Vol.14, No. 2,  166-179,  Januari  2018

## Analisis Inflasi Melalui Vektor Autoregresi Berganda (VAB) dengan Lima Variabel Informasi
Miftahuddin †

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  dan  menetapkan  perkiraan  inflasi  karena  adanya perbedaan  perkiraan  inflasi  yang  dikeluarkan  lembaga  pemerintah  (Bank  Indonesia)  dan lembaga  non-pemerintah.  Berkaitan  kelengkapan  data  dan  waktu  kajian,  diawali  dengan perkiraan  angka  inflasi  Kota  Banda  Aceh  bulan  Mei  2008  dengan  meneliti  angka  Indeks Harga  Konsumen  (IHK)  dan  variabel  informasi  yang  diharapkan  dapat  membantu memperkirakan  angka  inflasi.  Variabel  informasi  yaitu  inflasi  inti,  aktiva  bank,  suku  bunga SBI  dan  kurs  rupiah  terhadap  dollar  AS.  Untuk  mendapatkan  model  dilakukan  dengan pendekatan VAB menggunakan software EViews 4.1. Dari hasil proyeksi inflasi model IHK dengan variabel informasi inflasi inti memberikan hasil terbaik karena memiliki nilai RMSE ( Root Mean Square Error ) terkecil yaitu sebesar 3.173 dan nilai Adjusted 2 R terbesar yaitu sebesar 0.988 diantara model-model lain yang diperoleh.
Dari  model  di  atas  diperoleh  nilai  proyeksi  inflasi  kota  Banda  Aceh  bulan  Mei  2008  yaitu sebesar 3.97%, tetapi hasil proyeksi menyimpang dari nilai inflasi sebenarnya yang dikeluarkan oleh  BPS  kota  Banda  Aceh  yaitu  sebesar  3.78%.  Penyimpangan  ini  terjadi  karena  kenaikan harga  BBM  sehingga  menyebabkan  harga  barang  dan  jasa  juga  naik.  Melalui  hasil  perkiraan inflasi  kota  Banda  Aceh  tersebut  dapat  diestimasikan  inflasi  untuk  kota/kabupaten  lain  di provinsi  NAD.  Dengan  menggunakan  asumsi  yang  sama  (penggunaan  variabel  informasi,  ada konstatnta dalam model, kenaikan harga BBM) dan dengan kisaran toleransi signifikan pada α = 1% - 5%, maka diperoleh angka inflasi sebesar 4.0097%  – 4.1685% untuk kota/kabupaten lain di  provinsi  NAD  pada  bulan  yang  sama.  Sedangkan  prediksi  untuk  tahun  mendatang  angka inflasi masih pada kisaran tersebut bila tidak ada perubahan-perubahan asumsi.
Kata Kunci : Inflasi, VAB, IHK, RMSE, Adjusted 2 R .

## 1. Pendahuluan
Bank Indonesia mempunyai satu tujuan tunggal yakni mencapai dan menjaga kestabilan nilai  rupiah.  Hal  ini  mengandung  dua  aspek  yakni  :  (1).  kestabilan  nilai  mata  uang  rupiah terhadap  barang  dan  jasa  yang  tercermin  pada  laju  inflasi;    dan  (2).  kestabilan  nilai  mata  uang rupiah terhadap mata uang negara lain yang tercermin pada perkembangan nilai tukar.
Inflasi  merupakan  fenomena  moneter  yang  selalu  meresahkan  dan  mempengaruhi stabilitas  ekonomi  suatu  negara.  Kenaikan  harga  dari  satu  atau  dua  barang  saja  tidak  disebut inflasi, kecuali bila kenaikan tersebut meluas pada sebagian besar dari harga barang-barang lain dan adanya kecenderungan menaik secara terus-menerus. Kenaikan harga-harga, misalnya karena musiman,  menjelang  hari-hari  besar, atau  yang  terjadi  sekali  saja tidak  disebut  inflasi  dan tidak memerlukan kebijakan khusus untuk menanggulanginya.
† Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah Kuala Nangroe Aceh Darussalam

## Miftahuddin
Fluktuasi harga secara terus-menerus ini membawa dampak negatif bagi perekonomian di Kota  Banda  Aceh.  Pada  inflasi  bulanan  untuk  Januari,  Februari,  Maret  2006  masing-masing sebesar  2.28%,  1.95%,  dan  -2.91%.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  pelaksanaan  musim  panen  pada beberapa  daerah  dan  mulai  berproduksinya  lahan-lahan  pertanian  yang  dahulu  rusak  akibat tsunami dan semakin baiknya lalu lintas barang dan jasa ke Kota Banda Aceh, yang merupakan sentral dari kegiatan rehabilitasi dan rekontruksi Aceh. Sebelumnya laju inflasi naik pada bulan Oktober  2005  sebesar  12.45%  yang  disebabkan  oleh  kenaikan  Bahan  Bakar  Minyak  atau  BBM (BPS, 2004-2008).
Laju  inflasi  dalam  arti  sempit  adalah  meningkatkan  tingkat  harga  barang  atau  jasa kebutuhan  masyarakat  secara  rata-rata.  Inflasi  tinggi  menunjukkan  terjadi  kenaikan  harga  rata- rata barang/jasa kebutuhan cukup tinggi. Hal ini berarti terjadi penurunan kemampuan/daya beli uang  untuk  memperoleh  barang/jasa.  Laju  inflasi  biasanya  dihitung  dari  persentase  perubahan IHK pada suatu periode waktu.
Inflasi  inti,  suku  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI),  dan  aktiva  bank  merupakan faktor penting dalam menganalisis dan meramalkan inflasi, selain itu kurs rupiah terhadap dollar AS  juga  merupakan  salah  satu  alternatif  dalam  pengendalian  moneter  khususnya  berkaitan dengan pengendalian inflasi.
Perbedaan  angka  perkiraan  inflasi  yang  dikeluarkan  lembaga  pemerintah  dan  non- pemerintah  membuat  pelaku  ekonomi  ragu  dalam  menetapkan  ekspektasi  inflasi.  Dalam  hal  ini peneliti  tertarik  untuk  memperkirakan  angka  inflasi  di  Kota  Banda  Aceh  pada  bulan  Mei  2008 dengan  pendekatan  BVA,  sebelumnya  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  telah  memperkirakan  angka inflasi  menggunakan  formula Laspayres dengan  modifikasi.  BPS  (2004)  memperkenalkan formula Laspayres yang digunakan untuk menghitung inflasi setiap bulan sebagai berikut :
100 1 1 ) 1 ( ) 1 ( x Q P Q P x P P I k i oi oi k i oi i n n ni n       
dimana:
n I =  Inflasi bulan berjalan
ni P =  Harga suatu jenis barang pada bulan berjalan
) 1 (  n P =  Harga suatu jenis barang pada bulan sebelumnya
oi i n Q P ) 1 (  =  Nilai konsumsi suatu jenis barang pada bulan sebelumnya
oi oi Q P =  Nilai konsumsi suatu jenis barang pada tahun dasar
k = Jumlah jenis barang atau jasa yang tercakup dalam paket komoditi kota yang bersangkutan

## 2.  Tinjauan Pustaka

## 2.1  Inflasi
Menurut  Khalwaty  (2000),  inflasi  didefinisikan  sebagai  suatu  keadaan  dimana  terjadi kenaikan  harga-harga  secara  tajam  yang  berlangsung  terus-menerus  dalam  jangka  waktu  cukup lama. Seiring dengan kenaikan harga-harga tersebut, nilai uang turun secara tajam pula sebanding dengan kenaikan harga-harga tersebut.

## Miftahuddin
Boediono (1992) menggolongkan inflasi berdasarkan ‘parah tidaknya’ menjadi:
1. Inflasi ringan (≤ 10% setahun).
2. Inflasi sedang (antara 10% - 30% setahun).
3. Inflasi berat (antara 30% - 100% setahun).
4. Hiperinflasi (≥ 100% setahun).
Secara teoritis inflasi disebabkan oleh:
1. Permintaan masyarakat akan berbagai barang terlalu kuat ( demand pull inflation ). Inflasi ini terjadi  karena  adanya  gejala  naiknya  permintaan  secara  umum,  sehingga  sesuai  dengan hukum  permintaan  maka  harga  pun  secara  umum  akan  cenderung  naik  atau  kenaikan permintaan agregat melebihi kenaikan penawaran agregat.
2. Kenaikan  biaya  usaha  ( cost  push inflation ).  Inflasi  ini  disebabkan oleh  kenaikan  penawaran agregat  yang  melebihi  permintaan  agregat.  Penyebab  kelebihan  penawaran  ini  dapat dijelaskan  dengan  adanya  dorongan  kenaikan  biaya  produksi,  seperti  kenaikan  upah,  harga bahan baku baik impor maupun domestik, ataupun kekuatan struktural.
Formula untuk memperoleh persentase perubahan laju inflasi setiap bulan/tahun :
% 100 ) 1 ( ) 1 ( x I I I LI n n n n     dimana: n LI =  laju inflasi bulan berjalan/tahun berjalan
n I =  indeks harga konsumen bulan berjalan/tahun berjalan
) 1 (  n I =  indeks harga konsumen bulan/tahun sebelumnya

## 2.2 Ekspektasi Inflasi
Ekspektasi  inflasi  mengandung  dualisme,  pertama  memandang  ekspektasi  dipengaruhi oleh  perilaku  inflasi  dimasa  lalu  ( backward  looking ),  kedua  dikenal  sebagai  ekspektasi  rasional (bersifat forward looking ). Kedua anggapan tersebut berlaku di Indonesia mengingat tidak semua masyarakat berperilaku rasional (Dariwardani,2005). Formulasi kedua pendekatan tersebut dapat dilihat pada persamaan berikut:
                Influence Moneter Inflation Expected e fw e bw e Y Y 4 * 3 2 1 ) (            
dimana:
 = Persamaan linier ekspektasi inflasi
e = Residual error
e bw  = Ekspektasi inflasi masa lalu
1  = Koefisien dari ekspektasi inflasi masa lalu
e fw
 = Ekspektasi inflasi rasional
2  = Koefisien dari ekspektasi inflasi rasional
Y = Persediaan
3  = Koefisien dari tingkat permintaan * Y = Permintaan
4  = Koefisien dari residual error
Berdasarkan  persamaan  tersebut  teridentifikasi  bahwa  kemampuan  bank  sentral  dalam pengendalian inflasi adalah melalui pengendalian tingkat permintaan ( * Y Y  ) dan pengendalian ekspektasi inflasi ( e fw  ).

## 1.3 Deflasi
Secara sederhana yang disebut deflasi adalah kondisi ekonomi dimana jumlah kredit dan uang yang beredar berkurang. Ekonomi yang dijangkiti penyakit deflasi akan menunjukkan gejala harga-harga,  gaji  dan  upah  menurun,  dimana  cara  menanggulanginya  adalah  dengan  cara menurunkan tingkat suku bunga.
Dalam  keadaan  inflasi  harga  barang-barang  dan  jasa  terus  meningkat  tajam,  sedangkan keadaan  deflasi  harga  barang-barang  dan  jasa  terus  menurun  dengan  tajam.  Keduanya  dapat mengancam  dan  merusak  stabilitas  perekonomian.  Menurut  Khalwaty  (2000),  deflasi  adalah suatu  keadaan  ekonomi  dimana  harga  barang-barang  dan  jasa  mengalami  penurunan  dengan tujuan  untuk  menggairahkan  produksi  industri,  kesempatan  kerja  dan  meningkatkan  nilai  mata uang.

## 2.4 Indeks Harga Konsumen (IHK)
Harga  konsumen  adalah  harga  transaksi  yang  terjadi  antara  penjual  (pedagang  eceran) dan  pembeli  secara  eceran  dengan  pembayaran  tunai.  Eceran  yang  dimaksud  adalah  membeli suatu barang atau jasa dengan menggunakan satuan kecil untuk dipakai/dikonsumsi.
Dalam  pencatatan  data  harga  konsumen  perlu  diketahui  bahwa  suatu  komoditi  dapat dijual dalam bentuk kemasan barang, misalnya dalam bentuk bungkus, botol, pak dan sebagainya. Demikian  pula  ada  komoditi  yang  langsung  dikenakan  pajak.  Data  harga  yang  dicatat  adalah benar-benar biasa dibayar, tanpa melihat bentuk kemasan, sudah dikenakan pajak atau belum dan sebagainya,  sejauh  satuannya  adalah  standar  yang  biasa  dijual.  Namun  apabila  suatu  komoditi dibebani  biaya  tambahan  lain  seperti  sumbangan,  kupon  dan  sebagainya,  maka  biaya  tersebut tidak perlu dimasukkan ke dalam harga barang/jasa tersebut.
IHK adalah mengukur rata-rata perubahan harga suatu paket komoditi dalam suatu kurun waktu tertentu atau antar waktu. IHK merupakan hasil pengolahan data harga konsumen di setiap kota.  Pencacahan  data  meliputi  jenis  barang  dan  jasa,  termasuk  harga-harga  makanan,  pakaian, pemukiman,  bahan  bakar, transportasi,  kesehatan,  pendidikan dan  komoditi  lain yang  menujang kehidupan sehari-hari yang di konsumsi oleh masyarakat. IHK sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi suatu daerah (BPS, 2004).

## 2.5  Inflasi Inti
Pengertian inflasi inti ( core inflation or underlying inflation ) dapat dilihat dari dua sudut pandang.  Pertama  inflasi  inti adalah  komponen  inflasi  yang  cenderung  ‘menetap’  atau  persisten ( persistent  component )  di  dalam  setiap  pergerakan  laju  inflasi.  Kedua  inflasi  inti  sebagai kecenderungan  perubahan  harga-harga  secara  umum  ( generalized  component ).  Konsep  pertama mengisyaratkan perlunya pemisahan inflasi berdasarkan komponen yang persisten dan komponen yang  temporer.  Komponen  yang  persisten  terkait  dengan  kondisi supply dan demand dalam

## Miftahuddin
perekonomian, sehingga secara teoritis dapat dipengaruhi oleh kebijakan moneter. Menurut Bank Indonesia  (2003-2006),  konsep  kedua  membedakan  inflasi  menjadi  dua  komponen  yaitu  inflasi inti  yang  terkait  dengan  ekspektasi  inflasi  dan  kebijakan  moneter,  dan  komponen  perubahan harga relatif, terutama akibat gangguan-gangguan dari sisi supply ( supply disturbances ). Inflasi  inti  yang  dapat  dipengaruhi  atau  dikendalikan  oleh  Bank  Indonesia  (BI). Penggunaan  inflasi  inti  sebagai  sasaran  opersional  dikarenakan  inflasi  inti  dapat  memberikan signal yang tepat dalam memformulasikan kebijakan moneter. Sebagai contoh, dalam hal terjadi gangguan  permintaan  ( demand  shock )  yang  mengakibatkan  inflasi  tinggi,  respon  bank  sentral akan mengetatkan uang beredar sehingga tingkat inflasi dapat ditekan. Disamping itu, kebijakan tersebut dapat juga untuk menyesuaikan kembali pertumbuhan ekonomi pada tingkat yang sesuai dengan  kapasitas  perekonomian.  Sebaliknya,  jika  inflasi  meningkat  karena  terjadinya  gangguan penurunan  di  sisi  penawaran  ( supply  side ),  misalnya  kenaikan  harga  makanan  karena  musim kering  maka  kebijakan  uang  ketat  justru  dapat  memperburuk  tingkat  harga  dan  pertumbuhan ekonomi.  Respon  yang  dapat  dilakukan  oleh  bank  sentral  adalah  kebijakan  melonggarkan likuiditas perekonomian justru diperlukan untuk menstimulir peningkatan penawaran.

## 2.6  Aktiva Bank
BI menggambarkan perkembangan kegiatan usaha perbankan yang diukur dengan aktiva yang dirinci menurut kelompok bank di Propinsi NAD. Pengertian aktiva bank adalah harta milik bank yang dikelola oleh bank  yang bersangkutan untuk  melaksanakan kegiatan  usahanya dalam dunia perbankan. Penyajian data aktiva dimaksudkan terbagi menurut kelompok bank dan daerah tingkat II. Data aktiva bank yang dipakai dalam penelitian ini adalah aktiva bank menurut daerah tingkat II.

## 2.7  Suku Bunga dan Sertifikat Bank Indonesia (SBI)
SBI adalah surat berharga yang dikeluarkan oleh BI sebagai pengakuan utang berjangka waktu pendek (1-3 bulan) dengan sistem diskonto/ bunga . SBI merupakan salah satu mekanisme yang digunakan Bank Indonesia untuk mengontrol kestabilan nilai Rupiah . Dengan menjual SBI, BI dapat menyerap kelebihan uang primer yang beredar. Tingkat suku bunga yang berlaku pada setiap  penjualan  SBI  ditentukan  oleh  mekanisme  pasar  berdasarkan  sistem  lelang.  BI menggunakan mekanisme "BI rate " (suku bunga BI), yaitu BI mengumumkan target suku bunga SBI yang diinginkan BI untuk pelelangan pada masa periode tertentu. BI rate ini kemudian yang digunakan sebagai acuan para pelaku pasar dalam mengikuti pelelangan.
Dalam inflation  targeting  framework ,  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  berjalan melalui pembentukan ekspektasi pelaku ekonomi, dimana kebijakan moneter tersebut antara lain tercermin pada tingkat suku bunga dan SBI. Penggunaan suku bunga sebagai target operasional dimaksudkan  untuk  mempengaruhi  likuiditas  di  pasar  uang    antar  bank  jangka  pendek  melalui seperangkat  instrumen  yang  dimilikinya.  Peningkatan  suku  bunga  jangka  pendek  akan mengakibatkan peningkatan suku bunga yang lebih panjang, yaitu suku bunga deposito dan suku bunga kredit.

## 2.8 Nilai Tukar (Kurs)
Penentuan kurs valuta asing (valas) merupakan hal yang penting bagi pelaku bursa valas, karena  kurs  valas  sangat  mempengaruhi  jumlah  biaya  yang  harus  dikeluarkan  serta  besarnya manfaat (keuntungan) yang akan diperoleh dalam transaksi barang, jasa dan surat berharga yang berlangsung  di  bursa  valas.  Fluktuasi  kurs  valas  dipengaruhi  oleh  faktor  fundamental,  seperti

## Miftahuddin
jumlah uang beredar, tingkat inflasi, suku bunga, permintaan dan penawaran aset  yang terjadi di beberapa negara yang memiliki hubungan ekonomi dan sistem keuangan internasional.
Dalam perekonomian terbuka kurs merupakan indikator harga yang relatif penting dalam perekonomian sehingga menjadi instrumen yang efektif dalam mencapai stabilitas harga. Dengan sistem managed  floating  system yang  kini  ditetapkan  BI  diharapkan  stabilitas  kurs  rupiah terutama  terhadap  dollar  Amerika  dapat  tercapai.  Target  nilai  tukar  (dengan  menetapkan fixed exchange rate ) merupakan salah satu alternatif dalam pengendalian moneter khususnya berkaitan dengan pengendalian inflasi.

## 2.9  Uji Durbin-Watson (D-W)
Uji D-W dalam menentukan ada atau tidaknya autokorelasi dalam regresi menggunakan pengujian terhadap nilai residu. Hasil dari statistik d D-W, kemudian dibandingkan dengan nilai d tabel D-W. Dalam tabel d itu dimuat dua nilai, yaitu nilai batas atas ( d U ) dan nilai batas bawah ( d L )  untuk  berbagai  nilai  N  (banyaknya  observasi)  dan  k′  (banyaknya  variabel  bebas).  Jumlah sampel  minimal  15  sampai  100  observasi  dan  jumlah  variabel  bebas  minimal  1  sampai  5. Distribusi  D-W  adalah  simetrik  di  sekitar  2,  yaitu  nilai  tengahnya  dengan  selang  kepercayaan yang melibatkan 5 wilayah seperti ditunjukkan pada gambar di bawah ini (Gujarati, 1995).
Gambar 2.1 Statistik d Durbin-Watson.

## 2.10  Stasionaritas
Kondisi  stasioner  ini  digunakan  untuk  memperoleh  model  prediksi  yang  baik  dapat ditunjukkan  dengan  persamaan  matematis  sebagaimana  yang  dikemukakan  oleh  Studentmund (2006) sebagai berikut :
Rata-rata           :   ] [ t Y E Variansi : 2 2 ] ) [( ) (      t t Y E Y Var Kovariansi : k k t t Y Y Y E     )] )( [(  
Pengujian  kestasionaran  menggunakan  metode unit  root  test (uji  akar  unit),  dengan menggunakan asumsi dasar yaitu:
t t t Y Y         1
dengan asumsi adanya konstanta dalam model regresi. Hipotesis yang diuji dalam uji akar unit ini adalah:
0 : 0   H yang berarti data mengandung unit root (tidak stasioner) 0 : 1   H yang berarti data tidak mengandung unit root (stasioner)
Untuk menentukan keputusan pengujian apakah o H ditolak atau diterima maka dihitung terlebih  dahulu  nilai  statistik  dari  uji  ADF  ( Augmented  Dickey-Fuller )  yang  dikenal  sebagai 
statistic . Formulanya dapat dituliskan sebagai berikut: ) (    Se  ) (  Se adalah standar error dari koofisien 1  t Y atau standar error dari  . Selanjutnya nilai  statistic dibandingkan  dengan  nilai  kritis Mackinnon.  Jika  nilainya  lebih  negatif  dari nilai  kritis Mackinnon maka 0 H ditolak atau dapat dikatakan data time series tersebut telah stasioner (tidak mengandung unit root ).

## 2.11  Kointegrasi
Untuk  menguji apakah  dua  peubah atau  lebih  memiliki  hubungan jangka  panjang  dapat dilakukan  uji  kointegrasi.  Apabila  antara  variabel dependent dan independent memiliki keterkaitan  jangka  panjang  ( cointegrated )  maka  kedua  variabel  tersebut  layak  digunakan  untuk estimasi jangka panjang.
Ada  beberapa  tahap  untuk  dapat  melakukan  uji  kointegrasi.  Pertama-tama,  variabel- variabel  yang akan diuji harus lolos uji akar-akar unit terlebih dahulu. Kedua, variabel-variabel diregresi linier menggunakan persamaan : t t t z bx a x    2 1 1 x dan 2 x adalah variabel yang akan diuji kointegrasi. Ketiga, error ( t z ) dari persamaan di atas didekati  dengan  nilai residual  kemudian  diuji  stasionaritasnya  menggunakan Augmented Dickey Fuller (Nugroho  dkk,  2008).  Jika  di  antara  kedua  variabel  tersebut  terkointegrasi,  maka perubahan atas variabel 1 x akan dapat diprediksi melalui variabel 2 x . Hal ini berarti jika variabel 1 x terkointegrasi  dengan  variabel 2 x ,  akan  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara  kedua variabel.

## 2.12  Metode Vektor Autoregresi (VA)
Menurut  Gujarati  (1995),  model  VA  merupakan  model  persamaan  simultan  dengan memodelkan setiap variabel endogen dalam sistem sebagai fungsi linier dari nilai lag atau selisih waktu  ( lagged  value ).  Model  VA  bersifat  fleksibel  artinya  tidak  menutup  kemungkinan penambahan  variabel  eksogen  seperti dummy variabel  asalkan  peneliti  telah  memiliki  asumsi mengenai  nilai  variabel eksogen tersebut  di  masa  depan.  Dalam  penelitian  ini  model  VA  yang akan digunakan adalah model dengan dua peubah (berganda, bivariate ).
Miftahuddin t p j j t j p j j t j t t p j j t j p j j t j t u y y a y u y y a y 2 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1                        
dimana:
p :  jumlah lag optimum;
j 1  , j 2  : parameter autoregressive ke- j
t y 1 :  IHK kota Banda Aceh ;
1 a , 2 a :  konstanta
t y 2 :  variabel  informasi,  masing-masing  yaitu  inflasi  inti,  aktiva  bank,    suku  bunga SBI 1 bulan dan pertumbuhan kurs dollar AS
j t y  1 :  IHK kota Banda Aceh ke- j ;
j t y  2 :  variabel informasi ke- j
Asumsi yang harus dipenuhi model VA adalah:
1. t y 1 dan t y 2 keduanya stasioner.
2. t u 1 dan t u 2 merupakan  gangguan  ( disturbances )  yang  bersifat white-noise dengan  standar deviasi masing-masing 1  dan 2  .
3. { t u 1 } dan { t u 2 } tidak saling berkorelasi atau individually serially uncorrelated .
Pemilihan  panjang lag dalam  estimasi  model  VA  dilakukan  secara arbitary . Lag minimum yang digunakan adalah 1 bulan dan lag maksimum yang digunakan adalah 12 bulan (1 tahun).  Penentuan lag optimum  dilakukan  dengan  melihat  nilai Akaike  Information  Criterion (AIC) . Panjang lag yang dipilih yaitu lag dari model VA yang memberikan nilai AIC terkecil.

## 2.13  Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  proyeksi  terbaik  dapat  dilakukan  dengan  melihat  daya  prediksi dari  masing-masing  model.  Daya  prediksi  diukur  dengan  seberapa  jauh  model  dapat memberikan  prediksi  yang  mendekati  kebenarannya.  Ukuran  tersebut  dapat  dilihat  dari nilai RMSE terkecil  atas  model-model  yang  didapat  (Anonimus,  2002).  Di  samping  itu ukuran Adjusted 2 R dapat pula menjadi kriteria pemilihan model VAB.

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1 Ruang Lingkup dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yaitu  data  inflasi,  IHK dan aktiva bank yang bersumber dari BPS; data inflasi inti yang berasal dari Bank Indonesia; data suku  bunga  SBI  dan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS  yang  berasal  dari  situs http://www.bi.go.id. Periode data yang digunakan adalah bulanan dari Januari 2003 sampai April 2008. Pada periode sampel  tercakup dua tahun sebelum tsunami dan empat tahun setelah tsunami

## Miftahuddin
diharapkan  mampu  mewakili  kondisi  perekonomian  Kota  Banda  Aceh  yang  semula  stabil  lalu mengalami lonjakan.

## 3.2 Prosedur Penelitian
Data yang diperoleh kemudian dianalisis melalui beberapa tahap:
1. Data  diolah  dengan  bantuan software EViews  4.1  untuk  melihat  data  stasioner  atau tidak stasioner,
2. Kemudian uji kointegrasi untuk melihat data kointegrasi atau tidak kointegrasi.
3. Mendapatkan model VA dengan melihat nilai AIC terkecil,
4. Sedangkan untuk memperoleh model terbaik dengan melihat RMSE yang terkecil.
5. Melihat keseluruhan model diperoleh nilai proyeksi inflasi pada bulan Mei 2008 yang mendekati nilai inflasi yang sebenarnya. Prosedur pengujian D-W sebagai berikut:
1). Menentukan hipotesis
0 H =  tidak ada autokorelasi vs 1 H = ada autokorelasi positif/negative
2). Menentukan selang kepercayaan  dan nilai d tabel Durbin-Watson
3). Menentukan kriteria pengujian
a. Untuk autokorelasi positif
0 H diterima jika U d d  dan 0 H ditolak jika L d d  Tidak ada kesimpulan jika U L d d d  
b. Untuk autokorelasi negatif 0 H diterima jika U d d   4 dan 0 H ditolak jika L d d   4
Tidak ada kesimpulan jika U
L d d d    4 4). Menentukan nilai statistik d Durbin-Watson 5). Menyimpulkan tentang terima atau tolak 0 H

## 4. Pembahasan
Perekonomian di Kota Banda Aceh tahun 2005 dan 2008 diawali dengan kenaikan harga BBM. BI mencatat bahwa tingginya inflasi tahun 2005 dan 2008 diakibatkan oleh naiknya harga BBM.
Tahun  2003  tercatat  7  kali  mengalami  deflasi,  tahun  2004  tercatat  4  kali,  tahun  2005, 2006, dan 2007 tercatat 3 kali mengalami deflasi. Deflasi  tertinggi adalah sebesar  -2.91% pada bulan Maret 2006, hal ini dipengaruhi oleh semakin baiknya lalu lintas barang dan jasa ke Kota Banda Aceh dan mulai berproduksinya lahan-lahan pertanian yang dahulu rusak akibat tsunami. Keadaan  deflasi  ini  secara  umum  disebabkan  oleh  turunnya  harga  barang  dan  jasa  disejumlah pasar tradisional serta stabilnya permintaan masyarakatPlot dan forecast inflasi Kota Banda Aceh dapat dibuat grafik seperti diberikan di bawah ini.

## Miftahuddin
Gambar 4.1 Inflasi Kota Banda Aceh periode Januari 2003-April 2008
. Isu dinaikan harga BBM terbukti dengan diumumkannya harga BBM pada bulan Maret 2005,  dari tabel di atas  inflasi  bulan Maret 2005 tercatat  sebesar  3.97%.  Inflasi  tertinggi  terjadi pada  bulan  Oktober  2005  sebesar  12.45%,  hal  ini  terjadi  karena  naiknya  ekspektasi  masyarakat akan inflasi akibat dinaikkannya harga BBM.
Uji  stasionaritas  dan  uji  kointegrasi  dilakukan  pada  setiap  deret  yang  digunakan  dalam penelitian ini untuk memenuhi asumsi dalam model VAB.

## Uji Stasionaritas
Pengujian  stasionaritas  dilakukan  dengan  menguji  apakah  data  mengandung unit  root (akar  satuan).  Dalam  penelitian  ini  asumsi  yang  digunakan  untuk  uji unit  root adalah  adanya konstanta dalam pengujian regresinya.
Tabel 4.1  Ringkasan output hasil uji unit root (asumsi terdapat konstanta) Variabel τ-statistik dari uji ADF Statistik Durbin-Watson Konstanta Regresi IHK** -7,786484 1,994799 2,769335 Inflasi Inti** -6,202680 1,969979 0,715834 Kurs** -6,967773 1,973725 4,483702 SBI* -2,917159 1,953051 0,472788 Aktiva Bank** -7,672943 2,005075 149936,1
Catatan :  * Signifikan pada α = 5% ;   dan   **Signifikan pada α = 1%
Berdasarkan  nilai  τ-statistik  dari  uji  ADF  didapat  bahwa  variabel  Inflasi  Inti,  dan  SBI stasioner  pada  data  dasar  I(0),  sementara  variabel  IHK,  Kurs,  dan  Aktiva  Bank  stasioner  pada data  perbedaan  pertama  I(1).  Untuk  variabel  IHK,  Inflasi  Inti,  Kurs,  dan  Aktiva  Bank  stasioner pada tingkat kepercayaan 99%, sementara untuk variabel SBI stasioner pada tingkat kepercayaan 95%.  Nilai  statistik  D-W yang  didapat  semua  berada  disekitar  dua,  yang  menunjukkan  bahwa pada sisaan dari regresi yang digunakan pada uji ADF bebas dari masalah autokorelasi.

## Uji Kointegrasi
Hasil pengujian unit root pada residual regresi sederhana antara dua variabel yang diuji untuk melihat apakah memiliki hubungan kointegrasi atau tidak. Hasil penghitungan dirangkum pada tabel di bawah ini.
Tabel  4.2  Ringkasan output hasil uji unit root pada residual (asumsi terdapat konstanta) Pasangan Variabel τ-statistik dari uji ADF Statistik Durbin-Watson Konstanta Regresi IHK dan Inflasi Inti** -7.645727 2.000495 2.706092 IHK dan Kurs** -9.097762 1.956714 1.711437 IHK dan SBI** -8.843016 2.083997 3.582229 IHK dan Aktiva bank** -9.969884 2.038530 0.734873
Catatan:  ** Signifikan pada α = 1%
Residual dari masing-masing pasangan variabel dilakukan uji ADF . Pada pengujian ADF indikasi  autokorelasi  tidak  terlihat  karena  nilai  statistik  D-W  berada  di  sekitar  dua.  Hubungan kointegrasi antar variabel IHK dengan masing-masing variabel inflasi inti, kurs, SBI, dan aktiva bank signifikan pada tingkat kepercayaan 99%. Dengan demikian  dapat dikatakan bahwa inflasi memiliki hubungan jangka panjang (kointegrasi) dengan masing-masing variabel inflasi inti, kurs, SBI, dan aktiva bank, sehingga masing-masing variabel tersebut dapat menjadi variabel penentu dalam meramalkan inflasi kota Banda Aceh pada bulan Mei 2008.

## Model VAB
Model  VA  inflasi  akan  diprediksi  berdasarkan  pergerakan  IHK  di  masa  lalu  ditambah dengan  informasi  mengenai  pergerakan  variabel  informasi  di  masa  lalu.  Beberapa  hasil penghitungan khususnya untuk model IHK, dirangkum pada tabel di bawah ini sebelumnya data telah stasioner dan memiliki hubungan kointegrasi.
Tabel 4.3 Ringkasan penghitungan model inflasi pada bulan Mei 2008
Pasangan variabel AIC R 2 Adjusted R 2 F-stat Π Mei 2008 RMSE D-W IHK dan Inflasi Inti** 5.805 0.991 0.988 283.1751 3.97 3.173 1.926 IHK dan Kurs** 6.249 0.982 0.979 482.6721 2.08 4.893 2.060 IHK dan SBI** 6.325 0.981 0.978 336.9606 2.28 4.884 2.085 IHK dan Aktiva bank** 6.405 0.977 0.976 611.5305 1.09 5.443 2.124
Catatan:     **  Signifikan pada α = 1%
Berdasarkan Tabel 4.3, nilai AIC untuk IHK dengan variabel informasi inflasi inti terkecil pada lag 8, sementara IHK dengan kurs pada lag 3, IHK dengan SBI pada lag 4 dan IHK dengan aktiva  bank  pada  lag  2.  Sesuai  dengan  hasil  tersebut  maka  diperoleh  model  VAB.  Untuk peramalan inflasi bulan Mei 2008 digunakan model IHK saja.
Model-model yang terbentuk adalah:
1. Model IHK dengan variabel informasi inflasi inti IHK= -0.158922*IHK(-1) - 0.119925*IHK(-2)  +  0.118126*IHK(-3) +  0.333073*IHK(-4)  + 0.410392*IHK( 5) + 0.234516*IHK(-6) + 0.185697*IHK(-7) + 0.055365*IHK(-8) + 2.566506*inflasi_inti(-1) +

## Miftahuddin
2.467324*inflasi_inti(-2) + 3.132469*inflasi_inti(-3) + 2.657023*inflasi_inti(-4) + 2.226699*inflasi_inti(-5) + 1.312811*inflasi_inti(-6) +  0.776763*inflasi_inti(-7) + 2.262856*inflasi_inti(-8) – 14.028597
2. Model IHK dengan variabel informasi kurs IHK = 0.449899*IHK(-1) + 0.296548*IHK(-2) + 0.244204*IHK(-3) + 0.008770*kurs(-1) – 0.010156*kurs(-2) + 0.007041*kurs(-3) – 47.315269
3. Model IHK dengan variabel informasi SBI IHK = 0.3029151*IHK(-1) + 0.203279*IHK(-2) + 0.271543*IHK(-3) + 0.240057*IHK(-4) +2.344116*SBI(-1) – 0.345917*SBI(-2) +           2.967139*SBI(-3) – 4.742306*SBI(- 4) + 0.090968
4. Model IHK dengan variabel informasi aktiva bank
IHK = 0.614770*IHK(-1) + 0.355138*IHK(-2) + 1.530596e-06*aktiva_bank(-1) – 1.233230e- 06*aktiva_bank(-2) + 3.875811
Sesuai  Tabel  4.3  nilai  F-statistik  didapat  bahwa  model  VAB  signifikan  dalam  menjelaskan pergerakan inflasi pada tingkat kepercayaan 99%. Pengujian residual menunjukkan bahwa tidak ditemukannya  autokorelasi  antar  residual  dimana  nilai  statistik  D-W  berada  disekitar  dua.  Nilai koefisien  determinan  ( 2 R )  di  atas  0.97,  yang  berarti  bahwa  inflasi  dapat  dijelaskan  oleh pergerakan IHK di masa lalu ditambah pergerakan variabel informasi di masa lalu.
Selanjutnya  diperoleh  pula forecast IHK  dengan  variabel  informasi  inflasi  inti  yang memiliki daya prediksi terbaik.
Gambar 4.2 Forecast IHK dengan variabel informasi inflasi inti
Sesuai  Gambar  4.2  model  IHK  dengan  variabel  informasi  inflasi  inti  memiliki  daya  prediksi terbaik karena memiliki nilai RMSE paling kecil, dan dari Tabel 4.3 nilai Adjusted 2 R terbesar di antara model-model yang lain. Dapat dikatakan bahwa inflasi inti merupakan variabel informasi yang paling baik guna meramalkan laju inflasi.
Berdasarkan hasil model VAB di atas diperoleh angka-angka proyeksi inflasi kota Banda Aceh  untuk  bulan  Mei  2008.  Walaupun  hasil  proyeksi  inflasi    menyimpang  dari  nilai  inflasi sebenarnya sebesar 3.78%, tapi proyeksi dengan variabel informasi inflasi inti memberikan hasil terbaik yaitu 3.97% dibandingkan dengan variabel informasi yang lain.

## Miftahuddin
Penyimpangan  itu  terjadi  karena,  akibat  kenaikan  berbagai  jenis  harga  barang  dan  jasa. Secara umum rata-rata harga barang dan jasa mengalami bergerak naik selama bulan Mei karena kenaikan BBM. Hal ini mengakibatkan terjadinya kenaikan IHK dari 205.60% pada bulan April menjadi  213.37%  pada  mulai  Mei.  Akibat  naiknya  IHK  bulan  Mei,  laju  inflasi  naik  sebesar 3.78%,  dimana  sebelumnya    bulan  April  mengalami  deflasi  sebesar  -0.80%.  Inflasi  bulan  Mei dipicu  oleh  kenaikan  beberapa  komoditi  bahan  makanan  sebesar  8.58%,  diikuti  kelompok transportasi,  komunikasi  dan  jasa  keuangan  sebesar  2.41%,  dan  kelompok  sandang  sebesar 0.72%,  sedangkan  untuk  kelompok  kesehatan  mengalami  inflasi  sebesar  2.19%,  kelompok perumahan, air, listrik, gas dan bahan bakar 0.71%.
Dari  4  model  di  atas,  model  IHK  dengan  variabel  informasi  inflasi  inti  yang  memiliki daya  prediksi  terbaik  adalah  nilai AIC terkecil,  nilai Adjusted 2 R terbesar,  dan  nilai RMSE terkecil diantara 3 model tersebut.

## 5. Kesimpulan
Hasil dari pembahasan yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan :
1. Model yang diperoleh dari hasil penghitungan dengan software Eviews 4.1 adalah: IHK= -0.158922*IHK(-1) - 0.119925*IHK(-2) + 0.118126*IHK(-3)  + 0.333073*IHK(-4)  + 0.410392*IHK(-5) + 0.234516*IHK(-6) + 0.185697*IHK(-7)  + 0.055365*IHK(-8) + 2.566506*inflasi_inti(-1) + 2.467324*inflasi_inti(-2) + 3.132469*inflasi_inti(- 3)+2.657023*inflasi_inti(-4) + 2.226699*inflasi_inti(-5)+1.312811*inflasi_inti(- 6)+0.776763*inflasi_inti(-7) + 2.262856*inflasi_inti(-8) – 14.028597
Dari  model  VAB  diperoleh  angka  inflasi  Kota  Banda  Aceh  pada  bulan  Mei  2008  sebesar 3.97%,  sedangkan  nilai  inflasi  sebenarnya  sebesar  3.78%.  Penyimpangan  itu  terjadi  karena, akibat kenaikan BBM pada bulan Mei 2008 sehingga harga barang dan jasa juga naik.
2. Variabel-variabel  yang  membantu  memperkirakan  angka  inflasi  pada  bulan Mei  2008  adalah variabel inflasi inti, kurs rupiah terhadap dollar AS, suku bunga SBI, dan aktiva bank. Inflasi inti memiliki prediksi terbaik karena memiliki nilai RMSE paling kecil yaitu sebesar 3.173 dan nilai adjusted 2 R terbesar  yaitu  sebesar  0.988  di  antara  variabel-variabel  yang  lain.  Hasil perhitungan inflasi  ini  tergolong  inflasi  ringan    (≤ 10% setahun).
3. Dengan kisaran toleransi signifikan pada α = 1% - 5%, maka diperoleh angka inflasi sebesar 4.0097%  –  4.1685%  untuk  kota/kabupaten  lain  di  provinsi  NAD  pada  bulan  yang  sama. Sedangkan  prediksi  untuk  tahun  mendatang  angka  inflasi  masih  pada  kisaran  tersebut  bila tidak ada perubahan-perubahan asumsi, seperti krisis keuangan Amerika (September – Oktober 2008), yang menyebabkan krisis ekonomi dunia.

## Daftar Pustaka
1. Anonimus. 2002, EViews 4.1 User’s Guide.
2. Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2004, Indeks  Harga  Konsumen ,  Badan  Pusat  Statistik, Nanggroe Aceh Darussalam.
3. Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2004-2008, Laporan  Perkembangan  Pendapatan  Daerah Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam , Badan Pusat Statistik, NAD.
4. Bank  Indonesia  (BI).  2003-2006, Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan  Indonesia ,  Bank Indonesia, Jakarta.
5. Boediono.1992, Ekonomi Moneter , Edisi Ketiga, BPFE, Yogyakarta.
6. Dariwardani,  M.  I.  2005, Proyeksi  Inflasi  Indonesia  Tahun  2005  Dengan  Pendekatan Bivariate  Vector  Autoregressive ,  Jurnal  Statistika,  Ikatan  Perstatistikan  Indonesia, Jakarta.
7. Gujarati, D. 1995, Basic Econometrics , McGRAW. HILL, Singapore.
8. Khalwaty, T., 2000, Inflasi dan Solusinya , PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
9. Lains, A., 2002. Ekonometrika Teori dan Aplikasi . Jilid I. LP3ES-UI. Jakarta
10. Makridakis, Spyros, 1999, Metode dan Aplikasi Peramalan jilid 1 , Erlangga, Jakarta.
11. Nopirin. 1987, Ekonomi Moneter , BPFE, Yogyakarta.
12. Nugroho, R. H., dan Suryantini, A., Aplikasi Uji Akar-akar Unit dan Kointegrasi Dampak Inflasi terhadap Sektor Pertanian dengan Structural Break Sistem Nilai Tukar Mengambang bebas, http://syiefa.blogs.friendster.com/syiefa/2006/10/l , [25 Mei 2008].
13. Sarwoko. 2005, Dasar-Dasar Ekonometrika , Andi, Yogyakarta.
14. Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia, http://www.bi.go.id/web/id/Statistik/ , [25 Mei 2008].
15. Studentmund, A H. 2006, Using Econometrics A Practical Guide Fifth Edition , Pearson Education, Canada.
16. Supranto, J. 1983, Ekonometrik, LPFE-UI, Jakarta.