analisis kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga sbi...

i

ANALISIS KURS, JUMLAH UANG BEREDAR, DAN

SUKU BUNGA SBI TERHADAP INFLASI DI INDONESIA

PERIODE 2001 – 2010

Skripsi Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh

AFAQA HUDAYA

NIM: 107084003267

JURUSAN ILMU EKONOMI STUDI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1432 H/2011 M

ii

ANALISIS KURS, JUMLAH UANG BEREDAR, DAN

SUKU BUNGA SBI TERHADAP INFLASI DI INDONESIA

PERIODE 2001 - 2010

Skripsi

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh

AFAQA HUDAYA

NIM: 107084003267

JURUSAN ILMU EKONOMI STUDI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1432 H/2011 M

viii

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Nama : AFAQA HUDAYA

Tempat & Tanggal Lahir : Jakarta, 7 Juni 1989

Agama : Islam

Jenis Kelamin : Laki-laki

Status : Belum Menikah

Pekerjaan : Pelajar/Mahasiswa

Kewarganegaraan : Indonesia

Golongan Darah : B

Tinggi & Berat Badan : 182 cm & 62 kg

Hobi : Futsal, Hiking, dan Bermain Gitar

Alamat : Griya Depok Asri Blok G-1/6

Depok - Jawa Barat

Nomor Telepon : 08158757359

Jenjang Pendidikian

1. Tahun 2007 sampai dengan sekarang.

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

2. Tahun 2004 sampai dengan tahun 2007.

SMA Negeri 3 Depok

3. Tahun 2001sampai dengan tahun 2004.

SMP Negeri 4 Depok

ix


SD Negeri Mekar Jaya XI Depok


TK Nurul Islam Depok

Pengalaman Berorganisasi

1. Bulan April 2011 sampai dengan sekarang.

Berorganisasi di Griffon’s Army Regional Depok sebagai

Ketua Koordinator.


Berorganisasi di BEM Jurusan IESP sebagai

Staf Divisi Olahraga dan Seni.


Berorganisasi di Pencinta Alam SMAN 3 Depok “EKSTANBA” sebagai

Seksi Hubungan Masyrakat.


Berorganisasi di Futsal SMAN 3 Depok sebagai

Sekretaris.


Berorganisasi di OSIS SMPN 4 Depok sebagai

Sekretaris.

x

ABSTRACT

Inflation is the most popular in the Indonesian monetary progress. Bank Indonesia as Central Bank has an important role to keep inflation in the safety position. The importance of inflation control is based on the consideration that high and unstable inflation contribute the negative impact on socio-economic conditions of society. There are three indicators that used in this analysis who can give affect to inflation. These indicators are the exchange rate, money supply, and the SBI (Central Bank Certificate) rate.

To obtain the latest research results, this research examines the last decade, from 2001 to 2010. This analysis attempts to explain the causality relationship among exchange rate, money supply, and the SBI rate to inflation in Indonesia 2001-2010. Beside that, this analysis attempts to explain that is there has the cointegration relationship among the exchange rate, money supply, and the SBI rate to inflation in Indonesia during 2001 – 2010. In the other hand, this analysis attempts to explain the shock influence among the exchange rate, money supply, and the SBI rate to inflation in Indonesia from 2001 to 2010.

The exchange rate and money supply progress in 2001 – 2010 are more stable than inflation and the SBI rate progress. Based on the results of the analysis, there are two causalities among the SBI rate variable and the exchange rate variable with inflation. There is a cointegrated relationship in the VECM model from the money supply variable. The SBI rate has more influence the inflation than the money supply and exchange rate. Keywords: Inflation, Exchange Rate, Money Supply, Interest Rate of SBI.

xi

ABSTRAKSI

Inflasi merupakan hal yang sangat populer dalam perkembangan moneter Indonesia. Bank Indonesia sebagai Bank Sentral memiliki peran penting dalam menjaga inflasi pada posisi yang aman. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Terdapat tiga indikator yang digunakan pada analisis ini yang dapat memberikan pengaruh terhadap inflasi. Indikator-indikator tersebut adalah kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI (Sertifikat Bank Indonesia).

Untuk mendapatkan hasil penelitian yang terbaru, maka penelitian ini meneliti pada satu dekade terakhir, yaitu 2001 – 2010. Analisis ini mencoba untuk menjelaskan hubungan kausalitas antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia tahun 2001 - 2010. Selain itu, analisis ini mencoba untuk menjelaskan apakah ada hubungan kointegrasi antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia pada periode 2001 – 2010. Di sisi yang lain, analisis ini mencoba untuk menjelaskan pengaruh guncangan antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode 2001 - 2010.

Perkembangan kurs dan jumlah uang beredar tahun 2001 – 2010 lebih stabil dibandingkan dengan perkembangan inflasi dan suku bunga SBI. Berdasarkan hasil analisis didapatkan dua buah hubungan kausalitas antara variabel suku bunga SBI dan variabel kurs dengan variabel inflasi. Terdapat sebuah hubungan kointegrasi pada model VECM dari variabel jumlah uang beredar. Suku bunga SBI lebih besar pengaruhnya terhadap inflasi dibandingkan dengan jumlah uang beredar dan kurs.

Kata Kunci: Inflasi, Kurs, Jumlah Uang Beredar, Suku Bunga SBI.

xii

KATA PENGANTAR

Dengan penuh rasa syukur dan segala puji bagi Allah SWT, serta rahmat

dan karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi ini tepat pada waktunya.

Skripsi ini dibuat berdasarkan hasil peninjauan melalui buku-buku yang dapat

menunjang dan sumber-sumber dari internet yang membantu dalam menyusun

skripsi ini.

Adapun maksud dan tujuan dari skripsi ini secara garis besar yaitu untuk

dapat menganalisis, mempelajari, mengetahui, serta menambah wawasan kita

mengenai faktor-faktor inflasi di Indonesia, yaitu pengaruh kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia pada periode 2001 –

2010 khususnya dengan menggunakan alat analisis Vector Error Correction

Model.

Dalam pembuatan skripsi ini, banyak pihak-pihak yang ikut terlibat baik

secara langsung maupun tidak langsung. Untuk itu penulis ingin mengucapkan

rasa terima kasih kepada pihak-pihak tersebut, di antaranya adalah:

1. Keluarga besar penulis, Ayah, Bunda, Lia, dan Tika, yang telah

memberikan support dan do’anya agar skripsi ini dapat selesai tepat pada

waktunya. Terima kasih kepada Ayah dan Bunda yang telah

membesarkan, mendidik, dan mengajarkan penulis dalam berbagai hal

hingga sampai saat ini dan membiayai penulis dalam segala jenjang

pendidikan sampai saat ini. Penulis mengucapkan terima kasih yang

sebesar-besarnya.

xiii

2. Bapak Pheni Chalid, SF., MA, Ph.D selaku Dosen Pembimbing Skripsi I.

Terima kasih penulis ucapkan atas bimbingan dan ilmu yang telah Bapak

berikan selama ini. Banyak sekali ilmu yang penulis dapatkan selama

bimbingan ini. Penulis ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya.

3. Ibu Utami Baroroh, M.Si selaku Dosen Pembimbing Skripsi II dan

Sekretaris Jurusan IESP. Terima kasih penulis ucapkan atas perhatian yang

telah Ibu berikan kepada mahasiswa dan mahasiswi IESP, tenaga dan

pikiran yang telah ibu curahkan untuk memajukan jurusan IESP, ilmu

yang bermanfaat, dan bimbingan skripsi yang telah Ibu berikan selama ini.

Banyak sekali ilmu yang penulis dapatkan selama bimbingan ini. Penulis

ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya.

4. Bapak Dr. Lukman, M.Si selaku Ketua Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi

Pembangunan (IESP). Terima kasih atas semua program dan perhatian

yang telah Bapak curahkan untuk jurusan IESP. Semoga jurusan IESP

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dapat lebih baik lagi dan dapat

melahirkan sarjana-sarjana ekonomi yang professional, berilmu, beriman,

dan kreatif dalam rangka mewujudkan masyarakat madani yang

demokratis dan bermoral Islam.

5. Terima kasih penulis ucapkan kepada seluruh dosen IESP atas pendidikan,

pengajaran, wawasan, dan ilmu-ilmu yang telah diberikan. Penulis

mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya.

6. Terima kasih juga tidak lupa penulis ucapkan kepada seluruh teman-teman

penulis di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah bersama-sama

xiv

melalui hari demi hari hingga sampai di penghujung akademik ini.

Semoga kelak kita masih dapat bertemu dan terus mempererat tali

silaturahmi.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini jauh dari kesempurnaan.

Oleh sebab itu, penulis berharap mendapat saran dan kritik konstruktif demi

peningkatan kualitas dan penyempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat

diterima dan kelak dapat bermanfaat bagi kita semua.

Depok, 1 Juni 2011

Penulis

AFAQA HUDAYA

xv

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI DARI PEMBIMBING…..……………… iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF………………….…..… iv

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI................………………….…...… v

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI…………………………...... vi

DAFTAR RIWAYAT HIDUP………………………………………….…....... viii

ABSTRACT.............................................................................................................. x

ABSTRAKSI......................................................................................................... xi

KATA PENGANTAR.......................................................................................... xii

DAFTAR ISI......................................................................................................... xv

DAFTAR TABEL............................................................................................... xix

DAFTAR GAMBAR............................................................................................ xx

DAFTAR LAMPIRAN........................................................................................ xxi

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian........................................................ 1

1. Identifikasi Masalah.............................................................. 1

2. Batasan Masalah.................................................................... 9

B. Rumusan Masalah................................................................... 10

C. Tujuan dan Manfaat.................................................................. 11

1. Tujuan ................................................................................. 11

2. Manfaat .............................................................................. 11

xvi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Teori yang Berkenaan dengan Variabel yang Diambil............ 13

1. Inflasi.................................................................................... 13

2. Kurs...................................................................................... 19

3. Jumlah Uang Beredar........................................................... 22

4. Suku Bunga SBI............................……..…............…......... 24

B. Keterkaitan Antar Variabel...................................................... 27

C. Penelitian Terdahulu................................................................ 29

D. Kerangka Pemikiran................................................................. 34

E. Hipotesis................................................................................... 38

BAB III METODELOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian........................................................ 40

B. Teknik Penentuan Sampel........................................................ 41

C. Teknik Pengumpulan Data....................................................... 41

1. Internet…………................................................................. 41

2. Studi Kepustakaan................................................................ 42

3. Sumber Data......................................................................... 42

a. Inflasi................................................................................ 42

b. Kurs.................................................................................. 42

c. Jumlah Uang Beredar....................................................... 43

d. Suku Bunga SBI............................................................... 43

D. Teknik Analisis ....................................................................... 43

xvii

1. Uji Stasioneritas Data & Derajat Integrasi........................... 45

2. Ujii Kausalitas Granger........................................................ 46

3. Uji Kointegrasi………......................................................... 47

4. Estimasi VECM................................................................... 47

5. IRF (Impulse Response Function)........................................ 48

6. Variance Decomposition...................................................... 48

E. Operasional Variabel Penelitian............................................... 49

1. Inflasi.................................................................................... 49

2. Kurs...................................................................................... 50


4. Suku Bunga SBI................................................................... 51

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian............................ 52

1. Inflasi.................................................................................... 52

2. Nilai Tukar (Kurs)................................................................ 54


4. Suku Bunga SBI................................................................... 60

B. Analisis Uji Ekonometrik......................................................... 62

1. Analisis dan Interpretasi....................................................... 62

a. Uji Stasioneritas Data & Derajat Integrasi....................... 62

1) Uji Stasioneritas Data.................................................. 62

2) Uji Derajat Integrasi..................................................... 63

xviii

b. Uji Kausalitas Granger..................................................... 66

c. Uji Kointegrasi................................................................. 69

d. Estimasi VECM............................................................... 70

e. IRF (Impulse Response Function).................................... 72

f. Variance Decomposition.................................................. 74

BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

A. Kesimpulan.............................................................................. 76

B. Implikasi................................................................................... 77

DAFTAR PUSTAKA........................................................................................... 79

LAMPIRAN.......................................................................................................... 83

xix

DAFTAR TABEL

No. Keterangan Halaman

1.1 Perkembangan Inflasi, Kurs, Jumlah Uang Beredar, dan Suku Bunga SBI di Indonesia Tahun 2005-2010

4

2.1 Matriks Referensi Penelitian Terdahulu 29

3.1 Operasionalisasi Variabel 49

4.1 Uji Stasioneritas Data 63

4.2 Uji Derajat Integrasi (First Difference) 64

4.3 Uji Derajat Integrasi (Second Difference) 65

4.4 Uji Kausalitas Granger Antara Kurs dan Inflasi 66

4.5 Uji Kausalitas Granger Antara JUB dan Inflasi 67

4.6 Uji Kausalitas Granger Antara SBI dan Inflasi 68

4.7 Uji Kointegrasi 70

4.8 Estimasi VECM 71

4.9 Impulse Response Function Terhadap DINFLASI 73

4.8 Variance Decomposition 74

xx

DAFTAR GAMBAR


2.1 Skema Mekanisme Hubungan Pengaruh SBI Terhadap Inflasi 28

2.2 Kerangka Pemikiran 37

4.1 Grafik Inflasi Tahun 2001 - 2010 52

4.2 Grafik Nilai Tukar Tahun 2001 - 2010 55

4.3 Grafik Jumlah Uang Beredar Tahun 2001 - 2010 59

4.4 Grafik Suku Bunga SBI Tahun 2001 - 2010 61

4.5 Impulse Response Function 72

xxi

DAFTAR LAMPIRAN


1 Data Penelitian 84

2 Uji Stasioneritas Data 88

3 Uji Derajat Integrasi 92

4 Uji Kausalitas Granger 100

5 Uji Kointegrasi 103

6 Estimasi VECM 109

7 Impulse Response Function 112

8 Variance Decomposition 113 9 Nilai Dari t-Table 115

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian

1. Identifikasi Masalah

Perkembangan inflasi di Indonesia sangat fluktuatif. Inflasi merupakan

hal yang paling diperhatikan dalam perkembangan moneter Indonesia. Hal

ini dapat terlihat pada kinerja dari pemerintah dan Bank Indonesia yang

berusaha menjaga kestabilan inflasi. Kestabilan inflasi merupakan prasyarat

bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan yang pada akhirnya

memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat.

Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa

inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada

kondisi sosial ekonomi masyarakat.

Bank Indonesia, sebagai Bank Sentral, memiliki tujuan untuk mencapai

dan memelihara kestabilan nilai rupiah. Hal yang dimaksud dengan

kestabilan nilai rupiah antara lain adalah kestabilan terhadap harga-harga

barang dan jasa yang tercermin pada tingkat inflasi. Peran kestabilan nilai

tukar yang tercermin pada tingkat inflasi sangat penting dalam mencapai

stabilitas harga dan sistem keuangan. Oleh karenanya, Bank Indonesia juga

2

menjalankan kebijakan nilai tukar untuk mengurangi volatilitas nilai tukar

yang berlebihan, bukan untuk mengarahkan nilai tukar pada level tertentu.

Dalam pelaksanaannya, Bank Indonesia memiliki kewenangan untuk

melakukan kebijakan moneter melalui penetapan sasaran-sasaran moneter

(seperti jumlah uang beredar atau tingkat suku bunga) dengan tujuan utama

menjaga sasaran laju inflasi yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Secara

operasional, pengendalian sasaran-sasaran moneter tersebut menggunakan

instrumen-instrumen, antara lain operasi pasar terbuka di pasar uang baik

rupiah maupun valuta asing, penetapan tingkat diskonto, penetapan

cadangan wajib minimum, dan pengaturan kredit atau pembiayaan.

Pada periode tahun 2007/2008, terjadi krisis global yang berpusat di

Amerika Serikat. Krisis ini mempunyai dampak yang cukup besar

khususnya bagi negara-negara yang mempunyai hubungan yang sangat erat

dengan Amerika Serikat dalam hal ekonomi. Dalam hal ini, Indonesia juga

merasakan dampaknya meskipun tidak sebesar krisis moneter pada tahun

1997/1998. Berbagai indikator perekonomian menunjukkan bahwa krisis

perekonomian global telah mengalir dan menyebar pada kinerja

perekonomian dalam negeri. Pertumbuhan ekonomi diperkirakan akan

mengalami perlambatan. Konsumsi rumah tangga diperkirakan tumbuh

melambat, sama halnya dengan investasi yang diperkirakan melemah akibat

menurunnya permintaan eksternal dan meningkatnya faktor risiko

ketidakpastian perekonomian dunia. Pertumbuhan ekspor diperkirakan juga

3

akan melambat sedangkan pertumbuhan impor diperkirakan akan tertahan.

Di sisi penawaran, beberapa sektor utama penopang pertumbuhan yakni

sektor pertanian dan industri diperkirakan tumbuh lebih rendah dari triwulan

sebelumnya. Namun, beberapa sektor seperti sektor pengangkutan dan

telekomunikasi, serta sektor listrik, diperkirakan masih akan tumbuh tinggi.

Inflasi menjadi perhatian utama Bank Indonesia. Berbagai kebijakan

Bank Indonesia diarahkan untuk mengurangi tekanan inflasi dalam jangka

menengah panjang. Inflasi pada akhir tahun 2008 tercatat mengalami

penurunan. Penurunan laju inflasi tersebut terutama disebabkan oleh

menurunnya inflasi pada kelompok volatile food dan sumbangan deflasi dari

kelompok administered price. Inflasi kelompok volatile food adalah inflasi

yang dominan dipengaruhi oleh shocks (kejutan) dalam kelompok bahan

makanan seperti panen, gangguan alam, atau faktor perkembangan harga

komoditas pangan internasional. Inflasi kelompok administered price adalah

inflasi yang dominan dipengaruhi oleh shocks (kejutan) berupa kebijakan

harga pemerintah, seperti harga BBM bersubsidi, tarif listrik, tarif angkutan,

dan lain-lain. (Bank Indonesia, ”Disagregasi Inflasi”). Sementara itu, dari

sisi fundamental, melambatnya permintaan domestik serta berkurangnya

tekanan dari imported inflation (inflasi yang bersumber dari kenaikan harga-

harga barang yang diimpor) menyebabkan tekanan pada inflasi inti

cenderung menurun. Meski demikian, Bank Indonesia masih mencermati

tekanan inflasi yang berasal dari sisi permintaan serta pertumbuhan kredit

perbankan yang masih tinggi.

4

Perkembangan inflasi, nilai tukar, jumlah uang beredar (JUB), dan

suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) di Indonesia tahun 2005 - 2010

dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel. 1.1

Perkembangan Inflasi, Kurs, Jumlah Uang Beredar, dan Suku Bunga SBI di Indonesia Tahun 2005 – 2010

Tahun Inflasi (%) Kurs (Rupiah) JUB (Miliar Rupiah) Suku Bunga SBI (%) 2005. 1 7.76 9273.20 1018190 7.29 2005. 2 7.65 9545.20 1057566 7.79 2005. 3 8.41 10006.17 1121787 8.75 2005. 4 17.79 9997.14 1180230 12.54 2006. 1 16.9 9305.91 1197153 12.85 2006. 2 15.51 9094.84 1232257 12.40 2006. 3 14.87 9121.02 1273881 11.36 2006. 4 6.05 9136.19 1351286 9.50 2007. 1 6.36 9099.42 1372146 8.10 2007. 2 6.02 8975.18 1412120 7.83 2007. 3 6.51 9247.91 1494901 8.27 2007. 4 6.73 9234.98 1581026 8.20 2008. 1 7.64 9257.48 1598235 7.99 2008. 2 10.12 9265.05 1652268 8.43 2008. 3 11.96 9217.78 1715667 9.70 2008. 4 11.5 11028.11 1853117 11.25 2009. 1 8.56 11623.17 1897035 9.68 2009. 2 5.67 10541.46 1939075 7.63 2009. 3 2.76 9996.55 1991585 6.70 2009. 4 2.59 9470.14 2075036 6.59 2010. 1 3.65 9265.80 2084141 6.58 2010. 2 4.37 9119.63 2163467 6.56 2010. 3 6.15 8999.02 2243001 6.63 2010. 4 6.32 8962.97 2374792 6.37

Sumber: 1. Data Inflasi didapat dari Laporan Inflasi (Indeks Harga Konsumen) pada situs resmi Bank Indonesia.

2. Data Kurs didapat dari Kalkulator Kurs pada situs resmi Bank Indonesia.

3. Data Jumlah Uang Beredar didapat dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia sektor moneter pada situs resmi Bank Indonesia.

4. Data Suku Bunga SBI didapat dari sub bagian Suku Bunga SBI pada situs resmi Bank Indonesia.

5

Dengan melihat pada tabel. 1.1, depresiasi rupiah yang cukup besar

dan ekspektasi inflasi yang cenderung meningkat sepanjang 2005 kuartal 3

juga turut memberikan tekanan terhadap inflasi. Meskipun demikian,

tekanan dari depresiasi rupiah relatif masih terbatas. Terbatasnya dampak

pelemahan rupiah terhadap inflasi disebabkan oleh kecenderungan para

produsen untuk menahan sebagian kenaikan harga yang bersumber dari

depresiasi rupiah mengingat terbatasnya daya beli masyarakat. Tingginya

tekanan inflasi selepas kenaikan harga BBM pada Oktober 2005 menuntut

Bank Indonesia dan pemerintah mengambil langkah-langkah kebijakan

untuk mengendalikan sumber-sumber tekanan inflasi. Dalam

perkembangannya sampai tahun 2006, berbagai langkah kebijakan yang

diambil Bank Indonesia dan pemerintah berhasil mengendalikan sumber-

sumber utama tekanan inflasi. Pada tahun 2006, penurunan tingkat inflasi

hanya diikuti dengan terapresiasinya nilai kurs rupiah terhadap dolar.

Pada periode tahun 2007/2008, telah terjadi krisis global di

Amerika Serikat. Krisis ini mempunyai dampak yang cukup besar

khususnya bagi negara-negara yang mempunyai hubungan yang sangat erat

dengan Amerika Serikat dalam hal ekonomi. Dalam hal ini, Indonesia juga

merasakan dampaknya meskipun tidak sebesar krisis moneter pada tahun

1997/1998. Krisis global ini membuat kembali naiknya inflasi pada tingkat

10,12% pada tahun 2008 kuartal 2. Kenaikan tingkat inflasi ini juga diikuti

dengan kenaikan pada nilai kurs rupiah terhadap dolar, jumlah uang beredar,

dan suku bunga SBI

6

Tekanan inflasi pada tahun 2009 secara umum sangat minimal. Hal

ini tidak terlepas dari pengaruh kebijakan Bank Indonesia dan pemerintah

dalam memulihkan kepercayaan pasar. Kondisi tersebut pada gilirannya

dapat mendukung membaiknya ekspektasi inflasi untuk kembali kepada

targetnya, yaitu berkisar pada tingkat 6%. Pada tahun 2009 ini, penurunan

inflasi diikuti oleh penurunan kurs rupiah terhadap dolar dan suku bunga

SBI.

Pada awal tahun 2010, tekanan inflasi semakin meningkat tiap

kuartalnya sampai dengan pertengahan tahun hingga akhirnya fluktuatif

pada kisaran 6%. Inflasi yang baik adalah inflasi yang stabil pada

kisarannya, meskipun naik dan turun tetapi tetap pada kisarannya. Pada

tahun 2010, kenaikan inflasi tidak diikuti dengan kenaikan kurs rupiah

terhadap dolar dan suku bunga SBI.

Pada sisi inflasi, melambatnya perekonomian dunia tentu

menurunkan tekanan inflasi yang berasal dari harga barang internasional.

Secara umum, tekanan inflasi di dalam negeri mereda. Meski demikian,

Bank Indonesia masih mencermati beberapa risiko tekanan inflasi ke

depan yang perlu terus diwaspadai. Menghadapi kondisi tersebut, Bank

Indonesia memandang penting untuk menjaga kebijakan moneter yang

tepat untuk dapat mencapai keseimbangan antara pencapaian sasaran

inflasi dengan kestabilan ekonomi dalam jangka menengah panjang.

7

Perkembangan kurs rupiah terhadap dolar sejak tahun 2008 – 2009

mengalami depresiasi. Sentimen global telah mendorong terjadinya

perilaku menghindari risiko (risk aversion) oleh para investor

asing. Terjadinya krisis global menyebabkan para investor memindahkan

portfolionya keluar dari Indonesia. Hal ini memicu terjadinya capital

outflow (aliran modal keluar). Meski kondisi fundamental Indonesia masih

kondusif, perilaku tersebut menyebabkan nilai tukar rupiah melemah.

Indonesia tidak sendiri dalam hal ini. Pelemahan nilai tukar terjadi pada

mata uang di kawasan regional, dengan penyebab yang sama, yaitu imbas

dari sentimen global.

Perkembangan jumlah uang beredar terus mengalami kenaikan

pada periode 2005 – 2010. Penyebab dari hal ini merupakan efek dari

sentimen global, di mana masyrakat lebih cenderung untuk memegang

uangnya sendiri atau menyimpannya di bank. Bank sudah menjadi

perantara keuangan yang semakin aktif karena semakin bertumbuhnya

perekonomian di Indonesia. Hal ini terlihat dari banyaknya transaksi yang

dilakukan melalui bank, baik itu berupa transfer antar rekening maupun

transfer antar bank.

Perkembangan suku bunga SBI terlihat tinggi pada tahun 2006.

Dengan semakin tingginya tingkat suku bunga SBI, maka semakin tinggi

juga tingkat bunga deposito dan tingkat bunga kredit yang akan

mempengaruhi investor dalam menyalurkan uangnya. Investor akan lebih

8

condong memanfaatkan kenaikan tingkat bunga deposito karena tidak

berisiko. Kenaikan suku bunga SBI ini pada tahun 2006 tidak selalu diikuti

dengan kenaikan inflasi.

Secara spesifik dapat dikatakan bahwa tidak selalu apresiasi nilai

tukar juga diikuti dengan kenaikan inflasi, kenaikan jumlah uang beredar

tidak selalu diikuti dengan kenaikan inflasi, dan kenaikan suku bunga SBI

tidak selalu diikuti dengan penurunan inflasi.

Sampai saat ini berbagai upaya untuk menekan laju inflasi telah

dilakukan oleh pemerintah. Salah satunya yaitu melalui pengendalian

inflasi dari sisi moneter, yaitu melalui Inflation Targeting Framework

(ITF). Inflation Targeting Framework (ITF) adalah sebuah kerangka kerja

di mana Bank Indonesia secara eksplisit mengumumkan sasaran inflasi

kepada publik dan kebijakan moneter diarahkan untuk mencapai sasaran

inflasi yang ditetapkan oleh pemerintah tersebut. (Bank Indonesia,

”Kerangka Kebijakan Moneter”). Dengan mengkerucuti hal-hal yang

berpengaruh terhadap inflasi khususnya dalam jangka pendek dan jangka

panjang maka dapat dirumuskan kebijakan yang tetap untuk diterapkan

pada negara tersebut agar tingkat inflasi tetap stabil. Oleh karena itu,

tulisan ini berusaha untuk menjawab analisis dari kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI yang mempengaruhi dan

mengidentifikasikan faktor yang paling besar pengaruhnya terhadap inflasi

dengan menggunakan alat analisis Vector Error Correction Model

9

(VECM). Dengan uraian latar belakang inilah maka dalam penulisan

skripsi ini penulis mengambil judul “Analisis Kurs, Jumlah Uang Beredar,

dan Suku Bunga SBI Terhadap Inflasi di Indonesia Periode 2001 – 2010”.

2. Batasan Masalah

Batasan masalah digunakan untuk menetapkan batasan-batasan

dari masalah penelitian yang akan berguna untuk mengidentifikasi faktor-

faktor mana saja yang akan dimasukkan ke dalam ruang lingkup masalah

penelitian dan mana yang tidak dimasukkan. Adapun batasan masalah

dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Inflasi yang dipakai adalah inflasi IHK.

b. Jumlah uang beredar yang dipakai adalah jumlah uang beredar M2.

c. Kurs yang dipakai adalah kurs tengah Rupiah terhadap US Dollar.

d. Suku Bunga SBI yang dipakai adalah suku bunga SBI jangka waktu

tiga bulan.

e. Faktor-faktor lain seperti pertumbuhan ekonomi dan lain-lain

diabaikan.

Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penilitian sebelumnya

adalah penelitian yang dilakukan oleh Harunurrasyid hanya melihat

pengaruh dari variabel tingkat bunga SBI terhadap inflasi, sedangkan

penelitian ini melihat analisis dari kurs, jumlah uang beredar, dan suku

bunga SBI terhadap inflasi.

10

Penelitian yang dilakukan oleh Nairobi mengambil wilayah

penelitian di Kota Bandar Lampung sedangkan penulis mencoba untuk

mengambil wilayah penelitian secara lebih umum, yaitu Indonesia.

Pada penelitian yang dilakukan oleh Fery Andrianus & Amelia

Niko, mereka menggunakan alat analisis OLS (Ordinary Least Square)

sedangkan pada penelitian ini menggunakan alat analisis VECM (Vector

Error Correction Model).

B. Rumusan Masalah

Kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI sebagai variabel yang

mempengaruhi inflasi. Untuk lebih memfokuskan pokok bahasan, berikut

pertanyaan-pertanyaan penelitian untuk menjelaskan fenomena faktor-faktor

yang mempengaruhi inflasi di Indonesia.

1. Apakah ada hubungan kuantitas kausalitas antara kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode 2001-

2010?

2. Apakah ada hubungan kuantitas kointegrasi antara kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia pada periode

2001 –2010?

3. Bagaimana besarnya pengaruh guncangan (shock) antara kurs, jumlah

uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode

2001-2010?

11

C. Tujuan dan Manfaat

Adapun tujuan dan manfaat dari penelitian “Analisis Kurs, Jumlah Uang

Beredar, dan Suku Bunga SBI Terhadap Inflasi di Indonesia Periode 2001 –

2010” adalah sebagai berikut:

1. Tujuan

a. Untuk menganalisa ada atau tidaknya hubungan kuantitas kausalitas

antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di

Indonesia periode 2001-2010.

b. Untuk menganalisa ada atau tidaknya hubungan kuantitas kointegrasi

antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di

Indonesia pada periode 2001 –2010.

c. Untuk menganalisa besarnya pengaruh guncangan (shock) antara kurs,

jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia

periode 2001-2010.

2. Manfaat

a. Untuk mengetahui penyebab-penyebab tinggi-rendahnya tingkat inflasi

dan guncangan (shock) yang terjadi sehingga diharapkan dapat

mengurangi kemiskinan di masa yang akan datang karena inflasi yang

tinggi akan menyebabkan pendapatan riil masyarakat akan terus turun

sehingga standar hidup dari masyarakat turun dan akhirnya menjadikan

semua orang, terutama orang miskin, bertambah miskin.

12

b. Untuk mengetahui penyebab-penyebab tinggi-rendahnya tingkat inflasi

dan guncangan (shock) yang terjadi sehingga diharapkan di masa yang

akan datang dapat menghindari inflasi yang tidak stabil karena akan

menciptakan ketidakpastian (uncertainty) bagi pelaku ekonomi dalam

mengambil keputusan. Pengalaman empiris menunjukkan bahwa inflasi

yang tidak stabil akan menyulitkan keputusan masyarakat dalam

melakukan konsumsi, investasi, dan produksi, yang pada akhirnya akan

menurunkan pertumbuhan ekonomi.

c. Untuk mengetahui penyebab-penyebab tinggi-rendahnya tingkat inflasi

dan guncangan (shock) yang terjadi sehingga diharapkan di masa yang

akan datang dapat mencegah tingkat inflasi domestik yang lebih tinggi

dibanding dengan tingkat inflasi di negara tetangga karena dapat

menjadikan tingkat bunga domestik riil menjadi tidak kompetitif

sehingga dapat memberikan tekanan pada nilai rupiah.

d. Untuk dapat dimanfaatkan sebagai pustaka atau literatur bagi penelitian

yang berhubungan dengan kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga

SBI terhadap inflasi di Indonesia periode 2001 – 2010 dengan alat

analisis Vector Error Correction Model.

e. Untuk masukan sebagai referensi bagi suatu pihak atau badan yang

berkepentingan baik itu berupa informasi dan data yang berhubungan

dengan kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi

di Indonesia periode 2001 – 2010 dengan alat analisis Vector Error

Correction Model.

13

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Teori yang Berkenaan dengan Variabel yang Diambil

1. Inflasi

Inflation is a rise in the general level of prices. (McConnell & Brue,

2002: 146). Yang penting terdapat kenaikan harga umum barang secara terus-

menerus selama satu periode tertentu. Kenaikan yang terjadi hanya sekali saja

(meskipun dengan presentase yang cukup besar) bukanlah merupakan inflasi.

(Nopirin, 2009: 25). Mempertahankan inflasi tetap rendah telah lama menjadi

tujuan kebijakan pemerintah. Yang menjadi masalah utama adalah

hiperinflasi, atau periode peningkatan yang sangat cepat dalam tingkat harga

secara keseluruhan. (Case & Fair, 2007: 5). Kebalikan dari inflasi disebut

deflasi. Deflasi adalah penurunan tingkat harga keseluruhan. Deflasi terjadi

ketika banyak harga turun secara serentak. (Case & Fair, 2007: 57).

Perubahan harga umum sangat tergantung pada permintaan dan penawaran

agregat. Apabila pada suatu tingkat harga tertentu permintaan agregat

meningkat, maka tingkat harga umum akan meningkat. Terjadinya inflasi

yang disebabkan oleh faktor ini disebut demand pull inflation. (Umar Basalim,

dkk, 2000: 17). Dari sisi penawaran agregat, apabila pada suatu tingkat harga

umum tertentu penawaran berkurang, maka harga umum akan naik yang

berarti pula tingkat inflasi akan menjadi tinggi. Penawaran agregat berkurang

14

pada dasarnya lebih disebabkan oleh berkurangnya produksi secara agregat

dan yang menyebabkan berkurangnya produksi adalah meningkatnya biaya

produksi. Apabila biaya produksi sebagai faktor penyebab terjadinya inflasi,

maka kondisi inflasi ini disebut cost push inflation. (Umar Basalim, Moch.

Rum Alim, & Helma Oesman, 2000: 18).

Adapun jenis inflasi dapat dibedakan berdasarkan pada tingkat laju inflasi

(Asfia Murni, 2006: 204), yaitu:

a. Moderat Inflation (laju inflasinya antara 7-10%) adalah inflasi yang

ditandai dengan harga-harga yang meningkat secara lambat.

b. Galloping inflation adalah inflasi ganas (tingkat laju inflasinya antara

20-100%) yang dapat menimbulkan gangguan-gangguan serius

terhadap perekonomian dan timbulnya distorsi-distorsi besar dalam

perekonomian.

c. Hyperinflation, adalah inflasi yang tingkat inflasinya sangat tinggi (di

atas 100%).

Inflasi juga dapat dilihat berdasarkan sumbernya. Inflasi berdasarkan

sumbernya dibagi menjadi dua, yaitu domestic inflation dan imported

inflation. Domestic inflation merupakan inflasi yang berasal dari dalam negeri

itu sendiri misalnya inflasi yang disebabkan karena defisit keuangan negara

yang ditutupi dengan pengenaan pajak oleh pemerintah atau dengan

pencetakan uang baru. Imported inflation, inflasi dapat juga bersumber dari

kenaikan harga-harga barang yang diimpor, terutama barang yang diimpor

tersebut mempunyai peranan penting dalam setiap produksi. (Asfia Murni,

15

2006: 205)

Indikator yang sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi adalah

Indeks Harga Konsumen (IHK). Perubahan IHK dari waktu ke waktu

menunjukkan pergerakan harga dari paket barang dan jasa yang dikonsumsi

masyarakat. Sejak Juli 2008, paket barang dan jasa dalam keranjang IHK telah

dilakukan atas dasar Survei Biaya Hidup (SBH) Tahun 2007 yang

dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Kemudian, BPS akan

memonitor perkembangan harga dari barang dan jasa tersebut secara bulanan

di beberapa kota, di pasar tradisional dan modern terhadap beberapa jenis

barang/jasa di setiap kota. Indikator inflasi lainnya berdasarkan international

best practice antara lain:

a. Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB). Harga Perdagangan Besar

dari suatu komoditas ialah harga transaksi yang terjadi antara

penjual/pedagang besar pertama dengan pembeli/pedagang besar

berikutnya dalam jumlah besar pada pasar pertama atas suatu

komoditas.

b. Deflator Produk Domestik Bruto (PDB) menggambarkan pengukuran

level harga barang akhir (final goods) dan jasa yang diproduksi di

dalam suatu ekonomi (negeri). Deflator PDB dihasilkan dengan

membagi PDB atas dasar harga nominal dengan PDB atas dasar harga

konstan.

16

Inflasi yang diukur dengan IHK di Indonesia dikelompokan ke dalam 7

kelompok pengeluaran (berdasarkan the Classification of individual

consumption by purpose - COICOP), yaitu: (Bank Indonesia, “Pengenalan

Inflasi”).

a. Kelompok Bahan Makanan

b. Kelompok Makanan Jadi, Minuman, dan Tembakau

c. Kelompok Perumahan

d. Kelompok Sandang

e. Kelompok Kesehatan

f. Kelompok Pendidikan dan Olah Raga

g. Kelompok Transportasi dan Komunikasi.

Laju atau tingkat inflasi dapat dihitung dengan rumus berikut (Asfia

Murni, 2006: 41):

Laju Inflasi %100)1(

)1( ×−

=−

−

t

tt

IHKIHKIHK

di mana:

tIHK = Indeks Harga Konsumen tahun t

1−tIHK = Indeks Harga Konsumen tahun sebelumnya (t-1)

17

Disamping pengelompokan berdasarkan COICOP tersebut, BPS saat ini

juga mempublikasikan inflasi berdasarkan pengelompokan yang lainnya yang

dinamakan disagregasi inflasi. Disagregasi inflasi tersebut dilakukan untuk

menghasilkan suatu indikator inflasi yang lebih menggambarkan pengaruh

dari faktor yang bersifat fundamental.

Di Indonesia, disagregasi inflasi IHK tersebut dikelompokan menjadi:

a. Inflasi Inti, yaitu komponen inflasi yang cenderung menetap atau

persisten (persistent component) di dalam pergerakan inflasi dan

dipengaruhi oleh faktor fundamental, seperti:

1) Interaksi permintaan-penawaran

2) Lingkungan eksternal: nilai tukar, harga komoditi internasional,

inflasi mitra dagang

3) Ekspektasi Inflasi dari pedagang dan konsumen

b. Inflasi non Inti, yaitu komponen inflasi yang cenderung tinggi

volatilitasnya karena dipengaruhi oleh selain faktor fundamental.

Komponen inflasi non inti terdiri dari: (Bank Indonesia, “Disagregasi

Inflasi”).

1) Inflasi Komponen Bergejolak (Volatile Food), yaitu Inflasi yang

dominan dipengaruhi oleh shocks (kejutan) dalam kelompok

bahan makanan seperti panen, gangguan alam, atau faktor

perkembangan harga komoditas pangan domestik maupun

perkembangan harga komoditas pangan internasional.

18

2) Inflasi Komponen Harga yang diatur Pemerintah (Administered

Prices), merupakan inflasi yang dominan dipengaruhi oleh

shocks (kejutan) berupa kebijakan harga pemerintah, seperti

harga Bahan Bakar Minyak (BBM) bersubsidi, tarif listrik, tarif

angkutan, dan lain-lain.

Kestabilan inflasi merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang

berkesinambungan yang pada akhirnya memberikan manfaat bagi peningkatan

kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada

pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak

negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat.

Pertama, inflasi yang tinggi akan menyebabkan pendapatan riil masyarakat

akan terus turun sehingga standar hidup dari masyarakat turun dan akhirnya

menjadikan semua orang, terutama orang miskin, bertambah miskin.

Kedua, inflasi yang tidak stabil akan menciptakan ketidakpastian

(uncertainty) bagi pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan. Pengalaman

empiris menunjukkan bahwa inflasi yang tidak stabil akan menyulitkan

keputusan masyarakat dalam melakukan konsumsi, investasi, dan produksi,

yang pada akhirnya akan menurunkan pertumbuhan ekonomi.

Ketiga, tingkat inflasi domestik yang lebih tinggi dibanding dengan tingkat

inflasi di negara tetangga menjadikan tingkat bunga domestik riil menjadi

19

tidak kompetitif sehingga dapat memberikan tekanan pada nilai rupiah. (Bank

Indonesia, “Pentingnya Kestablian Harga”).

2. Nilai Tukar (Kurs)

Kurs (exchange rate) adalah pertukaran antara dua mata uang yang

berbeda, yaitu merupakan perbandingan nilai atau harga antara kedua mata

uang tersebut, dalam hal ini adalah dolar Amerika dengan rupiah.

Perbandingan nilai inilah sering disebut dengan kurs (exchange rate). Nilai

tukar biasanya berubah-ubah, perubahan kurs dapat berupa depresiasi dan

apresiasi.

Kurs (exchange rate) dibagi menjadi dua, yaitu nominal exchange rate

dan real exchange rate. The nominal exchange rate is the relative price of two

different kinds of money, as set in the foreign exchange market. (DeLong,

2002: 29). The real exchange rate is the price of the average domestic good or

service in terms of the average foreign good or service. (Frank & Bernanke,

2007: 890).

Exchange rate changes have their own terminology. Depreciation of a

currency refers to the fact that one currency has become cheaper in terms of

another currency. (Schiller, 2003: 441). The other side of depreciation is

appreciation, an increase in value of one currency as expressed in another

country’s currency. Whenever one currency depreciates, another currency

20

must appreciate. When the exchange rate changed from 2 euros = $1 to 1

euro = $1, not only did the euro price of a dollar fall, the dollar price of a

euro rise. Hence, the euro appreciated as the dollar depreciated. (Schiller,

2003: 442).

Kurs valuta asing dapat diklasifikasikan ke dalam kurs jual, kurs beli, dan

kurs tengah. Selisih dari penjualan dan pembelian merupakan pendapatan bagi

pedagang valuta asing sedangkan bila ditinjau dari waktu yang dibutuhkan

dalam menyerahkan valuta asing setelah transaksi kurs dapat diklasifikasikan

dalam kurs spot dan kurs berjalan (forward exchange).

Semua transaksi valuta asing yang berlangsung seketika atau langsung, di

mana kedua belah pihak sepakat untuk saling membayar secepatnya saat itu

atau paling lambat dua hari setelah transaksi disebut kurs spot (spot exchange

rate) dan kesepakatannya disebut transaksi spot.

Beberapa kesepakatan seringkali secara khusus menetapkan tanggal lebih

dari dua hari, misalnya 30 hari, 90 hari, atau 180 hari, atau bahkan beberapa

tahun. Kurs yang menjadi dasar bagi transaksi semacam ini disebut kurs

berjangka (forward exchange rate).

Untuk melihat pengertian dari kurs jual dan kurs beli maka lihatlah dari

sudut pandang bank. Kurs jual adalah harga yang ditetapkan saat bank

menjual mata uang asing (masyarakat membeli uang asing). Begitu pula

sebaliknya dengan kurs beli. Kurs beli adalah harga yang ditetapkan saat bank

21

membeli uang asing (masyarakat menjual uang asing). Kurs tengah adalah

nilai rata-rata dari kurs jual dan kurs beli. Kurs tengah lebih bersifat netral

karena merupakan rata-rata dari kurs jual dan kurs beli.

Titik awal untuk memahami bagaimana kurs ditentukan merupakan ide

sederhana dari apa yang disebut sebagai hukum satu harga: Jika dua negara

menghasilkan barang yang sama, dan biaya transportasi dan hambatan

perdagangan sangat rendah, harga barang seharusnya sama di seluruh dunia,

tidak peduli negara mana yang menghasilkannya. (Mishkin, 2009: 112).

Hukum satu harga yang diterapkan untuk pasar internasional disebut paritas

daya beli (purchasing-power parity). Purchasing Power Parity is a method of

calculating exchange rates that attempts to value currencies at rates such that

each currency will buy an equal basket of goods. (Colander, 2004: 780).

Paritas daya-beli memiliki dua implikasi penting. Pertama, karena skedul

ekspor-neto berbentuk datar, maka perubahan tabungan atau investasi tidak

mempengaruhi kurs riil atau kurs nominal. Kedua, karena kurs riil tetap, maka

seluruh perubahan dalam kurs nominal berasal dari perubahan tingkat harga.

(Mankiw, 2007: 138).

Doktrin paritas daya-beli memberikan alasan mengapa perubahan pada

kurs riil akan terbatas. Logika yang mendasari hal ini adalah sah: semakin

jauh kurs riil bergeser dari tingkat yang diprediksi oleh paritas daya-beli,

semakin besar insentif untuk individu yang terlibat dalam arbitrase barang-

barang internasional. (Mankiw, 2007: 139).

22

Hubungan antara kurs dan jumlah uang beredar adalah bila rupiah

terapresiasi maka akan meningkatkan konsumsi khususnya terhadap barang-

barang impor. Peningkatan konsumsi ini tentu saja berpengaruh positif

terhadap jumlah uang beredar.

Hubungan antara kurs dan suku bunga SBI adalah kenaikan suku bunga

SBI akan meningkatkan suku bunga kredit dan suku bunga deposito. Dengan

tingginya suku bunga tersebut maka produsen akan merespon kenaikan suku

bunga di pasar uang dengan mengurangi investasinya, maka produksi dalam

negeri (output) menurun, yang pada akhirnya akan menimbulkan

terdepresiasinya nilai mata uang.

3. Jumlah Uang Beredar

Mata uang dalam peredaran adalah seluruh jumlah mata uang yang telah

dikeluarkan dan diedarkan oleh bank sentral. Mata uang tersebut terdiri dari

dua jenis, yaitu uang logam dan uang kertas. Dengan demikian, mata uang

dalam peredaran adalah sama dengan uang kartal. Jumlah uang beredar adalah

semua jenis uang yang berada di dalam perekonomian, yaitu adalah jumlah

dari mata uang dalam peredaran ditambah dengan uang giral dalam bank-bank

umum.

Pengertian uang beredar atau money supply perlu dibedakan pula menjadi

dua pengertian, yaitu pengertian yang terbatas (M1) dan pengertian yang luas

(M2). Jumlah uang beredar M1 adalah mata uang dalam peredaran ditambah

23

dengan uang giral yang dimiliki oleh perseorangan-perseorangan, perusahaan-

perusahaan, dan badan-badan pemerintah. (Sadono Sukirno, 2008: 281).

Jumlah uang beredar M2 merupakan penjumlahan dari jumlah uang

beredar M1 (uang kartal dan uang giral) dengan deposito berjangka (time-

deposit), tabungan (saving-deposit), dan rekening (tabungan) valuta asing

milik swasta domestik. Deposito berjangka (time-deposit), tabungan (saving-

deposit), dan rekening (tabungan) valuta asing milik swasta domestik sering

disebut dengan uang kuasi atau near money. Hal ini karena deposito berjangka

(time-deposit), tabungan (saving-deposit), dan rekening (tabungan) valuta

asing milik swasta domestik dapat diubah menjadi uang tunai sehingga

fungsinya sama dengan uang kartal. Dalam perekonomian yang semakin maju,

biasanya jumlah uang beredar akan didominasi oleh uang kuasi ini. Hal ini

karena dalam perekonomian yang maju, lebih banyak transaksi dilakukan

melalui bank (tidak langsung).

Hubungan antara jumlah uang beredar dan kurs adalah bila rupiah

terapresiasi maka akan meningkatkan konsumsi khususnya terhadap barang-

barang impor. Peningkatan konsumsi ini tentu saja berpengaruh positif

terhadap jumlah uang beredar.

Hubungan antara jumlah uang beredar dan suku bunga SBI adalah

kenaikan suku bunga SBI akan meningkatkan suku bunga kredit dan suku

bunga deposito. Dengan tingginya suku bunga tersebut maka akan menarik

investor-investor asing untuk menanamkan modalnya. Dengan masuknya

modal dari investor asing, tentu saja menambah jumlah peredaran uang.

24

4. Suku Bunga SBI

Sertifikat Bank Indonesia (SBI) adalah surat berharga yang dikeluarkan

oleh Bank Indonesia sebagai suatu bentuk pengakuan utang berjangka waktu

pendek dengan sistem diskonto/bunga.

SBI merupakan salah satu mekanisme yang digunakan oleh Bank

Indonesia untuk mengontrol kestabilan nilai rupiah. Dengan menjual SBI,

Bank Indonesia selaku Bank Sentral dapat menyerap kelebihan uang

primer yang beredar.

Tingkat suku bunga yang berlaku pada setiap penjualan SBI ditentukan

dengan mekanisme pasar berdasarkan sistem lelang. Sejak awal bulan Juli

2005, BI menggunakan mekanisme BI rate (suku bunga BI), yaitu BI

mengumumkan target suku bunga SBI yang diinginkan BI untuk pelelangan

pada masa periode tertentu. BI rate ini kemudian yang digunakan sebagai

acuan pelaku-pelaku pasar dalam mengikuti pelelangan.

Dalam penelitian, tingkat suku bunga SBI yang digunakan adalah dalam

periode kuartalan. Oleh karena itu, data tingkat suku bunga SBI yang

diperoleh dalam periode bulanan akan diubah menjadi periode kuartalan

dengan cara jumlah dari tingkat suku bunga periode bulanan selama tiga

bulan dibagi dengan jumlah periode waktu selama tiga bulan.

Tingkat bunga nominal adalah jumlah tingkat bunga riil dan tingkat

inflasi:

i = r + π

persamaan di atas disebut persamaan Efek Fisher (Fisher Effect), diambil dari

25

nama belakang ekonom Irving Fisher (1867-1947). Persamaan itu

menunjukkan tingkat bunga bisa berubah karena dua alasan: karena tingkat

bunga riil berubah atau karena tingkat inflasi berubah. Setelah kita

memisahkan tingkat bunga nominal menjadi dua bagian, kita bisa gunakan

persamaan ini untuk mengembangkan teori yang menjelaskan tingkat bunga

nominal. Tingkat bunga riil menyesuaikan untuk menyeimbangkan tabungan

dan investasi. Teori kuantitas uang menunjukkan bahwa tingkat pertumbuhan

uang menentukan tingkat inflasi. Persamaan Fisher lalu meminta kita

menambah tingkat bunga riil dengan tingkat inflasi untuk menentukan tingkat

bunga nominal. (Mankiw, 2007: 89).

Teori kuantitas dan persamaan Fisher sama-sama menyatakan bagaimana

pertumbuhan uang mempengaruhi tingkat bunga nominal. Menurut teori

kuantitas, kenaikan dalam tingkat pertumbuhan uang sebesar 1 persen

menyebabkan kenaikan 1 persen dalam tingkat inflasi. Menurut persamaan

Fisher, kenaikan 1 persen dalam tingkat inflasi sebaliknya menyebabkan

kenaikan 1 persen dalam tingkat bunga nominal. Hubungan satu-untuk-satu

antara tingkat inflasi dengan tingkat bunga nominal disebut efek Fisher

(Fisher effect). (Mankiw, 2007: 90).

SBI terkait dengan salah satu instrumen kebijakan moneter. Instrumen

kebijakan moneter itu adalah Operasi Pasar Terbuka atau lebih sering disebut

dengan OPT, yaitu merupakan cara untuk mengendalikan jumlah uang beredar

dengan menjual atau membeli surat berharga pemerintah. Untuk menambah

jumlah uang beredar, Bank Indonesia akan membeli surat berharga

26

pemerintah. Begitu pula sebaliknya, untuk mengurangi jumlah uang beredar,

Bank Indonesia akan menjual surat berharga pemerintah. Instrumen yang

digunakan di antaranya adalah Sertifikat Bank Indonesia (SBI). Jika Bank

Indonesia menjaga jumlah uang beredar tetap stabil, tingkat harga akan stabil.

Jika Bank Indonesia meningkatkan jumlah uang beredar dengan cepat, tingkat

harga juga akan meningkat cepat. Saat Bank Indonesia mengubah jumlah uang

beredar dan menyebabkan perubahan proporsional terhadap nilai output

nominal, perubahan tersebut akan tercermin pada tingkat harga. Karena

tingkat inflasi ditunjukkan melalui perubahan persentase dalam tingkat harga,

maka meningkatnya jumlah uang beredar akan menyebabkan inflasi.

Hubungan antara suku bunga SBI dan kurs adalah kenaikan suku bunga

SBI akan meningkatkan suku bunga kredit dan suku bunga deposito. Dengan

tingginya suku bunga tersebut maka akan menarik investor-investor asing

untuk menanamkan modalnya, yang pada akhirnya akan menimbulkan

terapresiasinya nilai mata uang.

Hubungan antara jumlah uang beredar dan suku bunga SBI adalah

kenaikan suku bunga SBI akan meningkatkan suku bunga kredit dan suku

bunga deposito. Dengan tingginya suku bunga tersebut maka akan menarik

investor-investor asing untuk menanamkan modalnya. Dengan masuknya

modal dari investor asing, tentu saja menambah jumlah peredaran uang.

27

B. Keterkaitan Antar Variabel

Hubungan antara kurs dengan inflasi adalah fluktuasi nilai tukar

berpengaruh terhadap perubahan harga yang akan berdampak kepada permintaan

dan penawaran barang-barang yang diperdagangkan secara internasional (tradable

good). Dengan demikian, terdapat hubungan yang sangat erat antara perubahan

impor dan ekspor terhadap keseimbangan permintaan dan penawaran agregat di

pasar domestik. (Enny Sri Hartati, 2004: 26). Pada gilirannya keseimbangan

permintaan dan penawaran tersebut akan menimbulkan inflasi.

Hubungan antara jumlah uang beredar dengan inflasi terkait dengan tema

utama dari teori kuantitas uang, bahwa inflasi (kenaikan harga umum) terutama

disebabkan oleh ekspansi uang dan kredit, dan ada korelasi langsung antara

perubahan dalam tingkat harga dan perubahan dalam persediaan uang. Jika

persediaan uang dinaikkan, harga juga akan naik. Kenaikan harga tersebut

berpengaruh positif terhadap inflasi. (Skousen, 2006: 345).

MV = PQ

Keterangan:

M = Kuantitas uang yang beredar

V = Kecepatan uang

P = Tingkat harga umum

Q = Kuantitas barang yang dihasilkan dalam setahun

Fisher berasumsi bahwa baik itu V (velocity) maupun Q (output) relatif stabil

28

dan karena itu perubahan dalam tingkat harga pasti secara langsung berkaitan

dengan perubahan dalam persediaan uang. (Skousen, 2006: 346).

Hubungan antara suku bunga SBI dengan inflasi adalah kenaikan suku

bunga SBI akan mendorong kenaikan suku bunga jangka pendek di pasar

uang. Demikian juga halnya dengan suku bunga jangka panjang, produsen

akan merespon kenaikan suku bunga di pasar uang dengan mengurangi

investasinya, maka produksi dalam negeri (output) menurun sehingga tingkat

inflasi domestik menurun. (Utami Baroroh, 2010).

Gambar. 2.1 Skema Mekanisme Hubungan Pengaruh SBI Terhadap Inflasi

Demikianlah keterkaitan antar masing-masing variabel independen

terhadap variabel dependen pada ”Analisis Kurs, Jumlah Uang Beredar, dan

Suku Bunga SBI Terhadap Inflasi di Indonesia Periode 2001-2010.

SBI/SBPU Excess Cadangan

PUAB Suku Bunga Deposito

PDB Aktual PDB Potensial

Inflasi

29

C. Penelitian Terdahulu

Tabel. 2.1 Matriks Referensi Penelitian Terdahulu

No. Peneliti Judul Variabel Metode Hasil

1 Harunurrasyid & Yovi Noveriza

PENGARUH TINGKAT BUNGA SBI TERHADAP TINGKAT INFLASI DI INDONESIA 1. Suku bunga SBI

Analisis kualitatif deskriptif & analisis kuantitatif Positif

2. Inflasi

2 Nairobi FAKTOR-FAKTOR UTAMA YANG MEMPENGARUHI PERGERAKAN INFLASI DI BANDAR LAMPUNG 1.. Biaya transportasi

Inflasi lebih dominan

dipengaruhi oleh konsumsi

masyarakat, IHK Kota Jakarta,

biaya transportasi, dan

uang kuasi di Lampung

2. Pengeluaran pemerintah

3. Konsumsi masyarakat

4. IHK Kota Jakarta

5. Pajak & retribusi daerah

6. Kredit perbankan Analisis regresi komponen utama

7. Uang kuasi di Lampung

8. Kurs Rupiah/Dollar

9. Upah riil

10. Tingkat bunga deposito 11. Inflasi

3 Etty Puji Lestari PENGARUH VOLATILITAS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP PERMINTAAN UANG M1 INDONESIA, 1. Nilai tukar Rupiah

Analisis VAR, Dynamis OLS, dan ADL ECM Positif

ESTIMASI DATA NON STASIONER 2. Permintaan uang M1

4

Ferry Andrianus & Amelia Niko

ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INFLASI DI INDONESIA PERIODE 1997:3 - 2005:2

1. Tingkat suku bunga deposito

Suku bunga dan nilai tukar

berpengaruh positif terhadap

inflasi

2. Jumlah uang beredar

3. PDB OLS dan Partial Adjusment Model

4. Nilai tukar

5. Tingkat inflasi

5 Enny Sri Hartati DAMPAK PERGERAKAN NILAI TUKAR TERHADAP INFLASI (EXCHANGE RATE PASS THROUGH) DI INDONESIA

1.Nilai tukar VAR Positif

2. Inflasi

6 Didi Nuryadin

REAL EFFECTIVE EXCHANGE RATE DETERMINATION IN INDONESIA: A BEHAVIORAL EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE APPROACH

1. Real effective exchange rate Real effective exchange rate,

net foreign asset, term of

trade, and total trade/GDP were

correctly signed,plausible magnitude and

statistically significant

2. Net foreign asset

3. Term of trade Johansen method & VECM

4. Total trade/GDP

5. Private consumption

6. Government consumption

7 Adji Pratikto & Andy Susilo Lukito Budi THE IMPACT OF EXCHANGE RATE UNCERTAINTY ON

INDONESIAN EXPORTS: BEFORE AND DURING THE PERIOD OF CRISIS

1. Developing country category

Linear Regression Estimation Negative

2. Industrial country category

30

Pada penelitian yang dilakukan oleh Harunurrasyid dan Yovi Noveriza

yang berjudul “Pengaruh Tingkat Bunga SBI Terhadap Tingkat Inflasi di

Indonesia” menunjukkan bahwa selama periode 1988-2003 variabel tingkat bunga

SBI berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap tingkat inflasi di

Indonesia. Bila dilihat dari periode sebelum krisis (1988-1996) dan sesudah krisis

moneter (1998-2003), maka terdapat beda hasil perhitungan di antara kedua

periode tersebut. Sebelum krisis, variabel tingkat bunga SBI berpengaruh secara

negatif, namun tidak signifikan. Sebaliknya, pada masa setelah krisis variabel

tersebut berpengaruh secara positif dan signifikan.

Melihat fenomena yang terjadi, sebaiknya kebijakan Bank Indonesia harus

lebih antisipatif dengan melihat gejala-gejala yang akan timbul sebelum terjadinya

inflasi. Dengan keluarnya UU No. 23 Tahun 1999 telah memberikan gerak yang

lebih besar bagi Bank Indonesia untuk mensukseskan single objektif yaitu

memelihara kestabilan nilai Rupiah. Perlu adanya penelitian lebih lanjut yang

memasukkan variabel-variabel lain terutama kebijakan fiskal yang dikeluarkan

pemerintah. (Harunurrasyid & Yovi Noveriza, 2005: 13).

Pada penelitian yang dilakukan oleh Nairobi yang berjudul “Faktor-faktor

Utama yang Mempengaruhi Pergerakkan Inflasi di Kota Bandar Lampung” di

dapat tiga kesimpulan, yaitu:

1. Berdasarkan besarnya angka koefisien regresi, tekanan inflasi di daerah

Lampung lebih dominan dipengaruhi oleh faktor-faktor non moneter

dibandingkan faktor moneter. Faktor moneter yang paling dominan

tersebut adalah pengeluaran konsumsi masyarakat, inflasi daerah Jakarta,

31

dan biaya transportasi. Faktor moneter yang paling dominan adalah faktor

peningkatan dalam jumlah uang beredar.

2. Faktor non moneter yang lain yang dapat meningkatkan laju inflasi namun

kurang dominan adalah pengeluaran pemerintah, pajak dan retribusi

daerah, dan kenaikan upah. Di sisi lain faktor moneter yang berpengaruh

namun tidak dominan adalah jumlah kredit yang disalurkan oleh

perbankan dan tingkat kurs Rupiah terhadap Dollar USA.

3. Faktor besarnya tingkat bunga deposito dan faktor musiman (periode akhir

tahun) berpengaruh deflatoir terhadap laju inflasi daerah. (Nairobi, 2006:

18).

Pada penelitian yang dilakukan oleh Etty Puji Lestari yang berjudul

“Pengaruh Volatilitas Nilai Tukar Rupiah Terhadap Permintaan Uang M1

Indonesia, Estimasi Data Non Stasioner” dapat dilihat bahwa terdapat adanya

kondisi non stasioneritas pada data time series yang digunakan dalam penelitian.

Hal ini disebabkan oleh adanya ketidakstabilan kondisi perekonomian di

Indonesia. Hasil estimasi jangka panjang dengan VAR menunjukkan masing-

masing variabel dipengaruhi oleh variabel itu sendiri yang konsisten pada satu

kuartal sebelumnya.

Adanya volatilitas nilai tukar Rupiah sangat mempengaruhi permintaan

uang M1 Indonesia. Salah satu solusi yang banyak disarankan adalah agar Bank

Indonesia selaku otoritas moneter menetapkan strategi dengan target nilai kurs.

Strategi ini dipandang efektif sebagai upaya untuk menjaga kestabilan nilai tukar

Rupiah. Bank Sentral dibutuhkan untuk mempertahankan nilai tukar yang tetap

32

agar mata uang dari negara yang banyak melakukan perdagangan (baskets of

trading partner currencies) terjaga tingkat kestabilannya. (Etty Puji Lestari, 2005:

11).

Pada penelitian yang dilakukan oleh Fery Andrianus dan Amelia Niko

yang berjudul “Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Inflasi di Indonesia

Periode 1997:3 – 2005:2” didapat bahwa penggunaan suku bunga saat ini sebagai

sasaran operasional sebaiknya disertai dengan penelitian-penelitian lebih lanjut

mengenai penghitungan tingkat suku bunga netral di Indonesia mengingat

pengaruhnya yang signifikan dalam jangka panjang terhadap inflasi. Laju inflasi

yang juga dipengaruhi oleh nilai tukar (exchange rate) dalam jangka pendek

menyebabkan pemerintah dan otoritas moneter harus berupaya menjaga kestabilan

nilai tukar yang tidak over valued ataupun under valued agar tercapai kestabilan

ekonomi. (Fery Andrianus & Amelia Niko, 2006: 11).

Pada penelitian yang dilakukan oleh Enny Sri Hartati yang berjudul

“Dampak Pergerakan Nilai Tukar Terhadap Inflasi (Exchange Rate Pass

Through) di Indonesia” didapatkan dampak lintasan kurs terhadap tingkat inflasi

atau exchange rate pass through dapat melalui dua jalur, yaitu jalur langsung

(direct pass through) dan jalur tidak langsung (indirect pass through). Jalur

langsung adalah melalui perubahan harga barang-barang impor yang langsung

mempengaruhi harga barang-barang yang dikonsumsi konsumen, dan melalui

perubahan harga impor barang-barang antara dan barang modal. Sementara jalur

tidak langsung melalui perubahan net ekspor yang akan mempengaruhi demand

dan supply produksi (output gap) di dalam negeri. (Enny Sri Hartati, 2004: 29).

33

Sesuai dari hasil perhitungan diketahui bahwa pengaruh fluktuasi nilai

tukar terhadap inflasi baru terasa dalam jangka panjang. Dengan demikian, dalam

jangka pendek kebijakan moneter terutama harus ditujukan untuk mengendalikan

shock itu sendiri. Kebijakan yang efektif untuk mengendalikan laju inflasi dalam

jangka pendek adalah dengan menyerap kelebihan likuiditas perekonomian agar

dapat mengurangi kemungkinan digunakannya likuiditas untuk kegiatan yang

bersifat spekulatif, baik melalui pengurangan jumlah uang beredar maupun

kenaikan tingkat suku bunga. Namun penerapan kebijakan moneter yang ketat

dalam kondisi ketidakstabilan nilai tukar, justru berakibat dilematis terhadap

pertumbuhan sektor riil sehingga justru menimbulkan dampak inflasi melalui

output gap. Oleh karena itu, dalam jangka panjang, kebijakan pengetatan

likuiditas harus segera dilonggarkan kembali, dan kebijakan moneter lebih fokus

pada pengendalian faktor-faktor yang menyebabkan depresiasi Rupiah. (Enny Sri

Hartati, 2004: 31).

Pada penelitian yang dilakukan oleh Didi Nuryadin yang berjudul “Real

Effective Exchange Rate Determination in Indonesia: a Behavioral Equilibrium

Exchange Rate Approach” didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa beberapa

variabel seperti net foreign asset, term of trade, dan ratio total trade to GDP

adalah signifikan. Akan tetapi, variabel government dan private consumption

tidak signifikan secara statistik. Pada tahun 1997 nilai tukar mengalami under

valued.

Pada penelitian yang dilakukan oleh Adji Pratikto & Andy Susilo Lukito

Budi yang berjudul “The Impact of Exchange Rate Uncertainty on Indonesian

34

Exports: Before and During The Period of Crisis ” didapatkan hasil analisis

sebagai berikut:

1. Untuk kategori negara berkembang, hasilnya menunjukkan bahwa

variabel-variabel world demand benar-benar signifikan untuk

persamaannya.

2. Untuk kategori negara industri, import demand rate dari negara-negara

sampel tidak dipengaruhi oleh krisis, atau dengan kata lain, uncertanty of

exchange rate tidak dipengaruhi oleh permintaan.

3. Model ini gagal menjelaskan dampak dari nilai tukar terhadap ekspor

Indonesia, untuk kedua kategori tersebut.

D. Kerangka Pemikiran

Kerangka pemikiran merupakan sintesa dari serangkaian teori yang

tertuang dalam tinjauan pustaka, yang pada dasarnya merupakan gambaran

sistematis dari kinerja teori dalam memberikan solusi atau alternatif solusi dari

serangkaian masalah yang ditetapkan.

Latar belakang penelitian yang terdiri dari identifikasi masalah dan

pembatasan masalah selanjutnya akan timbul perumusan masalah. Perumusan

masalah ini menciptakan adanya variabel-variabel yang akan diteliti baik itu

berupa variabel dependen maupun variabel independen. Variabel dependen terdiri

inflasi sedangkan variabel independen terdiri dari kurs, jumlah uang beredar, dan

suku bunga SBI.

35

Selanjutnya adalah kita melihat bagaimana hubungan antara variabel kurs,

jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi. Hubungan ini juga

dilihat dari teori-teori yang sudah ada. Kurs (exchange rate) adalah pertukaran

antara dua mata uang yang berbeda, yaitu merupakan perbandingan nilai atau

harga antara kedua mata uang tersebut, dalam hal ini adalah US Dollar dengan

Rupiah. Perbandingan nilai inilah sering disebut dengan kurs (exchange rate).

Mata uang dalam peredaran adalah seluruh jumlah mata uang yang telah

dikeluarkan dan diedarkan oleh bank sentral. Mata uang tersebut terdiri dari dua

jenis, yaitu uang logam dan uang kertas. Dengan demikian, mata uang dalam

peredaran adalah sama dengan uang kartal. Jumlah uang beredar adalah semua

jenis uang yang berada di dalam perekonomian, yaitu adalah jumlah dari mata

uang dalam peredaran ditambah dengan uang giral dalam bank-bank umum.

Sertifikat Bank Indonesia (SBI) adalah surat berharga yang dikeluarkan oleh Bank

Indonesia sebagai suatu bentuk pengakuan utang berjangka waktu pendek dengan

sistem diskonto/bunga. Selanjutnya, dari masing-masing penjelasan variable-

variabel independen secara sistematis tersebut maka dihubungkan dengan variable

dependen inflasi. Inflation is a rise in the general level of prices. (McConnell &

Brue, 2002: 146). Yang penting terdapat kenaikan harga umum barang secara

terus-menerus selama satu periode tertentu. Kenaikan yang terjadi hanya sekali

saja (meskipun dengan presentase yang cukup besar) bukanlah merupakan inflasi.

(Nopirin, 2009: 25). Selanjutnya, dengan melihat pada data perkembangan kurs,

jumlah uang beredar, suku bunga SBI, dan inflasi pada tabel. 1.1 terjadi missed

match antara data dengan teori. Dengan adanya missed match tersebut, maka akan

36

menimbulkan hipotesa yaitu dugaan sementara penelitian. Dari hipotesa tersebut,

selanjutnya akan dilihat bagaimana analisis variabel-variabel kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi dengan menggunakan alat analisis

Vector Error Correction Model.

Setelah data diolah dengan menggunakan alat analisis Vector Error

Correction Model, maka akan didapatkan hasil penelitian dan dijelaskan

bagaimana hasil analisis variabel-variabel kurs, jumlah uang beredar, dan suku

bunga SBI terhadap inflasi. Analisis dengan menggunakan Vector Error

Correction Model tersebut terdiri dari uji stasioneritas data & derajat integrasi,

penentuan lag lenght, uji kausalitas Granger, uji kointegrasi, estimasi Vector

Error Correction Model (VECM), IRF (Impulse Response, Function), dan

variance decomposition. Dari hasil penelitian dan pembahasan berdasarkan

tahapan-tahapan dengan alat analisis Vector Error Correction Model (VECM)

tersebut maka dapat ditarik kesimpulan dan dibuat saran atau implikasi untuk

dapat dipergunakan dengan sebaik-baiknya. Selanjutnya, penjabaran ini dapat

dilihat secara lebih sederhana pada Gambar. 2.2 Kerangka Pemikiran berikut ini

yang mencoba untuk menjelaskan kerangka pikir secara lebih sistematis.

37

Gambar. 2.2 Kerangka Pemikiran

Kurs

Jumlah Uang Beredar

Suku Bunga SBI

Inflasi

Data Kurs, Jumlah Uang Beredar, Suku Bunga SBI, dan Inflasi

Teori

Missed Match Antara Data Dengan Teori

Hipotesis

Vector Error Correction Model

Model:

Y = f (KURS, JUB, SBI)

Hasil Penelitian dan Pembahasan

Kesimpulan dan Saran

Latar Belakang Penelitian: Dengan adanya missed match antara data dengan teori, maka penelitian ini mencoba menjelaskan langkah apakah yang terbaik digunakan Bank Indonesia untuk mengatur laju inflasi pada periode 2001-2010 agar dapat juga digunakan di masa yang akan datang.

Perumusan Masalah

38

E. Hipotesis

Berdasarkan pada penelitian yang telah dilakukan oleh Fery Andrianus &

Amelia Niko di mana didapatkan hasil suku bunga dan nilai tukar berpengaruh

positif terhadap inflasi, maka perumusan hipotesis untuk penelitian “Analisis

Kurs, Jumlah Uang Beredar, dan Suku Bunga SBI Terhadap Inflasi di Indonesia

Periode 2001 – 2010 adalah:

1. Hipotesis I

Ha: Sekurang-kurangnya terdapat sebuah variabel yang mempunyai

hubungan kuantitas kausalitas antara kurs, jumlah uang beredar, dan

suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode 2001 - 2010.

H0: Secara keseluruhan variabel kurs, variabel jumlah uang beredar, dan

variabel suku bunga SBI tidak mempunyai hubungan kuantitas

kausalitas antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI

terhadap inflasi di Indonesia periode 2001 - 2010.

2. Hipotesis II


hubungan kuantitas kointegrasi antara kurs, jumlah uang beredar,

dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia pada periode 2001

– 2010.

H0: Secara keseluruhan tidak terdapat hubungan kuantitas kointegrasi

antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap

inflasi di Indonesia pada periode 2001 – 2010.

39

3. Hipotesis III


pengaruh guncangan (shock) yang besar antara kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode

2001 - 2010

H0: Secara keseluruhan variabel kurs, variabel jumlah uang beredar, dan

variabel suku bunga SBI tidak mempunyai pengaruh guncangan

(shock) yang besar terhadap variabel Inflasi di Indonesia periode

2001 - 2010.

40

BAB III

METODELOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Dalam penelitian tentang “Analisis Kurs, Jumlah Uang Beredar, dan Suku

Bunga SBI Terhadap Inflasi di Indonesia Periode 2001 – 2010”, jenis penelitian

yang dipakai adalah penilitian analitik/inferensial. Penelitian analitik/inferensial

ini adalah penelitian yang bertujuan untuk dapat mengambil kesimpulan secara

umum dengan tujuan membuktikan hipotesis mengenai hubungan kausal/sebab

akibat.

Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan mengakses dari internet

dan studi kepustakaan. Populasi dalam penelitian ini adalah kurs, jumlah uang

beredar, suku bunga SBI, dan inflasi di Indonesia.

Pada tahap awal penelitian, penulis mencoba mencari masalah yang

dianggap menarik yaitu inflasi yang terjadi sebelum dan sesudah krisis global di

Amerika pada tahun 2007. Tahap selanjutnya adalah penulis mencoba melihat

faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi tersebut yang kemudian akan dijadikan

variabel independen atau variabel bebas. Setelah itu, penulis juga melihat manfaat

dan kegunaan dari penelitian ini kelak. Tahap selanjutnya adalah pengumpulan

data terkait dengan penelitian ini yaitu data kurs tengah 1 US Dollar dalam

Rupiah, jumlah uang beredar M2, suku bunga SBI, dan inflasi di Indonesia pada

periode 2001 – 2010. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu data yang

didapat dari internet dan studi kepustakaan berupa data time series.

41

B. Teknik Penentuan Sampel

Populasi penelitian ini adalah berupa data dari inflasi, kurs, jumlah uang

beredar, dan suku bunga SBI sedangkan sampel yang digunakan dalam penelitian

ini adalah inflasi, kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI selama periode

2001-2010, yang masing-masing sebanyak 40 sampel yang diambil dari data per-

kuartal yang berupa data time series.

Teknik penentuan sampel yang digunakan adalah judgement sampling.

Judgement sampling adalah salah satu jenis purposive sampling selain quota

sampling di mana peneliti memilih sampel berdasarkan penilaian terhadap

beberapa karakteristik anggota sampel yang disesuaikan dengan maksud

penelitian. (Mudrajad Kuncoro, 2009: 139).

C. Teknik Pengumpulan Data

Mengingat terbatas waktu, dana, dan tenaga, maka data yang digunakan

adalah data sekunder, di mana metode pengumpulan data tersebut antara lain

didapatkan melalui:

1. Internet

Data yang peneliti peroleh dari internet yang berhubungan dengan

tema skripsi ini.

42

2. Studi Kepustakaan

Studi kepustakaan adalah data yang peneliti peroleh dari jurnal,

buku-buku, dan bahan tertulis lainnya yang berhubungan dengan tema

skripsi ini.

3. Sumber Data

Semua data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data

sekunder yang diperoleh dari Bank Indonesia. Data yang digunakan dalam

penelitian ini adalah:

a. Inflasi

Tingkat inflasi yang digunakan adalah data persentasi

perubahan kuartalan indeks harga konsumen di Indonesia, berdasarkan

data yang dapat diperoleh di website resmi Bank Indonesia. Data ini

berupa data sekunder dalam bentuk kuartalan periode 2001 – 2010

(time series).

b. Kurs

Data yang digunakan adalah data kurs tengah 1 US Dollar

dalam Rupiah yang didapat melalui kalkulator kurs yang berdasarkan

data nilai penutupan Rupiah per 1 US Dollar menurut Bank Indonesia

(kurs BI) pada setiap kuartal yang dapat diperoleh di website resmi

Bank Indonesia. Data ini berupa data sekunder dalam bentuk kuartalan

periode 2001 – 2010 (time series).

43

c. Jumlah Uang Beredar

Data jumlah uang beredar yang digunakan adalah data jumlah

uang beredar M2 berdasarkan data pada setiap kuartal yang dapat

diperoleh di website resmi Bank Indonesia. Data ini berupa data

sekunder dalam bentuk kuartalan periode 2001 – 2010 (time series).

d. Suku Bunga SBI

Data suku bunga SBI yang digunakan adalah data suku bunga

SBI berjangka waktu 3 bulan berdasarkan data pada setiap kuartal

yang dapat diperoleh di website resmi Bank Indonesia. Data ini berupa

data sekunder dalam bentuk kuartalan periode 2001 – 2010 (time

series).

D. Teknik Analisis

VECM (Vector Error Correction Model) merupakan suatu model analisis

ekonometrika yang dapat digunakan untuk mengetahui tingkah laku jangka

pendek dari suatu variabel terhadap jangka panjangnya, akibat adanya shock yang

permanen. Analisis VECM juga dapat digunakan untuk mencari pemecahan

terhadap persoalan variabel runtun waktu (time series) yang tidak stasioner (non-

stasionary) dan regresi lancung (spurious regression) atau korelasi lancung

(spurious correlation) dalam analisis ekonometrika. Namun demikian, VECM

dinilai kurang cocok dalam menganalisis kebijakan. Hal ini dikarenakan analisis

VECM yang atheoritic dan terlalu menekankan pada forecasting atau peramalan

44

dari suatu model ekonometrika. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 189). Permodelan

VECM dapat dilihat sebagai berikut.

Y = f (X1, X2, X3, ..., Xn )

Keterangan:

Y = Variabel Dependen

X1 = Variabel Independen ke-1



Xn = Variabel Independen ke-n

Asumsi yang harus dipenuhi dalam VECM adalah semua variabel

independen harus bersifat stasioner. Hal ini ditandai dengan semua sisaan bersifat

white noise, yaitu memiliki rataan nol, ragam konstan, dan di antara variabel tak

bebas tidak ada korelasi. Uji kestasioneran data dapat dilakukan melalui pengujian

terhadap ada tidaknya unit root dalam variabel dengan uji Augmented Dickey

Fuller (ADF). Uji stasioneritas data ini penting dilakukan karena dengan adanya

unit root akan menghasilkan persamaan regresi yang spurious. Pendekatan yang

dilakukan untuk mengatasi persamaan regresi yang spurious adalah dengan

melakukan diferensiasi atas variabel endogen dan eksogennya. Dengan demikian,

akan diperoleh variabel yang stasioner dengan derajat I(n). (Shochrul R. Ajija,

dkk, 2011: 190).

45

1. Uji Stasioneritas Data & Derajat Integrasi

Langkah pertama yang harus dilakukan dalam estimasi model

ekonomi dengan data time series adalah dengan menguji stasioneritas pada

data atau disebut juga stationary stochastic process. Uji ini merupakan

pengujian yang sangat popular, dan dikenalkan oleh David Dickey dan

Wayne Fuller. (Nachrowi D Nachrowi & Hardius Usman, 2006: 353). Uji

stasioneritas data ini dapat dilakukan dengan menggunakan Augmented

Dickey Fuller (ADF) pada derajat yang sama (level atau different) hingga

diperoleh suatu data yang stasioner, yaitu data yang variansnya tidak

terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-

ratanya.

Jika dalam uji stasioneritas ini menunjukkan nilai ADFSTATISTIK

yang lebih besar daripada Mackinnon critical value, maka dapat diketahui

bahwa data tersebut stasioner karena tidak memgandung unit root.

Sebaliknya, jika nilai ADFSTATISTIK yang lebih kecil daripada Mackinnon

critical value, maka dapat disimpulkan data tersebut tidak stasioner pada

derajat level. Dengan demikian, differencing data untuk memperoleh data

yang stasioner pada derajat yang sama di first different I(1) harus

dilakukan, yaitu dengan mengurangi data tersebut dengan data periode

sebelumnya. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 166).

46

2. Uji Kausalitas Granger

Metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan kausalitas

antar variabel yang diamati adalah dengan Uji Kausalitas Granger. Dalam

penelitian ini, uji kausalitas Granger digunakan untuk melihat arah

hubungan di antara variabel-variabel. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 167).

Secara umum, suatu persamaan Granger dapat diinterpretasikan

sebagai berikut:

a. Unindirectional causality dari variabel dependen ke variabel

independen. Hal ini terjadi ketika koefisien lag variabel dependen

secara statistik signifikan berbeda dengan nol, sedangkan koefisien

lag seluruh variabel independen sama dengan nol. Dalam ilmu

ekonomi ketergantungan suatu variabel Y (variabel tak bebas) atas

variabel lain X (variabel yang menjelaskan) jarang bersifat seketika.

Sangat sering, Y bereaksi terhadap X dengan suatu selang waktu.

Selang waktu seperti itu disebut suatu lag. (Damodar Gujarati, 1999:

234).

b. Feedback/bilaterall causality jika koefisien lag seluruh variabel,

baik variabel dependen maupun independen secara statistik

signifikan berbeda dengan nol.

c. Independence jika koefisien lag seluruh variabel, baik variabel

dependen maupun independen secara statistik tidak berbeda dengan

nol.

47

3. Uji Kointegrasi

Dua variabel yang tidak stasioner sebelum dideferensi namun

stasioner pada tingkat deferensi pertama, besar kemungkinan akan terjadi

kointegrasi, yang berarti terdapat hubungan jangka panjang di antara

keduanya. (Wing Wahyu Winarno, 2009: 260). Salah satu pendekatan

yang dapat digunakan dalam uji kointegrasi adalah dengan metode

Johansen. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 190). Metode Johansen

digunakan untuk mengestimasi matriks Π dari unrestricted VAR dan

untuk melakukan pengujian apakah hasil reduced rank Π dapat diterima

atau tidak. Dalam pengujian reduced rank tersebut, Johansen

menggunakan dua pengujian statistik yang berbeda, yaitu trace test

( traceλ ) dan maximum eigenvalue test ( maxλ ). Penentuan ini dapat dilihat

dengan membandingkan nilai Max-Eigen dengan nilai trace-nya. Jika nilai

Max-Eigen dan nilai trace-nya lebih besar daripada nilai kritis 1% dan 5%,

maka data terkointegrasi. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 200).

4. Estimasi VECM

Perilaku dinamis dari model VEC dapat dilihat melalui respons

dari setiap variabel endogen terhadap kejutan pada variabel tersebut

maupun terhadap variabel endogen lainnya. Ada dua cara untuk melihat

karakteristik dinamis model VEC, yaitu melalui IRF function dan variance

decomposition.

48

Jika suatu data time series model VAR telah terbukti terdapat

hubungan kointegrasi, maka VECM dapat digunakan untuk mengetahui

tingkah laku jangka pendek dari suatu variabel terhadap nilai jangka

panjangnya. VECM juga digunakan untuk menghitung hubungan jangka

pendek antar variabel melalui koefisien standar dan mengestimasi

hubungan jangka panjang dengan menggunakan lag residual dari regresi

yang terkointegrasi. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 191).

5. IRF (Impulse Response Function)

IRF menggambarkan ekspektasi k-periode ke depan dari kesalahan

prediksi suatu variabel akibat inovasi dari variabel yang lain. Dengan

demikian, lamanya pengaruh dari shock suatu variabel terhadap variabel

lain sampai pengaruhnya hilang atau kembali ke titik keseimbangan dapat

dilihat atau diketahui. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 168).

6. Variance Decomposition

Variance decomposition atau disebut juga forecast error variance

decomposition merupakan perangkat pada model VAR yang akan

memisahkan variasi dari sejumlah variabel yang diestimasi menjadi

komponen-komponen shock atau menjadi variabel innovation, dengan

asumsi bahwa variabel-variabel innovation tidak saling berkorelasi.

Kemudian, variance decomposition akan memberikan informasi mengenai

proporsi dari pergerakan pengaruh shock pada sebuah variabel terhadap

49

shock variabel lainnya pada periode saat ini dan periode yang akan datang.

(Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 168).

E. Operasional Variabel Penelitian

Operasional variabel penelitian adalah sebuah konsep yang mempunyai

penjabaran dari variabel yang diterapkan dalam suatu penelitian dan dimaksudkan

untuk memastikan agar variabel yang ingin diteliti secara jelas dapat ditetapkan

indikatornya.

Tabel. 3.1 Operasionalisasi Variabel

Variabel Skala Satuan

Kurs Ratio Numeric

Jumlah Uang Beredar Ratio Numeric

Suku Bunga SBI Ratio Numeric

Inflasi Ratio Numeric

Dalam penelitian ini dibutuhkan suatu definisi konseptual untuk

menggambarkan secara tepat fenomena yang hendak diteliti. Maka definisi

konseptual yang hendak digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini adalah:

1. Inflasi

Inflation is a rise in the general level of prices. (McConnell

& Brue, 2002: 146). Laju atau tingkat inflasi dapat dihitung dengan

rumus berikut (Asfia Murni, 2006: 41):

50

Laju Inflasi %100)1(

)1( ×−

=−

−

t

tt

IHKIHKIHK

di mana:

tIHK = Indeks Harga Konsumen tahun t

1−tIHK = Indeks Harga Konsumen tahun sebelumnya (t-1)

2. Kurs

Kurs (exchange rate) adalah pertukaran antara dua mata uang yang

berbeda, yaitu merupakan perbandingan nilai atau harga antara kedua mata

uang tersebut, dalam hal ini adalah US Dollar dengan Rupiah. Kurs tengah

adalah nilai rata-rata dari kurs jual dan kurs beli.


Jumlah uang beredar adalah semua jenis uang yang berada di

dalam perekonomian, yaitu adalah jumlah dari mata uang dalam peredaran

ditambah dengan uang giral dalam bank-bank umum. (Sadono Sukirno,

2008: 281). Jumlah uang beredar M2 merupakan penjumlahan dari jumlah

uang beredar M1 (uang kartal dan uang giral) dengan deposito berjangka

(time-deposit), tabungan (saving-deposit), dan rekening (tabungan) valuta

asing milik swasta domestik.

51

4. Suku Bunga SBI

Suku bunga SBI adalah suku bunga surat berharga yang

dikeluarkan oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka

waktu pendek dengan sistem diskonto/bunga.

52

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian

1. Inflasi

Inflasi sebagai objek penelitian merupakan hal yang paling

diperhatikan dalam perkembangan moneter Indonesia. Perkembangan

inflasi pada tahun 2001 – 2010 dapat dilihat pada Gambar. 4.1.

Gambar. 4.1 Grafik Inflasi Tahun 2001 - 2010

Berdasarkan pada Gambar. 4.1, dapat dilihat bahwa pada tahun

2005 kuartal 3 tingkat inflasi sebesar 8,41 melonjak tinggi menjadi 17,79

53

pada tahun 2005 kuartal 4. Lonjakan inflasi pada kuartal akhir tahun 2005

terutama dipengaruhi oleh dampak signifikan kenaikan harga BBM baik

melalui dampak langsung (first round) maupun dampak lanjutan (second

round). Kenaikan harga BBM sebanyak dua kali pada 2005, khususnya

kenaikan kedua pada tanggal 1 Oktober 2005, mengakibatkan inflasi

melonjak menjadi dua digit. Selain itu, beberapa kebijakan administered

prices lainnya seperti harga rokok, tarif tol, dan PAM juga turut

mendorong kenaikan harga-harga. (Laporan Tahunan Bank Indonesia,

2006: 83).

Tingginya tekanan inflasi selepas kenaikan harga BBM Oktober

2005 menuntut Bank Indonesia dan pemerintah mengambil langkah-

langkah kebijakan untuk mengendalikan sumber-sumber tekanan inflasi.

Dalam perkembangannya, berbagai langkah kebijakan yang diambil Bank

Indonesia dan pemerintah berhasil mengendalikan sumber-sumber utama

tekanan inflasi. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2007: 97). Oleh karena

itu terjadi penurunan inflasi yang semula pada kuartal 3 tahun 2006

sebesar 14,87 menjadi 6,05 pada akhir tahun 2006. Inflasi IHK tahun 2006

terutama disumbang oleh kelompok bahan makanan. (Laporan Tahunan

Bank Indonesia, 2007: 98).

Secara keseluruhan, tekanan inflasi pada tahun 2008 cukup tinggi.

Inflasi IHK pada tahun 2008 meningkat tajam bila dibandingkan dengan

tahun sebelumnya. Sumber tekanan inflasi terutama berasal dari tingginya

lonjakan harga komoditas global terutama harga komoditas minyak dan

54

pangan. Selain berdampak pada imported inflation yang tinggi, lonjakan

harga minyak dunia juga berdampak pada kenaikan inflasi administered

seiring dengan kebijakan pemerintah untuk menyesuaikan harga BBM

bersubsidi. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2009: 25). Oleh karena itu,

tingkat inflasi tinggi pada pertengahan tahun 2008 yang pada kahirnya

turun pada awal tahun 2009. Inflasi pada tahun 2009 yang minimal tidak

terlepas dari pengaruh kebijakan Bank Indonesia dalam memulihkan

kepercayaan pasar sehingga nilai tukar Rupiah yang berada dalam tren

menguat. Kondisi tersebut pada gilirannya dapat mendukung membaiknya

ekspektasi inflasi. Perbaikan ekspektasi inflasi juga cukup besar

dipengaruhi penurunan inflasi kelompok barang administered dan inflasi

kelompok volatile food. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2009: 35).

2. Nilai Tukar (Kurs)

Nilai tukar juga merupakan faktor yang penting dalam

mempengaruhi inflasi. Adapun perkembangan laju nilai tukar dapat dilihat

pada Gambar. 4.2.

55

Gambar. 4.2 Grafik Nilai Tukar Tahun 2001 – 2010

Berdasarkan pada Gambar. 4.2, nilai tukar Rupiah sudah berada

pada tingkat yang tinggi pada tahun 2001. Perkembangan nilai tukar

Rupiah pada tahun 2001 masih mengalami tekanan depresiasi yang tinggi

disertai dengan volatilitas yang meningkat walaupun sempat menguat pada

pertengahan tahun. Secara umum melemahnya nilai tukar disebabkan oleh

adanya permasalahan yang bersifat makro-fundamental dan mikro-

struktural di pasar valuta asing yang bermuara pada ketidakseimbangan

pasokan dan permintaan valuta asing. (Laporan Tahunan Bank Indonesia,

2002: 8). Pada tahun 2001, nilai tukar berfluktuatif pada level Rp 10.000.

Secara umum, nilai tukar Rupiah selama tahun 2002 mengalami

apresiasi disertai dengan menurunnya volatilitas. Perkembangan ini selain

ditunjang oleh membaiknya faktor fundamental, faktor regional, dan faktor

sentimen, juga tidak terlepas dari intervensi Bank Indonesia (BI) dalam

56

menjaga agar nilai tukar tidak terlalu berfluktuasi. Dari sisi fundamental,

apresiasi nilai tukar Rupiah didorong oleh membaiknya neraca

pembayaran dari defisit menjadi surplus. Dari sisi sentimen pasar,

menguatnya nilai tukar Rupiah juga ditunjang oleh menguatnya sentimen

positif pasar yang didorong oleh keberhasilan penjadwalan utang,

persetujuan pencairan pinjaman IMF (International Monetary Fund).

(Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2003: 8). Pada tahun 2002, nilai tukar

berfluktuatif pada level Rp 9.000.

Nilai tukar Rupiah pada 2005 secara umum terdepresiasi. Kondisi

ini terutama terkait dengan melemahnya kinerja neraca pembayaran akibat

pengaruh kondisi sektor eksternal dan internal yang kurang

menguntungkan, sehingga memberikan tekanan yang bersifat fundamental

terhadap nilai tukar Rupiah. Di sisi eksternal,melambungnya harga minyak

dunia dan masih berlanjutnya kebijakan moneter ketat di Amerika Serikat

(AS) telah memberikan tekanan depresiasi terhadap Rupiah. Dari sisi

internal, meningkatnya permintaan valas terutama untuk memenuhi

kebutuhan impor dan pembayaran utang luar negeri merupakan faktor

utama pemicu tekanan terhadap Rupiah. Di tengah kondisi pasar keuangan

domestik yang masih mengalami kelebihan likuiditas Rupiah, permintaan

valas semakin terakselerasi sejalan dengan peningkatan ekspektasi

depresiasi akibat melonjaknya laju inflasi. Berbagai faktor tersebut

memberikan tekanan yang kuat terhadap nilai tukar Rupiah, sebelum pada

akhirnya kembali terapresiasi di triwulan keempat seiring dengan

57

kebijakan yang ditempuh Bank Indonesia dan Pemerintah. Koordinasi

kebijakan tersebut berdampak positif dan berhasil memulihkan

kepercayaan pasar, sebagaimana tercermin dari meredanya ekspektasi

depresiasi dan meningkatnya aliran masuk modal asing ke pasar keuangan

domestik. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2006: 68). Pada tahun 2005,

nilai tukar Rupiah berfluktuatif pada sekitar level Rp 9.500.

Sepanjang 2006 nilai tukar Rupiah secara umum mengalami

penguatan terhadap US Dollar disertai pergerakan yang lebih stabil

dibandingkan tahun sebelumnya. Perkembangan tersebut dipengaruhi oleh

kondisi fundamental makro ekonomi yang membaik, daya tarik investasi

keuangan di dalam negeri yang terjaga, serta perkembangan ekonomi

global yang relatif lebih kondusif. Dengan kebijakan moneter dan fiskal

yang dijalankan secara konsisten dan berhati-hati, nilai tukar Rupiah dapat

bergerak stabil meskipun menghadapi harga minyak dan suku bunga

global yang masih terus meningkat selama paruh pertama 2006, serta

munculnya tekanan regional pada penghujung 2006. (Laporan Tahunan

Bank Indonesia, 2007: 83). Pada tahun 2006, nilai tukar Rupiah

berfluktuatif pada sekitar level Rp 9.100.

Secara umum, nilai tukar Rupiah dapat bergerak stabil sampai

dengan pertengahan September 2008. Hal tersebut ditopang oleh kinerja

transaksi berjalan dan kebijakan makro ekonomi yang cukup prudent.

Namun, intensifikasi krisis keuangan global yang memicu risk aversion

dan anjloknya harga komoditas menekan Rupiah, sehingga nilai tukar

58

Rupiah terdepresiasi disertai dengan peningkatan volatilitas pada kuartal 4

tahun 2008. Anjloknya harga komoditas berdampak buruk terhadap

kinerja ekspor dan menurunkan pasokan valas yang bersumber dari devisa

hasil ekspor. Di lain pihak, impor yang meningkat akibat kuatnya

permintaan domestik membutuhkan valas yang semakin besar. Tekanan

permintaan valas semakin bertambah seiring dengan adanya aliran dana

portofolio asing ke luar akibat adanya sentimen negatif sebagai imbas

krisis finansial global yang memburuk. Turunnya pasokan valas yang

disertai tingginya permintaan valas menyebabkan tingginya tekanan

depresiasi nilai tukar. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2009: 23). Pada

tahun 2008, nilai tukar Rupiah berfluktuatif pada sekitar level Rp 9.200.

Pada awal tahun 2009, nilai tukar Rupiah mengalami depresiasi

sampai pada level Rp 11.600 samapi pada akhirnya terus terapresiasi

sampai pada level Rp 9.400. Nilai tukar Rupiah mulai kembali menguat

sejak kuartal 2 2009 ditopang perbaikan persepsi risiko terhadap emerging

market dan kondisi fundamental domestik yang tetap terjaga. (Laporan

Tahunan Bank Indonesia, 2010: 26). Pada tahun 2009, nilai tukar Rupiah

berfluktuatif pada sekitar level Rp 9.900.


Jumlah Uang Beredar (JUB) merupakan salah satu faktor yang

penting dalam mempengaruhi inflasi. Adapun perkembangan laju jumlah

uang beredar dapat dilihat pada Gambar. 4.3.

59

Gambar. 4.3 Grafik Jumlah Uang Beredar Tahun 2001 – 2010

Berdasarkan pada Gambar. 4.3, perkembangan jumlah uang

beredar terus mengalami kenaikan pada periode 2001 – 2010. Penyebab

dari hal ini merupakan semakin bertambahnya pencetakan uang yang

diimbangi dengan tingkat inflasi dan tingginya tingkat konsumsi dan

tabungan yang dimiliki oleh masyarakat Indonesia.

Pada tahun 2001 kuartal 3 sempat terjadi penurunan volume

jumlah uang beredar dari kuartal sebelumnya. Hal ini disebabkan oleh

dilakukannya instrumen moneter Operasi Pasar Terbuka (OPT) oleh Bank

Indonesia, khususnya melalui mekanisme lelang SBI baik yang berjangka

waktu 1 bulan maupun 3 bulan. Hal yang sama juga dilakukan pada tahun

2002 kuartal 2.

Ekses likuiditas perbankan yang terus meningkat telah mewarnai

60

pelaksanaan kebijakan moneter selama 2003. Di tengah kebutuhan

likuiditas perbankan yang masih rendah akibat fungsi intermediasi yang

belum berjalan optimal, suplai likuiditas selama 2003 justru meningkat

tajam, terutama yang bersumber dari ekspansi rekening pemerintah di

Bank Indonesia dan pembayaran bunga Operasi Pasar Terbuka (OPT).

Kondisi ini mengakibatkan sistem perbankan secara keseluruhan semakin

kelebihan likuiditas. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2004: 11). Hal ini

yang mengakibatkan bertambahnya jumlah uang beredar pada tahun 2003.

Perkembangan jumlah uang beredar terus mengalami kenaikan

pada periode 2005 – 2010. Penyebab dari hal ini merupakan efek dari

sentimen global, di mana masyrakat lebih cenderung untuk memegang

uangnya sendiri atau menyimpannya di bank. Bank sudah menjadi

perantara keuangan yang semakin aktif karena semakin bertumbuhnya

perekonomian di Indonesia. Hal ini terlihat dari banyaknya transaksi yang

dilakukan melalui bank, baik itu berupa transfer antar rekening maupun

transfer antar bank.

4. Suku Bunga SBI

Suku Bunga SBI merupakan salah satu faktor yang penting dalam

mempengaruhi inflasi. Adapun perkembangan laju suku bunga SBI dapat

dilihat pada Gambar. 4.4.

61

Gambar. 4.4 Grafik Suku Bunga SBI Tahun 2001 – 2010

Berdasarkan pada Gambar. 4.4, peningkatan suku bunga SBI

selama 2001 masih belum secara langsung berpengaruh pada peningkatan

suku bunga deposito secara signifikan, terutama akibat masih tingginya

likuiditas perbankan sebagai akibat masih tingginya ketergantungan

perbankan pada SBI sebagai alternatif penempatan utama, dengan

memanfaatkan selisih antara suku bunga SBI dan deposito di tengah

kondisi fungsi intermediasi perbankan yang belum sepenuhnya pulih.

Pada tahun 2002, penurunan suku bunga SBI disebabkan oleh

penurunan suku bunga FASBI. Penurunan suku bunga SBI tersebut juga

didorong oleh kondisi perbankan yang mengalami kelebihan likuiditas

sebagai akibat dari belum berjalannya fungsi intermediasi perbankan

secara lebih optimal. (Laporan Tahunan Bank Indonesia, 2003: 75). Hal

ini juga terjadi pada tahun 2003 sampai 2004 kuartal 2.

62

Pada tahun 2004 kuartal 3, suku bunga SBI mengalami kenaikan

yang merupakan suatu cara untuk menaikkan suku bunga deposito. Hal ini

juga terjadi pada tahun 2005 pada kuartal 3 dan 4. Pada tahun 2006, terjadi

penurunan suku bunga SBI setelah kuartal 1. Hal ini disebabkan untuk

menambah jumlah uang di masyarakat. Pada tahun 2007 kuartal 3 terjadi

kenaikan suku bunga SBI yang merupakan suatu intensitas dalam rangka

penyerapan likuiditas.

Pada tahun 2008, suku bunga SBI selalu naik. Hal ini merupakan

suatu cara untuk tetap menumbuhkan rasa aman kepada para investor

akibat krisis global yang terjadi. Tingginya suku bunga SBI akan

berdampak positif pada tingkat bunga deposito yang akan mendorong para

investor untuk berinvestasi.

B. Analisis Uji Ekonometrik

1. Analisis dan Interpretasi

a. Uji Stasioneritas Data & Derajat Integrasi

1) Uji Stasioneritas Data

Langkah pertama yang harus dilakukan dalam estimasi

model ekonomi dengan data time series adalah dengan menguji

stasioneritas pada data atau disebut juga stationary stochastic

process. Uji stasioneritas data ini dapat dilakukan dengan

menggunakan Augmented Dickey Fuller (ADF) pada derajat yang

63

sama (level atau different) hingga diperoleh suatu data yang

stasioner, yaitu data yang variansnya tidak terlalu besar dan

mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya.


Tabel. 4.1 Uji Stasioneritas Data

Variabel Probabilitas ADF t-Statistic ADF Critical Value (5% level) Inflasi 0.4114 -2.324788 -3.529758 Kurs 0.0876 -3.264696 -3.533083 JUB 0.7836 -1.577717 -3.529758 SBI 0.1235 -3.088517 -3.533083

Sumber: Lampiran 2

Berdasarkan Tabel. 4.1 di atas, terlihat bahwa seluruh

variabel belum stasioner pada tingkat level atau I(0). Hal ini

disebabkan karena nilai probabilitas seluruh variabel tersebut

masih lebih besar dari α = 5%. Hal ini juga dapat dibuktikan lagi

dengan melihat pada Critical Value (5% level) yang nilainya masih

lebih kecil dibandingkan dengan t-Statistic ADF. Dengan

demikian, pengujian dilanjutkan dengan uji derajat integrasi.

2) Uji Derajat Integrasi

Setelah dilakukan uji stasioneritas dan hasilnya adalah seluruh

variabel belum stasioner pada tingkat level atau I(0), maka

dilakukanlah uji derajat integrasi. Uji derajat integrasi dilakukan

64

dengan melihat probabilitas pada ADF Unit Root Test dan dengan

melihat pada tingkat difference berapa variabel tersebut stasioner.

Tabel. 4.2 Uji Derajat Integrasi (First Difference)


Sumber: Lampiran 3

Berdasarkan Tabel. 4.2 Uji Derajat Integrasi (First

Difference) di atas, terlihat bahwa variabel Inflasi dan Kurs telah

stasioner di tingkat derajat pertama (first difference) atau I(1). Hal

ini disebabkan karena nilai probabilitas variabel Inflasi dan Kurs

lebih kecil daripada α = 5%. Hal ini juga dapat dibuktikan lagi

dengan melihat Critical Value (5% level) yang nilainya masih lebih

besar dibandingkan dengan t-Statistic ADF. Artinya, variabel

Inflasi dan Kurs telah stasioner di tingkat derajat pertama first

difference pada α = 5%.

Berdasarkan Tabel. 4.2 Uji Derajat Integrasi (First

Difference) di atas, juga diketahui bahwa variabel JUB dan SBI

belum stasioner di tingkat derajat pertama first difference atau I(1).

Hal ini disebabkan karena nilai probabilitas variabel JUB dan SBI

lebih besar daripada α = 5%. Hal ini juga dapat dibuktikan lagi

65

dengan melihat Critical Value (5% level) yang nilainya masih lebih

kecil dibandingkan dengan t-Statistic ADF. Artinya, variabel JUB

dan SBI belum stasioner di tingkat derajat pertama (first

difference) pada α = 5%.

Setelah dilakukan Uji Derajat Integrasi (First Difference)

dan hasilnya adalah masih terdapat dua variabel yaitu variabel JUB

dan variabel SBI belum stasioner di tingkat first difference pada

α = 5%. Hal ini juga pernah terjadi pada peneilitian yang

dilakukan oleh Enny Sri Hartati, di mana belum semua variabel

stasioner pada derajat yang sama. Oleh karena itu, maka perlu

dilanjutkan uji stasioneritas atau derajat integrasi sampai semua

variabel yang diamati mempunyai derajat yang sama. Selanjutnya

akan dilakukan Uji Derajat Integrasi (Second Difference) yang

hasilnya dapat dilihat pada Tabel. 4.3.

Tabel. 4.3 Uji Derajat Integrasi (Second Difference)


Sumber: Lampiran 3

Berdasarkan Tabel. 4.3 Uji Derajat Integrasi (Second

Difference) di atas, terlihat bahwa seluruh variabel telah stasioner

66

di tingkat derajat kedua (second difference) atau I(2). Hal ini

disebabkan karena nilai probabilitas seluruh variabel lebih kecil

daripada α = 5%. Hal ini juga dapat dibuktikan lagi dengan

melihat Critical Value (5% level) yang nilainya masih lebih besar

dibandingkan dengan t-Statistic ADF. Artinya, seluruh variabel

telah stasioner di tingkat derajat kedua (second difference) pada

α = 5%.

b. Uji Kausalitas Granger

Metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan kausalitas

antar variabel yang diamati adalah dengan Uji Kausalitas Granger.

Dalam penelitian ini, uji kausalitas Granger digunakan untuk melihat

arah hubungan di antara variabel-variabel. (Shochrul R. Ajija, dkk,

2011: 167).

Tabel. 4.4 Uji Kausalitas Granger Antara Kurs dan Inflasi

Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/16/11 Time: 12:37 Sample: 2001Q1 2010Q4 Lags: 12

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability INFLASI does not Granger Cause KURS 28 13.2542 0.02795

KURS does not Granger Cause INFLASI 0.39304 0.89480 Sumber: Lampiran 4

67

Berdasarkan Tabel. 4.4 Uji Kausalitas Granger Antara Kurs dan

Inflasi tersebut, terdapat sebuah hubungan kausalitas antara variabel

Inflasi dengan variabel Kurs. Hal ini disebabkan karena nilai

probabilitas dari variabel Inflasi terhadap Kurs lebih kecil

dibandingkan dengan nilai α = 5%. Hal ini dapat terlihat pada

perekonomian bahwa dengan tingginya tingkat inflasi menciptakan

terdepresiasinya nilai tukar karena dengan tingginya inflasi membuat

permintaan terhadap mata uang asing meningkat. Selanjutnya akan

dilihat bagaimana hasil Uji Kausalitas Granger Antara JUB dan Inflasi

pada Tabel. 4.5.

Tabel. 4.5 Uji Kausalitas Granger Antara JUB dan Inflasi


Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability INFLASI does not Granger Cause JUB 28 0.44899 0.86240

JUB does not Granger Cause INFLASI 0.81537 0.65727 Sumber: Lampiran 4

Berdasarkan Tabel. 4.5 Uji Kausalitas Granger Antara JUB dan

Inflasi tersebut, tidak terdapat sebuah hubungan kausalitas antara

variabel Inflasi dengan variabel JUB. Hal ini disebabkan karena nilai

probabilitas dari variabel Inflasi terhadap JUB lebih besar

68


perekonomian bahwa dengan tingginya tingkat jumlah uang beredar

M2 yang relatif bergerak naik tidak seimbang dengan fluktuatifnya

inflasi. Tingginya nilai M2 ini disebabkan oleh pencetakan uang yang

berlebih kemudian tidak memiliki hubungan kausalitas terhadap

inflasi. Kemungkinan besar nilai M1 yang memiliki hubungan

kausalitas terhadap inflasi. Selanjutnya akan dilihat bagaimana hasil

Uji Kausalitas Granger Antara SBI dan Inflasi pada Tabel. 4.6.

Tabel. 4.6 Uji Kausalitas Granger Antara SBI dan Inflasi


Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability INFLASI does not Granger Cause SBI 38 0.90064 0.41606

SBI does not Granger Cause INFLASI 4.56807 0.01773 Sumber: Lampiran 4

Berdasarkan Tabel. 4.6 Uji Kausalitas Granger Antara SBI dan

Inflasi tersebut, terdapat sebuah hubungan kausalitas antara variabel

Inflasi dengan variabel SBI. Hal ini disebabkan karena nilai

probabilitas dari variabel Inflasi terhadap SBI lebih besar


perekonomian bahwa dengan fluktuatifnya nilai SBI seimbang dengan

69

fluktuatifnya inflasi. Dengan ditentukannya tingkat suku bunga SBI

dapat mendorong tingkat inflasi kepada tahap yang diinginkan

sehingga Bank Indonesia dapat mencapai targetnya dalam pengaturan

inflasi.

c. Uji Kointegrasi

Setelah dilakukan Uji Kausalitas Granger, maka selanjutnya akan

dilakukan Uji Kointegrasi. Dua variabel yang tidak stasioner sebelum

dideferensi namun stasioner pada tingkat deferensi pertama, besar

kemungkinan akan terjadi kointegrasi, yang berarti terdapat hubungan

jangka panjang di antara keduanya. (Wing Wahyu Winarno, 2009:

260). Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam uji

kointegrasi adalah dengan metode Johansen. (Shochrul R. Ajija, dkk,

2011: 190). Metode Johansen digunakan untuk mengestimasi matriks

Π dari unrestricted VAR dan untuk melakukan pengujian apakah

hasil reduced rank Π dapat diterima atau tidak. Dalam pengujian

reduced rank tersebut, Johansen menggunakan dua pengujian statistik

yang berbeda, yaitu trace test ( traceλ ) dan maximum eigenvalue test

( maxλ ). Penentuan ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai Max-

Eigen dengan nilai trace-nya. Jika nilai Max-Eigen dan nilai trace-nya

lebih besar daripada nilai kritis 1% dan 5%, maka data terkointegrasi.


70

Tabel. 4.7 Uji Kointegrasi

Variabel Trace Statistic Critical Value (5% level) Trace Max-Eigen Statistic Critical Value (5% level) Max-Eigen

Kurs 21.06889 25.87211 13.57780 19.38704 JUB 28.05682 25.87211 20.66516 19.38704

SBI 20.64268 25.87211 15.48874 19.38704 Sumber: Lampiran 5

Berdasarkan tabel 4.7 Uji Kointegrasi di atas, terindikasi bahwa

pada nilai Trace Statistic variabel Kurs dan SBI masih lebih kecil bila

dibandingkan dengan Critical Value (5% level) Trace. Hal ini serupa

dengan nilai Max-Eigen Statistic variabel Kurs dan SBI yang masih

lebih kecil dibandingkan dengan Critical Value (5% level) Max-Eigen.

Hal ini membuktikan bahwa pada variabel Kurs dan SBI tidak terjadi

kointegrasi.

Berdasarkan juga pada tabel 4.7 Uji Kointegrasi di atas, terindikasi

bahwa pada nilai Trace Statistic variabel JUB lebih besar bila

dibandingkan dengan Critical Value (5% level) Trace. Hal ini serupa

dengan nilai Max-Eigen Statistic variabel JUB yang lebih besar

dibandingkan dengan Critical Value (5% level) Max-Eigen. Hal ini

membuktikan bahwa pada variabel Jumlah Uang Beredar terjadi

kointegrasi.

d. Estimasi VECM

Setelah dilakukan Uji Kointegrasi, maka selanjutnya akan

dilakukan Uji Estimasi VECM. Jika suatu data time series model VAR

71

telah terbukti terdapat hubungan kointegrasi, maka VECM dapat

digunakan untuk mengetahui tingkah laku jangka pendek dari suatu

variabel terhadap nilai jangka panjangnya. VECM juga digunakan

untuk menghitung hubungan jangka pendek antar variabel melalui

koefisien standar dan mengestimasi hubungan jangka panjang dengan

menggunakan lag residual dari regresi yang terkointegrasi. (Shochrul R.

Ajija, dkk, 2011: 191).

Tabel. 4.8

Estimasi VECM

Variabel t-Statistic t-Table Kurs 2.19162 1.684

JUB -1.43911 1.684

SBI -2.25938 1.684 Sumber: Lampiran 6 & Lampiran 9

Berdasarkan tabel 4.8 Estimasi VECM di atas, terlihat bahwa tidak

terdapat hubungan jangka panjang atau jangka pendek antara variabel

JUB dengan variabel Inflasi. Hal ini disebabkan karena nilai t-Statistic

untuk variabel JUB lebih kecil dibandingkan dengan nilai t-tabelnya.

Di sisi lain, terdapat dua hubungan jangka pendek atau jangka

panjang terhadap variable inflasi. Hal ini disebabkan karena nilai t-

Statistic untuk variabel JUB lebih besar dibandingkan dengan nilai t-

tabelnya. Oleh karena itu, maka dapat dikatakan bahwa terdapat dua

hubungan jangka panjang atau jangka pendek antara variabel Kurs dan

SBI terhadap variabel Inflasi. Hal ini sejalan dengan hasil dari uji

72

kausalitas Granger di mana pada perekonomian pergerakan dari Kurs

dan Suku Bunga SBI memiliki hubungan kausalitas terhadap variabel

inflasi.

e. IRF (Impulse Response Function)

Setelah dilakukan Uji Estimasi VECM, maka selanjutnya akan

dilakukan Uji IRF (Impulse Response Function). IRF menggambarkan

ekspektasi k-periode ke depan dari kesalahan prediksi suatu variabel

akibat inovasi dari variabel yang lain. Dengan demikian, lamanya

pengaruh dari shock suatu variabel terhadap variabel lain sampai

pengaruhnya hilang atau kembali ke titik keseimbangan dapat dilihat

atau diketahui. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 168).

Gambar. 4.5 Impulse Response Function

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DKURS to DKURS

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DKURS to DJUB

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DKURS to DSBI

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DKURS to DINFLASI

-.0 04

.0 00

.0 04

.0 08

.0 12

.0 16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DJUB to DKURS

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DJUB to DJUB

-.0 04

.0 00

.0 04

.0 08

.0 12

.0 16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DJUB to DSBI

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DJUB to DINFLASI

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DSBI to DKURS

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DSBI to DJUB

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DSBI to DSBI

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DSBI to DINFLASI

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DINFLASI to DKURS

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DINFLASI to DJUB

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

Response of DINFLASI to DSBI

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DINFLASI to DINFLASI

Response to Cholesky One S.D. Innovations

Sumber: Lampiran 7

73

Pada Gambar. 4.5 Impulse Response kolom keempat menunjukkan

respon dari variabel kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI

terhadap kejutan satu standar deviasi dari inflasi. Pada baris pertama

terlihat bahwa adanya kejutan (shock) atas DKURS awalnya terjadi

hubungan yang stabil dengan DINFLASI sampai pada periode ke-2.

DINFLASI tidak kembali pada nilainya semula melainkan membentuk

titik keseimbangan yang baru dan berhasil direspon positif sampai

pada periode ke-4. Pada periode ke-10 DINFLASI berada pada titik

tertinggi. Pada baris kedua, sedikit kejutan DJUB cukup menghasilkan

dampak positif terhadap DINFLASI sampai periode ke-3. Setelah

periode ke-3, dampak positif tidak lagi dirasakan sampai pada periode

ke-5. Setelah itu, DJUB memberikan hubungan positif sampai pada

periode ke-6 dan lebih fluktuatif sampai periode ke-10. Pada baris

ketiga menunjukkan adanya kejutan DSBI direspon secara negatif

setelah periode ke-3 dan pada periode ke-4 sampai dengan periode ke-

10 cenderung lebih stabil. Secara ringkas, penjelasan IRF ini dapat

dilihat pada Tabel. 4.9 Impulse Response Function berikut.

Tabel. 4.9

Impulse Response Function Terhadap DINFLASI

Periode DKURS DJUB DSBI Ke-2 Bergerak naik Mulai menaik Direspon positif Ke-3 Stabil Titik tertinggi Titik tertinggi Ke-4 Mulai direspon negative Direspon negative Bergerak stabil Ke-7 Mulai bergerak negative Direspon negative Stabil Ke-10 Titik tertinggi Titik terendah Stabil

Sumber: Lampiran 7

74

f. Variance Decomposition

Setelah dilakukan Uji IRF (Impulse Response Function), maka

selanjutnya akan dilakukan Uji Variance Decomposition. Variance

decomposition atau disebut juga forecast error variance decomposition

merupakan perangkat pada model VAR yang akan memisahkan variasi

dari sejumlah variabel yang diestimasi menjadi komponen-komponen

shock atau menjadi variabel innovation, dengan asumsi bahwa

variabel-variabel innovation tidak saling berkorelasi. Kemudian,

variance decomposition akan memberikan informasi mengenai

proporsi dari pergerakan pengaruh shock pada sebuah variabel

terhadap shock variabel lainnya pada periode saat ini dan periode yang

akan datang. (Shochrul R. Ajija, dkk, 2011: 168).

Tabel. 4.10 Variance Decomposition

Variance Decomposition of DINFLASI:

Period S.E. DKURS DJUB DSBI DINFLASI 1 2.670994 1.570200 5.353828 71.56205 21.51393

2 4.062293 0.714682 10.44683 76.35162 12.48687 3 5.304079 0.728064 12.39163 77.61370 9.266610 4 6.308796 1.535248 13.09655 75.30427 10.06394 5 6.923215 2.144340 13.79464 73.87573 10.18529 6 7.442570 2.915827 14.41621 72.43856 10.22940 7 7.951038 3.853671 14.71353 70.70841 10.72439 8 8.381947 4.590468 15.04302 69.35116 11.01536 9 8.785800 5.216628 15.33422 68.27511 11.17405

10 9.187737 5.791903 15.52843 67.26190 11.41776 Cholesky Ordering: DKURS DJUB DSBI DINFLASI Sumber: Lampiran 8

75

Berdasarkan Tabel. 4.10 Variance Decomposition, tabel ini

menjelaskan tentang variance decomposition dari variabel DINFLASI,

yaitu variabel apa saja dan seberapa besar variabel tersebut mempengaruhi

variabel DINFLASI. Pada periode pertama, variabel DINFLASI

dipengaruhi oleh variabel DSBI sebesar 71,56%, DJUB 5,35%, dan

DKURS 1,57%. Pada periode selanjutnya pengaruh varaiabel-variabel

independen tersebut semakin besar terhadap DINFLASI. Pada periode ke-

10, variabel DINFLASI dipengaruhi oleh variabel DSBI sebesar 67,26%,

DJUB 15,52%, dan DKURS 5,79%. Perkembangan DJUB lebih baik

daripada DKURS. Variabel DSBI adalah yang paling besar pengaruhnya

terhadap variabel DINFLASI, kemudian disusul variabel DJUB, dan

terakhir variabel DKURS.

76

BAB V

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

A. Kesimpulan

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis terdapat

kesamaan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Fery Andrianus &

Amelia Niko di mana didapatkan hasil suku bunga dan nilai tukar berpengaruh

positif terhadap inflasi maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Terdapat dua buah variabel yang mempunyai hubungan kausalitas

terhadap variabel Inflasi yaitu variabel Kurs dan SBI. Berdasarkan

hasil ini maka untuk Hipotesis I didapatkan hasil Ha diterima, yaitu

sekurang-kurangnya terdapat sebuah variabel yang mempunyai

hubungan kuantitas kausalitas antara kurs, jumlah uang beredar,

dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode 2001-

2010.

2. Pada variabel JUB terjadi kointegrasi. Hal ini tidak diikuti oleh

variabel Kurs dan variabel SBI. Dengan demikian, untuk Hipotesis

II didapatkan hasil Ha diterima, yaitu sekurang-kurangnya terdapat

sebuah variabel yang mempunyai hubungan kuantitas kointegrasi

antara kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga SBI terhadap

inflasi di Indonesia pada periode 2001 –2010.

3. Terdapat hubungan jangka panjang atau jangka pendek antara

variabel SBI dan KURS dengan variabel Inflasi. Dengan demikian,

77

untuk Hipotesis III didapatkan hasil Ha diterima, yaitu sekurang-

kurangnya terdapat sebuah variabel yang mempunyai pengaruh

guncangan (shock) yang besar antara kurs, jumlah uang beredar,

dan suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia periode 2001-

2010.

B. Implikasi

Variabel Inflasi memiliki hubungan kausalitas dan hubungan jangka

panjang atau jangka pendek pada variabel suku bunga SBI dan kurs, maka Bank

Indonesia sudah melakukan tugasnya dengan baik dalam mengatur tingkat inflasi

di Indonesia yaitu pengendalian inflasi dari sisi moneter melalui Inflation

Targeting Framework (ITF). Inflation Targeting Framework (ITF) adalah sebuah

kerangka kerja di mana Bank Indonesia secara eksplisit mengumumkan sasaran

inflasi kepada publik dan kebijakan moneter diarahkan untuk mencapai sasaran

inflasi yang ditetapkan oleh pemerintah tersebut. (Bank Indonesia, Kerangka

Kebijakan Moneter). Dengan mengkerucuti hal-hal yang berpengaruh terhadap

inflasi khususnya dalam jangka pendek dan jangka panjang maka dapat

dirumuskan kebijakan yang tetap untuk diterapkan pada negara tersebut agar

tingkat inflasi tetap stabil yang berorientasi pada kurs dan suku bunga SBI.

Dengan tingkat inflasi yang relatif stabil diharapkan dapat mengurangi

ketidakpastian (uncertainty) bagi pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan.

Pengalaman empiris menunjukkan bahwa inflasi yang tidak stabil akan

menyulitkan keputusan masyarakat dalam melakukan konsumsi, investasi, dan

78

produksi, yang pada akhirnya akan menurunkan pertumbuhan ekonomi. Hal ini

juga dapat menunjang ekspor-impor dalam hal pendapatan untuk cadangan devisa

dengan melakukan kebijakan atau intervensi pada kurs.

Dengan melihat Inflation Targeting Framework (ITF) dapat berjalan

dengan baik dan sesuai dengan harapan maka diharapkan dapat mengurangi

kemiskinan di masa yang akan datang karena inflasi yang tinggi akan

menyebabkan pendapatan riil masyarakat akan terus turun sehingga standar hidup

dari masyarakat turun dan akhirnya menjadikan semua orang, terutama orang

miskin, bertambah miskin. Harapan lain adalah agar di masa yang akan datang

dapat mencegah tingkat inflasi domestik yang lebih tinggi dibanding dengan

tingkat inflasi di negara tetangga karena dapat menjadikan tingkat bunga domestik

riil menjadi tidak kompetitif sehingga dapat memberikan tekanan pada nilai

rupiah.

79

DAFTAR PUSTAKA

Ajija, Shochrul R., Sari Dyah W., Setianto Rahmat H., Primanti, Martha R. (2011). Cara Cerdas Menguasai EViews. Penerbit Salemba Empat: Jakarta.

Andrianus, Fery & Niko, Amelia. (2006). “Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Inflasi di Indonesia Periode 1997:3 – 2005:2”. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol.11 No.2.

Baroroh, Utami. (2010). “Pengaruh Guncangan (Shock) Output Gap dan Inflasi Terhadap Suku Bunga Sebagai Sasaran Operasional Kebijakan Moneter di Indonesia”. Signifikan. Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta: Jakarta.

Basalim, Umar., Alim, Muh. Rum., dan Oesman, Helma. (2000). Perekonomian Indonesia: Krisis dan Strategi Alternatif. Universitas Nasional Jakarta dan PT Pustaka Cidesindo: Jakarta.

Case, Karl E. dan Fair, Ray C. (2007). Prinsip-prinsip Ekonomi Edisi Kedelapan. Penerbit Erlangga: Jakarta.

Colander, David C. (2004). Economics. The McGraw-Hill Companies, Inc: New York.

DeLong, J. Bradford. (2002). Macroeconomics. The McGraw-Hill Companies, Inc: New York.

Frank, Robert H. & Bernanke, Ben S. (2007). Principles of Economics. The McGraw-Hill Companies, Inc: New York.

Gujarati, Damodar. (1999). Ekonometrika Dasar. Penerbit Erlangga: Jakarta.

Hartati, Enny Sri. (2004). “Dampak Pergerakkan Nilai Tukar Terhadap Inflasi (Exchange Rate Pass Through) di Indonesia”. Media Ekonomi Vol.10 No.3.

80

Harunurrasyid & Noveriza, Yovi. (2005). “Pengaruh Tingkat Bunga SBI Terhadap Tingkat Inflasi di Indonesia”. Jurnal Kajian Ekonomi dan Bisnis, Vol.7, No.2.

Kuncoro, Mudrajad. (2009). Metode Riset Untuk Bisnis & Ekonomi. PT Gelora Aksara Pratama: Jakarta.

Lestari, Etty Puji. “Pengaruh Volatilitas Nilai Tukar Rupiah Terhadap Permintaan Uang M1 Indonesia, Estimasi Data Non Stasioner”. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol.10, No.2.

Mankiw, N. Gregory. (2007). Makroekonomi. Penerbit Erlangga: Jakarta.

McConnell, Campbell R. & Brue, Stanley L. (2002). Macroeconomics. The McGraw-Hill Companies, Inc: New York.

Mishkin, Frederic S. (2008). Ekonomi Uang, Perbankan, dan Pasar Keuangan. Penerbit Salemba Empat: Jakarta.

Murni, Asfia. (2006). Ekonomika Makro. PT Refika Aditama: Bandung.

Nachrowi, Djalal Nachrowi, dan Usman, Hardius. (2006). Pendekatan Populer dan Praktis EKONOMETRIKA untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia: Jakarta.

Nairobi. (2006). “Faktor-faktor Utama yang Mempengaruhi Pergerakkan Inflasi di Kota Bandar Lampung”. Media Ekonomi Vol.12, No.2.

Nopirin. (1992). Ekonomi Moneter Buku I. BPFE: Yogyakarta.

Nopirin. (2009). Ekonomi Moneter Buku II. BPFE: Yogyakarta.

81

Nuryadin, Didi. (2006). “Real Effective Exchange Rate Determination in Indonesia: A Behavioral Equilibrium Exchange Rate Approach”. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol.11 No.2.

Pratikto, Adji & Budi, Andy Susilo Lukito. (2005). “The Impact of Exchange Rate Uncertainty on Indonesian Exports: Before and During The Period of Crisis”. Jurnal Ekonomi & Bisnis. Jakarta.

Schiller, Bradley R. (2003). The Macro Economy Today. The McGraw-Hill Companies, Inc: New York.

Skousen, Mark. (2006). Sang Maestro Teori-teori Ekonomi Modern. Prenada Media: Jakarta.

Sukirno, Sadono. (2000). Makro Ekonorni Modern Perkembangan Pemikiran dari Klasik Hingga Keynesian Baru. PT. Raja Grafindo Persada: Jakarta.

Sukirno, Sadono. (2008). Makro Ekonorni Teori Pengantar. PT. Raja Grafindo Persada: Jakarta.

Winarno, Wing Wahyu. (2009). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews. Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN: Yogyakarta.

www.bi.go.id/web/id/Moneter/Inflasi/Pengenalan+Inflasi/

www.bi.go.id/web/id/Moneter/Inflasi/Pengenalan+Inflasi/disagregasi.htm

www.bi.go.id/web/id/Moneter/Inflasi/Pengenalan+Inflasi/pentingnya.htm

www.bi.go.id/web/id/Moneter/Kalkulator+Kurs/defaultTable.htm?id=val&tipe=Local&bgn=0&mod=0&jmlh=1&kurs=USD&period1=2005&period2=2010&bln1=1&bln2=12

www.bi.go.id/web/id/Moneter/Kerangka+Kebijakan+Moneter/

http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/Inflasi/Pengenalan+Inflasi/

http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/Inflasi/Pengenalan+Inflasi/disagregasi.htm

http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/Inflasi/Pengenalan+Inflasi/pentingnya.htm

http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/Kalkulator+Kurs/defaultTable.htm?id=val&tipe=L

http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/Kerangka+Kebijakan+Moneter/

82

www.bi.go.id/web/id/Moneter/Operasi+Moneter/Suku+Bunga+SBI/

www.bi.go.id/web/id/Publikasi/Laporan+Tahunan/Laporan+Perekonomian+Indonesia/lpi_2005.htm www.bi.go.id/web/id/Publikasi/Laporan+Tahunan/Laporan+Perekonomian+Indonesia/lpi_2006.htm

www.bi.go.id/web/id/Publikasi/Laporan+Tahunan/Laporan+Perekonomian+Indonesia/lpi_2008.htm

www.bi.go.id/web/id/Statistik/Statistik+Ekonomi+dan+Keuangan+Indonesia/Versi+HTML/Sektor+Moneter/

_______. (2002). Laporan Tahunan Bank Indonesia 2001. Jakarta.

_______. (2003). Laporan Tahunan Bank Indonesia 2002. Jakarta.

_______. (2004). Laporan Perekonomian Indonesia 2003. Jakarta.








http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/Operasi+Moneter/Suku+Bunga+SBI/

http://www.bi.go.id/web/id/Publikasi/Laporan+Tahunan/Laporan+Perekonomian+Indon



http://www.bi.go.id/web/id/Statistik/Statistik+Ekonomi+dan+Keuangan+Indonesia/Vers

83

LAMPIRAN

84

Lampiran 1

Data Sebelum Diolah

Tahun Inflasi (%) Kurs (Rupiah) JUB (Miliar Rupiah) Suku Bunga SBI (%) 2001.1 9.35 9757.07 753814 14.86 2001.2 11.15 11220.08 792329 15.96 2001.3 12.76 9716.27 776092 17.18 2001.4 12.64 10301.99 824753 17.62 2002.1 14.54 10180.9 835531 17.11 2002.2 12.57 9096.51 833332 16.07 2002.3 10.38 8948.64 856420 14.68 2002.4 10.28 9044.62 872321 13.12 2003.1 7.82 8907.39 877558 12.52 2003.2 7.25 8491.09 890017 10.78 2003.3 6.37 8433.74 906037 8.99 2003.4 5.72 8474.68 942221 8.38 2004.1 4.84 8462.98 931166 7.72 2004.2 6.41 8985.32 951277 7.25 2004.3 6.71 9151.63 981646 7.3 2004.4 6.27 9116.93 1011210 7.3 2005.1 7.76 9273.2 1018190 7.29 2005.2 7.65 9545.2 1057566 7.79 2005.3 8.41 10006.17 1121787 8.75 2005.4 17.79 9997.14 1180230 12.54 2006.1 16.9 9305.91 1197153 12.85 2006.2 15.51 9094.84 1232257 12.4 2006.3 14.87 9121.02 1273881 11.36 2006.4 6.05 9136.19 1351286 9.5 2007.1 6.36 9099.42 1372146 8.1 2007.2 6.02 8975.18 1412120 7.83 2007.3 6.51 9247.91 1494901 8.27 2007.4 6.73 9234.98 1581026 8.2 2008.1 7.64 9257.48 1598235 7.99 2008.2 10.12 9265.05 1652268 8.43 2008.3 11.96 9217.78 1715667 9.7 2008.4 11.5 11028.11 1853117 11.25 2009.1 8.56 11623.17 1897035 9.68 2009.2 5.67 10541.46 1939075 7.63 2009.3 2.76 9996.55 1991585 6.7 2009.4 2.59 9470.14 2075036 6.59 2010.1 3.65 9265.8 2084141 6.58 2010.2 4.37 9119.63 2163467 6.56 2010.3 6.15 8999.02 2243001 6.63 2010.4 6.32 8962.97 2374792 6.37

85

Sumber: 1. Data Inflasi didapat dari Laporan Inflasi (Indeks Harga Konsumen) pada situs resmi Bank Indonesia.

2. Data Kurs didapat dari Kalkulator Kurs pada situs resmi Bank Indonesia.

3. Data Jumlah Uang Beredar didapat dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia sektor moneter pada situs resmi Bank Indonesia.

4. Data Suku Bunga SBI didapat dari sub bagian Suku Bunga SBI pada situs resmi Bank Indonesia.

86

Data Penelitian Tahun Inflasi (%) Log Kurs (Rupiah) Log JUB (Miliar Rupiah) Suku Bunga SBI (%)

2001.I 9.35 3.99 5.88 14.86 2001.II 11.15 4.05 5.9 15.96 2001.III 12.76 3.99 5.89 17.18 2001.IV 12.64 4.01 5.92 17.62 2002.I 14.54 4.01 5.92 17.11 2002.II 12.57 3.96 5.92 16.07 2002.III 10.38 3.95 5.93 14.68 2002.IV 10.28 3.96 5.94 13.12 2003.I 7.82 3.95 5.94 12.52 2003.II 7.25 3.93 5.95 10.78 2003.III 6.37 3.93 5.96 8.99 2003.IV 5.72 3.93 5.97 8.38 2004.I 4.84 3.93 5.97 7.72 2004.II 6.41 3.95 5.98 7.25 2004.III 6.71 3.96 5.99 7.3 2004.IV 6.27 3.96 6 7.3 2005.I 7.76 3.97 6.01 7.29 2005.II 7.65 3.98 6.02 7.79 2005.III 8.41 4 6.05 8.75 2005.IV 17.79 4 6.07 12.54 2006.I 16.9 3.97 6.08 12.85 2006.II 15.51 3.96 6.09 12.4 2006.III 14.87 3.96 6.11 11.36 2006.IV 6.05 3.96 6.13 9.5 2007.I 6.36 3.96 6.14 8.1 2007.II 6.02 3.95 6.15 7.83 2007.III 6.51 3.97 6.17 8.27 2007.IV 6.73 3.97 6.2 8.2 2008.I 7.64 3.97 6.2 7.99 2008.II 10.12 3.97 6.22 8.43 2008.III 11.96 3.96 6.23 9.7 2008.IV 11.5 4.04 6.27 11.25 2009.I 8.56 4.07 6.28 9.68 2009.II 5.67 4.02 6.29 7.63 2009.III 2.76 4 6.3 6.7 2009.IV 2.59 3.98 6.32 6.59 2010.I 3.65 3.97 6.32 6.58 2010.II 4.37 3.96 6.34 6.56 2010.III 6.15 3.95 6.35 6.63

2010.IV 6.32 3.95 6.38 6.37

87

Sumber: Data Olahan

88

Lampiran 2

Uji Stasioneritas Data Inflasi (Data diolah dengan EViews 5)

Null Hypothesis: INFLASI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.324788 0.4114

Test critical values: 1% level -4.211868 5% level -3.529758 10% level -3.196411 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(INFLASI) Method: Least Squares Date: 05/31/11 Time: 21:39 Sample (adjusted): 2001Q2 2010Q4 Included observations: 39 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INFLASI(-1) -0.257202 0.110635 -2.324788 0.0258

C 2.965179 1.478747 2.005197 0.0525 @TREND(2001Q1) -0.039835 0.037213 -1.070467 0.2915

R-squared 0.131348 Mean dependent var -0.077692

Adjusted R-squared 0.083090 S.D. dependent var 2.524265 S.E. of regression 2.417120 Akaike info criterion 4.676834 Sum squared resid 210.3289 Schwarz criterion 4.804801 Log likelihood -88.19827 F-statistic 2.721772 Durbin-Watson stat 1.522223 Prob(F-statistic) 0.079290

89

Uji Stasioneritas Data Kurs (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: KURS has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURS) Method: Least Squares Date: 05/30/11 Time: 23:41 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. KURS(-1) -0.386817 0.118485 -3.264696 0.0025

D(KURS(-1)) 0.120646 0.148955 0.809952 0.4236 C 1.527004 0.470031 3.248729 0.0026

@TREND(2001Q1) 0.000375 0.000318 1.179603 0.2463 R-squared 0.252741 Mean dependent var -0.002632

Adjusted R-squared 0.186807 S.D. dependent var 0.023559 S.E. of regression 0.021245 Akaike info criterion -4.766061 Sum squared resid 0.015346 Schwarz criterion -4.593684 Log likelihood 94.55517 F-statistic 3.833212 Durbin-Watson stat 1.656756 Prob(F-statistic) 0.018179

90

Uji Stasioneritas Data Jumlah Uang Beredar (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: JUB has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(JUB) Method: Least Squares Date: 05/30/11 Time: 23:41 Sample (adjusted): 2001Q2 2010Q4 Included observations: 39 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. JUB(-1) -0.105936 0.067145 -1.577717 0.1234

C 0.624472 0.391338 1.595736 0.1193 @TREND(2001Q1) 0.001660 0.000881 1.884844 0.0675

R-squared 0.160363 Mean dependent var 0.012821


91

Uji Stasioneritas Data Suku Bunga SBI (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: SBI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(SBI) Method: Least Squares Date: 05/31/11 Time: 21:41 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. SBI(-1) -0.187493 0.060706 -3.088517 0.0040

D(SBI(-1)) 0.627121 0.127858 4.904815 0.0000 C 2.455375 0.938203 2.617104 0.0131

@TREND(2001Q1) -0.032893 0.018317 -1.795780 0.0814 R-squared 0.456527 Mean dependent var -0.252368


92

Lampiran 3 Uji Derajat Integrasi First Difference Inflasi (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(INFLASI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(INFLASI,2) Method: Least Squares Date: 05/31/11 Time: 21:41 Sample (adjusted): 2002Q2 2010Q4 Included observations: 35 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(INFLASI(-1)) -1.313498 0.273610 -4.800624 0.0000

D(INFLASI(-1),2) 0.445569 0.243897 1.826873 0.0780 D(INFLASI(-2),2) 0.483089 0.204933 2.357307 0.0254 D(INFLASI(-3),2) 0.543197 0.154239 3.521789 0.0014

C -0.375362 0.950409 -0.394948 0.6958 @TREND(2001Q1) 0.003725 0.039398 0.094553 0.9253



93

Uji Derajat Integrasi First Difference Kurs (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(KURS) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURS,2) Method: Least Squares Date: 05/30/11 Time: 23:42 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(KURS(-1)) -1.076651 0.153786 -7.000979 0.0000

C -0.007320 0.008254 -0.886816 0.3812 @TREND(2001Q1) 0.000225 0.000355 0.632976 0.5309



94

Uji Derajat Integrasi First Difference Jumlah Uang Beredar (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(JUB) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(JUB,2) Method: Least Squares Date: 05/30/11 Time: 23:43 Sample (adjusted): 2002Q2 2010Q4 Included observations: 35 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(JUB(-1)) -1.092536 0.449185 -2.432265 0.0214

D(JUB(-1),2) -0.106251 0.367921 -0.288788 0.7748 D(JUB(-2),2) -0.228812 0.281313 -0.813375 0.4226 D(JUB(-3),2) -0.311268 0.166523 -1.869219 0.0717

C 0.006486 0.004275 1.517285 0.1400 @TREND(2001Q1) 0.000352 0.000196 1.797634 0.0827



95

Uji Derajat Integrasi First Difference Suku Bunga SBI (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(SBI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(SBI,2) Method: Least Squares Date: 05/31/11 Time: 21:44 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(SBI(-1)) -0.466517 0.138537 -3.367444 0.0019

C -0.289411 0.335390 -0.862910 0.3941 @TREND(2001Q1) 0.007443 0.014324 0.519628 0.6066



96

Uji Derajat Integrasi Second Difference Inflasi (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(INFLASI,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(INFLASI,3) Method: Least Squares Date: 05/31/11 Time: 21:44 Sample (adjusted): 2001Q4 2010Q4 Included observations: 37 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(INFLASI(-1),2) -1.457070 0.153327 -9.502998 0.0000

C -0.393659 1.123290 -0.350452 0.7282 @TREND(2001Q1) 0.016881 0.047695 0.353927 0.7256



97

Uji Derajat Integrasi Second Difference Kurs (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(KURS,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURS,3) Method: Least Squares Date: 05/30/11 Time: 23:44 Sample (adjusted): 2002Q3 2010Q4 Included observations: 34 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(KURS(-1),2) -2.738675 0.489951 -5.589697 0.0000

D(KURS(-1),3) 1.318248 0.394330 3.343007 0.0024 D(KURS(-2),3) 0.586155 0.264859 2.213085 0.0352 D(KURS(-3),3) 0.290588 0.130701 2.223310 0.0344

C 0.006264 0.009687 0.646676 0.5231 @TREND(2001Q1) -0.000258 0.000394 -0.655496 0.5175



98

Uji Derajat Integrasi Second Difference Jumlah Uang Beredar (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(JUB,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(JUB,3) Method: Least Squares Date: 05/30/11 Time: 23:44 Sample (adjusted): 2002Q2 2010Q4 Included observations: 35 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(JUB(-1),2) -3.287003 0.396442 -8.291267 0.0000

D(JUB(-1),3) 1.352882 0.291377 4.643057 0.0001 D(JUB(-2),3) 0.569122 0.138540 4.108007 0.0003

C 0.000217 0.003679 0.058875 0.9534 @TREND(2001Q1) 2.06E-05 0.000152 0.135696 0.8930



99

Uji Derajat Integrasi Second Difference Suku Bunga SBI (Data diolah dengan EViews 5) Null Hypothesis: D(SBI,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(SBI,3) Method: Least Squares Date: 05/31/11 Time: 21:48 Sample (adjusted): 2001Q4 2010Q4 Included observations: 37 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(SBI(-1),2) -1.056736 0.171422 -6.164543 0.0000

C -0.188740 0.409842 -0.460518 0.6481 @TREND(2001Q1) 0.007008 0.017392 0.402926 0.6895



100

Lampiran 4 Uji Kausalitas Granger Uji Kausalitas Granger Antara Kurs dan Inflasi Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/16/11 Time: 12:37 Sample: 2001Q1 2010Q4 Lags: 12

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability INFLASI does not Granger Cause KURS 28 13.2542 0.02795

KURS does not Granger Cause INFLASI 0.39304 0.89480

101

Uji Kausalitas Granger Antara JUB dan Inflasi Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/16/11 Time: 12:36 Sample: 2001Q1 2010Q4 Lags: 12

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability INFLASI does not Granger Cause JUB 28 0.44899 0.86240

JUB does not Granger Cause INFLASI 0.81537 0.65727

102

Uji Kausalitas Granger Antara SBI dan Inflasi Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/16/11 Time: 12:38 Sample: 2001Q1 2010Q4 Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability INFLASI does not Granger Cause SBI 38 0.90064 0.41606

SBI does not Granger Cause INFLASI 4.56807 0.01773

103

Lampiran 5 Uji Kointegrasi Variabel Kurs Terhadap Inflasi (Data diolah dengan EViews 5) Date: 05/30/11 Time: 23:57 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: KURS INFLASI Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.300445 21.06889 25.87211 0.1766

At most 1 0.178919 7.491091 12.51798 0.2961 Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05


At most 1 0.178919 7.491091 12.51798 0.2961 Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

KURS INFLASI @TREND(01Q

2) 34.15369 -0.211532 -0.056858 -11.90397 -0.246276 -0.016986

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(KURS) -0.011106 0.004747

104

D(INFLASI) 0.535976 0.958069 1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 7.899062 Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

KURS INFLASI @TREND(01Q

2) 1.000000 -0.006194 -0.001665

(0.00232) (0.00076)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(KURS) -0.379297

(0.11905) D(INFLASI) 18.30555

(14.1052)

105

Uji Kointegrasi Variabel Jumlah Uang Beredar Terhadap Inflasi (Data diolah dengan EViews 5) Date: 05/30/11 Time: 23:58 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: JUB INFLASI Lags interval (in first differences): 1 to 1


No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.419474 28.05682 25.87211 0.0263

At most 1 0.176768 7.391658 12.51798 0.3054 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values


No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.419474 20.66516 19.38704 0.0325

At most 1 0.176768 7.391658 12.51798 0.3054 Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values


JUB INFLASI @TREND(01Q

2) -15.44385 0.215071 0.295720 -22.52165 -0.208344 0.308382

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(JUB) 0.005361 0.002231

D(INFLASI) -0.766433 0.903292

106

1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 44.12299 Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

JUB INFLASI @TREND(01Q

2) 1.000000 -0.013926 -0.019148

(0.00401) (0.00137)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(JUB) -0.082795

(0.02183) D(INFLASI) 11.83668

(6.17118)

107

Uji Kointegrasi Variabel Suku Bunga SBI Terhadap Inflasi (Data diolah dengan EViews 5) Date: 05/31/11 Time: 00:00 Sample (adjusted): 2001Q3 2010Q4 Included observations: 38 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: SBI INFLASI Lags interval (in first differences): 1 to 1



At most 1 0.126834 5.153936 12.51798 0.5744 Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values



At most 1 0.126834 5.153936 12.51798 0.5744 Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values


SBI INFLASI @TREND(01Q

2) -0.010077 0.323664 0.048903 -0.573093 0.296302 -0.038689

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(SBI) -0.378423 0.233373

D(INFLASI) -1.374406 0.053643

108

1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -114.4263 Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

SBI INFLASI @TREND(01Q

2) 1.000000 -32.11855 -4.852882

(7.64752) (2.45435)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(SBI) 0.003813

(0.00146) D(INFLASI) 0.013850

(0.00336)

109

Lampiran 6 Estimasi VECM (Data diolah dengan EViews 5) Vector Error Correction Estimates Date: 05/31/11 Time: 21:29 Sample (adjusted): 2002Q3 2010Q4 Included observations: 34 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1 DKURS(-1) 1.000000

DJUB(-1) -12.47600 (2.45177) [-5.08857]

DSBI(-1) 0.156397 (0.03626) [ 4.31355]

DINFLASI(-1) -0.041156 (0.01908) [-2.15668]

@TREND(01Q1) 0.204355 (0.03807) [ 5.36859]

C 66.20440 Error Correction: D(DKURS) D(DJUB) D(DSBI) D(DINFLASI) CointEq1 0.062799 0.068548 0.520530 -7.170769 (0.03926) (0.00997) (2.11145) (4.97309) [ 1.59963] [ 6.87281] [ 0.24653] [-1.44192]

D(DKURS(-1)) 0.256547 0.140624 -5.009282 -17.16179 (0.25256) (0.06416) (13.5836) (31.9934) [ 1.01579] [ 2.19162] [-0.36877] [-0.53642]

D(DKURS(-2)) 0.008220 0.088753 5.691761 -9.370053 (0.22698) (0.05767) (12.2079) (28.7532) [ 0.03621] [ 1.53909] [ 0.46624] [-0.32588]

110

D(DKURS(-3)) 0.265089 0.222272 8.979501 14.78245 (0.21780) (0.05533) (11.7140) (27.5899) [ 1.21713] [ 4.01699] [ 0.76656] [ 0.53579]

D(DJUB(-1)) 0.056998 -0.240522 13.65422 -30.29573 (0.65786) (0.16713) (35.3822) (83.3353) [ 0.08664] [-1.43911] [ 0.38591] [-0.36354]

D(DJUB(-2)) -0.746936 -0.401681 -7.476358 35.50236 (0.76050) (0.19321) (40.9025) (96.3373) [-0.98217] [-2.07900] [-0.18278] [ 0.36852]

D(DJUB(-3)) -0.654582 -0.617740 -16.17369 23.58257 (0.65396) (0.16614) (35.1725) (82.8415) [-1.00095] [-3.71813] [-0.45984] [ 0.28467]

D(DSBI(-1)) -0.005014 -0.006376 0.380285 2.477856 (0.01111) (0.00282) (0.59739) (1.40704) [-0.45142] [-2.25938] [ 0.63657] [ 1.76104]

D(DSBI(-2)) -0.011708 -0.007138 -0.201848 0.905994 (0.00890) (0.00226) (0.47841) (1.12680) [-1.31628] [-3.15851] [-0.42191] [ 0.80404]

D(DSBI(-3)) -0.010598 -0.004376 -0.152588 -0.482324 (0.00693) (0.00176) (0.37259) (0.87755) [-1.52978] [-2.48668] [-0.40954] [-0.54963]

D(DINFLASI(-1)) 0.002705 0.003030 0.102077 -0.710394 (0.00401) (0.00102) (0.21542) (0.50739) [ 0.67541] [ 2.97735] [ 0.47384] [-1.40010]

D(DINFLASI(-2)) 0.006083 0.003031 0.039285 -0.515085 (0.00390) (0.00099) (0.20974) (0.49401) [ 1.55984] [ 3.05901] [ 0.18730] [-1.04266]

D(DINFLASI(-3)) 0.003614 0.001493 0.002019 0.070844 (0.00300) (0.00076) (0.16151) (0.38041) [ 1.20343] [ 1.95667] [ 0.01250] [ 0.18623]

C 0.010835 0.025047 -0.135758 -0.023551 (0.02021) (0.00513) (1.08691) (2.56000) [ 0.53614] [ 4.87842] [-0.12490] [-0.00920] R-squared 0.411447 0.775371 0.358669 0.321142

Adj. R-squared 0.028888 0.629363 -0.058195 -0.120116 Sum sq. resids 0.009786 0.000632 28.30670 157.0285

111

S.E. equation 0.022120 0.005620 1.189678 2.802039 F-statistic 1.075513 5.310452 0.860397 0.727788 Log likelihood 90.36064 136.9475 -45.12845 -74.25504 Akaike AIC -4.491802 -7.232204 3.478144 5.191473 Schwarz SC -3.863301 -6.603703 4.106646 5.819975 Mean dependent -0.001471 0.012353 -0.325294 -0.243235 S.D. dependent 0.022446 0.009231 1.156503 2.647542

Determinant resid covariance (dof adj.) 2.00E-08

Determinant resid covariance 2.39E-09 Log likelihood 144.4990 Akaike information criterion -4.911708 Schwarz criterion -2.173238

112

Lampiran 7 Impulse Response Function (Data diolah dengan EViews 5)

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DKURS to DKURS

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DKURS to DJUB

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DKURS to DSBI

-.01

.00

.01

.02

.03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DKURS to DINFLASI

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DJUB to DKURS

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DJUB to DJUB

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DJUB to DSBI

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DJUB to DINFLASI

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DSBI to DKURS

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DSBI to DJUB

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DSBI to DSBI

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DSBI to DINFLASI

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DINFLASI to DKURS

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DINFLASI to DJUB

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DINFLASI to DSBI

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of DINFLASI to DINFLASI

Response to Cholesky One S.D. Innovations

113

Lampiran 8 Variance Decomposition (Data diolah dengan EViews 5)

Variance Decomposition of DKURS:


2 0.032825 95.75159 0.618991 1.065876 2.563542 3 0.038352 91.77217 1.134138 5.112359 1.981334 4 0.041496 90.89767 1.879992 5.406958 1.815378 5 0.043864 91.24531 2.181960 4.860657 1.712074 6 0.045428 91.06551 2.486718 4.850204 1.597570 7 0.046727 90.31832 2.618347 5.519039 1.544298 8 0.048171 88.89065 2.665433 6.988907 1.455015 9 0.049492 87.51424 2.703069 8.404288 1.378402 10 0.050751 86.18123 2.730436 9.770060 1.318278

Variance Decomposition of DJUB:


2 0.012714 57.99886 30.49236 9.283079 2.225698 3 0.015855 57.09622 27.89027 13.56288 1.450628 4 0.019082 59.49005 22.87346 16.36640 1.270093 5 0.022421 60.24251 20.28281 18.09001 1.384677 6 0.025582 59.49148 18.26590 21.02358 1.219042 7 0.028523 59.09923 17.08184 22.71063 1.108306 8 0.031287 58.86218 16.12919 23.90642 1.102205 9 0.033836 58.47366 15.52444 24.95488 1.047020 10 0.036197 58.24159 15.04282 25.70983 1.005752

Variance Decomposition of DSBI:


2 2.097719 5.946977 10.97531 82.96914 0.108567 3 2.897844 5.214956 10.97014 83.59332 0.221581 4 3.486901 5.061745 11.30613 83.38435 0.247775 5 3.954236 4.928055 11.46295 83.35657 0.252424 6 4.349197 4.739572 11.65263 83.32900 0.278804 7 4.695569 4.580260 11.80410 83.32000 0.295641 8 5.010511 4.441818 11.95397 83.29745 0.306757 9 5.303750 4.316069 12.07200 83.29169 0.320242 10 5.578831 4.214198 12.17483 83.28016 0.330818

114

Variance Decomposition of DINFLASI: Period S.E. DKURS DJUB DSBI DINFLASI

1 2.670994 1.570200 5.353828 71.56205 21.51393

2 4.062293 0.714682 10.44683 76.35162 12.48687 3 5.304079 0.728064 12.39163 77.61370 9.266610 4 6.308796 1.535248 13.09655 75.30427 10.06394 5 6.923215 2.144340 13.79464 73.87573 10.18529 6 7.442570 2.915827 14.41621 72.43856 10.22940 7 7.951038 3.853671 14.71353 70.70841 10.72439 8 8.381947 4.590468 15.04302 69.35116 11.01536 9 8.785800 5.216628 15.33422 68.27511 11.17405 10 9.187737 5.791903 15.52843 67.26190 11.41776

Cholesky Ordering: DKURS DJUB DSBI DINFLASI

115

Lampiran 9 Nilai Dari t-Table

analisis kurs, jumlah uang beredar, dan suku bunga sbi...

Documents