuk setiap jenis BBM.

6. Program konversi minyak tanah ke elpiji perlu diteliti lebih lanjut untuk

memperoleh gambaran yang lebih tepat, khususnya dalam kaitan dengan

pembatasan konsumen minyak tanah, pemberlakuan harga ekonomi

minyak tanah, perubahan kebiasaan dan perilaku masyarakat, dan sistem

distribusi elpiji hingga ke pelosok daerah.

7. Pada tahun 2004 subsidi BBM mencapai puncak yaitu 24.30 persen dari

belanja pemerintah. Apakah alokasi anggaran untuk subsidi BBM tersebut

merupakan kebijakan yang optimal bagi rakyat? Untuk menjawab

pertanyaan tersebut, perlu dikaji lebih lanjut mengenai besarnya

‘opportunity cost’ apabila anggaran untuk subsidi BBM digunakan untuk

membiayai kegiatan pembangunan atau pos anggaran lainnya.

8. Penelitian ini mengasumsikan bahwa sumber energi final Indonesia hanya

berasal dari BBM, meskipun diketahui bahwa perannya cukup penting.

Oleh karena itu, penelitian lanjutan sebaiknya mempertimbangkan sumber

energi final lain seperti biomassa (kayu bakar dan arang), gas alam,

batubara, dan listrik.

9. Subsidi komoditas seperti subsidi BBM ini seringkali tidak tepat sasaran,

menimbulkan penyalahgunaan antar pengguna, merangsang ekspor ilegal,

dan sulit dalam pengawasannya. Untuk mengatasi hal tersebut sebaiknya

diwacanakan peralihan bentuk subsidi dari subsidi komoditas ke subsidi

langsung masyarakat yang membutuhkan. Penelitian yang mendalam

287

mengenai hal ini diharapkan dapat mengurangi kekurangan subsidi

komoditas serta mengurangi dampak negatif dari terjadinya distorsi pasar.

10. Upaya pemerintah untuk mengurangi subsidi BBM sebaiknya dilakukan

secara bertahap dengan sosialisasi yang luas, penetapan batasan subsidi

optimal yang mampu ditanggung anggaran negara, mempertahankan

strategi keberlanjutan fiskal, dan sebagai upaya pembelajaran bagi

masyarakat agar dapat melakukan penghematan konsumsi BBM.

288

DAFTAR PUSTAKA

Afiatno, B.E. 2006. Hubungan Kausalitas antara Konsumsi Energi dan Aktivitas Ekonomi di Indonesia. Tesis Magister Sains. Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia, Depok.

Agus. 2001. Perdagangan Komoditi Rotan Indonesia di Pasar Domestik dan Jepang: Analisis Dampak Perubahan Faktor Ekonomi. Tesis Magister Sains. Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Alesina, A. 2000. The Political Economy of the Budget Surplus in the United States. The Journal of Economic Perspectives, 14(3): 3-19.

Alvarado, C.A., A. Izquierdo, and U. Panizza. 2004. Fiscal Sustainability in Emerging Market Countries with An Application to Ecuador. Working Paper. Inter-American Development Bank, Research Department, Washington, DC.

Astana, S. 2003. Dampak Kebijakan Pengurangan Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Kinerja Industri Hasil Hutan Kayu dan Kelestarian Lingkungan. Tesis Magister Sains. Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. 2007. Laporan Akhir Kajian Kerangka Subsidi di Indonesia. Direktorat Keuangan Negara, Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Jakarta.

. 2008a. Lima Tantangan Pokok Pembangunan Ekonomi dan Gambaran Ekonomi Indonesia Tahun 2010-2014. Direktorat Perencanaan Makro, Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Jakarta.

. 2008b. Data Statistik Indonesia. Direktorat Perencanaan Makro, Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Jakarta.

Badan Pusat Statistik. 2006. Statistik Indonesia. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

. 2008a. Analisis dan Penghitungan Tingkat Kemiskinan 2008. Badan Statistik Indonesia, Jakarta.

. 2008b. Statistik Indonesia. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

. 2008c. Berita Resmi Statistik Nomor 37/07/Tahun XI, Tanggal 1 Juli 2008. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

Bachmeier, L.J. and J.M. Griffin. 2003. New Evidence on Asymmetric Gasoline Price Responses. The Review of Economics and Statistics, 85(3): 772-776.

289

Barsky, R.B. and L. Kilian. 2004. Oil and the Macroeconomy since the 1970s. The Journal of Economic Perspective, 18(4): 115-134.

Booth, A. 2000. Poverty and Inequality in the Soeharto Era: An Assessment. Bulletin of Indonesian Economic Studies, 36(1): 73-104.

Borenstein, S., A.C. Cameron, and R. Gilbert. 1997. Do Gasoline Prices Respond Asymmetrically to Crude Oil Price Changes? The Quarterly Journal of Economics, 12(1): 305-309.

Chari, V.V. and P.J. Kehoe. 2006. Modern Macroeconomics in Practice: How Theory is Shaping Policy. The Journal of Economic Perspectives, 20(4): 3-28.

Chowdhury, A. and A. Hossain. 1998. Open-Economy Macroeconomics for Developing Countries. Edward Elgar Publishing Limited, Massachusetts.

. and H. Siregar. 2004. Indonesia’s Monetary Policy Dilemma-Constraints of Inflation Targeting. The Journal of Developing Area, 37(2): 137-153.

De Janvry, A. and E. Sadoulet. 2000. Growth, Poverty, and Inequality in Latin America: A Causal Analysis, 1970-94. Review of Income and Wealth, 46(3): 267-287.

Decaluwe, B., A. Patry, and L. Savard. 1998. Income Distribution, Poverty Measures and Trade Shocks: A Computable General Equilibrium Model of an Archetype Developing Country. Centre de Recherche en Economie et Finance Appliquees, CREFA. Dakar. http://www.econo1.ecn.ulaval.ca/ cahiers/ 1998/9812.pdf.

Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral. 2003. Kebijakan Pengembangan Energi Terbarukan dan Konservasi Energi. Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, Jakarta.

. 2006. Buku Pegangan Statistik Ekonomi Energi Indonesia 2006. Pusat Informasi Energi, Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, Jakarta.

Departemen Keuangan. 1991. Nota Keuangan dan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara Tahun Anggaran 1991/1992. Departemen Keuangan, Jakarta.

. 2000-2008. Nota Keuangan dan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara Tahun Anggaran 2000-2008 (berbagai tahun anggaran). Departemen Keuangan, Jakarta.

. 2009a. Data Pokok Anggaran Pembangunan Belanja Negara 2008-2009. Departemen Keuangan, Jakarta.

. 2009b. Nota Keuangan dan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara Tahun Anggaran 2009. Departemen Keuangan, Jakarta.

290

. 2009c. Era Baru Kebijakan Fiskal: Pemikiran, Konsep, dan Implementasi. PT. Kompas Media Nusantara, Jakarta.

Dees, S., P. Karadeloglou, R. Kaufmann, and M. Sanchez. 2003. Modelling the World Oil Market: Assessment of a Quarterly Econometric Model. European Central Bank and CEES, Frankfurt. Email: stephane.dees@ecb.int.

Diatin, I., M.P. Sobari, dan D. Fauziyah. 2003. Pengaruh Kenaikan Harga Solar terhadap Usaha Penangkapan Nelayan di Pelabuhan Perikanan Nusantara Palabuhanratu, Sukabumi. Buletin Ekonomi Perikanan, 5(1): 21-27.

Dornbusch, R. dan S. Fischer. 1997. Makroekonomi. Terjemahan. Edisi Keempat. Erlangga, Jakarta.

Easterly, W. and S. Fischer. 2001. Inflation and the Poor. Journal of Money, Credit, and Banking, 33(2): 160-178.

Elder, J. 2004. Another Perspective on the Effects of Inflation Uncertainty. Journal of Money, Credit, and Banking, 36(5): 911-928.

Hamilton, J.D. and Ana M.H. 2004. Comment: Oil Shock and Aggregate Macroenomic Behaviour: The Role of Monetary Policy. Journal of Money, Credit and Banking, 36(2): 265-286.

Hartono, D. dan B.P. Resosudarmo. 2004. Analisis Dampak Kebijakan Harga Energi terhadap Perekonomian dan Distribusi Pendapatan di DKI Jakarta: Aplikasi Model Komputasi Keseimbangan Umum. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 5(1): 83-102.

. 2006. Dampak Kebijakan Harga, Subsidi, dan Efisiensi Konsumsi Bahan Bakar Minyak, Gas, dan Listrik terhadap Perekonomian di Indonesia. Disertasi Doktor. Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia, Depok.

Hasan, M.F., I. Sugema, dan H. Ritonga. 2005. Menganalisa Dampak Kenaikan BBM terhadap Kemiskinan dengan Data Susenas 2004. Agro-Ekonomika, 35(1): 1-14.

Hayo, B. and A.M. Kutan. 2002. The Impact of News, Oil Prices, and International Spillovers on Russian Financial Markets. Working Paper. Center for European Integration Studies, Bonn.

Hooker, M.A. 2002. Are Oil Shock Inflationary ? Asymmetric and Nonlinear Spesicifations versus Changes in Regime. Journal of Money, Credit and Banking, 34(2): 540-561.

Husman, J.A. 2007. Dampak Fluktuasi Nilai Tukar terhadap Output dan Harga: Perbandingan Dua Rezim Nilai Tukar. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 10(1): 3-21.

291

Ilham, N. 2006. Efektivitas Kebijakan Harga Pangan terhadap Ketahanan Pangan dan Dampaknya pada Stabilitas Ekonomi Makro. Disertasi Doktor. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

International Monetary Fund. 2006. International Financial Statistics Yearbook. International Monetary Fund, Washington DC.

________________________. 2008. Fuel and Food Price Subsidies: Issues and Reform Options. Fiscal Affairs Department, International Monetary Fund, Washington DC.

Intriligator, M.D. 1996. Econometric Models, Techniques, and Applications. Prentice Hall Inc, New Jersey.

Kahn, G.A. 1994. Progress Toward Price Stability: A Report Card for 1994. Economic Review, 83(3): 5-32.

Kakwani, N. 2000. Growth and Poverty Reduction: An Empirical Analysis. Asian Development Review, 18(2): 75-84.

Kim, Byung-Yeon. 2002. Causes of Repressed Inflation in the Soviet Consumer Market, 1965-1989: Retail Price Subsidies, the Shiponing Effect and the Budget Deficit. The Economic History Review, New Series, 55(1): 105-127.

Komisi Pengawas Persaingan Usaha Republik Indonesia. 2008. Analisis Kebijakan Persaingan dalam Industri Elpiji Indonesia. Komisi Pengawas Persaingan Usaha Republik Indonesia, Jakarta.

Koplow, D. 2009. Measuring Energy Subsidies Using the Price-Gap Approach: What does It Leave Out? International Institute for Sustainable Development, Manitoba. http://www.iisd.org.

Koutsoyiannis, A. 1977. Theory of Econometrics: An Introductory Exposition of Econometric Methods. Second Edition. The MacMillan Press Ltd, London.

Krejdl, A. 2006. Fiscal Sustainability. Working Paper Series. Economic Research Department, Czech National Bank. Praha.

Krichene, N. 2005. A Simultaneous Equations Model for World Crude Oil and Natural Gas Markets. IMF Working Paper. International Monetary Fund, Washington DC.

Kurtubi. 1998. Konsumsi, Harga dan Bentuk Pasar BBM di Indonesia. Ekonomi dan Keuangan Indonesia, 46(3): 369-397.

Managi, S., J.J. Opaluch, D. Jin, and T.A. Grigalunas. 2004. Forecasting Energy Supply and Pollution from the Offshore Oil and Gas Industry. Marine Resource Economics, 19: 307-332.

Mankiw, N.G. 2003. Teori Makroekonomi. Terjemahan. Edisi Kelima. Erlangga, Jakarta.

292

Mardiana, R. 2001. Value At Risk (VAR) Harga Minyak Mentah. Ekonomi dan Keuangan Indonesia, 49(2): 175-191.

Miller, M. and L. Zhang. 1996. Oil Price Hikes and Development Triggers in Peace and War. The Economic Journal, 106(435): 445-457.

Nanga, M. 2006. Dampak Transfer Fiskal terhadap Kemiskinan di Indonesia: Suatu Analisis Simulasi Kebijakan. Disertasi Doktor. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Nugroho, H. 2005. Apakah Persoalannya pada Subsidi BBM? Tinjauan terhadap Masalah Subsidi BBM, Ketergantungan pada Minyak Bumi, Manajemen Energi Nasional, dan Pembangunan Infrastruktur Energi. Majalah Perencanaan Pembangunan, 10(2): 2-18.

Nuryati dan S.S. Herdinie. 2007. Analisis Karakteristik Konsumsi Energi pada Sektor Rumahtangga di Indonesia. Seminar Nasional III, SDM Teknologi Nuklir Tanggal 21-22 Novenber 2007, Yogyakarta.

Oktaviani, R. dan Sahara. 2005a. Dampak Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak terhadap Sektor Pertanian, Agroindustri dan Rumahtangga Pertanian di Indonesia. Agro-Ekonomika, 35(1): 15-36.

. 2005b. Dampak Kenaikan Harga BBM terhadap Kinerja Ekonomi Makro, Keragaan Ekonomi Sektoral dan Rumahtangga di Indonesia: Suatu Pendekatan Model Ekonomi Keseimbangan Umum Recursive Dynamic. Jurnal Manajemen dan Agribisnis, 2(1): 35-52.

. dan E. Puspitawati. 2006. Prediksi Pertumbuhan Makro Ekonomi Nasional dan Regional, serta Sektor Riil Indonesia 2007 dengan Beberapa Pilihan Kebijakan. Agrimedia, 11(2): 1-16.

Pangestu, M.E. 1986. The Effects of An Oil Boom on A Small Oil Exporting Country: The Case of Indonesia. PhD Dissertation. University of California, California.

PT. Pertamina (Persero). 2009. Progress Program Konversi Minyak Tanah ke Elpiji s.d. 31 Oktober 2009. PT. Pertamina (Persero), Jakarta.

Pindyck, R.S. and D.L. Rubinfeld. 1991. Econometric Models and Economic Forecasts. Third Edition. McGraw-Hill Inc, New York.

Prawiraatmadja, W. 1997. Indonesia’s Transition to A Net Oil Importing Country: Critical Issues in the Downstream Oil Sector. Bulletin of Indonesian Economic Studies, (33)2: 49-71.

Purnomo, B. 2006. Dampak Psikososial Bantuan Langsung Tunai. Serial Online. http://www.sinarharapan.com.

Purwantoro, R.N. 2008. Perkembangan Migas Indonesia. Manajemen Usahawan Indonesia, 37(3): 11-17.

293

Putong, I. 2003. Pengantar Ekonomi Mikro dan Makro. Edisi Kedua. Ghalia, Jakarta.

Raymond, J.E. and R.W. Rich. 1997. Oil and the Macroeconomy: A Markov State-Switching Approach. Journal of Money, Credit and Banking, 29(2):193-213.

Rietveld, P. and S. van Woudenberg. 2005. Why Fuel Prices Differ. Energy Economics. 27: 79-92.

Shikha Jha, P. Quising, and S. Camingue. 2009. Macroeconomic Uncertainties, Oil Subsidies, and Fiscal Sustainability in Asia. ADB Economics Working Paper Series. Asian Development Bank, Manila.

Siddiqui, R. 2004. Energy and Economic Growth in Pakistan. The Pakistan Development Review, 43(2): 175-200.

Simatupang, P. dan A. Purwoto. 1995. Dampak Perubahan Harga Solar terhadap Produksi dan Laba Usahatani Padi. Ekonomi dan Keuangan Indonesia, (43)1: 39-53.

Sinaga, B.M. 1989. Econometric Model of The Indonesian Hardwood Products Industry: A Policy Simulation Analysis. PhD Dissertation. University of The Philippines, Los Banos.

Sitepu, R.K. 2007. Dampak Investasi Sumberdaya Manusia dan Transfer Pendapatan terhadap Distribusi Pendapatan dan Kemiskinan di Indonesia. Disertasi Doktor. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Soebiakto, T. 1988. The Impacts of Changing Oil Prices on the Domestic Demand for Refined Oil Products, Supply of Crude Oil for Exports, Government Budget, Balance of Payments, and External Debt: The Case of Indonesia. PhD Dissertation. University of Colorado, Colorado.

Storchmann, K. 2005. Long-Run Gasoline Demand for Passenger Cars: The Role of Income Distribution. Energy Economics, 27: 25-28.

Sukirno, S. 2006a. Ekonomi Pembangunan, Proses, Masalah, dan Dasar Kebijakan. Edisi Kedua. Kencana Prenada Media Grup, Jakarta.

. 2006b. Makroekonomi. Teori Pengantar. Edisi Ketiga. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.

Susanti, H., M. Ikhsan, dan Widyanti. 1995. Indikator-Indikator Ekonomi. Edisi Kedua. Kerjasama Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi dengan Lembaga Penelitian Ekonomi dan Masyarakat, Universitas Indonesia, Jakarta.

Sutomo, S. 1995. Kemiskinan dan Pembangunan Ekonomi Wilayah: Analisis Sistem Neraca Sosial Ekonomi. Disertasi Doktor. Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Syafa’at, N. 1996. Analisis Dampak Subsidi Harga Output terhadap Kesejahteraan Masyarakat. Ekonomi dan Keuangan Indonesia, (44)3: 251-270.

294

Tambunan, T.H. 2003. Perkembangan Sektor Pertanian di Indonesia, Beberapa Isu Penting. Ghalia Indonesia, Jakarta.

Usman, B.M. Sinaga, dan H. Siregar. 2006. Analisis Determinan Kemiskinan Sebelum dan Setelah Desentralisasi Fiskal. Journal on Social Economic of Agriculture and Agribusiness (SOCA), 6(3): 25-37.

Usman, H. Siregar, dan B.M. Sinaga. 2006. Kemiskinan, Distribusi Pendapatan, dan Desentralisasi Fiskal: Analisis Simulasi Model Ekonometrika. Bisnis dan Ekonomi Politik, 7(4): 9-44.

World Bank. 2000. World Development Report 2000/2001. Oxford University Press, Oxford.

Yanuarti, T. 2004. Dampak Kenaikan Harga BBM terhadap Harga Barang Domestik. Occasional Paper Bank Indonesia. Bank Indonesia, Jakarta.

Yudhoyono, S.B. 2004. Pembangunan Pertanian dan Perdesaan Sebagai Upaya Mengatasi Kemiskinan dan Pengangguran: Analisis Ekonomi Politik Kebijakan Fiskal. Disertasi Doktor. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Yunchang, J.B. 1996. The Impact of Energy Pricing Policy on Taiwan’s Small Open Economy. Asian Economic Journal, 10(1): 61-81.

Yusgiantoro, P. 2000. Ekonomi Energi, Teori dan Praktik. Pustaka Lembaga Penelitian, Pengkajian, dan Pengembangan Ekonomi dan Sosial, Jakarta.

295

LAMPIRAN

296

Lampiran 1. Penawaran Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

Lampiran 1a. Produksi Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

(Ribu Kilo Liter)

Thn Pre-

mium*) M

Tanah Minyak Solar

Sub Total

Avtur

Av gas

M. Diesel

M. Bakar

1990 6 187 7 255 9 724 23 166 845 14 1 791 4 2711991 6 888 7 528 10 466 24 882 1 046 6 1 712 4 2891992 7 178 7 791 11 124 26 093 1 008 14 1 922 4 6101993 7 535 7 548 11 663 26 746 909 6 1 963 4 2511994 8 568 8 358 11 682 28 608 947 14 1 327 4 1801995 9 171 7 918 13 209 30 298 1 118 14 925 4 1091996 9 892 8 513 14 212 32 617 1 441 3 1 002 3 2151997 10 714 7 629 13 759 32 102 1 222 9 778 3 3191998 10 661 8 474 14 553 33 688 1 144 5 1 239 4 1861999 11 806 9 416 14 751 35 973 997 11 1 332 4 3102000 11 742 9 206 15 249 36 197 1 342 - 1 294 5 1652001 12 180 9 221 15 253 36 654 1 371 8 1 448 5 5792002 11 653 8 952 14 944 35 549 1 482 5 1 340 5 9312003 11 559 9 310 15 035 35 904 1 701 5 1 239 5 3862004 11 969 9 034 15 685 36 688 1 783 5 1 622 4 9232005 11 630 8 542 15 047 35 219 1 699 5 1 361 4 413

Sumber: Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah).

Keterangan : * Sejak tahun 1997 termasuk Super TT (tanpa timbal) Premix ’94 dan Bensin Biru-2 Langkah (BB-2L).

297

Lampiran 1b. Produksi Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

(Persen)

Thn Pre-

mium* M

Tanah Minyak Solar

Sub Total

Avtur Avga

s M.

Diesel M.

Bakar

1990 20.56 24.11 32.32 77.00 2.81 0.05 5.95 14.201991 21.57 23.57 32.77 77.91 3.28 0.02 5.36 13.431992 21.33 23.16 33.06 77.55 3.00 0.04 5.71 13.701993 22.24 22.28 34.43 78.95 2.68 0.02 5.79 12.551994 24.43 23.83 33.30 81.56 2.70 0.04 3.78 11.921995 25.15 21.71 36.22 83.09 3.07 0.04 2.54 11.271996 25.84 22.24 37.13 85.21 3.76 0.01 2.62 8.401997 28.62 20.38 36.76 85.77 3.26 0.02 2.08 8.871998 26.48 21.05 36.15 83.67 2.84 0.01 3.08 10.401999 27.70 22.09 34.61 84.40 2.34 0.03 3.13 10.112000 26.69 20.92 34.66 82.27 3.05 0.00 2.94 11.742001 27.03 20.46 33.85 81.34 3.04 0.02 3.21 12.382002 26.30 20.20 33.73 80.23 3.34 0.01 3.02 13.392003 26.13 21.05 33.99 81.17 3.85 0.01 2.80 12.182004 26.59 20.07 34.84 81.49 3.96 0.01 3.60 10.932005 27.24 20.01 35.24 82.49 3.98 0.01 3.19 10.34

Sumber : Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah).

Keterangan : * Sejak tahun 1997 termasuk Super TT (tanpa timbal) Premix ’94 dan Bensin Biru-2 Langkah (BB-2L).

298

Lampiran 1c. Impor Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005 (Ribu Kilo Liter)

Thn Pre-

mium1 M

Tanah2Minyak

Solar Sub

Total Avtur Avgas

M. Diesel

M. Bakar

1990 0 1 172 2 196 3 368 0 0 0 383 1991 0 465 2 196 2 661 0 0 0 894 1992 0 1 077 4 248 5 325 0 0 0 756 1993 0 1 541 4 593 6 134 0 0 0 897 1994 0 1 446 3 588 5 034 0 0 0 931 1995 0 2 074 3 538 5 612 0 0 0 794 1996 0 2 260 4 773 7 033 0 0 0 2 467 1997 0 3 118 8 148 11 266 0 0 0 3 072 1998 585 1 328 5 048 6 961 0 0 0 1 634 1999 1 598 2 789 5 770 10 157 0 0 0 581 2000 1 984 2 966 7 194 12 144 0 0 0 2 326 2001 2 410 2 718 7 879 13 007 0 0 0 1 166 2002 3 154 2 916 9 637 15 707 0 0 0 1 232 2003 3 076 2 516 9 955 15 547 0 0 0 1 512 2004 6 576 2 907 12 339 21 822 679 0 0 1 896 2005 7 267 2 604 14 440 24 311 654 0 0 1 491

Sumber : Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah). Keterangan: 1 : Premium merupakan penjumlahan premium dan HOMC,

dimana HOMC (High Octane Mogas Component) adalah salah satu bahan pembuat premium.

2 : Kerosene di dalam Buku Pegangan Statistik Ekonomi Energi Indonesia, 2006 tertulis DPK (Dual Purpose Kerosene) yang biasanya dikenal sebagai kerosene atau minyak tanah.

299

Lampiran 1d. Impor Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

(Persen)

Thn Pre-

mium1 M

Tanah2Minyak

Solar Sub

Total Avtur Avgas

M. Diesel

M. Bakar

1990 0 31.25 58.54 89.79 0 0 0 10.211991 0 13.08 61.77 74.85 0 0 0 25.151992 0 17.71 69.86 87.57 0 0 0 12.431993 0 21.92 65.32 87.24 0 0 0 12.761994 0 24.24 60.15 84.39 0 0 0 15.611995 0 32.38 55.23 87.61 0 0 0 12.391996 0 23.79 50.24 74.03 0 0 0 25.971997 0 21.75 56.83 78.57 0 0 0 21.431998 6.81 15.45 58.73 80.99 0 0 0 19.011999 14.88 25.97 53.73 94.59 0 0 0 5.412000 13.71 20.50 49.72 83.93 0 0 0 16.072001 17.00 19.18 55.59 91.77 0 0 0 8.232002 18.62 17.21 56.89 92.73 0 0 0 7.272003 18.03 14.75 58.36 91.14 0 0 0 8.862004 26.95 11.92 50.58 89.45 2.78 0 0 7.772005 27.47 9.84 54.58 91.89 2.47 0 0 5.64

Sumber : Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah).

Keterangan: 1 : Premium merupakan penjumlahan premium dan HOMC, dimana HOMC (High Octane Mogas Component) adalah salah satu bahan pembuat premium.

2 : Kerosene di dalam Buku Pegangan Statistik Ekonomi Energi Indonesia, 2006 tertulis DPK (Dual Purpose Kerosene) yang biasanya dikenal sebagai kerosene.

300

Lampiran 1e. Jumlah Produksi dan Impor Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

(Ribu Kilo Liter)

Thn Pre-

mium M

Tanah Minyak

Solar Sub

Total Avtur Avgas

M. Diesel

M. Bakar

1990 6 187 8 427 11 920 26 534 845 14 1 791 4 6541991 6 888 7 993 12 662 27 543 1 046 6 1 712 5 1831992 7 178 8 868 15 372 31 418 1 008 14 1 922 5 3661993 7 535 9 089 16 256 32 880 909 6 1 963 5 1481994 8 568 9 804 15 270 33 642 947 14 1 327 5 1111995 9 171 9 992 16 747 35 910 1 118 14 925 4 9031996 9 892 10 773 18 985 39 650 1 441 3 1 002 5 6821997 10 714 10 747 21 907 43 368 1 222 9 778 6 3911998 11 246 9 802 19 601 40 649 1 144 5 1 239 5 8201999 13 404 12 205 20 521 46 130 997 11 1 332 4 8912000 13 726 12 172 22 443 48 341 1 342 0 1 294 7 4912001 14 590 11 939 23 132 49 661 1 371 8 1 448 6 7452002 14 807 11 868 24 581 51 256 1 482 5 1 340 7 1632003 14 635 11 826 24 990 51 451 1 701 5 1 239 6 8982004 18 545 11 941 28 024 58 510 2 462 5 1 622 6 819

2005 18 897 11 146 29 487 59 530 2 353 5 1 361 5 904Sumber: Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral,

2006 (diolah).

301

Lampiran 1f. Jumlah Produksi dan Impor Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 1990-2005

(Persen)

Thn Pre-

mium M.

Tanah Minyak

Solar Sub

Total Avtur Avgas

M. Diesel

M. Bakar

1990 18.28 24.90 35.23 78.41 2.50 0.04 5.29 13.751991 39.37 2.66 12.55 54.58 5.98 0.03 9.79 29.621992 34.49 5.17 20.41 60.07 4.84 0.07 9.23 25.781993 34.73 7.10 21.17 63.01 4.19 0.03 9.05 23.731994 40.80 6.89 17.08 64.77 4.51 0.07 6.32 24.341995 42.18 9.54 16.27 67.99 5.14 0.06 4.25 22.551996 39.48 9.02 19.05 67.56 5.75 0.01 4.00 22.681997 35.27 10.26 26.82 72.35 4.02 0.03 2.56 21.041998 43.54 5.14 19.54 68.22 4.43 0.02 4.80 22.531999 45.91 9.55 19.76 75.23 3.42 0.04 4.56 16.752000 40.36 8.72 21.15 70.23 3.95 0.00 3.80 22.022001 41.97 7.82 22.67 72.46 3.94 0.02 4.17 19.412002 39.64 7.81 25.80 73.25 3.97 0.01 3.59 19.182003 39.61 6.81 26.94 73.36 4.60 0.01 3.35 18.672004 41.49 6.50 27.60 75.60 5.51 0.01 3.63 15.26

2005 41.47 5.72 31.69 78.88 5.16 0.01 2.99 12.96Sumber: Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral,

2006 (diolah).

302

Lampiran 1g. Jumlah Produksi, Ekspor, dan Impor Elpiji di Indonesia Tahun 1990-2005

Thn Produksi Ekspor Impor Total

Ton Persen Ton Persen Ton Persen Ton

1990 2 745 882 100.00 2 602 057 94.79 0 0.00 2 745 8821991 2 756 504 100.00 2 528 844 91.74 0 0.00 2 756 5041992 2 785 009 100.00 2 556 764 91.81 0 0.00 2 785 0091993 2 872 072 100.00 2 642 255 91.99 0 0.00 2 872 0721994 2 894 221 100.00 2 636 356 91.09 0 0.00 2 894 2211995 2 940 761 100.00 2 511 581 85.41 0 0.00 2 940 7611996 3 227 664 100.00 2 712 253 84.03 0 0.00 3 227 6641997 2 786 652 100.00 2 132 917 76.54 0 0.00 2 786 6521998 2 343 944 100.00 1 761 304 75.14 0 0.00 2 343 9441999 2 263 518 100.00 1 745 383 77.11 0 0.00 2 263 5182000 2 087 669 100.00 1 306 318 62.57 0 0.00 2 087 6692001 2 187 677 100.00 1 484 503 67.86 0 0.00 2 187 6772002 2 099 756 100.00 1 268 104 60.39 0 0.00 2 099 7562003 1 962 629 94.41 1 106 424 53.22 116 391 5.59 2 079 0202004 2 016 001 98.39 1 034 270 50.48 32 994 1.61 2 048 995

2005 1 890 717 98.84 1 015 366 53.08 22 166 1.16 1 912 883

Sumber: Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006 (diolah).

303

Lam

pira

n 2.

Pem

akai

an B

ahan

Bak

ar M

inya

k pe

r Sek

tor d

i Ind

ones

ia T

ahun

1990

- 20

05

Lam

pira

n 2a

. Pem

akai

an B

ahan

Bak

ar M

inya

k pa

da S

ekto

r Ind

ustr

i (Ri

bu S

BM)

Tahu

nPr

e-m

ium

M. T

anah

Sola

rSu

b To

talB

atu-

bara

Elpi

ji (L

PGG

as B

umi

M. B

akar

M. D

iesel

Listr

ikK

ayu

Baka

rAr

ang

Avtu

rAv

gas

1990

01 6

7418

407

20 08

19 4

1281

043

802

9 098

8 661

10 47

549

570

00

019

910

1 814

20 53

822

352

11 05

892

943

331

9 131

8 901

11 68

751

358

00

019

920

2 083

25 00

327

086

12 26

61 0

5446

013

9 903

9 499

13 72

752

720

00

019

930

2 346

28 87

131

217

13 94

01 2

1447

953

11 63

09 7

0314

218

54 00

50

00

1994

02 5

3431

241

33 77

514

409

1 413

49 20

412

955

9 363

13 90

455

318

00

019

950

2 714

32 54

135

255

16 90

41 6

1952

259

17 84

08 4

2915

011

56 01

70

00

1996

02 9

2833

716

36 64

415

755

1 839

54 80

718

401

7 304

17 04

356

685

00

019

970

3 066

34 37

837

444

16 34

81 9

8060

624

20 06

97 3

2418

441

57 32

70

00

1998

02 9

3737

339

40 27

618

154

1 762

54 81

521

421

6 615

17 66

557

949

00

019

990

3 310

42 99

046

300

27 35

21 9

6175

005

25 13

48 2

8419

223

58 51

70

00

2000

03 5

8147

689

51 27

036

875

2 388

83 58

226

228

7 741

21 86

558

981

00

020

010

3 129

49 91

953

048

38 19

22 4

8489

223

26 71

07 7

4921

819

54 94

00

00

2002

03 0

7251

668

54 74

039

510

2 624

93 58

225

513

7 110

22 57

851

840

00

020

030

3 064

50 22

153

285

40 87

22 6

3690

322

20 05

76 0

9322

373

49 49

90

00

2004

02 7

9456

153

58 94

756

353

2 768

97 79

821

665

5 744

24 71

946

085

00

020

050

2 547

52 76

455

311

72 55

12 5

4298

691

17 54

44 4

5826

021

42 94

80

00

Sum

ber:

Depa

rtem

en E

nerg

i dan

Sum

berd

aya M

iner

al, 20

06 (d

iolah

).

304

Lamp

iran 2

b. Pe

maka

ian B

ahan

Bak

ar M

inyak

pada

Sekt

or In

dustr

i (Per

sen)

Tahu

nPr

emium

Miny

ak T

ana

Solar

Sub T

otal

Batu

bara

Elpij

i (LP

GGa

s Bum

iM

. Bak

arM

. Dies

elLi

strik

Kayu

Bak

arAr

ang

Avtu

rAv

gas

1990

01.1

12.12

13.22

6.20.5

328

.835.9

95.7

6.932

.630

00

1991

01.1

412

.9414

.086.9

70.5

927

.35.7

55.6

17.3

632

.350

00

1992

01.2

114

.5115

.727.1

20.6

126

.715.7

55.5

17.9

730

.60

00

1993

01.2

815

.716

.987.5

80.6

626

.086.3

25.2

87.7

329

.370

00

1994

01.3

316

.4117

.747.5

70.7

425

.856.8

14.9

27.3

29.06

00

019

950

1.33

1617

.348.3

10.8

25.7

8.77

4.15

7.38

27.55

00

019

960

1.416

.1717

.587.5

60.8

826

.298.8

33.5

8.17

27.19

00

019

970

1.415

.6617

.057.4

50.9

27.61

9.14

3.34

8.426

.110

00

1998

01.3

417

.0818

.428.3

0.81

25.07

9.83.0

38.0

826

.50

00

1999

01.2

616

.4217

.6910

.450.7

528

.659.6

3.16

7.34

22.35

00

020

000

1.24

16.51

17.74

12.76

0.83

28.93

9.08

2.68

7.57

20.41

00

020

010

1.06

16.97

18.03

12.98

0.84

30.33

9.08

2.63

7.42

18.68

00

020

020

1.03

17.37

18.4

13.28

0.88

31.46

8.58

2.39

7.59

17.43

00

020

030

1.07

17.61

18.69

14.33

0.92

31.68

7.03

2.14

7.85

17.36

00

020

040

0.89

17.88

18.77

17.94

0.88

31.14

6.91.8

37.8

714

.670

00

2005

00.8

16.49

17.28

22.67

0.79

30.83

5.48

1.39

8.13

13.42

00

0

Sumb

er: D

epart

emen

Energ

i dan

Sumb

erday

a Mine

ral, 2

006 (

diolah

).

305

Lamp

iran 2

c. Pe

maka

ian B

ahan

Bak

ar M

inyak

pada

Sekt

or T

rans

porta

si (R

ibu SB

M)

Tahu

nPr

e-mium

M. T

anah

Solar

Sub T

otal

M. B

akar

M. D

iesel

Gas B

umi

Avga

sAv

tur

Listr

ikAr

ang

Kayu

Bak

arElpi

ji (L

PGBr

iket

1990

34 96

810

29 49

264

470

1 450

1 460

344

8 746

100

00

019

9137

498

1033

161

70 66

976

01 3

4218

489 7

3810

00

00

1992

39 56

511

35 79

375

369

730

1 117

2066

13 89

610

00

00

1993

40 33

311

38 26

978

613

762

1 167

4073

16 04

710

00

00

1994

45 23

512

41 13

486

381

890

1 255

6344

9 543

100

00

019

9549

702

1243

457

93 17

11 2

001 0

8974

4510

275

120

00

019

9654

324

1347

094

101 4

312 0

0973

089

4611

868

160

00

019

9758

504

1348

495

107 0

122 5

7375

110

343

12 33

120

00

00

1998

61 08

613

50 42

811

1 527

3 641

710

140

327 4

8723

00

00

1999

64 35

213

55 21

311

9 578

1 719

741

147

326 5

9325

00

00

2000

69 56

713

57 26

212

6 842

1 541

922

138

267 9

4527

00

00

2001

73 34

113

59 14

613

2 500

2 217

577

111

329 5

3130

00

00

2002

76 93

814

59 85

513

6 807

1 996

699

997

11 28

133

00

00

2003

82 15

814

60 70

814

2 880

1 865

567

9720

12 63

033

00

00

2004

92 32

114

61 03

715

3 372

1 629

344

7419

14 82

834

00

00

2005

98 51

314

61 37

115

9 898

1 399

475

3717

13 68

234

00

00

Sumb

er: D

epart

emen

Ene

rgi da

n Sum

berda

ya M

ineral

, 200

6 (dio

lah).

306

Lamp

iran 2

d. Pe

maka

ian B

ahan

Bak

ar M

inyak

pada

Sekt

or T

rans

porta

si (P

ersen

)

Tahu

nPr

emium

Miny

ak T

ana

Solar

Sub T

otalM

inyak

Bak

aMiny

ak D

iesGa

s Alam

Avga

sAv

tur

Listr

ikAr

ang

Kayu

Bak

arElpi

ji (L

PGBr

iket

1990

45.9

0.013

38.71

84.63

1.91.9

20

0.06

11.48

0.01

00

00

1991

45.41

0.012

40.15

85.57

0.92

1.62

0.02

0.06

11.79

0.01

00

00

1992

43.38

0.012

39.24

82.63

0.81.2

20.0

20.0

715

.240.0

10

00

019

9341

.70.0

1139

.5781

.290.7

91.2

10.0

40.0

816

.590.0

10

00

019

9446

.070.0

1241

.8987

.980.9

11.2

80.0

60.0

49.7

20.0

10

00

019

9546

.950.0

1141

.0588

.011.1

31.0

30.0

70.0

49.7

10.0

10

00

019

9646

.750.0

1140

.5387

.31.7

30.6

30.0

80.0

410

.210.0

10

00

019

9747

.630.0

1139

.4887

.122.0

90.6

10.0

80.0

410

.040.0

20

00

019

9849

.440.0

1140

.8190

.262.9

50.5

70.1

10.0

36.0

60.0

20

00

019

9949

.950.0

142

.8692

.811.3

30.5

80.1

10.0

25.1

20.0

20

00

020

0050

.620.0

0941

.6692

.291.1

20.6

70.1

0.02

5.78

0.02

00

00

2001

50.58

0.009

40.79

91.38

1.53

0.40.0

80.0

26.5

70.0

20

00

020

0250

.980.0

0939

.6690

.651.3

20.4

60.0

70

7.47

0.02

00

00

2003

51.97

0.009

38.4

90.38

1.18

0.36

0.06

0.01

7.99

0.02

00

00

2004

54.21

0.008

35.84

90.06

0.96

0.20.0

40.0

18.7

10.0

20

00

020

0556

.120.0

0834

.9691

.090.8

0.27

0.02

0.01

7.79

0.02

00

00

Sumb

er: D

epart

emen

Ene

rgi da

n Sum

berda

ya M

ineral

, 200

6 (dio

lah).

307

Lamp

iran 2

e. Pe

maka

ian B

ahan

Bak

ar M

inya

k pad

a Sek

tor R

umah

Tan

gga d

an K

omer

sial (

Ribu

SBM

)

M.

Dies

el

1990

040

513

1 368

41 88

10

3.313

20

08 3

030

1 896

6 527

175 4

1419

910

41 40

71 6

1343

020

05

143

00

9 471

02 1

546 6

1917

8 078

1992

042

425

1 950

44 37

50

7.415

70

010

524

02 4

746 7

1118

0 808

1993

043

632

2 433

46 06

40

10.2

172

00

11 90

41.4

32 9

196 8

0218

3 590

1994

044

661

2 679

47 33

90

11.4

201

00

13 14

011

.033 5

716 8

0618

5 897

1995

045

716

2 889

48 60

50

12.1

230

00

15 34

320

.74 2

436 8

0418

7 877

1996

046

845

3 132

49 97

70

1326

20

017

767

30.44

4 935

6 797

189 5

4719

970

50 00

53 3

0153

307

013

.528

10

020

561

46.87

4 998

5 499

195 3

2019

980

51 91

62 7

9754

713

011

.926

20

022

851

61.26

5 204

4 207

199 7

9519

990

53 81

82 8

4056

658

012

.226

90

024

516

72.88

5 556

2 968

203 2

6720

000

55 93

32 9

8358

916

012

.828

40

027

678

75.05

5 740

2 958

207 1

0220

010

58 27

93 0

2861

307

012

.929

50

029

993

77.23

5 796

2 936

210 8

3220

020

61 14

03 0

7364

213

013

.130

50

030

808

79.61

6 122

2 907

214 9

9520

030

62 78

53 1

1965

905

013

.331

60

033

067

81.95

6 274

2 859

218 9

4720

040

62 83

03 1

6665

996

013

.530

70

036

601

84.03

6 391

2 789

222 0

5920

050

62 67

93 2

1365

893

013

.733

00

039

590

90.44

6 453

2 698

224 4

75

Sumb

er: D

epart

emen

Ene

rgi da

n Sum

berd

aya M

ineral

, 200

6 (dio

lah).

Aran

gKa

yu B

akar

Av-tu

rLi

strik

Brik

etEl

piji

(LPG

Sub T

otal

M. B

akar

Gas K

ota

Av-g

asTa

hun

Pre-m

ium

M. T

anah

Solar

308

Lamp

iran 2

f. Pem

akaia

n Bah

an B

akar

Miny

ak pa

da Se

ktor

Rum

ah T

angg

a dan

Kom

ersia

l (Per

sen)

Tahu

nPr

emium

Miny

ak T

ana

Solar

Sub T

otalM

inyak

Bak

aMiny

ak D

iesGa

s kota

Avga

sAv

tur

Listr

ikBr

iket

LPG

Aran

gKa

yu B

akar

1990

017

.30.5

817

.890

00.0

60

03.5

50

0.81

2.79

74.91

1991

017

.290.6

717

.960

00.0

60

03.9

50

0.92.7

674

.3619

920

17.31

0.818

.110

00.0

60

04.2

90

1.01

2.74

73.78

1993

017

.350.9

718

.320

00.0

70

04.7

30

1.16

2.71

73.01

1994

017

.381.0

418

.420

00.0

80

05.1

10

1.39

2.65

72.34

1995

017

.371.1

18.47

00

0.09

00

5.83

0.01

1.61

2.59

71.4

1996

017

.391.1

618

.560

00.1

00

6.60.0

11.8

32.5

270

.3819

970

17.86

1.18

19.04

00

0.10

07.3

40.0

21.7

81.9

669

.7519

980

18.08

0.97

19.06

00

0.09

00

7.96

0.02

1.81

1.47

69.59

1999

018

.350.9

719

.320

00.0

90

08.3

60.0

21.8

91.0

169

.320

000

18.47

0.99

19.46

00

0.09

00

9.14

0.02

1.90.9

868

.420

010

18.72

0.97

19.7

00

0.09

00

9.64

0.02

1.86

0.94

67.74

2002

019

.140.9

620

.10

00.1

00

9.64

0.02

1.92

0.91

67.3

2003

019

.170.9

520

.130

00.1

00

10.1

0.03

1.92

0.87

66.86

2004

018

.80.9

519

.740

00.0

90

010

.950.0

31.9

10.8

366

.4420

050

18.46

0.95

19.41

00

0.10

011

.660.0

31.9

0.79

66.11

Sumb

er: D

epart

emen

Energ

i dan

Sumb

erday

a Mine

ral, 2

006 (

diolah

).

309

Lamp

iran 2

g. Pe

maka

ian B

ahan

Bak

ar M

inyak

pada

Sekt

or L

ain-L

ain (R

ibu SB

M)

Tahu

nPr

emium

Miny

ak T

ana

Solar

Sub T

otalM

inyak

Bak

aMiny

ak D

iesGa

sAv

gas

Avtu

rLi

strik

LPG

Kayu

baka

rBr

iket

Aran

g

1990

2 120

1 714

11 66

015

494

1 067

681

00

00

00

00

1991

2 334

1 879

12 76

916

982

1 176

750

00

00

00

00

1992

2 462

1 879

13 46

417

805

1 154

736

00

00

00

00

1993

3 072

2 034

16 53

321

639

1 208

770

00

00

00

00

1994

3 425

2 167

18 31

123

903

1 275

814

00

00

00

00

1995

3 902

2 286

20 74

126

929

1 466

914

00

00

00

00

1996

4 475

2 562

23 11

330

150

1 883

986

00

00

00

00

1997

4 663

2 576

24 05

231

291

2 050

1 064

00

00

00

00

1998

2 902

2 351

17 25

422

507

2 043

942

00

00

00

00

1999

2 805

2 395

16 98

622

186

2 284

893

00

00

00

00

2000

2 917

2 477

17 41

622

810

2 424

904

00

00

00

00

2001

3 030

2 559

17 80

223

391

2 563

914

00

00

00

00

2002

3 142

2 547

18 14

523

834

2 702

925

00

00

00

00

2003

3 254

2 534

18 48

824

276

2 576

936

00

00

00

00

2004

3 410

2 521

18 81

624

747

2 506

915

00

00

00

00

2005

3 413

2 509

19 31

025

232

2 492

876

00

00

00

00

Sumb

er: D

epart

emen

Ene

rgi da

n Sum

berda

ya M

ineral

, 200

6 (dio

lah).

310

Lamp

iran 2

h. Pe

maka

ian B

ahan

Bak

ar M

inyak

pada

Sekt

or L

ain-L

ain (P

ersen

)

Tahu

nPr

emium

Miny

ak

Tana

hSo

larSu

b Tota

lM

inyak

Ba

kar

Miny

ak

Diese

lGa

sAv

gas

Avtu

rLi

strik

LPG

Kayu

Ba

kar

Brike

tAr

ang

1990

12.3

9.94

67.63

89.86

6.19

3.95

00

00

00

00

1991

12.34

9.94

67.53

89.81

6.22

3.97

00

00

00

00

1992

12.5

9.54

68.36

90.4

5.86

3.74

00

00

00

00

1993

13.01

8.61

7091

.625.1

13.2

60

00

00

00

019

9413

.188.3

470

.4591

.964.9

13.1

30

00

00

00

019

9513

.317.8

70.77

91.88

53.1

20

00

00

00

019

9613

.557.7

670

91.31

5.72.9

90

00

00

00

019

9713

.557.4

969

.9190

.955.9

63.0

90

00

00

00

019

9811

.389.2

267

.6888

.298.0

13.7

00

00

00

00

1999

11.06

9.44

66.97

87.47

9.01

3.52

00

00

00

00

2000

11.16

9.48

66.63

87.27

9.27

3.46

00

00

00

00

2001

11.28

9.52

66.26

87.06

9.54

3.40

00

00

00

020

0211

.449.2

766

.0886

.799.8

43.3

70

00

00

00

020

0311

.719.1

266

.5387

.369.2

73.3

70

00

00

00

020

0412

.118.9

566

.887

.868.9

3.25

00

00

00

00

2005

11.93

8.77

67.52

88.22

8.71

3.06

00

00

00

00

Sumb

er: D

epart

emen

Ene

rgi da

n Sum

berda

ya M

ineral

, 200

6 (dio

lah).

311

Lampiran 3. Istilah-Istilah sektor Minyak dan Gas Bumi

Minyak Bumi atau Minyak Mentah

: adalah minyak mineral yang merupakan campuran dari hidrokarbon yang berwarna hijau kehitam-hitaman serta mempunyai kerapatan dan kekentalan yang bervariasi. Merupakan bahan baku untuk mendapatkan BBM dan produk petrokimia. Data yang ditampilkan dalam neraca energi merupakan jumlah minyak bumi dan kondensat.

BBM : Bahan Bakar Minyak (BBM) yang dimaksud dalam neraca energi adalah produk kilang minyak yang dapat digunakan untuk energi, terdiri dari avgas, avtur, mogas/premium, minyak solar, minyak diesel, minyak bakar, dan minyak tanah. Khusus dalam Disertasi ini, istilah Bahan Bakar Minyak (BBM) mengacu pada premium, minyak solar, minyak tanah, dan elpiji.

Avgas : Aviation Gasoline adalah bahan bakar pesawat terbang baling-baling terdiri dari hidrokarbon ringan didistilasi antara 100oC dan 250oC, hasil distilasi pada volume sekurang-kurangnya 20% pada temperature 143oC.

Avtur : Aviation Turbine adalah bahan bakar untuk pesawat terbang jet terdiri dari hidrokarbon sedang dengan karakteristik distilasi dan titik nyala seperti minyak tanah dengan kandungan aromatik maksimum 22 persen terhadap volume. Kekentalan di bawah 18cST pada temperature -20oC, titik beku di bawah -47oC dan nilai oktan berkisar antara 80-145 RON.

Premium : Bensin Premium atau Motor Gasoline (mogas) adalah minyak hidrokarbon ringan yang digunakan untuk mesin pembakaran dalam seperti kendaraan bermotor tidak termasuk pesawat terbang. Mogas didistilasi antara 35oC dan 215oC diproses dengan Reformer, Catalitik Craking atau Blending dengan fraksi aromatik untuk mencapai nilai oktan yang tinggi. Di pasar Indonesia mogas dipisahkan menjadi tiga jenis: premium, premix dan super TT (premium mempunyai nilai oktan sekitar 80 RON, premix dan petramax mempunyai nilai oktan sekitar 94 RON, dan super TT dan petramax plus mempunyai nilai oktan sekitar 98 RON dan bebas timbal).

Minyak Diesel : adalah produk kilang yang megandung gas oil berat. BBM jenis ini diperoleh dari fraksi terendah dari atmosperic destilasi minyak mentah, sedangkan gas oil beratnya diperoleh dari vacuum re-distilasi dari residu atmospheric destilasi. Dalam pemasaran diesel oil dipisahkan menjadi dua jenis, yaitu minyak solar (Automotive Diesel Oil (ADO) atau High Speed Diesel

312

(HSD)) dan minyak diesel (Industry Diesel Oil (IDO) atau Low Speed Diesel (LSD)).

Lampiran 3. Lanjutan Minyak Bakar : adalah hasil minyak hasil distilasi residu. BBM ini

terdiri dari semua residu termasuk residu dari blending. Kekentalan sekitar 10 cSt pada 80oC. Titik bakar (flash point) nya di atas 50oC dengan density lebih dari 0.90.

Minyak Tanah : atau kerosene adalah BBM yang dihasilkan dari proses destilasi antara volatility di antara mogas dan gasoil. Dengan distilasi sedang antara 150oC dan 300oC dimna didistilasi pada volume minimal 65 persen pada temperature 250oC. Spesific gravity-nya sekitar 0.8 dengan titik nyala di atas 38oC .

Elpiji (LPG) : Adalah kependekan dari Liquified Petroleum Gas, adalah hidrokarbon ringan fraksi dari minyak mentah, dihasilkan dari proses kilang minyak yang terdiri dari propane (C3H8) dan butana (C4H10) atau campuran dari keduanya. Selain dari kilang minyak, LPG dapat dihasilkan dari pemurnian (purification) gas bumi di kilang LPG dan kilang LNG.

LNG : Adalah kependekan dari Liquified Natural Gas yaitu gas alam yang dimampatkan pada tekanan tinggi sehingga berbentuk cairan. Biasanya dilakukan untuk ditransportasikan agar efisien.

Batubara : adalah batuan sedimen yang terbentuk dari tumpukan kayu jutaan tahun yang lalu.

Biomassa ; adalah kumpulan dari kayu bakar, limbah pertanian (sekam, batang padi, cangkang sawit, tempurung kelapa), black liquor (cairan limbah), potongan kayu (chip), dan kulit kayu (bark).

Kilang Minyak : adalah unit pengolahan minyak buni dan kondesat untuk memproduksi bahan bakar minyak, antara lain naptha, avgas, avtur, ADO, IDO, premium, minyak tanah, minyak bakar, dan LPG.

Kondensat : atau natural gas liquid adalah cairan yang didapat dari gas bumi, dapat juga berupa gas minyak cair dan bensin alam.

SBM : Setara Barel Minyak adalah nilai kesetaraan kalor dengan satu barel minyak bumi.

Sumber: Ditjen Migas dalam Departemen Energi dan Sumberdaya Mineral, 2006.

313

Lam

pira

n 4.

Pe

rkem

bang

an S

ubsid

i di I

ndon

esia

Tah

un 19

85-2

007

Urai

an19

8519

8619

8719

8819

8919

9019

9119

9219

9319

9419

9519

96

1. Ju

mlah

Bela

nja N

egar

a22

148

20 7

3822

384

26 7

3432

692

39 7

5444

581

52 0

4857

833

62 6

0765

342

82 2

21

2. T

otal

Subs

idi

1 36

746

71

165

282

1 85

83

570

1 23

086

71

455

1 50

217

91

660

a.

Sub

sidi B

BM45

0-

402

8270

73

306

930

692

1 28

068

7-

1416

b

. Sub

sidi N

on B

BM:

917

467

763

200

1 15

026

530

017

517

581

517

924

4

b.1

. Pup

uk91

746

776

320

01

150

265

300

175

175

815

143

186

b.2

. Pan

gan

--

--

--

--

--

3658

b.3

. List

rik -

--

--

--

--

- -

-

b.4

. Bun

ga K

redi

t Pro

gram

-

--

--

--

--

- -

-

b.4

. Lain

nya

- -

- -

- -

- -

- -

--

Urai

an19

9719

9819

9920

0020

0120

0220

0320

0420

0520

0620

07

1. Ju

mlah

Bela

nja N

egar

a10

9 30

217

2 66

923

1 87

922

1 46

734

1 56

334

5 60

537

0 59

225

5 30

939

2 82

042

2 47

045

7 30

0

2. T

otal

Subs

idi

21 1

2135

786

65 9

1662

745

77 4

4340

006

25 4

6526

638

119

090

107

628

105

154

a.

Sub

sidi B

BM9

814

28 6

0740

923

53 8

1068

381

31 1

6213

210

14 5

2789

194

62 7

3556

361

b

. Sub

sidi N

on B

BM:

11 3

067

179

24 9

938

936

9 06

38

845

12 2

5512

111

29 8

9644

892

48 7

93

b.1

. Pup

uk70

81

910

--

--

-1

353

2 59

42

982

6 98

1

b.2

. Pan

gan

10 5

991

535

18 1

642

213

2 43

54

507

4 69

75

476

6 45

25

570

6 58

4

b.3

. List

rik-

1 93

04

552

3 92

84

618

4 10

34

519

3 36

312

511

31 2

4632

488

b.4

. Bun

ga K

redi

t Pro

gram

-

1 19

22

033

2 42

81

083

184

1 64

4-

474

319

1 64

0

b.4

. Lain

nya

-61

224

436

792

651

1 39

51

919

7 86

54

775

1 10

0

Sum

ber:

Bada

n Pe

renc

anaa

n Pe

mba

ngun

an N

asio

nal,

2007

.

314

Lampiran 5. Program Estimasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia menggunakan Metode 2SLS dan Prosedur SYSLIN dengan Program SAS/ETS versi 9.0

NOTE: Copyright (c) 2002 by SAS Institute Inc., Cary, NC, USA. NOTE: SAS (r) Proprietary Software Version 9.00 (TS M0) Licensed to SUNY AT STONY BROOK, Site 0013402001. NOTE: This session is executing on the WIN_PRO platform. NOTE: SAS initialization used: real time 1.15 seconds cpu time 0.63 seconds options nodate nonumber; proc import datafile="H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\Energi.xls" out=work.energi; sheet='2009_04_1986'; getnames=yes; run; NOTE: WORK.ENERGI was successfully created. NOTE: PROCEDURE IMPORT used (Total process time): real time 0.29 seconds cpu time 0.12 seconds data Hanggono; set energi; /*A. SATUAN HARGA BAHAN BAKAR MINYAK MOPSPR = HDUSMB * 1.18 = US$ / BARREL MOPSSL = HDUSMB * 1.24 = US$ / BARREL MOPSKR = HDUSMB * 1.31 = US$ / BARREL HDUSLG = US$ / RIBU KG HDUSMB = US$ / BARREL MOPLPR = MOPSPR/159*1000 = US$ / RIBU LITER MOPLSL = MOPSSL/159*1000 = US$ / RIBU LITER MOPLKR = MOPSKR/159*1000 = US$ / RIBU LITER HDULLG = HDUSLG = US$ / RIBU KG HDULMB = HDUSMB/159*1000 = US$ / RIBU LITER MOPRPR = MOPLPR*NTUKAR = RP / RIBU LITER MOPRSL = MOPLSL*NTUKAR = RP / RIBU LITER MOPRKR = MOPLKR*NTUKAR = RP / RIBU LITER HDURLG = HDULLG*NTUKAR = RP / RIBU KG HDURMB = HDULMB*NTUKAR = RP / RIBU LITER MOPHPR = 1.15 * MOPRPR / 1000 MOPHSL = 1.15 * MOPRSL / 1000 MOPHKR = 1.15 * MOPRKR / 1000 HDUHLG = HDURLG / 1000 HJECPR = SUBHPR = MOPHPR = RP / LITER HJECSL = SUBHSL = MOPHSL = RP / LITER HJECKR = SUBHKR = MOPHKR = RP / LITER HJECLG = SUBHLG = HDUHLG = RP / KG HDUSMB = US$/BARREL HDULMB = US$/RB LITER HDURMB = RP/RB LITER HDUHMB = RP / LITER

315

B. HARGA DUNIA PREMIUM KEROSENE SOLAR dan ELPIJI*/ HDUSMB = HDUSMBNR/CPINDS*100; HDULMB = HDUSMB/159*1000; HDURMB = HDULMB*NTUKRR; HDUHMB = HDURMB/1000; HDUSLG = HDUSLGNR/CPINDS*100; HDULLG = HDUSLG; HDURLG = HDULLG*NTUKRR; HDUHLG = HDURLG/1000; MOPSPR = 1.18 * HDUSMB; MOPSSL = 1.24 * HDUSMB; MOPSKR = 1.31 * HDUSMB; MOPSAT = 1.50 * HDUSMB; MOPSAG = 1.36 * HDUSMB; MOPSDS = 1.22 * HDUSMB; MOPSBR = 0.90 * HDUSMB; MOPRPR = 1.18 * HDURMB; MOPRSL = 1.24 * HDURMB; MOPRKR = 1.31 * HDURMB; /*B. HARGA KEEKONOMIAN BAHAN BAKAR MINYAK DALAM RUPIAH/SATUAN */ ALPHAC = 1.15; MOPHPR = ALPHAC * MOPRPR /1000; MOPHSL = ALPHAC * MOPRSL /1000; MOPHKR = ALPHAC * MOPRKR /1000; /*C. SUBSIDI HARGA BAHAN BAKAR MINYAK DALAM RUPIAH/SATUAN*/ SUBHPR = MOPHPR - HJECPR; SUBHSL = MOPHSL - HJECSL; SUBHKR = MOPHKR - HJECKR; SUBHLG = HDUHLG - HJECLG; /*D. NILAI IMPOR BAHAN BAKAR MINYAK DALAM MILIAR RUPIAH*/ IMPRPR = IMPJPR * MOPRPR /1000000000; IMPRSL = IMPJSL * MOPRSL /1000000000; IMPRKR = IMPJKR * MOPRKR /1000000000; EKSRLG = EKSJLG * HDURLG /1000000000; EKSRBM = EKSRLG; IMPBBL = IMPRAT + IMPRBR; IMPBBM = IMPRPR + IMPRSL + IMPRKR + IMPRLG + IMPBBL; /*E. PENAWARAN JUMLAH BAHAN BAKAR MINYAK DALAM RIBU LITER*/ PNWJPR = PROJPR + IMPJPR - EKSJPR; PNWJSL = PROJSL + IMPJSL - EKSJSL; PNWJKR = PROJKR + IMPJKR - EKSJKR; PNWJLG = PROJLG + IMPJLG - EKSJLG; PNWJBL = PNWJAT + PNWJAG + PNWJDS + PNWJBR; PNWJBM = PNWJPR + PNWJSL + PNWJKR + PNWJBL; /*F. KONSUMSI BAHAN BAKAR MINYAK PER SEKTOR PENGGUNA DALAM MILIAR H*/ KOSCPRT = KOSJPRT * HJECPR / 1000000; KOSCPRL = KOSJPRL * HJECPR / 1000000; KOSCSLT = KOSJSLT * HJECSL / 1000000; KOSCSLI = KOSJSLI * HJECSL / 1000000; KOSCSLK = KOSJSLK * HJECSL / 1000000; KOSCSLL = KOSJSLL * HJECSL / 1000000; KOSCKRT = KOSJKRT * HJECKR / 1000000;

316

KOSCKRI = KOSJKRI * HJECKR / 1000000; KOSCKRK = KOSJKRK * HJECKR / 1000000; KOSCKRL = KOSJKRL * HJECKR / 1000000; KOSCLGI = KOSJLGI * HJECLG / 1000000; KOSCLGK = KOSJLGK * HJECLG / 1000000; /*G. KONSUMSI BAHAN BAKAR MINYAK DALAM RUPIAH*/ KOSCPR = KOSCPRT + KOSCPRL; KOSCSL = KOSCSLT + KOSCSLI + KOSCSLK + KOSCSLL; KOSCKR = KOSCKRT + KOSCKRI + KOSCKRK + KOSCKRL; KOSCAT = KOSJAT * HJECAT /1000000; KOSCAG = KOSJAG * HJECAG /1000000; KOSCDS = KOSJDS * HJECDS /1000000; KOSCBR = KOSJBR * HJECBR /1000000; KOSCLG = KOSCLGI + KOSCLGK; KOSCPK = KOSCPR + KOSCSL + KOSCKR; KOSCPG = KOSCPK + KOSCLG; KOSCBL = KOSCAT + KOSCAG + KOSCDS + KOSCBR; KOSCBM = KOSCPG + KOSCBL; KOSJBL = KOSJAT + KOSJAG + KOSJDS + KOSJBR; KOSJPK = KOSJPR + KOSJSL + KOSJKR; /*H. SUBSIDI BAHAN BAKAR MINYAK DALAM MILIAR RUPIAH*/ SUBRPR = SUBHPR * KOSJPR / 1000000; SUBRSL = SUBHSL * KOSJSL / 1000000; SUBRKR = SUBHKR * KOSJKR / 1000000; SUBRAT = SUBHAT * KOSJAT / 1000000; SUBRAG = SUBHAG * KOSJAG / 1000000; SUBRDS = SUBHDS * KOSJDS / 1000000; SUBRBR = SUBHBR * KOSJBR / 1000000; SUBRLG = SUBHLG * KOSJLG / 1000000; SUBPKS = SUBRPR + SUBRSL + SUBRKR; SUBPKG = SUBPKS + SUBRLG; SUBBBL = SUBRAT + SUBRAG + SUBRDS + SUBRBR; SUBBBM = SUBPKG + SUBBBL; /*I. INDIKATOR MAKROEKONOMI DALAM MILIAR RUPIAH*/ SUBTOT = SUBBBM + SUBNBB; GOVENS = GOVEXP - SUBBBM; REVNTX = REVDDN - REVTAX; FISCGP = REVDDN - GOVEXP; BOTBBM = EKSRLG - IMPBBM; KOSNBM = KOSNAS - KOSCBM; INVNMG = INVEST - INVRMG; EKSNBM = EKSPOR - EKSRBM; IMPNBM = IMPORT - IMPBBM; NETEKS = EKSPOR - IMPORT; LCPINDS = LAG(CPINDS); LCPINDX = LAG(CPINDX); INFLSI = (CPINDX - LCPINDX)/LCPINDX * 100; INFLSS = (CPINDS - LCPINDS)/LCPINDS * 100; GDPNAS = KOSNAS + INVEST + GOVEXP + NETEKS; LGDPNAS = LAG(GDPNAS); GROWTH = (GDPNAS - LGDPNAS)/LGDPNAS * 100; /*J. HARGA RATA-RATA TERTIMBANG BAHAN BAKAR MINYAK DALAM RIPIAH/LITER*/ HTMCPK = KOSCPK/KOSJPK*1000000; CPIN_2 = CPINDX / CPINDS;

317

/*INDIKATOR KEMISKINAN DALAM JUTA ORANG */ JOVERT = JOVDES + JOVKOT; POVERT = JOVERT / POPNAS * 100; KRODA6 = KRODA4 + KRODA2; /*INDIKATOR LAG (L), PERUBAHAN (D), PERTUMBUHAN (G), DAN RASIO (R)*/ LHDUSLG = LAG(HDUSLG); LHDUSMB = LAG(HDUSMB); LKOSJPRT = LAG(KOSJPRT); LKOSJSLT = LAG(KOSJSLT); LKOSJSLI = LAG(KOSJSLI); LKOSJSLK = LAG(KOSJSLK); LKOSJKRT = LAG(KOSJKRT); LKOSJKRI = LAG(KOSJKRI); LKOSJKRK = LAG(KOSJKRK); LKOSJLGI = LAG(KOSJLGI); LKOSJLGK = LAG(KOSJLGK); LIMPJPR = LAG(IMPJPR); LIMPJSL = LAG(IMPJSL); LIMPJKR = LAG(IMPJKR); LSUBHPR = LAG(SUBHPR); LSUBHSL = LAG(SUBHSL); LSUBHKR = LAG(SUBHKR); LSUBHLG = LAG(SUBHLG); GSUBHPR = (SUBHPR-LSUBHPR)/LSUBHPR*100;LGOVENS = LAG(GOVENS); LGOVEXP = LAG(GOVEXP); DGOVENS = (GOVENS - LGOVENS); DGOVEXP = (GOVEXP - LGOVEXP); LINVNMG = LAG(INVNMG); LINVEST = LAG(INVEST); LINVRMG = LAG(INVRMG); DINVEST = (INVEST - LINVEST); LINTRIL = LAG(INTRIL); DINTRIL = (INTRIL-LINTRIL); LNTUKRR = LAG(NTUKRR); DNTUKRR = (NTUKRR-LNTUKRR); LMONEYS = LAG(MONEYS); LMONEYD = LAG(MONEYD); RMONEYD = MONEYD/LMONEYD; LREVDDN = LAG(REVDDN); DREVDDN = (REVDDN-LREVDDN); RREVDDN = REVDDN/LREVDDN; LDEVISS = LAG(DEVISS); DDEVISS = (DEVISS - LDEVISS); LMOPHPR = LAG(MOPHPR); LREVTAX = LAG(REVTAX); LFDINVS = LAG(FDINVS); RFDINVS = FDINVS/LFDINVS; LEKSNBM = LAG(EKSNBM); LEKSJLG = LAG(EKSJLG); LSUBHPR = LAG(SUBHPR); LSUBHSL = LAG(SUBHSL); LSUBHKR = LAG(SUBHKR); LSUBHLG = LAG(SUBHLG); LHJECPX = LAG(HJECPX); RHJECPX = HJECPX/LHJECPX; LBANKID = LAG(BANKID); LHJECKR = LAG(HJECKR); DHJECKR = (HJECKR-LHJECKR); LHJECLG = LAG(HJECLG); DHJECLG = (HJECLG-LHJECLG); LHJECSL = LAG(HJECSL); DHJECSL = (HJECSL - LHJECSL); LHJECPR = LAG(HJECPR); LJOVDES = LAG(JOVDES); LJOVKOT = LAG(JOVKOT); LUMRNAS = LAG(UMRNAS); LLABORD = LAG(LABORD); DLABORD = (LABORD - LLABORD); LLABORS = LAG(LABORS); LINFLSI = LAG(INFLSI); DINFLSI = (INFLSI-LINFLSI); LIMPNBM = LAG(IMPNBM); LKOSNBM = LAG(KOSNBM); LMOPHSL = LAG(MOPHSL); LMOPSPR = LAG(MOPSPR); LPROJLG = LAG(PROJLG); LHDUHLG = LAG(HDUHLG); LHJECKB = LAG(HJECKB); DHJECKB = (HJECKB-LHJECKB); RHJLGKR = (LHJECLG/LHJECKR); GHJECKB = (HJECKB-LHJECKB)/LHJECKB*100; LKNIAGA = LAG(KNIAGA); LMTIKAN = LAG(MTIKAN); DBANKID = (BANKID-LBANKID); RHJECSL = (HJECSL/LHJECSL); RHJSLLG = (HJECSL/HJECLG); RHJSLLG2 = (LHJECSL/LHJECLG); GHJECSL = (HJECSL-LHJECSL)/LHJECSL*100;LUNEMPL = LAG(UNEMPL); RUN; NOTE: There were 21 observations read from the data set WORK.ENERGI. NOTE: The data set WORK.HANGGONO has 21 observations and 398 variables. NOTE: DATA statement used (Total process time): real time 0.43 seconds cpu time 0.40 seconds

318

proc SYSLIN 2SLS data=Hanggono; endogenous PNWJPR PNWJSL PNWJKR PNWJLG PNWJBM KOSJPRT KOSJPR KOSJSLT KOSJSLI KOSJSLK KOSJSL KOSJKRT KOSJKRI KOSJKRK KOSJKR KOSJLGI KOSJLGK KOSJLG KOSCPR KOSCSL KOSCKR KOSCLG KOSCBM HJECPR HJECSL HJECKR HJECLG IMPJPR IMPJSL IMPJKR IMPRPR IMPRSL IMPRKR IMPBBM EKSJLG EKSRLG BOTBBM SUBHPR SUBHSL SUBHKR SUBHLG SUBRPR SUBRSL SUBRKR SUBRLG SUBBBM REVTAX REVDDN FISCGP KOSNBM KOSNAS INVRMG INVNMG INVEST GOVENS GOVEXP IMPNBM IMPORT EKSNBM EKSPOR GDPNAS MONEYS MONEYD NTUKRR CPINDX INTRIL LABORS LABORD UMRNAS UNEMPL INFLSI NETEKS GROWTH JOVDES JOVKOT POVERT; instruments KRISIS KRISIP TRENDD HDURMB HJECKB HDUSMB HDUSLG HJECPX KRODA2 KRODA4 KRODA6 KNIAGA POPNAS LISTRK MTIKAN RTIKAN SUBBBL PNWJBL CPINDS FDINVR KOSJPRL KOSJSLL KOSJKRL DEVISS BANKTL FDINVS INVETL PROJPR PROJSL PROJKR PROJLG EKSJPR EKSJSL EKSJKR LBANKID REVNTX; model IMPJPR = LMOPHPR CPINDX TRENDD LIMPJPR /dw; model IMPJSL = MOPHSL CPINDX KNIAGA LIMPJSL /dw; model IMPJKR = MOPHKR POPNAS KRISIP LIMPJKR /dw; model EKSJLG = LHDUHLG PROJLG TRENDD KRISIP LEKSJLG /dw; model KOSJPRT = HJECPR RHJECPX KRODA6 LKOSJPRT /dw; model KOSJSLT = HJECSL LKNIAGA KRISIS LKOSJSLT /dw; model KOSJSLI = DHJECSL LISTRK KRISIS LKOSJSLI /dw; model KOSJSLK = HJECSL RTIKAN LKOSJSLK /dw; model KOSJKRT = HJECKR LMTIKAN LKOSJKRT /dw; model KOSJKRI = HJECKR LBANKID LKOSJKRI /dw; model KOSJKRK = HJECKR DHJECKB RHJLGKR POPNAS LKOSJKRK /dw; model KOSJLGI = LHJECLG LISTRK KRISIS LKOSJLGI /dw; model KOSJLGK = LHJECLG DHJECKR POPNAS LKOSJLGK /dw; model SUBHPR = MOPSPR NTUKRR REVDDN LSUBHPR /dw; model SUBHSL = MOPSSL NTUKRR DREVDDN LSUBHSL /dw; model SUBHKR = MOPSKR NTUKRR REVDDN LSUBHKR /dw; model SUBHLG = HDUSLG NTUKRR RREVDDN LSUBHLG /dw; model GOVENS = REVDDN INFLSI TRENDD LGOVENS /dw; model REVTAX = LGDPNAS KRISIP LREVTAX /dw; model EKSNBM = INFLSS CPINDX DNTUKRR PNWJBM LEKSNBM /dw; model IMPNBM = CPINDS INFLSI LNTUKRR POPNAS KRISIS LIMPNBM /dw; model KOSNBM = INFLSI INTRIL POPNAS KRISIS LKOSNBM /dw; model INVRMG = DINTRIL RFDINVS POPNAS KRISIS TRENDD LINVRMG /dw; model INVNMG = LINTRIL LNTUKRR TRENDD KRISIS LINVNMG /dw; model MONEYS = INTRIL GDPNAS BANKTL KRISIS TRENDD LMONEYS /dw; model MONEYD = INTRIL NTUKRR MONEYS LMONEYD /dw; model NTUKRR = CPIN_2 FDINVS DDEVISS LNTUKRR /dw; model INTRIL = MONEYS RMONEYD DINVEST KRISIS /dw; model CPINDX = HTMCPK LMONEYS LCPINDX /dw; model LABORS = UMRNAS POPNAS DGOVENS LLABORS /dw; model LABORD = LUMRNAS GDPNAS LLABORD /dw; model UMRNAS = LLABORS DLABORD KRISIP TRENDD LUMRNAS /dw; model JOVDES = INFLSI LGOVEXP UNEMPL HJECKB LJOVDES /dw; model JOVKOT = INFLSI GOVEXP UMRNAS LUNEMPL LHJECLG LJOVKOT /dw;

319

identity PNWJPR = PROJPR + IMPJPR - EKSJPR; identity PNWJSL = PROJSL + IMPJSL - EKSJSL; identity PNWJKR = PROJKR + IMPJKR - EKSJKR; identity PNWJLG = PROJLG + IMPJLG - EKSJLG; identity PNWJBM = PNWJPR + PNWJSL + PNWJKR + PNWJBL; identity KOSJPR = KOSJPRT + KOSJPRL; identity KOSJSL = KOSJSLT + KOSJSLI + KOSJSLK + KOSJSLL; identity KOSJKR = KOSJKRT + KOSJKRI + KOSJKRK + KOSJKRL; identity KOSJLG = KOSJLGI + KOSJLGK; identity HJECPR = MOPHPR - SUBHPR; identity HJECSL = MOPHSL - SUBHSL; identity HJECKR = MOPHKR - SUBHKR; identity HJECLG = HDUHLG - SUBHLG; identity KOSCPR = KOSCPR; identity KOSCSL = KOSCSL; identity KOSCKR = KOSCKR; identity KOSCLG = KOSCLG; identity BOTBBM = EKSRLG - IMPBBM; identity KOSCBM = KOSCPR + KOSCSL + KOSCKR + KOSCLG + KOSCBL; identity IMPRPR = IMPRPR; identity IMPRSL = IMPRSL; identity IMPRKR = IMPRKR; identity IMPBBM = IMPRPR + IMPRSL + IMPRKR + IMPRLG + IMPBBL; identity IMPORT = IMPBBM + IMPNBM; identity EKSRLG = EKSRLG; identity EKSPOR = EKSRLG + EKSNBM; identity NETEKS = EKSPOR - IMPORT; identity REVDDN = REVTAX + REVNTX; identity INVEST = INVRMG + INVNMG; identity KOSNAS = KOSCBM + KOSNBM; identity SUBRPR = SUBRPR + 0; identity SUBRSL = SUBRSL + 0; identity SUBRKR = SUBRKR + 0; identity SUBRLG = SUBRLG + 0; identity SUBBBM = SUBRPR + SUBRSL + SUBRKR + SUBRLG + SUBBBL; identity GOVEXP = GOVENS + SUBBBM; identity FISCGP = REVDDN - GOVEXP; identity GDPNAS = KOSNAS + INVEST + GOVEXP + NETEKS; identity GROWTH = GROWTH; identity UNEMPL = LABORS - LABORD; identity INFLSI = INFLSI; identity POVERT = POVERT; run; NOTE: 21 observations were read. 1 observations have missing values. 20 observations were used in the computations. NOTE: PROCEDURE SYSLIN used (Total process time): real time 0.26 seconds cpu time 0.15 seconds

320

Lampiran 6. Hasil Estimasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia menggunakan Metode 2SLS dan Prosedur SYSLIN dengan Program SAS/ETS versi 9.0

                                         The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                    Model                                              KOSJPRT                    Dependent Variable                                 KOSJPRT                    Label                 Kons.Premium di Transportasi (Rb Lt)                               Analysis of Variance Source            DF    Sum of Squares     Mean Square  F Value    Pr > F Model              4    3.102E14      7.755E13      1530.79   <.0001 Error             15    7.599E11      5.066E10 Corrected Total   19    3.109E14                       Root MSE          225073.912    R‐Square   0.99756                      Dependent Mean    10071186.3    Adj R‐Sq   0.99690                      Coeff Var            2.23483                                Parameter Estimates                  Parameter Standard                     Variable   Variable   DF  Estimate    Error   t Value  Pr > |t| Label    Intercept   1   1089813 635159.7      1.72    0.1068 Intercept   HJECPR      1  ‐404.767 224.2521     ‐1.80    0.0912 H.Jual Eceran Premium (Rp/Liter)   RHJECPX     1  25360.13 228775.0      0.11    0.9132 Rasio Harga Bensin Pertamax (rasio)   KRODA6      1  51.52939 20.57990      2.50    0.0243 Jlh.Kendaraan R4 & R2   LKOSJPRT    1  0.926845 0.059403     15.60    <.0001 LAG Kons.Premium di Transport. (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  1.781738                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.096245   

                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                    Model                                              KOSJSLT                    Dependent Variable                                 KOSJSLT                    Label                 Kons.M.Solar di Transportasi (Rb Lt)                                 Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares      Mean Square  F Value    Pr > F Model             4    1.181E14      2.952E13      249.50    <.0001 Error            15    1.774E12      1.183E11 Corrected Total  19    1.198E14                       Root MSE          343941.580    R‐Square       0.98519                      Dependent Mean    8575716.06    Adj R‐Sq       0.98124                      Coeff Var            4.01065                                 Parameter Estimates                 Parameter   Standard                   Variable   Variable  DF   Estimate      Error  t Value Pr > |t| Label   Intercept  1   892803.0   434157.4     2.06   0.0576 Intercept   HJECSL     1   ‐827.180   470.8609    ‐1.76   0.0994 H.Jual Eceran M.Solar (Rp/Liter)   LKNIAGA    1   266.3491   158.7959     1.68   0.1142 LAG Jlh.Kendaraan Niaga   KRISIS     1    ‐752422   304508.5    ‐2.47   0.0260 Krisis Domestik   LKOSJSLT   1   0.972452   0.058266    16.69   <.0001 LAG Kons.M.Solar di Transport. (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  1.971382                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.00169                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                          KOSJSLI                      Dependent Variable                             KOSJSLI                      Label                 Kons.M.Solar di Industri (Rb Lt)                             Analysis of Variance Source          DF  Sum of Squares      Mean Square    F Value  Pr > F Model            4 1.367E14            3.417E13       165.21   <.0001 Error           15 3.102E12              2.068E11 Corrected Total 19 1.398E14  

321

                     Root MSE          454754.650    R‐Square   0.97781                      Dependent Mean    6644934.17    Adj R‐Sq   0.97189                      Coeff Var            6.84363                                 Parameter Estimates                 Parameter   Standard                     Variable   Variable  DF   Estimate      Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1    ‐172483   367098.5    ‐0.47    0.6452  Intercept   DHJECSL    1   ‐103.726   691.3420    ‐0.15    0.8827  Perub.H.Jual Ec.M.Solar (Rp/Liter)   LISTRK     1   167.5038   93.30388     1.80    0.0928  Daya Listrik Terpasang (MW)   KRISIS     1    ‐800382   455481.3    ‐1.76    0.0993  Krisis Domestik   LKOSJSLI   1   0.680545   0.213814     3.18    0.0062  LAG Kons.M.Solar di Industri (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  2.356451                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.18261    

                                              The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                          KOSJSLK                      Dependent Variable                             KOSJSLK                      Label                 Kons.M.Solar di RT& Kom. (Rb Lt)                                       Analysis of Variance Source          DF  Sum of Squares      Mean Square    F Value   Pr > F  Model            3 3.826E11            1.275E11       75.88     <.0001 Error           16  2.69E10              1.681E9 Corrected Total 19 4.095E11                       Root MSE          40999.7391    R‐Square   0.93433                      Dependent Mean    468197.805    Adj R‐Sq   0.92201                      Coeff Var            8.75693                                        Parameter Estimates                 Parameter  Standard                       Variable   Variable  DF   Estimate     Error    t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1    ‐285614  116096.6      ‐2.46    0.0256  Intercept   HJECSL     1   ‐16.9463  29.27728      ‐0.58    0.5708  H.Jual Eceran M.Solar (Rp/Liter)   RTIKAN     1   0.259371  0.088699       2.92    0.0099  Rumah Tangga Nelayan (KK)   LKOSJSLK   1   0.586745  0.122279       4.80    0.0002  LAG Kons.M.Solar di RTdanKom.(Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  1.678387                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.157913                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                    Model                                              KOSJKRT                    Dependent Variable                                 KOSJKRT                    Label                 Kons.M.Tanah di Transportasi (Rb Lt)                               Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares      Mean Square    F Value   Pr > F Model            3     1625878      541959.2        45.15    <.0001 Error           16    192059.0      12003.69 Corrected Total 19     1817937                       Root MSE           109.56133    R‐Square   0.89435                      Dependent Mean    2196.45815    Adj R‐Sq   0.87454                      Coeff Var            4.98809                               Parameter Estimates                Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF  Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1  615.0396    249.6839    2.46    0.0255  Intercept   HJECKR     1  ‐0.23234    0.137281   ‐1.69    0.1099  H.Jual Eceran M.Tanah (Rp/Liter)   LMTIKAN    1  0.001826    0.001237    1.48    0.1593  LAG Kapal Motor Perikanan (Unit)   LKOSJKRT   1  0.705722    0.135130    5.22    <.0001  LAG Kons.M.Tanah di Transport. (Rb Lt)  

322

                            Durbin‐Watson                  2.109878                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.06722    

                                             The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                          KOSJKRI                      Dependent Variable                             KOSJKRI                      Label                 Kons.M.Tanah di Industri (Rb Lt)                                        Analysis of Variance Source          DF    Sum of Squares       Mean Square    F Value   Pr > F Model            3    2.696E11       8.986E10        41.70    <.0001 Error           16    3.448E10       2.1548E9 Corrected Total 19    3.041E11                       Root MSE          46419.4657    R‐Square       0.88661                      Dependent Mean    462798.110    Adj R‐Sq       0.86535                      Coeff Var           10.03018                                        Parameter Estimates                  Parameter    Standard                     Variable   Variable  DF   Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   97382.20    62237.07     1.56    0.1372  Intercept   HJECKR     1   ‐52.7697    47.88291    ‐1.10    0.2867  H.Jual Eceran M.Tanah (Rp/Liter)   LBANKID    1   0.582187    0.248451     2.34    0.0324  LAG Jlh.Kred sekt. Indus.(Rp.Miliar)   LKOSJKRI   1   0.729712    0.094142     7.75    <.0001  LAG Kons.M.Tanah di Industri (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                   2.06525                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.04201                                        The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                          KOSJKRK                      Dependent Variable                             KOSJKRK                      Label                 Kons.M.Tanah di RT& Kom. (rb Lt)                                        Analysis of Variance Source          DF    Sum of Squares        Mean Square    F Value   Pr > F Model            5    5.016E13        1.003E13       120.41    <.0001 Error           14    1.166E12        8.331E10 Corrected Total 19    5.132E13                       Root MSE          288636.661    R‐Square       0.97727                      Dependent Mean    9063922.49    Adj R‐Sq       0.96916                      Coeff Var            3.18446                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                     Variable   Variable   DF  Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept   1  ‐5600302     1914895    ‐2.92    0.0111  Intercept   HJECKR      1  ‐977.029    301.3361    ‐3.24    0.0059  H.Jual Eceran M.Tanah (Rp/Liter)   DHJECKB     1  637.6862    995.9595     0.64    0.5323  Perub.H.Jual Ec.Kayu Bakar (Rp/Ikat)   RHJLGKR     1  78488.42    79230.91     0.99    0.3387  Rasio LAG H.Eceran Elpiji thd MTanah   POPNAS      1  60321.30    16674.98     3.62    0.0028  Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   LKOSJKRK    1  0.348502    0.165904     2.10    0.0543  LAG Kons.M.Tanah di RTdanKom.(Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  1.560575                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.166778    

                                            The SAS System 

323

                                      The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                         KOSJLGI                      Dependent Variable                            KOSJLGI                      Label                 Kons.Elpiji di Industri (Rb Lt)                                        Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares      Mean Square    F Value  Pr > F Model             4    1.333E11      3.332E10       46.17    <.0001 Error            15    1.082E10      7.2155E8 Corrected Total  19    1.441E11                       Root MSE          26861.6774    R‐Square       0.92488                      Dependent Mean    148934.085    Adj R‐Sq       0.90485                      Coeff Var           18.03595                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                   Variable   Variable  DF  Estimate       Error  t Value Pr > |t| Label    Intercept  1  ‐13861.6    29861.92    ‐0.46   0.6492 Intercept   LHJECLG    1  ‐32.9607    18.94584    ‐1.74   0.1024 LAG H.Jual Ec. Elpiji (Rp/Kg)   LISTRK     1  9.670650    1.970958     4.91   0.0002 Daya Listrik Terpasang (MW)   KRISIS     1  ‐65665.4    21443.27    ‐3.06   0.0079 Krisis Domestik   LKOSJLGI   1  0.518545    0.132585     3.91   0.0014 LAG Kons.Elpiji di Industri (Rb L)                              Durbin‐Watson                  1.637818                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.054459                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                         KOSJLGK                      Dependent Variable                            KOSJLGK                      Label                 Kons.Elpiji di RT& Kom. (Rb Lt)                                Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares      Mean Square    F Value Pr > F Model            4    7.769E11        1.942E11       48.08   <.0001 Error           15     6.06E10        4.0398E9 Corrected Total 19    8.375E11                       Root MSE          63559.2017    R‐Square       0.92765                      Dependent Mean    368211.908    Adj R‐Sq       0.90835                      Coeff Var           17.26158                               Parameter Estimates                Parameter    Standard                   Variable   Variable DF   Estimate       Error t Value  Pr > |t| Label    Intercept 1   ‐1330336    328536.0   ‐4.05    0.0010 Intercept   LHJECLG   1   ‐40.8900    46.79875   ‐0.87    0.3960 LAG H.Jual Ec. Elpiji (Rp/Kg)   DHJECKR   1   32.74244    76.56139    0.43    0.6750 Perub.H.Jual Ec.M.Tanah (Rp/Liter)   POPNAS    1   8159.952    1892.359    4.31    0.0006 Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   LKOSJLGK  1   0.439191    0.152259    2.88    0.0113 LAG Kons.Elpiji di RT dan Kom. (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  1.676853                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.086801     

                                      The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         IMPJPR                       Dependent Variable                            IMPJPR                       Label                 Jumlah Impor Premium (Ribu Lt)                               Analysis of Variance Source           DF     Sum of Squares     Mean Square  F Value    Pr > F Model             4    1.514E14      3.786E13      74.63      <.0001 Error            15    7.609E12      5.073E11 Corrected Total  19     1.59E14                      Root MSE          712223.409    R‐Square       0.95216                      Dependent Mean    1826630.57    Adj R‐Sq       0.93940                      Coeff Var           38.99110 

324

                                    Parameter Estimates                   Parameter   Standard                      Variable   Variable    DF  Estimate    Error    t Value  Pr > |t|    Label    Intercept    1  281000.0    778848.8    0.36   0.7233    Intercept   LMOPHPR      1  ‐812.799    778.7522   ‐1.04   0.3131    LAG H.Dunia Premium (Rp/Lt)   CPINDX       1  39025.03    20375.61    1.92   0.0747    Indeks Harga Konsumen (indeks)   TRENDD       1   ‐140012    115155.9   ‐1.22   0.2428    Tren Waktu   LIMPJPR      1  0.921675    0.197084    4.68   0.0003    LAG Jlh Impor Premium (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  2.979014                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.52874                                           The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         IMPJSL                       Dependent Variable                            IMPJSL                       Label                 Jumlah Impor M.Solar (Ribu Lt)                               Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares      Mean Square  F Value    Pr > F Model             4    3.366E14            8.414E13      60.54     <.0001 Error            15    2.085E13            1.39E12 Corrected Total  19    3.574E14                       Root MSE          1178983.61    R‐Square    0.94167                      Dependent Mean    6344694.47    Adj R‐Sq    0.92611                      Coeff Var           18.58220                              Parameter Estimates               Parameter   Standard                   Variable Variable   DF Estimate    Error   t Value Pr > |t|   Label  Intercept   1 298261.0    821685.6  0.36   0.7217    Intercept MOPHSL      1 ‐509.900    1080.504 ‐0.47   0.6438    Harga Dunia M.Solar (Rp/Liter) CPINDX      1 38335.36    22738.67  1.69   0.1125    Indeks Harga Konsumen (indeks) KNIAGA      1 881.1056    365.2047  2.41   0.0291    Jlh.Kendaraan Niaga LIMPJSL     1 0.257180    0.290049  0.89   0.3892    LAG Jlh Impor M.Solar (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  2.216671                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.11751   

                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         IMPJKR                       Dependent Variable                            IMPJKR                       Label                 Jumlah Impor M.Tanah (Ribu Lt)                             Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares   Mean Square  F Value    Pr > F Model             4    1.097E13      2.742E12     14.49       <.0001 Error            15    2.838E12          1.892E11 Corrected Total  19    1.381E13                      Root MSE          434937.961    R‐Square   0.79446                      Dependent Mean    1989770.34    Adj R‐Sq   0.73965                      Coeff Var           21.85870                                Parameter Estimates                 Parameter Standard                        Variable   Variable  DF  Estimate Error      t Value    Pr > |t|   Label    Intercept  1  ‐8404491  2501940    ‐3.36      0.0043    Intercept   MOPHKR     1  ‐286.025 254.1792    ‐1.13      0.2782    Harga Dunia M.Tanah (Rp/Liter)   POPNAS     1  53732.84 15449.05     3.48      0.0034    Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   KRISIP     1  366515.2 249826.2     1.47      0.1630    Krisis Pemilu   LIMPJKR    1  0.048066 0.257226     0.19      0.8543    LAG Jlh Impor M.Tanah (Rb Lt)                              Durbin‐Watson                  1.938421                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.028809 

325

                                              The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         EKSJLG                       Dependent Variable                            EKSJLG                       Label                 Jumlah Ekspor Elpiji (Ribu Kg)                                  Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares      Mean Square    F Value    Pr > F Model             5    1.003E13      2.005E12       261.24     <.0001 Error            14    1.075E11      7.6756E9 Corrected Total  19    1.013E13                       Root MSE          87610.7467    R‐Square   0.98940                      Dependent Mean    1803688.45    Adj R‐Sq   0.98561                      Coeff Var            4.85731                                        Parameter Estimates                   Parameter  Standard                         Variable   Variable   DF   Estimate     Error    t Value    Pr > |t|  Label    Intercept   1    ‐255591  119842.7      ‐2.13      0.0511  Intercept   LHDUHLG     1   137.9002  77.60924       1.78      0.0973  LAG Harga Dunia Elpiji (Rp/Kg)   PROJLG      1   1.104520  0.074827      14.76      <.0001  Jumlah Produksi Elpiji (Ribu Kg)   TRENDD      1   ‐58639.1  8422.879      ‐6.96      <.0001  Tren Waktu   KRISIP      1   ‐27176.7  48881.60      ‐0.56      0.5870  Krisis Pemilu   LEKSJLG     1   0.000699  0.060272       0.01      0.9909  LAG Jlh Ekspor Elpiji (Rb Kg)                              Durbin‐Watson                  1.132411                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.330361  

                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                           SUBHPR                      Dependent Variable                              SUBHPR                      Label                 Subsidi Harga Premium (Rp/Liter)                                Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value  Pr > F Model            4     5306602       1326650         16.51    <.0001 Error           15     1205613        80374.18 Corrected Total 19     6512215                       Root MSE           283.50341    R‐Square       0.81487                      Dependent Mean    ‐190.62908    Adj R‐Sq       0.76550                      Coeff Var         ‐148.71992                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF  Estimate       Error  t Value Pr > |t|  Label    Intercept  1  ‐1674.94    510.3706    ‐3.28   0.0050  Intercept   MOPSPR     1  19.23830    10.10601     1.90   0.0763  Harga Dunia Premium (US$/Barrel)   NTUKRR     1  0.165753    0.051066     3.25   0.0054  Nilai Tukar (Rp/US$)    REVDDN     1  ‐0.00025    0.001652    ‐0.15   0.8800  Penerimaan DN Pemerintah (Rp Miliar)   LSUBHPR    1  0.329533    0.180382     1.83   0.0877  LAG Subsidi Harga Premium (Rp/Lt)                              Durbin‐Watson                  1.845917                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.031924                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                   Model                                                SUBHSL                   Dependent Variable                                   SUBHSL                   Label                 Subsidi Harga Minyak Solar (Rp/Liter)                                 Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares    Mean Square    F Value    Pr > F 

326

Model            4     2392131        598032.8        6.78      0.0025 Error           15     1323947        88263.16 Corrected Total 19     3716078                       Root MSE           297.09116    R‐Square       0.64372                      Dependent Mean     417.70382    Adj R‐Sq       0.54872                      Coeff Var           71.12484                                        Parameter Estimates               Parameter    Standard                   Variable   Variable DF  Estimate       Error t Value Pr > |t|  Label    Intercept 1  ‐765.783    407.1332   ‐1.88   0.0795  Intercept   MOPSSL    1  8.272682    8.592345    0.96   0.3509  Harga Dunia M.Solar  (US$/Barrel)   NTUKRR    1  0.132112    0.046310    2.85   0.0121  Nilai Tukar (Rp/US$)    DREVDDN   1  0.001276    0.002671    0.48   0.6396  Perub.Pend.DN Pemerintah (Rp.Miliar)   LSUBHSL   1  0.205053    0.207707    0.99   0.3392  LAG Subsidi Harga Minyak Solar (Rp/Lt)                              Durbin‐Watson                  1.673092                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.094408   

                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                   Model                                                SUBHKR                   Dependent Variable                                   SUBHKR                   Label                 Subsidi Harga Minyak Tanah (Rp/Liter)                               Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model            4     6408425       1602106        31.20      <.0001 Error           15    770347.5        51356.50 Corrected Total 19     7178773                       Root MSE           226.61972    R‐Square       0.89269                      Dependent Mean     877.61566    Adj R‐Sq       0.86408                      Coeff Var           25.82221                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                      Variable   Variable DF   Estimate       Error  t Value  Pr > |t|   Label    Intercept 1   ‐1506.28    284.1631    ‐5.30    <.0001   Intercept   MOPSKR    1   27.50348    7.048467     3.90    0.0014   Harga Dunia M.Tanah (US$/Barrel)   NTUKRR    1   0.186390    0.038393     4.85    0.0002   Nilai Tukar (Rp/US$)   REVDDN    1   0.000998    0.001348     0.74    0.4704   Penerimaan DN Pemerintah (Rp Miliar)   LSUBHKR   1   0.139720    0.136881     1.02    0.3236   LAG Subsidi Harga M.Tanah (Rp/Lt)                              Durbin‐Watson                  1.943414                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.016035                                             The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                        Model                                       SUBHLG                        Dependent Variable                          SUBHLG                        Label                 Subsidi Harga Elpiji (Rp/Kg)                                    Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model            4     5071347       1267837         8.67      0.0008 Error           15     2192957        146197.1 Corrected Total 19     7264303                       Root MSE           382.35730    R‐Square       0.69812                      Dependent Mean    ‐431.73526    Adj R‐Sq       0.61762                      Coeff Var          ‐88.56291                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                     Variable   Variable   DF  Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept   1  ‐1808.81    925.3643    ‐1.95    0.0695  Intercept 

327

  HDUSLG      1  2.478410    1.129942     2.19    0.0445  Harga Dunia LPG (US$/Ribu Kg)   NTUKRR      1  0.130000    0.055488     2.34    0.0333  Nilai Tukar (Rp/US$)   RREVDDN     1  153.1878    662.0296     0.23    0.8201  Rasio Pend.DN Pemerintah (Rp.Miliar)   LSUBHLG     1  0.325504    0.195544     1.66    0.1167  LAG Subsidi Harga Elpiji (Rp/Kg)                              Durbin‐Watson                  1.816376                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.088142  

                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                        Model                                       REVTAX                        Dependent Variable                          REVTAX                        Label                 Penerimaan Pajak (Rp Miliar)                                Analysis of Variance Source           DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model             3    5.951E10      1.984E10       107.27     <.0001 Error            16    2.9589E9      1.8493E8 Corrected Total  19    6.247E10                       Root MSE          13598.9773    R‐Square       0.95264                      Dependent Mean    123515.721    Adj R‐Sq       0.94376                      Coeff Var           11.00992                                    Parameter Estimates                 Parameter    Standard                  Variable   Variable   DF  Estimate       Error t Value Pr > |t| Label    Intercept   1  ‐105.437    9107.695   ‐0.01   0.9909 Intercept   LGDPNAS     1  0.015610    0.016947    0.92   0.3707 LAG GDP Nasional (Rp.Miliar)   KRISIP      1  ‐1982.86    7096.216   ‐0.28   0.7835 Krisis Pemilu   LREVTAX     1  0.929618    0.145291    6.40   <.0001 LAG Penerimaan Pajak (Rp Miliar)                              Durbin‐Watson                  2.673793                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.34954                                                The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                    Model                                               KOSNBM                    Dependent Variable                                  KOSNBM                    Label                 Konsumsi di luar BBM (Rp.Miliar)                               Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Meam Square    F Value    Pr > F Model            5    1.423E12        2.846E11       426.28     <.0001 Error           14    9.3456E9        6.6755E8 Corrected Total 19    1.432E12                       Root MSE          25836.8997    R‐Square       0.99347                      Dependent Mean    651301.982    Adj R‐Sq       0.99114                      Coeff Var            3.96696                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF  Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   ‐705965    493400.4   ‐1.43    0.1744  Intercept   INFLSI     1  ‐14969.3    4709.294   ‐3.18    0.0067  Tingk.Inflasi Domestik   INTRIL     1  ‐15241.7    4682.451   ‐3.26    0.0058  Tingk.Suku Bunga Domestik   POPNAS     1  6422.242    2870.513    2.24    0.0420  Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   KRISIS     1  99778.84    44556.36    2.24    0.0419  Krisis Domestik   LKOSNBM    1  0.563120    0.166096    3.39    0.0044  LAG Konsumsi diluar BBM (Rp.Miliar)                              Durbin‐Watson                  2.180638                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.10931   

  

328

                                         The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                               Two‐Stage Least Squares Estimation                        Model                                      INVRMG                        Dependent Variable                         INVRMG                        Label                 Investasi MIGAS (Rp.Miliar)                                       Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model            6     2.687E9        4.4783E8        33.29      <.0001 Error           13    1.7488E8        13452169 Corrected Total 19    2.8618E9                       Root MSE          3667.71986    R‐Square       0.93889                      Dependent Mean    30047.5642    Adj R‐Sq       0.91069                      Coeff Var           12.20638                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                     Variable   Variable  DF   Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   ‐60545.3    127980.4    ‐0.47    0.6440  Intercept   DINTRIL    1   ‐413.781    98.68045    ‐4.19    0.0011  Perub.Tkt.Suku Bunga Domestik   RFDINVS    1   199.6029    293.5048     0.68    0.5084  Rasio FDI thd LAGnya   POPNAS     1   400.8910    759.9341     0.53    0.6067  Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   KRISIS     1   5799.113    4800.646     1.21    0.2486  Krisis Domestik   TRENDD     1   74.53277    2205.871     0.03    0.9736  Tren Waktu   LINVRMG    1   0.322453    0.258749     1.25    0.2347  LAG Investasi MIGAS (Rp.Miliar)                              Durbin‐Watson                  1.858617                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.022504                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                          INVNMG                      Dependent Variable                             INVNMG                      Label                 Investasi Non‐MIGAS (Rp.Miliar)                                        Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model            5     7.53E10        1.506E10        32.69     <.0001 Error           14    6.4506E9        4.6075E8 Corrected Total 19    8.175E10                       Root MSE          21465.1761    R‐Square       0.92110                      Dependent Mean    197874.104    Adj R‐Sq       0.89292                      Coeff Var           10.84790                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                   Variable   Variable  DF  Estimate       Error t Value  Pr > |t| Label    Intercept  1  138173.5    30473.29    4.53    0.0005 Intercept   LINTRIL    1  ‐3677.40    884.5174   ‐4.16    0.0010 LAG Tingk.Suku Bunga Domestik   LNTUKRR    1  ‐16.4365    4.830315   ‐3.40    0.0043 LAG Nilai Tukar (Rp/US%)   TRENDD     1  430.3034    1287.299    0.33    0.7431 Tren Waktu   KRISIS     1  ‐93414.8    23389.51   ‐3.99    0.0013 Krisis Domestik   LINVNMG    1  0.970674    0.083784   11.59    <.0001 LAG Investasi Non‐MIGAS (Mil. Rp)                              Durbin‐Watson                  2.460511                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.28043  

                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                 Model                                                     GOVENS                 Dependent Variable                                        GOVENS                 Label                 Belanja Pem.diluar Subs.BBM (Rp.Miliar)                                        Analysis of Variance Source          DF    Sum of Squares      Mean Square    F Value    Pr > F Model            4    5.648E10        1.412E10        40.31      <.0001 Error           15    5.2544E9        3.5029E8 Corrected Total 19    6.173E10  

329

                     Root MSE          18716.1239    R‐Square       0.91488                      Dependent Mean    202102.592    Adj R‐Sq       0.89218                      Coeff Var            9.26070                                        Parameter Estimates                  Parameter    Standard                      Variable   Variable   DF   Estimate       Error  t Value   Pr > |t|  Label    Intercept   1   21295.93    29722.08     0.72     0.4847  Intercept   REVDDN      1   0.993385    0.238038     4.17     0.0008  Penerimaan DN Pem. (Rp Miliar)   INFLSI      1   2183.588    382.9008     5.70     <.0001  Tingk.Inflasi Domestik   TRENDD      1   ‐4583.55    3469.726    ‐1.32     0.2063  Tren Waktu   LGOVENS     1   0.110305    0.162005     0.68     0.5063  LAG Belanja Pem. diluar Subs.BBM 

(Rp.Miliar)                              Durbin‐Watson                  1.163919                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.370948                                                     The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                    Model                                               IMPNBM                    Dependent Variable                                  IMPNBM                    Label                 Impor diluar BBM (Rp.Miliar)                                Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model            6    7.769E10        1.295E10        15.61      <.0001 Error           13    1.078E10        8.2928E8 Corrected Total 19    8.847E10                       Root MSE          28797.1908    R‐Square       0.87814                      Dependent Mean    195230.861    Adj R‐Sq       0.82190                      Coeff Var           14.75033                                   Parameter Estimates                Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF  Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   ‐901589    443005.2   ‐2.04    0.0628  Intercept   CPINDS     1  ‐3010.86    4784.964   ‐0.63    0.5401  Indeks H.Konsumen Dunia   INFLSI     1  2088.257    1363.225    1.53    0.1495  Tingk.Inflasi Domestik   LNTUKRR    1  ‐13.7374    6.866849   ‐2.00    0.0668  LAG Nilai Tukar (Rp/US%)   POPNAS     1  7165.514    4380.851    1.64    0.1259  Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   KRISIS     1  ‐8795.08    63236.86   ‐0.14    0.8915  Krisis Domestik   LIMPNBM    1  0.076328    0.268141    0.28    0.7804  LAG Impor diluar BBM (Rp.Miliar)                              Durbin‐Watson                  1.613397                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.077118  

                                           The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                    Model                                               EKSNBM                    Dependent Variable                                  EKSNBM                    Label                 Ekspor diluar BBM (Rp Miliar)                                 Analysis of Variance Source          DF    Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model            5    4.852E11        9.703E10       141.21      <.0001 Error           14    9.6204E9        6.8717E8 Corrected Total 19    4.948E11                       Root MSE          26213.9034    R‐Square       0.98056                      Dependent Mean    323942.348    Adj R‐Sq       0.97361                      Coeff Var            8.09215                                     Parameter Estimates                 Parameter    Standard                   Variable   Variable   DF Estimate       Error t Value Pr > |t|  Label    Intercept   1  ‐142862    80231.59   ‐1.78   0.0967  Intercept   INFLSS      1 11213.69    8824.759    1.27   0.2245  Tingk.Inflasi Dunia   CPINDX      1 ‐221.617    576.9774   ‐0.38   0.7067  Indeks Harga Konsumen (indeks)   DNTUKRR     1 45.68434    3.877742   11.78   <.0001  Perub.Nilai Tukar Rp/US$   PNWJBM      1 0.004252    0.001931    2.20   0.0449  Jlh.Penawaran Total BBM (Rb Lt) 

330

  LEKSNBM     1 0.774934    0.100377    7.72   <.0001  LAG Ekspor diluar BBM (Rp Miliar)                              Durbin‐Watson                  2.422699                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.22952                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                               Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         MONEYS                       Dependent Variable                            MONEYS                       Label                 Jlh.Penawaran Uang (Rp.Miliar)                                   Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model            6     9.64E11        1.607E11       449.42      <.0001 Error           13    4.6473E9        3.5748E8 Corrected Total 19    9.686E11                       Root MSE          18907.2009    R‐Square       0.99520                      Dependent Mean    536189.751    Adj R‐Sq       0.99299                      Coeff Var            3.52621                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                     Variable   Variable  DF  Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   ‐144069    37488.83    ‐3.84    0.0020  Intercept   INTRIL     1  2571.971    871.9851     2.95    0.0113  Tingk.Suku Bunga Domestik   GDPNAS     1  0.332875    0.080565     4.13    0.0012  GDP Nasional (Rp.Miliar)   BANKTL     1  0.187252    0.033340     5.62    <.0001  Jumlah Kredit Total (Rp.Miliar   KRISIS     1  ‐27775.3    28229.55    ‐0.98    0.3431  Krisis Domestik   TRENDD     1  ‐15802.2    4942.848    ‐3.20    0.0070  Tren Waktu   LMONEYS    1  0.705972    0.114336     6.17    <.0001  LAG Jlh.Penawaran Uang (Rp.Miliar)                              Durbin‐Watson                  2.626985                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.45044  

                                           The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                      Model                                          MONEYD                      Dependent Variable                             MONEYD                      Label                 Jlh.Permintaan Uang (Rp.Miliar)                              Analysis of Variance Source           DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model             4    1.086E12      2.715E11       128.60      <.0001 Error            15    3.167E10      2.1112E9 Corrected Total  19    1.118E12                       Root MSE          45947.3010    R‐Square       0.97167                      Dependent Mean    556979.867    Adj R‐Sq       0.96411                      Coeff Var            8.24936                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF  Estimate       Error  t Value Pr > |t|  Label    Intercept  1  139390.8    53814.28     2.59   0.0205  Intercept   INTRIL     1  ‐2904.01    2124.160    ‐1.37   0.1917  Tingk.Suku Bunga Domestik   NTUKRR     1  ‐31.9808    9.702011    ‐3.30   0.0049  Nilai Tukar (Rp/US$)   MONEYS     1  1.025931    0.306260     3.35   0.0044  Jlh.Penawaran Uang (Rp.Miliar)   LMONEYD    1  0.163295    0.310573     0.53   0.6067  LAG Jlh.Permintaan Uang (Rp.Miliar)                              Durbin‐Watson                  1.949389                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.013606                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                            Model                               NTUKRR                            Dependent Variable                  NTUKRR                            Label                 Nilai Tukar (Rp/US$) 

331

                              Analysis of Variance Source           DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F Model             4    52790148      13197537       7.54        0.0015 Error            15    26268726       1751248 Corrected Total  19    79058874                       Root MSE          1323.34742    R‐Square       0.66773                      Dependent Mean    6226.23782    Adj R‐Sq       0.57913                      Coeff Var           21.25437                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                     Variable   Variable  DF  Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1  5270.346    1450.855     3.63    0.0025  Intercept   CPIN_2     1  1450.247    1123.594     1.29    0.2163  Rasio IHK Dom.dgn IHK dunia   FDINVS     1  ‐0.16761    0.095480    ‐1.76    0.0996  Foreign Direct Investment(US$ Juta)   DDEVISS    1  ‐0.20648    0.097744    ‐2.11    0.0518  Perub.Cad.Devisa (US$ Juta)   LNTUKRR    1  0.045880    0.250690     0.18    0.8572  LAG Nilai Tukar (Rp/US%)                              Durbin‐Watson                  1.771635                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation     0.09069   

                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         CPINDX                       Dependent Variable                            CPINDX                       Label                 Indeks Harga Konsumen (indeks)                               Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model             3    46985.96      15661.99       528.80     <.0001 Error            16    473.8900      29.61812 Corrected Total  19    47459.85                       Root MSE             5.44225    R‐Square       0.99001                      Dependent Mean      75.49685    Adj R‐Sq       0.98814                      Coeff Var            7.20858                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF   Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   ‐11.8457    5.833631   ‐2.03    0.0593  Intercept   HTMCPK     1   0.007563    0.004912    1.54    0.1431  H.Tertimb.Dom.Prem,Kero,& Solar                     (Rp/Liter)   LMONEYS    1   0.000037    0.000012    3.10    0.0069  LAG Jlh.Penawaran Uang (Rp.Miliar)   LCPINDX    1   0.897738    0.072296   12.42    <.0001  LAG Indeks Harga Konsumen (indeks)                              Durbin‐Watson                  1.717795                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.116883                                             The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                         Model                                     INTRIL                         Dependent Variable                        INTRIL                         Label                 Tingk.Suku Bunga Domestik                                 Analysis of Variance Source          DF     Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model            4    1210.308        302.5769        5.98      0.0044 Error           15    758.8766        50.59178 Corrected Total 19    1969.184                       Root MSE             7.11279    R‐Square       0.61462                      Dependent Mean       6.22649    Adj R‐Sq       0.51186                      Coeff Var          114.23433  

332

                                      Parameter Estimates                Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF  Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1  1.203584    20.36490    0.06    0.9537  Intercept   MONEYS     1  ‐6.16E‐6    8.231E‐6   ‐0.75    0.4659  Jlh.Penawaran Uang (Rp.Miliar)   RMONEYD    1  9.420449    16.73631    0.56    0.5818  Rasio Jlh.Permintaan Uang   DINVEST    1  3.682E‐6    0.000062    0.06    0.9538  Perub.Investasi (Rp.Miliar)   KRISIS     1  ‐21.3040    6.842226   ‐3.11    0.0071  Krisis Domestik                              Durbin‐Watson                  2.451757                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.24051  

                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                 Model                                                    LABORS                 Dependent Variable                                       LABORS                 Label                 Jumlah Penawaran Tenaga Kerja (Juta Jiwa)                           Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares      Mean Square    F Value    Pr > F  Model             4    2635.608      658.9020        274.86    <.0001 Error            15    35.95789      2.397193 Corrected Total  19    2671.566                       Root MSE             1.54829    R‐Square       0.98654                      Dependent Mean      90.18592    Adj R‐Sq       0.98295                      Coeff Var            1.71677                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                     Variable   Variable  DF   Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   ‐29.8960    14.52379    ‐2.06    0.0574  Intercept   UMRNAS     1   0.002136    0.002956     0.72    0.4811  Upah Rata2 Nasional (Rp/Bulan)   POPNAS     1   0.382762    0.181596     2.11    0.0523  Jumlah Penduduk Nasional(Jt Org)   DGOVENS    1   5.665E‐6    7.518E‐6     0.75    0.4628  Perub.Belanja Negara Non‐Subs.BBM                                                           (Rp.Miliar)   LLABORS    1   0.486980    0.245298     1.99    0.0657  LAG Jlh.Penawaran TK (Juta Jiwa)                              Durbin‐Watson                  2.176923                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation     ‐0.1331                                           The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                 Model                                                     LABORD                 Dependent Variable                                        LABORD                 Label                 Jumlah Permintaan Tenaga Kerja (Juta Jiwa)                                        Analysis of Variance Source          DF    Sum of Squares    Mean Square    F Value    Pr > F  Model            3    1298.595        432.8651       138.13      <.0001 Error           16    50.14181        3.133863 Corrected Total 19    1348.737                       Root MSE             1.77027    R‐Square       0.96282                      Dependent Mean      84.58188    Adj R‐Sq       0.95585                      Coeff Var            2.09297                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF   Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   25.24131    14.56669    1.73    0.1024  Intercept   LUMRNAS    1   ‐0.00058    0.003407   ‐0.17    0.8659  LAG Upah Min.Nas. (Rp/Bulan)   GDPNAS     1   6.679E‐6    4.505E‐6    1.48    0.1576  GDP Nasional (Rp.Miliar)   LLABORD    1   0.616336    0.235863    2.61    0.0188  LAG Jlh.Permintaan TK (Juta Jiwa)                              Durbin‐Watson                  2.751762                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.38126  

 

333

                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                       Model                                         UMRNAS                       Dependent Variable                            UMRNAS                       Label                 Upah Rata2 Nasional (Rp/Bulan)                              Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model             5    211430.1      42286.02        7.10      0.0017 Error            14    83347.90      5953.421 Corrected Total  19    294778.0                       Root MSE            77.15842    R‐Square       0.71725                      Dependent Mean     598.04653    Adj R‐Sq       0.61627                      Coeff Var           12.90174                                        Parameter Estimates                 Parameter    Standard                    Variable   Variable  DF   Estimate       Error t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1   2247.657    1002.465    2.24    0.0417  Intercept   LLABORS    1   ‐31.8223    15.11352   ‐2.11    0.0538  LAG Jlh.Penawaran TK (Juta Jiwa)   DLABORD    1   2.084503    10.55715    0.20    0.8463  Perub.Jlh.Permintaan TK (Jt Jiwa)   KRISIP     1   53.38795    42.26093    1.26    0.2271  Krisis Pemilu   TRENDD     1   62.27182    29.88673    2.08    0.0560  Tren Waktu   LUMRNAS    1   0.721639    0.141572    5.10    0.0002  LAG Upah Min.Nas. (Rp/Bulan)                              Durbin‐Watson                  1.864732                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.026093                                            The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                     Model                                            JOVDES                     Dependent Variable                               JOVDES                     Label                 Jlh.Pend.Miskin Desa (Juta Orang)                          Analysis of Variance Source           DF    Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model             5    159.3531      31.87063       7.80        0.0011 Error            14    57.22888      4.087777 Corrected Total  19    216.5820                       Root MSE             2.02183    R‐Square       0.73576                      Dependent Mean      27.08459    Adj R‐Sq       0.64139                      Coeff Var            7.46485                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                   Variable   Variable  DF  Estimate       Error t Value  Pr > |t| Label    Intercept  1  8.885239    8.996531    0.99    0.3401 Intercept   INFLSI     1  0.133437    0.047018    2.84    0.0132 Tingk.Inflasi Domestik   LGOVEXP    1  ‐0.00002    0.000017   ‐1.12    0.2829 LAG Blj.Pem. (Rp.Miliar)   UNEMPL     1  0.356018    0.310129    1.15    0.2702 Jumlah Pengangguran (Juta Jiwa)   HJECKB     1  0.002710    0.005738    0.47    0.6439 H.Jual Eceran Kayu Bakar (Rp/Ikat)   LJOVDES    1  0.602540    0.152132    3.96    0.0014 LAG Jlh.Pend.Miskin Desa (Jt Org)                              Durbin‐Watson                  1.922797                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    0.036745  

                                          The SAS System                                       The SYSLIN Procedure                                Two‐Stage Least Squares Estimation                     Model                                            JOVKOT                     Dependent Variable                               JOVKOT                     Label                 Jlh.Pend.Miskin Kota (Juta Orang)                              Analysis of Variance Source          DF    Sum of Squares     Mean Square    F Value    Pr > F  Model            6    44.98292        7.497154       2.82       0.0551 

334

Error           13    34.51105        2.654696 Corrected Total 19    79.49397                       Root MSE             1.62932    R‐Square       0.56587                      Dependent Mean      12.21033    Adj R‐Sq       0.36550                      Coeff Var           13.34381                                        Parameter Estimates                Parameter    Standard                     Variable   Variable  DF  Estimate       Error  t Value  Pr > |t|  Label    Intercept  1  12.30025    4.661912     2.64    0.0205  Intercept   INFLSI     1  0.135014    0.045020     3.00    0.0103  Tingk.Inflasi Domestik   GOVEXP     1  ‐0.00002    0.000015    ‐1.10    0.2929  Belanja Pemerintah (Rp.Miliar)   UMRNAS     1  ‐0.00260    0.004328    ‐0.60    0.5581  Upah Rata2 Nasional (Rp/Bulan)   LUNEMPL    1  0.354592    0.371452     0.95    0.3572  LAG Jlh.Pengangguran (Juta Jiwa)   LHJECLG    1  0.000068    0.001532     0.04    0.9651  LAG H.Jual Ec. Elpiji (Rp/Kg)   LJOVKOT    1  0.137808    0.240602     0.57    0.5766  LAG Jlh.Pend.Miskin Kota (Jt Org)                              Durbin‐Watson                  2.208122                             Number of Observations               20                             First‐Order Autocorrelation    ‐0.18905

Lampiran 7. Program Validasi Model Subsidi Bahan Bakar Minyak Indonesia menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS versi 9.0

  NOTE: Copyright (c) 2002 by SAS Institute Inc., Cary, NC, USA. NOTE: SAS (r) Proprietary Software Version 9.00 (TS M0)       Licensed to SUNY AT STONY BROOK, Site 0013402001. NOTE: This session is executing on the WIN_PRO  platform. NOTE: SAS initialization used:       real time           1.13 seconds       cpu time            0.62 seconds     options nodate nonumber;    proc import datafile="H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\ekso_N.xls"       out=work.predikendo;          sheet='ekso_NN';          getnames=yes;    run;  NOTE: WORK.PREDIKENDO was successfully created. NOTE: PROCEDURE IMPORT used (Total process time):       real time           0.46 seconds       cpu time            0.20 seconds     data Hanggono;    set predikendo;  /*INDIKATOR LAG (L), PERUBAHAN (D), PERTUMBUHAN (G), DAN RASIO (R)*/  LHDUSLG     =   LAG(HDUSLG);      LHDUSMB     =   LAG(HDUSMB); LKOSJPRT    =   LAG(KOSJPRT);      LKOSJSLT    =   LAG(KOSJSLT); LKOSJSLI    =   LAG(KOSJSLI);      LKOSJSLK    =   LAG(KOSJSLK); LKOSJKRT    =   LAG(KOSJKRT);      LKOSJKRI    =   LAG(KOSJKRI); LKOSJKRK    =   LAG(KOSJKRK);      LKOSJLGI    =   LAG(KOSJLGI); LKOSJLGK    =   LAG(KOSJLGK);      LIMPJPR     =   LAG(IMPJPR); LIMPJSL     =   LAG(IMPJSL);      LIMPJKR     =   LAG(IMPJKR); LSUBHPR     =   LAG(SUBHPR);      LSUBHSL     =   LAG(SUBHSL); LSUBHKR     =   LAG(SUBHKR);      LSUBHLG     =   LAG(SUBHLG); GSUBHPR     =   (SUBHPR‐LSUBHPR)/LSUBHPR*100;   LGOVENS     =   LAG(GOVENS); LGOVEXP     =   LAG(GOVEXP);      DGOVENS     =   (GOVENS ‐ LGOVENS); DGOVEXP     =   (GOVEXP ‐ LGOVEXP);    LINVNMG     =   LAG(INVNMG); LINVEST     =   LAG(INVEST);      LINVRMG     =   LAG(INVRMG); DINVEST     =   (INVEST ‐ LINVEST);    LINTRIL     =   LAG(INTRIL); LINTRIL     =   (INTRIL‐LINTRIL);    LNTUKRR     =   LAG(NTUKRR); DNTUKRR     =   (NTUKRR‐LNTUKRR);    LMONEYS     =   LAG(MONEYS); LMONEYD     =   LAG(MONEYD);      RMONEYD     =   MONEYD/LMONEYD; LREVDDN     =   LAG(REVDDN);      DREVDDN     =   (REVDDN‐LREVDDN); RREVDDN     =   REVDDN/LREVDDN;    LDEVISS     =   LAG(DEVISS); DDEVISS     =   (DEVISS ‐ LDEVISS);    LMOPHPR     =   LAG(MOPHPR); 

335

LREVTAX     =   LAG(REVTAX);      LFDINVS     =   LAG(FDINVS); RFDINVS     =   FDINVS/LFDINVS;    LEKSNBM     =   LAG(EKSNBM); LEKSJLG     =   LAG(EKSJLG);      LSUBHPR     =   LAG(SUBHPR); LSUBHSL     =   LAG(SUBHSL);      LSUBHKR     =   LAG(SUBHKR); LSUBHLG     =   LAG(SUBHLG);      LHJECPX     =   LAG(HJECPX); RHJECPX     =   HJECPX/LHJECPX;    LBANKID     =   LAG(BANKID); LHJECKR     =   LAG(HJECKR);      DHJECKR     =   (HJECKR‐LHJECKR); LHJECLG     =   LAG(HJECLG);      DHJECLG     =   (HJECLG‐LHJECLG); LHJECSL     =   LAG(HJECSL);      DHJECSL     =   (HJECSL ‐ LHJECSL); LHJECPR     =   LAG(HJECPR);      LJOVDES     =   LAG(JOVDES); LJOVKOT     =   LAG(JOVKOT);      LUMRNAS     =   LAG(UMRNAS); LLABORD     =   LAG(LABORD);      DLABORD     =   (LABORD ‐ LLABORD); LLABORS     =   LAG(LABORS);      LINFLSI     =   LAG(INFLSI); DINFLSI     =   (INFLSI‐LINFLSI);    LIMPNBM     =   LAG(IMPNBM); LKOSNBM     =   LAG(KOSNBM);      LMOPHSL     =   LAG(MOPHSL); LMOPSPR     =   LAG(MOPSPR);      LPROJLG     =   LAG(PROJLG); LHDUHLG     =   LAG(HDUHLG);      LHJECKB     =   LAG(HJECKB); DHJECKB     =   (HJECKB‐LHJECKB);    RHJLGKR     =   (LHJECLG/LHJECKR); GHJECKB     =   (HJECKB‐LHJECKB)/LHJECKB*100;   LKNIAGA     =   LAG(KNIAGA);      LMTIKAN     =   LAG(MTIKAN); DBANKID     =   (BANKID‐LBANKID);    RHJECSL     =   (HJECSL/LHJECSL); RHJSLLG     =   (HJECSL/HJECLG);   RHJSLLG2    =   (LHJECSL/LHJECLG); GHJECSL     =   (HJECSL‐LHJECSL)/LHJECSL*100; RUN;  NOTE: There were 21 observations read from the data set WORK.PREDIKENDO. NOTE: The data set WORK.HANGGONO has 21 observations and 341 variables. NOTE: DATA statement used (Total process time):       real time           0.43 seconds       cpu time            0.31 seconds   proc SIMNLIN data=Hanggono simulate stat outpredict theil dynamic;   endogenous PNWJPR  PNWJSL  PNWJKR  PNWJLG  PNWJBM  KOSJPRT KOSJPR  KOSJSLT KOSJSLI KOSJSLK KOSJSL  KOSJKRT KOSJKRI KOSJKRK KOSJKR  KOSJLGI KOSJLGK KOSJLG KOSCPR  KOSCSL  KOSCKR  KOSCLG  KOSCBM  HJECPR  HJECSL  HJECKR  HJECLG IMPJPR  IMPJSL  IMPJKR  IMPRPR  IMPRSL  IMPRKR  IMPBBM  EKSJLG  EKSRLG BOTBBM  SUBHPR  SUBHSL  SUBHKR  SUBHLG  SUBRPR  SUBRSL  SUBRKR  SUBRLG SUBBBM  REVTAX  REVDDN  FISCGP  KOSNBM  KOSNAS  INVRMG  INVNMG  INVEST GOVENS  GOVEXP  IMPNBM  IMPORT  EKSNBM  EKSPOR  GDPNAS  MONEYS  MONEYD NTUKRR  CPINDX  INTRIL  LABORS  LABORD  UMRNAS  UNEMPL  INFLSI  NETEKS GROWTH  JOVDES  JOVKOT  POVERT;  instruments KRISIS  KRISIP  TRENDD  HDURMB HJECKB  HDUSMB  HDUSLG  HJECPX             KRODA2  KRODA4  KRODA6  KNIAGA POPNAS  LISTRK  MTIKAN  RTIKAN             SUBBBL  PNWJBL  CPINDS  FDINVR KOSJPRL KOSJSLL KOSJKRL DEVISS             BANKTL  FDINVS  INVETL  PROJPR PROJSL  PROJKR  PROJLG  EKSJPR             EKSJSL  EKSJKR  LBANKID REVNTX;   LIMPJPR  = LAG(IMPJPR);      LIMPJSL  = LAG(IMPJSL);  LIMPJKR  = LAG(IMPJKR);      LKOSJPRT = LAG(KOSJPRT);  LKOSJSLT = LAG(KOSJSLT);       LKOSJSLI = LAG(KOSJSLI);  LKOSJSLK = LAG(KOSJSLK);       LKOSJKRT = LAG(KOSJKRT);  LKOSJKRI = LAG(KOSJKRI);       LKOSJKRK = LAG(KOSJKRK);  LKOSJLGI = LAG(KOSJLGI);       LKOSJLGK = LAG(KOSJLGK);  LSUBHPR  = LAG(SUBHPR);      LSUBHSL  = LAG(SUBHSL);  LSUBHKR  = LAG(SUBHKR);      LSUBHLG  = LAG(SUBHLG);  LHJECPR  = LAG(HJECPR);      LHJECSL  = LAG(HJECSL);  LHJECKR  = LAG(HJECKR);      LHJECLG  = LAG(HJECLG);  LGOVENS  = LAG(GOVENS);      LREVTAX  = LAG(REVTAX);  LEKSNBM  = LAG(EKSNBM);      LIMPNBM  = LAG(IMPNBM);  LKOSNBM  = LAG(KOSNBM);      LINVRMG  = LAG(INVRMG);  LINVNMG  = LAG(INVNMG);      LUNEMPL  = LAG(UNEMPL);  LMONEYS  = LAG(MONEYS);      LMONEYD  = LAG(MONEYD);  LNTUKRR  = LAG(NTUKRR);      LCPINDX  = LAG(CPINDX);  LLABORD  = LAG(LABORD);      LLABORS  = LAG(LABORS);  LUMRNAS  = LAG(UMRNAS);      LJOVDES  = LAG(JOVDES);  LJOVKOT  = LAG(JOVKOT);      LGOVEXP = LAG(GOVEXP);  LGDPNAS = LAG(GDPNAS);       LHDUSMB = LAG(HDUSMB);  LHDUSLG  = LAG(HDUSLG);      LFDINVS = LAG(FDINVS); 

336

 LDEVISS = LAG(DEVISS);       LHJECPX = LAG(HJECPX);  LLISTRK = LAG(LISTRK);       LINVEST = LAG(INVEST);  LINFLSI = LAG(INFLSI);  parm a0  610131.1   a1 ‐1006.15  a2 45607.62  a3   ‐187855  a4   0.917482  b0  307769.8   b1 ‐374.831  b2 36851.46  b3  899.8852  b4   0.238200 c0  ‐9084383   c1 ‐324.797  c2 57864.80    c3  308616.0   c4   0.008018 d0  ‐233020   d1 135.5081  d2 1.095330  d3  ‐58788.2   d4   ‐24296.2      

d5 0.003112 e0  1123446   e1 ‐402.994   e2 65335.98   e3  54.66420   e4   0.913706 f0  931971.5   f1 ‐811.742   f2 266.2612   f3  ‐745200   f4   0.966513 g0  ‐173134   g1 ‐103.547   g2 167.5878   g3  ‐800573   g4   0.680418 h0  ‐277032   h1 ‐15.5707  h2 0.254732   h3   0.585949  i0  650.3112   i1 ‐0.22956  i2 0.001794   i3   0.691805 j0  99971.36   j1 ‐53.3637  j2 0.574755   j3   0.727337 k0  ‐6206374   k1 ‐1020.17   k2 667.2196   k3   75566.91   k4   64740.81      

k5 0.320929 l0  ‐6479.68   l1 ‐33.4571  l2 8.900561   l3   ‐63657.6   l4   0.562667 m0  ‐1448665   m1 ‐40.4743   m2 35.26335   m3   8830.503  m4   0.392610 n0  ‐1625.42   n1 17.01932   n2 0.158425  n3   0.000069   n4   0.350459 o0  ‐754.298   o1 7.325894   o2 0.130561   o3   0.001439   o4   0.243628 p0  ‐1497.98  p1 26.47919   p2 0.183126  p3   0.001192   p4   0.146793 q0  ‐1760.35  q1 2.520876  q2 0.130057   q3   99.12324   q4   0.339150 v0  28256.32   v1 1.004436   v2 2189.487  v3   ‐4989.29   v4   0.094282  w0  1737.680   w1 0.013563  w2 ‐241.188   w3   0.934858 x0  ‐126317  x1 10217.00  x2 ‐120.787  x3   45.51901  x4   0.003914     

x5 0.762593 y0  ‐925567   y1 ‐3484.64  y2  2182.193  y3  ‐13.3777  y4   7516.541     

y5 ‐12728.7   y6  0.056252 z0  ‐926521   z1 ‐14481.0   z2  ‐14749.4   z3  7693.559  z4   98066.50     

z5 0.496401 aa0 ‐67817.5  aa1‐401.235  aa2 204.7058  aa3 441.2943   aa4  6257.735    

aa5 87.22439   aa6 0.283337 ab0 152112.3  ab1 ‐3625.88   ab2 ‐16.5571  ab3 78.57330  ab4  ‐88870.8    

ab5 0.928631 ac0 ‐141299   ac1 2521.748  ac2 0.333529   ac3 0.183465  ac4  ‐29437.9    

ac5 ‐15986.9   ac6  0.707517 ad0 134969.7   ad1 ‐2977.76   ad2 ‐32.4716   ad3 1.050450   ad4  0.150957 ae0 5566.276  ae1 1417.658  ae2 ‐0.18375   ae3 ‐0.19527   ae4  0.013310 af0 2.376565  af1 ‐7.28E‐6   af2 9.034990  af3 9.922E‐7   af4  ‐21.4946 ag0 ‐13.3265   ag1 0.007853   ag2 0.000040  ag3 0.888247 ah0 ‐34.2679   ah1 0.003006   ah2 0.418323  ah3 6.431E‐6   ah4  0.449711 ai0  26.60973  ai1 ‐0.00083  ai2 6.945E‐6  ai3 0.597850 aj0  2260.720   aj1 ‐31.3557   aj2 4.369742   aj3 80.13413  aj4  59.97610    

aj5 0.668586 ak0 8.885239  ak1 0.133437  ak2 ‐0.00002  ak3 0.356018   ak4  0.002710    

ak5 0.602540 al0 12.30025  al1 0.135014  al2 ‐0.00002   al3 ‐0.00260  al4  0.354592    

al5 0.000068  al6 0.137808 ;   

IMPJPR    = a0  + a1*(1.18*1.15*(LHDUSMB*LNTUKRR/159))   + a2*CPINDX  + a3*TRENDD    + a4*LIMPJPR; 

IMPJSL   = b0   + b1*(1.24*1.15*(HDUSMB*NTUKRR/159))  + b2*CPINDX             + b3*KNIAGA  + b4*LIMPJSL; 

IMPJKR   = c0   + c1*(1.31*1.15*(HDUSMB*NTUKRR/159))  + c2*POPNAS             + c3*KRISIP  + c4*LIMPJKR; 

EKSJLG   = d0   + d1*(LHDUSLG*LNTUKRR/1000)    + d2*PROJLG             + d3*TRENDD  + d4*KRISIP    + d5*LEKSJLG; 

 KOSJPRT  = e0   + e1*HJECPR  + e2*(HJECPX/LHJECPX)  + e3*KRODA6 

+ e4*LKOSJPRT; KOSJSLT  = f0   + f1*HJECSL   + f2*LKNIAGA    + f3*KRISIS 

+ f4*LKOSJSLT; KOSJSLI  = g0   + g1*(HJECSL ‐ LHJECSL)    + g2*LISTRK             

+ g3*KRISIS  + g4*LKOSJSLI; KOSJSLK  = h0   + h1*HJECSL  + h2*RTIKAN     + h3*LKOSJSLK; 

337

KOSJKRT  = i0   + i1*HJECKR  + i2*LMTIKAN     + i3*LKOSJKRT; KOSJKRI  = j0   + j1*HJECKR   + j2*LBANKID      + j3*LKOSJKRI; KOSJKRK  = k0   + k1*HJECKR   + k2*(HJECKB‐LHJECKB)  + k3*(LHJECLG/LHJECKR)    

+ k4*POPNAS  + k5*LKOSJKRK; KOSJLGI  = l0   + l1*LHJECLG   + l2*LISTRK     + l3*KRISIS 

+ l4*LKOSJLGI; KOSJLGK  = m0   + m1*LHJECLG   + m2*(HJECKR‐LHJECKR)  + m3*POPNAS 

+ m4*LKOSJLGK; SUBHPR   = n0   + n1*(1.18*HDUSMB)      + n2*NTUKRR     

+ n3*REVDDN  + n4*LSUBHPR; SUBHSL    = o0  + o1*(1.24*HDUSMB)      + o2*NTUKRR      

+ o3*(REVDDN‐LREVDDN)      + o4*LSUBHSL; SUBHKR   = p0  + p1*(1.31*HDUSMB)      + p2*NTUKRR     

+ p3*REVDDN  + p4*LSUBHKR; SUBHLG   = q0  + q1*HDUSLG   + q2*NTUKRR     + q3*(REVDDN/LREVDDN)    

+ q4*LSUBHLG; GOVENS   = v0   + v1*REVDDN   + v2*INFLSI    + v3*TRENDD    

+ v4*LGOVENS; REVTAX   = w0   + w1*LGDPNAS  + w2*KRISIP     + w3*LREVTAX; EKSNBM   = x0   + x1*INFLSS  + x2*CPINDX     + x3*(NTUKRR‐LNTUKRR)     

+ x4*PNWJBM  + x5*LEKSNBM; IMPNBM   = y0   + y1*CPINDS   + y2*INFLSI     + y3*LNTUKRR 

+ y4*POPNAS  + y5*KRISIS    + y6*LIMPNBM; KOSNBM   = z0   + z1*INFLSI   + z2*INTRIL     + z3*POPNAS 

+ z4*KRISIS  + z5*LKOSNBM; INVRMG   = aa0   + aa1*(INTRIL‐LINTRIL)       + aa2*(FDINVS/LFDINVS)  

+ aa3*POPNAS  + aa4*KRISIS    + aa5*TRENDD   + aa6*LINVRMG; 

INVNMG   = ab0   + ab1*LINTRIL  + ab2*LNTUKRR     + ab3*TRENDD + ab4*KRISIS  + ab5*LINVNMG; 

MONEYS   = ac0   + ac1*INTRIL   + ac2*GDPNAS     + ac3*BANKTL + ac4*KRISIS   + ac5*TRENDD    + ac6*LMONEYS; 

MONEYD   = ad0   + ad1*INTRIL   + ad2*NTUKRR     + ad3*MONEYS + ad4*LMONEYD; 

NTUKRR   = ae0   + ae1*(CPINDX/CPINDS)      + ae2*FDINVS            + ae3*(DEVISS‐LDEVISS)     + ae4*LNTUKRR; 

INTRIL   = af0   + af1*MONEYS   + af2*(MONEYD/LMONEYD)  + af3*(INVEST‐LINVEST)    + af4*KRISIS; 

CPINDX   = ag0   + ag1*(((KOSJPR*HJECPR)        + (KOSJSL*HJECSL)       + (KOSJKR*HJECKR))/(KOSJPR+KOSJSL+KOSJKR)) + ag2*LMONEYS  + ag3*LCPINDX; 

LABORS   = ah0   + ah1*UMRNAS  + ah2*POPNAS      + ah3*(GOVENS‐LGOVENS)    + ah4*LLABORS; 

LABORD   = ai0  + ai1*LUMRNAS   + ai2*GDPNAS      + ai3*LLABORD; UMRNAS   = aj0   + aj1*LLABORS  + aj2*(LABORD‐LLABORD)  + aj3*KRISIP 

+ aj4*TRENDD  + aj5*LUMRNAS; JOVDES   = ak0   + ak1*INFLSI  + ak2*LGOVEXP     + ak3*UNEMPL 

+ ak4*HJECKB    + ak5*LJOVDES; JOVKOT   = al0   + al1*INFLSI   + al2*GOVEXP      + al3*UMRNAS 

+ al4*LUNEMPL  + al5*LHJECLG     + al6*LJOVKOT;  PNWJPR  = PROJPR  + IMPJPR ‐ EKSJPR ; PNWJSL  = PROJSL  + IMPJSL ‐ EKSJSL ; PNWJKR  = PROJKR  + IMPJKR ‐ EKSJKR ; PNWJLG  = PROJLG  + IMPJLG ‐ EKSJLG ; PNWJBM  = PNWJPR  + PNWJSL  + PNWJKR  + PNWJBL; KOSJPR  = KOSJPRT + KOSJPRL; KOSJSL  = KOSJSLT + KOSJSLI + KOSJSLK + KOSJSLL; KOSJKR  = KOSJKRT + KOSJKRI + KOSJKRK + KOSJKRL; KOSJLG  = KOSJLGI + KOSJLGK;  HJECPR  = (1.18*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) ‐ SUBHPR; HJECSL  = (1.24*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) ‐ SUBHSL; HJECKR  = (1.31*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) ‐ SUBHKR; HJECLG  = (HDUSLG*NTUKRR/1000) ‐ SUBHLG; KOSCPR  = (KOSJPR*HJECPR)/1000000; KOSCSL  = (KOSJSL*HJECSL)/1000000; KOSCKR  = (KOSJKR*HJECKR)/1000000; KOSCLG  = (KOSJLG*HJECLG)/1000000; BOTBBM  =  EKSRLG ‐ IMPBBM; KOSCBM  =  KOSCPR + KOSCSL + KOSCKR + KOSCLG + KOSCBL; 

338

 IMPRPR  = IMPJPR*1.18*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPRSL  = IMPJSL*1.24*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPRKR  = IMPJKR*1.31*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPBBM  = IMPRPR + IMPRSL + IMPRKR + (IMPJLG*HDUSLG*NTUKRR/1000000000) + IMPBBL; IMPORT =  IMPBBM + IMPNBM; EKSRLG  = (EKSJLG*HDUSLG*NTUKRR/1000000000); EKSPOR  = EKSRLG + EKSNBM; NETEKS  = EKSPOR ‐ IMPORT ; REVDDN  = REVTAX + REVNTX; INVEST  = INVRMG + INVNMG; GOVEXP  = GOVENS + SUBBBM; KOSNAS  = KOSCBM + KOSNBM; FISCGP  = REVDDN ‐ GOVEXP; SUBRPR  = (SUBHPR*KOSJPR)/1000000; SUBRSL  = (SUBHSL*KOSJSL)/1000000; SUBRKR  = (SUBHKR*KOSJKR)/1000000; SUBRLG  = (SUBHLG*KOSJLG)/1000000; SUBBBM  = SUBRPR + SUBRSL + SUBRKR + SUBRLG + SUBBBL; GDPNAS  = KOSNAS + INVEST + GOVEXP + NETEKS; GROWTH  = ((GDPNAS ‐ LGDPNAS) / LGDPNAS*100); UNEMPL  = LABORS ‐ LABORD; INFLSI  = ((CPINDX ‐ LCPINDX) / LCPINDX*100); POVERT  = ((JOVDES + JOVKOT) / POPNAS*100); range tahun= 1988 to 2006; run;  ods rtf close; 

Lampiran 8. Hasil Validasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan Program SAS/ETS versi 9.0

                                             The SAS System                                       The SIMNLIN Procedure                                           Model Summary                                   Model Variables            76                                  Endogenous                 76                                  Parameters                179                                  Range Variable          TAHUN                                  Equations                  76                                  Number of Statements      122                                  Program Lag Length          1                                           The SAS System                                       The SIMNLIN Procedure                                 Dynamic Simultaneous Simulation                                         Data Set Options                                         DATA=    HANGGONO                                           Solution Summary                                 Variables Solved                76                                Simulation Lag Length            1                                Solution Range               TAHUN 

339

                               First                         1988                                Last                          2006                                Solution Method             NEWTON                                CONVERGE=                     1E‐8                                Maximum CC                9.686E‐9                                Maximum Iterations               3                                Total Iterations                47                                Average Iterations        2.473684                                        Observations Processed                                            Read      20                                           Lagged     1                                           Solved    19                                           First      3                                           Last      21  

340

The SAS System

The SIMNLIN Procedure

Dynamic Simultaneous Simulation

Solution Range TAHUN = 1988 To 2006

Descriptive Statistics

Actual Predicted

Variable N Obs N Mean Std Dev Mean Std Dev Label

PNWJPR 19 19 11557446 4828609 11030502 4793013 Jlh.Penawaran Premium (Rb Lt)

PNWJSL 19 19 19782902 6257275 19590302 6023468 Jlh.Penawaran M.Solar (Rb Lt)

PNWJKR 19 19 10337089 1512907 10397584 1496560 Jlh.Penawaran M.Tanah (Rb Lt)

PNWJLG 19 19 531154 297749 534872 291529 Jlh.Penawaran Elpiji (Rb Kg)

PNWJBM 19 19 50216436 13357396 49557388 13120906 Jlh.Penawaran BBM (Rb Lt)

KOSJPRT 19 19 10347200 3958102 10689959 3864576 Kons.Premium di Transp.(Rb Lt)

KOSJPR 19 19 10878578 4015627 11221337 3921036 Konsumsi Premium (Rb Lt)

KOSJSLT 19 19 8776572 2409522 9621890 2780750 Kons.M.Solar di Transp.(Rb Lt)

KOSJSLI 19 19 6848621 2624676 6886039 2598012 Kons.M.Solar di Industri(Rb Lt)

KOSJSLK 19 19 481514 137872 485332 133522 Kons.M.Solar di RT& Kom.(Rb Lt)

KOSJSL 19 19 19289747 5644631 20176301 6001011 Jumlah Konsumsi M.Solar(Rb Lt)

KOSJKRT 19 19 2223.0 293.5 2317.1 254.1 Kons.M.Tanah di Transp.(Rb Lt)

KOSJKRI 19 19 472500 122085 497395 103252 Kons.M.Tanah di Industri(Rb Lt)

KOSJKRK 19 19 9187495 1590241 9564870 1654912 Kons.M.Tanah di RT& Kom.(Rb Lt)

KOSJKR 19 19 10070389 1744088 10472753 1796528 Konsumsi M.Tanah (Rb Lt)

KOSJLGI 19 19 152769 87716.6 148747 82806.8 Kons.Elpiji di Industri(Rb Kg)

KOSJLGK 19 19 378384 210578 373222 200341 Kons.Elpiji di RT& Kom.(Rb Kg)

KOSJLG 19 19 531154 297749 521969 281672 Jumlah Konsumsi Elpiji (Rb Kg)

KOSCPR 19 19 16982.4 9481.8 16121.1 7675.0 Konsumsi Premium (Miliar Rp)

KOSCSL 19 19 20943.6 15683.0 18330.1 13062.0 Konsumsi M.Solar (Miliar Rp)

KOSCKR 19 19 6167.4 2949.1 4658.8 1684.9 Konsumsi M.Tanah (Miliar Rp)

KOSCLG 19 19 1100.7 807.6 1067.5 719.3 Konsumsi Elpiji (Miliar Rp)

KOSCBM 19 19 53531.1 33072.4 48514.6 27343.8 Konsumsi BBM (Miliar Rp)

HJECPR 19 19 1537.5 343.4 1408.4 197.4 H.Jual Eceran Premium (Rp/Lt)

HJECSL 19 19 1011.1 451.2 853.0 347.9 H.Jual Eceran M.Solar (Rp/Lt)

HJECKR 19 19 619.3 254.2 451.4 142.6 H.Jual Eceran M.Tanah (Rp/Lt)

HJECLG 19 19 1900.9 467.2 1917.3 320.5 H.Jual Eceran Elpiji (Rp/Kg)

IMPJPR 19 19 1922769 2939435 1395825 2953338 Jumlah Impor Premium (Rb Lt)

IMPJSL 19 19 6601345 4297266 6408746 4106238 Jumlah Impor M.Solar (Rb Lt)

IMPJKR 19 19 2042145 842061 2102639 768220 Jumlah Impor M.Tanah (Rb Lt)

IMPRPR 19 19 3543.0 6234.0 3172.3 6602.1 Impor Premium (Miliar Rp)

IMPRSL 19 19 10059.0 10626.8 10124.6 11824.1 Impor M.Solar (Miliar Rp)

IMPRKR 19 19 2948.7 2104.6 3041.7 2295.1 Impor M.Tanah (Miliar Rp)

IMPBBM 19 19 18076.1 19991.0 17865.2 21869.7 Impor BBM (Miliar Rp)

EKSJLG 19 19 1870725 684181 1867007 681307 Jumlah Ekspor Elpiji (Rb Kg)

EKSRLG 19 19 2423.4 660.8 2362.2 580.4 Ekspor Elpiji (Miliar Rp)

BOTBBM 19 19 -15652.7 19740.7 -15503.0 21577.1 Ekspor Bersih BBM (Miliar Rp)

SUBHPR 19 19 -172.2 595.5 -209.7 465.8 Subsidi Harga Premium (Rp/Lt)

SUBHSL 19 19 423.5 453.6 406.7 328.4 Subsidi Harga M.Solar(Rp/Lt)

SUBHKR 19 19 896.3 625.6 879.4 597.3 Subsidi Harga M.Tanah(Rp/Lt)

SUBHLG 19 19 -411.4 628.3 -432.5 496.3 Subsidi Harga Elpiji (Rp/Kg)

SUBRPR 19 19 -246.0 6289.2 -959.5 5862.5 Subsidi Premium (Miliar Rp)

SUBRSL 19 19 9276.6 10529.2 9454.6 9387.7 Subsidi M.Solar (Miliar Rp)

SUBRKR 19 19 9889.8 7990.3 9945.8 7919.8 Subsidi M.Tanah (Miliar Rp)

SUBRLG 19 19 -131.2 362.6 -107.0 240.8 Subsidi Elpiji (Miliar Rp)

SUBBBM 19 19 20233.1 25725.1 19777.9 23259.6 Subsidi BBM (Miliar Rp)

REVTAX 19 19 128042 55118.7 132324 62411.1 Penerimaan Pajak (Miliar Rp)

REVDDN 19 19 193639 67095.0 197920 75331.2 Pendapatan DN Pemerintah

(Miliar Rp)

341

                                                   

Actual Predicted

Variable N Obs N Mean Std Dev Mean Std Dev Label

FISCGP 19 19 -33508.3 28313.3 -32372.6 19603.9 Fiscal GAP (Miliar Rp)

KOSNBM 19 19 671453 266441 688638 298243 Kons.di luar BBM (Miliar Rp)

KOSNAS 19 19 724984 291575 737153 314880 Konsumsi Nasional (Miliar Rp)

INVRMG 19 19 30718.6 12226.4 30748.5 11188.6 Investasi MIGAS (Miliar Rp)

INVNMG 19 19 203664 61920.8 211767 61212.3 Investasi Non-MIGAS (Miliar Rp)

INVEST 19 19 234382 60767.8 242515 66943.8 Investasi Nasional (Miliar Rp)

GOVENS 19 19 206914 54228.7 210515 61333.2 Blj.Pem.diluar Subs.BBM

(Miliar Rp)

GOVEXP 19 19 227147 68115.8 230292 81807.2 Belanja Pemerintah (Miliar Rp)

IMPNBM 19 19 201078 64754.5 201844 61875.8 Impor diluar BBM (Miliar Rp)

IMPORT 19 19 219155 78055.0 219709 77218.5 Impor Total (Miliar Rp)

EKSNBM 19 19 334681 158284 329061 151180 Ekspor diluar BBM (Miliar Rp)

EKSPOR 19 19 337104 158760 331423 151547 Ekspor Total (Miliar Rp)

GDPNAS 19 19 1304462 436408 1321674 495145 GDP Nasional (Miliar Rp)

MONEYS 19 19 556790 211783 565329 218013 Jlh.Penawaran Uang (Miliar Rp)

MONEYD 19 19 578276 229166 592303 237443 Jlh.Permintaan Uang (Miliar Rp)

NTUKRR 19 19 6310.0 2060.1 6219.3 1610.7 Nilai Tukar (Rp/US$)

CPINDX 19 19 78.2385 49.7792 72.2890 48.0085 Indeks Harga Konsumen (indeks)

INTRIL 19 19 6.0580 10.4307 5.9931 7.2752 Tingk.Suku Bunga Dom. Riil

LABORS 19 19 91.1302 11.3840 91.1439 11.3138 Jumlah Penawaran TK (Juta Jiwa)

LABORD 19 19 85.3282 7.9481 85.6641 8.2558 Jumlah Permintaan TK (Juta Jiwa)

UMRNAS 19 19 607.8 119.9 598.9 81.5153 Upah Rata2 Nasional (Rb Rp/Bln)

UNEMPL 19 19 5.8019 3.6500 5.4798 3.6838 Jumlah Pengangguran (Juta Jiwa)

INFLSI 19 19 11.6973 11.7867 11.1997 7.6800 Tingk.Inflasi Domestik

NETEKS 19 19 117950 90401.6 111714 91889.8 Ekspor Bersih (Miliar Rp)

GROWTH 19 19 7.2556 7.7032 9.0949 22.9026 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi

JOVDES 19 19 26.7713 3.1560 25.9223 2.7172 Jlh.Pend.Miskin Desa (Jt Org)

JOVKOT 19 19 12.1723 2.0942 11.1995 0.7601 Jlh.Pend.Miskin Kota (Jt Org)

POVERT 19 19 19.6819 3.1104 18.7777 2.5599 Tingkat Penduduk Miskin (%)

342

    

The SAS System

The SIMNLIN Procedure

Dynamic Simultaneous Simulation

Solution Range TAHUN = 1988 To 2006

Statistics of fit

Mean Mean % Mean Abs Mean Abs RMS RMS %

Variable N Error Error Error % Error Error Error R-Square

PNWJPR 19 -526944 -5.0242 642366 5.8129 727731 6.5642 0.9760

PNWJSL 19 -192600 -0.3973 680614 3.7535 951634 4.9546 0.9756

PNWJKR 19 60494.4 0.6892 304304 3.1200 399193 4.2097 0.9265

PNWJLG 19 3718.2 2.1267 56479.6 13.8694 71748.7 18.1368 0.9387

PNWJBM 19 -659049 -1.1949 1096041 2.1394 1440372 2.7706 0.9877

KOSJPRT 19 342760 4.2400 351168 4.2961 429750 5.7465 0.9876

KOSJPR 19 342760 3.9879 351168 4.0417 429750 5.3825 0.9879

KOSJSLT 19 845319 9.3386 845319 9.3386 1002040 10.6369 0.8174

KOSJSLI 19 37417.2 0.9360 309255 5.0642 402181 6.6542 0.9752

KOSJSLK 19 3818.1 2.1411 37091.2 8.3094 46094.5 9.9727 0.8820

KOSJSL 19 886554 4.5266 995949 5.2213 1149618 5.8835 0.9562

KOSJKRT 19 94.1391 4.7373 145.8 6.7909 168.1 7.9808 0.6537

KOSJKRI 19 24894.9 6.7748 39173.1 8.8479 50427.4 11.0909 0.8199

KOSJKRK 19 377375 4.1286 420195 4.5102 487774 5.1241 0.9007

KOSJKR 19 402364 4.0420 458176 4.4917 527550 5.0588 0.9034

KOSJLGI 19 -4022.4 -0.6006 17007.6 13.1118 22990.7 17.3729 0.9275

KOSJLGK 19 -5162.6 0.9381 43849.8 13.3281 54583.6 16.0715 0.9291

KOSJLG 19 -9185.0 0.4815 58724.2 12.7398 73735.7 15.2308 0.9353

KOSCPR 19 -861.3 -2.5852 2340.4 12.0460 3391.0 14.7357 0.8650

KOSCSL 19 -2613.5 -8.7070 4366.3 20.3397 5718.5 25.2313 0.8597

KOSCKR 19 -1508.6 -20.7928 1735.4 25.4201 2454.9 28.9745 0.2685

KOSCLG 19 -33.1586 4.7347 236.6 21.9505 344.8 25.0787 0.8075

KOSCBM 19 -5016.5 -6.8725 8285.0 14.2919 10930.1 16.8318 0.8847

HJECPR 19 -129.1 -5.9880 233.0 14.6349 281.3 17.0017 0.2916

HJECSL 19 -158.1 -12.4479 223.7 21.7536 277.1 26.6272 0.6020

HJECKR 19 -167.9 -23.4313 185.5 27.9812 244.9 31.5639 0.0199

HJECLG 19 16.3980 4.2386 296.4 16.5192 356.9 20.1510 0.3840

IMPJPR 19 -526944 . 642366 . 727731 . 0.9353

IMPJSL 19 -192600 2.5515 680614 14.8313 951634 19.4513 0.9482

IMPJKR 19 60494.4 11.0123 304304 24.2177 399193 43.0587 0.7628

IMPRPR 19 -370.7 . 696.5 . 857.0 . 0.9801

IMPRSL 19 65.6210 4.1836 1582.7 24.6876 1971.0 30.7606 0.9637

IMPRKR 19 93.0514 10.4237 546.4 26.2274 676.6 42.8952 0.8909

IMPBBM 19 -211.0 -2.5878 2475.9 18.7158 3091.0 21.5960 0.9748

EKSJLG 19 -3718.2 -0.0887 56479.6 3.4963 71748.7 4.6946 0.9884

EKSRLG 19 -61.2166 0.6727 275.6 12.4518 406.8 17.5291 0.6000

BOTBBM 19 149.8 -0.8488 2244.2 24.7359 2937.6 33.6914 0.9766

SUBHPR 19 -37.4187 -17.1606 305.5 91.9298 361.3 140.8 0.6115

SUBHSL 19 -16.8819 -29.9781 258.6 86.8596 318.4 116.9 0.4798

SUBHKR 19 -16.9375 21.5939 233.8 48.8429 297.1 81.3283 0.7619

SUBHLG 19 -21.1709 25.6417 336.7 199.0 428.0 397.9 0.5102

SUBRPR 19 -713.5 -14.1187 3479.1 91.9893 4580.3 143.9 0.4402

SUBRSL 19 178.0 -27.0302 5556.6 90.3217 7342.7 122.2 0.4867

SUBRKR 19 56.0184 26.8193 2622.7 51.9105 3608.7 86.7929 0.7847

SUBRLG 19 24.2016 13.8481 197.2 206.9 321.5 422.4 0.1701

SUBBBM 19 -455.2 -171.4 11523.3 209.6 15170.9 579.8 0.6329

REVTAX 19 4281.2 1.5833 11950.3 9.6908 15934.1 12.7824 0.9118

REVDDN 19 4281.2 1.0693 11950.3 6.0922 15934.1 7.7378 0.9405

FISCGP 19 1135.7 29.7165 21128.7 69.8189 34114.3 101.5 -.5324

KOSNBM 19 17185.5 4.1951 92642.3 16.9777 142620 28.6556 0.6976

343

Mean Mean % Mean Abs Mean Abs RMS RMS %

Variable N Error Error Error % Error Error Error R-Square

KOSNAS 19 12169.0 3.3052 97853.3 16.4316 143253 26.5767 0.7452

INVRMG 19 29.8897 1.0286 2941.9 9.9655 3559.8 11.6533 0.9105

INVNMG 19 8103.0 6.7051 34176.5 19.6838 40198.6 24.8970 0.5551

INVEST 19 8132.9 4.4028 34782.5 16.5961 40476.6 20.2847 0.5317

GOVENS 19 3600.7 3.2614 30952.9 16.7801 45106.9 27.1607 0.2697

GOVEXP 19 3145.5 0.7562 29035.8 12.9881 40135.8 17.5354 0.6335

IMPNBM 19 765.4 1.2530 25741.6 12.8281 35635.4 16.3551 0.6803

IMPORT 19 554.4 0.8231 25661.0 11.8618 35893.7 15.3268 0.7768

EKSNBM 19 -5619.9 1.1266 43597.9 15.1395 60801.4 20.9617 0.8442

EKSPOR 19 -5681.1 1.1321 43834.3 15.1070 61148.2 20.9295 0.8434

GDPNAS 19 17211.9 1.2934 118185 10.5958 167241 16.4050 0.8450

MONEYS 19 8538.9 5.2314 62394.1 14.3979 79556.5 23.8667 0.8510

MONEYD 19 14027.0 4.2489 69691.6 12.2197 99640.2 15.5802 0.8005

NTUKRR 19 -90.7646 0.9565 824.3 13.1298 1210.7 17.7937 0.6354

CPINDX 19 -5.9495 -8.4203 6.3599 9.2389 8.7889 11.6387 0.9671

INTRIL 19 -0.0649 -34.9913 4.0008 72.8019 6.7716 179.7 0.5551

LABORS 19 0.0137 0.0282 1.2520 1.3420 1.6346 1.7129 0.9782

LABORD 19 0.3359 0.4108 1.8771 2.1965 2.4698 2.8800 0.8981

UMRNAS 19 -8.8492 0.2768 65.1744 10.7971 79.8236 12.9767 0.5320

UNEMPL 19 -0.3222 -3.6573 1.7915 51.6481 2.1099 74.4596 0.6473

INFLSI 19 -0.4976 38.7326 7.6338 84.5920 13.4012 147.0 -.3645

NETEKS 19 -6235.5 -3.6791 37922.3 63.0033 50963.5 104.3 0.6645

GROWTH 19 1.8393 -19.0837 13.6876 144.8 20.2394 206.9 -6.287

JOVDES 19 -0.8490 -2.1062 2.9153 11.4213 3.5039 14.6906 -.3011

JOVKOT 19 -0.9728 -5.3387 1.7807 14.6189 2.3116 18.7967 -.2860

POVERT 19 -0.9041 -3.4123 2.2037 11.6669 2.6745 15.0433 0.2196

344

The SAS System

The SIMNLIN Procedure

Dynamic Simultaneous Simulation

Solution Range TAHUN = 1988 To 2006

Theil Forecast Error Statistics

MSE Decomposition Proportions

Corr Bias Reg Dist Var Covar Inequality Coef

Variable N MSE (R) (UM) (UR) (UD) (US) (UC) U1 U

PNWJPR 19 5.296E11 0.99 0.52 0.00 0.48 0.00 0.47 0.0583 0.0298

PNWJSL 19 9.056E11 0.99 0.04 0.03 0.93 0.06 0.90 0.0460 0.0231

PNWJKR 19 1.594E11 0.96 0.02 0.01 0.97 0.00 0.98 0.0382 0.0191

PNWJLG 19 5.1479E9 0.97 0.00 0.00 1.00 0.01 0.99 0.1186 0.0593

PNWJBM 19 2.075E12 1.00 0.21 0.01 0.78 0.03 0.77 0.0278 0.0140

KOSJPRT 19 1.847E11 1.00 0.64 0.04 0.33 0.04 0.32 0.0389 0.0192

KOSJPR 19 1.847E11 1.00 0.64 0.04 0.33 0.05 0.32 0.0372 0.0184

KOSJSLT 19 1.004E12 0.99 0.71 0.15 0.14 0.13 0.16 0.1103 0.0525

KOSJSLI 19 1.617E11 0.99 0.01 0.00 0.99 0.00 0.99 0.0550 0.0275

KOSJSLK 19 2.1247E9 0.94 0.01 0.01 0.99 0.01 0.98 0.0922 0.0460

KOSJSL 19 1.322E12 0.99 0.59 0.11 0.29 0.09 0.31 0.0573 0.0280

KOSJKRT 19 28256.1 0.87 0.31 0.00 0.69 0.05 0.63 0.0750 0.0368

KOSJKRI 19 2.5429E9 0.93 0.24 0.04 0.71 0.13 0.62 0.1035 0.0507

KOSJKRK 19 2.379E11 0.98 0.60 0.04 0.37 0.02 0.38 0.0524 0.0257

KOSJKR 19 2.783E11 0.98 0.58 0.03 0.39 0.01 0.41 0.0517 0.0253

KOSJLGI 19 5.2857E8 0.96 0.03 0.01 0.96 0.04 0.93 0.1314 0.0668

KOSJLGK 19 2.9794E9 0.96 0.01 0.00 0.99 0.03 0.96 0.1268 0.0641

KOSJLG 19 5.437E9 0.97 0.02 0.01 0.98 0.05 0.94 0.1219 0.0617

KOSCPR 19 11498910 0.94 0.06 0.13 0.80 0.27 0.67 0.1754 0.0914

KOSCSL 19 32700925 0.95 0.21 0.10 0.69 0.20 0.59 0.2207 0.1186

KOSCKR 19 6026702 0.76 0.38 0.05 0.57 0.25 0.37 0.3609 0.2091

KOSCLG 19 118921 0.90 0.01 0.00 0.99 0.06 0.93 0.2550 0.1312

KOSCBM 19 1.1947E8 0.96 0.21 0.16 0.63 0.26 0.53 0.1750 0.0928

HJECPR 19 79125.2 0.67 0.21 0.01 0.78 0.25 0.53 0.1788 0.0939

HJECSL 19 76769.9 0.86 0.33 0.02 0.65 0.13 0.54 0.2513 0.1372

HJECKR 19 59984.2 0.71 0.47 0.02 0.51 0.20 0.33 0.3672 0.2150

HJECLG 19 127378 0.62 0.00 0.01 0.99 0.16 0.84 0.1826 0.0916

IMPJPR 19 5.296E11 0.98 0.52 0.01 0.47 0.00 0.48 0.2111 0.1096

IMPJSL 19 9.056E11 0.98 0.04 0.01 0.95 0.04 0.92 0.1218 0.0619

IMPJKR 19 1.594E11 0.88 0.02 0.01 0.97 0.03 0.94 0.1814 0.0901

IMPRPR 19 734377 0.99 0.19 0.21 0.60 0.17 0.64 0.1220 0.0604

IMPRSL 19 3884655 0.99 0.00 0.42 0.58 0.35 0.65 0.1366 0.0662

IMPRKR 19 457853 0.95 0.02 0.17 0.81 0.08 0.91 0.1885 0.0919

IMPBBM 19 9554234 0.99 0.00 0.41 0.59 0.35 0.65 0.1164 0.0569

EKSJLG 19 5.1479E9 0.99 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.0361 0.0181

EKSRLG 19 165446 0.79 0.02 0.02 0.96 0.04 0.94 0.1622 0.0824

BOTBBM 19 8629206 0.99 0.00 0.43 0.57 0.37 0.63 0.1185 0.0577

SUBHPR 19 130518 0.78 0.01 0.00 0.99 0.12 0.87 0.5974 0.3272

SUBHSL 19 101390 0.69 0.00 0.00 1.00 0.15 0.85 0.5205 0.2820

SUBHKR 19 88285.8 0.88 0.00 0.03 0.97 0.01 0.99 0.2742 0.1390

SUBHLG 19 183214 0.72 0.00 0.01 0.99 0.09 0.91 0.5807 0.3090

SUBRPR 19 20978712 0.71 0.02 0.09 0.89 0.01 0.97 0.7476 0.3845

SUBRSL 19 53915630 0.72 0.00 0.06 0.94 0.02 0.98 0.5312 0.2722

SUBRKR 19 13022821 0.89 0.00 0.05 0.95 0.00 1.00 0.2868 0.1434

SUBRLG 19 103375 0.46 0.01 0.05 0.95 0.14 0.86 0.8539 0.5070

SUBBBM 19 2.3016E8 0.80 0.00 0.03 0.97 0.03 0.97 0.4713 0.2437

REVTAX 19 2.539E8 0.97 0.07 0.29 0.64 0.20 0.73 0.1148 0.0560

REVDDN 19 2.539E8 0.98 0.07 0.33 0.60 0.25 0.67 0.0780 0.0384

FISCGP 19 1.1638E9 -0.04 0.00 0.35 0.65 0.06 0.94 0.7863 0.4214

345

MSE Decomposition Proportions

Corr Bias Reg Dist Var Covar Inequality Coef

Variable N MSE (R) (UM) (UR) (UD) (US) (UC) U1 U

KOSNBM 19 2.034E10 0.87 0.01 0.20 0.79 0.05 0.94 0.1981 0.0972

KOSNAS 19 2.052E10 0.89 0.01 0.15 0.84 0.03 0.97 0.1840 0.0908

INVRMG 19 12672047 0.96 0.00 0.02 0.98 0.08 0.92 0.1081 0.0543

INVNMG 19 1.6159E9 0.78 0.04 0.09 0.87 0.00 0.96 0.1893 0.0930

INVEST 19 1.6384E9 0.80 0.04 0.19 0.77 0.02 0.94 0.1674 0.0821

GOVENS 19 2.0346E9 0.69 0.01 0.27 0.72 0.02 0.97 0.2112 0.1043

GOVEXP 19 1.6109E9 0.87 0.01 0.31 0.69 0.11 0.88 0.1696 0.0836

IMPNBM 19 1.2699E9 0.83 0.00 0.05 0.95 0.01 0.99 0.1691 0.0846

IMPORT 19 1.2884E9 0.89 0.00 0.05 0.95 0.00 1.00 0.1547 0.0773

EKSNBM 19 3.6968E9 0.92 0.01 0.01 0.98 0.01 0.98 0.1650 0.0834

EKSPOR 19 3.7391E9 0.92 0.01 0.01 0.98 0.01 0.98 0.1649 0.0834

GDPNAS 19 2.797E10 0.94 0.01 0.24 0.75 0.12 0.87 0.1219 0.0602

MONEYS 19 6.3292E9 0.93 0.01 0.07 0.92 0.01 0.98 0.1340 0.0664

MONEYD 19 9.9282E9 0.91 0.02 0.08 0.90 0.01 0.97 0.1608 0.0794

NTUKRR 19 1465719 0.80 0.01 0.00 0.99 0.13 0.86 0.1829 0.0929

CPINDX 19 77.2449 0.99 0.46 0.02 0.52 0.04 0.50 0.0955 0.0493

INTRIL 19 45.8547 0.75 0.00 0.01 0.99 0.21 0.79 0.5728 0.3209

LABORS 19 2.6720 0.99 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.0178 0.0089

LABORD 19 6.1001 0.95 0.02 0.07 0.91 0.01 0.97 0.0288 0.0144

UMRNAS 19 6371.8 0.74 0.01 0.01 0.98 0.22 0.77 0.1290 0.0653

UNEMPL 19 4.4517 0.83 0.02 0.09 0.88 0.00 0.98 0.3101 0.1580

INFLSI 19 179.6 0.05 0.00 0.27 0.73 0.09 0.91 0.8179 0.4490

NETEKS 19 2.5973E9 0.84 0.01 0.10 0.89 0.00 0.98 0.3463 0.1756

GROWTH 19 409.6 0.44 0.01 0.88 0.11 0.53 0.46 1.9398 0.5865

JOVDES 19 12.2770 0.30 0.06 0.24 0.70 0.01 0.93 0.1300 0.0661

JOVKOT 19 5.3434 0.10 0.18 0.05 0.77 0.32 0.51 0.1873 0.0981

POVERT 19 7.1529 0.60 0.11 0.06 0.82 0.04 0.85 0.1343 0.0688

346

The SAS System The SIMNLIN Procedure Dynamic Simultaneous Simulation Solution Range TAHUN = 1988 To 2006 Theil Relative Change Forecast Error Statistics Relative Change MSE Decomposition Proportions Corr Bias Reg Dist Var Covar Inequality Coef Variable N MSE (R) (UM) (UR) (UD) (US) (UC) U1 U PNWJPR 19 0.00510 0.76 0.60 0.03 0.38 0.00 0.40 0.6913 0.4200 PNWJSL 19 0.00303 0.68 0.01 0.14 0.85 0.00 0.99 0.5909 0.3033 PNWJKR 19 0.00167 0.85 0.02 0.14 0.83 0.01 0.96 0.5575 0.2667 PNWJLG 19 0.0347 0.76 0.01 0.17 0.82 0.01 0.99 0.6721 0.3250 PNWJBM 19 0.000868 0.84 0.20 0.01 0.79 0.02 0.78 0.4305 0.2358 KOSJPRT 19 0.00370 0.32 0.55 0.30 0.15 0.08 0.37 0.7973 0.3030 KOSJPR 19 0.00327 0.47 0.55 0.28 0.16 0.08 0.36 0.7610 0.2918 KOSJSLT 19 0.0122 0.53 0.78 0.09 0.14 0.01 0.21 1.5227 0.4700 KOSJSLI 19 0.00556 0.38 0.01 0.25 0.74 0.01 0.98 0.7115 0.3523 KOSJSLK 19 0.0124 0.55 0.03 0.39 0.57 0.05 0.92 0.9196 0.4069 KOSJSL 19 0.00375 0.77 0.58 0.02 0.40 0.01 0.41 0.7180 0.2986 KOSJKRT 19 0.00650 0.45 0.34 0.30 0.36 0.03 0.63 1.3943 0.5254 KOSJKRI 19 0.0124 0.70 0.36 0.19 0.45 0.02 0.61 1.0336 0.4245 KOSJKRK 19 0.00268 0.73 0.65 0.04 0.31 0.00 0.35 1.0470 0.4014 KOSJKR 19 0.00260 0.76 0.64 0.03 0.32 0.00 0.36 0.9900 0.3891 KOSJLGI 19 0.0420 0.73 0.02 0.08 0.90 0.01 0.97 0.6843 0.3577 KOSJLGK 19 0.0269 0.79 0.00 0.08 0.92 0.00 1.00 0.6035 0.3058 KOSJLG 19 0.0260 0.80 0.00 0.05 0.95 0.01 0.98 0.5819 0.3019 KOSCPR 19 0.0305 0.52 0.05 0.23 0.72 0.00 0.95 0.8533 0.4445 KOSCSL 19 0.0864 0.50 0.13 0.42 0.45 0.07 0.80 1.1038 0.5135 KOSCKR 19 0.1749 0.48 0.36 0.03 0.61 0.08 0.56 1.0859 0.6125 KOSCLG 19 0.0796 0.69 0.00 0.14 0.86 0.00 1.00 0.7344 0.3673 KOSCBM 19 0.0390 0.64 0.16 0.27 0.57 0.03 0.81 0.8935 0.4409 HJECPR 19 0.0352 0.48 0.15 0.25 0.61 0.00 0.85 1.1031 0.5419 HJECSL 19 0.0877 0.43 0.24 0.35 0.42 0.03 0.73 1.3179 0.5926 HJECKR 19 0.2119 0.46 0.37 0.02 0.61 0.11 0.52 1.1168 0.6233 HJECLG 19 0.0443 0.42 0.01 0.26 0.72 0.00 0.98 1.0511 0.5266 IMPJPR 19 . . . . . . . . . IMPJSL 19 0.0634 0.53 0.00 0.12 0.88 0.03 0.97 0.7762 0.4112 IMPJKR 19 0.1136 0.85 0.03 0.47 0.50 0.23 0.73 0.7127 0.3012 IMPRPR 19 . . . . . . . . . IMPRSL 19 0.1458 0.51 0.00 0.26 0.74 0.00 1.00 0.8423 0.4166 IMPRKR 19 0.1157 0.79 0.02 0.33 0.65 0.09 0.89 0.6906 0.3097 IMPBBM 19 0.0791 0.73 0.06 0.05 0.89 0.02 0.92 0.6064 0.3279 EKSJLG 19 0.00220 0.99 0.00 0.07 0.93 0.04 0.96 0.1150 0.0569 EKSRLG 19 0.0621 0.95 0.02 0.64 0.34 0.51 0.48 0.4949 0.2102 BOTBBM 19 0.1696 0.83 0.11 0.06 0.83 0.28 0.61 0.5496 0.3314 SUBHPR 19 2.4603 0.04 0.05 0.47 0.48 0.00 0.95 1.4069 0.7004 SUBHSL 19 1.6847 0.26 0.00 0.23 0.77 0.04 0.96 1.1013 0.6144 SUBHKR 19 0.5247 0.24 0.00 0.42 0.58 0.00 1.00 1.1983 0.5812 SUBHLG 19 65.4901 0.15 0.03 0.13 0.84 0.19 0.78 1.0293 0.6764 SUBRPR 19 2.8695 0.05 0.04 0.47 0.49 0.00 0.96 1.3724 0.6873 SUBRSL 19 2.0892 0.21 0.00 0.29 0.70 0.02 0.98 1.1638 0.6288 SUBRKR 19 0.6044 0.24 0.00 0.45 0.54 0.01 0.99 1.2174 0.5708 SUBRLG 19 143.5 0.01 0.03 0.12 0.85 0.33 0.64 1.0423 0.7582 SUBBBM 19 9.2755 0.49 0.03 0.00 0.97 0.27 0.71 0.8824 0.5682 REVTAX 19 0.0158 0.52 0.01 0.39 0.60 0.03 0.96 0.7966 0.3689 REVDDN 19 0.00659 0.86 0.02 0.21 0.77 0.05 0.93 0.4996 0.2348 FISCGP 19 1.8143 0.10 0.00 0.35 0.65 0.02 0.98 1.2081 0.6640

347

Relative Change MSE Decomposition Proportions Corr Bias Reg Dist Var Covar Inequality Coef Variable N MSE (R) (UM) (UR) (UD) (US) (UC) U1 U KOSNBM 19 0.0973 0.04 0.02 0.94 0.05 0.58 0.41 3.0344 0.7261 KOSNAS 19 0.0821 -0.05 0.01 0.94 0.05 0.56 0.43 2.8636 0.7230 INVRMG 19 0.0177 0.87 0.00 0.01 0.99 0.13 0.87 0.4753 0.2593 INVNMG 19 0.0556 0.28 0.04 0.43 0.53 0.01 0.95 1.2833 0.5792 INVEST 19 0.0376 0.28 0.02 0.39 0.59 0.00 0.98 1.2094 0.5727 GOVENS 19 0.0630 0.59 0.00 0.34 0.66 0.03 0.97 0.9417 0.4365 GOVEXP 19 0.0422 0.57 0.00 0.27 0.73 0.01 0.99 0.9015 0.4393 IMPNBM 19 0.0313 0.67 0.00 0.15 0.85 0.00 1.00 0.7513 0.3791 IMPORT 19 0.0280 0.70 0.00 0.17 0.83 0.00 1.00 0.7131 0.3551 EKSNBM 19 0.0644 0.51 0.00 0.25 0.75 0.00 1.00 0.9177 0.4603 EKSPOR 19 0.0642 0.51 0.00 0.25 0.75 0.00 1.00 0.9218 0.4610 GDPNAS 19 0.0326 0.29 0.00 0.84 0.16 0.39 0.61 1.7302 0.5832 MONEYS 19 0.0790 0.43 0.04 0.84 0.12 0.49 0.47 1.9341 0.5771 MONEYD 19 0.0346 0.35 0.04 0.49 0.47 0.05 0.91 1.0763 0.4632 NTUKRR 19 0.0541 0.63 0.00 0.02 0.98 0.12 0.87 0.7769 0.4504 CPINDX 19 0.0210 0.46 0.47 0.04 0.49 0.06 0.47 0.8846 0.5895 INTRIL 19 0.9151 0.91 0.00 0.57 0.43 0.79 0.21 0.6120 0.4202 LABORS 19 0.000309 0.43 0.00 0.25 0.75 0.00 1.00 0.6234 0.3134 LABORD 19 0.000873 0.22 0.02 0.50 0.48 0.02 0.96 1.0750 0.4848 UMRNAS 19 0.0172 0.51 0.00 0.34 0.66 0.02 0.98 1.0285 0.4848 UNEMPL 19 0.5793 0.61 0.01 0.64 0.35 0.25 0.74 1.2651 0.4868 INFLSI 19 3.7149 0.30 0.01 0.07 0.93 0.20 0.79 0.9610 0.6160 NETEKS 19 1.7364 0.33 0.01 0.71 0.29 0.21 0.78 1.6836 0.6162 GROWTH 19 4.8555 0.58 0.01 0.63 0.36 0.24 0.75 1.3658 0.5120 JOVDES 19 0.0199 0.57 0.03 0.54 0.43 0.15 0.82 1.2458 0.4969 JOVKOT 19 0.0386 0.63 0.13 0.09 0.77 0.01 0.85 0.8766 0.4583 POVERT 19 0.0205 0.53 0.07 0.41 0.51 0.06 0.87 1.1729 0.4986 NOTE: Percent error statistics for 2 variables were set to missing values because an actual value was too close to zero to compute the percent error at one or more observations.

348

Lampiran 9. Program Peramalan Variabel Endogen Tahun 2007-2014 Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia menggunakan Metode NEWTON, Prosedur SIMNLIN, Program SAS/ETS versi 9.0

  NOTE: Copyright (c) 2002 by SAS Institute Inc., Cary, NC, USA. NOTE: SAS (r) Proprietary Software Version 9.00 (TS M0)       Licensed to SUNY AT STONY BROOK, Site 0013402001. NOTE: This session is executing on the WIN_PRO  platform.  NOTE: SAS initialization used:       real time           1.17 seconds       cpu time            0.70 seconds      options nodate nonumber;  proc import datafile="H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\ekso_P.xls" out=work.predikendo;  sheet='ekso12_21_NN_v75'; getnames=yes; run;  NOTE: WORK.PREDIKENDO was successfully created. NOTE: PROCEDURE IMPORT used (Total process time):       real time           0.32 seconds       cpu time            0.15 seconds     data Hanggono;    set predikendo;  RUN; NOTE: There were 29 observations read from the data set WORK.PREDIKENDO. NOTE: The data set WORK.HANGGONO has 29 observations and 715 variables. NOTE: DATA statement used (Total process time):       real time           0.65 seconds       cpu time            0.56 seconds   proc SIMNLIN data=Hanggono simulate stat outpredict out=N_endo;    endogenous PNWJPR  PNWJSL  PNWJKR  PNWJLG  PNWJBM  KOSJPRT KOSJPR  KOSJSLT KOSJSLI KOSJSLK KOSJSL  KOSJKRT KOSJKRI KOSJKRK KOSJKR  KOSJLGI KOSJLGK KOSJLG KOSCPR  KOSCSL  KOSCKR  KOSCLG  KOSCBM  HJECPR  HJECSL  HJECKR  HJECLG IMPJPR  IMPJSL  IMPJKR  IMPRPR  IMPRSL  IMPRKR  IMPBBM  EKSJLG  EKSRLG BOTBBM  SUBHPR  SUBHSL  SUBHKR  SUBHLG  SUBRPR  SUBRSL  SUBRKR  SUBRLG SUBBBM  REVTAX  REVDDN  FISCGP  KOSNBM  KOSNAS  INVRMG  INVNMG  INVEST GOVENS  GOVEXP  IMPNBM  IMPORT  EKSNBM  EKSPOR  GDPNAS  MONEYS  MONEYD NTUKRR  CPINDX  INTRIL  LABORS  LABORD  UMRNAS  UNEMPL  INFLSI  NETEKS GROWTH  JOVDES  JOVKOT  POVERT;  instruments KRISIS  KRISIP  TRENDD  HDURMB HJECKB  HDUSMB  HDUSLG  HJECPX             KRODA2  KRODA4  KRODA6  KNIAGA POPNAS  LISTRK  MTIKAN  RTIKAN             SUBBBL  PNWJBL  CPINDS  FDINVR KOSJPRL KOSJSLL KOSJKRL DEVISS             BANKTL  FDINVS  INVETL  PROJPR PROJSL  PROJKR  PROJLG  EKSJPR             EKSJSL  EKSJKR  LBANKID REVNTX;    LIMPJPR      = LAG(IMPJPR);       LIMPJSL      = LAG(IMPJSL);  LIMPJKR      = LAG(IMPJKR);       LKOSJPRT     = LAG(KOSJPRT);  LKOSJSLT     = LAG(KOSJSLT);       LKOSJSLI     = LAG(KOSJSLI);  LKOSJSLK     = LAG(KOSJSLK);       LKOSJKRT     = LAG(KOSJKRT);  LKOSJKRI     = LAG(KOSJKRI);       LKOSJKRK     = LAG(KOSJKRK);  LKOSJLGI     = LAG(KOSJLGI);       LKOSJLGK     = LAG(KOSJLGK);  LSUBHPR      = LAG(SUBHPR);       LSUBHSL      = LAG(SUBHSL);  LSUBHKR      = LAG(SUBHKR);       LSUBHLG      = LAG(SUBHLG);  LHJECPR      = LAG(HJECPR);       LHJECSL      = LAG(HJECSL);  LHJECKR      = LAG(HJECKR);       LHJECLG      = LAG(HJECLG);  LGOVENS      = LAG(GOVENS);       LREVTAX      = LAG(REVTAX); 

349

 LEKSNBM      = LAG(EKSNBM);       LIMPNBM      = LAG(IMPNBM);  LKOSNBM      = LAG(KOSNBM);       LINVRMG      = LAG(INVRMG);  LINVNMG      = LAG(INVNMG);       LMONEYS      = LAG(MONEYS);  LMONEYD      = LAG(MONEYD);       LNTUKRR      = LAG(NTUKRR);  LCPINDX      = LAG(CPINDX);       LLABORD      = LAG(LABORD);  LLABORS      = LAG(LABORS);       LUMRNAS      = LAG(UMRNAS);  LJOVDES      = LAG(JOVDES);       LJOVKOT      = LAG(JOVKOT);  LGOVEXP      = LAG(GOVEXP);       LGDPNAS      = LAG(GDPNAS);  LHDUSMB      = LAG(HDUSMB);       LHDUSLG      = LAG(HDUSLG);  LFDINVS      = LAG(FDINVS);       LDEVISS      = LAG(DEVISS);  LHJECPX      = LAG(HJECPX);       LLISTRK      = LAG(LISTRK);  LINVEST      = LAG(INVEST);       LINFLSI      = LAG(INFLSI);  parm a0  610131.1   a1 ‐1006.15  a2 45607.62  a3   ‐187855  a4   0.917482 b0  307769.8   b1 ‐374.831  b2 36851.46  b3  899.8852  b4   0.238200 c0  ‐9084383   c1 ‐324.797  c2 57864.80    c3  308616.0   c4   0.008018 d0  ‐233020   d1 135.5081  d2 1.095330  d3  ‐58788.2   d4   ‐24296.2      

d5 0.003112 e0  1123446   e1 ‐402.994   e2 65335.98   e3  54.66420   e4   0.913706 f0  931971.5   f1 ‐811.742   f2 266.2612   f3  ‐745200   f4   0.966513 g0  ‐173134   g1 ‐103.547   g2 167.5878   g3  ‐800573   g4   0.680418 h0  ‐277032   h1 ‐15.5707  h2 0.254732   h3   0.585949 i0  650.3112   i1 ‐0.22956  i2 0.001794   i3   0.691805 j0  99971.36   j1 ‐53.3637  j2 0.574755   j3   0.727337 k0  ‐6206374   k1 ‐1020.17   k2 667.2196   k3   75566.91   k4   64740.81      

k5 0.320929 l0  ‐6479.68   l1 ‐33.4571  l2 8.900561   l3   ‐63657.6   l4   0.562667 m0  ‐1448665   m1 ‐40.4743   m2 35.26335   m3   8830.503  m4   0.392610 n0  ‐1625.42   n1 17.01932   n2 0.158425  n3   0.000069   n4   0.350459 o0  ‐754.298   o1 7.325894   o2 0.130561   o3   0.001439   o4   0.243628 p0  ‐1497.98  p1 26.47919   p2 0.183126  p3   0.001192   p4   0.146793 q0  ‐1760.35  q1 2.520876  q2 0.130057   q3   99.12324   q4   0.339150 v0  28256.32   v1 1.004436   v2 2189.487  v3   ‐4989.29   v4   0.094282  w0  1737.680   w1 0.013563  w2 ‐241.188   w3   0.934858 x0  ‐126317  x1 10217.00  x2 ‐120.787  x3   45.51901  x4   0.003914     

x5 0.762593 y0  ‐925567   y1 ‐3484.64  y2  2182.193  y3  ‐13.3777  y4   7516.541     

y5 ‐12728.7   y6  0.056252 z0  ‐926521   z1 ‐14481.0   z2  ‐14749.4   z3  7693.559  z4   98066.50     

z5 0.496401 aa0 ‐67817.5  aa1‐401.235  aa2 204.7058  aa3 441.2943   aa4  6257.735    

aa5 87.22439   aa6 0.283337 ab0 152112.3  ab1 ‐3625.88   ab2 ‐16.5571  ab3 78.57330  ab4  ‐88870.8    

ab5 0.928631 ac0 ‐141299   ac1 2521.748  ac2 0.333529   ac3 0.183465  ac4  ‐29437.9    

ac5 ‐15986.9   ac6  0.707517 ad0 134969.7   ad1 ‐2977.76   ad2 ‐32.4716   ad3 1.050450   ad4  0.150957 ae0 5566.276  ae1 1417.658  ae2 ‐0.18375   ae3 ‐0.19527   ae4  0.013310  af0 2.376565  af1 ‐7.28E‐6   af2 9.034990  af3 9.922E‐7   af4  ‐21.4946 ag0 ‐13.3265   ag1 0.007853   ag2 0.000040  ag3 0.888247 ah0 ‐34.2679   ah1 0.003006   ah2 0.418323  ah3 6.431E‐6   ah4  0.449711 ai0  26.60973  ai1 ‐0.00083  ai2 6.945E‐6  ai3 0.597850 aj0  2260.720   aj1 ‐31.3557   aj2 4.369742   aj3 80.13413  aj4  59.97610    

aj5 0.668586 ak0 8.885239  ak1 0.133437  ak2 ‐0.00002  ak3 0.356018   ak4  0.002710    

ak5 0.602540 al0 12.30025  al1 0.135014  al2 ‐0.00002   al3 ‐0.00260  al4  0.354592    

al5 0.000068  al6 0.137808 ;  IMPJPR    = a0  + a1*(1.18*1.15*(LHDUSMB*LNTUKRR/159))   

+ a2*CPINDX   + a3*TRENDD    + a4*LIMPJPR; IMPJSL   = b0   + b1*(1.24*15*(HDUSMB*NTUKRR/159))   

+ b2*CPINDX  + b3*KNIAGA    + b4*LIMPJSL; IMPJKR   = c0   + c1*(1.31*1.15*(HDUSMB*NTUKRR/159))   

+ c2*POPNAS   + c3*KRISIP    + c4*LIMPJKR; EKSJLG   = d0   + d1*(LHDUSLG*LNTUKRR/1000)    + d2*PROJLG             

+ d3*TRENDD  + d4*KRISIP    + d5*LEKSJLG;  

350

KOSJPRT  = e0   + e1*HJECPR  + e2*(HJECPX/LHJECPX)  + e3*KRODA6 + e4*LKOSJPRT; 

KOSJSLT  = f0   + f1*HJECSL   + f2*LKNIAGA    + f3*KRISIS + f4*LKOSJSLT; 

KOSJSLI  = g0   + g1*(HJECSL ‐ LHJECSL)    + g2*LISTRK             + g3*KRISIS  + g4*LKOSJSLI; 

KOSJSLK  = h0   + h1*HJECSL  + h2*RTIKAN     + h3*LKOSJSLK; KOSJKRT  = i0   + i1*HJECKR  + i2*LMTIKAN     + i3*LKOSJKRT; KOSJKRI  = j0   + j1*HJECKR   + j2*LBANKID      + j3*LKOSJKRI; KOSJKRK  = k0   + k1*HJECKR   + k2*(HJECKB‐LHJECKB)  + k3*(LHJECLG/LHJECKR)    

+ k4*POPNAS  + k5*LKOSJKRK; KOSJLGI  = l0   + l1*LHJECLG   + l2*LISTRK     + l3*KRISIS 

+ l4*LKOSJLGI; KOSJLGK  = m0   + m1*LHJECLG   + m2*(HJECKR‐LHJECKR)  + m3*POPNAS 

+ m4*LKOSJLGK; SUBHPR   = n0   + n1*(1.18*HDUSMB)      + n2*NTUKRR     

+ n3*REVDDN  + n4*LSUBHPR; SUBHSL    = o0  + o1*(1.24*HDUSMB)      + o2*NTUKRR  

  + o3*(REVDDN‐LREVDDN)      + o4*LSUBHSL; SUBHKR   = p0  + p1*(1.31*HDUSMB)      + p2*NTUKRR     

+ p3*REVDDN  + p4*LSUBHKR; SUBHLG   = q0  + q1*HDUSLG   + q2*NTUKRR     + q3*(REVDDN/LREVDDN)    

+ q4*LSUBHLG; GOVENS   = v0   + v1*REVDDN   + v2*INFLSI    + v3*TRENDD    

+ v4*LGOVENS; REVTAX   = w0   + w1*LGDPNAS  + w2*KRISIP     + w3*LREVTAX;  EKSNBM   = x0   + x1*INFLSS  + x2*CPINDX     + x3*(NTUKRR‐LNTUKRR)     

+ x4*PNWJBM  + x5*LEKSNBM; IMPNBM   = y0   + y1*CPINDS   + y2*INFLSI     + y3*LNTUKRR 

+ y4*POPNAS  + y5*KRISIS    + y6*LIMPNBM; KOSNBM   = z0   + z1*INFLSI   + z2*INTRIL     + z3*POPNAS 

+ z4*KRISIS  + z5*LKOSNBM; INVRMG   = aa0   + aa1*(INTRIL‐LINTRIL)       + aa2*(FDINVS/LFDINVS)  

+ aa3*POPNAS  + aa4*KRISIS    + aa5*TRENDD   + aa6*LINVRMG; 

INVNMG   = ab0   + ab1*LINTRIL  + ab2*LNTUKRR     + ab3*TRENDD + ab4*KRISIS  + ab5*LINVNMG; 

MONEYS   = ac0   + ac1*INTRIL   + ac2*GDPNAS     + ac3*BANKTL + ac4*KRISIS   + ac5*TRENDD    + ac6*LMONEYS; 

MONEYD   = ad0   + ad1*INTRIL   + ad2*NTUKRR     + ad3*MONEYS + ad4*LMONEYD; 

NTUKRR   = ae0   + ae1*(CPINDX/CPINDS)      + ae2*FDINVS            + ae3*(DEVISS‐LDEVISS)     + ae4*LNTUKRR; 

INTRIL   = af0   + af1*MONEYS   + af2*(MONEYD/LMONEYD)  + af3*(INVEST‐LINVEST)    + af4*KRISIS; 

CPINDX   = ag0   + ag1*(((KOSJPR*HJECPR)        + (KOSJSL*HJECSL)       + (KOSJKR*HJECKR))/(KOSJPR+KOSJSL+KOSJKR)) + ag2*LMONEYS  + ag3*LCPINDX; 

LABORS   = ah0   + ah1*UMRNAS  + ah2*POPNAS      + ah3*(GOVENS‐LGOVENS)    + ah4*LLABORS; 

LABORD   = ai0  + ai1*LUMRNAS   + ai2*GDPNAS      + ai3*LLABORD; UMRNAS   = aj0   + aj1*LLABORS  + aj2*(LABORD‐LLABORD)  + aj3*KRISIP 

+ aj4*TRENDD  + aj5*LUMRNAS; JOVDES   = ak0   + ak1*INFLSI  + ak2*LGOVEXP     + ak3*UNEMPL 

+ ak4*HJECKB    + ak5*LJOVDES; JOVKOT   = al0   + al1*INFLSI   + al2*GOVEXP      + al3*UMRNAS 

+ al4*LUNEMPL  + al5*LHJECLG     + al6*LJOVKOT;  PNWJPR  = PROJPR  + IMPJPR ‐ EKSJPR ; PNWJSL  = PROJSL  + IMPJSL ‐ EKSJSL ; PNWJKR  = PROJKR  + IMPJKR ‐ EKSJKR ; PNWJLG  = PROJLG  + IMPJLG ‐ EKSJLG ; PNWJBM  = PNWJPR  + PNWJSL  + PNWJKR  + PNWJBL;  KOSJPR  = KOSJPRT + KOSJPRL; KOSJSL  = KOSJSLT + KOSJSLI + KOSJSLK + KOSJSLL; KOSJKR  = KOSJKRT + KOSJKRI + KOSJKRK + KOSJKRL; KOSJLG  = KOSJLGI + KOSJLGK;  HJECPR  = (1.18*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) ‐ SUBHPR; 

351

HJECSL  = (1.24*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) ‐ SUBHSL; HJECKR  = (1.31*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) ‐ SUBHKR; HJECLG  = (HDUSLG*NTUKRR/1000) ‐ SUBHLG;  KOSCPR  = (KOSJPR*HJECPR)/1000000; KOSCSL  = (KOSJSL*HJECSL)/1000000; KOSCKR  = (KOSJKR*HJECKR)/1000000; KOSCLG  = (KOSJLG*HJECLG)/1000000; BOTBBM  =  EKSRLG ‐ IMPBBM; KOSCBM  =  KOSCPR + KOSCSL + KOSCKR + KOSCLG + KOSCBL;  IMPRPR  = IMPJPR*1.18*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPRSL  = IMPJSL*1.24*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPRKR  = IMPJKR*1.31*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPBBM  = IMPRPR + IMPRSL + IMPRKR + (IMPJLG*HDUSLG*NTUKRR/1000000000) + IMPBBL; IMPORT =  IMPBBM + IMPNBM; EKSRLG  = (EKSJLG*HDUSLG*NTUKRR/1000000000); EKSPOR  = EKSRLG + EKSNBM; NETEKS  = EKSPOR ‐ IMPORT ; REVDDN  = REVTAX + REVNTX; INVEST  = INVRMG + INVNMG; GOVEXP  = GOVENS + SUBBBM; KOSNAS  = KOSCBM + KOSNBM; FISCGP  = REVDDN ‐ GOVEXP;  SUBRPR  = (SUBHPR*KOSJPR)/1000000; SUBRSL  = (SUBHSL*KOSJSL)/1000000; SUBRKR  = (SUBHKR*KOSJKR)/1000000; SUBRLG  = (SUBHLG*KOSJLG)/1000000; SUBBBM  = SUBRPR + SUBRSL + SUBRKR + SUBRLG + SUBBBL;  GDPNAS  = KOSNAS + INVEST + GOVEXP + NETEKS; GROWTH  = ((GDPNAS ‐ LGDPNAS) / LGDPNAS*100); UNEMPL  = LABORS ‐ LABORD; INFLSI  = ((CPINDX ‐ LCPINDX) / LCPINDX*100); POVERT  = ((JOVDES + JOVKOT) / POPNAS*100);  range tahun= 2007 to 2014;  run;  NOTE: The data set WORK.N_ENDO has 8 observations and 177 variables. ods rtf close;  NOTE: PROCEDURE SIMNLIN used (Total process time):       real time           0.20 seconds       cpu time            0.20 seconds  proc print data=N_Endo; var TAHUN  IMPJPR  IMPJSL  IMPJKR  EKSJLG  KOSJPRT KOSJSLT KOSJSLI KOSJSLK KOSJKRT KOSJKRI KOSJKRK KOSJLGI KOSJLGK SUBHPR  SUBHSL  SUBHKR SUBHLG  HJECPR  HJECSL  HJECKR  HJECLG  GOVENS  REVTAX  EKSNBM IMPNBM  KOSNBM  INVRMG  INVNMG  MONEYS  MONEYD  NTUKRR  INTRIL CPINDX  LABORS  LABORD  UMRNAS  JOVDES  JOVKOT  PNWJPR  PNWJSL PNWJKR  PNWJLG  PNWJBM  KOSJPR  KOSJSL  KOSJKR  KOSJLG  KOSCBM IMPORT  EKSPOR  NETEKS  REVDDN  INVEST  GOVEXP  KOSNAS  GDPNAS GROWTH  UNEMPL  INFLSI  POVERT  SUBRPR  SUBRSL  SUBRKR  SUBRLG FISCGP  SUBBBM  KOSCPR  KOSCSL  KOSCKR  KOSCLG  BOTBBM  IMPRPR IMPRSL  IMPRKR  IMPBBM  EKSRLG; run;  NOTE: There were 8 observations read from the data set WORK.N_ENDO. NOTE: PROCEDURE PRINT used (Total process time):       real time           0.01 seconds       cpu time            0.01 seconds  proc export data=work.N_endo outfile="H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\ekso_P.xls"dbms=excel2000; sheet='endo12_21_NN_v75'; 

352

RUN;  NOTE: endo12_21_NN_v75 was successfully created. NOTE: PROCEDURE EXPORT used (Total process time):       real time           0.28 seconds       cpu time            0.12 seconds 

353

Lampiran 10. Hasil Peramalan Variabel Endogen Tahun 2007-2014 Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia menggunakanMetode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan ProgramSAS/ETS versi 9.0

The SAS System The SIMNLIN Procedure Model Summary

Model Variables 76

Endogenous 76 Parameters 179 Range Variable TAHUN Equations 76 Number of Statements 122

Program Lag Length 1

The SAS System The SIMNLIN Procedure Dynamic Simultaneous Simulation Data Set Options

DATA= HANGGONO OUT= N_ENDO Solution Summary Variables Solved 76 Simulation Lag Length 1

Solution Range TAHUN First 2007 Last 2014 Solution Method NEWTON CONVERGE= 1E-8 Maximum CC 7.6E-15 Maximum Iterations 3

Total Iterations 24 Average Iterations 3

Observations Processed Read 9

Lagged 1 Solved 8 First 22

Last 29

Obs TAHUN IMPJPR IMPJSL IMPJKR EKSJLG KOSJPRT KOSJSLT KOSJSLI

1 2007 11859080.63 17350769.50 2880388.07 801784.67 19372554.70 13421342.92 11785005.99 2 2008 13537636.53 18556761.21 2964816.98 752887.60 20745378.36 14404033.14 12356207.61 3 2009 15477698.39 19927005.44 3347094.07 632627.09 22144609.19 15438103.99 12868663.46 4 2010 17762225.26 21460375.73 3106187.71 559835.33 23560753.08 16457702.30 13366237.33 5 2011 20448351.62 23143252.53 3162221.47 455865.13 24995105.45 17448771.17 13859660.80

6 2012 23573496.25 24960253.34 3213607.34 343832.85 26451797.17 18407650.98 14351254.92 7 2013 27157088.52 26898775.02 3256750.06 224661.69 27935260.71 19330894.49 14841395.81

8 2014 31206103.73 28951906.53 3599116.20 75550.68 29449790.16 20213355.43 15330130.93

354

Obs KOSJSLK KOSJKRT KOSJKRI KOSJKRK KOSJLGI KOSJLGK SUBHPR SUBHSL SUBHKR 1 690729.86 2490.57 431765.92 11095726.47 264272.48 649486.64 732.89 844.43 2473.46 2 715382.95 2527.24 432643.59 11412548.75 298280.71 722492.78 1023.31 1369.40 2723.03

3 739162.85 2528.65 433881.51 11582998.01 336315.57 791432.53 1218.62 1572.52 2927.67 4 761023.34 2510.20 433224.62 11696734.41 368039.63 846354.89 1382.10 1698.92 3129.31

5 781291.03 2479.43 429771.56 11784837.94 393549.50 891955.50 1535.36 1807.47 3333.04 6 800335.35 2439.20 423076.10 11853251.87 414790.20 932744.77 1686.89 1912.81 3541.24 7 818361.31 2389.93 412859.06 11900476.83 433390.74 971269.82 1841.06 2019.16 3756.59 8 835440.21 2330.86 398897.95 11923221.03 450391.20 1008735.79 2000.42 2127.66 3980.92

Obs SUBHLG HJECPR HJECSL HJECKR HJECLG GOVENS REVTAX EKSNBM IMPNBM KOSNBM

1 410.329 2278.79 2320.38 870.02 2451.89 340670.00 253996.90 638625.38 299355.42 1141555.79 2 610.976 2235.00 2054.59 894.25 2138.83 358121.24 268518.34 672228.46 300332.92 1199690.47 3 688.276 2300.26 2125.28 978.89 2081.49 378778.22 283654.13 701402.77 314209.08 1250419.56 4 741.608 2410.37 2286.38 1080.97 2103.32 400023.51 299424.71 726740.80 326895.22 1301953.85

5 792.515 2542.32 2477.55 1193.87 2147.95 421334.65 315535.36 752902.02 337550.03 1357430.94 6 844.013 2690.67 2687.35 1318.60 2199.48 442888.98 331922.07 779386.14 346866.96 1416863.26

7 895.927 2855.78 2916.51 1457.70 2254.28 464941.63 348576.35 810508.03 355560.76 1479193.06 8 947.753 3039.16 3168.17 1613.86 2311.87 487432.63 365214.78 847654.54 364108.41 1542984.15 Obs INVRMG INVNMG MONEYS MONEYD NTUKRR INTRIL CPINDX LABORS LABORD UMRNAS

1 44952.99 176280.96 880893.64 937135.53 7476.75 5.41479 190.585 111.207 99.562 548.309 2 46103.55 190200.25 980141.72 1040923.87 7678.88 5.29171 206.059 112.879 101.619 528.787 3 48086.90 199858.09 1068687.69 1145583.66 7870.59 4.55148 224.390 115.081 103.571 602.955

4 50277.75 205731.07 1149233.27 1241920.10 8063.71 3.81292 245.320 117.135 105.377 562.687 5 52477.59 208065.91 1223184.45 1329884.96 8255.58 3.15122 268.414 119.127 107.168 531.284 6 54639.12 207135.93 1292804.81 1411891.27 8445.62 2.55829 293.311 121.104 108.949 507.753 7 56761.95 203204.40 1358815.04 1489108.09 8634.42 2.01171 319.752 123.083 110.704 489.903

8 58853.79 196506.04 1424089.27 1564743.83 8822.77 1.49853 347.603 125.310 112.476 556.080

Obs JOVDES JOVKOT PNWJPR PNWJSL PNWJKR PNWJLG PNWJBM KOSJPR 1 22.8107 10.1595 24053700.66 32589140.72 11348670.11 1002754.87 77773671.56 19901501.16 2 20.5597 4.8075 24941172.45 33439723.48 11551130.74 1056423.29 79314702.91 21196217.52 3 18.4244 3.2050 26541493.66 34379337.10 10751439.55 1158359.52 80971110.27 22614973.23 4 16.4824 2.4168 28249146.23 35429322.33 8928564.91 1195424.58 81954201.39 24048936.02 5 14.6250 1.6955 30830058.70 35591816.34 8202630.40 1250555.46 83993326.01 25399878.14

6 12.8082 0.8940 33028361.25 36862487.10 7672047.99 1303868.13 86242232.30 26772274.03 7 10.9713 0.0602 36068605.27 38236481.42 7433222.43 1356874.94 89885839.78 28270803.68 8 9.2099 -1.0695 39561675.09 39712323.42 6893620.29 1434212.04 94327390.41 29799939.54 Obs KOSJSL KOSJKR KOSJLG KOSCBM IMPORT EKSPOR NETEKS REVDDN 1 29957266.41 11988090.64 913759.12 147876.08 399692.16 640920.26 241228.10 371770.22

2 31234288.02 12328234.73 1020773.49 147012.86 418785.77 674298.75 255512.98 392978.74 3 32300579.61 12518709.36 1127748.09 156457.27 455520.74 703155.00 247634.26 415181.30 4 33634071.28 12647965.36 1214394.53 173607.68 492954.86 728333.50 235378.63 438419.90 5 34532355.79 12746926.12 1285505.00 191610.61 534517.26 754242.48 219725.22 462422.59 6 36094826.16 12821618.97 1347534.96 211899.69 580610.04 780432.59 199822.54 487149.45

7 36618838.14 12870643.21 1404660.56 232664.86 632977.50 811215.76 178238.26 512617.42 8 38099500.05 12890753.78 1459126.99 260431.52 694963.48 847900.81 152937.33 538569.99

Obs INVEST GOVEXP KOSNAS GDPNAS GROWTH UNEMPL INFLSI POVERT SUBRPR 1 221233.96 410579.34 1289431.87 2162473.27 8.81909 11.6442 8.06209 14.6431 14585.63

2 236303.80 456777.59 1346703.33 2295297.70 6.14225 11.2600 8.11951 11.1194 21690.39 3 247944.99 494557.56 1406876.84 2397013.64 4.43149 11.5103 8.89589 9.3626 27559.04

4 256008.83 530883.17 1475561.54 2497832.17 4.20601 11.7584 9.32764 8.0820 33238.06 5 260543.50 566253.40 1549041.55 2595563.67 3.91265 11.9588 9.41360 6.8973 38997.88 6 261775.06 603635.14 1628762.95 2693995.69 3.79232 12.1546 9.27558 5.7243 45161.93

7 259966.35 640537.31 1711857.92 2790599.83 3.58591 12.3792 9.01471 4.5566 52048.24 8 255359.83 680807.56 1803415.66 2892520.39 3.65228 12.8342 8.71026 3.3252 59612.27

355

Obs SUBRSL SUBRKR SUBRLG FISCGP SUBBBM KOSCPR KOSCSL KOSCKR KOSCLG 1 25296.75 29652.01 374.94 -38809.12 69909.34 45351.24 69512.37 10429.83 2240.44 2 42772.17 33570.12 623.67 -63798.85 98656.35 47373.50 64173.68 11024.53 2183.26

3 50793.46 36650.63 776.20 -79376.26 115779.34 52020.34 68647.84 12254.38 2347.40 4 57141.62 39579.38 900.60 -92463.27 130859.66 57966.75 76900.41 13672.12 2554.26 5 62416.07 42486.02 1018.78 -103830.81 144918.75 64574.63 85555.66 15218.20 2761.20

6 69042.45 45404.44 1137.34 -116485.69 160746.16 72035.47 96999.31 16906.58 2963.87 7 73939.19 48349.78 1258.47 -127919.89 175595.68 80735.26 106799.11 18761.50 3166.50

8 81062.65 51317.12 1382.89 -142237.57 193374.93 90566.79 120705.66 20803.86 3373.31 Obs BOTBBM IMPRPR IMPRSL IMPRKR IMPBBM EKSRLG 1 -98041.86 35715.71 54911.93 9630.49 100336.74 2294.88

2 -116382.56 44109.84 63538.14 10724.57 118452.85 2070.30 3 -139559.44 54464.17 73686.21 13075.60 141311.67 1752.23

4 -164466.95 67362.66 85526.14 13077.93 166059.64 1592.69 5 -195626.78 83381.78 99169.23 14315.10 196967.23 1340.45 6 -232696.63 103194.54 114821.01 15617.62 233743.09 1046.45

7 -276709.02 127552.56 132763.33 16981.64 277416.75 707.73 8 -330608.80 157265.54 153324.25 20136.28 330855.07 246.27

356

Lampiran 11. Program Simulasi Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Tahun 2010-2014 menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN pada Program SAS/ETS versi 9.0 (Simulasi 8)

NOTE: Copyright (c) 2002 by SAS Institute Inc., Cary, NC, USA. NOTE: SAS (r) Proprietary Software Version 9.00 (TS M0) Licensed to SUNY AT STONY BROOK, Site 0013402001. NOTE: This session is executing on the WIN_PRO platform. NOTE: SAS initialization used: real time 1.17 seconds cpu time 0.70 seconds options nodate nonumber; proc import datafile="H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\ekso_P.xls" out=work.predikendo; sheet='ekso12_21_NN_v75'; getnames=yes; run; NOTE: WORK.PREDIKENDO was successfully created. NOTE: PROCEDURE IMPORT used (Total process time): real time 0.32 seconds cpu time 0.15 seconds data Hanggono; set predikendo; /*SIMULASI DAMPAK PERAMALAN TAHUN 2010 - 2014:

(1) Kenaikan Harga Dunia Minyak Mentah 5 Persen (SIM-1) IF TAHUN <=2009 THEN HDUSMB = HDUSMB; ELSE HDUSMB = 1.05*HDUSMB;

IF TAHUN <=2009 THEN HDUSLG = HDUSLG; ELSE HDUSLG = 1.05*HDUSLG;

(2) Kenaikan Penerimaan Dalam Negeri Pemerintah 10 Persen (SIM-2) IF TAHUN <=2009 THEN REVTAX = REVTAX; ELSE REVTAX = 1.1*REVTAX;

IF TAHUN <=2009 THEN REVNTX = REVNTX; ELSE REVNTX = 1.1*REVNTX;

(3) Pengurangan Subsidi Harga BBM (SIM-3)

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHPR = SUBHPR; ELSE SUBHPR = 0.2*MOPHPR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHSL = SUBHSL; ELSE SUBHSL = 0.2*MOPHSL; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHKR = SUBHKR; ELSE SUBHKR = 0.4*SUBHKR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHLG = SUBHLG; ELSE SUBHLG = 0.1*SUBHLG;

357

(1) Pelaksanaan Konversi Minyak Tanah ke Elpiji (SIM-4)

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHKR = SUBHKR; ELSE SUBHKR = 0.3*SUBHKR; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHLG = SUBHLG; ELSE SUBHLG = 0.3*SUBHLG;

(2) Pengurangan Subsidi Premium dan Minyak Solar serta Program Konversi Minyak Tanah ke Elpiji (SIM-5) IF TAHUN <=2009 THEN SUBHPR = SUBHPR; ELSE SUBHPR = 0.2*MOPHPR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHSL = SUBHSL; ELSE SUBHSL = 0.2*MOPHSL; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHKR = SUBHKR; ELSE SUBHKR = 0.3*SUBHKR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHLG = SUBHLG; ELSE SUBHLG = 0.3*SUBHLG;

(3) Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) (SIM-6)

IF TAHUN <=2009 THEN HDUSMB = HDUSMB; ELSE HDUSMB = 1.05*HDUSMB;

IF TAHUN <=2009 THEN HDUSLG = HDUSLG; ELSE HDUSLG = 1.05*HDUSLG; IF TAHUN <=2009 THEN REVTAX = REVTAX; ELSE REVTAX = 1.1*REVTAX; IF TAHUN <=2009 THEN REVNTX = REVNTX; ELSE REVNTX = 1.1*REVNTX; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHPR = SUBHPR; ELSE SUBHPR = 0.2*MOPHPR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHSL = SUBHSL; ELSE SUBHSL = 0.2*MOPHSL; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHKR = SUBHKR; ELSE SUBHKR = 0.3*SUBHKR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHLG = SUBHLG; ELSE SUBHLG = 0.3*SUBHLG;

(4) Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Realokasi Anggaran Belanja

Rp. 60 485 miliar (SIM-7) IF TAHUN <=2009 THEN HDUSMB = HDUSMB; ELSE HDUSMB = 1.05*HDUSMB;

IF TAHUN <=2009 THEN HDUSLG = HDUSLG; ELSE HDUSLG = 1.05*HDUSLG; IF TAHUN <=2009 THEN REVTAX = REVTAX; ELSE REVTAX = 1.1*REVTAX; IF TAHUN <=2009 THEN REVNTX = REVNTX; ELSE REVNTX = 1.1*REVNTX; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHPR = SUBHPR; ELSE SUBHPR = 0.2*MOPHPR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHSL = SUBHSL; ELSE SUBHSL = 0.2*MOPHSL; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHKR = SUBHKR; ELSE SUBHKR = 0.3*SUBHKR;

358

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHLG = SUBHLG; ELSE SUBHLG = 0.3*SUBHLG; IF TAHUN <=2009 THEN GOVENS = GOVENS; ELSE GOVENS = 1.2697*GOVENS;

*/

(1) Simulasi (1) + Simulasi (2) + Simulasi (5) + Kenaikan Indeks Harga Konsumen 5 Persen + Realokasi Anggaran Rp. 61 492 miliar (SIM-8) IF TAHUN <=2009 THEN HDUSMB = HDUSMB; ELSE HDUSMB = 1.05*HDUSMB;

IF TAHUN <=2009 THEN HDUSLG = HDUSLG; ELSE HDUSLG = 1.05*HDUSLG; IF TAHUN <=2009 THEN REVTAX = REVTAX; ELSE REVTAX = 1.1*REVTAX; IF TAHUN <=2009 THEN REVNTX = REVNTX; ELSE REVNTX = 1.1*REVNTX; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHPR = SUBHPR; ELSE SUBHPR = 0.2*MOPHPR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHSL = SUBHSL; ELSE SUBHSL = 0.2*MOPHSL; IF TAHUN <=2009 THEN SUBHKR = SUBHKR; ELSE SUBHKR = 0.3*SUBHKR;

IF TAHUN <=2009 THEN SUBHLG = SUBHLG; ELSE SUBHLG = 0.3*SUBHLG; IF TAHUN <=2009 THEN CPINDX = CPINDX; ELSE CPINDX = 1.05*CPINDX; IF TAHUN <=2009 THEN GOVENS = GOVENS; ELSE GOVENS = 1.2757*GOVENS;

RUN; NOTE: There were 29 observations read from the data set WORK.PREDIKENDO. NOTE: The data set WORK.HANGGONO has 29 observations and 715 variables. NOTE: DATA statement used (Total process time): real time 0.57 seconds cpu time 0.54 seconds ods rtf file ='H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\sim_v75\2009_12_21_ramal_v75_hasil.rtf'; NOTE: Writing RTF Body file: H:\2008_IPB\SAS_running\2009_12_21\sim_v75\2009_12_21_ramal_v75_hasil.rtf proc SIMNLIN data=Hanggono simulate stat outpredict theil dynamic; endogenous PNWJPR PNWJSL PNWJKR PNWJLG PNWJBM KOSJPRT KOSJPR KOSJSLT KOSJSLI KOSJSLK KOSJSL KOSJKRT KOSJKRI KOSJKRK KOSJKR KOSJLGI KOSJLGK KOSJLG KOSCPR KOSCSL KOSCKR KOSCLG KOSCBM HJECPR HJECSL HJECKR HJECLG IMPJPR IMPJSL IMPJKR IMPRPR IMPRSL IMPRKR IMPBBM EKSJLG EKSRLG BOTBBM SUBHPR SUBHSL SUBHKR SUBHLG SUBRPR SUBRSL SUBRKR SUBRLG SUBBBM REVTAX REVDDN FISCGP KOSNBM KOSNAS INVRMG INVNMG INVEST GOVENS GOVEXP IMPNBM IMPORT EKSNBM EKSPOR GDPNAS MONEYS MONEYD

359

NTUKRR CPINDX INTRIL LABORS LABORD UMRNAS UNEMPL INFLSI NETEKS GROWTH JOVDES JOVKOT POVERT; instruments KRISIS KRISIP TRENDD HDURMB HJECKB HDUSMB HDUSLG HJECPX KRODA2 KRODA4 KRODA6 KNIAGA POPNAS LISTRK MTIKAN RTIKAN SUBBBL PNWJBL CPINDS FDINVR KOSJPRL KOSJSLL KOSJKRL DEVISS BANKTL FDINVS INVETL PROJPR PROJSL PROJKR PROJLG EKSJPR EKSJSL EKSJKR LBANKID REVNTX; LIMPJPR = LAG(IMPJPR); LIMPJSL = LAG(IMPJSL); LIMPJKR = LAG(IMPJKR); LKOSJPRT = LAG(KOSJPRT); LKOSJSLT = LAG(KOSJSLT); LKOSJSLI = LAG(KOSJSLI); LKOSJSLK = LAG(KOSJSLK); LKOSJKRT = LAG(KOSJKRT); LKOSJKRI = LAG(KOSJKRI); LKOSJKRK = LAG(KOSJKRK); LKOSJLGI = LAG(KOSJLGI); LKOSJLGK = LAG(KOSJLGK); LSUBHPR = LAG(SUBHPR); LSUBHSL = LAG(SUBHSL); LSUBHKR = LAG(SUBHKR); LSUBHLG = LAG(SUBHLG); LHJECPR = LAG(HJECPR); LHJECSL = LAG(HJECSL); LHJECKR = LAG(HJECKR); LHJECLG = LAG(HJECLG); LGOVENS = LAG(GOVENS); LREVTAX = LAG(REVTAX); LEKSNBM = LAG(EKSNBM); LIMPNBM = LAG(IMPNBM); LKOSNBM = LAG(KOSNBM); LINVRMG = LAG(INVRMG); LINVNMG = LAG(INVNMG); LMONEYS = LAG(MONEYS); LMONEYD = LAG(MONEYD); LNTUKRR = LAG(NTUKRR); LCPINDX = LAG(CPINDX); LLABORD = LAG(LABORD); LLABORS = LAG(LABORS); LUMRNAS = LAG(UMRNAS); LJOVDES = LAG(JOVDES); LJOVKOT = LAG(JOVKOT); LGOVEXP = LAG(GOVEXP); LGDPNAS = LAG(GDPNAS); LHDUSMB = LAG(HDUSMB); LHDUSLG = LAG(HDUSLG); LFDINVS = LAG(FDINVS); LDEVISS = LAG(DEVISS); LHJECPX = LAG(HJECPX); LLISTRK = LAG(LISTRK); LINVEST = LAG(INVEST); LINFLSI = LAG(INFLSI); parm a0 610131.1 a1 -1006.15 a2 45607.62 a3 -187855 a4 0.917482 b0 307769.8 b1 -374.831 b2 36851.46 b3 899.8852 b4 0.238200 c0 -9084383 c1 -324.797 c2 57864.80 c3 308616.0 c4 0.008018 d0 -233020 d1 135.5081 d2 1.095330 d3 -58788.2 d4 -24296.2

d5 0.003112 e0 1123446 e1 -402.994 e2 65335.98 e3 54.66420 e4 0.913706 f0 931971.5 f1 -811.742 f2 266.2612 f3 -745200 f4 0.966513 g0 -173134 g1 -103.547 g2 167.5878 g3 -800573 g4 0.680418 h0 -277032 h1 -15.5707 h2 0.254732 h3 0.585949 i0 650.3112 i1 -0.22956 i2 0.001794 i3 0.691805 j0 99971.36 j1 -53.3637 j2 0.574755 j3 0.727337 k0 -6206374 k1 -1020.17 k2 667.2196 k3 75566.91 k4 64740.81

k5 0.320929 l0 -6479.68 l1 -33.4571 l2 8.900561 l3 -63657.6 l4 0.562667 m0 -1448665 m1 -40.4743 m2 35.26335 m3 8830.503 m4 0.392610 n0 -1625.42 n1 17.01932 n2 0.158425 n3 0.000069 n4 0.350459 o0 -754.298 o1 7.325894 o2 0.130561 o3 0.001439 o4 0.243628 p0 -1497.98 p1 26.47919 p2 0.183126 p3 0.001192 p4 0.146793 q0 -1760.35 q1 2.520876 q2 0.130057 q3 99.12324 q4 0.339150 v0 28256.32 v1 1.004436 v2 2189.487 v3 -4989.29 v4 0.094282 w0 1737.680 w1 0.013563 w2 -241.188 w3 0.934858 x0 -126317 x1 10217.00 x2 -120.787 x3 45.51901 x4 0.003914

x5 0.762593

360

y0 -925567 y1 -3484.64 y2 2182.193 y3 -13.3777 y4 7516.541 y5 -12728.7 y6 0.056252

z0 -926521 z1 -14481.0 z2 -14749.4 z3 7693.559 z4 98066.50 z5 0.496401

aa0 -67817.5 aa1-401.235 aa2 204.7058 aa3 441.2943 aa4 6257.735 aa5 87.22439 aa6 0.283337

ab0 152112.3 ab1 -3625.88 ab2 -16.5571 ab3 78.57330 ab4 -88870.8 ab5 0.928631

ac0 -141299 ac1 2521.748 ac2 0.333529 ac3 0.183465 ac4 -29437.9 ac5 -15986.9 ac6 0.707517

ad0 134969.7 ad1 -2977.76 ad2 -32.4716 ad3 1.050450 ad4 0.150957 ae0 5566.276 ae1 1417.658 ae2 -0.18375 ae3 -0.19527 ae4 0.013310 af0 2.376565 af1 -7.28E-6 af2 9.034990 af3 9.922E-7 af4 -21.4946 ag0 -13.3265 ag1 0.007853 ag2 0.000040 ag3 0.888247 ah0 -34.2679 ah1 0.003006 ah2 0.418323 ah3 6.431E-6 ah4 0.449711 ai0 26.60973 ai1 -0.00083 ai2 6.945E-6 ai3 0.597850 aj0 2260.720 aj1 -31.3557 aj2 4.369742 aj3 80.13413 aj4 59.97610

aj5 0.668586 ak0 8.885239 ak1 0.133437 ak2 -0.00002 ak3 0.356018 ak4 0.002710

ak5 0.602540 al0 12.30025 al1 0.135014 al2 -0.00002 al3 -0.00260 al4 0.354592

al5 0.000068 al6 0.137808 ; IMPJPR = a0 + a1*(1.18*1.15*(LHDUSMB*LNTUKRR/159))

+ a2*CPINDX + a3*TRENDD + a4*LIMPJPR; IMPJSL = b0 + b1*(1.24*1.15*(HDUSMB*NTUKRR/159)) + b2*CPINDX

+ b3*KNIAGA + b4*LIMPJSL; IMPJKR = c0 + c1*(1.31*1.15*(HDUSMB*NTUKRR/159)) + c2*POPNAS

+ c3*KRISIP + c4*LIMPJKR; EKSJLG = d0 + d1*(LHDUSLG*LNTUKRR/1000) + d2*PROJLG

+ d3*TRENDD + d4*KRISIP + d5*LEKSJLG; KOSJPRT = e0 + e1*HJECPR + e2*(HJECPX/LHJECPX) + e3*KRODA6

+ e4*LKOSJPRT; KOSJSLT = f0 + f1*HJECSL + f2*LKNIAGA + f3*KRISIS

+ f4*LKOSJSLT; KOSJSLI = g0 + g1*(HJECSL - LHJECSL) + g2*LISTRK

+ g3*KRISIS + g4*LKOSJSLI; KOSJSLK = h0 + h1*HJECSL + h2*RTIKAN + h3*LKOSJSLK; KOSJKRT = i0 + i1*HJECKR + i2*LMTIKAN + i3*LKOSJKRT; KOSJKRI = j0 + j1*HJECKR + j2*LBANKID + j3*LKOSJKRI; KOSJKRK = k0 + k1*HJECKR + k2*(HJECKB-LHJECKB) + k3*(LHJECLG/LHJECKR)

+ k4*POPNAS + k5*LKOSJKRK; KOSJLGI = l0 + l1*LHJECLG + l2*LISTRK + l3*KRISIS

+ l4*LKOSJLGI; KOSJLGK = m0 + m1*LHJECLG + m2*(HJECKR-LHJECKR) + m3*POPNAS

+ m4*LKOSJLGK; SUBHPR = n0 + n1*(1.18*HDUSMB) + n2*NTUKRR

+ n3*REVDDN + n4*LSUBHPR; SUBHSL = o0 + o1*(1.24*HDUSMB) + o2*NTUKRR

+ o3*(REVDDN-LREVDDN) + o4*LSUBHSL; SUBHKR = p0 + p1*(1.31*HDUSMB) + p2*NTUKRR

+ p3*REVDDN + p4*LSUBHKR; SUBHLG = q0 + q1*HDUSLG + q2*NTUKRR + q3*(REVDDN/LREVDDN)

+ q4*LSUBHLG; GOVENS = v0 + v1*REVDDN + v2*INFLSI + v3*TRENDD

+ v4*LGOVENS; REVTAX = w0 + w1*LGDPNAS + w2*KRISIP + w3*LREVTAX;

361

EKSNBM = x0 + x1*INFLSS + x2*CPINDX + x3*(NTUKRR-LNTUKRR) + x4*PNWJBM + x5*LEKSNBM;

IMPNBM = y0 + y1*CPINDS + y2*INFLSI + y3*LNTUKRR + y4*POPNAS + y5*KRISIS + y6*LIMPNBM;

KOSNBM = z0 + z1*INFLSI + z2*INTRIL + z3*POPNAS + z4*KRISIS + z5*LKOSNBM;

INVRMG = aa0 + aa1*(INTRIL-LINTRIL) + aa2*(FDINVS/LFDINVS) + aa3*POPNAS + aa4*KRISIS + aa5*TRENDD + aa6*LINVRMG;

INVNMG = ab0 + ab1*LINTRIL + ab2*LNTUKRR + ab3*TRENDD + ab4*KRISIS + ab5*LINVNMG;

MONEYS = ac0 + ac1*INTRIL + ac2*GDPNAS + ac3*BANKTL + ac4*KRISIS + ac5*TRENDD + ac6*LMONEYS;

MONEYD = ad0 + ad1*INTRIL + ad2*NTUKRR + ad3*MONEYS + ad4*LMONEYD;

NTUKRR = ae0 + ae1*(CPINDX/CPINDS) + ae2*FDINVS + ae3*(DEVISS-LDEVISS) + ae4*LNTUKRR;

INTRIL = af0 + af1*MONEYS + af2*(MONEYD/LMONEYD) + af3*(INVEST-LINVEST) + af4*KRISIS;

CPINDX = ag0 + ag1*(((KOSJPR*HJECPR) + (KOSJSL*HJECSL) + (KOSJKR*HJECKR))/(KOSJPR+KOSJSL+KOSJKR)) + ag2*LMONEYS + ag3*LCPINDX;

LABORS = ah0 + ah1*UMRNAS + ah2*POPNAS + ah3*(GOVENS-LGOVENS) + ah4*LLABORS;

LABORD = ai0 + ai1*LUMRNAS + ai2*GDPNAS + ai3*LLABORD; UMRNAS = aj0 + aj1*LLABORS + aj2*(LABORD-LLABORD) + aj3*KRISIP

+ aj4*TRENDD + aj5*LUMRNAS; JOVDES = ak0 + ak1*INFLSI + ak2*LGOVEXP + ak3*UNEMPL

+ ak4*HJECKB + ak5*LJOVDES; JOVKOT = al0 + al1*INFLSI + al2*GOVEXP + al3*UMRNAS

+ al4*LUNEMPL + al5*LHJECLG + al6*LJOVKOT; PNWJPR = PROJPR + IMPJPR - EKSJPR ; PNWJSL = PROJSL + IMPJSL - EKSJSL ; PNWJKR = PROJKR + IMPJKR - EKSJKR ; PNWJLG = PROJLG + IMPJLG - EKSJLG ; PNWJBM = PNWJPR + PNWJSL + PNWJKR + PNWJBL; KOSJPR = KOSJPRT + KOSJPRL; KOSJSL = KOSJSLT + KOSJSLI + KOSJSLK + KOSJSLL; KOSJKR = KOSJKRT + KOSJKRI + KOSJKRK + KOSJKRL; KOSJLG = KOSJLGI + KOSJLGK; HJECPR = (1.18*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) - SUBHPR; HJECSL = (1.24*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) - SUBHSL; HJECKR = (1.31*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159) - SUBHKR; HJECLG = (HDUSLG*NTUKRR/1000) - SUBHLG; KOSCPR = (KOSJPR*HJECPR)/1000000; KOSCSL = (KOSJSL*HJECSL)/1000000; KOSCKR = (KOSJKR*HJECKR)/1000000; KOSCLG = (KOSJLG*HJECLG)/1000000; BOTBBM = EKSRLG - IMPBBM; KOSCBM = KOSCPR + KOSCSL + KOSCKR + KOSCLG + KOSCBL; IMPRPR = IMPJPR*1.18*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPRSL = IMPJSL*1.24*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000;

362

IMPRKR = IMPJKR*1.31*1.15*HDUSMB*NTUKRR/159/1000000; IMPBBM = IMPRPR + IMPRSL + IMPRKR + (IMPJLG*HDUSLG*NTUKRR/1000000000) + IMPBBL; IMPORT = IMPBBM + IMPNBM; EKSRLG = (EKSJLG*HDUSLG*NTUKRR/1000000000); EKSPOR = EKSRLG + EKSNBM; NETEKS = EKSPOR - IMPORT ; REVDDN = REVTAX + REVNTX; INVEST = INVRMG + INVNMG; GOVEXP = GOVENS + SUBBBM; KOSNAS = KOSCBM + KOSNBM; FISCGP = REVDDN - GOVEXP; SUBRPR = (SUBHPR*KOSJPR)/1000000; SUBRSL = (SUBHSL*KOSJSL)/1000000; SUBRKR = (SUBHKR*KOSJKR)/1000000; SUBRLG = (SUBHLG*KOSJLG)/1000000; SUBBBM = SUBRPR + SUBRSL + SUBRKR + SUBRLG + SUBBBL; GDPNAS = KOSNAS + INVEST + GOVEXP + NETEKS; GROWTH = ((GDPNAS - LGDPNAS) / LGDPNAS*100); UNEMPL = LABORS - LABORD; INFLSI = ((CPINDX - LCPINDX) / LCPINDX*100); POVERT = ((JOVDES + JOVKOT) / POPNAS*100); range tahun= 2010 to 2014; run; ods rtf close;

363

Lampiran 12. Hasil Simulasi Peramalan Model Subsidi Harga Bahan Bakar Minyak Indonesia Tahun 2010-2014 Menggunakan Metode NEWTON dan Prosedur SIMNLIN dengan ProgramSAS/ETS versi 9.0 (Simulasi 8)

The SAS System The SIMNLIN Procedure Model Summary Model Variables 69 Endogenous 69 Parameters 146 Range Variable TAHUN Equations 69 Number of Statements 115 Program Lag Length 1 The SAS System The SIMNLIN Procedure Dynamic Simultaneous Simulation Data Set Options DATA= HANGGONO Solution Summary Variables Solved 69 Simulation Lag Length 1 Solution Range TAHUN First 2010 Last 2014 Solution Method NEWTON CONVERGE= 1E-8 Maximum CC 2.32E-15 Maximum Iterations 2 Total Iterations 10 Average Iterations 2 Observations Processed Read 6 Lagged 1 Solved 5 First 25 Last 29

364

The SAS System The SIMNLIN Procedure Dynamic Simultaneous Simulation Solution Range TAHUN = 2010 To 2014 Descriptive Statistics Actual Predicted Variable N Obs N Mean Std Dev Mean Std Dev Label PNWJPR 5 5 33547569 4423031 37303498 6240054 Jlh.Penawaran Premium (Rb Lt) PNWJSL 5 5 37166486 1817685 38694610 2120839 Jlh.Penawaran M.Solar (Rb Lt) PNWJKR 5 5 7826017 775372 7661663 799958 Jlh.Penawaran M.Tanah (Rb Lt) PNWJLG 5 5 1308187 92612.4 1273832 79455.6 Jlh.Penawaran Elpiji (Rb Kg) PNWJBM 5 5 87280598 4916793 92400296 7007897 Jlh.Penawaran Total BBM (Rb Lt) KOSJPRT 5 5 26478541 2327291 25339862 1693961 Kons.Premium di Transportasi (Rb Lt) KOSJPR 5 5 26858366 2273507 25719687 1640111 Jumlah Konsumsi

Premium (Rb Lt) KOSJSLT 5 5 18371675 1485617 15396328 149781 Kons.M.Solar di Transportasi (Rb Lt) KOSJSLI 5 5 14349736 776265 14273237 805910 Kons.M.Solar di Industri (Rb Lt) KOSJSLK 5 5 799290 29410.7 763273 17475.9 Kons.M.Solar di RT& Kom. (Rb Lt) KOSJSL 5 5 35795918 1756645 32708055 264460 Jumlah Konsumsi M.Solar (Ribu Lt) KOSJKRT 5 5 2429.9 71.4024 1360.6 491.0 Kons.M.Tanah di Transportasi (Rb Lt) KOSJKRI 5 5 419566 13921.1 160315 120307 Kons.M.Tanah di Industri (Rb Lt) KOSJKRK 5 5 11831704 92171.8 8556843 636640 Kons.M.Tanah di RT & Kom. (rb Lt) KOSJKR 5 5 12795581 99408.1 9260399 734820 Jumlah Konsumsi

M.Tanah (Rb Lt) KOSJLGI 5 5 412032 32450.6 402731 25678.4 Kons.Elpiji di Industri (Rb Kg) KOSJLGK 5 5 930212 63940.8 949968 35365.9 Kons.Elpiji di RT & Komersial (Rb Kg) KOSJLG 5 5 1342244 96372.0 1352699 59985.2 Jumlah Konsumsi Elpiji (Ribu Kg) KOSCPR 5 5 73175.8 12905.3 99313.8 17861.6 Konsumsi Premium (Miliar Rp) KOSCSL 5 5 97392.0 17264.0 131988 15948.9 Konsumsi M.Solar (Miliar Rp) KOSCKR 5 5 17072.5 2819.8 34022.5 1590.2 Konsumsi M.Tanah (Miliar Rp) KOSCLG 5 5 2963.8 323.1 3316.8 342.3 Konsumsi Elpiji (Miliar Rp) KOSCBM 5 5 214043 34064.2 292080 36376.7 Konsumsi BBM (Miliar Rp) HJECPR 5 5 2707.7 248.9 3838.6 447.2 H.Jual Eceran Premium (Rp/Lt)

365

HJECSL 5 5 2707.2 348.8 4033.8 469.9 H.Jual Eceran M.Solar (Rp/Liter) HJECKR 5 5 1333.0 210.7 3700.1 433.6 H.Jual Eceran M.Tanah (Rp/Lt) HJECLG 5 5 2203.4 82.8568 2446.9 143.9 H.Jual Eceran Elpiji (Rp/Kg) IMPJPR 5 5 24029453 5329089 27785382 7146867 Jumlah Impor Premium (Ribu Lt) IMPJSL 5 5 25082913 2965070 26611036 3284052 Jumlah Impor

M.Solar (Rb Lt) IMPJKR 5 5 3267577 193710 3103223 171702 Jumlah Impor

M.Tanah (Rb Lt) IMPRPR 5 5 107751 35670.8 137959 50782.1 Impor Premium (Miliar Rp) IMPRSL 5 5 117121 26838.2 137169 32562.2 Impor M.Solar (Miliar Rp) IMPRKR 5 5 16025.7 2720.0 16782.3 2828.1 Impor M.Tanah (Miliar Rp) IMPBBM 5 5 251932 66974.5 302956 87909.0 Impor BBM (Miliar Rp) EKSJLG 5 5 331949 190184 366304 176732 Jumlah Ekspor Elpiji (Ribu Kg) EKSRLG 5 5 986.7 529.6 1204.1 531.5 Ekspor Elpiji (Miliar Rp) BOTBBM 5 5 -250946 67504.1 -301751 88438.4 Ekspor Bersih BBM

(Miliar Rp) SUBRPR 5 5 45811.7 10419.9 26158.2 4588.6 Subsidi Premium (Miliar Rp) SUBRSL 5 5 68720.4 9400.6 34771.5 4046.7 Subsidi M.Solar (Miliar Rp) SUBRKR 5 5 45427.3 4639.0 15489.3 651.2 Subsidi M.Tanah (Miliar Rp) SUBRLG 5 5 1139.6 190.4 1239.2 121.9 Subsidi Elpiji (Miliar Rp) SUBBBM 5 5 161099 24638.5 77658.2 9349.3 Subsidi BBM (Miliar Rp) REVDDN 5 5 487836 39611.6 536619 43572.8 Pendapatan DN Pemerintah(Miliar Rp) FISCGP 5 5 -116587 19564.5 -106591 9825.9 GAP Fiskal

(Miliar Rp) KOSNBM 5 5 1419685 95509.2 1335706 168835 Kons.di luar BBM (Miliar Rp) KOSNAS 5 5 1633728 129529 1627785 204520 Konsumsi Nasional (Miliar Rp) INVRMG 5 5 54602.0 3389.6 55708.9 3022.3 Investasi MIGAS (Miliar Rp) INVNMG 5 5 204129 4638.8 166154 21433.3 Investasi Non-MIGAS (Miliar Rp) INVEST 5 5 258731 2865.9 221863 18415.4 Investasi Nasional (Miliar Rp) GOVEXP 5 5 604423 59170.3 643211 53390.0 Belanja Pemerintah (Miliar Rp) IMPNBM 5 5 346196 14631.1 348290 10378.1 Impor diluar BBM (Miliar Rp) IMPORT 5 5 598129 81471.1 651246 91452.1 Impor Nasional (Miliar Rp) EKSNBM 5 5 783438 47486.8 824695 64769.3 Ekspor diluar BBM

(Miliar Rp)

366

EKSPOR 5 5 784425 46957.7 825899 64240.5 Ekspor Nasional (Miliar Rp) GDPNAS 5 5 2683178 153888 2667513 215323 GDP Nasional (Miliar Rp) MONEYS 5 5 1289625 108400 1262526 126678 Jumlah Penawaran

Uang (Miliar Rp) MONEYD 5 5 1407510 127324 1358122 143143 Jumlah Permintaan

Uang (Miliar Rp) NTUKRR 5 5 8444.4 299.9 8869.0 346.6 Nilai Tukar (Rp/US$) INTRIL 5 5 2.6065 0.9132 2.7609 0.8499 Tingkat Suku Bunga Domesik Riil LABORS 5 5 121.2 3.2118 121.4 2.9631 Jlh Penawaran Tenaga Kerja (Jt Jiwa) LABORD 5 5 108.9 2.8042 108.5 3.2378 Jlh Permintaan Tenaga Kerja (Jt Jiwa) UMRNAS 5 5 529.5 31.0317 513.6 37.0881 Upah Rata2 Nasional (Rb Rp/Bulan) UNEMPL 5 5 12.2170 0.4148 12.8893 0.3543 Jumlah Pengangguran (Juta Jiwa) INFLSI 5 5 9.1484 0.2866 12.0308 6.5511 Tingkat Inflasi Domestik NETEKS 5 5 186296 34520.3 174654 28719.3 Ekspor Bersih (Miliar Rp) GROWTH 5 5 3.8035 0.2493 4.0708 3.6641 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi JOVDES 5 5 12.8194 2.8776 13.1121 4.3405 Jlh.Pend.Miskin Desa (Juta Orang) JOVKOT 5 5 0.7994 1.3663 4.7903 1.6168 Jlh.Pend.Miskin Kota (Juta Orang) POVERT 5 5 5.7171 1.8744 7.5175 2.6283 Tingkat Penduduk

Miskin (%)

367

The SAS System The SIMNLIN Procedure Dynamic Simultaneous Simulation Solution Range TAHUN = 2010 To 2014 Statistics of fit Mean Mean % Mean Abs Mean Abs RMS RMS % Variable N Error Error Error % Error Error Error R-Square PNWJPR 5 3755929 10.7768 3755929 10.7768 4093848 11.3698 -.0709 PNWJSL 5 1528124 4.0880 1528124 4.0880 1555758 4.1368 0.0843 PNWJKR 5 -164354 -2.1412 164354 2.1412 165864 2.1926 0.9428 PNWJLG 5 -34355.1 -2.5737 34355.1 2.5737 38037.2 2.8417 0.7891 PNWJBM 5 5119698 5.7740 5119698 5.7740 5458597 6.0733 -.5407 KOSJPRT 5 -1138679 -4.1577 1138679 4.1577 1271834 4.5374 0.6267 KOSJPR 5 -1138679 -4.1035 1138679 4.1035 1271834 4.4813 0.6088 KOSJSLT 5 -2975347 -15.7039 2975347 15.7039 3310541 17.1108 -5.207 KOSJSLI 5 -76498.7 -0.5434 76498.7 0.5434 81157.6 0.5857 0.9863 KOSJSLK 5 -36017.6 -4.4664 36017.6 4.4664 37629.1 4.6338 -1.046 KOSJSL 5 -3087863 -8.4680 3087863 8.4680 3405367 9.2188 -3.698 KOSJKRT 5 -1069.3 -44.4332 1069.3 44.4332 1133.8 47.4425 -314.2 KOSJKRI 5 -259251 -62.4904 259251 62.4904 276388 67.1795 -491.7 KOSJKRK 5 -3274862 -27.6418 3274862 27.6418 3338967 28.1525 -1639 KOSJKR 5 -3535182 -27.5890 3535182 27.5890 3612972 28.1642 -1650 KOSJLGI 5 -9301.3 -2.1628 9301.3 2.1628 11100.3 2.5483 0.8537 KOSJLGK 5 19756.0 2.3188 23394.3 2.6826 35374.2 4.1467 0.6174 KOSJLG 5 10454.7 0.9481 27605.4 2.1467 36682.3 2.9536 0.8189 KOSCPR 5 26138.1 35.6457 26138.1 35.6457 26512.1 35.6510 -4.275 KOSCSL 5 34595.8 36.6152 34595.8 36.6152 34620.6 37.2627 -4.027 KOSCKR 5 16950.1 102.6 16950.1 102.6 16999.6 105.2 -44.43 KOSCLG 5 352.9 11.9775 352.9 11.9775 354.4 12.0442 -.5041 KOSCBM 5 78036.9 37.0623 78036.9 37.0623 78064.9 37.3073 -5.565 HJECPR 5 1130.9 41.5099 1130.9 41.5099 1144.8 41.6326 -25.44 HJECSL 5 1326.6 49.1897 1326.6 49.1897 1331.0 49.2169 -17.21 HJECKR 5 2367.1 179.0 2367.1 179.0 2375.5 179.3 -158.0 HJECLG 5 243.5 10.9808 243.5 10.9808 249.6 11.1823 -10.34 IMPJPR 5 3755929 14.8685 3755929 14.8685 4093848 15.3978 0.2623 IMPJSL 5 1528124 6.0377 1528124 6.0377 1555758 6.0681 0.6559 IMPJKR 5 -164354 -5.0120 164354 5.0120 165864 5.0334 0.0835 IMPRPR 5 30207.1 26.6774 30207.1 26.6774 33094.0 27.1071 -.0759 IMPRSL 5 20048.3 16.9278 20048.3 16.9278 20693.1 16.9582 0.2569 IMPRKR 5 756.5 4.7400 756.5 4.7400 763.1 4.7445 0.9016 IMPBBM 5 51023.2 19.6008 51023.2 19.6008 54351.9 19.8058 0.1768 EKSJLG 5 34355.1 20.1436 34355.1 20.1436 38037.2 29.1054 0.9500 EKSRLG 5 217.3 32.5447 217.3 32.5447 220.4 40.1936 0.7835 BOTBBM 5 -50805.9 19.5921 50805.9 19.5921 54147.7 19.7933 0.1957 SUBRPR 5 -19653.5 -42.3331 19653.5 42.3331 20333.8 42.4287 -3.760 SUBRSL 5 -33948.9 -49.2858 33948.9 49.2858 34285.0 49.2951 -15.63 SUBRKR 5 -29938.0 -65.7170 29938.0 65.7170 30158.3 65.7529 -51.83 SUBRLG 5 99.5363 9.7899 99.5363 9.7899 117.5 12.1991 0.5243 SUBBBM 5 -83440.8 -51.5945 83440.8 51.5945 84556.2 51.6169 -13.72 REVDDN 5 48783.6 10.0000 48783.6 10.0000 48912.1 10.0000 -.9059 FISCGP 5 9996.0 -7.6166 10917.0 8.6126 13261.8 9.9848 0.4256

368

KOSNBM 5 -83979.3 -6.2113 83979.3 6.2113 108298 8.1937 -.6072 KOSNAS 5 -5942.4 -0.6554 58744.1 3.6893 70560.9 4.5776 0.6291 INVRMG 5 1106.9 2.0670 1106.9 2.0670 1156.7 2.1897 0.8544 INVNMG 5 -37974.8 -18.7261 37974.8 18.7261 41214.1 20.4368 -97.67 INVEST 5 -36867.9 -14.2494 36867.9 14.2494 40325.2 15.6059 -246.5 GOVEXP 5 38787.6 6.5425 38787.6 6.5425 39131.2 6.6982 0.4533 IMPNBM 5 2093.9 0.7354 10486.2 3.1129 14870.7 4.5130 -.2913 IMPORT 5 53117.2 8.8630 53117.2 8.8630 54750.1 9.0634 0.4355 EKSNBM 5 41257.1 5.1755 41257.1 5.1755 44065.4 5.4396 -.0764 EKSPOR 5 41474.4 5.1976 41474.4 5.1976 44268.6 5.4608 -.1109 GDPNAS 5 -15665.5 -0.6885 45035.9 1.7384 62834.9 2.4959 0.7916 MONEYS 5 -27099.7 -2.2093 27099.7 2.2093 31743.5 2.6402 0.8928 MONEYD 5 -49387.8 -3.6119 49387.8 3.6119 51717.3 3.8506 0.7938 NTUKRR 5 424.6 5.0174 424.6 5.0174 426.6 5.0286 -1.529 INTRIL 5 0.1544 7.0698 0.2139 8.6307 0.2275 9.1167 0.9224 LABORS 5 0.2238 0.1892 0.2238 0.1892 0.3386 0.2882 0.9861 LABORD 5 -0.4485 -0.4201 0.4721 0.4411 0.5944 0.5587 0.9438 UMRNAS 5 -15.9844 -3.0748 15.9844 3.0748 17.5935 3.4047 0.5982 UNEMPL 5 0.6723 5.6516 0.6884 5.7773 0.9192 7.7648 -5.140 INFLSI 5 2.8825 30.9024 2.8825 30.9024 6.4454 69.0999 -631.4 NETEKS 5 -11642.8 -5.8495 11642.8 5.8495 16713.1 7.7217 0.7070 GROWTH 5 0.2673 9.3507 2.4778 62.1671 3.3918 84.1296 -230.4 JOVDES 5 0.2927 0.2955 1.1047 8.4832 1.3635 9.9296 0.7193 JOVKOT 5 3.9909 1358.2 3.9909 1507.2 4.0108 2846.9 -9.772 POVERT 5 1.8004 31.1144 1.8004 31.1144 1.9375 31.4527 -.3355

369

12

34

56

78

PN

WJP

R

Pen

awar

an P

rem

ium

(R

b L

t)33

898

969

33 9

35 8

1533

953

220

35 0

30 7

6134

450

761

35 1

85 7

0835

376

993

35 5

51 2

4437

303

498

PN

WJS

L

Pen

awar

an M

inya

k S

olar

(R

b L

t)37

315

237

37 3

94 7

3337

351

639

37 8

11 6

2837

553

841

37 8

78 9

5538

041

138

38 1

32 7

7338

694

610

PN

WJK

R

Pen

awar

an M

inya

k T

anah

(R

b L

t)7

818

580

7 72

8 47

97

816

509

7 79

3 38

37

806

535

7 78

9 97

77

693

654

7 68

8 47

47

661

663

PN

WJL

G

Pen

awar

an E

lpij

i (R

b K

g)1

305

403

1 28

7 37

11

305

207

1 30

0 96

41

303

229

1 30

0 35

51

281

431

1 28

0 72

81

273

832

PN

WJB

M

Pen

awar

an B

BM

(R

ibu

Lit

er)

87 7

73 3

1287

799

553

87 8

61 8

9489

376

298

88 5

51 6

6289

595

166

89 8

52 3

1190

113

017

92 4

00 2

96

KO

SJP

RT

K

ons.

Pre

miu

m d

i T

rans

port

. (R

b L

t)26

466

929

26 2

23 8

4426

469

482

25 7

20 8

3126

448

683

25 7

12 4

8825

448

211

25 4

38 2

8425

339

862

KO

SJP

RK

onsu

msi

Pre

miu

m (

Rb

Lt)

26 8

46 7

5426

603

669

26 8

49 3

0726

100

656

26 8

28 5

0826

092

313

25 8

28 0

3625

818

109

25 7

19 6

87

KO

SJS

LT

K

ons.

M.S

olar

di

Tra

nspo

rt. (

Rb

Lt)

17 1

22 3

8016

567

149

17 3

08 4

6616

259

372

17 0

72 9

6016

240

727

15 6

44 3

8615

622

651

15 3

96 3

28

KO

SJS

LI

Kon

s. M

.Sol

ar d

i In

dust

ri (

Rb

Lt)

14 3

15 4

7514

300

463

14 3

20 3

2914

295

066

14 3

13 7

1414

294

404

14 2

77 5

0114

276

300

14 2

73 2

37

KO

SJS

LK

K

ons.

M.S

olar

di

RT

& K

om. (

Rb

Lt)

783

877

777

078

786

148

773

667

783

224

773

421

766

038

765

710

763

273

KO

SJS

LK

onsu

msi

Min

yak

Sol

ar (

Rb

Lt)

34 4

96 9

4933

919

907

34 6

90 1

6033

603

323

34 4

45 1

1533

583

770

32 9

63 1

4332

939

879

32 7

08 0

55

KO

SJK

RT

Kon

s. M

.Tan

ah d

i Tra

nspo

rt. (

Rb

Lt)

2 42

32

305

2 45

21

796

1 56

01

540

1 41

01

405

1 36

1

KO

SJK

RI

Kon

s. M

.Tan

ah d

i In

dust

ri (

Rb

Lt)

417

944

389

261

424

907

265

876

208

569

203

709

172

474

171

177

160

315

KO

SJK

RK

Kon

s. M

.Tan

ah d

i RT

& K

om. (

Rb

Lt)

11 8

27 5

4911

450

456

11 9

19 9

319

885

522

9 15

3 08

39

087

713

8 69

4 85

08

675

471

8 55

6 84

3

KO

SJK

RK

onsu

msi

Min

yak

Tan

ah (

Rb

Lt)

12 7

89 7

9712

383

903

12 8

89 1

7210

695

076

9 90

5 09

39

834

842

9 41

0 61

59

389

935

9 26

0 39

9

KO

SJL

GI

Kon

s. E

lpij

i di I

ndus

tri (

Rb

Kg)

399

185

394

855

399

745

387

801

414

430

413

387

405

989

405

765

402

731

KO

SJL

GK

Kon

s. E

lpij

i di

RT

& K

om. (

Rb

Kg)

917

056

916

049

916

890

922

409

956

438

956

176

952

490

952

586

949

968

KO

SJL

GK

onsu

msi

Elp

iji (

Rib

u K

ilog

ram

)1

316

242

1 31

0 90

51

316

635

1 31

0 21

01

370

868

1 36

9 56

31

358

479

1 35

8 35

11

352

699

KO

SC

PR

Kon

sum

si P

rem

ium

(M

ilia

r R

p)73

485

79 1

9373

478

91 3

3273

991

91 5

5297

511

97 8

5799

314

KO

SC

SL

Kon

sum

si M

inya

k S

olar

(M

ilia

r R

p)11

3 62

812

0 24

911

1 38

512

2 93

811

4 35

712

3 19

513

0 00

413

0 39

913

1 98

8

KO

SC

KR

Kon

sum

si M

inya

k T

anah

(M

ilia

r R

p)17

275

20 0

0216

603

29 1

5632

091

32 3

3533

629

33 6

8734

023

KO

SC

LG

Kon

sum

si E

lpij

i (M

ilia

r R

p)3

319

3 43

93

304

3 68

12

983

3 02

33

248

3 26

13

317

KO

SC

BM

K

onsu

msi

BB

M (

Mil

iar

Rp)

231

145

246

321

228

208

270

546

246

860

273

545

287

830

288

643

292

080

HJE

CP

RH

arga

Jua

l E

cera

n P

rem

ium

(R

p/L

t)2

720

2 95

82

719

3 47

62

740

3 48

53

751

3 76

53

839

HJE

CS

LH

arga

Jua

l E

cera

n M

.Sol

ar (

Rp/

Lt)

3 28

33

537

3 20

03

652

3 31

03

662

3 94

13

956

4 03

4

HJE

CK

RH

arga

Jua

l E

cera

n M

.Tan

ah (

Rp/

Lt)

1 34

91

616

1 28

72

736

3 25

73

308

3 60

23

618

3 70

0

HJE

CL

GH

arga

Jua

l E

cera

n E

lpij

i (R

p/K

g)2

516

2 61

82

503

2 80

42

170

2 20

12

384

2 39

42

447

Dam

pak

Keb

ijak

an S

ub

sid

i Har

ga B

ahan

Bak

ar M

inya

k t

erh

adap

Kin

erja

Per

ekon

omia

n d

an K

emis

kin

an

Lam

pir

an 1

3.

di I

nd

ones

ia P

erio

de

Per

amal

an T

ahu

n 2

010

- 20

14

Sim

ula

siV

aria

bel

Nil

ai

Das

arU

raia

n

370

12

34

56

78

IMP

JPR

Ju

mla

h Im

por

Prem

ium

(R

b L

t)24

380

853

24 4

17 6

9924

435

104

25 5

12 6

4524

932

645

25 6

67 5

9225

858

877

26 0

33 1

2827

785

382

IMP

JSL

Ju

mla

h Im

por

Min

yak

Sola

r (R

b L

t)25

231

664

25 3

11 1

5925

268

066

25 7

28 0

5425

470

267

25 7

95 3

8125

957

564

26 0

49 1

9926

611

036

IMP

JKR

Ju

mla

h Im

por

Min

yak

Tan

ah (

Rb

Lt)

3 26

0 14

03

170

039

3 25

8 06

83

234

942

3 24

8 09

43

231

537

3 13

5 21

43

130

034

3 10

3 22

3

IMP

RP

R

Impo

r Pr

emiu

m (

Mili

ar R

p)10

9 92

211

6 32

511

0 37

211

7 18

811

3 40

911

8 19

312

6 27

812

7 64

013

7 95

9

IMP

RSL

Impo

r M

inya

k So

lar

(Mili

ar R

p)11

8 39

712

5 50

811

8 76

012

2 78

012

0 48

012

3 37

913

1 61

813

2 55

213

7 16

9

IMP

RK

R

Impo

r M

inya

k T

anah

(M

iliar

Rp)

16 0

6316

495

16 0

7416

189

16 1

2416

205

16 6

4616

667

16 7

82

IMP

BB

M

Impo

r B

ahan

Bak

ar M

inya

k (M

iliar

Rp)

255

417

269

369

256

241

267

193

261

049

268

813

28]5

585

287

903

302

956

EK

SJL

G

Jum

lah

Eks

por

Elp

iji (

Rib

u K

ilogr

am)

334

733

352

765

334

929

339

172

336

907

339

781

358

705

359

409

366

304

EK

SRL

G

Eks

por

Bah

an B

akar

Min

yak

(Mili

ar R

p)99

91

114

1 00

01

026

1 01

21

030

1 15

21

157

1 20

4

BO

TB

BM

Eks

por

Ber

sih

BB

M (

Mili

ar R

p) -

254

417

- 26

8 25

6 -

255

240

- 26

6 16

7 -

260

036

- 26

7 78

3 -

284

433

- 28

6 74

6 -

301

751

SUB

HP

RSu

bsid

i Har

ga P

rem

ium

(R

p/L

t)1

697

1 70

71

704

1 01

11

710

1 01

11

062

1 06

21

062

SUB

HSL

Subs

idi H

arga

Min

yak

Sola

r (R

p/L

t)1

359

1 36

61

448

1 06

31

367

1 06

31

116

1 11

61

116

SUB

HK

RSu

bsid

i Har

ga M

inya

k T

anah

(R

p/L

t)3

555

3 56

43

624

2 24

51

684

1 68

41

768

1 76

81

768

SUB

HL

GSu

bsid

i Har

ga E

lpiji

(R

p/K

g)54

661

656

230

591

491

496

096

096

0

SUB

RP

RSu

bsid

i Pre

miu

m (

Mili

ar R

p)46

014

45 8

5346

199

26 5

6146

340

26 5

5226

271

26 2

6026

158

SUB

RSL

Subs

idi M

inya

k So

lar

(Mili

ar R

p)46

927

46 3

7150

327

35 7

6647

157

35 7

4435

051

35 0

2434

772

SUB

RK

RSu

bsid

i Min

yak

Tan

ah (

Mili

ar R

p)45

488

44 1

3446

739

23 9

3916

598

16 4

7315

739

15 7

0115

489

SUB

RL

GSu

bsid

i Elp

iji (

Mili

ar R

p)72

281

174

340

01

257

1 25

51

245

1 24

51

239

SUB

BB

MSu

bsid

i BB

M (

Mili

ar R

p)13

9 15

013

7 16

914

4 00

986

666

111

351

80 0

2478

305

78 2

2977

658

RE

VT

AX

Pe

neri

maa

n Pa

jak

(Mili

ar R

p)33

0 92

233

0 67

636

4 01

432

9 83

133

0 24

832

9 64

136

4 01

436

4 01

436

4 01

4

RE

VD

DN

Pe

neri

maa

n D

N P

emer

inta

h (M

iliar

Rp)

486

623

486

377

536

619

485

532

485

950

485

342

536

619

536

619

536

619

FIS

CG

PG

AP

Fisk

al (

Mili

ar R

p) -

95 2

77 -

94 3

52 -

104

715

- 45

456

- 68

695

-39

154

- 43

376

- 1

04 4

98 -

106

591

KO

SNB

MK

onsu

msi

Non

-BB

M (

Mili

ar R

p)1

408

642

1 39

6 88

91

408

843

1 37

7 01

71

393

297

1 37

2 76

01

358

649

1 35

6 04

41

335

706

KO

SNA

SK

onsu

msi

Nas

iona

l (M

iliar

Rp)

1 63

9 78

71

643

210

1 63

7 05

21

647

563

1 64

0 15

81

646

305

1 64

6 47

91

644

687

1 62

7 78

5

INV

RM

G

Inve

stas

i MIG

AS

(Mili

ar R

p)55

718

55 7

0455

807

55 6

5255

677

55 6

4055

707

55 8

0155

709

INV

NM

G

Inve

stas

i Non

-MIG

AS

(Mili

ar R

p)17

7 40

717

6 32

417

7 35

917

4 44

217

5 93

617

4 03

117

2 63

917

2 29

516

6 15

4

INV

EST

Inve

stas

i Nas

iona

l (M

iliar

Rp)

233

125

232

028

233

167

230

094

231

612

229

672

228

346

228

097

221

863

Sim

ulas

iL

ampi

ran

13.

Lan

juta

n

Var

iabe

lU

raia

nN

ilai

Das

ar

371

12

34

56

78

GO

VE

NS

Bel

anja

No

n-S

ub

sid

i B

BM

(M

ilia

r R

p)4

42

75

04

43

55

94

97

32

64

44

32

344

3 2

94

44

4 4

72

50

1 6

90

56

2 8

89

565

553

GO

VE

XP

Bel

anja

Pem

erin

tah

(Mil

iar

Rp

)5

81

90

05

80

72

86

41

33

45

30

98

855

4 6

45

52

4 4

96

57

9 9

95

64

1 1

18

64

3 2

11

IMP

NB

MIm

po

r N

on

-BB

M (

Mil

iar

Rp

)3

46

47

93

47

03

93

46

83

83

47

84

234

7 0

69

34

8 0

06

34

9 0

12

34

9 5

18

34

8 2

90

IMP

OR

TIm

po

r N

asio

nal

(M

ilia

r R

p)6

01

89

56

16

40

86

03

07

86

15

03

560

8 1

17

61

6 8

19

63

4 5

97

63

7 4

21

65

1 2

46

EK

SN

BM

Ek

spo

r N

on

-BB

M (

Mil

iar

Rp

)7

87

29

77

87

91

27

87

96

97

99

85

879

3 3

98

80

1 5

73

80

3 9

87

80

6 0

03

82

4 6

95

EK

SP

OR

Ek

spo

r N

asio

nal

(M

ilia

r R

p)

78

8 2

96

78

9 0

26

78

8 9

70

80

0 8

84

794

41

18

02

60

38

05

13

98

07

16

08

25

89

9

GD

PN

AS

GD

P N

asio

nal

(Mil

iar

Rp

)2

64

1 2

13

2 6

28

58

52

69

7 4

44

2 5

94

495

2 6

12 7

08

2 5

86

25

72

62

5 3

62

2 6

83

64

02

66

7 5

13

MO

NE

YS

Ju

mla

h P

enaw

aran

Uan

g (M

ilia

r R

p)

1 2

56

55

71

24

8 9

03

1 2

93

05

51

22

6 1

491

237

90

51

22

0 8

11

1 2

46

81

71

28

5 0

29

1 2

62

52

6

MO

NE

YD

Ju

mla

h P

erm

inta

an U

ang

(Mil

iar

Rp

)1

36

6 9

87

1 3

56

21

01

41

0 0

86

1 3

26

113

1 3

42 5

20

1 3

19

13

01

34

7 6

20

1 3

92

29

81

35

8 1

22

NT

UK

RR

N

ilai

Tukar

(R

p/U

S$)

8 4

83

8 532

8 4

93

8 614

8 5

46

8 6

31

8 7

03

8 7

28

8 8

69

CP

IND

X

Indek

s H

arga

Konsu

men

(in

dek

s)298.4

0303

.00

299.4

0310

.50

304.2

0312.1

0318.8

0321.1

033

7.7

4

INT

RIL

Tin

gkat

Suku B

unga

(%

/Thn)

2.7

62

.79

2.5

72

.89

2.8

42.9

22.7

82.5

92.7

6

LA

BO

RS

Ju

mla

h P

enaw

aran

TK

(Ju

ta J

iwa)

12

1.1

01

21.1

01

21

.30

121

.10

121.1

0121.1

0121.2

0121.4

0121.4

0

LA

BO

RD

Ju

mla

h P

erm

inta

an T

K (

Juta

Jiw

a)1

08

.30

108

.20

10

9.0

01

07.7

010

8.0

0107.6

0108.1

0108.9

0108.5

0

UM

RN

AS

U

pah

Min

imum

Nas

ional

(R

b R

p/B

ula

n)

52

8.1

05

27.6

05

22

.60

526

.60

527.2

0526.4

0520.0

0513.8

0513.6

0

UN

EM

PL

Jm

l. P

enga

nggu

ran

(Jut

a Ji

wa)

12

.83

12.9

71

2.2

513

.39

13.1

713.4

913.1

112.5

112.8

9

INF

LS

I T

ingk

at I

nfl

asi

Do

mes

tik

(%

/Th

)9.4

49.8

99.6

310

.58

9.9

710.7

311.4

511.7

512.0

3

NE

TE

KS

Ek

spo

r B

ersi

h N

asio

nal

(M

ilia

r R

p)1

86

40

01

72

61

81

85

89

21

85

84

918

6 2

93

18

5 7

84

17

0 5

42

16

9 7

39

17

4 6

54

GR

OW

TH

Tin

gkat

Per

tum

buhan

Ekono

mi

(%/T

hn)

3.4

03

.26

3.8

83

.01

3.1

72.9

43.2

43.7

34.0

7

JO

VD

ES

Jum

lah P

enduduk

Mis

kin

Des

a (J

t Ji

wa)

13

.78

13.9

91

1.9

915

.65

14.8

015.9

114.4

712.6

313.1

1

JO

VK

OT

Jum

lah P

enduduk

Mis

kin

Kota

(Jt

Jiw

a)5

.72

5.8

24

.44

7.0

56

.39

7.1

96.0

84.7

84.7

9

PO

VE

RT

Tin

gkat

Pen

dudu

k M

iskin

Nas

ional

(%

)8

.17

8.3

06

.90

9.5

08

.87

9.6

68.6

17.3

07.5

2

Ket

eran

gan:

Sim

ula

si 1

Har

ga D

unia

Min

yak

Men

tah n

aik 5

per

sen

Sim

ula

si 2

Pen

erim

aan

Dal

am N

eger

i P

emer

inta

h n

aik

10

per

sen

Sim

ula

si 3

Pen

gura

nga

n S

ub

sid

i H

arga

Pre

miu

m,

Min

yak S

ola

r, M

inya

k T

anah

, da

n E

lpij

iS

imu

lasi

4K

on

vers

i M

inya

k T

anah

ke

Elp

iji

Sim

ula

si 5

Pen

gura

nga

n S

ubsi

di

Har

ga P

rem

ium

, M

inya

k S

ola

r, d

an K

onver

si M

inya

k T

anah

ke

Elp

iji

Sim

ula

si 6

Sim

ulas

i (1

) +

Sim

ulas

i (2

) +

Sim

ulas

i (5

)S

imu

lasi

7S

imul

asi

(1)

+ S

imul

asi

(2)

+ S

imul

asi

(5)

+ R

ealo

kas

i A

ngg

aran

seb

esar

Rp

. 60

84

5 M

ilia

r.S

imu

lasi

8S

imul

asi

(1)

+ S

imul

asi

(2)

+ S

imul

asi

(5)

+ I

nd

ek H

arga

Konsu

men

nai

k 5

per

sen

+ R

ealo

kas

i A

ngg

aran

seb

esar

Rp. 6

1 4

92

Mil

iar.

La

mp

ira

n 1

3.

Ura

ian

Vari

ab

el

La

nju

tan

Nil

ai

Da

sar

Sim

ula

si

372

Lam

pira

n 14

. D

ata

Riil

Tahu

n 19

86-2

006

TA

HUN

IMPJ

PRIM

PJSL

IMPJ

KR

EKSJ

LGK

OSJ

PRT

KO

SJSL

TK

OSJ

SLI

KO

SJSL

KK

OSJ

KRT

KO

SJK

RIK

OSJ

KRK

KO

SJLG

IK

OSJ

LGK

SUBH

PRSU

BHSL

SUBH

KR

1986

012

8396

394

1725

5700

0044

8996

345

0525

725

6768

520

1976

1661

2718

2065

4841

116

1576

3694

24-1

060

-159

48

1987

014

6832

699

4660

5300

0048

2693

447

5945

927

7487

821

5198

1692

2784

6067

1604

676

064

1749

36-5

4030

752

2

1988

016

7916

110

5057

298

0000

5188

716

5027

058

2998

226

2292

4217

2428

5262

6887

968

6126

614

1734

-673

101

290

1989

019

2027

011

0962

624

4000

055

7711

553

0870

232

3894

124

4157

1756

2922

3170

6428

739

976

9302

4-4

0733

252

3

1990

021

9600

011

7200

026

0205

759

9407

256

0506

534

9831

925

9994

1788

2993

6972

4511

643

052

1007

73-2

6550

777

3

1991

021

9600

046

5000

2528

844

6427

990

6306

639

3905

966

3067

6417

9032

4725

7412

286

6860

115

9059

-684

157

471

1992

042

4800

010

7700

025

5676

467

8236

568

7909

048

0535

037

4772

2030

3844

1678

2950

168

189

1600

56-6

3115

244

4

1993

045

9300

015

4100

026

4225

569

1393

973

6214

855

5417

146

8058

1982

4226

8278

6124

167

505

1623

12-1

063

-167

149

1994

035

8800

014

4600

026

3635

677

5485

770

5658

553

5942

945

9586

2168

4578

9480

7024

273

107

1847

58-1

005

-181

108

1995

035

3800

020

7400

025

1158

185

2141

874

0437

555

4446

449

2239

2189

4950

1783

3832

511

8533

3106

47-8

40-8

318

6

1996

047

7300

022

6000

027

1225

393

1413

782

8231

659

2955

755

0818

2429

5471

3687

5362

013

9923

3754

88-6

0111

637

8

1997

081

4800

031

1800

021

3291

710

0313

8096

1431

468

1556

765

4436

2328

5490

4989

5472

018

5497

4682

38-4

4723

448

8

1998

5850

0050

4800

013

2800

017

6130

410

4741

3392

2057

668

2730

051

1421

2305

5207

2792

0465

314

7375

4352

6510

974

211

61

1999

1598

000

5770

000

2789

000

1745

383

1103

4498

9495

022

7393

023

4883

9726

0466

3090

1078

1327

1351

6938

2966

212

743

1097

2000

1984

000

7194

000

2966

000

1306

318

1192

9095

1008

2980

8397

318

5252

6226

1271

9491

1123

7999

2295

6055

1791

892

1546

1917

2001

2410

000

7879

000

2718

000

1484

503

1257

6406

1063

6498

8977

164

5445

3924

9660

0713

1118

8541

2109

5249

2222

617

1158

1781

2002

3154

000

9637

000

2916

000

1268

104

1319

3587

1091

7953

9424

589

5605

3624

4953

7286

1069

3241

2495

1558

2137

192

433

1290

2003

3076

000

9955

000

2516

000

1106

424

1408

9321

1102

2704

9118

588

5663

1424

0652

6507

1078

8762

2877

4068

4856

225

426

1234

2004

6576

000

1233

9000

2907

000

1034

270

1583

3195

1161

6797

1068

7255

6025

6524

3348

5601

1091

9932

3066

6770

8058

784

1003

1798

2005

7267

000

1444

0000

2604

000

1015

366

1689

4997

1215

0616

1044

6548

6361

3023

5342

8037

1053

3543

2536

4064

3877

147

410

1061

2006

9882

611

1628

4132

2743

548

1079

070

1806

5572

1276

5425

1120

2029

6735

2823

9643

8269

1079

7098

2163

5355

2039

166

417

1883

373

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HUN

SUBH

LGH

JECP

RH

JECS

LH

JECK

RH

JECL

GG

OVE

NSRE

VTAX

EKSN

BMIM

PNBM

KO

SNBM

INVR

MG

INVN

MG

MO

NEYS

MO

NEYD

NTUK

RRIN

TRIL

1986

-109

917

9793

477

016

5711

1037

4041

388

333

6251

825

2865

1380

483

332

1291

4213

3017

3815

11.9

7

1987

-819

1645

855

705

1645

1106

8937

509

1199

1384

127

2684

3717

299

8787

414

4777

1523

6146

349.

43

1988

-907

1522

791

652

1542

1315

4947

090

1274

8885

972

2932

6317

541

1279

9316

6079

1746

5645

7911

.55

1989

-675

1431

743

613

1449

1357

2357

322

1438

7210

4479

3031

5918

492

1511

4021

8145

2391

8547

3512

.98

1990

-455

1551

844

655

1378

1579

9067

947

1606

3313

4302

3358

5619

072

1722

9829

1616

2795

3648

1811

.11

1991

-532

1733

945

693

1371

1618

2475

800

1769

4615

5755

3583

1619

717

1902

3031

2092

3175

6848

5911

.50

1992

-418

1612

879

645

1275

1678

5285

365

1998

7315

6962

3661

8120

394

1969

0434

8894

3609

3348

4711

.70

1993

-128

518

7010

1574

820

0419

3779

9585

620

3437

1528

9347

1154

2042

521

1133

3879

5039

7641

4679

7.37

1994

-113

617

2393

668

918

4719

5305

1033

4121

1208

1663

5049

8936

2081

823

8632

4296

5344

7352

4579

6.44

1995

-130

115

7585

563

022

5018

6208

1106

3322

7385

2013

0558

8745

2115

026

9566

5008

9552

3067

4477

6.32

1996

-110

614

7279

958

921

0320

6575

1205

7124

3139

2047

3764

2903

2204

331

0292

6069

1861

9427

4496

9.43

1997

-586

1386

752

554

1980

1935

1912

6856

3049

0422

8376

7230

4027

491

3243

4270

4202

8906

8853

7110

.05

1998

-48

1253

689

351

1880

2977

2211

6449

6097

0533

2823

7757

2755

436

2491

1472

3499

7560

0811

879

-34.

86

1999

2910

3857

129

115

5720

4521

1307

0439

3930

1834

8781

2593

3299

721

6393

6705

8868

1220

7886

2.18

2000

976

1150

600

350

1500

1422

8811

5913

5183

8025

5459

8302

5033

006

2809

0974

7028

6899

3583

9612

.82

2001

442

1300

856

348

1883

2490

1416

6402

5141

5826

0218

8217

8738

618

2164

4575

6985

7097

5694

496.

40

2002

-84

1404

1243

481

1925

2478

3516

8532

4247

5820

9567

8442

5440

633

1692

2370

9072

6906

6778

056.

02

2003

-235

1360

1240

526

2029

2556

0218

1853

3913

7718

5396

9283

2234

177

1344

1771

8020

6864

0868

848.

91

2004

-906

1282

1169

496

3011

2448

0519

8741

4508

0424

9265

1033

702

4740

813

3071

7321

2077

7780

6942

7.99

2005

3219

9918

4513

2227

2622

9318

2224

2553

0342

3081

2010

5685

149

634

1358

7977

1623

8462

3370

595.

20

2006

379

2552

2438

1134

2410

3299

3424

1006

5265

9624

5024

1072

565

4460

014

1627

7836

4089

9178

6151

2.00

374

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HUN

CPIN

DXLA

BORS

LABO

RDUM

RNAS

JOVD

ESJO

VKO

TPN

WJP

RPN

WJS

LPN

WJK

RPN

WJL

GPN

WJB

MK

OSJ

PRK

OSJ

SLK

OSJ

KR

KO

SJLG

KO

SCBM

1986

21.4

270

.19

68.3

441

5.07

35.9

712

.76

5209

512

9924

188

7885

822

5310

0030

1576

2248

0850

891

7289

771

0317

453

1000

3002

0

1987

23.4

172

.25

70.4

041

2.86

33.0

412

.93

5438

359

1036

7609

8015

211

2510

0030

9929

4751

5619

097

2302

672

8358

925

1000

2824

6

1988

25.2

974

.60

72.5

242

6.80

31.6

812

.80

5677

258

1084

5270

8148

418

2030

0031

8813

6555

2901

110

3061

4874

6858

620

3000

2722

7

1989

26.9

175

.51

73.4

345

2.50

30.3

212

.67

5926

651

1136

1205

8285

619

1330

0032

8278

5459

2879

010

9242

4176

5828

113

3000

2664

0

1990

29.0

277

.80

75.8

548

0.05

28.9

712

.53

6187

000

1192

0000

8427

000

1438

2533

8380

0063

5747

411

5794

0478

5279

514

3825

3047

2

1991

31.7

478

.46

76.4

262

7.08

28.6

412

.22

6888

000

1266

2000

7993

000

2276

6035

4900

0068

2808

912

9478

0880

7516

222

7660

3632

7

1992

34.1

279

.95

78.5

268

6.64

28.3

211

.91

7178

000

1537

2000

8868

000

2282

4539

7280

0072

0440

914

6468

7185

6271

522

8245

3651

2

1993

37.4

381

.45

79.2

066

9.60

27.9

911

.60

7535

000

1625

6000

9089

000

2298

1740

9060

0074

4054

516

5649

7886

5237

422

9817

4439

2

1994

40.6

283

.90

82.0

474

8.03

25.3

410

.53

8568

000

1527

0000

9804

000

2578

6541

0410

0083

4202

216

0168

7289

2188

125

7865

4163

8

1995

44.4

586

.36

80.1

177

4.27

22.7

09.

4791

7100

016

7470

0099

9200

042

9180

4287

0000

9190

417

1697

5012

9252

484

4291

8040

926

1996

47.5

690

.11

85.7

079

7.22

20.0

58.

4098

9200

018

9850

0010

7730

0051

5411

4777

8000

1008

1399

1882

7523

9781

930

5154

1141

719

1997

50.5

093

.86

87.0

583

5.79

25.9

813

.00

1071

4000

2190

7000

1074

7000

6537

3551

7680

0010

8309

2121

8527

1599

6739

865

3735

4358

9

1998

79.8

092

.74

87.6

753

4.09

31.9

017

.60

1124

6000

1960

1000

9802

000

5826

4048

8570

0010

9717

2519

7141

2910

1445

1558

2640

3604

2

1999

96.3

694

.85

88.8

254

2.12

28.5

513

.95

1340

4000

2052

1000

1220

5000

5181

3553

3610

0011

5154

7420

2975

3711

9268

1051

8135

3127

3

2000

100.

0095

.65

89.8

452

2.41

26.4

012

.30

1372

6000

2244

3000

1217

2000

7813

5158

4690

0012

4292

9122

0722

5612

4577

7878

1351

3774

7

2001

111.

5098

.81

89.4

547

2.39

29.3

08.

6014

5900

0023

1320

0011

9390

0070

3174

5923

3000

1309

5986

2335

9617

1228

3033

7031

7453

292

2002

124.

6610

0.78

91.6

555

7.48

25.1

013

.30

1480

7000

2458

1000

1186

8000

8316

5261

2460

0013

7323

8824

2128

4711

6784

3983

1652

6846

1

2003

133.

1010

5.82

95.7

756

9.11

25.1

012

.20

1463

5000

2499

0000

1182

6000

9725

9661

2940

0014

6473

5124

0644

5811

7531

0997

2596

7180

8

2004

141.

1710

3.97

93.7

260

7.34

24.8

011

.30

1854

5000

2802

4000

1194

1000

1014

725

6941

8000

1641

8015

2648

7751

1184

6119

1014

725

7445

9

2005

155.

9310

6.64

95.7

262

2.34

22.7

012

.40

1889

7000

2948

7000

1114

6000

8975

1769

1530

0017

4803

2727

0564

0911

3855

8489

7517

1221

34

2006

176.

3711

0.22

97.7

762

2.80

24.8

114

.49

2200

4560

3177

0655

1137

8656

7683

9274

9530

7418

6693

3928

5986

2411

6684

0276

8392

1524

34

375

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HU

NIM

POR

TEK

SPO

RN

ETEK

SR

EVD

DN

INV

EST

GO

VEX

PK

OSN

AS

GD

PNA

SG

RO

WTH

UN

EMPL

INFL

SIPO

VER

TSU

BRPR

SUBR

SLSU

BRK

RSU

BRLG

1986

6418

188

652

2447

075

358

9713

710

2204

2828

8450

6695

.1.

85.

28.9

4-5

097

-145

734

3-5

83

1987

8688

212

0351

3346

988

883

1051

7311

5185

2966

8355

0510

8.65

1.84

9.27

26.7

3-2

784

2982

3801

-206

1988

8831

512

8111

3979

690

968

1455

3413

0457

3204

8963

6276

15.5

82.

088.

0525

.33

-372

310

4421

67-1

84

1989

1076

0714

5761

3815

410

6796

1696

3214

1819

3297

9967

9404

6.78

2.08

6.42

24.0

0-2

416

3627

4003

-90

1990

1386

6316

3035

2437

113

6267

1913

7017

0394

3663

2975

2465

10.7

51.

957.

8423

.08

-168

458

7060

68-6

5

1991

1589

5317

9068

2011

513

1018

2099

4716

3800

3946

4378

8505

4.79

2.03

9.37

22.3

4-4

669

2035

3807

-121

1992

1622

8120

2063

3978

213

9062

2172

9817

0167

4026

9382

9939

5.25

1.43

7.51

21.8

1-4

545

2221

3804

-95

1993

1579

6520

5337

4737

214

9923

2315

5718

3601

5155

4697

8076

17.8

52.

259.

6921

.10

-790

6-2

758

1286

-295

1994

1701

5021

3082

4293

116

3523

2594

4918

4063

5405

7410

2701

85.

001.

878.

5218

.82

-838

6-2

897

963

-293

1995

2055

3822

9767

2422

916

4268

2907

1617

8222

6296

7211

2283

89.

336.

259.

4316

.60

-772

1-1

407

1718

-558

1996

2118

5824

5843

3398

518

4263

3323

3620

7147

6846

2112

5808

912

.05

4.41

6.99

14.4

6-6

063

2180

3694

-570

1997

2401

0330

7878

6777

517

4368

3518

3320

0685

7666

2913

8692

210

.24

6.81

6.19

19.3

5-4

845

5114

4861

-383

1998

3430

1961

2931

2699

1318

7087

3045

5033

0670

8117

6817

1690

123

.79

5.06

58.0

224

.30

1192

1462

411

777

-28

1999

1956

6439

6698

2010

3419

4906

2493

9024

0627

8438

6615

3491

8-1

0.60

6.03

20.7

520

.53

2446

1508

113

088

15

2000

2814

0252

1614

2402

1320

5335

3139

1522

1468

8679

9716

4359

37.

085.

813.

7718

.39

1108

634

119

2388

176

2

2001

2845

5351

7609

2330

5627

0020

2550

6330

6330

8750

7916

6952

81.

589.

3711

.50

17.9

480

7827

057

2187

031

0

2002

2337

9242

7092

1933

0124

2370

2098

5627

5964

9127

1415

9183

5-4

.65

9.13

11.8

018

.11

2635

1049

615

068

-70

2003

2097

0439

3362

1836

5725

7557

1685

9428

3430

1000

129

1635

810

2.76

10.0

56.

7717

.40

3300

1025

414

502

-228

2004

2944

0145

2981

1585

8028

5496

1804

8030

4628

1108

160

1751

848

7.09

10.2

56.

0616

.68

1287

826

562

2130

3-9

20

2005

3591

2653

3141

1740

1524

3455

1855

1325

5090

1178

985

1793

603

2.38

10.8

510

.46

16.0

125

7111

096

1207

729

2006

3208

4352

9605

2087

6335

2452

1862

2736

7230

1224

999

1987

219

10.7

911

.98

13.1

017

.70

3097

1193

821

969

292

376

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HU

NFI

SCG

PSU

BBBM

KO

SCPR

KO

SCSL

KO

SCK

RK

OSC

LGBO

TBBM

IMPR

PRIM

PRSL

IMPR

KR

IMPB

BMEK

SRLG

KR

ISIS

KR

ISIP

TREN

DD

HJE

CK

B

1986

-268

45-8

833

8643

8565

5472

880

-121

70

865

670

1536

318

00

111

32

1987

-263

0244

9684

8283

0951

3541

3-2

106

014

8310

6125

4443

80

12

1111

1988

-394

89-1

092

8418

8151

4873

313

-154

20

1303

861

2164

622

00

311

02

1989

-350

2360

9684

8281

1946

9619

3-1

002

017

9510

9628

9118

890

04

1111

1990

-341

2712

404

9858

9776

5141

198

-163

30

2580

1455

4035

2402

00

511

04

1991

-327

8219

7611

832

1223

855

9731

2-4

540

2105

471

2576

2122

00

610

82

1992

-311

0523

1411

612

1287

755

2129

1-2

638

038

0810

2048

2821

900

17

903

1993

-336

78-1

0178

1391

616

818

6473

461

-269

10

3390

1202

4592

1901

00

891

3

1994

-205

41-1

1241

1437

714

985

6150

476

-148

40

2355

1002

3357

1873

00

982

1

1995

-139

53-7

986

1447

414

512

5829

966

-146

40

2375

1471

3846

2382

00

1077

3

1996

-228

8457

214

839

1504

457

5910

84-2

992

037

9718

9956

9627

040

011

806

1997

-263

1771

6615

012

1644

355

2612

94-6

840

069

8928

2698

1529

740

112

826

1998

-143

583

3294

813

748

1358

735

5910

95-5

494

693

6281

1746

8720

3226

10

1355

8

1999

-457

2136

106

1195

011

585

3465

807

-892

717

3765

9233

6611

695

2768

11

1449

3

2000

-161

3379

180

1429

413

243

4360

1172

-195

5935

2313

423

5847

2279

332

340

015

507

2001

-363

1057

316

1703

020

007

4274

1324

-194

0140

1813

804

5031

2285

234

510

016

486

2002

-335

9428

129

1927

830

106

5621

1601

-205

8643

7714

052

4492

2292

123

350

017

464

2003

-258

7327

828

1991

829

832

6181

1973

-205

2542

4014

420

3850

2251

019

850

018

463

2004

-191

3259

823

2105

030

959

5874

3055

-387

4111

817

2330

057

9940

917

2176

01

1946

6

2005

-116

3425

771

3494

249

920

1504

924

46-4

4472

1356

128

316

5395

4727

228

000

020

451

2006

-147

7837

296

4763

569

727

1323

218

52-6

7974

2335

240

435

7197

7098

430

100

021

425

377

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HUN

HDU

SMB

HDU

SLG

HJE

CPX

KRO

DA2

KRO

DA4

KRO

DA6

KNI

AGA

POPN

ASLI

STRK

MTI

KAN

RTIK

ANSU

BBBL

PNW

JBL

CPIN

DSFD

INVR

KO

SJPR

LK

OSJ

SLL

1986

2314

692

351

1910

6461

8311

2916

860

7468

640

1441

619

-203

971

3810

063

.70

1545

3185

4518

9798

0

1987

2817

811

9455

5411

7067

2412

5717

271

0576

086

1558

225

703

7171

768

65.9

827

0432

9256

1973

491

1988

2213

910

2754

2010

7364

9312

7817

683

9177

144

1683

464

-395

7210

420

68.6

938

4034

0296

2051

621

1989

2516

412

1957

2211

8269

0513

8717

990

3379

439

1647

589

972

7254

379

71.9

844

8635

1674

2132

441

1990

3119

215

9460

8313

1373

9614

1018

091

1981

389

1645

935

2214

7304

000

75.8

869

3436

3402

2216

027

1991

2517

313

4165

2414

9580

1915

9318

391

1881

940

1787

997

924

7947

000

79.0

891

0640

0099

2428

439

1992

2417

711

6069

4115

9185

3216

6618

410

259

8433

117

4396

293

083

1000

081

.48

1057

142

2044

2587

659

1993

2015

410

4473

5517

0090

5517

2918

811

896

9094

918

8829

8-5

0580

2600

083

.90

1116

952

6606

3180

600

1994

1815

588

677

8818

7796

6517

0919

114

201

9381

619

4023

7-6

2873

9900

086

.08

1121

458

7165

3141

273

1995

1921

288

487

8521

0910

894

1858

194

1498

199

602

2003

467

-18

6960

000

88.5

021

986

6689

9935

3393

3

1996

2322

287

810

091

2415

1250

620

2419

715

321

1045

1220

2026

013

3181

2800

091

.10

3056

876

7262

4064

832

1997

2026

010

6111

993

2662

1465

521

4420

117

042

1113

1320

0291

624

1984

0000

093

.23

2694

379

9541

4768

399

1998

1315

416

5612

529

2779

1530

822

1520

420

374

1232

0718

1669

553

8382

0800

094

.67

-446

749

7592

3154

831

1999

1920

112

8413

053

2905

1595

822

6720

720

596

1351

0120

1887

054

7672

3100

096

.74

-223

7648

0976

2921

095

2000

2829

520

5013

564

3039

1660

323

7321

020

850

8776

420

4790

193

3110

1280

0010

0.00

-382

1250

0196

3066

697

2001

2424

619

2215

492

3261

1875

324

4821

121

052

1310

1021

1645

00

9572

000

102.

82-5

4012

5195

8032

0141

6

2002

2423

615

6518

061

3862

2192

327

4721

221

114

1419

5321

5525

40

9990

000

104.

46-1

5445

5388

0133

0976

9

2003

2726

116

7123

313

5133

2844

643

2821

421

207

1760

8821

4495

90

9843

000

106.

86-1

275

5580

3033

5685

2

2004

3530

322

5028

964

6748

3571

262

7421

621

459

1811

4023

5275

00

1090

8000

109.

7120

1858

4820

3581

134

2005

3639

129

0233

193

7484

4067

769

8821

921

657

1891

5823

6615

90

9623

000

113.

4132

806

5853

3038

2311

5

2006

5245

328

7136

404

8241

4464

576

4322

224

846

2131

9523

7941

20

9799

202

117.

0711

617

6037

6739

5764

2

378

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HUN

KO

SJK

RLDE

VISS

BANK

TLFD

INVS

INVE

TLPR

OJP

RPR

OJS

LPR

OJK

RPR

OJL

GEK

SJPR

EKSJ

SLEK

SJK

RK

PIK

ANRE

VNTX

HJE

CAT

HJE

CAG

HJE

CBR

1986

2812

8224

754

1232

6412

0535

623

5209

512

8640

225

6944

097

1101

000

00

045

6907

3494

611

6711

6793

4

1987

2873

9027

824

1403

6316

4538

415

5438

359

8899

283

7020

551

7810

000

00

4677

9451

374

1068

1068

855

1988

2936

3124

482

1740

0022

7847

331

5677

258

9166

109

7097

846

1183

000

00

049

3972

4387

998

998

979

1

1989

3000

0824

384

2363

5725

3455

695

5926

651

9440

934

7175

993

2573

000

00

049

2843

4947

492

992

974

3

1990

3065

2229

844

3341

6537

6371

445

6187

000

9724

000

7255

000

2745

882

00

049

4424

6831

911

3711

3775

8

1991

3363

6131

090

3554

6646

6981

122

6888

000

1046

6000

7528

000

2756

504

00

050

3798

5521

712

6012

6069

3

1992

3467

6834

027

3602

2052

0810

3224

7178

000

1112

4000

7791

000

2785

009

00

049

0972

5369

711

7211

7264

5

1993

3664

6933

002

4014

9453

5211

4120

7535

000

1166

3000

7548

000

2872

072

00

053

2008

5406

611

2211

2264

1

1994

3915

7732

395

4650

2751

9011

6050

8568

000

1168

2000

8358

000

2894

221

00

054

0848

6018

210

3410

3459

1

1995

4169

5333

014

5278

3397

7813

3356

9171

000

1320

9000

7918

000

2940

761

00

054

4879

5363

694

594

554

0

1996

4787

4440

215

6159

3713

024

1481

2398

9200

014

2120

0085

1300

032

2766

40

00

5630

0063

692

883

883

505

1997

4613

0136

398

7487

3692

6119

9463

1071

4000

1375

9000

7629

000

2786

652

00

056

2277

4751

283

283

247

5

1998

4168

3029

775

6107

79-4

4617

7264

1066

1000

1455

3000

8474

000

2343

944

00

054

9436

7063

875

275

243

9

1999

4797

8928

075

2336

28-2

849

5986

811

8060

0014

7510

0094

1600

022

6351

80

00

6029

7964

201

623

623

363

2000

4976

7629

394

2690

00-4

551

6527

611

7420

0015

2490

0092

0600

020

8766

90

00

5794

9189

422

1060

1700

400

2001

4912

8325

126

2758

64-5

271

6588

812

1800

0015

2530

0092

2100

021

8767

70

00

6118

8410

3619

1758

4404

1139

2002

4454

6425

700

2931

32-1

658

6652

211

6530

0014

9440

0089

5200

020

9975

60

00

5949

6873

838

1677

3415

1195

2003

4354

3427

205

3290

30-1

4970

860

1155

9000

1503

5000

9310

000

1962

629

00

070

2234

7570

426

6148

0211

72

2004

4381

5325

711

3921

1722

682

783

1196

9000

1568

5000

9034

000

2016

001

00

071

0120

8675

623

3861

4211

33

2005

4216

5122

269

4422

8533

8084

949

1163

0000

1504

7000

8542

000

1890

717

00

075

3981

2103

031

5480

6723

60

2006

4306

3924

146

4463

0812

5484

410

1212

1949

1548

6523

8635

108

1843

676

00

078

3625

1114

4631

3981

8119

96

379

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HUN

HJE

CDS

IMPJ

ATIM

PJAG

IMPJ

BRIM

PJDS

PRO

JAT

PRO

JAG

PRO

JBR

PRO

JDS

KO

SJAT

KO

SJAG

KO

SJBR

KO

SJDS

KO

SCAT

KO

SCAG

KO

SCBR

KO

SCDS

1986

934

00

2619

390

6982

8118

258

4233

878

1925

744

5306

5912

449

4222

879

2015

802

619

1539

4318

82

1987

855

00

2880

380

7323

8117

085

4243

129

1891

136

5749

5311

588

4248

412

1932

233

614

1236

3016

51

1988

791

00

3167

370

7681

4515

988

4252

399

1857

150

6229

4510

787

4274

099

1852

128

616

1133

8014

65

1989

743

00

3482

960

8056

5714

961

4261

689

1823

775

6749

4210

041

4299

942

1775

344

627

931

9613

19

1990

810

00

3830

000

8450

0014

000

4271

000

1791

000

7312

8093

4743

2594

117

0174

483

211

3279

1378

1991

898

00

8940

000

1046

000

6000

4289

000

1712

000

1124

135

9270

4862

914

1724

819

1417

1233

7115

49

1992

835

00

7560

000

1008

000

1400

046

1000

019

2200

012

8360

098

3649

4360

918

0496

515

0512

3187

1508

1993

962

00

8970

000

9090

0060

0042

5100

019

6300

014

8177

082

7051

2596

918

3527

616

639

3287

1765

1994

886

00

9310

000

9470

0014

000

4180

000

1327

000

1619

993

7982

4047

720

1776

747

1675

823

9215

75

1995

810

00

7940

000

1118

000

1400

041

0900

092

5000

1744

309

8155

4061

430

1601

222

1648

821

9312

97

1996

757

00

2467

000

014

4100

030

0032

1500

010

0200

020

1472

583

4742

8165

213

8060

517

797

2161

1045

1997

713

00

3072

000

012

2200

090

0033

1900

077

8000

2093

372

7719

5380

904

1415

796

1741

625

5710

09

1998

627

00

1634

000

011

4400

050

0041

8600

012

3900

012

7091

957

6052

3360

412

7212

795

64

2295

797

1999

519

00

5810

000

9970

0011

000

4310

000

1332

000

1119

253

5704

5442

096

1520

591

697

419

7778

9

2000

550

00

2326

000

013

4200

010

0051

6500

012

9400

013

4866

446

7860

7621

214

7216

814

308

2430

810

2001

825

00

1166

000

013

7100

080

0055

7900

014

4800

013

8497

057

8861

6248

514

2687

724

3525

7019

1177

2002

1211

00

1232

000

014

8200

050

0059

3100

013

4000

016

0712

613

1662

6027

313

8037

926

954

7483

1672

2003

1240

00

1512

000

017

0100

050

0053

8600

012

3900

019

2935

135

5662

1556

611

8347

851

3417

7285

1467

2004

1169

6790

000

1896

000

017

8300

050

0049

2300

016

2200

024

3792

334

1657

5450

710

9341

456

9921

6522

1278

2005

1411

6540

000

1491

000

016

9900

050

0044

1300

013

6100

023

2263

530

6847

3405

288

9548

7325

2511

172

1255

2006

3057

6294

680

1627

725

017

7858

146

6044

2262

013

3614

825

0338

228

4247

6250

485

1280

7858

2395

0626

02

380

Lam

pira

n 14.

La

njut

an

TA

HUN

KOSC

BLEK

SJAT

EKSJ

AGEK

SJBR

EKSJ

DSSU

BHAT

SUBH

AGSU

BHBR

SUBH

DSPO

PDES

POPK

OTIM

PJLG

HDUS

LGNR

HDUS

MBN

RHJ

ECKB

SUBB

BMFD

INVS

1986

6459

00

00

-230

-317

-371

-171

124.6

743

.680.0

093

.3014

.4311

32.26

-883

3.14

1204

.54

1987

5908

00

00

337

205

-12

288

125.8

146

.200.0

011

7.60

18.44

1110

.9244

95.97

1644

.95

1988

5472

00

00

91-1

0-1

4387

126.6

948

.900.0

095

.2514

.9211

02.37

-109

1.78

2277

.76

1989

5151

00

00

372

250

3731

512

7.30

51.84

0.00

117.7

318

.2311

10.61

6096

.4825

34.28

1990

5500

00

00

497

345

223

520

125.6

454

.190.0

014

5.35

23.73

1104

.1512

403.5

937

62.79

1991

6348

00

00

73-5

110

718

712

6.09

56.85

0.00

136.5

420

.0010

82.38

1975

.6846

69.19

1992

6211

00

00

75-4

210

317

912

5.21

59.28

0.00

143.9

919

.3290

2.93

2314

.4652

07.63

1993

6724

00

00

-95

-191

-25

-127

125.0

862

.520.0

012

9.00

16.97

912.6

2-1

0178

.2653

51.61

1994

5650

00

00

-121

-206

-43

-144

125.5

565

.130.0

013

3.57

15.82

820.8

3-1

1241

.3051

89.95

1995

5146

00

00

-11

-98

20-5

012

5.49

68.26

0.00

187.5

017

.0277

2.92

-798

5.80

9777

.72

1996

4993

00

00

223

120

159

143

124.6

472

.170.0

020

2.04

20.67

806.0

257

2.41

1302

4.37

1997

5314

00

00

362

250

241

258

124.0

677

.350.0

024

2.06

19.09

826.2

971

66.06

9260

.84

1998

4052

00

00

979

818

600

781

123.6

580

.050.0

014

5.97

12.72

558.0

932

947.8

4-4

46.09

1999

3466

00

00

967

818

590

774

125.0

781

.950.0

019

4.57

17.97

493.2

836

106.0

5-2

848.5

7

2000

4678

00

00

00

1157

1561

122.7

587

.670.0

029

4.86

28.50

507.3

279

179.8

0-4

551.0

0

2001

1065

60

00

00

00

012

1.06

90.15

0.00

252.9

724

.4448

5.60

5731

6.07

-527

0.76

2002

1185

40

00

00

00

011

9.56

92.44

0.00

246.4

125

.0246

3.58

2812

8.98

-165

8.15

2003

1390

30

00

00

00

012

4.30

90.07

1163

91.00

278.4

228

.8346

3.38

2782

7.61

-148

.74

2004

1352

00

00

00

00

012

3.27

93.12

3299

4.00

332.5

238

.2746

6.29

5982

3.37

225.8

5

2005

1977

70

00

00

00

011

3.32

105.8

922

166.0

044

3.02

40.40

450.5

525

771.2

933

80.30

2006

1998

90

00

00

00

011

4.13

107.9

237

85.95

530.8

660

.6042

5.15

3729

5.51

1253

.64

381

Lam

pira

n 14

. L

anju

tan

TA

HUN

NTUK

ARJO

VERT

INTR

IWIN

FLSS

BANK

TNBA

NKTB

BANK

IDIN

VETN

INVE

TBIN

VEID

DEVI

SAIN

TRSW

REVM

GS

EXPR

UTEX

PDEV

CURA

CCEK

SNM

G

1986

1282

.56

48.7

24.

9097

90.3

718

39.4

942

042.

1160

32.0

317

13.4

314

463.

7931

748.

146.

8531

219.

9464

041.

2742

443.

62-1

9137

.21

8833

3.24

1987

1643

.84

45.9

73.

733.

5811

348.

0016

44.9

546

643.

8872

20.6

814

61.2

315

240.3

345

738.

867.

3043

080.

5474

086.

7341

743.

22-9

694.

5111

9913

.40

1988

1685

.70

44.4

84.

034.

1014

275.

5517

55.7

759

142.

6890

31.9

514

71.0

519

048.5

641

269.

258.

1337

709.

5982

786.

3048

706.

90-6

137.

3012

7488

.43

1989

1770

.10

42.9

94.

484.

7919

631.

3821

96.1

375

556.

4612

474.

4513

30.3

123

871.2

843

161.

609.

2749

723.

1690

427.

7157

203.

37-4

905.

0614

3871

.66

1990

1842

.80

41.5

02.

935.

4224

726.

9221

19.1

610

5103

.20

1557

4.93

1285

.28

3073

6.36

5499

6.35

8.35

6112

8.15

1003

44.5

862

888.

94-1

1164

.33

1606

32.9

8

1991

1950

.29

40.8

71.

864.

2226

669.

8223

40.8

910

4382

.48

1717

0.76

1446

.12

3303

0.88

6063

4.73

6.08

4747

9.52

9153

4.34

7270

0.06

-138

37.4

317

6946

.19

1992

2029

.91

40.2

30.

863.

0430

129.

2422

33.1

010

9278

.20

2066

0.55

1345

.13

4517

7.74

6907

1.55

3.90

4492

8.64

9848

1.96

7885

0.04

-914

9.25

1998

72.9

4

1993

2087

.11

39.5

90.

442.

9732

213.

8520

75.9

913

7415

.84

2332

4.78

828.

2646

411.7

868

878.

873.

4133

405.

4710

7646

.68

7547

2.91

-613

9.79

2034

36.6

2

1994

2160

.80

35.8

82.

482.

5934

123.

6419

67.1

614

8240

.88

2428

7.86

482.

5648

048.8

569

999.

775.

0733

328.

4110

8498

.90

7556

4.42

-728

7.59

2112

08.3

2

1995

2248

.60

32.1

63.

302.

8134

928.

4620

54.0

916

2185

.03

2376

7.10

575.

9552

103.5

874

234.

966.

1036

120.

8611

3469

.67

6475

2.07

-152

08.7

822

7384

.82

1996

2347

.00

28.4

52.

652.

9437

071.

3035

59.9

416

5801

.04

2467

9.86

851.

6150

987.2

494

384.

375.

5942

342.

8713

1549

.51

7559

7.70

-164

03.4

724

3138

.66

1997

2909

.38

38.9

83.

522.

3451

486.

0510

526.

1122

1133

.40

2896

6.60

2615

.69

6948

8.94

1058

95.1

45.

8670

009.

7017

7435

.00

7595

3.90

-990

2.38

3049

03.9

7

1998

1001

3.67

49.5

04.

021.

5549

255.

6874

04.3

921

5112

.02

2161

5.46

2542

.48

6240

4.14

2981

61.5

35.

5662

291.

3618

5099

.74

8504

4.61

5133

.83

6097

05.3

6

1999

7855

.15

42.5

03.

342.

1924

674.

1538

36.4

987

438.

2512

053.

2613

79.1

523

848.

1222

0531

.76

5.53

4714

9.35

1626

69.6

746

891.

9960

01.2

039

3929

.70

2000

8396

.34

38.7

03.

283.

3719

503.

0066

80.0

010

6782

.00

1081

0.00

2884

.00

2621

0.00

2468

02.0

26.

6566

661.

0016

2578

.00

2581

5.00

7991

.00

5183

80.1

2

2001

1024

7.43

37.9

00.

912.

8218

710.

8866

72.5

310

4504

.85

1086

5.28

5598

.11

2539

5.96

2574

76.9

93.

7372

681.

2119

6340

.87

3729

5.30

6188

.23

5141

57.7

8

2002

9314

.41

38.4

00.

281.

6017

914.

7648

89.4

297

094.

4396

23.2

128

86.3

225

253.

3023

9381

.47

1.88

4814

0.90

1497

31.6

629

942.

1614

80.0

642

4757

.53

2003

8574

.89

37.3

0-1

.07

2.30

1826

2.07

3802

.38

9250

4.94

9469

.50

1585

.26

2335

0.69

2332

79.0

61.

2346

207.

0214

0452

.74

5202

5.91

826.

1939

1377

.01

2004

8932

.99

36.1

0-0

.88

2.67

2293

4.21

5475

.71

1017

24.1

795

54.5

129

43.2

825

964.

6222

9676

.35

1.79

6039

4.99

1671

86.1

443

529.

3984

1.36

4508

04.2

8

2005

9705

.15

35.1

00.

393.

3723

521.

6450

48.9

610

8814

.68

1004

4.70

2331

.13

2520

5.06

2161

19.5

13.

7667

194.

8819

0980

.74

3918

4.14

178.

2853

0341

.56

2006

9266

.40

39.3

02.

053.

2325

516.

8278

79.0

710

3439

.44

1088

5.89

3057

.28

2311

2.16

2237

49.9

95.

2790

600.

8020

8345

.71

6282

2.77

6144

.04

5265

95.6

6