* Pendahuluan
Kurs  merupakan  salah  satu  komponen  yang  harus diperhatikan oleh negara yang bersistem ekonomi terbuka (Dzakiyah  dkk.,  2018).  Kondisi  stabil  dan  tidaknya ekonomi  negara  juga  tercermin  dari  stabilitas  kurs. Hingga saat ini mata uang Dolar Amerika masih menjadi mata uang yang utama dalam kegiatan perdagangan antar negara.  Dalam  perdagangan  internasional,  salah  satu faktor  yang  menentukan  dalam  kuat  atau  lemahnya  nilai tukar mata uang ditentukan oleh faktor ekspor dan impor. Dengan  melakukan  ekspor,  maka  akan  meningkatkan permintaan  mata  uang  domistik.  Hal  ini  terjadi  karena negara  pengimpor  biasanya  melakukan  penukaran  mata uang Dolar atau mata uang negara tujuan.
Kurs  mata  uang  domestik  terhadap  Dolar  Amerika menjadi  acuan  dalam  setiap  menentukan  jalannya kegiatan  ekspor  impor  oleh  para  pelaku  usaha (Manurung, 2016). Ketika terjadi kenaikan terhadap nilai Dolar,  maka  pelaku  usaha  akan  berusaha  mengekspor barang dengan jumlah lebih besar lagi. Hal ini disebabkan karena mereka akan mendapatkan keuntungan lebih besar dalam bentuk mata uang rupiah (Adiyadnya, 2017).
* Corresponding Author
Fluktuasi  nilai  tukar  akan  sangat  berpengaruh  terhadap perekononomian.  Kepercayaan  yang  menurun  akibat terus  terdepresiasinya  mata  uang  domestik  akan mengakibatkan aliran dana terus keluar. Dampak lain dari terus  melemahnya  mata  uang  domistik  adalah  naiknya beban  utang  luar  negeri.  Seringkali  faktor  yang  sangat berpengaruh  dalam  fluktuasi  nilai  tukar  mata  uang disebabkan  karena  kondisi  ekonomi  global  ataupun kebijakan Bank Sentral Amerika.
Variabel makro ekonomi berikutnya adalah inflasi. Inflasi pada dasarnya mempunyai dua kutub yang berbeda. Bagi para  pengusaha  inflasi  dapat  menguntungkan  atau  bisa saja  malah  merugikan  (Andes  &  Prakoso,  2017).  Inflasi yang  tinggi  dan  tidak  terkendali  merupakan  kabar  buruk bagi  para  pengusaha.  Karena  ini  berdampak  pada kenaikan  atas  biaya  produksi  yang  harus  dikeluarkan (Hidayat  dkk.,  2018).  Walaupun  disisi  lain  inflasi  juga berdampak  pada  naiknya  harga  jual  barang  hasil produksi,  akibatnya  apabila  pada  sisi  konsumen  tidak diimbangi dengan peningkatan daya beli akan berdampak menumpuknya  jumlah  barang  dan  perusahaan  pun mengalami  kerugian.  Kenaikan  inflasi  mencerminkan adanya risiko  yang tinggi  dalam berinvestasi  (Haryani  & Priantinah, 2018).

## Penerapan Vector Error Correction Model pada Hubungan Kurs, Inflasi dan Suku Bunga

## (The Implementation of the Vector Error Correction Model on Foreign Exchange, Inflation and Interest Rates)
Moh. Faizin* IAIN Ponorogo Kabupaten Ponorogo, Jawa Timur, Indonesia Email: faiziniainpo@gmail.com

## Abstrak
Kondisi  stabil  dan  tidaknya  suatu  negara  tercermin  dari  stabilnya  nilai  tukar  mata  uang  tersebut  serta  dengan memperhatikan  tingkat  laju  inflasi  dan  suku  bunga  acuan.  Tujuan  penelitian  ini  menganalisis  hubungan  jangka pendek  dan  jangka  panjang  antara  variabel  kurs,  inflasi  dan  suku  bunga  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan model  VECM  data sekunder  time  series untuk  periode  2011-2019.  Hasil  menunjukkan  bahwa  hubungan  jangka pendek  terjadi  hanya  pada  variabel  inflasi  yang  mempengaruhi  kurs,  sementara  variabel  yang  lain  tidak  signifikan. Hasil juga menunjukkan bahwa dari ketiga variabel kurs, inflasi dan suku bunga terdapat hubungan timbal balik jangka panjang.
Kata Kunci: Inflasi, kurs, suku bunga, VECM.

## Abstract
The  stable  condition  and  absence  of  a  country  is reflected  in  the  stability  of  the  currency  exchange  rate  and  with respect to the rate of inflation and benchmark interest rates. The aim of the study analyzes short-term and long-term relationships between exchange rate variables, inflation and interest rates in Indonesia. The study uses the VECM data  secondary time series model  for the period 2011-2019. Results show that short-term relationships occur only on inflation variables affecting the exchange rate, while others are not significant. Results also show that out of all three rate variables, inflation and interest rates there is a long-term reciprocal relationship.
Keywords: Inflation, exchange rate, interest rates, VECM.
Kenaikan harga komoditi secara terus-menerus menjadikan  masyarakat  berfikir  untuk  menggunakan uangnya  dalam  kegiatan  konsumsi  dan  cenderung menghindari  untuk  menyimpan  uangnya  di  bank.  Ini akibat  nilai  keuntungan  relatif  kecil  apabila  uangnya disimpan  di  bank  (Ferdiansyah,  2017).  Kondisi  yang semakin  memburuk  dengan  terus  meningkatnya  inflasi tanpa terkendali dapat berakibat pada kondisi memanasnya  sosial  politik  negara  tersebut.  Oleh karenanya inflasi hingga saat ini selalu menjadi salah satu parameter stabilitas perekonomian.
Selain kurs dan inflasi, suku bunga merupakan daya tarik sendiri  bagi  para  investor.  Instrument  kebijakan  untuk menaikkan suku bunga mungkin dianggap kebijakan yang efektif  dalam  mengendalikan  jumlah  uang  beredar  yang berujung  pada  terkendalinya  tingkat  inflasi.  Tetapi  disisi lain  naiknya  suku  bunga  merupakan  sinyal  bagi  pelaku pasar  modal  untuk  mengubah  instrumen  investasinya dalam  bentuk  simpanan  deposito  bank.  Bagi  para pemangku  kebijakan,  pelaku  usaha  ataupun  investor, kebijakan  terkait  suku  bunga  akan  sangat  mendapatkan perhatian (Najiatun dkk., 2019). Karena itu naiknya suku bunga  seringkali  akan  berdampak  pada  turunnya  harga saham. Sementara bagi  pengusaha  di  sektor riil  kenaikan suku  bunga  merupakan  informasi  atas  naiknya  beban biaya  pinjaman  atas  modal,  dengan  kata  lain  hal  ini berdampak  pada  naiknya  beban  perusahaan  (Asih  & Akbar,  2017).  Pada  saat  yang  berbeda,  penurunan  yang terjadi atas suku bunga akan meningkatkan investasi  dan penurunan  atas  beban  modal  usaha,  hal  ini  akan meningkatkan output agregat (Wakhyuni, 2018).
Telah  banyak  penelitian  terdahulu  yang  meneliti  terkait hubungan  dan  pengaruh  kurs,  inflasi  dan  suku  bunga. Tetapi  pada  setiap  penelitian  sering  kali  menunjukkan hasil  yang  tidak  konsisten.  Penelitian  yang  dilakukan (Dzakiyah  dkk.,  2018)  menunjukkan  bahwa  inflasi mempunyai  pengaruh  terhadap  nilai  tukar  (kurs). Sementara  hasil  penelitian  yang  dilakukan  (Fadilla  & Aravik, 2018)  menunjukkan bahwa secara simultan suku bunga  dan  kurs  berpengaruh  pada  inflasi.  Penelitian (Ilhamdi dkk., 2017) menyebutkan bahwa variabel inflasi dan  suku  bunga  mempunyai  hubungan  kausalitas  dan hubungan  jangka  panjang.  Penelitian  (Yeni  dkk.,  2019) menyebutkan  bahwa  suku  bunga  mempunyai  pengaruh terhadap  inflasi  secara  positif,  artinya  ketika  suku  bunga naik maka inflasi juga mengalami kenaikan. Berdasarkan uraian  diatas,  maka  peneliti  mengambil  tema  Penerapan Vector  Error  Correction  Model pada  Hubungan  Kurs, Inflasi dan Suku Bunga.

## Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Apakah  terdapat  hubungan  jangka  pendek  dan hubungan  jangka  panjang  antara  variabel  kurs, inflasi dan suku bunga?
2. Bagaimanakah  efek  yang  terjadi  akibat  adanya guncangan dari variabel yang satu terhadap variabel yang lain?
3. Bagaimanakah  kontribusi  yang  diberikan  masing- masing  variabel  dalam  terbentuknya  nilai  variabel tersebut?
Tujuan Penelitian
1. Menganalisis hubungan jangka pendek dan hubungan  jangka  panjang  antara  variabel  kurs, inflasi dan suku bunga.
2. Menganalisis  efek  yang  terjadi  akibat  adanya guncangan dari variabel yang saru terhadap variabel yang lain.
3. Menganalisis  kontribusi  yang  diberikan  masing- masing  variabel  dalam  terbentuknya  nilai  variabel tersebut

## Kajian Teori

## Kurs
Kurs diartikan sebagai standar nilai satuan dari mata uang domistik terhdap mata uang asing. Nilai mata uang sangat dipengaruhi  oleh  besarnya  permintaan  dan  penawarnan uang  tersebut  (Yudiarti  dkk.,  2018).  Dengan  adanya permintaan  dan  penawaran  maka  dalam  perdagangan mata  uang  bisa  terjadi  apresiasi  ataupun  depresiasi  mata uang.

## Inflasi
Inflasi  merupakan  kondisi  dimana  harga  mengalami kenaikan  sementara  nilai  uang  menurun (Irham,  2015). Kenaikan  atas  satu  jenis  barang  komoditi  tidak  dapat disebut inflasi apabila kenaikan hanya bersifat sementara, kecuali  kenaikan  tersebut  dapat  berdampak  secara  luas terhadap  kenaikan  barang  dan  jasa  yang  lain.  (Hamzah dkk.,  2019)  menyebutkan  bahwa  inflasi  adalah  kondisi ketika  jumlah  permintaan  atas  komoditi  melebihi  dari persediaan.
Berdasarkan  asalnya,  inflasi  terbagi  atas demand  pull inflation , cost  push  inflation dan mixed  inflation . Sementara  berdasarkan  tingkat  keparahan,  inflasi  terbagi atas inflasi ringan, sedang, berat dan hiper inflasi.

## Suku Bunga
Bagi  para  pelaku  usaha,  suku  bunga  dianggap  sebagai biaya  yang  harus  dikeluarkan  untuk  dibayarkan  atas pinjaman  modal.  Menjelaskan  bahwa  suku  bunga merupakan  bunga  yang  harus  dibayarkan  pada  setiap tahunnya atas sebuah pinjaman dalam bentuk  persentase. Dimana  kebijakan  atas  tingkat  suku  bunga  ditentukan oleh  bank  sentral  atau  Bank  Indonesia  (Sunardi  &  Ula, 2017).  Kebijakan  bank  sentral  untuk  menaikkan  suku bunga akan dilakukan apabila tingkat inflasi diperkirakan akan  melebihi  dari  target  yang  sebelumnya  sudah ditetapkan.
Instrumen  kebijakan  suku  bunga  saat  ini  menggunakan instrument  BI 7-Day  repo  rate .  Instrumen  ini  menjadi parameter suku bunga yang berlaku di pasar. Jarak waktu relatif  lebih  pendek  dari  pada  BI rate (Tumundo  dkk., 2020).

## Metode

## Rancangan atau Desain Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  jenis  penelitian  kuantitatif  dan bertujuan  melihat  hubungan  dari  tiga  variabel  makro ekonomi  dengan  menggunakan  model  VECM ( Vector Error Correction Model ).

## Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data runtut waktu atau time series . Periode data mulai dari tahun  2011  sampai  dengan  2019.  Dimana  data  tersebut terdiri  dari  data  inflasi  bulanan  di  Indonesia,  data  nilai tukar/kurs  Rupiah  terhadap  Dolar  Amerika,  serta  data suku bunga yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia.

## Metode Analisis Data
Berdasarkan  bentuk  data  yang  tersedia,  berupa  data sekunder time  series ,  maka  metode  analisis  data  yang digunakan menggunakan Vector Error Correction Model (VECM). Dengan menggunakan model VECM diharapkan mampu menjelaskan hubungan jangka pendek dan  jangka  panjang  serta  menunjukkan  besarnya kontribusi  di  masing-masing  variabel  (Sulistiana,  2017). Secara  model  ekonometrika,  terdapat  beberapa  tahapan yang  dilakukan  pada  estimasi  data  untuk  model  VECM. Tahapan dari estimasi model adalah sebagai berikut:

## Uji Stasioneritas
Pada data sekunder yang telah didapatkan, pada tahap awal dilakukan pengujian stasioneritas dengan menggunakan Uji ADF.  Dalam  pengujian  ini  harus  dipastikan  bahwa  data telah  stasioner  sebelum  dilakukan  tahapan  selanjutnya. Dimana dalam melihat hasil estimasi dengan memperhatikan  nilai  probabilitas  yang  ada  pada  setiap variabel.  Pentingnya  uji  stasioneritas  diperlukan  untuk memastikan  bahwa  hasil  regresi  tidak  lancung  (Rasbin, 2016).
Data  dapat  dikatakan  lulus  uji  ADF  apabila  nilai probabilitas  pada  variabel  kurang  dari  5%.  Apabila didapati  nilai  lebih  dari  5%,  maka  dinyatakan  tidak  lulus (Rozaini  dkk.,  2017).  Pengujian  awal  untuk  melihat stasioner  tidaknya  sebuah  data  pengujian  pertama dilakukan pada posisi data level. Apabilai pada kondisi data level belum menunjukkan stasioner, maka perlu dilakukan pengujian  kembali  pada  data first  difference (Najiatun dkk., 2019).

## Penentuan Lag Optimal
Pengujian untuk  menentukan  panjang  lag  optimal diperlukan untuk dapat memastikan bahwa estimasi model mampu  menginterpretasikan  secara  dinamis,  efisien  dan
komprehensif.  Penggunaan  lag  yang  terlalu  panjang menjadikan model manjadi tidak efisien dalam pengukurannya.  Sebaliknya,  penetapan  lag  yang  terlalu pendek  pada  estimasi  model.  Menjadikan  model  tidak mampu menjelaskan secara dinamis dalam pengukurannya.

## Uji Stabilitas
Setelah  dilakukan  pengujian  untuk  menentukan  pada  lag berapakah model bisa dikatakan optimal, maka tahap yang harus  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  melihat apakah model  sudah  stabil  atau belum.  Hal  ini diperlukan karena  pada  tahap  model  VECM  terdapat  peramalan dengan  menggunakan  peramalan  IRF  dan  VD.  Dimana peramalan  IRF  dan  VD  dapat  dilakukan  apabila  model sudah dalam keadaan stabil.

## Uji Kointegrasi
Diantara  yang  menjadi  pembeda  antara  model  VECM dengan  model  VAR  adalah  pada  model  VECM keseluruhan variabel harus mempunyai hubungan kointegrasi,  untuk  mengetahui  kointegrasi  dari  semua variabel  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  kointegrasi Johansen Cointegration test (Gujarati & Porter, 2006).

## Model VECM
Model  VECM  merupakan  model  VAR  yang  terestriksi, variabel-variabel terestriksi pada hubungan jangka panjang (kointegrasi)  dengan  tetap  memperhatikan  dinamisasi hubungan  jangka  pendek  (Andiantyo  dkk.,  2018). Sementara  (Sulistiana,  2017)  menjelaskan  bahwa  VECM merupakan pengembangan dari model VAR. pengembangan model ini dilakukan dengan memperhatikan  hubungan  dari  masing-masing  variabel apakah  terjadi  kointegrasi  atau  tidak.  Apabila  sebagian besar  variabel  terjadi  kointegrasi  maka  model  yang digunakan menggunakan model VECM, sementara apabila tidak  terjadi  kointegrasi  maka  model  yang  digunakan menggunakan model VAR.

## Analis Kausalitas
Tujuan  dilakukannya  uji  kausalitas  adalah  untuk  melihat gambaran  dari  variabel  endogen  apakah  juga  dapat berperan  menjadi  variabel  eksogen.  Dengan  kata  lain apakah dari kedua variabel tersebut saling mempengaruhi.

## Peramalan
Model  VECM  terdapat  tahap  peramalan  dengan menggunakan  IRF  dan  VD  ( Variance  Decomposition ). IRF digunakan untuk memperkirakan bagaimana guncangan  yang  disebabkan  salah  satu  variabel  terhadap variabel  yang  lain.  Dengan  menggunakan  IRF  kita  juga dapat  melihat  seberapa  lama  pengaruh  terjadi  akibat guncangan tersebut sampai hilang dan terjadi keseimbangan kembali (Noviantoro, 2017).
Pada  peramalan  dengan  menggunakan  VD  dapat diketahui  seberapa  besar  kontribusi  pada  semua  variable. Kontribusi  yang  terjadi  baik  kontribusi  dari  variabel  itu sendiri  sekaligus  dari  variabel  lain  pada  setiap  periode (Lubis, 2017).

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil
Setelah  dilakukan  penerapan  model  estimasi  data  untuk model  VECM  dengan  menggunakan  aplikasi  eviews  9, selanjutnya dilanjutkan dengan interpretasi hasil. Penyajian dan pembahasan hasil estimasi adalah sebagai beriku:

## Uji Stasioneritas
Uji  stasioneritas  data  penelitian  dilakukan  dengan menggunakan  uji  unit  root  ADF,  hasil  pengujian  tertera pada  Tabel  1.  Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  pada posisi data level data masih menunjukkan belum stasioner. Baru  pada  posisi first  difference hasil  pengujian menunnjukkan  data  sudah  stasioner.  Hal  ini  ditunjukkan dengan melihat nilai probabilitas pada saat pengujian. Data disebut stasioner bila nilai probabilitas < 5%.
Tabel 2. Hasil Uji Unit Root
Data Level Variabel ADF t- statistik Prob. Keterangan Kurs -1.169053 0.6857 Tidak Stasioner Inflasi -2.312808 0.1699 Tidak Stasioner BI rate -1.650628 0.4533 Tidak Stasioner Data 1 st Differences Variabel ADF t- statistik Prob. Keterangan Kurs -8.150244 0.0000 Stasioner Inflasi -7.767233 0.0000 Stasioner BI rate -6.797342 0.0000 Stasioner Sumber: Hasil pengolahan dengan Eviews 9

## Penentuan Lag Optimal
Pengujian  ini  dilakukan untuk menentukan.pada posisi lag berapakah  model  dapat  optimal.  Hasil  ditunjukkan  pada Tabel  2.  Pada  Tabel  2.  Diketahui  bahwa  dengan  melihat tanda bintang dengan jumlah terbanyak, lag optimal berada pada posisi lag 1.

## Tabel 2. Hasil Uji Lag
Lag LogL LR
FPE AIC
SC HQ 0 -743.6869 NA 714.0506 15.08458    15.16322*   15.11640 1 -725.8088    34.31148*    596.8874*    14.90523*   15.21979    15.03250* 2 -718.0730 14.37750 612.6823 14.93077 15.48125 15.15349 3 -715.1889 5.185685 694.2023 15.05432 15.84072 15.37250 4 -712.0970 5.371804 784.1661 15.17368 16.19600 15.58731 5 -710.6738 2.386385 917.5334 15.32674 16.58498 15.83583 6 -704.8392 9.429618 983.8940 15.39069 16.88485 15.99523 7 -699.7292 7.948835 1073.058 15.46928 17.19936 16.16927
8 -694.0012 8.563024 1158.922 15.53538 17.50138 16.33083
Sumber: Hasil pengolahan dengan Eviews 9 Uji Stabilitas
Setelah  dilakukan  pemilihan  Lag,  tahap  berikutnya memastikan model estimasi stabil. Pengujian stabilitas pada data  penelitian  ini  sajikan  dalam  Tabel  3.  Pada  Tabel  3
dapat  diketahui  bahwa  model  sudah  stabil  dan  lulus  uji stabilitas.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai  modulus  yang  masih dibawah satu.
Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas Root Modulus 0.464141 0.464141 0.211784 0.211784 0.085710 0.085710 Sumber: Hasil pengolahan dengan Eviews 9

## Uji Kointegrasi
Hasil  pengujian  Kointegrasi  disajikan  pada  tabel  4.  Hasil menunjukkan bahwa dari ketiga variabel terdapat hubungan timbal  balik  jangka  panjang  atau  terjadi  kointegrasi.  Dari hasil  ini  maka  tahap  estimasi  model  dapat  dilanjutkan dengan menggunakan model VECM.
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.462681   123.5258   29.79707 0.000 At most 1* 0.311969   58.30353   15.49471 0.000 At most 2* 0.165857   19.04178   3.841466 0.000
Sumber: Hasil pengolahan dengan Eviews 9

## Model VECM
Penyajian model  VECM dapat  dilihat  pada Tabel  4. Hasil yang ditunjukkan pada Tabel 4 dapat dketahui bahwa pada tabel  bagian  atas  merupakan  hubungan  jangka  panjang antara  ketiga  variabel  (kurs,  inflasi  dan  suku  bunga). Sementara pada bagian bawah tabel merupakan interpretasi hubungan jangka pendek ketiga variabel tersebut.
Pada tabel bagian atas, dapat diketahui bahwa variabel kurs dan  BI rate berpengaruh  terhadap  inflasi,  hasil  estimasi menunjukkan  nilai  sebesar  -6.46137  dan  1.79352. Koefisien kurs sebesar -0.002455 mengandung arti bahwa naiknya  kurs  sebesar  1%  akan  berpengaruh  terhadap inflasi  sebesar  -0.002455%.  Demikian  pula  dengan variabel BI rate yang mempunyai koefisien sebesar   0.698363  mempunyai  arti  bahwa  pada  setiap naiknya  BI  rate  sebesar  1%  akan  berpengaruh  terhadap kenaikan inflasi sebesar  0.698363%.
Sementara  pada  bagian  bawah  Tabel  4  dapat  diketahui hubungan jangka pendek dari ketiga variabel. pada Tabel 4  juga  dapat  diketahui  nilai  R-square  terbesar  terdapat pada variabel kurs yakni sebesar  0.356553.
Tabel 4. Model VECM Cointegrating Eq:   CointEq1 D(INFLASI(-1)) 1.000000 D(KURS(-1)) -0.002455 (0.00038) [-6.46137] D(BIRATE(-1)) 0.698363 (0.38938) [ 1.79352] C 0.180440 Error Correction: D(INFLASI,2)  D(KURS,2)  D(BIRATE,2) CointEq1 -0.596162   225.2757  -0.020804
(0.10606)   (38.5075)   (0.03410)
[-5.62114]  [ 5.85018]  [-0.61000] D(INFLASI(-1),2)   0.085383  -108.3359   0.059372
(0.10246)   (37.2009)   (0.03295)
[ 0.83334]  [-2.91219]  [ 1.80203]
D(KURS(-1),2) -0.000756  -0.118409  -5.86E-06 (0.00025)   (0.08998)   (8.0E-05)
[-3.04911]  [-1.31602]  [-0.07355]
D(BIRATE(-1),2)   0.396593  -45.78707  -0.410851
(0.28328)   (102.854)   (0.09109)
[ 1.39999]  [-0.44516]  [-4.51019]
C 0.000593   0.978815  -0.001002 (0.06047)   (21.9541)   (0.01944) [ 0.00981]  [ 0.04458]  [-0.05155] R-squared 0.283853   0.356553   0.206172 Adj. R-squared 0.255208   0.330815   0.174419 Sum sq. resids 38.38433   5060145.   3.969138 S.E. equation 0.619551   224.9477   0.199227 F-statistic 9.909054   13.85324   6.492984 Log likelihood -96.15721  -715.0932   22.97055 Akaike AIC 1.926804   13.71606  -0.342296 Schwarz SC 2.053183   13.84244  -0.215917 Mean dependent -0.000857   0.950571   0.000000 S.D. dependent 0.717892   274.9846   0.219265
Sumber: Hasil pengolahan dengan Eviews 9

## Analisis Kausalitas
Hasil  analisis  uji  kausalitas  Granger  dapat  dilihat  pada Tabel  5.  Hasil  menunjukkan  bahwa  hubungan  kausalitas terjadi  hanya  pada  variabel  inflasi  yang  mempengaruhi kurs,  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0,0269.  Sementara pada  hubungan  kausalitas  antar  variabel  yang  lain  tidak signifikan.
Tabel 5. Hasil Uji Granger Causality Hypothesis: Obs  F-Statistic Prob. KURS terhadap INFLASI 107   1.85096  0.1766 INFLASI terhadap KURS 5.04108  0.0269 BIRATE terhadap INFLASI   107   0.02725  0.8692 INFLASI terhadap BIRATE 16.9179 8.E-05 BIRATE terhadap KURS 107   0.39239  0.5324 KURS terhadap BIRATE 1.18497  0.2789 Sumber: Hasil pengolahan dengan Eviews 9

## Peramalan
Pada  penelitian  ini  hasil  model  VECM  dilakukan peramalan dengan  menggunakan IRF dan VD. Hasil IRF dapat dijelaskan pada gambar 1-9 berikut ini.
Pada  Gambar  1,  dapat  dilihat  peramalan  dari  dampak guncangan  yang  terjadi  pada  variabel  inflasi  terhadap variabel  inflasi  itu  sendiri.  Hasil  menunjukkan  bahwa pada  periode  awal  cenderung  mengalami  penurunan, hingga  pada  period  ketiga  trend  menunjukkan  kenaikan sampai periode kelima dan seterusnya grafik menunjukkan kestabilan.
Gambar 1. Hasil IRF d(Inflasi) pada d(Inflasi)
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  dampak  guncangan  yang terjadi  pada  variabel  inflasi  terhadap  kurs.  Diketahui bahwa  guncangan  yang  terjadi  pada  inflasi  berdampak pada  naiknya  kurs  dimulai  pada  periode  pertama  hingga periode  ketiga,  stelah  periode  ketiga  grafik  menunjukkan penurunan dan relatif  mengalami kestabilan pada periode lima dan seterusnya.

## Pembahasan
Gambar 2. Hasil IRF  d(Inflasi) pada d(Kurs)
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  dampak  guncangan yang terjadi pada variabel inflasi terhadap variabel BI rate (suku  bunga).  Diketahui  bahwa  guncangan  inflasi berdampak  pada  penurunan  BI  rate  pada  periode  kedua, tetapi  pada  periode  ketiga  dan  seterusnya  grafik  sudah menunjukkan kestabilan.
Pada  Gambar  4  menunjukkan  dampak  guncangan  yang terjadi pada kurs  terhadap inflasi. Dapat  diketahui bahwa pada  periode  awal  trend  kenaikan  terjadi  hingga  pada periode  ketiga,  sementara  untuk  periode  berikutnya
cenderung  turun  dan  mengalami  kestabilan  pada  periode kelima, keenam dan seterusnya.
Gambar 3. Hasil IRF d(Inflasi) pada d(BI rate)
Gambar 4. Hasil IRF d(Kurs) pada d(Inflasi)
Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  dampak  guncangan  yang terjadi  pada  kurs  terhadap  kurs  itu  sendiri.  Gambar tersebut  menunjukkan  pada  periode  awal  terjadi penurunan  mulai  dari  periode  pertama  sampai  periode kedua, tetapi pada periode ketiga dan keempat cenderung naik  samapi  di  periode  kelima  dan  seterusnya  trend menunjukkan grafik yang relatif stabil.
Gambar 5. Hasil IRF d(Kurs) pada d(Kurs)
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  dampak  guncangan Kurs  terhadap  suku  bunga  menunjukkan  bahwa  pada
periode  pertama  terjadi  kenaikan,  berlanjut  hingga  pada periode ketiga dan seterusnya terjadi kestabilan.
Gambar 6. Hasil IRF d(Kurs) pada d(BI rate)
Gambar 7. Hasil IRF d(BI rate) pada d(Inflasi)
Pada  Gambar  7  diketahui  ketika  terjadi  guncangan  pada BI rate terhadap inflasi grafik menunjukkan bahwa terjadi kenaikan pada periode pertama, tetapi pada periode kedua trend mengalami penurunan. Berikutnya di periode ketiga sedikit  mengalami  kenaikan  dan  mengalami  kestabilan pada periode keempat dan seterusnya.
Gambar 8. Hasil IRF d(BI rate) pada (Kurs)
Pada  Gambar  8  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  kenaikan grafik  pada  periode  pertama  samapai  pada  periode keempat  sedikit  menurun  dan  pada  akhirnya  mengalami kestabilan di periode kelima dan seterusnya.
Pada  Gambar  9.  Diketahui  dampak  gunjangan  BI  rate terhadap  BI  rate  itu  sendiri,  dapat  diketahui  bahwa  pada periode  pertama  samapi  periode  kedua  terjadi  penurunan tajam, kemudian terjadi kenaikan di  periode ketiga tetapi kembali  menurun  dan  mencapai  kestabilan  pada  periode kelima dan seterusnya.
Gambar 9. Hasil IRF d(BI rate) pada d(BI rate )
Peramalan  berikutnya  dilihat  dari  hasil  VD  ( Variance decompotion ).  Penjelasan  hasil  VD  dapat  dilihat  pada Tabel 6-8.
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  hasil  VD  yang  menunjukkan bahwa  periode  pertama  inflasi  memberikan  kontribusi sebesar  100%  pada  tingkat  inflasi  itu  sendiri,  sementara variabel  kurs  dan  suku  bunga  belum  memberikan kontribusi. Pada periode kedua kontribusi  inflasi menjadi sebesar  95,42%  sementara  kurs  berkontribusi  sebesar 4,57%  dan  suku  bunga  berkontribusi  sebesar  0,0029%. Perubahan nilai kontribusi ini terus bergeser, hingga pada periode kesepuluh inflasi periode sebelumnya berkontribusi sebesar 71,44% sementara kurs berkontribusi  sebesar  27,51%  sementara  suku  bunga sebesar 1,03%.
Tabel 5. Variance Decomposition of D(INFLASI)
Period S.E. D(INFLASI) D(KURS) D(BIRATE) 1 0.619551 100.0000 0.000000 0.000000 2 0.723566 95.42390 4.573150 0.002946 3 0.811137 82.80513 16.50306 0.691817 4 0.875719 78.23754 20.91873 0.843723 5 0.943753 77.00727 22.10987 0.882858 6 1.007411 75.82440 23.27786 0.897740 7 1.066263 74.29271 24.75983 0.947468 8 1.121241 73.04667 25.96641 0.986917 9 1.173986 72.16228 26.82363 1.014090 10 1.224633 71.44855 27.51720 1.034256
Sumber : Hasil pengolahan dengan Eviews 9
Pada Tabel 7 dapat diketahui hasil VD yang menunjukkan kontribusi  pembentukan  pada  variabel  Kurs.  Dapat diketahui bahwa untuk periode pertama kurs memberikan kontribusi  sebesar  94,49%  pada  pembentukan  kurs  itu
sendiri, sementara variabel inflasi memberikan kontribusi sebesar  5,50%,  untuk  variabel  suku  bunga  belum menunjukkan  nilai  kontribusi.  Berikutnya  pada  periode kedua  inflasi  memberikan  kontribusi  sebesar  17,15%, sementara  kurs  sendiri  memberikan  kontribusi  sebesar 82,08%  dan  suku  bunga  memberikan  kontribusi  sebesar 0,76%.  Berdasarkan  hasil  VD  pada  Tabel  7  dapat diketahui ketiga variabel terus mengalami perubahan nilai kontribusi, permalan dengan menggunakan VD ini sampai pada  periode  kesepuluh.  Diketahui  pada  variabel  inflasi memberikan kontribusi sebesar 51,48% terhadap pembentukan  kurs.  Sementara  variabel  kurs  sendiri memberikan kontribusi sebesar 46,46% dan variabel suku bunga memberikan kontribusi sebesar 2,04%.
Tabel 7. Variance Decomposition of D(KURS) Period S.E. D(INFLASI) D(KURS) D(BIRATE) 1 224.9477 5.501993 94.49801 0.000000 2 254.1342 17.15386 82.08422 0.761917 3 303.0819 35.67377 62.89489 1.431337 4 338.7488 41.72072 56.56608 1.713196 5 369.6938 43.84809 54.39751 1.754408 6 397.6340 45.85123 52.31621 1.832553 7 424.4710 47.89760 50.19373 1.908676 8 449.7898 49.45339 48.57754 1.969069 9 473.6277 50.57680 47.41390 2.009303 10 496.2559 51.48972 46.46746 2.042824 Sumber : Hasil pengolahan dengan Eviews 9 Tabel 8.  Variance Decomposition of D(BIRATE) Period S.E. D(INFLASI) D(KURS) D(BIRATE) 1 0.199227 0.334701 0.010335 99.65496 2 0.232285 2.252686 0.233867 97.51345 3 0.276155 1.619280 0.575775 97.80495 4 0.306611 1.448049 0.904527 97.64742 5 0.337529 1.303551 0.934853 97.76160 6 0.364704 1.264982 0.981083 97.75394 7 0.390430 1.199992 1.022510 97.77750 8 0.414296 1.151026 1.065885 97.78309 9 0.436977 1.111504 1.093268 97.79523 10 0.458505 1.082568 1.114930 97.80250
Sumber : Hasil pengolahan dengan Eviews 9
Pada  Tabel  8  dapat  dilihat  dari  hasil  VD  besaran  nilai kontribusi  pembentukan  suku  bunga  (BI  rate).  Pada periode  pertama  dalam  pembentukan  suku  bunga  BI  rate inflasi  memberikan  kontribusi  sebesar  0,33%,  variabel kurs  memberikan  kontribusi  sebesar  0,01%,  sementara variabel  suku  bunga  sendiri  memberikan  kontribusi sebesar  99,65%.  Perubahan  nilai  kontribusi  juga  terjadi periode  kedua,  diketahui  bahwa  pada  periode  kedua inflasi  memberikan  kontribusi  sebesar  2,25%,  kurs sebesar  0,23%  dan  97,51%.  Perubahan  kontribusi  terus
naik  untuk  variabel  inflasi  dan  kurs,  sementara  suku bunga menurun hingga periode kesepuluh.
Hasil penelitian ini menunjukkan terjadi hubungan antara variabel  inflasi  terhadap kurs, sementara hubungan untuk variabel  yang  lain  tidak  signifikan.  Hasil  ini  selaras dengan penelitian yang  dilakukan  (Dzakiyah dkk., 2018). Dan berbeda dengan penelitian (Fadilla & Aravik, 2018), (Yeni  dkk.,  2019)  serta  Penelitian  (Ilhamdi  dkk.,  2017) yang menyebutkan bahwa variabel inflasi dan suku bunga mempunyai  hubungan  kausalitas  dan  hubungan  jangka panjang.

## Simpulan dan Implikasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  estimasi  dan  pembahasan  dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil  menunjukkan  bahwa  hubungan  jangka  pendek terjadi hanya pada variabel inflasi yang mempengaruhi kurs,  sementara  pada  hubungan  kausalitas  antar variabel  yang  lain  tidak  signifikan.  Sementara  untuk hubungan  jangka  panjang  berdasarkan  pengujian kointegrasi  diketahui  bahwa  dari  ketiga  variabel  kurs, inflasi  dan suku bunga  terdapat hubungan timbal  balik jangka panjang atau terjadi kointegrasi.
2. Efek  yang  terjadi  akibat  adanya  guncangan  dari perubahan  variabel  yang  satu  terhadap  variabel  yang lain  terjadi  secara  bervariasi  dan,  guncangan  terjadi pada  periode  awal  dan  pada  beberapa  periode berikutnya cenderung mengalami kestabilan.
3. Kontribusi  yang  diberikan  masing-masing  variabel dalam  terbentuknya  nilai  variabel  tersebut  berbeda satu  dengan  lainnya.  Hasil  menunjukkan  bahwa  pada periode  awal  nilai  kontribusi  pembentukan  untuk variabel  itu  sendiri  relatif  besar,  sementara  variabel yang  lain  relatif  kecil.  Nilai  kontribusi  dari  periode pertama sampai periode-periode berikutnya mengalami  penurunan  untuk  nilai  kontribusi  dari variabel  tersebut,  semnatara  kontribusi  variabel  yang lain  cenderung  terus  mengalami  kenaikan  pada periode berikutnya.
Implikasi  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa variabel  makro  ekonomi  berupa  nilai  kurs,  inflasi  dan tingkat  suku  bunga  mempunyai  hubungan  yang  saling mempengaruhi.  Perubahan  yang  terjadi  pada  salah  satu variabel  akan  berpengaruh  pada  variabel  yang  lain.  Dari sini  dapat  disimpulkan  bahwa  ketika  terjadi  peningkatan ataupun  penurunan  pada  salah  satu  variabel  mutlak diperlukan  kebijakan  yang  harus  dilakukan  oleh pemerintah  ataupun  bank  sentral  dalam  mengantisipasi permasalah  yang  akan  ditimbulkan.  Untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan  menambah  periode  pengamatan dengan periode waktu yang lebih lama dan menambahkan variabel  makroekonomi  yang  lain,  serta  menggunakan data panel berbagai wilayah atau negara.

## Referensi
Adiyadnya,  M.  S.  P.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Inflasi, Kurs  Dollar  Amerika,  Suku  Bunga  Kredit  dan Utang  Luar  Negeri  terhadap  Cadangan  Devisa
Indonesia  Tahun  1996-2015. Jurnal  Riset Akuntansi (JUARA) , 7 (1).
Andes,  S.  L.,  &  Prakoso,  A.  (2017).  Pengaruh  Inflasi, Kurs  Rupiah  dan  Suku  Bunga  terhadap  Return Saham Perusahaan Manufaktur. Jurnal
Akuntansi Keuangan dan Bisnis , 10 (2), 8–16.
Andiantyo,  P.,  Sihombing,  P.,  &  Kusumastuti,  S.  Y.
(2018).  Pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Sektor Pertanian  di  Bursa  Efek  Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Cendekiawan , 1137–1148.
Asih,  N.  W.  S.,  &  Akbar,  M.  (2017).  Analisis  Pengaruh Inflasi,  Suku  Bunga,  Nilai  Tukar  (Kurs)  dan Pertumbuhan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  Studi  Kasus  pada  Perusahaan  Properti yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Manajemen dan Akuntansi , 17 (1).
Dzakiyah,  Z.,  Puspitaningtyas,  Z.,  &  Puspita,  Y.  (2018). Pengaruh  Jumlah  Nilai  Ekspor  Dan  Tingkat Inflasi Terhadap Kurs Rupiah Tahun 2009-2016. Jurnal  Perilaku  dan  Strategi  Bisnis , 6 (2),  103– 109.
Fadilla,  F.,  &  Aravik,  H.  (2018).  Pandangan  Islam  dan Pengaruh  Kurs,  BI  Rate  terhadap  Inflasi. Jurnal Ecoment Global , 3 (2), 95–108.
Ferdiansyah,  F.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Uang Beredar  (M1),  Suku  Bunga  SBI,  Nilai  Tukar Suku  Bunga  Deposito  Terhadap  Tingkat  Inflasi. Media Ekonomi , 19 (3), 43–68.
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2006).  Dasar-dasar ekonometrika. Jakarta: Erlangga .
Hamzah,  A.  L.,  Hanim,  A.,  &  Cahyo,  H.  (2019). Pengaruh Investasi Dan Inflasi Terhadap Jumlah Penduduk  Miskin  di  Kabupaten  Jember  Tahun 2000-2015. e-Journal  Ekonomi  Bisnis  dan Akuntansi , 6 (1), 81–84.
Haryani,  S.,  &  Priantinah,  D.  (2018).  Pengaruh  inflasi, nilai tukar Rupiah/Dolar AS, tingkat suku bunga BI,  DER,  ROA,  CR  dan  NPM  terhadap  return saham. Nominal: Barometer Riset Akuntansi dan Manajemen , 7 (2), 106–124.
Hidayat, L. R., Setyadi, D., & Azis, M. (2018). Pengaruh inflasi  dan  suku  bunga  dan  nilai  tukar  rupiah serta jumlah uang beredar terhadap return saham. Forum Ekonomi , 19 (2), 148–154.
Ilhamdi,  R.,  Riswandi,  R.,  &  Fakhruddin,  F.  (2017).
Kausalitas  Suku  Bunga  dan  Inflasi  di Indonesia. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan , 2 (3), 463–471.
Irham,  F.  (2015). Manajemen  Investasi  Teori  dan  Soal Jawab (2 ed.). Salemba Empat.
Lubis,  I.  (2017).  Pengaruh  Makro  Ekonomi  Terhadap Pasar  Saham  Liquid  Di  Indonesia. Jurnal
Mandiri: Ilmu Pengetahuan, Seni, dan
Teknologi , 1 (1), 56–67.
Manurung, R. (2016). Pengaruh Inflasi, Suku Bunga dan Kurs  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan pada Bursa Efek Indonesia .
Najiatun, M. S., Rahman, M., & Herianingrum, S. (2019). Analisis Variabel  Makroekonomi Terhadap NPF Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi , 24 (3), 335–349.
Noviantoro,  R.  (2017).  Analisa  Faktor  Makro  Ekonomi Yang  Mempengaruhi  Kinerja  Bank  Syariah  Di Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Dharma Andalas , 19 (2), 279.
Rasbin,  R.  (2016).  Hubungan  Kausal  Dinamis  Antar Variabel  Makro  Ekonomi  Di  Indonesia  Dalam Kajian Krisis Ekonomi Sebagai Kejutan Eksternal. Kajian , 20 (1), 31–45.
Rozaini,  N.,  Harahap,  M.  Y.,  &  Nasution,  M.  N.  (2017). Interdependensi Variabel Makro Ekonomi terhadap Perkembangan Aset Perbankan Syariah. Al-Ulum , 17 (1), 204–225.
Sulistiana,  I.  (2017).  Model  Vector  Auto  Regression (VAR)  and  Vector  Error  Correction  Model
(VECM)  Approach  for  Inflation  Relations Analysis,  Gross  Regional  Domestic  Product (GDP),  World  Tin  Price,  Bi  Rate  and  Rupiah Exchange  Rate. Integrated  Journal  of  Business and Economics , 1 (2), 17–32.
Sunardi,  N.,  &  Ula,  L.  N.  R.  (2017).  Pengaruh  BI  Rate, Inflasi  Dan Kurs Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan  (IHSG). Jurnal  Sekuritas:  Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi , 1 (2), 27–41.
Tumundo,  S.  R.,  Falah,  S.,  &  Pangayow,  B.  J.  (2020). Pengaruh  Suku  Bunga  Reverse  Repo  Rate  dan Inflasi Terhadap Return Saham. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan Daerah , 15 (1), 27–45.
Wakhyuni,  E.  (2018).  Pengaruh  Analisis  Lingkungan Internal  dan  Eksternal  Perusahaan  Terhadap Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pada  PTPN.  III Kantor  Pusat  Medan. Jurnal  Abdi  Ilmu , 10 (2), 1886–1892.
Yeni,  P.,  Amar,  S.,  &  Satrianto,  A.  (2019).  Pengaruh Suku  Bunga,  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR)  dan Pertumbuhan Kredit terhadap Inflasi di Indonesia. Jurnal Ecogen , 1 (3), 557–566.
Yudiarti,  T.,  Emilia,  E.,  &  Mustika,  C. (2018). Pengaruh utang luar negeri, tingkat suku bunga dan neraca transaksi  berjalan  terhadap  nilai  tukar  Rupiah terhadap  Dolar  Amerika  Serikat. e-Jurnal Perdagangan Industri dan Moneter , 6 (1), 14–22.