p-ISSN: 2089-4473       e-ISSN: 2531-1314
Vol. 10, No. 1, April 2020
STUDI EMPIRIS PENGARUH HARGA MINYAK MENTAH DUNIA DAN VARIABEL MONETER TERHADAP PEREKONOMIAN INDONESIA PERIODE 1996-2018
Luthfi Fajar Arifah, email: luthfi.arifah@bps.go.id
Badan Pusat Statistik RI
Muhammad Basorudin, email: m.basorudin@gmail.com Badan Pusat Statistik RI
Muhammad Abdul Majid, email: abdul.majid@bps.go.id Badan Pusat Statistik RI
Mira Choirunnisa, email: miracho.nisa@bps.go.id Badan Pusat Statistik RI
Putri Lydia Eltheofany S, email: putri.lydia@bps.go.id
Badan Pusat Statistik RI

## ABSTRACT
Oil is one of the strategic energies in the economy. The  fluctuations will always be a favorite barometer of economists and world leaders. Therefore, this study aims to convert deeper into the world and monetary variables towards the Indonesian economy for the period 1996-2018. This study uses secondary data from the IMF and BPS. Variables are economic growth, oil prices, and interest rates. Perform the analysis carried out, namely descriptive analysis using Images and inferential analysis with Vector Error Correction Mechanism (VECM). The results of this study are  common  in  the  context  of  economic  growth.  Meanwhile,  there  is  no  economic  growth. Meanwhile, at that time economic growth was influenced by economic growth in the first quarter, second and third quarter, growth in oil prices in the previous quarter, and economic growth in the previous quarter. The average value of ECT produced is negative and significant.

## Kata kunci: economic growth, oil prices, VECM

## PENDAHULUAN
Energi merupakan salah satu sumber kehidupan dan digunakan sebagai input  dalam  aktivitas  ekonomi.  Energi  yang  paling  sering  digunakan  adalah minyak bumi, gas, dan batu bara. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun  2015,  konsumsi  energi  yang  digunakan  diurutkan  berdasarkan  sumber energi  adalah  olahan  minyak  lainnya  sebesar  48,48%,  listrik  16,85%,  energi biomassa primer 13,85%, bahan bakar minyak (BBM), liquefied petroleum gases (LPG) dan gas kilang sebesar 10,03%, gas alam sebesar 6,4%, batubara sebesar 4,25%, serta sisanya briket dan kokas sebesar 0,10%. Konsumsi BBM dan olahan
minyak  lainnya  yang  hampir  50%  menunjukkan  bahwa  masih  tingginya ketergantungan masyarakat Indonesia terhadap energi jenis minyak.
Berdasarkan data British Petroleum (BP) tahun 2017, konsumsi minyak di Indonesia selama periode 1980 sampai 2015 cenderung mengalami peningkatan. Pada  tahun  2015,  konsumsi  minyak  mencapai  1,63  juta  barrel  per  hari. Meningkatnya  konsumsi  minyak  dari  tahun  ke  tahun  disebabkan  karena  kian bertambahnya  jumlah  penduduk  dan  kegiatan  ekonomi  yang  membutuhkan energi jenis minyak.
Akan tetapi, tingginya konsumsi minyak ternyata belum dapat diimbangi dengan  persediaan  yang  ada.  Produksi  minyak  di  Indonesia  cenderung mengalami penurunan menjadi 824,81 ribu barrel per hari atau setengah dari konsumsi  minyak  nasional.  Selain  itu,  cadangan  minyak  Indonesia  juga menunjukkan penurunan selama periode 1980 sampai 2015 menjadi 3,60 milyar barrel. Konsumsi minyak yang lebih tinggi daripada produksinya menyebabkan Indonesia menjadi salah satu negara pengimpor minyak, sehingga perekonomian Indonesia rentan terhadap harga minyak yang fluktuatif.
Nizar (2012) mengatakan bahwa pada dasarnya fluktuasi harga minyak mengikuti  mekanisme  permintaan  dan  penawaran.  Permintaan  akan  naik  jika harga  diturunkan,  dan  penawaran  akan  turun  jika  harga  juga  diturunkan. Fluktuasi harga minyak bumi di pasar internasional pada  prinsipnya mengikuti aksioma yang berlaku umum dalam ekonomi pasar, dimana tingkat harga yang berlaku sangat ditentukan oleh mekanisme permintaan dan penawaran ( demand and supply mechanism) sebagai faktor fundamental.
Fluktuasi harga minyak bumi juga disebabkan karena kemampuan yang dimiliki  oleh  negara-negara  yang  saling  berkompetisi.  Demikian  pula  dengan fluktuasi nilai tukar khususnya mata uang Dolar Amerika Serikat (AS). Nilai tukar dolar  AS  juga  berpengaruh  terhadap  fluktuasi  harga  minyak.  Tidak  hanya memiliki pengaruh secara langsung, tetapi juga dampak yang cukup signifikan terhadap negara- negara pengekspor minyak serta konsumsi minyak dunia (Yan, 2012).
Minyak  digunakan  sebagai  input  vital  dalam  proses  produksi  di  dunia industri  (Bangun,  2012).  Selain  itu,  minyak  dijadikan  pemerintah  Indonesia sebagai  salah  satu  asumsi  dasar  ekonomi  makro.  Fluktuasinya  dapat mempengaruhi stabilitas perekonomian nasional (Khaliq, 2015). Fluktuasi harga minyak  bahkan  dianggap  sebagai  salah  satu  fenomena  yang  cukup mengkhawatirkan bagi bangsa Indonesia (Asmara, Oktaviani, & Firdaus, 2012). Peningkatan harga minyak akan memicu meningkatnya biaya produksi barang yang  mengakibatkan  menurunkan  output.  Hal  tersebut  akan  menyebabkan pendapatan  suatu  wilayah/negara  akan  berkurang.  Selain  itu,  kenaikan  harga minyak mendorong meningkatnya jumlah uang beredar, sehingga dapat memicu terjadinya inflasi. Akibat peningkatan harga minyak tentunya akan meningkatkan harga  minyak  dalam  negeri  naik.  Jika  harga  minyak  dalam  negeri  naik,  harga
barang barang dalam negeri akan naik secara terus menerus akan menyebabkan inflasi.  Inflasi  yang  tinggi  tentunya  akan  berdampak  pada  lesu  nya  pasar  dan berdampak buruk pada stabilitas perekonomian secara nasional.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  pengaruh  harga  minyak  dunia  dan  Variabel  Moneter  terhadap indikator perekonomian nasional, yaitu pertumbuhan ekonomi, inflasi, dan suku bunga Indonesia pada periode 1996-2018. Kemudian, mengkajinya lebih detail terhadap perekonomian nasional secara keseluruhan.

## TINJAUAN LITERATUR
Energi merupakan salah satu sumber kehidupan dan digunakan sebagai input  dalam  aktivitas  ekonomi.  Energi  yang  paling  sering  digunakan  adalah minyak bumi, gas, dan batu bara. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun  2015,  konsumsi  energi  yang  digunakan  diurutkan  berdasarkan  sumber energi  adalah  olahan  minyak  lainnya  sebesar  48,48%,  listrik  16,85%,  energi biomassa primer 13,85%, bahan bakar minyak (BBM), liquefied petroleum gases (LPG) dan gas kilang sebesar 10,03%, gas alam sebesar 6,4%, batubara sebesar 4,25%, serta sisanya briket dan kokas sebesar 0,10%. Konsumsi BBM dan olahan minyak  lainnya  yang  hampir  50%  menunjukkan  bahwa  masih  tingginya ketergantungan masyarakat Indonesia terhadap energi jenis minyak.

## Pengaruh harga minyak terhadap pertumbuhan ekonomi
Harga minyak dunia merupakan sejumlah nilai moneter yang ditetapkan untuk mendapatkan 1 barel minyak dalam dollar Amerika Serikat. Fluktuasi harga minyak dunia memengaruhi perekonomian negara pengekspor minyak maupun pengimpor minyak. Kenaikan harga minyak akan membuat sektor produksi dalam negeri mengurangi output yang dihasilkan. Hal ini terjadi karena harga minyak yang  tinggi  akan  membuat  biaya  produksi  meningkat,  sehingga  produktivitas perusahaan menurun. Akibatnya, akan membuat pendapatan suatu wilayah atau negara menurun (Septiawan, Hidayat, & Sulasmiyati, 2016).

## Pengaruh inflasi terhadap pertumbuhan ekonomi
Inflasi  adalah  kecenderungan  naiknya  harga  barang  dan  jasa  pada umumnya yang berlangsung secara terus menerus. Secara umum inflasi memang berdampak negatif terhadap pertumbuhan ekonomi (Perlambang, 2010). Akan tetapi,  tidak  semua  inflasi  berdampak  negatif  terhadap  perekonomian.  Inflasi yang  ringan  tidak  terlalu  memengaruhi  harga-harga  secara  keseluruhan,  tidak akan  mengubah  permintaan  dan  penawaran  masyarakat.  Hal  ini  justru mendorong pengusaha untuk meningkatkan produksinya, karena kenaikan harga yang terjadi membuat pengusaha lebih mendapat keuntungan.
Tingkat  inflasi  yang  tinggi  memberikan  efek  buruk  terhadap  stabilitas perekonomian.  Adanya  kenaikan  harga  menyebabkan  barang-barang  dalam
negeri  tidak  dapat  bersaing  di  pasar  internasional  sehingga  ekspor  menurun. Sebaliknya,  harga  produksi  dalam  negeri  yang  semakin  tinggi  sebagai  akibat inflasi  menyebabkan  barang-barang  impor  menjadi  relatif  murah,  maka  impor akan  lebih  banyak  dilakukan.  Hal  tersebut  merugikan  produsen,  sehingga produsen  membatasi  produksinya  (Indriyani,  2016;  Septiawan,  Hidayat,  & Sulasmiyati, 2016).

## Pengaruh suku bunga terhadap pertumbuhan ekonomi
Suku bunga dapat digunakan sebagai alat moneter dalam mengendalikan penawaran  dan  permintaan  uang  yang  beredar  dalam  suatu  perekonomian. Adanya  kenaikan  suku  bunga  merupakan  alat  utama  bank  sentral  untuk memerangi  inflasi.  Ketika  inflasi  terjadi  akan  mendorong  kenaikan  permintaan uang.  Hal  ini  akan  membuat  jumlah  uang  yang  beredar  meningkat,  sehingga bank sentral meresponnya dengan meningkatkan suku bunga. Suku bunga yang meningkat  akan  membuat  masyarakat  cenderung  untuk  menabung  dan mengurangi  konsumsi,  sehingga  aktivitas  perekonomian  akan  menurun (Indriyani, 2016; Septiawan, Hidayat, & Sulasmiyati, 2016).

## METODE
Dua acuan minyak yang sering digunakan adalah minyak bumi jenis Brent dan  Light  Sweet.  Penelitian  ini  berfokus  pada  minyak  jenis light  sweet  (West Texas  Intermediate).  Hal  ini  dikarenakan  minyak  jenis  light  sweet  banyak digunakan sebagai benchmark negara-negara di dunia sejak tahun 2007.
Penelitian  ini  menggunakan  data  time  series  triwulanan  dari  triwulan  I tahun 1996 - triwulan I tahun 2018. Data yang digunakan dalam penelitian ini antara  lain  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  dan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK) bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Kemudian,  variable  suku  bunga Indonesia dan nilai tukar rupiah/USD berasal dari International Monetary Fund (IMF). Kemudian, harga minyak dunia (WTI) berasal dari The Federal Reserve Bank of St. Louis. Adapun tahun dasar variabel IHK dan PDB adalah tahun 2010. Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder.
Adapun seluruh variabel dalam penelitian ditransformasi kedalam bentuk logaritma natural (Ln). Hal ini dilakukan untuk mengatasi perbedaan satuan antar variabel. Koefisien hasil transformasi dapat dinyatakan sebagai persentase atau elastisitas. Khusus variabel harga minyak, teknik transformasi dilakukan setelah dilakukan  konversi  satuan  US  dollar  menjadi  satuan  rupiah.  Hal  ini  bertujuan untuk mengeliminasi pengaruh nilai tukar atau kurs.
Tahapan Analisis

## a. Stasioneritas
Konsep  yang  digunakan  untuk  menghitung  stasioneritas  data  runtun waktu adalah adalah melalui uji akar unit. Jika data tidak stasioner, hasil regresi yang  diperoleh  akan  bersifat  lancung  ( spurious  regression).  Regresi  lancung biasanya  ditandai  dengan  nilai  R 2 yang  tinggi  dan  nilai  t-statistik  yang berpengaruh secara signifikan, akan tetapi tidak memiliki arti secara ekonomi. Hasil output regresi tampak bagus, tetapi estimasi least-squares yang dihasilkan tidak  konsisten  (Enders,  2015).  Selain  itu,  dampak  jika  data  tidak  stasioner adalah  tidak  dapat  dilakukan  generalisasi  pada  periode  waktu  lain  (Gujarati, 2003).
Dalam  unit  root  test  atau  uji  akar  unit  terdapat  beberapa  jenis  uji. Diantaranya adalah Dickey-Fuller (DF) Test, Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test, Phillips-Perron (PP) test, dan uji stasioneritas lainnya. Dalam penelitian ini uji akar unit  yang  digunakan  adalah  Phillips-Perron  (PP)  test.  Uji  tersebut  lebih  tepat digunakan ketika suatu data mengalami struktural break dibandingkan uji yang lain (Enders, 2015). Adapun tahapan dalam melakukan PP test adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  model random  walk  yang  digunakan  dengan  menguji keberadaan trend dan intercept pada data.
2. Menentukan hipotesis,
Ho: δ = 0 (data tidak stasioner)
Ha: δ < 0 (data stasioner)
3. Menentukan tingkat signifikansi (alfa).
4. Menghitung t-stat Phillip-Perron

## 5. Menentukan nilai kritis tau MacKinnon
6. Menentukan  keputusan  dan  kesimpulan,  jika  nilai  tstat  PP  lebih  kecil daripada nilai kritis, maka Tolak Ho artinya data stasioner.

## b. Penentuan lag maksimum
Lag  maksimum  digunakan  ketika  menentukan  lag  optimum.  Lag maksimum dapat diketahui berdasarkan Gambar akar unit polinomial. Lag maksimum ditentukan berdasarkan modulus yang bernilai kurang dari 1 atau berdasarkan nilai akar unit yang berada di dalam unit circle (Arifah, 2018).
(Jurnal Ilmu Ekonomi)

## c. Penentuan lag optimum
Kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  lag  optimum  antara lain Final  Prediction  Error  (FPE),  Aikake’s  Information  Criterion  (AIC), Schwarz’s Information Kriterion (SC) dan Hannan Quinn’s Criterion (HQ). Lag  optimum  dipilih  ketika  kriteria-kriteria  tersebut  bernilai  minimum, namun  kriteria-  kriteria  tersebut  sering  menghasilkan  kesimpulan  yang tidak konsisten. Pada sampel kecil, kriteria AIC dan FPE memiliki properti lebih baik dalam menjelaskan lag optimum daripada kriteria SC dan HQ, begitupula sebaliknya.
Adapun  tantangan  terbesar  dalam  melakukan  pemodelan  VAR adalah  memilih  panjang  lag  yang  sesuai,  karena  estimasi  sampel berukuran besar akan menggunakan degree of freedom lebih besar dan menimbulkan  masalah  lain  yang  berhubungan  dengan  hal  tersebut (Gujarati, 2003). Oleh karena itu, penentuan lag optimum pada penelitian ini  didasarkan  pada Schwartz  Information  Criterion  (SIC)  yang  bernilai minimum.
Lag optimum yang dipilih adalah lag dengan nilai kriteria terkecil dari sejumlah lag yang diujikan. Ketika spesifikasi VAR menghasilkan orde p, kriteria tersebut juga yang dapat diterapkan untuk memilih jumlah lag di  VECM,  karena  lag  p-1  pada  VECM  cocok  dengan  VAR  orde-p (Luthkepohl, 2005).

## d. Uji stabilitas VAR
Uji stabilitas VAR dilakukan setelah mendapatkan lag optimum. Uji stabilitas  dilakukan  agar  analisis Impulse Response Function (IRF) dan Forecast  Error  Variance  Decomposition  (FEVD)  yang  dilakukan  pada model VAR bersifat valid. Suatu proses VAR dikatakan stabil jika seluruh akar  fungsi  polinomial  atau characteristic  polynomial  memiliki  modulus kurang dari 1 atau berada didalam unit circle.

## e. Uji kausalitas Granger
Uji  kausalitas  granger  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya hubungan  dua  arah.  Selain  itu,  uji  ini  juga  dapat  digunakan  untuk mengetahui hubungan antar variabel secara dua arah atau satu arah. Uji kausalitas  granger  digunakan  karena  dalam  model  VAR/VECM  seluruh variabel  merupakan  variabel  endogen,  sehingga  setiap  variabel berpotensi mempengaruhi variabel lain didalam sistem.

## f. Uji kointegrasi Johansen
Pengujian  kointegrasi  dengan  metode  Johansen  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  antara  variabel-  variabel  dalam  penelitian  pada jangka panjang. Uji kointegrasi dengan metode Johansen dilakukan untuk menguji  sejumlah  vektor  kointegrasi.  Pada  pengujian  stasioneritas sebelumnya,  dapat  diketahui  bahwa  seluruh  variabel  telah  terintegrasi pada orde pertama (first difference), sehingga perlu dilakukan pengujian ada  tidaknya  kointegrasi  antar  variabel  untuk  menentukan  metode analisis yang sesuai.
Uji kointegrasi Johansen dapat dilakukan dengan uji statistik trace dan maximum eigenvalues. Adapun formulanya adalah sebagai berikut:
𝜆 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 (𝑟) = −𝑇 ∑ ln⁡(1 − 𝜆 𝑙 ) 𝑛 𝑖=𝑟+1 𝜆 𝑚𝑎𝑥 (𝑟, 𝑟 + 1) = −𝑇 ∑ ln⁡(1 − 𝜆 𝑙 ) 𝑛
𝑖=𝑟+1
Hipotesis yang digunakan dalam uji trace adalah sebagai berikut:
Ho : rank (π) = r (terdapat r vektor kointegrasi) Ha : rank (π) > r (terdapat lebih dari r vektor kointegrasi)
Adapun hipotesis yang digunakan dalam uji maximum eigenvalues adalah sebagai berikut:
Ho : rank (π) = r (terdapat r vektor kointegrasi) Ha : rank (π) = r+1 (terdapat r+1 vektor kointegrasi)
Baik  nilai  statistik  uji trace  maupun  maximum  eigenvalues dibandingkan dengan nilai kritis tabel Osterwald Lenun. Jika nilai statistik lebih  besar  daripada  nilai  kritis  tabel Osterwald  Lenun,  maka  tolak  Ho artinya terdapat lebih dari r vektor kointegrasi untuk uji trace dan terdapat lebih  dari  r+1  vektor  kointegrasi  untuk uji  maximum  eigenvalues. Pengujian dilakukan hingga mendapatkan keputusan gagal tolak Ho.
g. Analisis VECM
Analisis VECM dilakukan pada data time series yang tidak stasioner pada level, tetapi stasioner pada first difference dan memiliki hubungan kointegrasi  (VECM)  adalah  metode  analisis  yang  dapat  memisahkan komponen jangka panjang dan jangka pendek. Komponen jangka pendek digunakan karena sering terjadi ketidakseimbangan dalam perekonomian,
sehingga  perlu  adanya  penyesuaian  atau adjustment.  Penyesuaian dilakukan dengan metode error correction. Adapun model VECM adalah sebagai berikut:
Δy 𝑡 = 𝛼𝛽 ′𝑦 𝑡−1 + Γ 1 Δy 𝑡−1 + ⋯ + Γ 𝑝−1 Δy 𝑡−𝑝+1 + 𝜀 𝑡

## h. Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan uji yang dilakukan untuk melihat sebaran residual  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Asumsi  normalitas  yang  tidak terpenuhi  akan  menyebabkan  estimator  yang  dihasilkan  bias  dengan varians tidak minimum dan tidak konsisten. Pengujian normalitas pada penelitian  ini  menggunakan Jarque  Bera  test.  Uji  ini  dilakukan  dengan membandingkan  statistik  JB  dengan chi-square  dengan  derajat  bebas sebesar banyaknya lag. Residual dikatakan berdistribusi normal jika JB ≤ chi-square.

## i. Uji nonautokorelasi
Uji  nonautokorelasi  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk mengetahui  ada  tidaknya  korelasi error  term  antar  waktu.  Varians estimator  yang  mengandung  autokorelasi  tidak  minimum  dan  tidak efisien. Pengujian nonautokorelasi dilakukan dengan Lagrange Multiplier test (LM test).
j. Impulse Response Function (IRF) Impulse  Response  Function  (IRF)  digunakan  untuk  mengetahui respon  suatu  variabel  akibat  guncangan/ shock  sebesar  satu  standar deviasi, baik dari variabel lain maupun variabel itu sendiri. Analisis IRF juga dapat digunakan untuk melihat respon guncangan baik pada periode saat ini maupun selanjutnya. IRF merupakan fitur unggulan dalam VAR, karena setiap koefisien dalam persamaan VAR tidak selalu mudah untuk diintepretasikan.

## k. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Forecast  Error  Variance  Decomposition  (FEVD)  digunakan  untuk mengetahui persentase kontribusi varian suatu variabel akibat perubahan pada variabel tertentu. Analisis ini dilakukan dengan melihat persentase square  prediction  error  suatu  variabel  sebagai  hasil  dari  guncangan variabel  itu  sendiri  maupun  variabel  lain.  Semakin  besar  persentase kontribusi suatu variabel terhadap variabel lain, maka variabel tersebut semakin penting terhadap perubahan variabel lain.

## HASIL DAN ANALISIS
Berikut  adalah  perkembangan  minyak  selama  kurun  waktu  22  tahun terakhir.

## Gambar 1.
Perkembangan harga minyak mentah dunia selama periode 1996-2018.
Berdasarkan  gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  tren  perkembangan  harga minyak  menunjukkan  tren  semakin  meningkat.  Harga  minyak  tertinggi  terjadi sepanjang  2013-2014.  Nilai  minyak  menyentuh  pada  level  1,19  juta  per  barel pada  kuartal  kedua  tahun  2014.  Selain  itu,  peningkatan  harga  minyak  terjadi sejak  kuartal  pertama  tahun  2013  hingga  kuartal  ketiga  2014.  Peningkatan minyak tersebut dikarenakan beberapa faktor. Diantaranya adalah peningkatan permintaan.
Sebenarnya, harga minyak sempat menyentuh angka 1 juta per barel. Hal tersebut  terjadi  pada  terjadi  kuartal  pertama  dan  kedua  tahun  2008.  Harga minyak pada waktu tersebut sempat menyentuh 1,14 juta per barel. Hal tersebut dikarenakan krisis ekonomi yang melanda hampir semua negara.
Di sisi lain, harga minyak anjlok cukup drastis pasca krisis ekonomi. Pada kuartal  pertama  tahun  2009  nilai  minyak  turun  drastis  sekitar  499,6  ribu  per barel. Sementara itu, harga minyak juga pernah menyentuh pada level terendah dibandingkan kuartal pertama tahun 2009. Harga minyak berada pada level 450,3 ribu  per  dolar  pada  kuartal  keempat  tahun  2014.  Hal  ini  diakibatkan  oleh meningkatnya produksi OPEC pada bulan November 2009. Setelah krisis berakhir, kebutuhan  minyak  dunia  kembali  normal,  tetapi  ketersediaan  pasokan  minyak dunia  belum  mencukupi,  sehingga  harga  minyak  dunia  naik  sampai  pada
puncaknya  pada  triwulan  kedua  tahun  2014.  Di  tahun-tahun  selanjutnya, Amerika Serikat dan Kanada telah meningkatkan produksi minyak mentah karena telah  ditemukannya  teknologi  fracking.  Kenaikan  penawaran  minyak  mentah tersebut berakibat pada turunnya harga minyak mentah dunia.

## Gambar 2.
Perkembangan harga minyak mentah dunia dan pertumbuhan ekonomi Indonesia selama periode 1996-2018
Pertumbuhan ekonomi Indonesia, jika dilihat menurut Gambar 2, memiliki hubungan yang cenderung positif, terutama setelah krisis Indonesia pada tahun 1998. Pada saat krisis tahun 1998, harga minyak mentah dunia cenderung naik dikarenakan melemahnya mata uang rupiah dan menguatnya dollar.
Pengaruh harga minyak dan variabel moneter terhadap perekonomian Indonesia

## Uji stasioneritas
Berdasarkan uji trend dan intercept, diperoleh p-value sebesar 0,0000 baik pada trend maupun intercept pada seluruh variabel. Hal tersebut menunjukkan bahwa pada tingkat signifikansi 5%, seluruh variabel mengandung unsur trend dan  intercept.  Sehingga,  uji  stasioneritas  dengan  metode  Phillips-Perron menggunakan unsur trend dan intercept. Adapun hasil pengujian stastioneritas pada masing-masing varibel dapat ditunjukkan pada tabel berikut.

## Tabel 1.
Hasil uji stasioneritas dengan Phillips-Perron
P-value
Variabel
Level First difference (1) (2) (3) LnPDB 0,4225 0,0000 LnOil 0,5265 0,0000 LnIHK 0,5953 0,0016 LnRate 0,0778 0,0000
Berdasarkan  tabel  1, dapat diketahui  bahwa variable pertumbuhan ekonomi,  pertumbuhan  harga  minyak,  inflasi,  dan  pertumbuhan  suku  bunga belum stasioner pada level, karena p-value variabel-variabel tersebut lebih besar dari tingkat signifikansi 5%. Namun, p- value masing-masing variabel pada first difference kurang dari tingkat signifikansi 5%, sehingga dapat diketahui bahwa seluruh variabel telah stasioner pada first difference. Oleh karena seluruh variabel telah  stasioner  pada  ordo  yang  sama,  maka  dilakukan  uji  kointegrasi  untuk menentukan metode analisis yang sesuai.

## Penentuan lag maksimum
Berdasarkan Gambar 3, dapat diketahui bahwa pada lag 11 terdapat nilai modulus yang lebih besar dari 1, sedangkan pada lag 10 seluruh modulus bernilai kurang dari 1 sehingga lag maksimum yang digunakan adalah lag 11.

## Gambar 3. Gambar unit circle pada lag 11 dan lag 10

## Penentuan lag optimum
Kriteria penentuan lag optimum yang digunakan pada penelitian ini adalah Schwarz’s Information Kriterion (SC). Berdasarkan lampiran 1, hasil panjang lag optimum  pada  model  berdasarkan  kriteria  SC  adalah  lag  4.  Adapun  lag  yang digunakan dalam melakukan analisis kointegrasi dan VECM adalah lag optimum dikurangi 1, yaitu lag 3.

## Uji Stabilitas VAR
Gambar 4. Gambar unit circle lag optimum
Berdasarkan Gambar 4, dapat diketahui bahwa modulus bernilai kurang dari  1  atau  berada  di  dalam unit  circle.  Oleh  karena  itu,  lag  optimum  yang dihasilkan telah stabil.

## Uji Kausalitas Granger
Berdasarkan  lampiran  3,  dapat  diketahui  hubungan  antar  variabel  sebagai berikut:
- Variabel  pertumbuhan  harga  minyak  secara  statistik  signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi (0,0003), sedangkan pertumbuhan ekonomi secara statistik tidak signifikan mempengaruhi pertumbuhan harga minyak  (0,8038).  Sehingga  terjadi  kausalitas  searah,  yaitu  pertumbuhan harga minyak mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.
- Variabel  inflasi  secara  statistik  signifikan  mempengaruhi  pertumbuhan ekonomi (0,0000), sedangkan pertumbuhan ekonomi secara statistik tidak signifikan  mempengaruhi  inflasi  (0,0567).  Sehingga  terjadi  kausalitas searah, yaitu inflasi mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.
- Variabel pertumbuhan suku bunga secara statistik signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi (0,0000), sedangkan pertumbuhan ekonomi secara statistik juga signifikan mempengaruhi pertumbuhan suku bunga (0,0005). Sehingga  terjadi  kausalitas  dua  arah,  yaitu  pertumbuhan  harga  minyak mempengaruhi pertumbuhan ekonomi, begitupula sebaliknya.
- Variabel inflasi secara statistik tidak signifikan mempengaruhi harga minyak (0,1781),  sedangkan  pertumbuhan  harga  minyak  secara  statistik  tidak signifikan mempengaruhi inflasi (0,1442). Sehingga tidak terjadi kausalitas antara kedua variabel tersebut.
- Variabel  pertumbuhan  suku  bunga  secara  statistik  tidak  signifikan mempengaruhi  pertumbuhan  harga  minyak  (0,2399),  sedangkan pertumbuhan  harga  minyak  secara  statistik  signifikan  mempengaruhi pertumbuhan  suku  bunga  (0,0000).  Sehingga  terjadi  kausalitas  searah, yaitu pertumbuhan harga minyak mempengaruhi pertumbuhan suku bunga. Variabel pertumbuhan suku bunga secara statistik signifikan mempengaruhi inflasi (0,0146),
Begitu pula inflasi secara statistik juga signifikan mempengaruhi pertumbuhan suku bunga (0,0000). Sehingga terjadi kausalitas dua arah, yaitu pertumbuhan suku bunga mempengaruhi inflasi, begitu pula sebaliknya.

## Uji Kointegrasi Johansen
Saat Ho:r=3 dan Ha:r>3, p-value dari trace statistics sebesar 0,0082. Nilai tersebut  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  5%,  sehingga  keputusan  yang diperoleh adalah tolak Ho. Hal tersebut menunjukkan bahwa terdapat lebih dari
3  vektor  kointegrasi.  Adapun  berdasarkan maximum  eigen  value  statistics, Ho:r=1 dan Ha:r=2, diperoleh p-value sebesar 0,0034. Nilai tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi 5%, sehingga ke putusan yang diperoleh adalah tolak Ho.
Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat  2  vektor  kointegrasi. Berdasarkan  pengujian trace  statistics  dan  maximum  eigen  value  statistics keputusan yang diperoleh berbeda, namun rank vektor kointegrasi harus kurang dari jumlah variabel yang digunakan. Oleh karena itu, kesimpulan yang diperoleh adalah terdapat 2 vektor kointegrasi.
Uji  kointegrasi  pada  model  menunjukkan  adanya  hubungan  jangka panjang  antara  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  pertumbuhan  harga  minyak, inflasi, dan pertumbuhan suku bunga. Adapun persamaan jangka panjang yang diperoleh adalah sebagai berikut:
LnPDB t =0,4206LnOil t *-0,2571LnIHK t -0,5943LnRate t *
Keterangan : *) signifikan pada α=5% dengan t(0,025;89)=2,279955
Berdasarkan  persamaan  jangka  panjang  diatas,  dapat  diketahui  bahwa pertumbuhan harga minyak berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal  tersebut  dikarenakan  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  produsen minyak  mentah  dan  olahan  yang  diekspor  ke  luar  negeri,  sehingga  kenaikan harga minyak akan menguntungkan Indonesia. Selain itu, kenaikan harga minyak sebagai  bahan  baku  bagi  proses  produksi  akan  mendorong  produsen meningkatkan  harga  output  yang  dihasilkan.  Pengaruh  positif  pertumbuhan harga  minyak  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  ini  sesuai  dengan  penelitian Septiawan,dkk (2016) dan Nizar (2012).
Selanjutnya,  pertumbuhan  suku  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Hal  tersebut  dikarenakan  jika  suku  bunga  rendah, masyarakat  cenderung  memilih  menggunakan  uangnya  untuk  melakukan konsumsi  daripada  menabung,  begitu    pula    sebaliknya.  Hal  tersebut  akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi.
Di  sisi  lain,  inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Hasil  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  Silvia,  dkk  (2013)  yang  menyatakan bahwa  meskipun  terjadi  penurunan  inflasi  pada  suatu  periode  (kuartal), pertumbuhan ekonomi tidak langsung berdampak negatif. Selain itu, berdasarkan penelitian  Dewi,  dkk  (2013),  inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan ekonomi karena laju inflasi hanya dibawah 10% yang menandakan inflasi yang ringan. Penelitian Crismanto (2017) juga menghasilkan kesimpulan yang sama bahwa inflasi tidak mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Hal ini dikarenakan inflasi  di  Indonesia  di  bawah  10  persen  (tergolong  kecil),  sehingga  tidak memberikan  dampak  yang  signifikan  dan  cukup  besar  terhadap  pertumbuhan ekonomi.
(Jurnal Ilmu Ekonomi)

## Analisis Vector Error Correction Model (VECM)
Model  VECM  dilakukan  ketika  data  tidak  stationer  dan  mempunyai kointegrasi  jangka  panjang.  Selain  itu,  model  ini  dapat  pula  digunakan  untuk melihat  pergerakan  atau  perubahan  suatu  variabel  saat  diberikan shock  oeh variabel  lain  (Usman,  Fatin,  Barusman,  &amp;  Elfaki,  2017).  Berdasarkan pengujian stasioneritas, data tidak stationer pada level.
Data  pada  seluruh  variabel  menjadi  stasioner  setelah  dilakukan diferensiasi,  yaitu  pada  ordo  pertama  atau first  difference.  Berdasarkan  uji kointegrasi, dapat diketahui juga bahwa terdapat kointegrasi antar variabel. Oleh karena  itu,  analisis  VECM  dapat  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan ketidakseimbangan  jangka  pendek  menuju  keseimbangan  jangka  panjang. Adapun model VECM yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Estimasi VECM
Konstanta : 0,04816 [10,2155] ECT : -0,04532

## [-6,2072]
Keterangan : *) signifikan pada α=5% dengan 𝑡 (G,GIJ;LM) = 2,279955
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa  perubahan  pertumbuhan ekonomi pada jangka pendek dipengaruhi oleh perubahan pertumbuhan ekonomi I,  II,  dan  III  triwulan  sebelumnya.  Selanjutnya,  pertumbuhan  pertumbuhan ekonomi  pada  jangka  pendek  juga  dipengaruhi  oleh  perubahan  pertumbuhan harga minyak triwulan sebelumnya dan perubahan inflasi triwulan sebelumnya.
Lag D(LnPDB) D(LnOil) D(LnIHK) D(LnRate) (1) (2) (3) (4) (5) -0.674329 [-8.46811]* -0.036735 [-3.39933]* -0.606042 [-5.93599]* 0.020548 [ 1.68780] -0.757151 [-9.93350]* -0.016288 [-1.36161] -0.002650 [-0.02390] -0.023640 [-2.01357] -0.663536 [-8.53686]* -0.015642 [-1.36142] -0.041869 [-0.46823] -0.002824 [-0.23718]
Sedangkan, perubahan pertumbuhan suku bunga tidak  berpengaruh terhadap perubahan pertumbuhan ekonomi pada jangka pendek.
Nilai koefisien error correction term (ECT) bernilai negatif dan signifikan. Nilai  koefisien  ECT  sebesar  -0,0453,  artinya  proses  penyesuaian  pertumbuhan ekonomi dari ketidakseimbangan jangka pendek menuju keseimbangan jangka panjang akan dikoreksi pada triwulan pertama dengan cara menurun sebesar 4,5 persen, sedangkan sisanya akan dikoreksi pada triwulan- triwulan selanjutnya.
Nilai  F-statistik  yang  dihasilkan  sebesar  22,6276.  Jika  nilai  tersebut dibandingkan  dengan  nilai  F(0,95;3,85)=0,1168  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  minimal  1  variabel  yang  signifikan  memengaruhi  perubahan pertumbuhan ekonomi. Nilai R2 adjusted yang dihasilkan sebesar 0,7679, artinya besarnya  variasi  perubahan  pertumbuhan  ekonomi  mampu  dijelaskan  oleh variabel independen sebesar 76,79 persen, sedangkan sisanya mampu dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian.

## Uji Normalitas
Berdasarkan lampiran 5, dapat diketahui bahwa p-value dari JB sebesar 0,0000. Nilai tersebut kurang dari tingkat signifikansi 5%, dengan hipotesis nol residual berdistribusi normal, maka keputusan yang diperoleh adalah tolak Ho. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  residual  tidak  berdistribusi  normal. Namun,  asumsi  normalitas  tidak  begitu  esensial  jika  tujuan  utama  dalam penelitian hanya untuk melakukan estimasi (Gujarati, 2004 : 338).

## Uji Nonautokorelasi
Berdasarkan lampiran 6, dapat diketahui bahwa p-value dari nilai LM lebih besar  dari  tingkat  signifikansi  5%,  sehingga  keputusan  yang  diperoleh  adalah gagal  tolak  Ho.  Adapun  hipotesis  nol  adalah  residual  nonautokorelasi,  maka kesimpulan yang diperoleh adalah residual nonautokorelasi.

## Impulse Response Function (IRF)
Plot IRF disajikan untuk 40 triwulan kedepan (10 tahun kedepan). Adapun plot IRF untuk variabel pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan harga minyak adalah sebagai berikut:

## Gambar 5.
Respon pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan harga minyak akibat shock dari variabel itu sendiri dan variabel-variabel moneter dalam model
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa  respon  pertumbuhan ekonomi  terhadap  shock  variabel  itu  sendiri  cenderung  meningkat  pada  awal periode,  namun  pada  periode  selanjutnya  mengalami  penurunan  dengan menunjukkan  pola  musiman.  Respon  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  shock variabel itu sendiri cenderung stabil mulai triwulan ke-35. Respon pertumbuhan ekonomi  terhadap shock  variabel  pertumbuhan  harga  minyak  cenderung mengalami penurunan pada  awal periode, namun mulai triwulan kelima mulai meningkat dan cenderung stabil mulai triwulan ke-28.
Respon pertumbuhan ekonomi terhadap shock variabel inflasi cenderung mengalami  penurunan  pada  awal  periode,  namun  mulai  triwulan  kedua  mulai meningkat  dan  menunjukkan  pola  musiman.  Respon  pertumbuhan  ekonomi terhadap  shock  inflasi  cenderung  stabil  mulai  triwulan  ke-33.  Respon
pertumbuhan  ekonomi  terhadap  shock  variabel  pertumbuhan  suku  bunga cenderung mengalami penurunan dan cenderung stabil mulai triwulan ke-26.
Respon  pertumbuhan  harga  minyak  terhadap  shock  variabel  itu  sendiri cenderung  meningkat  pada  awal  periode,  namun  mulai  triwulan  ketiga mengalami  penurunan.  Respon  pertumbuhan  harga  minyak  terhadap  shock variabel itu sendiri cenderung stabil mulai triwulan ke-23. Respon pertumbuhan harga  minyak  terhadap  shock  inflasi  cenderung  mengalami  penurunan  dan cenderung  stabil  mulai  triwulan  ke-33.  Respon  pertumbuhan  harga  minyak terhadap  shock  pertumbuhan  suku  bunga  cenderung  mengalami  peningkatan cenderung stabil mulai triwulan ke-30.

## Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Gambar FEVD disajikan untuk 40 triwulan kedepan (10 tahun kedepan). Adapun Gambar FEVD untuk variabel pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan harga minyak adalah sebagai berikut:

## Gambar 6.
FEVD Pertumbuhan Ekonomi untuk 40 triwulan kedepan (10 tahun kedepan).
Berdasarkan  Gambar  6,  dapat  diketahui  bahwa  sumber  utama  variasi pertumbuhan ekonomi pada triwulan pertama adalah variabel itu sendiri, namun pengaruhnya  cenderung  menurun  seiring  berjalannya  waktu.  Adapun  sumber utama  variasi  pertumbuhan  ekonomi  pada  triwulan  selanjutnya  mampu dijelaskan  oleh  variabel  pertumbuhan  suku  bunga.  Sedangkan,  variabel pertumbuhan harga minyak mampu menjelaskan variasi pertumbuhan ekonomi pada  triwulan  kedua  dan  persentase  tertinggi  terjadi  pada  triwulan  keempat. Namun,  pada  periode  selanjutnya  kontribusi  pertumbuhan  harga  minyak
Vol. 10, No. 1, April 2020
terhadap  variasi  pertumbuhan  ekonomi  cenderung  mengalami  penurunan, bahkan kontribusinya cenderung lebih kecil  daripada variabel lain.

## Gambar 7.
FEVD Pertumbuhan Harga Minyakuntuk 40 triwulan kedepan (10 tahun kedepan).
Berdasarkan  Gambar  7,  dapat  diketahui  bahwa  sumber  utama  variasi pertumbuhan    harga  minyak  adalah  variabel  itu  sendiri,  namun  pengaruhnya cenderung  menurun  seiring  berjalannya  waktu.  Meskipun  demikian,  variasi pertumbuhan  harga  minyak  didominasi  oleh  variabel  itu  sendiri.  Selanjutnya, pertumbuhan suku bunga dan inflasi memberikan kontribusi cukup kecil terhadap variasi pertumbuhan harga minyak.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Energi merupakan salah satu sumber kehidupan dan digunakan sebagai input  dalam  aktivitas  ekonomi.  Energi  yang  paling  sering  digunakan  adalah minyak bumi, gas, dan batu bara. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun  2015,  konsumsi  energi  yang  digunakan  diurutkan  berdasarkan  sumber energi  adalah  olahan  minyak  lainnya  sebesar  48,48%,  listrik  16,85%,  energi biomassa primer 13,85%, bahan bakar minyak (BBM), liquefied petroleum gases (LPG) dan gas kilang sebesar 10,03%, gas alam sebesar 6,4%, batubara sebesar 4,25%, serta sisanya briket dan kokas sebesar 0,10%. Konsumsi BBM dan olahan minyak  lainnya  yang  hampir  50%  menunjukkan  bahwa  masih  tingginya ketergantungan masyarakat Indonesia terhadap energi jenis minyak.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan,  dapat  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Dilihat secara visual, volatilitas harga minyak dunia tidak memiliki hubungan yang positif selama awal periode penelitian sampai semester pertama tahun 2008. Setelah terjadi krisis global 2008, harga minyak dunia tidak konstan mengikuti teori permintaan dan penawaran.
2. Pada jangka panjang, pertumbuhan ekonomi dipengaruhi oleh pertumbuhan harga minyak dan pertumbuhan suku bunga. Sedangkan inflasi tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.
Pada jangka pendek, perubahan pertumbuhan ekonomi dipengaruhi oleh oleh perubahan pertumbuhan ekonomi triwulan I, II, dan III sebelumnya, perubahan pertumbuhan harga minyak triwulan sebelumnya, dan perubahan pertumbuhan inflasi triwulan sebelumnya.

## Ucapan Terima Kasih ( Acknowledgement)
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  Suryadiningrat,  Ibu  Widdia, Bapak  Ari,  Bapak  Wisnu,  Bapak  Mun’im,  Kakak  Luthfi,  Kakak  Pipit,  Kakak  Efi, Bapak  Fatih,  Kakak  Windy,  Kakak  Dela,  Kakak  Uzul,  dan  Kak  Indri.  Berkat bantuan mereka kami bisa menerbitkan jurnal ini.

## REFERENSI
Agus  Yudha  Permana,  I  Gusti.,  dan  I  Wayan  Sukadana.  (2016). Pecundang  dari Perdagangan  Internasional:  Studi  Kasus  impor  28  Jenis  Buah  Musiman  di Indonesia. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan. Vol.9 No.2, pp: 151-158.
Arifah, Luthfi Fajar. (2018). Perilaku Kurs Rupiah (IDR) terhadap Dollar Amerika (USD) Tahun  1996  –  2017  (Pendekatan  Model  Moneter  Kurs).[Skripsi].  Jakarta: Politeknik Statistika STIS.
Asmara,  Alla,  dkk.  (2011). Volatilitas  Harga  Minyak  Dunia  dan  Dampaknya  terhadap Kinerja Sektor Industri Pengolahan dan Makroekonomi Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi, 29(1), 49 - 69.
Bangun, Dhani Saputra. (2012). Analisis Pengaruh Harga Minyak Dunia dan Volatilitasnya terhadap Makroekonomi Indonesia [Skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Crismanto, Dwi. (2017). Pengaruh Pengangguran, Inflasi, dan Pertumbuhan Penduduk terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi  Lampung  Tahun  2006-2015 [Skripsi]. Lampung : Universitas Islam Negeri Raden Intan.
Enders, W. (2015). Applied Econometric Time Series (Fourth). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Federal  Reserve  Bank  of  St.  Loius.  (2018). Global  Price  of  WTI  Crude.  Diakses  pada tanggal 19 Oktober 2018 melalui https://fred.stlouisfed.org/.
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics (Fourth). New York: McGraw-Hill Companies, Inc.  Indriyani,  Siwi  Nur.  (2016). Analisis  Pengaruh  Inflasi  dan  Suku  Bunga Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia  Tahun  2005  -  2015.  Jurnal Manajemen Bisnis Krisnadwipayana, 4(2).
Khaliq, A. (2015). Mekanisme Transmisi Goncangan Harga Minyak dan Harga Pangan Dunia Terhadap Perekonomian Makro Indonesia: Pendekatan Structural Vector Autoregressive (Svar). Business Management Journal, 11(2), 21–59.
Luthkepohl, Helmut. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Berlin: Springer.  Nizar,  Muhammad  Afdi.  (2012). Dampak  Fluktuasi  Harga  Minyak Dunia terhadap Perekonomian Indonesia. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, 6(2), 189 - 209.
Perlambang, Heru. (2010). Analisis Pengaruh Jumlah Uang Beredar, Suku Bunga SBI, Nilai Tukar terhadap Tingkat Inflasi. Media Ekonomi, 19(2), 49-68.
Septiawan, Dwi Afif, dkk. (2016). Pengaruh Harga Minyak Dunia, Inflasi, dan Nilai Tukar terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia (Studi pada Tahun 2007  - 2014). Jurnal Administrasi Bisnis, 40(2), 130 - 138.
Seputar Forex. (2018). Harga Minyak Bumi Hari Ini. Diakses pada tanggal 22 Oktober 2018 melalui https:// www.seputarforex.com/data/harga_minyak.
Silvia, E. D., Wardi, Y., & Aimon, H. (2013). Analisis Pertumbuhan Ekonomi, Investasi, dan Inflasi di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi, I(02), 224–243.
Usman, M., Fatin, D. F., Barusman, M. Y. S., & Elfaki, F. A. M. (2017). Application of Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  and  Impulse  Response  Function  for Analysis Data Index of Farmers ’ Terms of Trade. Indian Journal of Science and Technology, 10(19), 1–14.
Yan, L. (2012). Analysis of the International Oil Price Fluctuations and Its Influencing Factors. American Journal of Industrial and Business Management, 02(02), 39– 46.