Abstrak —Meningkatnya jumlah wisatawan asing datang ke Bali pasca Pandemi COVID-19 mengakibatkan perekonomian Provinsi Bali kembali pulih. Bali yang kembali ramai membuat masyarakat kembali mendapatkan pekerjaan dan menggunakan  uang mereka. Sementara itu, tingkat inflasi di Provinsi Bali mengalami peningkatan pasca pandemi COVID- 19. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat inflasi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat hubungan antara tingkat Inflasi di Provinsi Bali dengan jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing. Selain itu, ingin dilihat pula pengaruh guncangan pada masing-masing variabel serta persentase peran variabel makroekonomi terhadap pergerakan nilai Inflasi di Provinsi Bali. Penelitian ini menggunakan analisis Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) untuk mencapai tujuan sehingga metode yang akan digunakan adalah Vector Error Correction Model (VECM). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa respon yang diberikan inflasi terhadap guncangan yang dialami jumlah uang beredar dan jumlah wisatawa asing dalam jangka panjang masing- masing menunjukkan respon positif dan stabil. Dalam jangka pendek inflasi merespon guncangan dari jumlah uang beredar secara fluktuatif, namun jika guncangan terus berlanjut inflasi akan merespon guncangan pada jumlah uang beredar secara stabil dan positif. Sementara itu, dalam jangka pendek guncangan jumlah wisatawan asing dapat menyebabkan peningkatan yang signifikan pada nilai inflasi dan jika guncangan terus berlanjut inflasi akan merespon guncangan pada jumlah wisatawan asing secara stabil dan positif. Guncangan yang paling berperan terhadap pergerakan nilai inflasi di Provinsi Bali adalah guncangan yang dialami oleh jumlah wisatawan asing di Bali sebesar 22,42%.
Kata Kunci — Inflasi, VECM, Guncangan, Jumlah Uang Beredar, Wisatawan Asing.

## I. PENDAHULUAN
NFLASI  merupakan masalah yang kerap terjadi pada perekonomian suatu daerah. Inflasi merupakan fenomena ekonomi naiknya tingkat harga secara umum dan berkesinambungan [1]. Pada Laporan Perekonomian Provinsi Bali Agustus 2022   oleh Bank Indonesia, tingkat Inflasi Provinsi Bali Triwulan II sebesar 5.75% (yoy). Perekonomian Bali mengandalkan sektor pariwisata sebagai sumber pendapatan. Bersumber dari data BPS Provinsi Bali, jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Bali tahun 2019 sebanyak 4,9 Juta wisatawan.
Pandemi Covid-19 yang melanda Indonesia  pada awal tahun 2020, memberikan dampak yang sangat besar terhadap pariwisata Bali. Pada  data BPS, jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Bali tahun 2020 sejumlah 1,06 juta wisatawan menurun 78% dibandingkan jumlah wisatawan mancanegara tahun 2019. Pada tahun 2021, jumlah wisatawan mancanegara hanya sejumlah 51
wisatawan. Hal tersebut disebabkan oleh adanya pembatasan perjalanan dalam negeri dan luar negeri sebagai antisipasi penyebaran virus Covid-19.  Pada  Juli 2022 total jumlah wisatawan asing sebesar 618.008 wisatawan.  Peningkatan jumlah wisatawan pada tahun 2022 sejalan dengan regulasi pemerintah atas pelonggaran perjalanan wisatawan domestik dan mancanegara ke Indonesia. Terselenggaranya G20 di Nusa Dua Bali, berhasil menarik  banyak wisatawan mancanegara untuk datang ke Bali.
Sektor pariwisata yang kembali pulih membuat masyarakat kembali mendapatkan pekerjaan mereka. Hal tersebut membuat jumlah uang beredar di masyarakat meningkat. Jumlah uang beredar pada Juli 2022 naik 32% dari Juli 2019. Kenaikan jumlah uang beredar secara terus-menerus dapat menjadi faktor yang mempengaruhi kenaikan pada nilai inflasi  [1].  Kenaikan jumlah uang beredar juga mempengaruhi variabel ekonomi lainnya yaitu suku bunga [2].  Tingkat suku bunga yang tinggi akan memberikan kesulitan bagi investasi pada sektor riil, namun peningkatan pada suku bunga akan memberikan stimulus peningkatan tabungan masyarakat  sehingga jumlah uang beredar dimasyarakat menurun [3].
Penelitian ini menggunakan variabel jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing ke Bali untuk melihat hubungan jangka panjang dan jangka pendek terhadap  tingkat inflasi Provinsi Bali. Jika terdapat lebih dari dua variabel penelitian yang digunakan  pada model, maka terdapat kemungkinan adanya lebih dari satu vektor kointegrasi atau persamaan jangka panjang pada model  ekonomentrika  [4].  Kelebihan VECM yaitu dapat mengetahui kausalitas antar variabel dan mendapatkan variabel bebas yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon jika terjadi shock . VECM juga dapat mendalami hubungan timbal balik antar variabel dalam bentuk model jangka panjang yang berstruktur  [5].  Tujuan dilakukan  penelitian ini untuk mendapatkan karakteristik inflasi dan faktor-faktor yang mempengaruhinya di Provinsi Bali, memperoleh model terbaik untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Provinsi Bali dengan pendekatan VECM, serta mengestimasi guncangan dan mengkaji variabel predictor yang paling berperan akibat terjadinya guncangan pada variabel prediktor dalam jangka panjang.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Linier
Analisis regresi merupakan analisis yang bertujuan untuk menunjukkan hubungan matematis antara variabel respon dan variabel prediktor [4]. Secara matriks, persamaan regresi linier ditunjukkan pada Persamaan 1.

## Analisis Determinasi Inflasi Provinsi Bali dengan Pendekatan Vector Error Correction Model (VECM)
Anak Agung Ayu Prasasti Ayundari dan Setiawan Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : setiawan@statistika.its.ac.id
I
𝒚𝒚 = 𝐗𝐗𝐗𝐗 + 𝜺𝜺 (1)
dimana 𝒚𝒚 yaitu vektor variabel respon berukuran ( 𝑛𝑛 × 1 ), 𝐗𝐗 adalah matriks variabel predictor berukuran ( 𝑛𝑛 × 𝑘𝑘 + 1 ), dan 𝜺𝜺 adalah residual berukuran  ( 𝑛𝑛 × 1 ).
B. Vector Autoregressive (VAR) Vector Autoregressive (VAR) merupakan model Autoregressive (AR) yang dikembangkan  [5].  Pada model VAR nilai variabel pada model tidak hanya bergantung pada lag-nya sendiri tapi juga bergantung pada lag variabel lain. Persamaan model VAR ditunjukkan pada Persamaan 2.
𝒚𝒚 𝒕𝒕 = 𝒂𝒂 𝟎𝟎 + � 𝑨𝑨 𝒊𝒊 𝒚𝒚 𝒕𝒕−𝒊𝒊 + 𝜺𝜺 𝒕𝒕 𝒑𝒑 𝒊𝒊=𝟏𝟏 (2)
Dimana 𝒚𝒚 𝒕𝒕 adalah  vektor variabel prediktor ke-t yang berukuran n x 1, 𝒂𝒂 𝟎𝟎 merupakan  vektor intersep yang berukuran n x 1, 𝑨𝑨 𝒊𝒊 adalah  parameter dengan ukuran p x p dengan i = 1,2,…, p, dan 𝜺𝜺 𝒕𝒕 adalah  vektor residual dengan ukuran p x 1.

## C. Error Correction Model (ECM)
Error Correction Model (ECM) membagi persamaannya menjadi dua yaitu persamaan jangka panjang dan persamaan jangka pendek. Asumsi yang harus dipenuhi yaitu variabel- variabel yang digunakan tidak ada yang stasioner pada level atau I(0) dan residual  persamaan  jangka panjang stasioner pada level  [4]. Model persamaan jangka panjang model ECM ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝑦𝑦 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 (3)
Dimana 𝑦𝑦 𝑡𝑡 adalah  variabel respon pada waktu ke -t , 𝑋𝑋 𝑡𝑡 merupakan variabel prediktor pada waktu ke-t, dan 𝜀𝜀 𝑡𝑡 adalah residual  pada waktu ke-t.  Residual  pada  persamaan jangka panjang juga digunakan sebagai salah satu variabel pada persamaan jangka pendek. Persamaan jangka pendek pada model ECM ditunjukkan pada Persamaan 4.
∆𝑦𝑦 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ∆𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛾𝛾𝜀𝜀 𝑡𝑡 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (4)
Dimana ∆𝑦𝑦 𝑡𝑡 merupakan variabel y yang didifferenkam pada orde 1, ∆𝑥𝑥 𝑡𝑡 adalah variabel x yang didifferenkan pada orde 1, 𝜀𝜀 𝑡𝑡 merupakan  residual persamaan jangka panjang pada periode t-1, dan 𝑢𝑢 𝑡𝑡 adalah residual pada persamaan jangka pendek.

## D. Vector Error Correction Model (VECM)
Vector Error Correction Model (VECM) yaitu model perkembangan model VAR yang digunakan untuk data time series yang tidak stasioner dan memiliki hubungan jangka panjang  [5].  Asumsi yang wajib dipenuhi untuk menggunakan metode VECM yaitu data time series harus stationer pada diferensiasi pertama untuk seluruh variabel dan terdapat kointegrasi  [6]. Jika 𝑍𝑍 𝑡𝑡 = [ 𝑌𝑌 𝑡𝑡 𝑋𝑋 𝑡𝑡 𝑊𝑊 𝑡𝑡 ] , persamaan VECM ditunjukkan pada Persamaan 5.
∆𝒁𝒁 𝒕𝒕 = 𝚪𝚪 𝒊𝒊 ∆𝒁𝒁 𝒕𝒕−𝟏𝟏 + � 𝒁𝒁 𝒕𝒕−𝟏𝟏 + 𝜺𝜺 𝒕𝒕 (5)
Dimana ∆𝒁𝒁 𝒕𝒕 adalah vektor determinan variabel prediktor ke- t yang berukuran n x 1, ∏ adalah  matriks koefisien kointegrasi ( ∏ = 𝜶𝜶𝜷𝜷 ′ ) berukuran 𝑛𝑛 × 𝑘𝑘 , 𝜶𝜶 adalah  vektor penyesuaian jangka panjang, 𝜷𝜷 merupakan vektor parameter jangka panjang, 𝒁𝒁 𝒕𝒕−𝟏𝟏 merupakan vektor variabel bebas lag ke-1  berukuran 𝑛𝑛 × 1 , 𝚪𝚪 𝒊𝒊 adalah  koefisien matrik variabel bebas ke- i berukuran 𝑛𝑛 × 𝑛𝑛 pada i = 1,2,…, p -1, dan 𝜺𝜺 𝒕𝒕 adalah vektor residual berukuran 𝑛𝑛 × 1 . 1) Augmented Dickey Fuller (ADF) Test
Uji unit root merupakan salah satu pengujian yang sering digunakan untuk menguji kestasioneran suatu data time series [6]. Uji unit root dikembangkan menggunakan Augmented Dickey Fuller (ADF) Test.
∆𝑦𝑦 𝑡𝑡 = 𝛼𝛼 0 + 𝛾𝛾𝑦𝑦 𝑡𝑡−1 + � 𝛽𝛽 𝑖𝑖 ∆𝑦𝑦 𝑡𝑡−1 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 (6)
Dimana 𝛼𝛼 0 merupakan  intersep, 𝛾𝛾 merupakan  koefisien autoregressive , 𝛽𝛽 𝑖𝑖 adalah  koefisien autoregressive yang membedakan dengan nilai 𝑖𝑖 = 2, 3, ⋯ , 𝑝𝑝 , ∆𝑦𝑦 𝑡𝑡−𝑖𝑖 merupakan hasil diferensiasi data pada periode ke- t .  Statistik uji ADF Test ditunjukkan pada Persaman 7.
𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛾𝛾� 𝜎𝜎 𝛾𝛾� (7)
Dimana 𝛾𝛾� merupakan dugaan kuadrat terkecil dari 𝛾𝛾 dan 𝜎𝜎 𝛾𝛾� adalah standart error dari 𝛾𝛾 . Data disimpulkan telah stasioner apabila nilai 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 < 𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 pada McKinnon critical values atau apabila nilai 𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑢𝑢𝑣𝑣 < 𝛼𝛼 (5%) . Apabila data tidak stasioner pada tingkat level (ordo 0) maka dilakukan diferensiasi pada tingkat ordo ke-1 (first difference).
Tabel 1. Variabel Penelitian
Variabel Deskripsi Skala Satuan INF ( 𝑦𝑦 𝑡𝑡 ) Inflasi Provinsi Bali Rasio  Persen (%) JUB ( 𝑥𝑥 𝑡𝑡 ) Jumlah Uang Beredar Rasio  Milliar Rupiah WISMAN ( 𝑤𝑤 𝑡𝑡 ) Jumlah wisatawan asing di BAli Rasio  Ribu Orang
Tabel 2. Statistika Deskriptif
INF (%) JUB (Milliar Rupiah) WISMAN (Ribu Orang) Rata-rata 2,117 1380 279,5 Varian 1,010 612415 67090,2 Standar Deviasi 1,005 783 259 Minimal 0,433 209 0 Maksimal 3,646 4132 624,4
Gambar 1. Nilai dan Pertumbuhan Inflasi Provinsi Bali.
Gambar 2. Nilai dan Pertumbuhan Jumlah Uang Beredar.
2) Penentuan Lag Optimal
Penentuan panjang lag optimum mempertimbangkan nilai dari Aikaike’s Information Criterion (AIC), Schawrz Information Criterion (SIC), Hannan-Quinn Criterion (HQ), Likelihood-ratio Criteration (LR), dan final prediction error (FPE) [5].

## 3) Analisis Kointegrasi Johansen
Uji Kointegrasi Johansen merupakan uji kointegrasi khusus untuk struktur data diffrensiasi model VAR(p)  [7]. Pengujian kointegrasi Johansen memakai analisis trace statistic atau memakai maximum eigen value [8]. Statistik uji analisis trace statistic ditunjukkan pada Persamaan 8.
𝜆𝜆 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑡𝑡𝑇𝑇𝑡𝑡 ( 𝑟𝑟 ) = −𝑇𝑇 � ln 𝑖𝑖 𝑖𝑖=𝑇𝑇+1 (1 − 𝜆𝜆̂ 𝑖𝑖 ) (8)
Keputusan tolak 𝐻𝐻 0 jika nilai 𝜆𝜆 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑡𝑡𝑇𝑇𝑡𝑡 ( 𝑟𝑟 ) > nilai kritis, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat kointegrasi pada rank ke- k . Jika 𝑘𝑘 > 0 dapat disimpulkan terdapat kointegrasi antar peubah dan model yang digunakan yaitu model VECM.

## 4) Analisis Kausalitas Granger
Untuk pemodelan VECM, uji kausalitas Granger digunakan untuk memeriksa hubungan jangka pendek variabel    [8]. Estimasi yang dihasilkan oleh uji kausalitas granger adalah sebagai berikut  [6]: a. hubungan kausalitas satu arah dari 𝑌𝑌 𝑡𝑡 ke 𝑋𝑋 𝑡𝑡 ; b. hubungan kausalitas satu arah dari 𝑋𝑋 𝑡𝑡 ke 𝑌𝑌 𝑡𝑡 ; c. kausalitas dua arah atau saling mempengaruhi;
d. tidak terdapat hubungan saling ketergantungan.
Apabila 𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 > 𝐹𝐹 𝛼𝛼 ; 𝑞𝑞 ; 𝑖𝑖−𝑘𝑘 atau 𝑝𝑝 − 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑢𝑢𝑣𝑣 < 0,05 maka 𝑋𝑋 𝑡𝑡 dapat disimpulkan memiliki hubungan dengan 𝑌𝑌 𝑡𝑡 .
5) Uji Diagnostik Model
Uji diagnostik model yang dilakukan pada penelitian ini adalah uji autokorelasi, uji normalitas, dan uji heterokedastisitas, pengecekan multikolineritas.  Uji Autokorelasi menggunakan  uji Portmanteu Ljung Box. Uji Jarque Bera merupakan salah satu bentuk dari uji Portmanteu Ljung Box yang dapat digunakan untuk
pengujian normalitas. Sementara itu, Uji Heteroskedastisitas menggunakan uji white heteroskedasticity .
6) Impluse Response Function (IRF)
IRF digunakan untuk membuktikan urutan proses  variabel yang digunakan pada penelitian  [7]. IRF menganalisis pengaruh shock atau guncangan suatu variabel dalam persamaan terhadap seluruh nilai variabel pada beberapa periode ke depan. Analisis IRF dilakukan dengan cara salah satu variabel prediktor diberikan shock.

## 7) Variance Decomposition (VD)
Analisis VD bertujuan untuk memprakirakan proporsi kontribusi varian tiap variabel akibat adanya pergerakan tertentu pada model  [7].  VD dilakukan dengan menyusun varian total berdasarkan varian dari variabel lainnya sehingga dihasilkan presentase varian variabel terhadap variabel total.

## E. Inflasi
Inflasi merupakan merupakan fenomena ekonomi naiknya tingkat harga secara umum dan berkesinambungan [1]. Syarat kenaikan harga dapat disebut inflasi yaitu ketika harga-harga mengalami kenaikan secara umum dan terus-menerus. Berdasarkan sumber penyebabnya inflasi dibedakan menjadi tiga yaitu inflasi permintaan, inflasi penawaran, dan inflasi campuran. Inflasi permintaan adalah peningkatan harga yang disebabkan oleh supply yang tidak dapat memenuhi peningkatan permintaan.
Peningkatan permintaan terjadi pada keadaan perekonomian yang berkembang cepat.  Jika inflasi disebabkan permintaan tetap sedangkan supply mengalami penurunan sehingga tidak dapat memenuhi permintaan, inflasi tersebut adalah inflasi penawaran. Faktor yang mempengaruhi perubuhan supply seperti gagal panen, kenaikan bahan bakar minyak, dan lainnya. Yang terakhir yaitu inflasi campuran yang merupakan gabungan dari peningkatan permintaan dan peningkatan biaya produksi.

## F. Jumlah Uang Beredar
Pengertian uang dibagi menjadi dua yaitu dalam arti sempit (M1) dan dalam arti luas (M2). Dalam arti sempit (M1) adalah uang yang memiliki kemampuan likuiditas yang tinggi yaitu uang kartal dan uang giral. Kemudian, dalam arti luas (M2) merupakan gabungan M1, Uang kuasi, dan surat berharga yang dimiliki oleh sektor swasta dengan jangka waktu sampai dengan satu tahun  [9].
Gambar 3. Nilai dan Pertumbuhan Jumlah Wisatawan Asing di Bali.
Gambar 4. Scatter Plot Inflasi dan Jumlah Uang Beredar.
Gambar 5. Scatter Plot Inflasi dan Jumlah Wisatawan Asing.
Tabel 3. Matriks Korelasi INF JUB JUB 0,350 WISMAN 0,805 0,443
Pada teori kuantintas menjelaskan tentang perubahan inflasi dapat dipengaruhi oleh jumlah uang beredar dan ekspetasi masyarakat    [10]. Teori kuantitas menekankan inflasi hanya dapat terjadi jika terdapat penambahan pada jumlah uang yang beredar dalam bentuk uang kartal atau uang giral. Tanpa adanya penambahan jumlah uang beredar, seperti kegagalan panen, hanya akan menyebabkan kenaikan harga sementara.

## G. Wisatawan
Wisatawan merupakan individu yang melakukan mobilisasi ke daerah lain dengan tujuan berlibur, berobat, berbisis, berolahraga, menempuh pendidikan, atau mengunjungi tempat-tempat wisata [11]. Jenis wisatawan dibagi menjadi dua yaitu wisatawan nusantara atau domestik dan wisatawan mancanegara atau internasional.  Hubungan inflasi dan jumlah wisatawan berkaitan dengan teori perubahan inflasi diakibatkan oleh perubahan permintaan ( demand pull inflation) . Demand pull inflation adalah inflasi yang ditandai dengan adanya kenaikan/ kelebihan permintaan    [12].  Dengan meningkatnya jumlah wisatawan akan meningkatkan permintaan barang-barang untuk kebutuhan sektor pariwisata seperti kebutuhan restoran, perhotelan, dan objek wisata lainnya. Kenaikan jumlah wisatawan akan memicu kenaikan permintaan, dan jika persediaan ( supply) di perekonomian tidak dapat memenuhi makan memicu peningkatan inflasi.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Bank Indonesia  dan BPS Provinsi Bali. Data Inflasi Provinsi Bali dan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara diperoleh dari data publik pada situs web BPS
Provinsi Bali. Data Jumlah Uang Beredar diperoleh dari Bank Indonesia. Rentang data yang digunakan yaitu Januari 2018 sampai Desember 2021 dengan bentuk data bulanan.

## B. Variabel Penelitian
Spesifikasi model VECM pada penelitian ini ditunjukkan seperti berikut ini.
� ∆𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡 ∆𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡 ∆𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡 � = 𝚪𝚪 𝒊𝒊 � ∆𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 ∆𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 ∆𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 � + � � 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 � + 𝜺𝜺 𝒕𝒕
Variabel yang digunakan terdiri dari Inflasi Provinsi Bali dan beberapa variabel lainnya yang diperkirakan secara teori ekonomi memiliki hubungan jangka panjang dan jangka pendek terhadap Inflasi Provinsi Bali. Tabel 1 menunjukkan variabel penelian yang akan digunakan pada analisis determinasi inflasi Provinsi Bali.

## C. Langkah Analisis
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. melakukan proses analisis deskriptif dan eksplorasi data pada variabel penelitian
2. melakukan pemodelan untuk mendeteksi faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Provinsi Bali menggunakan pendekatan VECM dengan langkah- langkah sebagai berikut:  (a)  melakukan pengecekan stasioneritas pada data, (b) menentukan panjang lag optimum, (c) melakukan uji stabilitas model VAR, (d) melakukan uji kointegritas, (e) melakukan uji kausalitas, (f)  melakukan estimasi parameter model VECM, (g) melakukan uji diagnostik model.
3. melakukan analisis IRF dan VD untuk mengidentifikasi
Tabel 4 . Hasil Uji Stasioner Tingkat Level (Derajat 0) Variabel DF 5% Nilai Kritis p- value Keterangan INF -1,5691  -2,9252 0,4902  Tidak Stasioner JUB -6,8364  -2,9252 0,0000  Stasioner WISMAN -1,0642  -2,9266 0,7220  Tidak Stasioner Tabel 5. Hasil Uji Stasioner 1 st Difference (Derajat 1) Variabel DF 5% Nilai Kritis p-value Keterangan INF -7,3019 -2,9266 0,0000 Stasioner JUB -8,2909 -2,9281 0,0000 Stasioner WISMAN -4,5142 -2,9266 0,0007 Stasioner Tabel 6. Pemilihan Lag Optimum Lag LR FPE AIC SC HQ 0 NA 1,37 × 10 10 31,85345 31,97510 31,89857 1 175,2999*  2,58 × 10 8 * 27,88005*  28,36665*  28,06050* 2 9,440532 3,03 × 10 8 28,03399 28,88553 28,34978 3 4,409622 4,07 × 10 8 28,31339 29,52988 28,76452 4 12,50433 4,22 × 10 8 28,31911 29,90055 28,90559
Tabel 7. Hasil Uji Stabilitas Model Root Modulus 0,975387 0,975387 0,724876 0,724876 -0,284565 0,284565 Tabel 8. Hasil Uji Kointegrasi Lag Max Eigen Value Nilai Kritis 5% p- value Keputusan 𝑯𝑯 𝟎𝟎 𝑯𝑯 𝟏𝟏 r ≤ 0 r >
0 30,44709 22,29962 0,0029  Tolak 𝐻𝐻 0 r ≤ 1 r > 1 7,536010 15,89210 0,6039 Gagal Tolak 𝐻𝐻 0 r ≤
2 r > 2 1,761726 9,164546 0,8245 Gagal Tolak 𝐻𝐻 0 Tabel 9. Hasil Uji Kausalitas Granger
No Hipotesis ( 𝑯𝑯 𝟎𝟎 ) Jumlah Pengamatan  Chi-sq p-value 1 JUB tidak memiliki hubungan kausalitas dengan INF 47 0,0850 0,7707 INF tidak memiliki hubungan kausalitas dengan JUB 47 0,0252 0,8740 2 WISMAN tidak memiliki hubungan kausalitas dengan INF 47 8,8437 0,0029 INF tidak memiliki hubungan kausalitas dengan WISMAN 47 22,3699  0,2237
guncangan jangka pendek dan pergerakan jangka panjang variabel di setiap persamaan dan proporsi pergerakan yang diakibatkan oleh guncangan dari variabel secara berurutan
4. menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Variabel Penelitian
Tabel  2  menampilkan nilai rata-rata, varian, standar deviasi, minimal, dan maksimal untuk masing-masing variabel yang digunakan di dalam penelitian.  Oleh karena data yang digunakan merupakan data deret waktu, data juga akan disajikan dalam bentuk grafik garis terhadap waktu disertai dengan nilai pertumbuhan year on year (yoy). Nilai dan pertumbuhan inflasi di Provinsi Bali disajikan oleh Gambar 1.
Pada Gambar 1 selama empat tahun terakhir tingkat inflasi mengalami pergerakan yang cukup fluktuatif.  Pergerakan nilai  pertumbuhan inflasi juga sejalan dengan nilai inflasi. Pada Maret 2020, inflasi Provinsi Bali mengalami penurunan yang cukup signifikan dan memiliki nilai pertumbuhan yang negatif. Kemudian, pada Juni 2021, terdapat kenaikan yang signifikan baik dari tingkat inflasi dan nilai pertumbuhan (yoy).  Nilai dan pertumbuhan jumlah uang beredar disajikan pada Gambar 2.
Pada Gambar 2 pergerakan nilai pertumbuhan jumlah uang beredar juga cukup fluktuatif, sejalan dengan pergerakan nilai aktualnya. Meskipun bergerak secara fluktuatif, trend pergerakan jumlah uang beredar mengalami penurunan. Hal tersebut mengindikasikan adanya dampak dari pandemi COVID-19 terhadap perekonomian Provinsi Bali, dimana masyarakat bali banyak kehilangan pekerjaan mereka dikarenakan tidak terdapat wisatawan sehingga jumlah uang beredar menurun. Nilai dan pertumbuhan jumlah 3isatawan qsing di Provinsi Bali disajikan pada Gambar 3.
Pada Gambar 3 Jumlah wisatawan asing datang ke Bali mengalami penurunan yang sangat signifikan pada bulan Maret 2020 akibat penerapan pembatasan perjalanan hampir di seluruh negara untuk mencegah penyebaran virus COVID-
19. Nilai pertumbuhan wisatawan juga mengalami penurunan pada tahun 2020 sampai tahun 2021. Pada tahun 2021, pada bulan Mei dan November terdapat peningkatan yang tidak signifikan pada nilai pertumbuhan. Hal ini mengindikasikan adanya efek dari kebijakan pemerintah yang melonggarkan perjalanan walaupun masih terbatas dan harus menjalani karangtina terlebih dahulu.

## B. Scatter Plot Inflasi dan Variabel Makroekonomi
Gambar 4 menyajikan Scatter plot hubungan jumlah uang beredar terhadap inflasi. Pada Gambar 4 menunjukkan inflasi dan jumlah uang beredar memiliki polahubungan    acak cenderung ke arah positif. Hal ini sejalan dengan teori kuantitas yang mengatakan peningkatan jumlah uang beredar akan  berdampak positif terhadap  tingkat inflasi. Gambar 5 menunjukkan Scatter plot hubungan jumlah wisatawan terhadap inflasi.
Pada Gambar 5 scatter plot menunjukkan pola pola acak cenderung  pola acak yang cenderung ke arah positif. Ini menunjukkan bahwa jumlah wisatawan asing di Bali diduga memiliki pengaruh positif terhadap inflasi Provinsi Bali.

## C. Matriks Korelasi
Tabel  3  menampilkan matriks korelasi untuk seluruh variabel yang digunakan di dalam penelitian. Semua variabel independen memiliki korelasi  yang kuat dengan variabel dependen. Hal ini ditandai dengan koefisien korelasi yang dimiliki oleh JUB dan WISMAN terhadap Inflasi secara mutlak bernilai lebih dari 0,05. JUB dan WISMAN memiliki hubungan positif terhadap inflasi. Hal ini berarti semakin besar nilai JUB dan WISMAN maka nilai inflasi akan semakin besar.

## D. Pemodelan dengan VECM
Berikut adalah pemodelan menggunakan VECM.
1) Uji Stasioneritas Data
Hasil uji stasioner pada tingkat level atau I(0) dari masing- masing variabel ditampilkan pada Tabel  4.  Tabel 4 menunjukkan nilai bahwa variabel INF dan WISMAN masih belum stasioner pada tingkat level karena memiliki nilai p- value lebih dari 0,05. Oleh karena itu, perlu dilakukan diferensiasi di semua variabel untuk mendapatkan stasioneritas pada derajat yang sama. Hasil uji stasioner pada
Tabel 10.

## Estimasi Jangka Panjang VECM
Koefisien t-stats 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 1 𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 -0,1817 -6,2295 𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 0,2676 4,3373 C 182,2155 5,3951 Tabel 11. Estimasi Jangka Pendek VECM ∆𝑰𝑰𝑰𝑰𝑰𝑰 ∆𝑱𝑱𝑱𝑱𝑱𝑱 ∆𝑾𝑾𝑰𝑰𝑾𝑾𝑾𝑾𝑨𝑨𝑰𝑰 koefis ien t-stat koefis ien t-stat Koefi sien t-stat ECT 0,000 4 0,506 8 7,492 4 5,263 0* - 0,084 6 - 0,796 9 ∆𝑰𝑰𝑰𝑰𝑰𝑰 𝒕𝒕−𝟏𝟏 - 0,104 7 - 0,735 6 82,12 46 - 0,333 4 - 21,29 44 - 1,145 4 ∆𝑱𝑱𝑱𝑱𝑱𝑱 𝒕𝒕−𝟏𝟏 0,000 1 - 0,825 5 0,051 3 0,323 9 - 0,003 5 - 0,300 0 ∆𝑾𝑾𝑰𝑰𝑾𝑾𝑾𝑾𝑨𝑨 0,002 7 2,610 3* - 0,803 9 - 0,450 3 0,040 9 3,079 8*
Tabel 12. Hasil Uji Autokorelasi Lag  Q-Stat Prob,* Adj Q-Stat Prob,* df 1 1,145724 --- 1,171185 --- --- 2 3,756088 0,9993 3,900202 0,9991 16 3 11,49217 0,9902 12,17601 0,9851 25 4 25,94328 0,8375 28,00341 0,7558 34 5 37,32831 0,7150 40,77687 0,5682 43 6 48,14152 0,6264 53,21206 0,4273 52 7 55,30025 0,6816 61,65568 0,4524 61 8 63,77387 0,6865 71,91323 0,4143 70 9 74,37464 0,6263 85,09256 0,2996 79 10 77,64986 0,7770 89,27756 0,4419 88 11 83,88370 0,8262 97,47062 0,4675 97 12 101,0898 0,6166 120,7494 0,1551 106 13 111,6705 0,5705 135,4983 0,0931 115 14 115,1954 0,7020 140,5654 0,1468 124 15 123,1172 0,7192 152,3202 0,1206 133 16 127,9687 0,7944 159,7593 0,1464 142 17 135,3150 0,8152 171,4120 0,1223 151 18 139,9411 0,8717 179,0120 0,1445 160 19 144,5417 0,9137 186,8501 0,1649 169 20 150,2560 0,9356 196,9600 0,1571 178
diferensiasi pertama ditampilkan pada Tabel  5.  Tabel  5 menunjukkan bahwa semua variabel telah stasioner pada first difference sehingga dapat dilanjutkan ke analisis VAR/VECM.
2) Pemilihan Lag Optimum
Panjang lag optimum ditunjukkan melalui nilai terkecil AIC, SC, HQ, LR, dan FPE. Perhitungan lag maksimum yang digunakan  adalah 𝐼𝐼 1 3 ⁄ atau akar pangkat tiga dari jumlah observasi. Pada penelitian ini, jumlah pengamatannya adalah 48 sehingga 𝐼𝐼 1 3 ⁄ = 3,63 ≈ 4 adalah nilai kriteria pada lag maksimum yang ditentukan. Nilai lag optimum masing- masing kriteria disajikan pada Tabel 6.
Tanda bintang (*) di masing-masing sel Tabel 6 menunjukkan nilai terkecil AIC, SC, HQ, LR, dan FPE dari empat lag. Panjang lag dapat diartikan sebagai periode waktu yang dibutuhkan masing-masing variabel untuk berpengaruh terhadap periode masa lalunya. Lag optimal ditunjukkan pada lag 1 berdasarkan AIC, SC, HQ, LR, dan FPE. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua variabel memiliki 1 lag optimum secara teoritik.

## 3) Uji Stabilitas VAR
Model dikatakan stabil apabila output bernilai kurang dari satu. Hasil uji stabilitas dengan lag 1 dapat dilihat pada Tabel 7. Pada Tabel 7 menunjukkan nilai modulus hasil uji stabilitas tidak ada yang lebih dari satu sehingga model VAR sudah stabil. Model yang stabil dapat menghasilkan interpretasi IRF dan VD yang valid.

## 4) Uji Kointegrasi
Dalam penelitian ini, pengujian kointegrasi akan dilakukan dengan melihat nilai maksimal eigen value . Berdasarkan hasil uji kointegrasi pada Tabel  8, didapatkan bahwa terdapat kointegrasi pada model dengan r > 0 dan r ≤ 1. Maka, dapat disimpulkan terdapat satu persamaan kointegrasi pada variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian.

## 5) Uji Kausalitas
Hasil analisis dari uji kausalitas granger disajikan dalam Tabel  9.  Kriteria penarikan keputusan dari pengujian ini adalah nilai p-value yang lebih kecil dari tingkat signifikansi 5% sehingga dapat disimpulkan suatu variabel akan mempengaruhi variabel lainnya. Pada Tabel 9  didapatkan hasil bahwa hubungan antara variabel JUB dan INF tidak memiliki ketergantungan. Sementara hubungan WISMAN dan INF memiliki hubungan kausalitas satu arah dalam jangka pendek.

## 6) Estimasi Parameter Model VECM
Tabel  10  menampilkan ringkasan estimasi parameter model jangka panjang dan Tabel 11 menampilkan ringkasan estimasi parameter model jangka pendek.  Pada  Tabel  10 variabel JUB dan WISMAN memiliki nilai mutlak t-stat yang signifikan dalam taraf signifikansi 5%, sehingga dalam jangka panjang variabel jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing pada satu periode sebelumnya akan mempengaruhi inflasi saat ini dalam jangka panjang.
Pada Tabel 11 menunjukkan menunjukkan nilai koefisien ECT inflasi sebesar 0,0004 dan tidak signifikan dengan taraf signifikansi 5%, sehingga dapat simpulkan tidak terhadap hubungan kausalitas jangka panjang dari jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing terhadap pertumbuhan inflasi. Koefisien ECT jumlah uang beredar sebesar 7,4924 dan signifikan dengan taraf signifikansi, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan kausalitas jangka panjang dari inflasi dan jumlah wisatawan asing terhadap jumlah uang beredar. Sementara itu, koefisen ECT jumlah wisatawan sebesar − 0,0846 dan tidak signifikan pada taraf signifikansi 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan kausalitas jangka panjang dari inflasi dan jumlah uang beredar terhadap jumlah wisatawan asing. Selain jangka panjang, analisis VECM juga memberikan informasi tentang pengaruh jangka pendek variabel independent terhadap respon. Berdasarkan hasil analisis pada Tabel  10 terlihat bahwa variabel WISMAN pada lag 1 berpengaruh signifikan terhadap INF, karena memiliki nilai t-stat lebih besar dari 1,96. Hal ini berarti jumlah wisatawan asing pada periode satu sebelumnya mempengaruhi inflasi saat ini dalam jangka pendek.  Mengingat model VECM merupakan model reduced form yang tidak bisa diinterpretasikan secara struktural, model terbentuk masih dapat menunjukkan arah hubungan antara variabel prediktor dan respon.
Dalam jangka pendek, nilai inflasi satu periode sebelumnya memberikan pengaruh negatif terhadap nilai inflasi pada saat ini. Nilai jumlah beredar baik satu periode sebelumnya memberikan pengaruh positif terhadap nilai inflasi saat ini dalam jangka pendek. Sementara itu jumlah wisatawan asing pada satu periode sebelumnya memberikan pengaruh positif terhadap nilai pertumbuhan inflasi saat ini dalam jangka pendek.  Model VECM pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
∆𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 � =  0,0004( 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 − 0,1817 𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 +  0,2676 𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 +  182,2155 ) − 0,1047 ∆𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 + 0,0001 ∆𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 +  0,0027 ∆𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1
Tabel 13.
Hasil Uji Heterokedasitas Keseluruhan Chi-sq Df P-value 57,05147 48 0,1740 Tabel 14. Hasil Uji Heterokedasitas Individual
Dependent  R- squared F(26,16)  Prob, Chi- sq(26) Prob, res1*res1 0,220045  1,304832  0,2714  10,12209  0,2566 res2*res2 0,051683  0,252062  0,9772  2,377427  0,9672 res3*res3 0,242435  1,480088  0,1978  11,15202  0,1932 res2*res1 0,051217  0,249664  0,9778  2,355967  0,9681 res3*res1 0,127004  0,672849  0,7119  5,842193  0,6649 res3*res2 0,200404  1,159174  0,3491  9,218602  0,3242 Tabel 15. Hasil Uji Normalitas Component Jarque-Bera df P-value 1 10.91862 2 0.0043 2 21.64928 2 0.0000 3 0.602544 2 0.7399 Joint 33.17044 6 0.0000 Tabel 16. Hasil Pengecekan Multikolineritas dengan VIF VIF JUB 0,350 WISMAN 0,805
∆𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 � =   7,4924( 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 − 0,1817 𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 +  0,2676 𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 +  182,2155 ) + 83,1246 ∆𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 + 0,0513 ∆𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1 − 0,8039 ∆𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 ∆𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 � = − 0,0846( 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 − 0,1817 𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1
+  0,2676 𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 +  182,2155 ) − 21,2944 ∆𝐼𝐼𝐼𝐼𝐹𝐹 𝑡𝑡−1 − 0,0035 ∆𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑡𝑡−1
+  0,04099 ∆𝑊𝑊𝐼𝐼𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝐼𝐼 𝑡𝑡−1

## E. Uji Diagnostik Model

## 1) Uji Autokorelasi
Tabel 12  menampilkan hasil pengujian untuk masing- masing lag yang berbeda. Dari Tabel 12 semua lag memiliki p-value yang lebih besar dari taraf signifikansi 5% sehingga disimpulkan tidak terdapat autokorelasi antar sisaan sampai lag ke-p.

## 2) Uji Heterokedastisitas
Tabel 13  dan  Tabel  14  menampilkan hasil uji heteroskedastisitas berturut-turut secara keseluruhan dan interaksi individual.  Nilai p-value untuk pengujian secara keseluruhan lebih besar dari taraf signifikansi 5% sehingga dapat disimpulkan ragam sisaan sudah homogen.
3) Uji Normalitas
Tabel  15  menampilkan hasil pengujian untuk masing- masing komponen dan secara keseluruhan.  Tabel  15 menunjukkan komponen 1, 2 dan joint memiliki p-value lebih kecil dari pada tingkat 5% sehingga dapat disimpulkan ragam sisaan pada komponen 1, 2 dan joint tidak berdistribusi normal. Ragam sisaan pada komponen 3 berdistribusi normal karena memiliki p-value lebih besar dari taraf signifikansi 5%. Dalam penelitian ini, semua komponen dan joint akan dianggap  berdistribusi normal. Hal ini dikarenakan tidak terdapat korelasi dan heteroskedastisitas pada model VECM yang dihasilkan. Model VECM mengutamakan tidak adanya korelasi dan kehomogenan pada residual [13]. Oleh karena itu, asalkan tidak terdapat korelasi dan heteroskedastisitas, model VECM dapat diterima walaupun tidak berdistribusi normal [14].

## 4) Pengecekan Multikolineritas
Pada hasil analisis korelitas menggunakan matriks korelasi pada subbab C, didapatkan bahwa korelasi yang kuat antara variabel WISMAN dengan variabel INF dari nilai korelasi nya yang lebih besar dari 0,5. Dalam regresi, hal ini mengindikasikan terjadinya multikolinearitas.  Model yang dihasilkan pada penelitian ini juga menunjukkan gejala- gelaka multikolineritas. Dimana tanda pada model yang dihasilkan pada model tidak sesuai dengan matriks korelasi. Untuk mendeteksi multikolineritas antara variabel penelitian dilakukan pengecekan dengan menggunakan VIF. Tabel 16 menunjukkan hasil pengujian VIF variabel JUB dan WISMAN.  Pada Tabel 16  variabel JUB dan WISMAN memiliki nilai VIF sebesar 1,244. Dapat disimpulkan berdasarkan nilai VIF, variabel JUB dan WISMAN tidak terdapat multikolineritas karena memiliki nilai VIF < 5.

## F. Impulse Response Function (IRF)
Pada penelitian ini, variabel respon dari guncangan adalah INF dan impuls variabel atau variabel yang menyebabkan adalah JUB dan WISMAN. Gambar 6 menampilkan respon inflasi terhadap pergerakan nilai jumlah uang beredar. Pada awal-awal periode, respon inflasi memberikan respon positif yang cukup signifikan terhadap guncangan yang dialami jumlah uang beredar. Terdapat pergerakan naik turun pada periode satu sampai periode lima. Setelah periode lima, respon inflasi terhadap guncangan jumlah uang beredar mulai stabil sampai periode dua puluh dan tetap berada di atas garis keseimbangan. Pergerakan IRF inflasi terhadap guncangan jumlah uang beredar ini mengindikasikan bahwa dalam jangka pendek inflasi merespon guncangan dari jumlah uang beredar secara fluktuatif, namun jika guncangan terus berlanjut inflasi akan merespon secara positif.
Gambar 7 menampilkan respon inflasi terhadap pergerakan nilai jumlah wisatawan asing di Bali. Pada awal-awal periode, respon inflasi memberikan respon positif yang cukup signifikan terhadap guncangan yang dialami jumlah wisatawan asing. Setelah periode lima, respon inflasi terhadap guncangan jumlah wisatawan asing mulai stabil sampai periode dua puluh dan tetap berada di atas garis keseimbangan. Hal ini mengindikasikan dalam jangka pendek dan jangka panjang guncangan pada jumlah wisatawan asing dapat menyebabkan peningkatan nilai inflasi.

## G. Variance Decomposision (VD)
Hasil analisis secara ringkas ditampilkan pada Gambar 8. Gambar 8 menampilkan kontribusi variabel makroekonomi terhadap pergerakan inflasi. Kontribusi dari jumlah uang beredar pada periode kedua sebesar 1,37%, Pada periode 12, pertumbuhan kontribusi jumlah uang beredar mengalami
Gambar 6. Grafik IRF inflasi terhadap jumlah uang beredar.
Gambar 7. Grafik IRF inflasi terhadap jumlah uang beredar.
Gambar 8. Grafik IRF inflasi terhadap jumlah uang beredar.
perlambatan sebesar 0,02% sampai 0,11% setiap periodenya. Pada periode 20 kontribusi jumlah uang beredar terhadap pergerakan inflasi sebesar 5,23%.  Sementara itu, kontribusi yang diberikan jumlah wisatawan asing pada periode kedua sebesar 5,59%. Kontribusi jumlah wisatawan asing mengalami pertumbuhan yang signifikan sampai periode 11. Pada periode 11, pertumbuhan kontribusi wisatawan asing mengalami perlambatan sebesa 0,1% sampai 0,3% setiap periodenya. Kontribusi jumlah wisatawan asing pada periode 20 sebesar 22,42%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Inflasi dan jumlah uang beredar memiliki pergerakan nilai dan pertumbuhan yang cenderung random walk . Hal ini dapat dilihat dari pergerakan nilai inflasi dan jumlah uang beredar, baik nilai actual dan nilai pertumbuhannya yang bergerak naik turun secara acak. Jumlah Wisatawan asing dan nilai pertumbuhan mengalami penurunan sangat drastis pada tahun 2020 sampai 2021. Hubungan korelasi inflasi dengan jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing menunjukkan korelasi yang positif;
Model VECM yang dihasilkan dalam analisis hubungan Inflasi dan variabel makroekonomi memiliki satu persamaan jangka panjang. Koefisien koreksi (ECT) inflasi tidak signifikan dan bernilai positif sehingga tidak terdapat hubungan kausalitas jangka panjang jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing terhadap inflasi, Variabel makroekonomi yang digunakan yaitu jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing berpengaruh secara signifikan terhadap Inflasi dalam jangka panjang. Sementara itu, dalam jangka pendek jumlah wisatawan asing satu periode sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap inflasi pada saat ini.
Dalam jangka panjang respon inflasi terhadap guncangan jumlah uang beredar dan jumlah wisatawan asing masing- masing menunjukkan respon positif dan stabil. Dalam jangka pendek inflasi merespon guncangan dari jumlah uang beredar secara fluktuatif, namun jika guncangan terus berlanjut inflasi akan merespon guncangan pada jumlah uang beredar secara stabil dan positif. Sementara itu, dalam jangka pendek guncangan jumlah wisatawan asing dapat menyebabkan peningkatan yang signifikan pada nilai inflasi dan jika guncangan terus berlanjut inflasi akan merespon guncangan pada jumlah wisatawan asing secara stabil dan positif. Guncangan yang paling berperan terhadap pergerakan nilai inflasi di Provinsi Bali adalah guncangan yang dialami oleh jumlah wisatawan asing di Bali sebesar 22,42%.

## B. Saran
Penelitian ini menggunakan hanya jumlah wisatawan asing sebagai variabel penelitian. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan total jumlah wisatawan domestik dan jumlah wisatawan asing. Pada diagnostik model penelitian ini juga mendapatkan bahwa residual model VECM tidak berdistribusi normal dan ditemukan gejala  multikolineritas antar variabel yang digunakan. Penelitian selanjutnya juga dapat menggunakan metode pemodelan dan melakukan transformasi pada data untuk dapat mendapatkan model inflasi yang lebih signifikan dengan residual yang berdistribusi normal dan mengurangi gejala multikolineritas.
Pada peneletian ini mendapatkan jumlah wisatawan asing memiliki kontribusi paling besar terhadap nilai inflasi di Provinsi  Bali. Pemerintah Provinsi Bali disarankan untuk segera memenuhi supply yang dibutuhkan untuk keperluan pariwisata seperti bahan makanan dan minuman, transportasi, dan lain-lain. Hal ini diperlukan agar permintaan pasar akibat peningkatan jumlah wisatawan dapat terpenuhi, sehingga harga-harga tidak mengalami peningkatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. I. Hasyim, Ekonomi Makro , Edisi 1. Jakarta: Kencana, ISBN: 978- 602-0895-49-9, 2016.
[2]  M. S. P. Adiyadnya, G. B. B. Putra, and I. M. E. S. Santosa, “Faktor- faktor yang mempengaruhi tingkat inflasi Provinsi Bali,” J. Ris. Akunt. JUARA , vol. 11, no. 1, pp. 122–138, 2011.
[3]  H. Perlambang, “Analisis pengaruh jumlah uang beredar, suku bunga SBI, nilai tukar terhadap tingkat inflasi,” Media Ekon. , vol. 19, no. 2, pp. 49–68, Nov. 2017, doi: 10.25105/me.v18i2.2251.
[4]  D. Asteriou and S. G. Hall, Applied Econometrics , 4th ed. London: Bloomsbury Publishing, ISBN: 9781352012026, 2021.
[5]  W. Enders, Applied Econometric Time Series , 4th ed. New York: John Wiley & Sons, Inc., ISBN: 978-1-118-80856-6, 2014.
[6]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. The McGraw-Hili Companies, Inc., ISBN: 0-07-112342-3, 2003.
[7]  M. Ekananda, Analisis Ekonometrika Time Series , Edisi 2. Jakarta: Mitra Wacana Media, ISBN: 978-602-318-205-3, 2016.
[8]  S. Johansen, “Statistical analysis of cointegration vectors,” J. Econ. Dyn. Control , vol. 12, no. 2–3, pp. 231–254, Jun. 1988, doi: 10.1016/0165-1889(88)90041-3.
[9]  Departemen Statistik - Divisi Statistik Moneter dan and Fiskal, “Uang Beredar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya,” Jakarta: Bank Indonesia, 2021.
[10]  M. Friedman, The Quantity Theory of Money—A Restatement. In: Studies in the Quantity Theory of Money . Chicago: University of Chicago Press, 1956.
[11]  B. P. S. P. Bali, Provinsi Bali Dalam Angka 2017 . Bali: BPS Provinsi Bali, 2017.
[12]  S. Sukirno, Pengantar Teori Makroekonomi . Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada, ISBN: 979-421-413-2, 2001.
[13]  D. Rosadi, Ekonometrika dan analisis runtun waktu terapan dengan Eviews . Yogyakarta: ANDI, 2012.
[14]  K. Juselius, The Cointegrated VAR Model: Methodology and Applications .  Oxford: Oxford University Press, ISBN: 978- 0199285679, 2007.