## ANALISIS KURVA PHILLIPS DI INDONESIA
Ahmad Albar Tanjung 1* , Annisa Anggreini Siswanto 2
1 Management, Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma
2 Faculty of Social Sains, Universitas Pembangunan Panca Budi Jl. Sakti Lubis, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Sumatera Utara, Indonesia, 20219 *Coressponding Author Email: alb4rt4njung@gmail.com
ABSTRACT Purpose : This research aims to investigate whether the relationship between unemployment and inflation in Indonesia is by the Phillips curve theory. Design/Methodology /Approach : This  research  is  quantitative.  The  estimation  method  used  is  ECM Two-Step  Engle-Granger.  in  the  long  term,  it  is  estimated  using Ordinary Least Square (OLS), while in the short term it is estimated using  the  Error  Correction  Model  (ECM).  The  cointegration  test uses  the  Engle-Granger  cointegration  test.  The  data  used  are secondary  level  data,  wage  rate  data  as  a  proxy  for  inflation,  and unemployment rates from 1991-2020 obtained from the world bank. Findings : The  findings  of  this  study  are  that  in  the  short  term,  the unemployment  rate  is  negatively  related  to  inflation  but  is  not significant,  meaning  that  a  trade-off  between  the  unemployment rate  and  inflation  occurs  but  the  effect  is  not  significant.  In  other words,  in  Indonesia,  the  relationship  between  the  unemployment rate and inflation follows the Phillips Curve theory, but in the long run, there is a positive relationship between the unemployment rate and inflation but it is not significant. Keywords : Unemployment, Inflation, Phillips curve JEL Classification : E24, E31, E39

## PENDAHULUAN
Pengangguran  dan  Inflasi  merupakan  salah  satu  variabel  fundamental  ekonomi  yang menjadi  indikator  stabilitas  ekonomi  suatu  Negara  (Tanjung  et  al.  2017;  Tanjung  et  al. 2019;  Nasution  et  al.  2020).  Menjaga  tingkat  inflasi  dan  pengangguran  pada level moderat dan stabil menjadi prioritas pengelolaan ekonomi makro baik pada Negara maju maupun Negara berkembang (Abu, 2019). Selain itu, kedua variabel tersebut juga sering dijadikan  indikator  untuk  menyatakan  sukses  atau  tidaknya  sebuah  pemerintahan, pemerintah dianggap gagal jika tidak mampu mengatasi tingkat pengangguran dan inflasi yang tinggi begitu juga sebaliknya (Anwar & Setiawan, 2020).
Berdasarkan  data  (WorldBank,  2021)  menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan  pada tingkat  pengangguran  secara  signifikan  tahun  1991  sampai  2009,  penyebabnya  adalah krisis keuangan Asia pada tahun 1997 serta krisis financial global pada tahun 2007-2008 sehingga  banyak  tenaga  kerja  yang  kehilangan  pekerjaan.  tahun  2020  kembali  terjadi
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022 : 71 - 78
DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v30i1.10066 ISSN : 0853-3970 (print) Submission date: 14 Agustus 2021 Accepted date: 13 April 2022
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
peningkatan  pengangguran  menjadi  4,11  persen  yang  diakibatkan  adanya  penyebaran Covid-19 di Indonesia yang menyebabkan banyak industri di sektor ekonomi yang harus merumahkan  para  pekerjanya.  Dampak  tingkat  pengangguran  pada  ekonomi  bisa  secara makro dan mikro, secara makro akan berdampak terhadap penurunan penerimaan pajak, perlambatan pertumbuhan ekonomi dan secara mikro akan mempengaruhi stabilitas sosial dan politik (Sukirno, 2000).
Kondisi  yang  sama  juga  terjadi  pada  data  inflasi  di  Indonesia,  pada  tahun  1998  juga terjadi  kenaikan  inflasi  tertinggi  yang  sebabkan  oleh  krisis  keuangan  Asia,  selanjutnya terjadi kenaikan harga BBM tahun 2005 dan 2008 yang memicu inflasi, adanya gangguan cuaca  yang  menyebabkan  produksi  turun  menjadi  penyebab  inflasi  tahun  2010,  pada tahun  2020,    inflasi  sebesar  1,92  persen  dan  ini  merupakan  terendah  selama  1  dekade belakangan,  penyebabnya  adalah  adanya  Covid-19  dan  kebijakan  pemerintah  terkait dengan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  yang  berimbas  pada  penurunan  daya  beli masyarakat.
Phillips  (1958)  menyatakan  bahwa  ada  hubungan  negatif  antara  inflasi  upah  terhadap tingkat  pengangguran  yang  dikenal  dengan  kurva  Phillips.  Kurva  Phillips  menjelaskan hubungan antara perubahan tingkat upah dengan tingkat pengangguran. Jika w t = ln[W t ] dan UN t = tingkat pengangguran pada periode [t] maka model aljabar dari kurva Phillips adalah:
] [ 1    t t UN f w
dimana
.  Hipotesis  Phillips  adalah tradeoff antara  tingkat  inflasi  dengan  tingkat pengangguran,  artinya  tingkat  pengangguran  yang  semakin  tinggi  akan  mengakibatkan tingkat  inflasi  yang  semakin  rendah.  Hipotesis  ini  mendukung  model  Keynesian  karena salah satu ukuran kinerja ekonomi makro adalah tingkat pengangguran dan tingkat inflasi. Tingkat  inflasi  akan  lebih  tinggi  apabila  tingkat  pertumbuhan  upah  nominal  tinggi. Tingkat inflasi dan tingkat pertumbuhan upah nominal secara sempurna berkorelasi pada steady-state .  Artinya  hubungan  pertumbuhan  tingkat  upah  nominal  dan  tingkat pengangguran mirip dengan hubungan tingkat inflasi dengan tingkat pengangguran.
Teori  kurva  Phillips  digunakan  sebagai  acuan  bagi  para  ekonom  dalam  menentukan kebijakan  ekonomi  di  suatu  negara.  Sejumlah  penelitian  menunjukkan  bahwa  dalam jangka  pendek  dan  jangka  panjang  terjadi  trade-off  antara  pengangguran  dan  inflasi (Fuhrer,  1995;  Malinov  &  Sommers,  1997).  Pada  penelitian  lain,  menunjukkan  bahwa trade-off  kurva  Phillips  hanya  terjadi  pada  jangka  pendek,  sedangkan  pada  jangka panjang tidak terjadi (Friedman, 1968); (Lucas & Rapping, 1969). Temuan yang berbeda menunjukkan  bawa  tidak  ada  hubungan  antara  tingkat  pengangguran  dengan  inflasi (Florea, 2014; Abu, 2019; Dorn, 2020).
Di  Indonesia,  penelitian trade-off kurva  Phillips  juga  telah  meningkat  belakangan  ini, dengan hasil yang berbeda-beda, sebagian penelitian terdahulu menunjukkan bahwa ada hubungan antara tingkat pengangguran dan inflasi (Ruchba & Hadiyan, 2019; Syamsuar &  Sumitro,  2020).  Disisi  lain,  ada  temuan  peneliti  terdahulu  yang  menyatakan  bahwa tidak  ada  hubungan  antara  tingkat  pengangguran  dan  inflasi  (Maichal,  2015;  Anwar  & Setiawan,  2020).  Kekurangan  dari  penelitian  terdahulu  ini  adalah  penggunaan  metode
Analisis Kurva Phillips di Indonesia__________________________________________________
estimasi  Generalized  Method  of  Moments  (GMM)  untuk  estimasi  jangka  panjang  saja dan penggunaan metode VECM yang tidak berlandaskan teori.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  memberikan  bukti  baru  tentang  hubungan  tingkat pengangguran  dan  inflasi  di  Indonesia  mengikuti  teori  Kurva  Phillips  dengan menggunakan metode estimasi Two Step ECM Engle-Granger.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif (Tanjung, A. A., & Muliyani, 2021). Data sekunder  merupakan  jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  mulai  tahun 1991-2020,  yang  berasal  dari  Badan  Bank  Dunia  atau  World  Bank.  Defenisi  variabel ditunjukkan pada tabel 1 berikut:
Tabel 1

## Defenisi Variabel
Variabel Singkatan Defenisi Sumber Tingkat Pengangguran UNE Pengangguran, total (% dari total angkatan kerja) World bank Tingkat Upah WAG Inflasi diproxi dari perubahan Tingkat upah, total (% dari total angkatan kerja) World bank

## Sumber: Data research,  (2021)
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah:  melakukan  uji  stasioneritas  data dengan  uji  akar  unit,  untuk  tujuan  ini,  uji  akar  unit  augmented  DickeyFuller  (ADF) digunakan (Dickey & Fuller, 1979). Uji ADF didasarkan pada persamaan regresi:
∑ (1)
Dengan t adalah trend waktu linier, adalah konstan, adalah operasi perbedaan, , , adalah  koefisien  kemiringan, adalah  error  term.  Tes  ADF  cenderung  sensitif terhadappilihan  panjang  lag  n  yang  dapat  ditentukan  dengan  meminimalkan  informasi criteria  Akaike.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  estimasi jangka  panjang  dengan Ordinary  Least  Square  (OLS),  melakukan  uji kointegrasiEngle  &  Granger, melakukan  estimasi  jangka  pendek  dengan  metode  Error  Correction  Model  (ECM). Model  penelitian  ini  diadopsi  dari  teori  Kurva  Phillips  terkait  hubungan  inflasi  dan pengangguran oleh McCallum(1989).
Model jangka panjang:
d(log(WAG t )) = β 0 + β 1 UNE t-1 + (2)
Model Jangka Pendek:
D(d(log (WAG t ))=α 0 ECM_WAG t-1 + α 1 d(UNE t-1) ) (3)
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  stasioneritas  dapat  dilakukan  dengan  menguji  kuadrat  satuan  yang  dikembangkan oleh Dickey-Fuller. Alternatif uji Dickey-Fuller adalah Augmented Dickey-Fuller (ADF) yang  berusaha  meminimalkan  autokorelasi.  Pengujian  ini  terdiri  dari  regresi  first difference  data  deret  waktu  pada  variabel  lag,  istilah  selisih  lag,  variabel  konstanta  dan variabel  trend.  Hasil  uji  stasioneritas  time  series  untuk  semua  variabel  yang  diteliti ditunjukkan pada hasil estimasi yang dijelaskan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2

## Hasil uji stasioneritas
No Variabel ADF Value Critical Value *) Probability Stasionary 1 WAG -4.514111 -3,689194 0,0013<0,01 1 st Difference 2 UNE -4.433418 -3,689194 0,0016<0,01 1 st Difference
Sumber: data diolah, (2021)
Berdasarkan  Tabel  2,  menunjukkan  bahwa  variabel  penelitian  tidak  ada  yang  stasioner pada  level.  Variabel  tingkat  upah  (WAG)  dan  tingkat  pengangguran  (UNE)  stasioner pada first  difference dengan  signifikansi  pada  taraf  nyata  0,01.Artinya  data  ini  sudah stasioner pada first difference dan bisa dilanjut pada uji kointegrasi.
Selanjutnya dilakukan uji kointegrasi, hasil uji kointegrasi didapat dari melakukan regresi model  jangka  panjang  untuk  mendapatkan  residual  dari  persamaan  tersebut.selanjutnya residual tersebut dilihat stasioneritasnya pada level dengan ADF-test. Seperti terlihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3 Hasil uji kointegrasi No Variable ADF Value Critical Value*) Probability Stasionary 1 Residual -4.470873 -3.689194 0.0007<0.01 level
Sumber: data diolah, (2021)
Berdasarkan Tabel 3 terlihat bahwa t-statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai probabilitas yang  signifikan  pada  taraf  nyata  0,05.  Artinya  bahwa  terjadi  kointegrasi  dalam  jangka panjang antara tingkat pengangguran dengan tingkat inflasi.
Setelah  dilakukan  uji  kointegrasi  maka  selanjutnya  dapat  dilihat  tabel  hasil  estimasi jangka panjang dan jangka pendek model penelitian ini seperti pada Tabel 4 berikut:

## Tabel 4

## Hasil estimasi jangka panjang dan jangka pendek
Model jangka Panjang: Dependen Variabel: d(Log(WAG))
Variabel Koefisien Std.Error T-Statistik Prob. C 0,016219 0,022817 0,710822 0,4833 UNE(-1) 7,08E-05 0,004163 0,017014 0,9866 Model Jangka Pendek: dependen variabel: d(d(log(WAG))) D(UNE(-1)) -0,003112 0,010926 -0,284848 0,7780 ECM_WAG(-1) -0,939645 0,197753 -4,751608 0,0001
Sumber: data diolah dengan e-views 10 (2021)
Hasil  pengolahan  data  pada  Tabel  4,  menggunakan  e-views  10  dan  menunjukkan  hasil bawa  dalam  jangka  pendek,  variabel  tingkat  pengangguran  (UNE)  memiliki  hubungan negatif namun tidak signifikan pengaruhnya terhadap tingkat inflasi. Hal ini ditunjukkan dari  nilai Prob.  Yang  lebih  besar  dari nilai  signifikasi  5  persen (0,7780> 0,05.  kenaikan tingkat  pengangguran  1  persen  akan  menyebabkan  penurunan  inflasi  sebesar  0,003 persen. dari hasil ini terlihat bahwa hipotesis teori kurva Phillips yang menyatakan bahwa ada  trade-off  antara  tingkat  inflasi  dengan  tingkat  pengangguran  terjadi  di  Indonesia selama  periode  penelitian  namun  pengaruhnya  tidak  signifikan,  artinya  tingkat pengangguran  yang  semakin  tinggi  tidak  signifikan  mempengaruhi  penurunan  tingkat inflasi.
Dalam  jangka  panjang  menunjukkan  bahwa  variabel  tingkat  pengangguran  (UNE) memiliki hubungan positif namun tidak signifikan terhadap tingkat perubahan harga atau inflasi (WAG). Hal ini terlihat dari nilai Prob (F-statistic) yang lebih besar daripada nilai signifikansi  5  persen  (prob.  0,4833  >  0,05).  Artinya  kenaikan  1  persen  tingkat pengangguran akan mendorong tingkat inflasi sebesar 0,0000708 persen.
Output dari persamaan jangka pendek pada Tabel 4 menunjukkan bahwa koefisien ECM signifikan  secara  statistik.  Dari  hasil  regresi  variabel  ECM  didapatkan  nilai  koefisien ECM sebesar -0,939645 dengan nilai prob. Nilai signifikansi kurang dari 5% (probabilitas 0,0001<0,05). Oleh karena itu, spesifikasi model ECM yang digunakan dalam penelitian ini  sudah  sesuai  dan  dapat  menjelaskan  hubungan  jangka  panjang  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen.  Persamaan  ini  valid  dan  tidak  dapat  ditolak.  Tanda negatif  pada  koefisien  ECM  menunjukkan  bahwa  tingkat  inflasi  lebih  tinggi  dari  nilai ekuilibrium,  dan  tingkat  inflasi  pada  periode  berikutnya  akan  turun  untuk  memperbaiki kesalahan  keseimbangan.  Dari  hasil  pengujian  regresi  ECM  diketahui  bahwa  koefisien regresi berpengaruh signifikan terhadap tingkat inflasi pada tingkat kepercayaan 1%, 5%, dan  10%.  Artinya  setiap  persen  ketidakseimbangan  masa  lalu  akan  dijawaban  dengan perubahan  inflasi  sebesar  0.94  persen,  sehingga  seluruh  ketidakseimbangan  akan  hilang selama kurun waktu kurang dari 1 tahun.
Hasil Penelitian ini sejalan dengan temuan (Wulandari, et al., 2019); Anwar & Setiawan, 2020) yang menyatakan bahwa dalam jangka panjang terdapat hubungan positif dan tidak signifikan  antara  tingkat  pengangguran  dan  tingkat  inflasi.  Dan  dalam  jangka  pendek, hasil penelitian ini sejalan dengan temuan Syamsuar & Sumitro (2020) yang menyatakan bahwa terjadi trade-off kurva Phillips di Indonesia namun perbedaannya adalah pengaruh yang terjadi tidak signifikan. trade-off antara tingkat pengangguran dan tingkat inflasi di Indonesia  yang  tidak  signifikan  dikarenakan  peningkatan  inflasi  yang  terjadi  bukan
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
diakibatkan  oleh  tingkat  pengangguran  saja.  Namun  penyebab  inflasi  di  Indonesia diantaranya: tahun 1997-1998 terjadi krisis financial Asia yang menyebabkan terjadinya inflasi  yang  tinggi  di  Indonesia.  Tahun  2005  dan  tahun  2008  terjadi  kenaikan  harga disebabkan  oleh  kenaikan  harga  BBM,  tahun  2010  terjadi  kenaikan  harga  atau  inflasi karena  adanya  gangguan  cuaca,  tahun  2013  terjadi  kenaikan  harga  diakibatkan  adanya kenaikan  BBM.  Dan  tahun  2018,  inflasi  dipicu  oleh  adanya  kenaikan  harga  yang ditunjukkan  oleh  naiknya  seluruh  indeks  kelompok  pengeluaran.  Oleh  karena  itu  dalam mengambil  kebijakan  mengatasi  inflasi  tidak  dapat  hanya  berfokus  pada  tingkat pengangguran,  namun  perlu  koordinasi  kebijakan  baik  secara  makroekonomi,  kebijakan moneter  dan  kebijakan  fiscal.  Sehingga  implementasi  kebijakan  yang  ada  tidak  saling trade-off dalam mengatasi inflasi maupun tingkat pengangguran.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  Fenomena  Kurva  Phillips tentang  hubungan  tingkat  pengangguran  dengan  inflasi  terjadi  di  Indonesia  selama periode  penelitian,  yaitu  bahwa  dalam  jangka  pendek  terjadi  trade-off  antara  Tingkat Pengangguran  dengan  Inflasi  namun  pengaruhnya  tidak  signifikan  artinya  tingkat pengangguran  yang  semakin  tinggi  tidak  mengakibatkan  penurunan  tingkat  inflasi  yang berarti,  sedangkan  pada  jangka  panjang  terdapat  hubungan  positif  diantara  tingkat pengangguran dengan inflasi namun tidak signifikan.
Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  ketersediaan  data  yang  menggunakan  proxi  tingkat upah sebagai variabel inflasi.

## Saran
Penelitian  selanjutnya  disaankan  untuk  bisa  menambahkan  periode  data  penelitian  serta menggunakan  model  lain  terkait  hubungan  inflasi  dan  pengangguran  sehingga  mampu menangkap  pengaruh  variabel  makroekonomi  serta  variabel  lainnya  yang  juga berpengaruh  seperti  Covid-19  yang  terjadi  di  Indonesia.  Selain  itu  peneliti  selanjutnya juga dapat menggunakan metode estimasi yang lain untuk menganalisis hubungan inflasi dan tingkat pengangguran di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu, N. (2019). Inflation and unemployment trade-off: A re-examination of the phillips curve  and  its  stability  in  nigeria. Contemporary  Economics , 13 (1),  21–34. https://doi.org/10.5709/ce.1897-9254.296
Anwar,  M.  C.,  &  Setiawan,  A.  B.  (2020).  Testing  of  the  Phillips  Curve  in  Indonesia.
Economics Development Analysis Journal , 9 (2), 125–135.
https://doi.org/10.15294/edaj.v9i2.38389
Dickey,  D.,  &  Fuller,  W.  (1979).  Distribution  of  the  estimators  for  autoregressive  time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association , 74 , 427–431.
Dorn, J. A. (2020). The Phillips curve: A poor guide for monetary policy. Cato Journal , 40 (1), 133–151. https://doi.org/10.36009/CJ.40.1.8.
Florea, O. (2014). Relationship Between Inflation And Unemployment In Romania, Age
Group 20-24 Years. SEA - Practical Application of Science , II (3), 198–203.
Friedman, M. (1968). The role of monetary policy. American Economic Review , 58 (1), 1– 17.
Fuhrer, J. C. (1995). The Phillips curve is alive and well. New England Economic Review of the Federal Reserve Bank of Boston , 41–56.
Lucas,  R.  E.,  &  Rapping,  L.  A.  (1969).  Price  expectations  and  the  Phillips  curve. American Economic Review , 59 (3), 342–350.
Maichal.  (2015).  The  Phillips  Curve  in  Indonesia. Journal  of  Development  Economics , 13 (2), 183–193.
Malinov,  M.  J.,  &  Sommers,  P.  M.  (1997).  A  new  line  on  the  Phillips  curve. Social Science Quarterly , 78 (3), 740–746.
McCallum,  B.  T.  (1989). Monetary  Economics:  Theory  and  Policy .  New  York: Macmillan Publishing Company.
Nasution, M. R., Ruslan, D., & Tanjung, A. A. (2020).  Peramalan Inflasi Di Indonesia :
Dynamic Model Average. Media Ekonomi , 28 (2), 91–98.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.25105/me.v28i2.7085
Phillips, A. W. (1958). The Relation Between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom, 1861–1957. Economica , 25 , 283–299.
Ruchba,  S.  M.,  &  Hadiyan,  F.  (2019).  Analysis  on  Unemployment  and  Inflation  in Indonesia  for  The  Periode  of  1980  -2016  using  Philipps  Curve  Approach. Proceeding  of  The  3rd  International  Conference  on  Accounting,  Business  & Economics , 111–122.
Sukirno, S. (2000). Modern Macro Economics, Development of Thought from Classics to the New Keynesian . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Syamsuar,  G.,  &  Sumitro,  S.  (2020).  Identification  of  the  Phillips  Curve  Trade-Off Phenomenon  in  Indonesia,  Using  the  Generalized  Method  of  Moments  Approach. Advances in Economics, Business and Management Research , 132 (AICMaR 2019), 119–124. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200331.026
Tanjung,  A.  A.,  &  Muliyani,  S.  E.  (2021). Metodologi  Penelitian:  Sederhana,  Ringkas, Padat Dan Mudah Dipahami . Surabaya: Scopindo Media Pustaka.
Tanjung A. A., Afifuddin, S. , Daulay, M., and Ruslan, D. (2017). Relationship Between Monetary Policy , Fiscal , Country Risk and Macroeconomic Variable in Indonesia. International  Journal  of  Economic  Research , 14 (15),  207–220.  Retrieved  from www.serialsjournals.com.
Tanjung, A. A., Daulay, M., Irsad, I., & Ruslan, D. (2019). The impact of monetary and fiscal  policy  on  poverty  in  Indonesia. Journal  of  Applied  Economic  Sciences , XIV (4(66)), 1068–1073. https://doi.org/10.14505/jaes.v14.4(66).12
WorldBank.  (2021).  World  Bank,  International  Financial  Statistics  and  data  files. Retrieved July 24, 2021, from https://data.worldbank.org/indicator%0A
Wulandari,  D.,  Utomo,  S.  H.,  Narmaditya,  B.  S.,  &  Kamaludin,  M.  (2019).  Nexus between  inflation  and  unemployment:  Evidence  from  Indonesia. Journal  of  Asian Finance, Economics and Business , 6 (2), 269–275.
https://doi.org/10.13106/jafeb.2019.vol6.no2.269
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________