Jumlah Uang Beredar di Indonesia (Periode 2011Q1 – 2019Q4)
Dewi Anggraini*,Dewi Rahayu
Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lambung Mangkurat
Dewii.anggraini23@gmail.com

## Abstract
It is prominent to note that supply  for money become the most saturated literature amongst  researcher.  Therefore,  our  study  is  designed  to  investigate  supply   for  money  in Indonesia.
We use five variables in our models, namely real GDP as proxy of output, 3-month interbank  interest  rate,  exchange  rate,  and  two  measures  of  money  supply,  that  is  narrow money  (M1)  and  broad  money  (M2).  We  compile  our  data  from  Indonesia  economic  and financial  statistics,  published  by  Bank  Indonesia,  and  incorporate  quarterly  data, encompassing 2011:1 to 2019:4 period of time. Multiple linear regression method is deployed to assess the effect of real GDP, interest rate, and exchange rate towards M1 and M2 money supply. The estimation is executed separately in accordance with two proxies of money supply.
Our results imply that real GDP and exchange rate create positive effect to both M1 and M2 Money supply , whilst interest rate generates negative effect. These results consider that  Keynes  liquidity  preferences  theory  is  suitable  to  examine  money  supply  behavior  of Indonesia, within addition of exchange rate.

## Keywords: Money supply , Multiple Linear Regression

## Abstrak
Penting untuk diketahui bahwa Jumlah Uang Beredar menjadi topik penelitian yang paling  populer  di  antara  para  peneliti.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  didesain  untuk menginvestigasi jumlah uang beredar  di Indonesia.
Penelitian  ini  menggunakan  lima  variabel  yang  terbagi  menjadi  dua  variabel dependen dan tiga variabel independen dalam modelnya, yaitu PDB riil sebagai proksi output, suku  bunga  tenor  3  bulan,  nilai  tukar,  dan  dua  indikator  Jumlah  Uang  Beredar,  yaitu  uang beredar sempit (M1) dan uang beredar luas (M2). Data diperoleh melalui statistik ekonomi dan keuangan  Indonesia,  yang  dipublikasikan  oleh  Bank  Indonesia,  serta  menggunakan  data kuartalan,  yang  mencakup  periode  2011:1  hingga  2019:4.  Metode  regresi  linier  berganda digunakan untuk menilai dampak yang ditimbulkan oleh PDB riil, suku bunga, dan nilai tukar terhadap jumlah uang beredar  M1 dan M2. Estimasi dilakukan secara terpisah seiring dengan dua proksi jumlah uang beredar .
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  PDB  riil  dan  nilai  tukar  memberikan  efek  positif terhadap jumlah uang beredar  M1 dan M2, sedangkan suku bunga memberikan efek negatif. Hasil estimasi ini menyimpulkan bahwa teori preferensi likuiditas Keynes adalah teori yang ideal  untuk  mejelaskan  perilaku  Jumlah  Uang  Beredar  di  Indonesia,  dengan  tambahan  nilai tukar.
Kata kunci: Jumlah Uang Beredar, Regresi Linier Berganda

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu kekuatan ekonomi berkembang yang terbesar di Asia Tenggara dan terbesar ketiga di Asia setelah China dan India .
Meskipun kontribusi industri jasa terhadap PDB masih kecil, pertumbuhan kuartal ini didorong  oleh  pertumbuhan  yang  tinggi  di  industri  jasa.  Pertumbuhan  tertinggi  terjadi  pada sektor  jasa  lainnya,  jasa  korporasi  serta  informasi  dan  komunikasi.  Hingga  akhir  Desember 2019,  realisasi  penerimaan  negara  telah  mencapai  90,4%  dari  target  APBN  2019,  dan penerimaan perpajakan telah mencapai 86,5%. Pada akhir triwulan IV 2019, BI's 7-day reverse repurchase  rate  (BI7DRR)  adalah  5,00%.  Pada  kuartal  keempat,  arus  masuk  modal  asing mencapai 6,4 miliar dolar AS, sejalan dengan nilai tukar rupee yang naik menjadi Rp 13.866 / dolar AS pada akhir Desember 2019. Jenis mata uang yang beredar ada tiga jenis, yaitu uang kartal, uang giral, dan uang kuasi. Dapat dikatakan bahwa permintaan mata uang memegang peranan penting, terutama pada saat Bank Indonesia sedang merumuskan kebijakan moneter.

## KAJIAN PUSTAKA

## Jumlah Uang Beredar
Menurut Rahardja dan Manurung (2008: 324), jumlah uang beredar mengacu pada total nilai  uang  yang  beredar  di  tangan  masyarakat,  namun  definisi  ini  terus  berkembang  seiring dengan  perkembangan  perekonomian  nasional.  Dibandingkan  dengan  negara  berkembang, negara maju memiliki definisi uang beredar yang lebih luas dan kompleks.

## Kebijakan Moneter Untuk Mempengaruhi Jumlah Uang Beredar
Kebijakan moneter adalah kebijakan ekonomi yang mempengaruhi jumlah mata uang yang  beredar  dalam  perekonomian.  Proses  ini  disebut  proses  menciptakan  uang  oleh  para ekonom.  Pada  dasarnya,  kebijakan  moneter  dibagi  menjadi  dua  cara  untuk  mempengaruhi peredaran mata uang sosial

## Permintaan dan Penawaran Uang
Likuiditas  dapat  dilihat  dari  perspektif  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Menurut Friedman, dalam jangka panjang terdapat hubungan yang erat antara pertumbuhan jumlah uang beredar dan inflasi liniear. (Miskhin, 2016).

## Teori Kuantitas Uang Fisher
Teori  kuantitas  uang  Fisher  adalah  teori  kuantitas  uang  yang  beredar,  pertama  kali ditemukan  oleh  ekonom  Amerika  Irving  Fisher  dalam  bukunya  "The  Purchasing  Power  of
Money" pada tahun 1911. Teori tersebut menjelaskan bahwa hasil pendapatan nominal akan sama dengan jumlah uang beredar dan kecepatan peredaran uang.

## Teori Preferensi Likuiditas Keynes
Pada tahun 1936, John M. Keynes mencoba menjelaskan lebih jauh hubungan antara pendapatan dan permintaan uang dalam bukunya "Employment, Interest and Money". Keynes menambahkan suku bunga ke fungsi jumlah mata uang yang beredar karena ia percaya bahwa suku  bunga  berperan  dalam  menentukan  apakah  seseorang  akan  membelanjakan  atau menginvestasikan mata uang yang dimiliki dalam aset tertentu, seperti sekuritas.
Berkaitan dengan tujuan masyarakat memegang uang, dapat dibedakan menjadi tiga motivasi utama, yaitu:
a. Motif transaksi ( transactions motive )
b. Motif berjaga-jaga ( precautionary motive )
c. Motif spekulasi ( speculation motive )

## Teori jumlah uang beredar  Klasik
Pandangan klasik  tentang faktor-faktor yang menentukan jumlah uang beredar dapat dijelaskan dengan teori kuantitas dan teori keseimbangan kas. Irving Fisher secara sederhana menyatakan teori kuantitas uang sebagai berikut (Sukirno, 1955, h. 77): MV = PT dimana M adalah jumlah uang beredar, V adalah jumlah uang beredar yang beredar, dan P adalah Tingkat harga, T adalah mata uang jumlah komoditas yang diperdagangkan pada tahun tertentu.

## Teori Jumlah uang beredar  Friedman
Friedman  percaya  bahwa  jumlah  uang  beredar  ditentukan  oleh  faktor-faktor  berikut: tingkat harga, tingkat bunga obligasi, tingkat bunga "saham", modal berwujud dan kekayaan (Sukirno,  2000,  hal  418).  Mengenai  peran  harga  dalam  menentukan  jumlah  uang  beredar, Friedman percaya bahwa menyimpan uang adalah salah satu cara untuk menyimpan kekayaan.

## Hubungan Produk Domestik Bruto dan Jumlah Uang Beredar
Nilai  mata  uang  tergantung  pada  penawaran  dan  permintaan  barang  dan  jasa  dalam perekonomian. Jumlah mata uang yang beredar juga ditentukan oleh bank sentral, sedangkan jumlah  mata  uang  yang  dibutuhkan  (money  supply)  ditentukan  oleh  beberapa  faktor, diantaranya tingkat harga rata-rata dalam perekonomian. pasokan mata uang

## Hubungan Nilai Tukar dan Jumlah Uang Beredar
Jumlah uang beredar adalah salah satu indikator ekonomi makro, dan pengawasannya dilakukan oleh otoritas moneter. Perkembangan uang beredar secara langsung berkaitan dan mempengaruhi perkembangan kegiatan ekonomi Indonesia.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu dari Narayan (2007) diketahui dari variabel PDB riil, nilai tukar riil,suku bunga domestik dan luar negeri berpengaruh siginifikan terhadap jumlah uang beredar M1 dan M2, kecuali suku bunga luar negeri pada model M2. Sehingga penargetan kebijakan melalui besaran moneter bukan pilihan yang tepat untuk Bank Indonesia.
Penelitian  Achsani  (2010)  Sebagai  pengganti  output,  variabel  GDP  riil  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah uang beredar M2. Dalam hal mata uang Indonesia yang beredar, model ARDL lebih sesuai dibandingkan dengan VECM.
Penelitian  Bahmani-Oskooee  &  Maki  Nayeri  (2020)  peningkatan  ketidakpasitan kondisi  perekonomain  menyebabkan  masyarakat  untuk  mengambil  dua  pilihan,  baik memegang uang lebih banyak atau lebih sedikit.
Penelitian  Sriram  (2002)  Fungsi  jumlah  uang  beredarriil  M2  pada  kasus  Malaysia cukup stabil dalam periode yang relatif panjang.
Penelitian  Bahmani-oskooee  &  Shabsigh  (1996)  Dalam  jangka  panjang,  permitaan uang riil M2 lebih stabil daripada jumlah uang beredarriil M1 pada kaus di Jepang.

## METODE

## Jenis Penelitian dan Sumber Data
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diolah  secara  statistik  untuk  penelitian kuantitatif, kemudian melakukan deskripsi deskriptif. Data yang digunakan berasal dari Bank Indonesia, Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI). Rentang waktu yang digunakan adalah dari tahun 2011 hingga 2019, dan terdapat data untuk tiap triwulan, sehingga total data yang digunakan untuk masing-masing variabel adalah 36 observasi. Variabel yang digunakan antara lain produk domestik bruto (PDB), jumlah uang beredar dalam arti sempit (M1 dan M2), nilai tukar nominal, dan suku bunga Jakarta Interbank Ditawarkan Rate (JIBOR) dengan jangka waktu 3 bulan.

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk  menganalisis  bagaimana  PDB  riil mempengaruhi nilai tukar nominal dan jumlah uang beredar JIBOR (MI dan M2) adalah model regresi linier berganda.

## Model Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan linier antara dua atau lebih variabel bebas  dan  variabel  terikat.  Kemudian  data  yang  digunakan  biasanya  interval  atau  skala. Persamaan regresi linier berganda yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝑙𝑛𝑀 𝑡 = 𝑎 0 + 𝛽 0 𝑙𝑛𝑃𝐷𝐵 𝑡 + 𝛽 1 𝑀 3 𝐼𝑅 𝑡 + 𝛽 2 𝑙𝑛𝐹𝑋 𝑡 + 𝑢 𝑡 (4.1)
Keterangan:
𝑀 𝑡 = Jumlah uang beredar (M1 dan M2)
= M1 (uang kartal + simpanan giro)
= M2 (M1 + uang kuasi)
𝑃𝐷𝐵 𝑡 = Produk Domestik Bruto
𝑎 0 = Konstanta
𝛽 0,1,2 = Koefisien Variabel
𝑀 3 𝐼𝑅 𝑡 = Suku bunga Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR) dengan Tenor 3 bulan.
𝐹𝑋 𝑡 = Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar USA
𝑢 𝑡 = Error Disturbance
𝑡 = Periode (kuartal).
𝑙𝑛 = Logaritma Natural
Mengingat jumlah uang beredar memiliki dua agen yaitu M1 dan M2, maka model estimasi akan  dilakukan  sebanyak  dua  kali.  Hasil  dari  kedua  model  ini  akan  dibandingkan  untuk mendapatkan analisis dan kesimpulan yang lebih kuat.

## Pengujian Asumsi Klasik
Menurut  Gauss-Markov  (Green,  2008),  ordinary  least  squares  (OLS)  merupakan estimator  dengan  varian  terkecil,  sehingga  merupakan  BIRU  (penduga  pengangguran  linier terbaik).  (Gujarati,  2003)  mengemukakan  beberapa  asumsi  klasik  yang  harus  dipenuhi  oleh hasil estimasi regresi linier agar hasil tersebut dapat dikatakan baik dan efektif.

## Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah model regresi mengandung variabel perancu  atau  apakah  residual  berdistribusi  normal.  Penulis  Agus  Widarjono,  2005,  model regresi  linier  berganda  yang  baik  adalah  regresi  dari  residual  berdistribusi  normal.  Untuk mengetahui apakah residual model berdistribusi normal maka digunakan uji normalitas Jarque- Berra. Hipotesis uji normalitas adalah sebagai berikut.
H0: residual model berdistribusi normal
H1: residual model berdistribusi tidak normal
Jika  hasil  probabilitas  Jarque-Berra  <5%  (0,05)  maka  pengujian  menolak  H0  yang menunjukkan bahwa residual tidak berdistribusi normal. Sebaliknya jika probabilitas Jarque- Berra lebih besar dari 5% (0,05) maka pengujian tidak akan menolak H0 yang menunjukkan bahwa residual model berdistribusi normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Asumsi  linier  klasik  mengasumsikan  bahwa  varians  dari  elemen  kesalahan  adalah kesalahan  kuadrat  konstan  atau  rata-rata.  Heteroskedastisitas  merupakan  kebalikan  dari homoskedastisitas,  yang  terakhir  adalah  kondisi  ketidaksamaan  varians  yang  menyebabkan kesalahan dalam semua pengamatan setiap variabel independen dalam model regresi. Di sisi lain,  konsep  homologi  adalah  kondisi  bahwa  kesalahan  sama  untuk  semua  pengamatan  dari setiap variabel independen dalam model regresi.

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi menunjukkan korelasi antara error dan error pada periode sebelumnya. Menurut asumsi klasik, tidak demikian. Masalah autokorelasi penting hanya ketika data deret waktu digunakan dan data cross-sectional tidak diperlukan pada saat yang bersamaan. Karena autokorelasi, tidak ada perkiraan BIRU yang dihasilkan. Hasil prediksi bersifat linier dan tidak bias  (tidak  bias  linier),  tetapi  tidak  efisien  (varian  diremehkan).  Nilai  standard  error  pada estimasi OLS akan lebih kecil dari standard error sebenarnya (Ekananda, 2018). Ada dua cara untuk mendeteksi autokorelasi, yaitu:
1) Tes Durbin-Watson, dan
2) Uji LM TEST (Lagrangian multiplier). Pada penelitian ini dilakukan pengujian LM TEST (Lagrangian multiplier) untuk mendeteksi adanya autokorelasi.

## Uji Multikolinearitas
Biasanya,  hubungan  antara  variabel  independen  tidak  sempurna.  Ketika  hubungan sempurna  ini  terjadi,  secara  matematis  disebut  hubungan  linier  sempurna.  Metode  yang digunakan  untuk  menguji  apakah  regresi  membentuk  korelasi  antara  variabel  dependen  dan variabel independen dapat dilihat dari variance inflation factor (VIF) masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen, dengan syarat model tersebut tidak memiliki nilai VIF <10 Multikolinieritas (Ghozali, 2001).
Pengujian Statistik Koefisien Determinasi (R 2 )
Tujuan utama analisis koefisien determinasi adalah untuk mengukur derajat linieritas antara  dua  variabel  acak.  Koefisien  determinasi  diwakili  oleh  R2.  R2  menunjukkan  apakah
variabel  independen  dalam  model  cukup  untuk  menjelaskan  perubahan  variabel  dependen (variabel non-independen). Jika R2 mendekati 1 maka variabel independen dalam model dapat menjelaskan  perubahan  variabel  dependen,  tetapi  jika  R2  mendekati  0,  variabel  independen dalam model tidak dapat menjelaskan perubahan variabel dependen.

## Uji F (Uji Simultan)
Uji F merupakan uji yang digunakan untuk membuktikan pengaruh signifikan variabel independen  terhadap  variabel  dependen  secara  keseluruhan  dalam  analisis  regresi  (Gujarati, 2009). Standar yang digunakan dalam uji F adalah sebagai berikut:
H0: Variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen pada saat yang bersamaan H1: Variabel independen berpengaruh pada variabel dependen pada saat bersamaan Jika  Prob. F hitung > alpha 0, 05, tidak tolak H0, maka secara simultan tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Sebaliknya, jika Prob. F hitung < alpha 0,05, tolak H0, Artinya variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.

## Uji t (Uji Parsial)
Untuk membuktikan keabsahan hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini, dilakukan pengujian keluaran yang dihasilkan oleh model linier multivariat. Uji statistik ini disebut juga uji kepentingan (uji kepentingan). Uji t (uji pribadi) Uji t digunakan untuk menguji hubungan regresi  secara parsial  / individual.  Pengujian dilakukan untuk  mengukur tingkat signifikansi variabel  dependen  terhadap  masing-masing  variabel  independen  dalam  model  regresi (Gujarati, 1993). Standar yang digunakan dalam uji t adalah sebagai berikut:
H0: Variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Hipotesis 1: Variabel independen akan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Jika    Prob.  t  hitung  >  alpha  0,05,  maka  variabel  independen  tidak  signifikan  dalam memengaruhi variabel dependen.
Jika  Prob.  t  hitung  <  alpha  0,05  maka  H0  ditolak,  artinya  ada  pengaruh  antara  variabel independen terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN ANALISIS

## Perkembangan Jumlah Uang Beredar (M1 Dan M2)
Gambar di bawah ini menjelaskan perkembangan peredaran uang kartal (M1) dan uang kartal (M2) Indonesia.

## Sumber: Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (2020 diolah)

## Gambar 5.1. Perkembangan Jumlah uang beredarM1 dan M2
Pada gambar 5.1 terlihat bagaimana perkembangan Jumlah uang beredarsecara luas (M1) dan luas (M2) dalam satuan Miliar Rupiah. Pada awal periode observasi (2011Q1), jumlah jumlah uang  beredarM1  sebesar  Rp580.601  miliar,  sedangkan  M2  sebesar  Rp2.451.357  miliar. Permintaan  akan  uang  M1  dan  M2  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan  pada 2019Q4,  yaitu  masing-masing  sebesar  Rp1.565.358  miliar  dan  Rp6.136.552  miliar.  Dapat diartikan bahwa terdapat hubungan linier antara jumlah uang beredarM1 dan M2. Peningkatan pada jumlah uang beredarM1 juga akan meningkatkan jumlah uang beredarM1, mengingat M1 merupakan salah satu komponen penyusun jumlah uang beredarM2.

## Perkembangan Produk Domestik Bruto
Perkembangan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia  disajikan  pada  Gambar 5.2. sebagai berikut.
500,000 1,500,000 2,500,000 3,500,000 4,500,000 5,500,000 6,500,000 M 1 ( M ilia r Rp) M1 (Miliar Rp) M2 (Miliar Rp)

## Sumber: Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (2020 diolah)

## Gambar 5.2. Perkembangan PDB Indonesia
Dalam Gambar 5.2. terlihat pergerakan PDB Indonesia pada periode observasi yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu 2011Q1 hingga 2019Q4. Dari gambar ini, dapat kita ketahui bahwa pergerakan  PDB  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan  dari  waktu  ke  waktu.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  output  riil  yang  dihasilkan  oleh  Indonesia  cenderung  mengalami peningkatan.

## Perkembangan Suku Bunga JIBOR Tenor 3 bulan
Pada  sub-bab  ini,  akan  dijelaskan  bagaimana  perkembangan  suku  bunga Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR) dengan tenor 3 bulan sebagai proksi suku bunga kebijakan moneter yang dijalankan oleh Bank Indonesia selaku otoritas moneter. Berikut adalah gambar perkembangan suku bunga JIBOR tenor 3 bulan.
1,600,000 1,800,000 2,000,000 2,200,000 2,400,000 2,600,000 2,800,000 3,000,000

## Sumber: Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (2020 diolah)

## Gambar 5.3. Perkembangan Suku Bunga JIBOR 3 Bulan
Gambar 5.3. menunjukkan kondisi pergerakan suku bunga JIBOR dengan tenor 3 bulan sebagai proksi  suku  bunga  yang  dijalankan  oleh  Bank  Indonesia.  Terlihat  bahwa  pergerakan  suku bunga  ini  cenderung  fluktuatif,  mengingat  suku  bunga  ini  memiliki  hubungan  yang  searah dengan suku bunga acuan BI, yaitu BI-7 Day Reverse Repo Rate (BI-7DRR). Kenaikan suku bunga acuan juga akan menyebabkan suku bunga JIBOR juga ikut naik.

## Perkembangan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar AS
Sub-bab ini membahas bagaimana pergerakan nilai tukar mata uang domestik, yaitu rupiah  terhadap  mata  uang  asing,  yaitu  dolar  AS.  Berikut  adalah  perkembangan  nilai  tukar domestik terhadap nilai tukar asing pada Gambar 5.4.
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 2 0 1 1 Q 1 2 0 1 1 Q2 2 0 1 1 Q3 2 0 1 1 Q4 2 0 1 2 Q1 2 0 1 2 Q2 2 0 1 2 Q3 2 0 1 2 Q4 2 0 1 3 Q1 2 0 1 3 Q2 2 0 1 3 Q3 2 0 1 3 Q4 2 0 1 4 Q1 2 0 1 4 Q2 2 0 1 4 Q 3 2 0 1 4 Q4 2 0 1 5 Q1 2 0 1 5 Q2 2 0 1 5 Q3 2 0 1 5 Q4 2 0 1 6 Q1 2 0 1 6 Q2 2 0 1 6 Q3 2 0 1 6 Q4 2 0 1 7 Q1 2 0 1 7 Q2 2 0 1 7 Q3 2 0 1 7 Q 4 2 0 1 8 Q1 2 0 1 8 Q2 2 0 1 8 Q3 2 0 1 8 Q4 2 0 1 9 Q1 2 0 1 9 Q2 2 0 1 9 Q3 2 0 1 9 Q4

## Sumber: Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (2020 diolah)

## Gambar 5.4. Perkembangan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar AS
Dari Gambar 5.4. Berikut ini, kita bisa melihat bahwa selama periode pengamatan, nilai tukar mata uang lokal terhadap dolar AS terus mengalami depresiasi yang cukup signifikan. Pada triwulan I tahun 2011, nilai tukar mata uang asing domestik adalah Rp8.708 / USD, kemudian terdepresiasi menjadi Rp13.866 / USD pada tahun 2019Q1.
Berdasarkan  gambar  yang  telah  dipaparkan  pada  sub-bab  sebelumnya,  terdapat dugaan bahwa terdapat hubungan positif antara jumlah uang beredarM1 dan M2 dengan PDB Indonesia, Sementara itu, terdapat korelasi negatif antara jumlah uang beredardan suku bunga JIBOR 3 bulan.

## Statistik Deskriptif
Ini  adalah  bagian  dari  statistik  yang  berkaitan  dengan  kegiatan  pengumpulan, penataan, peringkasan dan penyajian data agar data lebih bermakna dan lebih mudah dipahami dan dipahami. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari  nilai  rata-rata  ( mean ),  simpangan  baku,  maksimum  dan  minimum  dari  masing-masing variabel. Adapun statistic deskriptif dari variabel yang digunakan adalah sebagai berikut.
Tabel 5.1. Statistik Deskriptif Variabel M1 M2 PDB M3IR FX Rata-Rata 1.070.011,00  4.343.215,00  2.262.244,00 66.147,00 12211.61 Median 1.047.479,00  4.433.703,00  2.251.713,00 69.900,00 13.142,00 Maksimum 1.565.358,00  6.136.552,00  2.818.887,00 88.600,00 14.903,00
8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 2 0 1 1 Q1 2 0 1 1 Q2 2 0 1 1 Q3 2 0 1 1 Q4 2 0 1 2 Q1 2 0 1 2 Q2 2 0 1 2 Q3 2 0 1 2 Q4 2 0 1 3 Q1 2 0 1 3 Q2 2 0 1 3 Q3 2 0 1 3 Q4 2 0 1 4 Q1 2 0 1 4 Q 2 2 0 1 4 Q3 2 0 1 4 Q 4 2 0 1 5 Q1 2 0 1 5 Q2 2 0 1 5 Q3 2 0 1 5 Q4 2 0 1 6 Q1 2 0 1 6 Q2 2 0 1 6 Q3 2 0 1 6 Q4 2 0 1 7 Q1 2 0 1 7 Q2 2 0 1 7 Q3 2 0 1 7 Q4 2 0 1 8 Q1 2 0 1 8 Q2 2 0 1 8 Q3 2 0 1 8 Q4 2 0 1 9 Q1 2 0 1 9 Q2 2 0 1 9 Q3 2 0 1 9 Q4
Minimum 580.601,00 2.451.357,00  1.748.731,00 42.100,00 8.579,00 Simp. Baku 288.342,00 1.102.228,00 302.199,30 1,19 2.019,84 Skewness 0,15 -0,08 0,13 -0,29 -0,58 Kurtosis 1,78 1,80 1,92 2,06 1,85 JB Stat 2,37 2,20 1,86 1,82 4,01
Ket= M1, M2 dan PDB dalam satuan Milyar rupiah; M3IR dalam satuan persen; dan FX dalam satuan rupiah.
Berdasarkan tabel 5.1 terlihat bahwa nilai rata-rata seluruh variabel berada di antara 4.343.215,00  hingga  12211.61.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam penelitian tidak memiliki peyimpangan yang terlalu signifikan. Berkenaan dengan skewness , table menunjukkan nilai berada pada rentang 0,15 hingga 0,13. Dapat disimpulkan bahwa data yang  digunakan  cenderung  memiliki  kemencengan  kearah  kiri.  Jika  dilihat  dari  kurtosis, sebagian  besar  variabel  mengindikasikan  data  yang  bersifat platykurtic ,  di  mana  data  tidak terlalu berfluktuasi dalam rentang periode yang digunakan. Jika dilihat dari normalitas, seluruh data yang digunakan bersifat normal, yang ditunjukkan oleh probabilitas JB yang berada pada rentang 1,82 hingga 4,01

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linier berganda.  Untuk  mempermudah  dalam  menganalisis  data,  semua  pengelolahan  data  akan dilakukan dengan menggunakan program EVIEWS 10.0 dan Ms. Office Excel 2010.

## Uji Normalitas

## Tabel 5.2. Hasil Uji Normalitas
Model Statistik JB Prob. 1 1,3287 0,5146 2 1,9570 0,3759
Sumber: Hasil Olah Data (Lampiran  5. Uji Normalitas Model 1)
Tabel 5.2 menunjukkan hasil uji normalitas residual model regresi Model 1 dan Model 2. Hasil probabilitas  yang  ditunjukkan  oleh  kedua  model  adalah  masing-masing  0,5146  dan  0,3759. Kedua nilai tersebut lebih besar dari alpha 0,05 (a> 0,05). Dapat disimpulkan bahwa residual model tidak menolak hipotesis nol yang berarti residual model berdistribusi normal.

## Uji Autokorelasi

## Tabel 5.3. Hasil Uji Autokorelasi
Model Statistik Prob. 1 3,9209 0,1408 2 2,1838 0,3356
Sumber: Hasil Olah Data (Lampiran  4. Uji Autokorelasi Model 1)
Tabel 5.3. Menunjukkan hasil uji autokorelasi dari residual model regresi Model 1 dan Model 2.  Hasil  probabilitas  yang  ditunjukkan  oleh  kedua  model  tersebut  masing-masing  adalah 0,1408  dan  0,3356.  Kedua  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  alpha  0,05  (a>  0,05).  Dapat disimpulkan bahwa Model 1 atau Model 2 tidak memiliki autokorelasi serial.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 5.4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Statistik Prob. 1 2,8963 0,4079 2 1,2905 0,7314
Sumber: Hasil Olah Data (Lampiran  6&7. Uji heteroskedastisita s Model 1 & 2)
Tabel 5.4 menunjukkan hasil uji heteroskedastisitas residual model regresi Model 1 dan Model 2.  Hasil  probabilitas  yang  ditunjukkan  oleh  kedua  model  tersebut  masing-masing  adalah 0,7458  dan  0,7314.  Kedua  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  alpha  0,05  (a>  0,05).  Dapat disimpulkan  bahwa  kedua  model  tersebut  adalah  cohomology  (varians  dari  kedua  model tersebut sama).

## Uji Multikolinearitas
Tabel 5.5. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Model 1 Model 2 𝑙𝑛𝑃𝐷𝐵 9,0670 9,0670 𝑀3𝐼𝑅 1,8562 1,8562 𝑙𝑛𝐹𝑋 10,9278 10,9278
Sumber: Hasil Olah Data (Lampiran  7&12. Uji Multikolinearitas Model 1 & 2)
Tabel 5.5 menunjukkan hasil uji multikolinieritas residual model regresi Model 1 dan Model 2. Nilai yang ditampilkan oleh kedua model tersebut relatif sama. Dua dari tiga variabel yang digunakan  menghasilkan  angka  di  bawah  batas  faktor  inflasi  varians  (VIF),  yaitu  PDB  dan Suku  Bunga  JIBOR  (M3IR)  masing-masing  nilainya  adalah  9,0069  dan  1,8561  dengan
pengecualian  untuk  nilai  tukar.  Artinya  yaitu  PDB  dan  Suku  Bunga  JIBOR  (M3IR)  tidak mengalami masalah multikolinearitas sedangkan nilai FX  sebesar 10,9277 mengalami masalah multikolinearitas.

## Hasil Estimasi Model Regresi
Tabel 5.6. Hasil Estimasi Model Regresi Permintaan Uang
Variabel Model 1 Model 2 𝑙𝑛𝑃𝐷𝐵 1,6322*** 1,1214*** [0,0000] [0,0000] 𝑀3𝐼𝑅 -0,0253*** -0,0222*** [0,0032] [0,0008] 𝑙𝑛𝐹𝑋 0,3839*** 0,7393*** [0,0057] [0,0000] 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛 -13,4607*** -7,9476*** [0,0000] [0,0000] R-Squared 0,9801 0,9881 Adj. R-Squared 0,9783 0,9869 F-Statistics 527,6033 882,7231 Prob. F-Stat. 0,0000 0,0000
Ket: Tanda *** menunjukkan signifikansi variabel pada taraf kesalahan 1%; nilai probabilitas koefisien disajikan dalam  tanda  kurung;  Model  1:  Uang  beredar  M1  sebagai  variabel  dependen,  sedangkan  model  2:  uang beredar M2 sebagai variabel dependen.

## Koefisien Determinasi (R2).
Evaluasi model juga dapat dilihat dari nilai R-squared yang diperoleh. Nilai R- square  yang  diperoleh  Model  1  adalah  0,9801.  Dapat  dijelaskan  bahwa  98,01% perubahan jumlah uang beredar M1 dapat dijelaskan oleh PDB, tingkat bunga dan nilai tukar. Angka R-square yang dihasilkan Model 2 sebesar 0,9881, sehingga kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabilitas sirkulasi M2 adalah 98,81%.

## Uji Simultan (Uji F)
Disamping  analisis  secara  parsial,  evaluasi  model  secara  simultan  juga dilakukan. Evaluasi model secara simultan dapat dilihat dari nilai F statistik. Dari tabel 2,  terlihat  bahwa  nilai  F  statistik  yang  dihasilkan  dari  masing-masing  model  adalah sebesar  527,603  dan  882,723  serta  nilai  probabilitas  F  statistik  menunjukkan  angka sebesar 0,0000. Hal tersebut mengindikasikan bahwa secara simultan, PDB, suku bunga dan nilai tukar memengaruhi jumlah uang beredar, baik M1 dan M2.

## Uji Parsial (Uji T)
Terdapat  informasi  penting  yang  dapat  diambil  pada  tabel  5.6.  Pertama,  dari kedua model, diketahui bahwa produk domestik bruto (PDB) memberikan nilai positif. Dapat diindikasikan bahwa untuk setiap pertambahan PDB sebesar 1%, Ceteris paribus akan meningkatkan jumlah uang beredar M1 dan M2 masing-masing sebesar 1.6322% dan  1.1214%.Nilai  tersebut  signifikan  pada  taraf  kesalahan  1%,  terlihat  dari  nilai probabilitas sebesar 0,0000. Kedua, dibandingkan dengan PDB, suku bunga JIBOR 3 bulan  memiliki  efek  sebaliknya,  yaitu  setiap  kenaikan  suku  bunga  JIBOR  akan menurunkan jumlah uang beredar M1 dan M2 sebesar 0,0253 dan 0,0222. Nilai ini juga penting pada level  1%.  Ketiga, nilai  tukar berpengaruh positif terhadap jumlah uang beredar M1 dan M2, sehingga setiap kenaikan 1% nilai tukar, jumlah uang beredar M1 dan M2 akan meningkat masing-masing sebesar 0,3839% dan 0,7393%. Tarifnya 1%. Oleh  karena  itu,  tiga  variabel  independen  yang  digunakan  yaitu  PDB,  tingkat  suku bunga dan nilai tukar memiliki pengaruh yang besar terhadap jumlah uang beredar.

## Pembahasan Hasil Penelitian
Terdapat berbagai informasi yang dapat diperoleh dari hasil estimasi pada sub bab sebelumnya.  Pertama,  terlihat  dari  hasil  estimasi  bahwa  PDB  menghasilkan  koefisien  yang positif  pada  kedua  indikator  jumlah  uang  beredar  (M1  dan  M2).  Masalah  ini  sesuai  dengan pernyataan  Keynes  bahwa  output  selalu  berhubungan  positif  dengan  jumlah  uang  beredar. Ketika  ekonomi  sebuah  Negara  mengalami  fase  ekspansi,  perusahaan  akan  cendrung meningkatkan  kapasitas  produksinya,  kemudian  akan  memengaruhi  pendapatan  perusahaan dan individual. Kedua, hasil estimasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan terbalik antara suku  bunga  dan  jumlah  uang  beredar.  Dapat  diartikan  bahwa,  kenaikan  tingkat  suku  bunga cendrung akan mengurangi jumlah uang beredar di masyarakat. Hasil ini mendukung penelitian sebelumnya yaitu Narayan (2007) dan Achani (2010) yang menghasilkan koefisien yang sama. Kenaikan suku bunga akan selalu terkait dengan kebijakan moneter ketat yang diterapkan oleh bank sentral. Ketiga, mengacu dari hasil estimasi model, nilai tukar memiliki hubungan yang searah dengan jumlah uang beredar dengan M1 dan M2, namun efek yang ditimbulkan oleh nilai tukar terhadap jumlah uang beredar lebih besar pada saat M2 digunakan proksi jumlah uang beredar daripada M1.

## Implikasi Hasil Penelitian
Terbukti  bahwa  nilai  koefisien  PDB  mempunyai  pengaruh  yang  paling  besar.  Oleh karena itu, semakin besar PDB yang dihasilkan maka akan semakin tinggi pula jumlah uang
beredar dimasyarakat. Pemerintah sebagai penentu kebijakan diharapkan dapat menstabilkan kondisi perekonomian Indonesia dengan berupaya meningkatkan jumlah uang beredar melalui peningkatan PDB.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Bahwa jika ditinjau dari jumlah uang beredar di Indonesia dengan melihat teori-teori preferensi jumlah uang beredar, produk domestik bruto (PDB), suku bunga JIBOR dan nilai tukar secara signifikan memengaruhi jumlah uang beredar  di Indonesia M1 dan M2.

## Saran
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang memiliki pengaruh utama terhadap jumlah  uang  beredar  Indonesia  adalah  PDB.  Oleh  karena  itu,  kebijakan  moneter  ke  depan diharapkan dapat mempertahankan suku bunga untuk menstabilkan jumlah uang beredar.

## BIBLIOGRAPHY
Achsani, N. A. (2010). Stability of Money Supply in an Emerging Market Economy: An Error Correction and ARDL Model for Indonesia. Research Journal of International Studies , 13, 54 – 62.
Bahmani-oskooee, M., & Shabsigh, G. (1996). The Supply for Money in Japan : Evidence from Cointegration Analysis. Japan and The World Economy , 8 , 1–10.
Gujarati, Damodar N, 2003, Ekonometrika Dasar, Jakarta, Penerbit Erlangga.
Bahmani-Oskooee, M., & Nayeri, M. M. (2020). Policy Uncertainty and the Supply for Money in the United Kingdom: Are the Effects Asymmetric? Economic Analysis and Policy , 66, 76 – 84.
Mishkin,  F.  S.  (2016). The  Economics  of  Money,  Banking,  and  Financial  Markets (11 th Edition). Essex: Pearson Education Inc.
Narayan, P. K. (2007). Is Money Targeting an Option for Bank Indonesia? Journal of Asian Economics , 18, 726 – 738.
Sukirno, Sadono, (2000), Makroekonomi Modern, Jakarta, Rajawali Pers.
Sharma,  S.  S.  &  Syarifuddin,  F.  (2019).  Determinants  of  Indonesia’s  Income  Velocity  of Money. Bulletin of Monetary Economics and Banking , 21(3), 323 – 342.
Sidiq, S. (2005). Stabilitas Jumlah uang beredar  di Indonesia: Sebelum dan Sesudah Perubahan Sistem Nilai Tukar. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 10(1), 31 – 41.
Sriram,  S.  S.  (2002).  Determinants  and  Stability  of  Supply  for  M2  in  Malaysia. Journal  of Asian Economies , 13, 337 – 356.