## ANALISIS PENGARUH EKSPOR, JUMLAH PENDUDUK, DAN INVESTASI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA

## Arnifa Fitria Nurrahmayanti Wibowo
Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar E-mail: arnifaaf@gmail.com

## Abstract
One of the economic indicators that can be used as a benchmark for people's welfare in a country is economic  growth.  Economic  growth  can  be  defined  as  an  increase  in  demand  for  products  and services, the results of which will lead to an increase in national income. This study aims to determine the effect of exports, population, and foreign direct investment on economic growth in Indonesia in 1990-2019. This analysis uses the Vector Error Correction Model (VECM) method because there is cointegration in the VAR test. In this research, the data source used is secondary data. The results of  the  analysis  show  that  the  export  and  FDI  variables  have  a  significant  long-term  effect  on economic growth, while the population variable has no long-term effect on economic growth.
Keywords: Economic Growth, Export, Investment, Population, VECM

## Abstrak
Salah  satu  indikator  ekonomi  yang  dapat  dijadikan  tolak  ukur  kesejahteraan  masyarakat  di  suatu negara  adalah  pertumbuhan  ekonomi.  Pertumbuhan  ekonomi  dapat  didefinisikan  sebagai peningkatan permintaan akan produk dan jasa, yang mana hasilnya akan menyebabkan peningkatan pendapatan nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari expor, populasi, dan investasi asing langsung terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia tahun 1990-2019. Analisis ini menggunakan metode Vector Error Correction Model (VECM) karena terdapat kointegrasi dalam pengujian  VAR.  Dalam  penelitian  ini  sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder.  Hasil analisis menunjukkan variabel expor dan FDI berpengaruh signifikan dalam jangka panjang terhadap pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan  variabel  populasi  tidak  berpengaruh  dalam  jangka  panjang terhadap pertumbuhan ekonomi.
Kata Kunci: Ekspor, Investasi, Populasi, Pertumbuhan Ekonomi, VECM

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  dapat  diukur  antara  lain  dengan  kenaikan pendapatan  nasional  sebagai  akibat  dari  kenaikan  permintaan  barang  dan  jasa.  Manurut Jannah (2020), “pertumbuhan ekonomi sebagai sebuah proses peningkatan output dari waktu ke  waktu  menjadi  indikator  penting  untuk  mengukur  keberhasilan  pembangunan  suatu negara”. Tingkat pertumbuhan ekonomi dapat diamati dalam jangka panjang dan berlanjut agar  dapat  terlihat  apakah  perekonomian  negara  meningkat  atau  menurun.  Pertumbuhan ekonomi yang diamati dalam jangka panjang belum tentu menjamin bahwa perekonomian dan  kesejahteraan  masyarakat  meningkat  di  suatu  negara.  Ada  banyak  faktor  yang  dapat
mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di suatu negara seperti pertumbuhan penduduk dan pertambahan output PDB pada suatu negara.
Pertumbuhan output PDB dapat tercapai bila suatu negara memperoleh keuntungan dari kegiatan produksi. Astuti & Ayuningtyas (2018) menyatakan “banyak literatur empiris yang menunjukkan  bahwa  perdagangan  internasional  dan  kebijakan  perdagangan  yang  lebih terbuka merupakan faktor utama untuk menjelaskan pertumbuhan ekonomi”. Rinaldy et al. (2021) menjelaskan “bentuk perdagangan internasioal sendiri dapat dibagi menjadi 2 jenis perdagangan,  yaitu  ekspor  dan  impor.  Teori  post  neoclassical  atau  dikenal  dengan  teori endogenous economic growth menerangkan bahwa perdagangan internasional baik ekspor maupun impor memiliki pengaruh yang positif terhadap output dan pertumbuhan ekonomi”. Purba & Magdalena (2017)  mendefinisikan “ekspor merupakan salah satu faktor pendorong pertumbuhan  ekonomi di  suatu  negara”. Penelitian Salvatore menunjukkan bahwa  ekspor sangat  penting  bagi  pembangunan  ekonomi  negara-negara  dengan  pendapatan  per  kapita rendah.
Adanya  peningkatan  ekspor  dan  investasi  yang  dilakukan  oleh  negara  berkembang dapat  mendorong  output  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Dengan  semakin  meningkatnya produksi dalam negeri yang diperdagangkan atau di ekspor ke luar negeri dapat memberikan keuntungan dan devisa bagi negara. Maka dari itu, dengan menggunakan metode VECM, akan  diteliti  bagaimana  ekspor  dapat  mempengaruhi  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia.  Kemudian,  dengan  adanya  investasi  asing  dapat  membantu  masyarakat  dalam negeri  untuk  mendapatkan  kesempatan  kerja  yang  luas,  sehingga  pendapatan  masyarakat juga ikut bertambah. Tingkat pertumbuhan PDB Indonesia sangat dipengaruhi oleh investasi asing langsung dan investasi domestik (Taufik, 2014).
Pada  tahun  1996  sampai  tahun  1998,  Indonesia  mengalami  krisis  ekonomi  yang menyebabkan timbulnya kesadaran akan pentingnya kerja sama perdagangan antar negara terhadap  negara  lain  agar  dapat  memulihkan  perekonomian  negara.  Dengan  adanya perdagangan  internasional  maka  dapat  memperbaiki  kondisi  investasi  ekonomi  dan mengundang para investor asing untuk menanamkan modalnya di Indonesia dalam bentuk investasi langsung (FDI).
Dengan adanya investasi asing langsung di Indonesia dapat berpotensi untuk membuka lapangan  kerja  baru  yang  dapat  megurangi  tingkat  pengangguran,  dapat  meningkatkan pendapatan  negara  dan  meningkatkan  kerja  sama  antar  negara  yang  dapat  meningkatkan kegiatan  ekspor  dan  berdampak  pada  pertumbuhan  ekonomi.  Di  penelitian  sebelumnya dengan  adanya  peningkatan  ekspor  dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  (Ginting, 2017).  FDI,  atau  investasi  asing  langsung,  adalah  alat  yang  ampuh  untuk  mendorong pertumbuhan  ekonomi  (Aulia  et  al.,  2022).  Uang  yang  masuk  dapat  diinvestasikan  untuk membantu negara tumbuh. Pembangunan ekonomi suatu negara sangat mirip dengan ukuran populasinya. Seperti yang ditunjukkan oleh PDB yang tinggi, angka kelahiran yang tinggi dapat merangsang ekspansi ekonomi, tetapi peningkatan angka kelahiran dapat menghambat ekspansi ekonomi (Hasan & Azis, 2018).
Dari  penjelasan  latar  belakang,  tujuan,  dan  teori  serta  penelitian  terdahulu,  maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara ekspor, jumlah penduduk, dan investasi asing langsung dengan pertumbuhan ekonomi di Indonesia menggunakan metode VECM.  Dengan  menggunakan  data  tahunan  dalam  kurun  waktu  tahun  1990-2019  yang diambil  dari  data  World  Bank.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi  manfaat  bagi
pemerintah  dalam  menentukan  sebuah  kebijakan  yang  dapat  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Pertumbuhan Ekonomi
Penting  untuk  membedakan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  pembangunan. Pertumbuhan  ekonomi  mengacu  pada  proses  jangka  panjang  dari  output  per  kapita  yang terus meningkat. Keberhasilan pembangunan negara dapat diukur antara lain dengan tingkat pertumbuhan ekonomi (Indayani & Hartono, 2020). Baik atau tidaknya perekonomian suatu negara  dapat  dilihat  dari  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  negara  tersebut  dalam  jangka panjang.
Untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi suatu negara, pemerintah berupaya untuk meningkatkan  output  produksi  dalam  negeri  dan  memperluas  lapangan  pekerjaan  bagi masyarakatnya.  Dengan  meningkatnya  produksi  dalam  negeri  diharapkan  akan meningkatkan  PDB  yang  berdampak  pada  pertumbuhan  ekonomi  negara.  Teori  yang digunakan  oleh  variabel  pertumbuhan  ekonomi  ini  adalah  teori  dari  Harrod  Domar  yang berbunyi  perlu  adanya  modal  atau  investasi  untuk  mencapai  pertumbuhan  ekonomi  yang teguh (S. N. Putri, 2022).

## 2.2 Ekspor
Menurut Siregar et al. (2019), “ekspor adalah kegiatan perdagangan yang memberikan rangsangan  guna  menumbuhkan  permintaan  dalam  negeri  yang  menyebabkan  timbulnya industri-industri  pabrik  besar,  bersamaan  dengan  sruktur  politik  yang  stabil  dan  lembaga sosial  yang  efisien”.  Dari  pengertian  tersebut,  ekspor  adalah  kegiatan  ekonomi  yang bertujuan  untuk  mengoptimalkan  produksi output  dalam  negeri  yang  dapat  meningkatkan pendapatan suatu negara karena mempengaruhi tingkat pertumbuhan ekonomi. Sektor ekspor perdagangan  internasional  memainkan  peran  penting  dalam  perekonomian  dengan mendatangkan pendapatan yang sangat  dibutuhkan dan merangsang pertumbuhan melalui penggandaan output dan PDB.
Haniko  et  al.  (2022)  menjelaskan  “dengan  tingkat  output  yang  lebih  tinggi  lingkaran setan  kemiskinan  dapat  dipatahkan  dan  pembangunan  ekonomi  dapat  ditingkatkan”.  J.S Millis  dalam  Scherly  H  (2019)  menyimpulkan  bahwa  “perdagangan  interasional  dapat bermanfaat  bagi  kedua  belah  negara  jika  terdapat  perbedaan  dalam  rasio  produksi  dan konsumsi  antar  dua  negara  tersebut.  Selain  itu,  jumlah  jam  kerja  yang  dibutuhkan untuk memproduksi  barang  ekspor  harus  lebih  kecil  dibandingkan  untuk  memproduksi  barang impor”.

## 2.3 Jumlah Penduduk (Populasi)
Yenny & Anwar  (2020) mendefinisikan “jumlah penduduk adalah sekumpulan orang yang menetap dan juga berdomisili di dalam suatu negara”. Dengan adanya pertambahan jumlah  penduduk  yang  diimbangi  dengan  tingkat  penghasilan  yang  tinggi  dan  dapat menghasilkan produksi maka akan memiliki pengaruh terhadap meningkatnya pertumbuhan ekonomi  suatu  negara.  Semakin  Makmur  masyarakat  suatu  negara  maka  dapat mencerminkan bahwa pertumbuhan ekonomi negara yang meningkat. Adam Smith  dalam
penelitian Apriesa & Miyasto (2013) mengemukakan teorinya bahwa pertumbuhan ekonomi memiliki  hubungan  terhadap  peningkatan  populasi  yang  berdampak  pada  bertambahnya output dan hasil.

## 2.4 Investasi Asing Langsung (FDI)
Menurut R. H. Putri (2019), “FDI adalah arus modal internasional dimana perusahaan dari  suatu  negara  mendirikan  atau  memperluas  perusahaannya  di  negara  lain”.  Dengan adanya  penanaman  modal  asing  di  dalam  negeri,  diharapkan  perusahaan  di  dalam  negeri dapat  mengoptimalkan  produksinya  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  pertumbuhan ekonomi negara. Investasi langsung dalam pembuatan atau distribusi barang perusahaan di luar  negara  asalnya  adalah  contoh  Foreign  Direct  Investment  (FDI).  Foreign  Direct Investment (FDI) memiliki dampak pengganda, yang meliputi transfer modal, teknologi, dan pengetahuan dari negara maju ke negara berkembang. Jika transfer ini dilakukan, mereka akan  meningkatkan  produktivitas  dan  output  nasional,  yang  keduanya  akan  berkontribusi pada ekonomi yang lebih kuat (Charles W. L, 2014).

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  data time  series dalam  bentuk  data  tahunan  selama periode 1990 - 2019 di Negara Indonesia. Data yang diambil merupakan data sekunder yang bersumber  dari  data  World  Bank.  Penelitian  ini  menggunakan  menggunakan  metode kuantitatif  dan  menggunakan  VECM  sebagai  metode  analisis  penelitian.  Dengan digunakannya metode VECM ini diharapkan dapat menganalisis pengaruh antara variabel ekspor, jumlah penduduk, dan investasi asing langsung terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pertumbuhan  ekonomi  (GDPG) dengan  satuan  persen,  ekspor  (expo)  dengan  satuan  persen,  populasi(pop)  dengan  satuan juta,  dan  investasi  asing  langsung  (FDI)  dengan  satuan  persen.  Barikut  ini  merupakan penjelasan dari tiap variabel dalam penelitian:
Pada penelitian ini digunakan metode analisis VECM yang dapat menganalisis masalah ekonomi dan dapat menguji kekonsistenan model empiris dengan teori ekonomi  (Sugiharti et al., 2021). Tahapan untuk mendapatkan estimasi VECM yaitu:

## 3.1. Uji Stasioneritas
Uji  akar  unit  adalah  prosedur  standar  yang  digunakan  ahli  ekonometrika  saat menyelidiki potensi masalah data stasioner. Versi asli dari tes ini dibuat oleh Dickey-Fuller dan sekarang sering disebut sebagai tes root unit Dickey-Fuller (DF). Informasi deret waktu yang diperoleh adalah informasi yang merupakan hasil akhir dari proses acak atau stokastik. Uji  akar  unit  DF  mengasumsikan  bahwa  variabel  error 𝑒 𝑡 adalah  variabel  yang bersifat independent  dengan  rata-rata  nol,  varian  yang  konstan  dan  tidak  saling  berhubungan (Widarjono, 2018). Model uji stasioner DF pada penelitian ini dapat ditulis sebagai berikut: ∆ 𝑌 𝑡 = 𝛿𝑌 𝑡 −1 + 𝜀 𝑡 ∆ 𝑌 𝑡 = 𝛽 1 + 𝛿𝑌 𝑡 −1 + 𝜀 𝑡 ∆ 𝑌 𝑡 = 𝛽 1 + 𝛽 2 𝑡 + 𝛿𝑌 𝑡 −1 + 𝜀 𝑡
Model uji DF dan ADF terbaik adalah model yang memiliki nilai Akaike information
𝑖
=1
criterion (AIC) minimum. Gujarati & Porter (2009) menjelaskan “apabila koefisien (positif), maka uji DF dan ADF tidak valid dikarenakan data urut  waktu  yang  diuji  berarti  bersifat eksplosif”.

## 3.2. Penentuan Lag Optimum
Lag adalah jarak waktu variabel Y dipengaruhi oleh veriabel X. Panjangnya lag dapat digunakan untuk  mengetahui  waktu  yang dibutuhkan yang menggambarkan pengaruh dari masing  masing  variabel  terhadap  variabel  terdahulu.  Dalam  penelitian  ini,  lag  dapat ditentukan dengan melihat nilai Likehood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information  Crition  (AIC),  Schwarz Information  Crition  (SC),  dan  Hannan-Quin Crition (HQ) yang terdapat pada tabel perhitungan lag optimum dengen eviews (W. H., 2003).

## 3.3. Uji Kointegrasi Johansen
Syarat dari estimasi VECM adalah adanya kointegrasi di dalamnya. Jika link kointegrasi tidak  dapat  ditemukan,  maka  model  VCM  harus  diterapkan.  Uji  kointegrasi  Johansen digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tujuan  dari  uji  kointegrasi  adalah  untuk  mengetahui bagaimana dua variabel telah dihubungkan dari waktu ke waktu. Regresi lancing adalah hasil paling umum dari analisis regresi pada data time series yang tidak stasioner. Bentuk umum pada metode uji Johansen adalah:
𝑌 𝑡 = 𝐴 𝑡 −1 + … + 𝐴 𝑝 𝑌 𝑡 − 𝑝 + 𝐵𝑋 𝑡 + 𝑒 𝑡

## 3.4. Pengujian Vector Error Correction Model (VECM)
Sebelum  mengestimasi  VECM,  perlu  dilakukan  evaluasi  stabilitas  VECM  untuk menentukan  validitas  IRF  dan  VDC.  Penelitian  ini  menggunakan  uji  VECM  untuk mengetahui hubungan jangka panjang dan jangka pendek antara variabel X dan variabel Y. Model  VECM  diterapkan  jika  data  time  series  tidak  stasioner  pada  level,  tetapi  stasioner pada perbedaan dan terkointegrasi, menunjukkan hubungan antara variabel. Dalam estimasi VECM,  variabel  ditransformasikan  menjadi  variabel  endogen.  Mayoritas  data  tiga  seri menunjukkan stasioneritas pada perbedaan awal. Bentuk standar dari model VECM adalah:
∆ 𝑌 𝑡 −1 = 𝜇 𝑡 + ∏ 𝑌 𝑡 −1 + ∑ 𝑘 −1 ∏ 𝑖 ∆ 𝑌 𝑡 −1 + 𝑒 𝑡
Model VECM yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: Model 1 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡 = 𝐶 1 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐸𝑋𝑃𝑂 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝑃𝑂𝑃 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐹𝐷𝐼 𝑡 − 𝑘 + 𝑒 𝑖 Model 2 𝐸𝑋𝑃𝑂 𝑡 = 𝐶 2 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐸𝑋𝑃𝑂 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝑃𝑂𝑃 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐹𝐷𝐼 𝑡 − 𝑘 + 𝑒 𝑖 Model 3 𝑃𝑂𝑃 𝑡 = 𝐶 3 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝑃𝑂𝑃 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐸𝑋𝑃𝑂 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐹𝐷𝐼 𝑡 − 𝑘 + 𝑒 𝑖 Model 4 𝐹𝐷𝐼 𝑡 = 𝐶 4 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐹𝐷𝐼 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝐸𝑋𝑃𝑂 𝑡 − 𝑘 + 𝑎 1 𝑖 Ʃ 𝑃𝑂𝑃 𝑡 − 𝑘 + 𝑒 𝑖
Uji  hipotesis 𝐻 0 : ∑ = 1 𝑚 𝑗 𝛿𝑖  =  0;  𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐻 𝐴 : ∑ = 1 𝑚 𝑗 𝛿𝑖  ≠  0 .  Cara  pengujian apabila t-statistik > t-tabel maka menerima null hypothesis. Pendekatan  VECM  memanfaatkan  studi Impulse  Response  Function (IRF)  dan Variance Decomposition (VD) untuk melakukan studi forecasting .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia

## Sumber: Data World Bank, diolah
Gambar 1 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
Dari gambar diatas, dapat dilihat perkembangan pertumbuhan ekonomi di Indonesia dari tahun  1990  –  2019.  Selain  itu,  pada  tahun  1990  -  1991  tingkat  pertumbuhan  ekonomi Indonesia mencapai presentase 6,91%. Kemudian presentase pertumbuhan ekonomi mulai tahun  1991  –  1996  mengalami  pertumbuhan  yang  stabil,  yaitu  presentase  pertumbuhan dengan  rata-rata  pertumbuhan  7,25%.  Namun,  presentase  tingkat  pertumbuhan  ekonomi mengalami fluktuasi pada tahun 1997 sampai tahun 2000 karena terjadinya krisis moneter yang  menyebabkan  pertumbuhan  ekonomi  anjlok  menjadi  -13,13%  di  tahun  1998. Presentase pertumbuhan ekonomi mengalami perbaikan dan dapat naik di tahun 1999 sampai tahun  2000  sebesar  0,79%  dan  4,92%.  Pada  tahun  tahun  selanjutnya  sampai  tahun  2019, presentase pertumbuhan ekonomi Kembali stabil dengan rata- rata pertumbuhan 5,28%.

## 4.1.2. Perkembangan Nilai Ekspor di Indonesia

## Sumber: Data World Bank, diolah
Gambar 2 Tingkat Ekspor di Indonesia
Dari gambar diatas, dapat dilihat tingkat perkembangan ekspor dari tahun 1990 – 2019 di  Indonesia.  Pada  tahun  1990  –  1997,  tingkat  pertumbuhan  ekspor  di  Indonesia  stabil dengan rata-rata presentase 27,40%. Tingkat  perkembangan ekspor naik  pada tahun 1998 yang disebabkan adanya krisis ekonomi yang menimbulkan perusahaan dalam negeri banyak memproduksi  barang  dan  melakukan  ekspor,  sehingga  akan  lebih  menguntungkan  jika kegiatan  ekspor  dilakukan  untuk  memulihkan  keadaan  ekonomi  negara.  Pada  tahun  1999 ekspor  Kembali  menurun  sebesar  35,51%.  Di  tahun-tahun  selanjutnya,  dari  tahun  2000- 2019,  tingkat  perkembangan  ekspor  di  Indonesia  cenderung  stabil  dengan  rata-rata pertumbuhan 27,72%.

## 4.1.3. Perkembangan Tingkat Populasi di Indonesia

## Sumber: Data World Bank, diolah
Gambar 3 Tingkat Populasi di Indonesia
Dari gambar 3 diatas, dapat dilihat jumlah penduduk Negara Indonesia dari tahun 1990 –  2019.  Dari  grafik  tersebut,  jumlah  penduduk  Negara  Indonesia  terus  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun,  yang  pada  tahun  1990  jumlah  penduduk  Indonesia sebanyak 181.413.398 orang menjadi sebanyak 270.625.567 di tahun 2019. Dengan semakin besarnya jumlah penduduk masyarakat Indonesia yang diiringi dengan kualitas SDM yang memadai  dapat  mempegaruhi  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara.  Dari  segi permintaan, penduduk dapat berperan sebagai konsumen dan dari segi penawaran, penduduk dapat berperan sebagai produsen yang dapat mempengaruhi tingkat pertumbuhan ekonomi.

## 4.1.4. Perkembangan Foreign Direct Investment (FDI) di Indonesia

## Sumber: Data World Bank, diolah
Gambar 4 Perkembangan FDI di Indonesia
Dari  gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  perkembangan  investasi  asing langsung(FDI) di Indonesia dari tahun 1990 – 2019 mengalami fluktuasi. Dari tahun 1990 – 1996,  tingkat  FDI  mengalami  kenaikan  yang  cukup  stabil,  namun  pada  tahun-tahun berikutnya  yaitu  pada  1997  –  2000  mengalami  penurunan  yang  drastis  sebanyak  -2.76% pada tahun 2000 yang dipengaruhi oleh adanya dampak dari krisis moneter yang dialami Negara Indonesia pada tahun 1998. Hal ini memberikan pengaruh bagi investor asing yang ingin menanamkan modalnya di dalam negeri untuk mempertimbangkan hal tersebut karena adanya  krisis  ekonomi  di  Indonesia.  Pada  tahun-tahun  selanjutnya,  mulai  tahun  2001 mengalami peningkatan kembali tingkat investasi asing langsung di Indonesia.

## 4.1.5. Uji Lag Optimum

## Tabel 1 Uji Lag Optimum
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDPG EXPO POP FDI Exogenous variables: C Date: 06/10/22 Time: 14:12 Sample: 1990 2019
Included observations: 26 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -659.3670 NA 1.70e+17 51.02823 51.22179 51.08397 1 -498.2080 260.3338 2.46e+12 39.86215 40.82992 40.14083 2 -441.6287 73.98831 1.20e+11 36.74067 38.48265 37.24230 3 -370.4024 71.22634 2.25e+09 32.49249 35.00868 33.21706 4 -312.1096 40.35655* 1.64e+08* 29.23920* 32.52960* 30.18671* * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Sumber: Eviews 10
Pada tabel 1 diatas, dapat ditentukan dan dilihat uji lag optimum yang dapat disimpulkan bahwa lag optimum berada pada lag 4 untuk  semua jenis kriteria.  Untuk menentukan lag optimum dapat  dilihat  pada  nilai  AIC  yang  memiliki  nilai  terkecil.  Lag  optimum  ini  diuji karena dapat digunakan untuk menghilangkan autokorelasi dalam model VECM.

## 4.1.6. Uji Stasioneritas
Langkah  pertama  dalam  membuat  model  VECM  adalah  melakukan  uji  stasioneritas yang  berguna  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  adalah  data  yang  stasioner. Berikut ini merupakan hasil pengujian stasioner:
Tabel 2 Uji Stasioneritas Variabel Model δ t stat prob AIC Level Pertumbuhan Ekonomi (GDPG) None -0.261456 -2.11026 0.0355** 5.700324 Intersept -0.702981 -3.854812   0.0065*** 5.47809 Trend and Intersept -0.703457 -3.789771 0.0318** 5.5446 First different None**** -1.660567 -5.530349   0.0000*** 5.820856 Intersept -1.661549 -5421612   0.0001*** 5.894313 Trend and Intersept -1.66655 -5.323018   0.0010*** 5.965134
Export (expo) Level None -0.025024 -0.670034 0.4177 6.441317 Intersept -0.233012 -1.312336 0.6095 6.456947 Trend and Intersept -0.51881 -3.087645 0.1279 6.364655 First different None**** -1.430357 -8.209104   0.0000*** 6.387008 Intersept -1.432928 -8090388   0.0000*** 6.452138 Trend and Intersept -1.44694 -8.081270   0.0000*** 6.496943 Populasi (pop) Level None -4.88E-05 -0.551987 0.4678 20.68646 Intersept 3.01E-05 0.371534 0.9774 20.41509 Trend and Intersept -0.031688 -5.278177   0.0012*** 20.04729 First different None 3.99E-05 0.087135 0.701 20.65828 Intersept**** -0.040448 -2.941867 0.0547* 20.34233 Trend and Intersept -0.044713 -2.508985 0.3213 20.4144 Investasi Asing Langsung (FDI) Level None -0.145108 -1.379869 0.1521 2.94202 Intersept -0.280631 -2.061333 0.2608 2.929063 Trend and Intersept -0.318299 -2.227924 0.4575 2.967271 First different None**** -1.453604 -3.633033   0.0008*** 3.160881 Intersept -1.457975 -3.564155 0.0144** 3.235349 Trend and Intersept -1.474502 -3.529187 0.0578* 3.300715
Keterangan: *** signifikan 1%; ** signifikan 5% dan *signifikan 10%;
****Model terpilih dengan ketentuan AIC minimum, koefisien δ < 0 dan signifikan
Sumber: Eviews 10
Pada  tabel  2  diatas  terlihat  bahwa  variabel  pertumbuhan  ekonomi(GDPG), export(expo), populasi(pop), dan investasi asing lagsung(FDI) yang stasioner pada tingkat first different dengan uji akar unit. Pada variabel pertumbuhan ekonomi(GDPG) memiliki data  yang  stasioner  pada  tingkat  first  different  karena  memiliki  nilai  akaike  info criterion(AIC) minimum dan nilai kooefisien kurang dari 0, serta nilai prob. signifikan pada alfa 1%.
Pada  variabel  export(expo)  memiliki  data  yang  stasioner  pada  tingkat  first  different karena  memiliki  nilai  AIC  minimum  dan  nilai  kooefisien  kurang  dari  0,  serta  nilai  prob. signifikan  pada  alfa  1%.  Pada  variabel  populasi(pop)  memiliki  data  yang  stasioner  pada tingkat first different karena memiliki nilai AIC minimum dan nilai kooefisien kurang dari 0, serta nilai prob. signifikan pada alfa 10%. Pada variabel investasi asing langsung(FDI) memiliki data yang stasioner pada tingkat first different karena memiliki nilai AIC minimum dan nilai kooefisien kurang dari 0, serta nilai prob. signifikan pada alfa 1%. Adanya variabel yang  tidak  stasioner  menyebabkan  kemungkinan  adaya  hubungan  jangka  panjang  pada persamaan.

## 4.1.7. Uji Kointegrasi Johansen

## Tabel 3 Uji Kointegrasi Johansen
Date: 06/04/22   Time: 14:01 Sample (adjusted): 1995 2019 Included observations: 25 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: GDPG EXPO POP FDI Lags interval (in first differences): 1 to 4
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.997993 260.3501 47.85613 0.0001 At most 1 * 0.952620 105.0696 29.79707 0.0000 At most 2 * 0.684068 28.83054 15.49471 0.0003 At most 3 0.000992 0.024823 3.841466 0.8747
Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-value
Sumber: Eviews 10
Untuk mengetahui ada atau tidaknya kointegrasi maka digunakan pengujian kointegrasi Johansen. Dapat dilihat pada tabel 3 diatas, bahwa nilai critical value lebih kecil dibanding dengan nilai trace statistic yang lebih besar pada tingkat alfa 5%, sehingga didapatkan hasil 3  persamaan  kointegrasi  yang  terbentuk.  Dari  hasil  uji  kointegrasi  pada  tabel  3  dan penggunaan  VAR  pada  tingkat  first  different  pada  tabel  1,  maka  model  VECM  dipilih sebagai model estimasi yang akan digunakan.

## 4.1.8. Uji Stabilitas VAR

## Tabel 4 Uji Stabilitas VAR
Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: GDPG EXPO POP FDI
Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Date: 06/04/22   Time: 14:03 Root Modulus 0.996787 0.996787 0.758999 - 0.040471i 0.760078 0.758999 + 0.040471i 0.760078 0.491453 - 0.489962i 0.693966 0.491453 + 0.489962i 0.693966 -0.227091 - 0.399196i 0.459269 -0.227091 + 0.399196i 0.459269 -0.046652 0.046652 No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.
Sumber: Eviews 10
Tes  stabilitas  VAR  dilakukan  sebelum  memperkirakan  VECM.  Nilai  modulus digunakan  untuk  melakukan  uji  stabilitas  ini;  jika  nilainya  kurang  dari  satu  maka  model VAR  dikatakan  stabil  dan  dapat  dihitung  setelahnya.  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai modulus  semua  akar  kurang  dari  satu  yang  menunjukkan  bahwa  model  VAR  stabil  dan estimasi VECM dapat dilakukan.

## 4.1.9. Estimasi VECM
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  model  penelitian  ini  dengan  menggunakan  estimasi VECM  sudah  terpenuhi  karena  data  variabel  tidak  stasioner  pada  level  dan  terjadi kointegrasi. Berikut merupakan hasil estimasi VECM dari penelitian ini:

## Tabel 5 Estimasi VECM
Vector Error Correction Estimates Date: 06/04/22  Time: 14:52 Sample (adjusted): 1994 2019
Included observations: 26 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 D(GDPG(-1)) 1.000000 D(EXPO(-1)) -0.327331 (0.08503) [-3.84976] D(POP(-1)) -2.03E-06 (1.9E-06) [-1.09094] D(FDI(-1)) -1.847432 (0.36194) [-5.10421] C 6.197176 Error Correction: D(GDPG,2) D(EXPO,2) D(POP,2) D(FDI,2) CointEq1 -1.220427 1.517622 1497.200 0.427724 (0.71143) (1.01438) (964.327) (0.14037) [-1.71545] [ 1.49611] [ 1.55258] [ 3.04704] D(GDPG(-1),2) 0.244827 -0.545476 -211.9783 -0.197394 (0.46563) (0.66392) (631.157) (0.09188) [ 0.52579] [-0.82160] [-0.33586] [-2.14850] D(GDPG(-2),2) 0.158484 -0.816871 -1578.542 -0.100241 (0.52085) (0.74264) (705.997) (0.10277) [ 0.30428] [-1.09995] [-2.23591] [-0.97540] D(EXPO(-1),2) -0.149049 -0.227386 1106.071 0.180554 (0.54127) (0.77176) (733.681) (0.10680) [-0.27537] [-0.29463] [ 1.50756] [ 1.69059] D(EXPO(-2),2) 0.031379 -0.393832 -192.8852 0.074638
(0.27920) (0.39809) (378.450) (0.05509) [ 0.11239] [-0.98929] [-0.50967] [ 1.35485] D(POP(-1),2) 3.91E-05 -2.44E-05 1.819024 1.13E-05 (7.1E-05) (0.00010) (0.09577) (1.4E-05) [ 0.55357] [-0.24187] [ 18.9946] [ 0.81402] D(POP(-2),2) -3.71E-05 1.52E-05 -0.954478 -1.16E-05 (7.4E-05) (0.00011) (0.10031) (1.5E-05) [-0.50099] [ 0.14378] [-9.51495] [-0.79142] D(FDI(-1),2) -1.460044 0.616761 -765.8761 -0.485707 (0.85885) (1.22458) (1164.16) (0.16946) [-1.69999] [ 0.50365] [-0.65788] [-2.86617] D(FDI(-2),2) -1.012025 -0.001561 -101.0564 -0.434835 (0.91252) (1.30111) (1236.90) (0.18005) [-1.10904] [-0.00120] [-0.08170] [-2.41506] C 0.085870 -0.012060 -47.97031 0.068078 (1.14047) (1.62613) (1545.89) (0.22503) [ 0.07529] [-0.00742] [-0.03103] [ 0.30253] R-squared 0.615493 0.656253 0.982882 0.672776 Adj. R-squared 0.399208 0.462895 0.973253 0.488712 Sum sq. resids 530.7235 1078.962 9.75E+08 20.66209 S.E. equation 5.759359 8.211888 7806.672 1.136389 F-statistic 2.845745 3.393979 102.0779 3.655123 Log likelihood -76.10228 -85.32596 -263.6119 -33.90506 Akaike AIC 6.623252 7.332766 21.04707 3.377312 Schwarz SC 7.107136 7.816649 21.53095 3.861195 Mean dependent -0.005963 0.038316 -6014.615 0.020722 S.D. dependent 7.430395 11.20504 47734.50 1.589258 Determinant resid covariance (dof adj.) 4.07E+09 Determinant resid covariance 5.84E+08 Log likelihood -409.9842 Akaike information criterion 34.92186 Schwarz criterion 37.05095 Number of coefficients 44 Sumber: Eviews 10
Kolom pertama Tabel 5 memberikan perkiraan jangka panjang tentang hubungan antara pertumbuhan ekonomi, ekspor, populasi, dan faktor FDI. Kolom berikut pada tabel 5 berisi informasi  statistik  untuk  setiap  persamaan,  dan  kolom  terakhir  berisi  informasi  untuk keseluruhan sistem VAR. Nilai standard error ditunjukkan dalam tanda kurung (), sedangkan nilai t-statistik ditunjukkan dalam tanda kurung di bawah ini.
Dari  Tabel  5  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  expor  [-3.84976]  dan  FDI  [- 5.10421] berpengaruh  signifikan  dalam  jangka  panjang  terhadap  pertumbuhan  ekonomi, sedangkan variabel populasi tidak berpengaruh dalam jangka panjang terhadap pertumbuhan ekoomi karena nilai t- statistic kurang dari 2,5 yaitu sebesar [-1.09094]. Pada kolom bagian kedua pada Tabel 5 menunjukkan hubungan jangka pendek, dengan nilai R-square tertinggi pada variabel populasi sebesar 0.982882.

## 4.1.10. Peramalan dan Analisis Struktural

## 1) Impulse Response Function
Respons  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  terhadap  guncangan  dalam  satu  variabel dibandingkan  menggunakan  analisis  Impulse  Response  Function  (IRF).  Pada  grafik  IRF, nilai  respons  ditunjukkan  oleh  garis  vertikal,  sedangkan  garis  horizontal  mewakili  waktu yang berlalu  setelah kejutan diterapkan selama  beberapa interval  waktu  berikutnya. Hasil analisis ini jelas akan menunjukkan korelasi positif atau negatif antara variabel. Analisis IRF yang  dilakukan  di  sini  akan  ditampilkan  secara  grafis  selama  10  interval  waktu.  Berikut adalah hasil dari IRF:

## Sumber: Data Eviews 10, diolah
Gambar 5 Impulse Response Expor, Populasi, dan FDI terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  respon  sektor  ekspor  terhadap  berbagai  guncangan terhadap  pertumbuhan  PDB  dari  periode  pertama  hingga  periode  kesepuluh  umumnya negatif.  Baru  pada  periode  kedua  garis  IRF  menunjukkan  tren  positif,  dan  hanya  sebagai respons  terhadap  guncangan  ekspor.  Dalam  periode  waktu  berikutnya,  garis  IRF  jatuh  di bawah garis horizontal, menunjukkan kecenderungan pertumbuhan ekonomi yang menurun sebagai reaksi terhadap guncangan ekspor. Namun, garis IRF biasanya stabil, menunjukkan bahwa pergeseran nilai ekspor pada akhirnya akan berdampak positif.
Pada  variabel  populasi  guncangan  pertumbuhan  ekonomi  mengakibatkan  penurunan dari periode ke-2 hingga ke-4 dan naik lagi pada periode ke-5 sampai ke-10. Garis IRF terus meningkat  pada  periode  ke-5  yang  menunjukkan  respon  positif  pada  jangka  panjang. Sedangkan guncangan pertumbuhan ekonomi terhadap FDI mengalami fluktuasi dari periode pertama hingga ke-10. Namun, garis IRF masih berada diatas sumbu horizontal yang berarti berada di trend positif.

## Sumber: Data Eviews 10, diolah
Gambar 6 Impulse Response Pertumbuhan Ekonomi, Populasi, dan FDI terhadap Expor
Dari  gambar  6  diatas,  guncangan  (shock)  pada  expor  di  respon  oleh  variabel pertumbuhan ekonomi dengan reaksi positif, puncak respon pada periode ke-2. Pada periode
ke-8  kondisi  trend  sudah  mulai  stabil  namun  menunjukkan  respon  negatif.  Sedangkan guncangan  variabel  expor  di  respon oleh variabel populasi dengan tren yang meurun dari periode  pertama  sampai  periode  ke-8  dan naik  Kembali  pada  periode  ke-9  yang  dapat menunjukkan  respon  positif  di  periode  selanjutnya.  Guncangan  variabel  ekspor  terhadap FDI mengalami fluktuasi dari waktu ke waktu. Namun, trend cenderung pada respon positif pada periode ke-4 dan 5 serta periode ke-7 sampai ke-10.
Sumber: Data Eviews 10, diolah
Gambar 7 Impulse Response Pertumbuhan Ekonomi, Expor, FDI terhadap Populasi
Dari  gambar  7  diatas,  guncangan  pada  variabel  populasi  di  respon  oleh  variabel pertumbuhan ekonomi dengan reaksi negatif, puncak respon pada periode ke-3. Namun, pada periode ke-5 sampai ke-10 trend terus mengalami penurunan. Sedangkan goncangan variabel populasi  terhadap  variabel  expor  mengalami  fluktuasi  dari  waktu  ke  waktu,  tetapi  trend cenderung negatif di waktu selanjutnya. Pada guncangan antara variabel populasi terhadap FDI terjadi fluktuasi dari waktu ke waktu dan terlihat pada periode ke-6 sampai ke-10 garis IRF terus menurun dan memberikan respon negatif.

## Sumber: Data Eviews 10, diolah
Gambar 8 Impulse Response Pertumbuhan Ekonomi, Expor, Populasi terhadap FDI
Pada  gambar  8  diatas,  dapat  dilihat  guncangan  pada  FDI  di  respon  oleh  variabel pertumbuhan ekonomi dengan reaksi positif, puncak respon terdapat pada periode ke-2. Pada periode ke-5 kondisi sudah mulai stabil. Guncagan pada variabel FDI memberikan respon negatif terhadap variabel expor dan puncak trend pada periode ke-2. Pada guncangan variabel FDI memberikan respon negatif terhadap variabel populasi, dan puncak trend pada periode ke-8.
Dari  hasil  estimasi  VECM  pada  Tabel  5,  variabel  populasi  tidak  memiliki  pengaruh
terhadap pertumbuhan  ekonomi,  maka  pada  hasil  IRF  tersebut  terlihat  guncangan  pada populasi berpengaruh negatif pada pergerakan pertumbuhan ekonomi, ekspor, dan FDI.

## Tabel 6
Rekap Respon Respon Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Expor Negatif Populasi Positif FDI Positif Respon Terhadap Expor Pertumbuhan Ekonomi Positif Populasi Negatif FDI Positif Respon Terhadap FDI Pertumbuhan Ekonomi Positif Expor Negatif Populasi Negatif Sumber: Eviews 10

## 2) Variance Decomposition
Tabel 7 Estimasi Variance Decomposition

## Variance Decomposition variabel D(GDPG)
Period S.E. D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI) 1 5.759359 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 5.934178 97.73054 1.727026 0.001572 0.540867 3 6.020502 95.78380 2.799544 0.725367 0.691290 4 6.094939 95.64720 2.732155 0.714750 0.905896 5 6.170034 95.46755 2.863294 0.764461 0.904697 6 6.271554 94.96057 3.376472 0.775544 0.887414 7 6.332342 94.79555 3.544370 0.765114 0.894969 8 6.354864 94.23231 4.021833 0.784709 0.961149 9 6.432559 93.67302 4.484817 0.849795 0.992364 10 6.501704 93.25039 4.785056 0.953327 1.011228 Cholesky Ordering: D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI)
Sumber : Eviews 10
Sebagai  variabel  dependen,  pertumbuhan  ekonomi  menjelaskan  100%  varians  pada periode pertama, dan persentase varians yang menurun pada periode berikutnya, sehingga pada periode kedua, 97,73% varians pertumbuhan ekonomi dapat dipertanggungjawabkan oleh variabel itu sendiri. Sementara itu, investasi asing langsung (FDI) menyumbang 0,540% dari variasi pertumbuhan ekonomi, sementara ekspor menyumbang 1,72% dan pertumbuhan penduduk 0,0015%. Pada periode kesepuluh, variansi pertumbuhan PDB hanya dijelaskan oleh pertumbuhan PDB saja (93,25%), ekspor (4,78%), jumlah penduduk (0,953%), dan FDI (1,011%).
Tabel 8 Variance Decomposition variabel D(Expo) Period S.E. D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI) 1 5.759359 89.19880 10.80120 0.000000 0.000000 2 5.934178 87.05745 10.22497 0.711368 2.006216 3 6.020502 88.41773 9.053544 0.744464 1.784260 4 6.094939 85.80103 11.82211 0.729338 1.647523 5 6.170034 85.06800 12.34329 0.700447 1.888262 6 6.271554 85.46241 11.92762 0.661061 1.948902 7 6.332342 84.57620 12.77793 0.838564 1.807310 8 6.354864 83.95779 13.30975 0.798778 1.933677 9 6.432559 84.02962 13.20660 0.761640 2.002138 10 6.501704 83.80776 13.51545 0.765681 1.911110
Cholesky Ordering: D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI)
Pada periode pertama, varian expor sebagai variabel independent dijelaskan oleh dirinya sendiri  senilai  10.80%,  sisanya  senilai  89.19%  dipengaruhi  oleh  variabel  pertumbuhan ekonomi(GDPG). Pada periode akhir ke-10, kontribusi nilai variabel pertumbuhan ekonomi senilai 83.80%, variabel expor senilai 13.51%, variabel populasi senilai 0.76%, dan variabel FDI senilai 1.911%.
Tabel 9 Variance Decomposition variabel D(POP) Period S.E. D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI) 1 5.759359 0.006524 8.280479 91.71300 0.000000 2 5.934178 0.062992 5.920210 93.39362 0.623173 3 6.020502 0.167492 6.703396 92.09765 1.031459 4 6.094939 0.147008 7.665876 90.96788 1.219233 5 6.170034 0.075387 8.300982 90.29030 1.333334 6 6.271554 0.065334 8.829158 89.64901 1.456493 7 6.332342 0.106884 9.285359 89.05937 1.548386 8 6.354864 0.175297 9.638269 88.57428 1.612155 9 6.432559 0.267131 9.926732 88.13774 1.668398 10 6.501704 0.382002 10.17545 87.72900 1.713552
Cholesky Ordering: D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI)
Pada  periode  pertama,  varian  populasi  sebagai  variabel  independent  dijelaskan  oleh dirinya  sendiri  senilai  91.71%.  Variabel  pertumbuhan  ekonomi  memberikan  kontribusi sebesar 0.0065% dan variabel  expor  sebesar  8.28%.  Pada  periode  akhir  ke-10,  kontribusi nilai variabel pertumbuhan ekonomi senilai 0.38%, variabel expor senilai 10.17%, variabel populasi senilai 87.72%, dan variabel FDI senilai 1.71%.
Tabel 10 Variance Decomposition Variabel D(FDI) Period S.E. D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI) 1 5.759359 58.14779 4.777869 13.71579 23.35855 2 5.934178 69.13504 3.181237 11.02839 16.65534 3 6.020502 79.27269 2.366942 7.181597 11.17877 4 6.094939 79.63381 2.290192 6.321330 11.75467 5 6.170034 79.61984 2.734619 6.364022 11.28152 6 6.271554 83.99113 2.265319 4.914721 8.828826 7 6.332342 84.41004 2.050156 4.686629 8.853171 8 6.354864 84.94286 2.329227 4.392574 8.335335 9 6.432559 86.39890 2.056679 4.037276 7.507148 10 6.501704 86.29711 1.971898 4.305034 7.425960
Cholesky Ordering: D(GDPG) D(EXPO) D(POP) D(FDI)
Pada periode pertama, varian FDI sebagai variabel independent dijelaskan oleh dirinya sendiri senilai  23.35.  Kemudian  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berkontribusi  sebanyak 58.14%,  expor  senilai  4.77%,  dan  populasi  senilai  13.71%.  Pada  periode  akhir  ke-10, kontribusi nilai variabel pertumbuhan ekonomi senilai 86.29%, variabel expor senilai 1.97%, variabel populasi senilai 4.30%, dan variabel FDI senilai 7.42%.

## Sumber: Data Eviews 10, diolah
Gambar 9 Estimasi Variance Decomposition (VD)
Dari  awal  periode  hingga  akhir  periode  ke-10,  variabel  pertumbuhan  ekonomi  terus mendominasi.  Grafik  selanjutnya  adalah  Variance  Decomposition  untuk  variabel  expor, pada akhir periode pertumbuhan ekonomi berkontribusi besar terhadap expor. Pada grafik selanjutnya  merupakan  Variance  Decomposition  untuk  variabel  populasi  yang mendominasi  pada  awal  periode  sampai  akhir  periode.  Grafik  yang  terakhir  merupakan Variance  Decomposition  untuk  variabel  FDI, pada  akhir  periode  pertumbuhan  ekonomi berkontribusi besar terhadap FDI.

## 4.2. Pembahasan
Penelitian ini bertujuan untuk mengurai pengaruh berbagai faktor penentu pertumbuhan ekonomi  terhadap  ekspor,  populasi,  dan  FDI  di  Indonesia  dari  tahun  1990  hingga  2019. Karena  nilai  variabel  diketahui  stasioner  pada  tingkat  perbedaan  pertama  dan  terdapat
kointegrasi, teknik VECM digunakan dalam penelitian ini. Temuan estimasi VECM (Tabel 5),  yang  menunjukkan  bahwa  ekspor  (-3,84976)  dan  FDI  (-5,10421)  keduanya  secara signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang, sedangkan populasi (-1,09094)  tidak  (t-statistik  2,5),  menunjukkan  bahwa  tidak  mempengaruhi  secara signifikan.
Pada kolom bagian kedua pada Tabel 5 menunjukkan hubungan jangka pendek, dengan nilai R-square  tertinggi  pada  variabel  populasi  sebesar  0.982882.  Dari  hasil  penelitian terdahulu yang didukung oleh penelitian Musriana et al. (2019)  menghasilkan bukti empiris bahwa “ekspor berpengaruh positif terhadap tingkat pertumbuhan  ekonomi di Indonesia”. Dari hasil estimasi  VECM  (Tabel  5), variabel  populasi tidak memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan  ekonomi,  maka  pada  hasil  IRF  tersebut  terlihat  guncangan  pada  populasi berpengaruh  negatif  pada  pergerakan  pertumbuhan  ekonomi,  ekspor,  dan  FDI.  Dalam penelitian  terdahulu  juga  mendukung  bahwa  investasi  asing  atau  investasi  dalam  negeri terbukti  secara  empiris  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  melalui  peningkatan pendapatan nasional (Jufrida et al., 2016) .

## 5. KESIMPULAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  pengaruh  ekspor,  populasi,  dan  FDI terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  dari  tahun  1990  hingga  2019.  Karena  nilai variabel diketahui stasioner pada tingkat pembeda pertama dan terdapat kointegrasi, maka teknik  VECM  adalah  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Hasil  IRF  menunjukkan  bahwa guncangan populasi berdampak negatif terhadap pergerakan pertumbuhan ekonomi, ekspor, dan  FDI,  berbeda  dengan  temuan  estimator  VECM  yang  menemukan  bahwa  variabel populasi tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Akan ada lebih banyak pilihan bagi pekerja rumah tangga untuk mendapatkan upah layak sebagai hasil dari investasi asing. Tingkat pertumbuhan PDB Indonesia secara signifikan dipengaruhi oleh investasi dari dalam dan luar. Peningkatan ekspor dan investasi asing dan dalam negeri, dua faktor yang mungkin berdampak  besar  pada  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia,  adalah  dua  contoh  di  mana penelitian ini akan berguna bagi pembuat kebijakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriesa, L. F., & Miyasto, M. (2013). Pengaruh desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi daerah dan ketimpangan pendapatan (Studi Kasus: Kabupaten/Kota di Jawa Tengah). Diponegoro Journal of Economics , 2 (1), 98–109.
Astuti, I. P., & Ayuningtyas, F. J. (2018). Pengaruh ekspor dan impor terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , 19 (1), 1–10.
Aulia, K. S., Sitorus, M., & Batubara, M. (2022). Peran Pasar Modal dalam Perekonomian Indonesia. JIKEM:  Jurnal  Ilmu  Komputer,  Ekonomi  Dan  Manajemen , 2 (2),  2523– 2529.
Charles W. L, H. (2014). Bisnis Internasional: Perspektif Asia . Salemba Empat. Jakarta.
Ginting, A. M. (2017). Analisis pengaruh ekspor terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 11 (1), 1–20. Group, T. W. B. (2022). World Development Indicators .
Gujarati, & Porter. (2009). Basic Econometrics (5th ed.) . McGraw-Hill Education.
Haniko,  V.  S.,  Engka,  D.  S.  M.,  &  Rorong,  I.  P.  F.  (2022).  Pengaruh  Konsumsi  Rumah Tangga,  Jumlah  Ekspor,  Dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Sulawesi Utara. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 22 (2).
Hasan,  M.,  &  Azis,  M.  (2018). Pembangunan  Ekonomi  &  Pemberdayaan  Masyarakat: Strategi  Pembangunan  Manusia  dalam  Perspektif  Ekonomi  Lokal .  CV.  Nur  Lina Bekerjasama dengan Pustaka Taman Ilmu.
Indayani,  S.,  &  Hartono,  B.  (2020).  Analisis  pengangguran  dan  pertumbuhan  ekonomi sebagai  akibat  pandemi  covid-19. Perspektif:  Jurnal  Ekonomi  Dan  Manajemen Akademi Bina Sarana Informatika , 18 (2), 201–208.
Jannah, F. M. (2020). Peningkatan ekonomi di tengah pandemi dalam menunjang pergerakan pertumbuhan ekonomi di Surabaya. Jurnal Inovasi Penelitian , 1 (7), 1427–1432.
Jufrida,  F.,  Nur  Syechalad,  M.,  &  Nasir,  M.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Investasi  Asing Langsung  (FDI)  dan  Investasi  Dalam  Negeri  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam , Volume 2 .
Musriana,  I.,  Pratiwi,  I.,  Nurhasanah,  &  Sinaga,  S.  (2019).  Pengaruh  Ekspor  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia  Periode  Tahun  2013-2017. Jurnal  Ekonomi Pendidikan , Volume 7 :
Purba,  J.  H.  V,  &  Magdalena,  A.  (2017).  Pengaruh  Nilai  Tukar  Terhadap  Ekspor  dan Dampaknya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. DeReMa Jurnal Manajemen , 12 (2), 285–295. Putri, R. H. (2019). Pengaruh Kebijakan Subsidi, Foreign Direct Investment (Fdi) Dan Tata Kelola Pemerintahan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Studi Kasus Negara-Negara di ASEAN) . Universitas Lampung. Putri, S. N. (2022). Pengaruh Ekspor, Investasi Asing Dan Jumlah Uang Beredar Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia  Dalam  Era  Pandemi  Covid-19  Menurut Perspektif Ekonomi Islam . UIN RADEN INTAN LAMPUNG. Rinaldy,  E.,  Ikhlas,  D.,  &  Utama,  A.  (2021). Perdagangan  Internasional:  Konsep  dan Aplikasi . Bumi Aksara. Scherly  H.  (2019). Ekspor  Impor  Indonesia .  International  Business  Management, Undergraduate Program, Binus University.
Siregar, I. M., Pratiwi, I., Nurhasanah, N., & Sinaga, S. (2019). Pengaruh Ekspor Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia  Periode  Tahun  2013-2017. Jurnal  Ekodik: Ekonomi Pendidikan , 7 (2), 46–54.
Sugiharti, R. R., Panjawa, J. L., & ... (2021). Dinamika Variabel Moneter terhadap Ekspor di Indonesia: Pendekatan VECM. UMMagelang Conference … , 59–81. Taufik, M. (2014). Pengaruh Investasi Dan Ekspor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Serta Penyerapan  Tenaga  Kerja  Provinsi  Kalimantan  Timur. Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif Terapan , Vol. 7 No.
W. H., G. (2003). Econometric Analysis. In Journal of the American Statistical Association 5th Ed. , Vol. 97 , I . https://doi.org/https://doi.org/10.1198/jasa.2002.s458 Widarjono, A. (2018). Ekonometrika Edisi Kelima . Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
Yenny,  N.  F.,  &  Anwar,  K.  (2020).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Di Kota Lhokseumawe. Jurnal Ekonomika Indonesia , 9 (2), 19–25.