p-ISSN: 2442-384X e-ISSN: 2548-7396

## Faktor Penentu Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
Rina Susanti 1 , Engla Desnim Silvia 2 , Fatma Ariani 3
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, email: rinasusanti0645@gmail.com
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, email: engladesnim2018@gmail.com
3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, email: fatmariani6@upiyptk.ac.id
Histori Naskah ABSTRACT
Diserahkan:
24-12-2023 Direvisi: 05-01-2023 Diterima: 01-02-2024
This research aims to determine: the effect of inflation on Indonesia's  economic growth, the  effect  of  HDI  on  Indonesia's  economic  growth  and  the  effect  of  unemployment  on economic growth in Indonesia. The data used in this research is secondary data sourced from  the  websites  of  various  agencies  including  BPS,  aseanstats.org,  and  kidb.adb.org, from 1993-2022. This research uses the Autoregressive Distributed Lag or ARDL analysis tool model. The ARDL model is a combination of autoregressive (AR) and distributed lag (DL)  methods.  The  AR  method  is  a  method  that  uses  one  or  more  past  data  from  the dependent variable, while DL is a regression method that involves data at the present and past times from the independent variable. This model can differentiate short-term and long- term  responses  of  the  variables  studied.  The  findings  of  this  study  indicate  that  there  is cointegration between the variables used in this study so that the ARDL test can be carried out. The results of short-term data processing show that inflation has had a negative and significant effect on Indonesia's economic growth in the current year, two and three years previously. Meanwhile, HDI has a significant influence in the current year and the previous two  years.  Meanwhile,  unemployment  has  had  a  significant  negative  influence  in  the current  year  on  Indonesia's  economic  growth.  In  long-term  estimates,  inflation  and unemployment have a negative and significant effect on economic growth, however, HDI does not have a significant effect on Indonesia's economic growth.
Keywords : Inflation, HDI, Unemployment, ARDL

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: pengaruh inflasi terhadap perumbuhan ekonomi Indonesia,  pengaruh  IPM  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  dan  pengaruh pengangguran  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari web berbagai instansi diantaranya BPS, aseanstats.org, dan kidb.adb.org, dari tahun 1993-2022. Penelitian ini menggunakan model alat analisis Autoregressive Distributed Lag atau ARDL. Model ARDL merupakan gabungan antara metode autoregressive (AR) dan distributed lag (DL). Metode AR adalah metode  yang  menggunakan  satu  atau  lebih  data  masa  lampau  dari  variabel  dependen, sedangkan DL adalah metode regresi yang melibatkan data pada waktu sekarang dan waktu lampau dari variabel independen. Model ini dapat membedakan respon jangka pendek dan jangka  panjang  dari  variabel  yang  diteliti.  Temuan  dari  penelitian  ini  mengindikasikan adanya  kointegrasi  diantara  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sehingga  uji ARDL bisa dilakukan. Hasil olahan data jangka pendek menyebutkan inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia di tahun sekarang, dua dan tiga tahun sebelumnya. Sedangkan IPM berpengaruh signifikan di tahun sekarang dan dua tahun  sebelumnya.  Sedangkan  pengangguran  memiliki  pengaruh  signifikan  negatif  pada tahun  sekarang  terhadap pertumbuhan  ekonomi  Indonesia.  Pada  estimasi  jangka  panjang, inflasi  dan  pengangguran  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi  namun,  IPM  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi Indonesia. Kata Kunci : Inflasi, IPM, Pengangguran, ARDL Corresponding Author
: Rina Susanti,
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, email: rinasusanti0645@gmail.com
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592

## PENDAHULUAN
Negara yang perekonomiannya berkembang sangat rentan terhadap perubahan ekonomi dunia, di  tambah lagi permasalahan  ekonomi dalam negeri yang begitu rumit. Pengendalian tingkat  pengangguran  dan  tingkat  inflasi  merupakan  persoalan  yang  rumit  karena  sulit dikendalikan  secara  bersamaan,  namun  apabila  tidak  terkendali  maka  akan  memberikan eksternalitas  buruk  pada  pertumbuhan  ekonomi.  Pertumbuhan  ekonomi  diartikan  terjadinya peningkatan  nilai  pasar  berbagai  komoditi  dan  jasa  yang  diproduksi  dalam  perekonomian selama  periode  waktu  tertentu  (Razia  et  al.,  2023).  Pertumbuhan  ekonomi  sering  dijadikan sebagai indikator penentu tingkat kesejahteraan dan kemajuan sebuah negara. Keinginan untuk mewujudkan perekonomian tanpa pengangguran tidak mudah dan sulit untuk diwujudkan pada negara  yang  non  industri.  Namun  Menurut  Mankiw,  suatu  negara  apabila  memiliki  tingkat pengangguran  kecil  dari  4%,  maka  negara  tersebut  dikatakan  mencapai  kesempatan  kerja penuh  (Listiana,  2020).  Selama  kurun  waktu  30  tahun  terakhir,  Indonesia  pernah  mencapai kesempatan kerja penuh yaitu di tahun 1992 dan 1993 dengan tingkat pengangguran 2,7 dan 2,8%.  Di  tahun-tahun  selanjutnya  tingkat  pengangguran  berfluktuasi,  hingga  di  tahun  2005 tingkat  pengangguran  tinggi  sebesar  10,7%.  Namun  pertumbuhan  ekonomi  mengalami kenaikan sebesar 5,7%.
Gambar 1. Tingkat Pertumbuhan ekonomi, Inflasi dan Pengangguran di Indonesia
Lonjakan angka pengangguran menjadi tantangan besar di tengah perubahan ekonomi dunia yang sempat mengalami kemerosotan akibat wabah covid19 tahun 2020. Pertumbuhan ekonomi Indonesia mengalami kontraksi 2,1% dan pengangguran meningkat 36,5% dibanding tahun  sebelumnya.  Pengangguran  memberikan  dampak  negatif  terhadap  pertumbuhan ekonomi  karena  terjadinya  penurunan  kesejahteraan  masyarakat  (Razia  et  al.,  2023), (Septiantin  et  al.,  2016),  (Yuniarti  et  al.,  2020).  Beberapa  ahli  ekonomi  dengan  teori  yang mereka miliki menjelaskan fenomena pengangguran dan mengajukan berbagai kebijakan untuk membantu  negara-negara  agar  dapat  keluar  dari  fenomena  ini.  Teori  klasiknya  yang disampaikan  Pigou  (1934)  menjelaskan  pengangguran  disebabkan  oleh  permintaan  dan penawaran  jangka  pendek  dan  beranggapan  pasar  bebas  memberikan  kekuatan  penuh  untuk mengatasinya sehingga dengan sendirinya perekonomian akan menciptakan kesempatan kerja penuh.  Sedangkan  menurut  Keynes  (1936)  pengangguran  dipicu  berkurangnya  permintaan agregat  dalam  perekonomian  selama  periode  tertentu  sehingga  tidak  banyak  angkatan  kerja
-4 -2 0 2 4 6 8 10 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi Dan Pengangguran Indonesia Tahun 2013-2022 PE INFLASI PENGANGGURAN
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592
yang terserap karena terjadinya pengurangan tenaga kerja di pasar tenaga kerja (Jumhur, 2020). Pengangguran  berarti  kesulitan  dalam  memperoleh  pekerjaan  bagi  angkatan  kerja  yaitu individu yang siap bekerja dengan upah tertentu. Kebijakan penentuan upah minimun regional harus memperhatikan tingkat konsumsi dan kebutuhan hidup bagi tenaga kerja karena rentan menimbulkan inflasi (Safrida et al., 2014).
Fenomena  inflasi  turut  menjadi  perhatian  khusus  terutama  Indonesia  yang  memiliki sejarah inflasi yang buruk yang berdampak besar terhadap perekonomian. Laju inflasi selama kurun  waktu  30  tahun  berfluktuasi,  inflasi  tertinggi  tercatat  di  tahun  1998  sebesar  77%. Pertumbuhan  ekonomi  saat  itu  tercatat  mengalami  kontraksinya  13.1%.  Di  tahun-tahun sebelumnya  Indonesia  mencapai  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dengan  inflasi  yang terkendali dan pengangguran rata-rata dibawah 5%. Setahun pasca krisis tahun 1999 kinerja perekonomian  belum  membaik  dapat  dilihat  pada  pertumbuhan  ekonomi  masih  terkontraksi 6,13%,  meskipun  inflasi  dapat  dikendalikan  hingga  mencapai  2%  yang  merupakan  tingkat inflasi  terendah  pasca  krisis,  namun  tingkat  pengangguran  mengalami  kenaikan  6,36%. Keterkaitan  inflasi  dan  faktor  lainnya  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  seperti  upah, ketersediaan  lapangan  kerja,  kekayaan,  dan  distribusi  pendapatan  memberikan  dampak signifikan negatif maupun positif hampir disetiap aspek perekonomian suatu negara. Hal ini terkait dengan inflasi dan pengangguran menciptakan stagnasi ekonomi (Razia et al., 2023), (Indriyani,  2016)  dan  (Salim    Purnamasari,  2021).  Pasca  krisis  moneter  Bank  Indonesia dengan kebijakan moneter yang ketat berusaha mengendalikan dan mengawasi laju pergerakan inflasi sehingga laju inflasi dapat berada pada tingkat yang tidak mengkuatirkan. Laju inflasi sejak tahun 2008 menunjukkan pergerakan yang aman untuk perekonomian karena berada di bawah 8%, namun di tahun 2013 sempat mengalami kenaikan dengan laju inflasi 8,4% namun tidak  memberikan  dampak  yang  mengkuatirkan  pada  perekonomian  karena  dikategorikan inflasi ringan yaitu di bawah 10%.
Gambar 2. Indeks Pembangunan Manusia Indonesia tahun 2013-2022
Pembangunan  di  berbagai  bidang  sangat  perlu  dilakukan  untuk  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat. Human  Development  Indeks (HDI)  atau  indeks  pembangunan manusia  (IPM)  merupakan  indikator  mengukur  kinerja  pembangunan  (Izzah,  2013).  IPM dibangun dengan tiga modal dasar manusia yaitu harapan hidup, pendidikan dan standar hidup layak  (Nurmainah,  2013).  Kurun  waktu  30  tahun  terakhir  IPM  Indonesia  terus  mengalami kenaikan.  BPS  mencatat  IPM  Indonesia  di  tahun  2022  sebesar  72,91  atau  naik  0,86%
64 66 68 70 72 74 76 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia tahun 2013-2022
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592
dibandingkan tahun lalu dan dikategorikan tinggi. Di tahun sebelumnya tahun 1993-2003 IPM Indonesia  berkategori  sedang,  hingga  dua  tahun  sesudahnya  IPM  berkategori  tinggi,  namun tahun 2008-2017 IPM berkategori sedang. Periode tahun 2018-2022 IPM Indonesia kembali dikategorikan tinggi karena IPM  70. Kenaikan ini disebabkan terjadinya peningkatan pada seluruh indikator pembentuknya yakni umur harapan hidup saat lahir, harapan lama sekolah, rata-rata  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  perkapita  pertahun  (BPS,  2022).  Peningkatan  pada IPM  berdampak  baik  pada  pertumbuhan  ekonomi  karena  bila  harapan  hidup  meningkat  ini mencerminkan kualitas hidup yang meningkat pula sehingga individu memiliki produktivitas dalam bekerja dan pada akhirnya meningkatkan kinerja pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi  di  tahun  2022  sebesar  5,3%,  dimana  terjadi  peningkatan  Maka  dapat  disimpulkan IPM berpengaruh signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi  (Nurmainah, 2013), (Muqorrobin  Soejoto, 2017).
Beberapa penelitian relevan menunjukkan pengaruh yang berbeda kinerja variabel yang diteliti  dalam  penelitian  ini.  Pengaruh  yang  tidak  signifikan  IPM  terhadap  pertumbuhan ekonomi ditemukan pada penelitian yang dilakukan (Asnidar, 2018). Namun pengujian secara simultan  kedua  variabel  makro  tersebut  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Penelitian (Muqorrobin    Soejoto,  2017)  menyimpulkan  terdapat  pengaruh  yang  erat  IPM  terhadap pertumbuhan ekonomi namun pengaruh yang tercipta adalah pengaruh negatif. Hasil penelitian (Izzah,  2013)  menyebutkan  terdapat  pengaruh  signifikan  dan  positif  IPM  terhadap pertumbuhan ekonomi. Sementara itu inflasi memiliki pengaruh yang signifikan namun positif terhadap pertumbuhan ekonomi (Sabyan et al., 2023). Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan (Indriyani, 2016) dan (Salim  Purnamasari, 2021). Penelitian (Maulina et al., 2018) menyimpulkan  terdapatnya  pengaruh  signifikan  inflasi  dan  pengangguran  terhadap pertumbuhan ekonomi.
Penelitian  kali  ini  mencoba  untuk  menguji  seberapa  besar  pengaruh  faktor  penentu pertumbuhan ekonomi Indonesia yaitu variabel inflasi, IPM, dan pengangguran pada jangka pendek  dan  jangka  panjang.  Sedangkan  tujuan  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui besaran pengaruh variabel inflasi, IPM, dan pengangguran sebagai faktor penentu pertumbuhan ekonomi Indonesia dengan menggunakan pendekatan ARDL karena menguji pengaruh jangka pendek  dan  jangka  panjang.  Adapun  manfaat  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah memberikan  gambaran  atau  bentuk  pengaruh  signifikan  atau  tidak  ketiga  variabel  tersebut terhadap kinerja pertumbuhan ekonomi Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Data  dalam  penelitian  ini  berbentuk  data times  series dengan  jenis  data  sekunder. Periode  waktu  data  yang  digunakan  dari  tahun  1992-2022.Teknik  pengumpulan  data menggunakan  teknik  dokumentasi,  dimana  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini bersumber data dari berbagai situs resmi diantaranya Badan Pusat Statistik, aseanstats.org , dan kidb.adb.org . Variabel terikat dalam penelitian ini adalah pertumbuhan ekonomi, sedangkan variabel penjelas adalah inflasi, Indeks Pembangunan Manusia, dan pengangguran. Penelitian ini  menggunakan  model  alat  analisis Autoregressive  Distributed  Lag atau  ARDL.  Model ARDL  merupakan  gabungan  antara  metode autoregressive (AR)  dan distributed  lag (DL).(Pambuko  Masrini, 2023). Lag berarti nilai masa lalu yang digunakan untuk melihat nilai  masa  depan.  Metode  AR  adalah  metode  yang  menggunakan  satu  atau  lebih  data  masa lampau  dari  variabel dependen ,  sedangkan  DL  adalah  metode  regresi  yang  melibatkan  data pada  waktu  sekarang  dan  waktu  lampau  dari  variabel independen .  Model  ini  dapat membedakan respon jangka pendek dan jangka panjang dari variabel yang diteliti.  (Jumhur, 2020).  Model  ARDL  ini  memiliki  uji  kesesuai  model  (normalitas,  heterokedastisitas,dan
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592
autokorelasi),  uji  stasioner,  uji  kointegrasi,  dan  metode  ARDL  (Pambuko    Masrini,  2023) (Farichah, 2022). Data penelitian ini di olah menggunakan Eviews 9.
Model ARDL memiliki bentuk umum  dari dengan p lag pada variabel dependen (Y) dan q lag pada variabel independen (X) adalah sebagai berikut:
( ) t i t i i t i t X Y c Y    + + + =   − − ) * ( * .................................... (1)
Dimana: Y t = variabel dependen pada waktu t X t = variabel independen pada waktu t
i  dan i  = koefisien dari masing-masing autoregressive lag (Y) dan distributed lag (X) C = intersep
 t
= kesalahan pada waktu t
Persamaan penelitian ini adalah sebagai berikut:
t t t t t e x x x Y + − + − = 3 3 2 2 1 1 0     ...................................................... (2)
Dimana:
 =   koefisien Y
=   pertumbuhan ekonomi x 1 =   inflasi x 2 =   Indek Pembangunan Manusia x 3 =   pengangguran e = disturbance error
Berdasarkan persamaan (1), maka persamaan Model ARDL ditulis sebagai berikut
t t t t t t i n i t i n i t i n i t i n i e unemp ipm Pe unemp ipm PE PE + − + − + −  +  −  + =  − − − − − = − = − = − =     1 4 1 3 1 2 1 1 1 4 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 0 inf inf          ....(3)
Keterangan:

:  kelambanan (log)
i i 4 1   − − :  model hubungan dinamis jangka pendek
4 1   − :  model hubungan dinamis jangka panjang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Uji Kesesuai Model
a) Uji Normalitas
Uji normalitas data dibutuhkan untuk data time series karena menilai sebaran data berdistribusi  normal  atau  tidak  atau  diambil  dari  populasi  normal.Uji  ini  berkaitan dengan kondisi distribusi probabilitas gangguan. Uji normalitas yang digunakan pada data ini adalah uji Jarque-Bera. Data dikatakan berdistribusi normal atau tidak, dilihat dari nilai  Jarque-Bera (JB) atau nilai  probabilitasnya.  Hasil uji memperlihatkan nilai probalitas besar dari  = 0,05. Prob 0.776471  0,05 yang mana maka data terdistribusi dengan normal. Namun bisa juga dilihat nilai Jarque-Bera 0.505993 lebih kecil dari chi- square 28.885, maka sampel berdistribusi normal.
206 | P a g e Jurnal Alwatzikhoebillah: Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592

## Gambar 3. Normalitas Data
b) Heterokedastisitas
Uji kedua yang harus dilakukan pada data times series adalah uji heterokedastisitas. Uji ini penting dilakukan untuk menguji apakah dalam model atau persamaan regresi y ang  dibangun  terjadi  ketidaksamaan  varian  dari  residual  satu  pengamatan  ke pengamatan yang lain. Model yang baik tidak menghendaki tidak terdapatnya masalah heterokedastisitas (Pambuko  Masrini, 2023).

## Tabel 1. Heterokedastisitas
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 0.296386   Prob. F(14,11) 0.9823 Obs*R-squared 7.121366   Prob. Chi-Square(14) 0.9299 Scaled explained SS 1.686310   Prob. Chi-Square(14) 1.0000
Sumber: hasil olahan data menggunakan eviews 9
Pendeteksi  tidak  adanya  heterokedastisitas  pada  model  regresi  adalah  dengan perbandingan  nilai  probabilitas  F  Breusch  lebih  besar  dari  α  =  0,05,  maka  dapat disimpulkan  tidak  terdapat  masalah  heterokedastisitas.  Prob  Breusch-Pagan-Godfrey 0.9299  0.05 maka tidak terdapat heterokedastisitas.

## c) Autokorelasi
Pada  data times  series lebih  sering  terjadi  autokorelasi  diandingkan  data cross section. Autokorelasi  terjadi  karena  adanya  korelasi  variabel  gangguan  pada  periode tertentu dengan dengan variabel gangguan, dengan kata lain variabel gangguan tidak random. Ini terjadi karena variabel gangguan antar waktu ada kemungkinan terjadinya data observasi yang saling berhubungan (Pambuko  Masrini, 2023) (Farichah, 2022).
207 | P a g e Jurnal Alwatzikhoebillah: Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592

## Tabel 2. Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.166490   Prob. F(2,9) 0.3544 Obs*R-squared 5.352298   Prob. Chi-Square(2) 0.0688
Sumber: hasil olahan data menggunakan eviews 9
Uji autokorelasi yang digunakan uji Breusch-Godfrey, diperoleh Prob. Chi-Square 0.0688.  Bila  dibandingkan  dengan  =  5%,  nilai  Prob.  Chi-Square    0.05.  Artinya tidak ditemukan masalah korelasi pada model regersi yang dibangun. Uji klasik pada model regresi ini terpenuhi maka persamaan regresi yang dibangun memiliki ketepatan dalam estimasi.

## 2. Uji Stationeritas
Permasalahan  yang  seringkali  ditemui  pada  data times  series adalah  tidak  stasioner data sehingga memunculkan permasalah spurious regression (ditandai dengan nilai R 2 yang tinggi  dan t-stat,  F-stat yang  signifikan  tetapi dw relatif  kecil    0.5).  Terdapat  beberapa  uji untuk  mendeteksi  stationeritas  data,  namun  penelitian  ini  menggunakan  uji  akar  unit Augmented Dickey Fuller (Pambuko  Masrini, 2023). Uji ini dilakukan untuk melihat adanya tidaknya  unit root yang  terdapat  diantara  variabel  sehingga  hubungan  antar  variabel  dalam persamaan yang diteliti menjadi valid.
Tabel 3. Uji Stasioner Data No Variabel Prob Keterangan 1 Pertumbuhan ekonomi 0,0001 Stasioner 1 st difference 2 Inflasi 0,0000 Stasioner 1 st difference 3 IPM 0,0000 Stasioner 1 st difference 4 Pengangguran 0,0003 Stasioner 1 st difference
Sumber: hasil olahan data menggunakan eviews 9
Data harus stasioner, namun  apabila data tidak stasioner maka model penelitian yang diestimasi akan kurang baik (Widarjono, 2009:315). Hasil olahan data menggunakan uji ADF menunjukkan  semua  data  stasioner  pada  1 st difference. Data  dikatakan  stasioner  juga  bisa dilihat  dari  nilai  probabiltas  yang  dihasil  masing-masing  variabel  kecil  dari  =  5%.  Maka penggunaan  model  ARDL  pada  penelitian  ini  cocok,  hal  ini  selaras  dengan  penelitian  yang dilakukan (Ridha  Mutia, 2021).

## 3. Uji Kointegrasi
Setelah  dipastikan  data  sudah  stasioner  maka  selanjutnya  dilakukan  pengujian kointegrasi  dengan  menggunakan  pengujian Bound  Test .  Tujuan  dilakukan  uji  adalah mengetahui apakah ada hubungan jangka panjang pada model yang dibangun antara variabel dependen dan variabel independen. Uji F-statistik digunakan dalam Bound-testing pada model terbaik. Model terbaik akan diperoleh dengan melihat nilai Schawrtz-Bayesian criteria (SBC) dan Akaike’s information criteria (AIC). Nilai SBC dan AIC digunakan untuk mengetahui lag- optimum variable (Pambuko  Masrini, 2023).
208 | P a g e Jurnal Alwatzikhoebillah: Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592

## Tabel 4. Bound Test
Test Statistic Value k F-statistik 15.87459 3 Critical Value Bounds Signifikan l0 Bound I1 Bound 10% 2.72 3.77 5% 3.23 4.35 2,5% 3.69 4.89 1% 4.29 5.61
Sumber: hasil olahan data menggunakan eviews 9
Hasil  pengujian  Bound  Test  menunjukkan  ada  kointegrasi  pada  persamaan  yang dibangun  karena  nilai  F  statistik  lebih  besar  dari  I1  Bound  dengan  tingkat  signifikan  5% (15.87459    4.35).  Hal  ini  berarti  terdapat  hubungan  jangka  panjang  pada  model  yang digunakan dalam penelitian ini dan bisa digunakan untuk peramalan.
Setelah  dilakukan  uji  stasioner  dan  uji  kointegrasi,  selanjutnya  penentuan  pemilihan model  terbaik  dengan  metode  ARDL.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  model  lulus  ujia diagnosa  ( diagnostic  test ).  Hal  lain  yang  perlu  ditetapkan  dalam  estimasi  model  ARDL  ini adalah  lag  yang  dipakai.  Sebelum  melakukan  estimasi  Model  ARDL,  perlu  terlebih  dahulu ditetapkan  lag  maksimum  yang  akan  dimasukkan  dalam  persamaan.  Berdasarkan pertimbangan  ketersediaan  data  dan  runtun  waktu  yang  digunakan  (time  series),  maka  lag maksimum yang dipilih adalah 4. Berikut model terbaik yang dihasilkan.

## Gambar 4. Pemilihan Model Terbaik
Menurut  SIC  ada  20  model  ARDL,  namun  hanya  satu  yang  terbaik  dari  20  model tersebut yaitu (2, 3, 2, 4). Model ini dianggap yang terbaik karena memiliki skor SIC paling rendah dibandingkan 19 model lainnya.
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592

## 4. Model ARDL
Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL)  adalah  teknik  pemodelan  statistik  yang diperlukan untuk  menganalisis hubungan jangka  pendek dan jangka panjang antara variabel dependen dan independen pada data time series. Model ini merupakan gabungan antara metode Autoregressive  dan  Distributed  Lag.  ARDL  digunakan  pada  variabel  yang  stasioner  pada tingkat level dan first difference . Cara kerja model ARDL adalah memasukkan variabel masa lalu, baik itu variabel dependen masa lalu maupun variabel independen masa lalu pada analisis regresi.  Ketergantungan  antar  variabel  dependen  terhadap  variabel  independen  sangat  sukar ditemui dalam keadaan konstan, seringkali variabel independen merespon variabel dependen dengan  jeda  waktu  tertentu  atau  disebut  sebagai  Lag  (Kelambanan)  (Pambuko    Masrini, 2023).
Pada estimasi jangka pendek model ARDL dapat dilihat variabel cointEq (-1) atau juga disebut korelasi kesalahan dalam periode sebelumnya bernilai negatif dan signifikan. Hal ini menjelaskan  bahwa  model  ARDL  penelitian  ini  valid  serta  mengindikasikan  terdapatnya kointegrasi dalam variabel yang diteliti.
Tabel 5. Estimasi Model ARDL Jangka Pendek
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.* D(PE(-1)) -0.630949 0.244468 -2.580911 0.0255 D(PE(-2)) -0.512799 0.266996 -1.920623 0.0811 D(PE(-3)) 0.160281 0.092112 1.740063 0.1097 D(INF) -0.234410 0.020698 -11.325131 0.0000 D(INF(-1)) 0.028628 0.056838 0.503685 0.6244 D(INF(-2)) -0.232032 0.059882 -3.874830 0.0026 D(INF(-3)) -0.118009 0.049420 -2.387868 0.0360 D(IPM) 21.207877 5.299427 4.001919 0.0021 D(IPM(-1)) -2.857659 9.700988 -0.294574 0.7738 D(IPM(-2)) 34.298899 10.946599 3.133293 0.0095 D(UNEMP) -1.126963 0.392296 -2.872734 0.0152 CointEq(-1) -0.734640 0.196526 -3.738137 0.0033
Sumber: hasil olahan data menggunakan eviews 9
Hasil  olahan  data  jangka  pendek  menyebutkan  inflasi  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di tahun sekarang, dua dan tiga tahun sebelumnya dengan nilai signifikan probilitasnya kecil dari 0,05 dengan nilai koefisien masing-masingnya -0,234410,  -0.232032,  dan  -0.118009.  Sedangkan  IPM  berpengaruh  signifikan  di  tahun sekarang  dan  dua  tahun  sebelumnya  dengan  nilai  signifikan  probilitasnya  kecil  dari  0,05 dengan  nilai  koefisien  masing-masingnya  21.207877,  dan  34.298899.  Namun  di  tahun sebelumnya  IPM  menunjukkan  pengaruh  yang  negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Sedangkan  pengangguran  memiliki  pengaruh  signifikan  dan  negatif  pada  tahun  sekarang dengan nilai signifikan kecil dari 0,05 dengan nilai koefisien -1.126963.
Inflasi  menurut  Raharja  dan  Manurung  dapat  didefiniskan  sebagai  suatu  gejala kenaikan harga beberapa komoditi yang terjadi dalam jangka waktu yang panjang (Farichah, 2022). Irving  Fisher yang terkenal  dengan teori  kuantitas uang menjelaskan hubungan lurus antara  jumlah  uang  beredar  dengan  kenaikan  harga  atau  inflasi.  Perubahan  uang  beredar  di dalam suatu perekonomian akan mempengaruhi harga barang. Inflasi yang tinggi ( hyperinflasi ) yaitu laju inflasi yang mencapai ratusan pertahunnya cenderung memperburuk pertumbuhan ekonomi (Maulina et al., 2018), (Bittencourt, 2012), (Salim  Purnamasari, 2021). Inflasi yang terjadi  akan  mempengaruhi  produksi  dalam  negeri  sehingga  melemahkan  produksi  barang
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592
ekspor.  Inflasi  menyebabkan  harga  pokok  penjualan  meningkat  karena  imbas  inflasi  yang menyebabkan tuntutan kenaikan harga upah (Sukirno, 2000) dalam (Indriyani, 2016).
Tabel 6. Estimasi Model ARDL Jangka Panjang Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.* Inf -0.240275 0.058409 -4.113695 0.0017 IPM -5.266276 20.606301 -0.255566 0.8030 Unemp 0.641861 0.255876 2.508487 0.0291 C 4.414091 13.823859 0.319310 0.7555
Sumber: hasil olahan data menggunakan eviews 9
Analisis  pengaruh  inflasi,  IPM  dan  pengangguran  tidak  hanya  dilihat  jangka  pendek saja, namun bisa dilihat pengaruh jangka panjangnya. Pada estimasi jangka panjang, inflasi dan pengangguran berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dengan nilai koefisien masing-masingnya adalah -0.240275, dan 0.641861. Namun dalam jangka panjang IPM  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan (Yusuf  Wibowo, 2020), (Asnidar, 2018) dan (Kristina et al., 2022) dimana tidak terdapat pengaruh signifikan IPM terhadap pertumbuhan ekonomi. Keadaan ini juga  tidak  sejalan  dengan  teori  yang  disampaikan  oleh  Todaro  dan  Stephen  (2003)  dalam (Asnidar,  2018)  bahwa  IPM  merupakan  salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk  kualitas  dan tenaga.  Tingkat  kesehatan,  tingkat  pendidikan,  dan  standar  kehidupan  seharusnya mempengaruhi  IPM  Indonesia  karena  ketiga  hal  tersebut  merupakan  modal  dasar pembangunan kualitas manusia.
Selama 30 tahun terakhir, IPM Indonesia terus membaik yang mencerminkan tingkat kesehatan, pendidikan dan standar kehidupan meningkat. Namun bila dilihat dari kategori IPM, Indonesia memiliki IPM berkategori  menengah karena nilai  IPM  Indonesia 5 tahun terakhir bernilai 0,73. Kategori IPM menengah bila nilai IPM antara 0.51-0.79 (Izzah, 2013). Hal ini mengindikasikan  tingkat  kesehatan,  pendidikan  dan  standar  kehidupan  di  Indonesia  belum seimbang antara masyarakat kota dan desa maupun antar provinsi.

## PENUTUP
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui permasalahan perekonomian Indonesia yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Adapun permasalahan yang dibahas adalah inflasi, IPM dan  pengangguran  serta  pengaruhnya  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia.  Hasil penelitian  ini  menemukan  pengaruh  signifikan  dan  negatif  inflasi  terhadap  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  untuk  hasil  estimasi  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Sejarah  buruk inflasi  yang  pernah  terjadi  sebelumnya  bisa  saja  sewaktu-waktu  terjadi  kembali  yang disebabkan  berbagai  faktor  diantaranya  kondisi  perekonomian  yang  tidak  stabil  ataupun gangguan  dari  luar.  Apabila  terjadi  perubahan  pada  inflasi  maka  akan  menyebabkan pertumbuhan ekonomi juga berubah, dikatakan inflasi naik maka akan menyebabkan kinerja pertumbuhan ekonomi menurun, dan sebaliknya. Pertumbuhan ekonomi juga dipengaruhi oleh kualitas  pembangunan  Indonesia  yang  diukur  dengan  indeks  pembangunan  manusia.  IPM merupakan modal utama dalam pembangunan manusia yang terdiri dari tiga indikator yaitu tingkat  kesehatan,  tingkat  pendidikan,  dan  standar  kehidupan.  IPM  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia pada hasil estimasi jangka pendek, namun tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia untuk jangka panjang. Berarti  perubahan  pada  IPM  Indonesia  akan  memberikan  pengaruh  berarti  terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia pada jangka pendek saja.
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  dimana  hanya  meneliti  tiga  variabel  penentu pertumbuhan ekonomi. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini 30 tahun merupakan batas  minimal  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  kuantitatif.  Maka  untuk  itu,  penulis menyarankan  ada  penelitian  lebih  lanjut  untuk  melihat  pergerakan  atau  pengaruh  faktor penentu  pertumbuhan  ekonomi  setiap  waktu  mengingat  inflasi,  IPM  dan  pengangguran merupakan  persoalan  yang  konkrit  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara. Penambahan  variabel  dan  data  juga  disarankan  agar  hasil  penelitian  memberikan  informasi yang lebih banyak lagi.
212 | P a g e Jurnal Alwatzikhoebillah: Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592

## DAFTAR PUSTAKA
Asian Development Bank (ADB). https://aric.adb.org/countries . Diakses 17 Oktober 2023. ASEAN  Statistic. https://www.aseanstats.org/publication/asyb-2021/ .  Diakses  17  Oktober 2023.
Asnidar.  (2018). Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (  IPM  )  dan  Inflasi  terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Aceh Timur . 2 (1), 1–12.
Bittencourt, M. (2012). Inflation and economic growth in Latin America : Some panel time- series evidence. Economic Modelling , 29 (2), 333–340.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2011.10.018
Farichah, S. A. (2022). Analisis Inflasi Di Indonesia: Pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Inflation Analysis In Dindonesia: Autoregressive Distributed Lag (Ardl) Approach . Jurnal Cakrawala Ilmiah 1 (10), 2467–2484. Indriyani,  S.  N.  (2016). Analisis  Pengaruh  Inflasi  dan  Suku  Bunga  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia . 4 (2). Izzah,  N.  (2013). Analisis  Pengaruh  IPM  dan  Inflasi  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Propinsi Riau . 156–172.
Jumhur.  (2020).  Penerapan  Autoregressive  Distributed  LAG  dalam  Memodelkan  Pengaruh Inflasi,  Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  FDI  terhadap  Pengangguran  di  Indonesia. Jurna Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan , 9 (3), 250–265. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.26418/jebik.v9i3.41332
Kristina, F., Angeliani, F.,  Ni, F. (2022). Pengaruh Pengangguran Dan Indeks Pembangunan Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Provinsi  Bali. Jurnal  Pembangunan Masyarakat , 7 (2), 299–314. https://doi.org/https://doi.org/10.47200/jnajpm.v7i2.1173 Listiana, Y. dan S. (2020). Determinasi Inflasi dan Pengangguran di  Negara ASEAN . 3 (2), 328–334.
Maulina,  R.,  Salim,  J.  F.,  Kajian,  P.,    Iv,  A.  (2018).  Pertumbuhan  Tingkat  Inflasi  dan Pengangguran  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi. Jurnal  Ekombis , 4 (1),  46–54. https://doi.org/https://doi.org/10.35308/ekombis.v4i1.1338
Muqorrobin,  M.,    Soejoto,  A.  (2017).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) terhadap Prtumbuhan Ekonomi Provinsi Jawa Timur. Jurnal Pendidikan Ekonomi , 5 (3). https://doi.org/https://doi.org/10.26740/jupe.v5n3.p%25p
Nurmainah,  S.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Belanja  Modal  Pemerintah  Daerah,  Tenaga  Kerja Terserap,  an  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Kemiskinan. Jurnal Bisnis Dan Ekonomi (JBE) , 20 (2), 131–141. Pambuko, Z. B.,  Masrini, N. L. (2023). Eviews: Analisis Data Keuangan untuk Penelitian Mahasiswa Ekonomi (V. S. Dewi (ed.)). UNIMMA Press.
Razia, A., Omarya, M., Razia, B., Awwad, B.,  Ruzieh, A. (2023). Heliyon Examining how unemployment  ,  inflation  and  their  related  aspects  affected  economic  growth  in Palestine :  The  period  from  1991  to  2020. Heliyon , 9 (11), e21081. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21081
Ridha,  A.,    Mutia,  R.  (2021).  Analisis  Permintaan  Uang  di  Indonesia :  Pendekatan Autoregressive Distributed Lag ( ARDL ). Jurnal Samudra Ekonomika , 5 (2), 152–160. https://doi.org/https://doi.org/10.33059/jse.v5i2.4273
Sabyan, M., Herlin,  F., Wiarta, I.,  Pengangguran, T. (2023). Pengaruh inflasi dan tingkat pengangguran terhadap pertumbuhan ekonomi kota jambi. Jurnal Manajemen Terapan
Dan Keuangan , 12 (02), 538–544.
https://doi.org/https://doi.org/10.22437/jmk.v12i2.25197
Safrida,  Sofyan,    Syahriani,  N.  (2014).  Dampak  Peningkatan  Upah  Minimum  Provinsi
Kajian Islam, Pendidikan, Ekonomi, Humaniora DOI: 10.37567/alwatzikhoebillah.v10i1.2592
Terhadap Inflasi Dan Pasar Kerja Di Provinsi Aceh. Agrisep , 15 (2), 45–57.
Salim,  A.,    Purnamasari,  A.  (2021).  Pengaruh  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia. Jurnal  Pemikiran  Dan  Pengembangan  Ekonomi  Syariah , 7 (1),  17–28. https://doi.org/https://doi.org/10.36908/esha.v7i1.268
Septiantin,  A.,  Mawardi,    Rizki,  M.  A.  K.  (2016).  Pengaruh  Inflasi  dan  Tingkat Pengangguran  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia. Jurnal  Economic , 2 (1), 50–65. file:///C:/Users/asus/Downloads/document-4.pdf
Yuniarti, Wianti, W.,  Nurgaheni, N. E. (2020). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia . 2 (3), 169–176.
Yusuf, M. Z.,  Wibowo, M. G. (2020). Pengaruh Pendidikan dan IPM terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Ekonomi Dan Pendidikan , 19 (1), 25– 38.