## Ecosains: Jurnal ilmiah ekonomi dan pembangunan
Volume 10, Nomor 1, Mei 2021, Hal 69-81 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480

## Analisis Cadangan Devisa Indonesia Tahun 2008-2018
Deswita Herlina a* , Tony S Chendrawan b , Latif Sobri c
a,b,c Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
* Korespondensi: deswita@untirta.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze how the response of foreign exchange reserves to the shock  of  the  exchange  rate,  inflation,  and  foreign  debt  and  to  determine  the contribution  of  exchange  rate,  inflation,  and  foreign  debt  to  foreign  exchange reserves.  The  type  of  data  used  in  this  study  is  secondary  data  which  has  the nature of a time series from the period 2008:Q1 to 2018:Q4. This research uses Vector Autoregression (VAR) analysis method. Based on the research results of the Impulse Response Function (IRF) test, it shows that the shock response of the exchange  rate  and  foreign  debt  variables  to  the  shock  of  foreign  exchange reserves is positive, while the shock response of the inflation variable to the shock of  foreign  exchange  reserves  is  negative.  Then  for  the  results  of  the  Variance Decomposition (VD) test, the variable that contributes more to foreign exchange reserves  is  the  exchange  rate  of  13.05%,  followed  by  inflation  of  7.82%  and foreign debt of 1.86%.
Keywords :

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana respon cadangan devisa terhadap  shock  nilai  tukar,  inflasi,  dan  utang  luar  negeri  serta  untuk mengetahui  kontribusi  nilai  tukar,  inflasi,  dan  utang  luar  negeri  terhadap cadangan devisa. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  yang  bersifat  time  series  dari  periode  2008:Q1  hingga  2018:Q4. Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  Vector  Autoregression  (VAR). Berdasarkan hasil penelitian uji Impulse Response Function (IRF) menunjukkan bahwa respon shock variabel nilai tukar dan utang luar negeri terhadap shock cadangan  devisa  adalah  positif,  sedangkan  shock  respon  variabel  inflasi terhadap  shock  cadangan  devisa  negatif.  Kemudian  untuk  hasil  uji  Variance Decomposition (VD), variabel yang memberikan kontribusi lebih besar terhadap cadangan devisa adalah nilai tukar sebesar 13,05%, diikuti oleh inflasi sebesar 7,82% dan utang luar negeri sebesar 1,86%.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: E51; G21; C22

## PENDAHULUAN
Sebagai  negara  dengan  kategori  negara  berkembang,  Indonesia  tidak  terpisahkan  dengan aktivitas ekonomi internasional yang juga memiliki perkembangan dan dinamikanya sendiri. Sejalan dengan hal tersebut, pembangunan pada seluruh bidang terus dilakukan dalam upaya meningkatkan  taraf  hidup  masyarakatnya.  Dari  berbagai  sumber  pemasukan  aktivitas ekonomi  internasional,  devisa  merupakan  salah  satu  sumber  penting  yang  berkontribusi (Mildyanti,  2019).  Cadangan  devisa  harus  terus  dijaga  demi  kepentingan  perdangangan internasional sebagai aktiva luar negeri pemerintah. Hal ini karena salah satu indikator yang penting  untuk  menjelaskan  kemampuan  suatu  negara  dalam  perdangangan  internasional.
Cadangan Devisa, Nilai Tukar, Inflasi, Utang Luar Negeri.

## Info Artikel
Diterima: 28 Februari 2021

## Disetujui:
10 April 2021
Terbit daring: 4 Mei 2021

## DOI: -
Sitasi: Herlina, Deswita., Chendrawan, Tony, S., & Sobri, Latif. (2020). Analisis Cadangan Devisa Indonesia Tahun 2008-2018. Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, 10(1), 69-81.
Foreign Exchange Reserves, Exchange Rate, Inflation, Foreign Debt.
Cadangan devisa pula lah yang menentukan kekuatan dan kelemahan ekonomi suatu negara (Hady, 2001).
Cadangan  devisa  suatu  negara  dapat  diukur  melalui  perbandingan  rasio  antara cadangan resmi dan impor. Cadangan devisa suatu negara dinyatakan aman ketika mampu menjaga impor negara dalam waktu 3 bulan. namun, apabila cadangan devisa hanya mampu menutupi  impor  selama  2  bulan  atau  bahkan  kurang,  maka  akan  terjadi  penekanan  pada neraca pembayaran.  Itulah  mengapa  suatu  negara  harus  menjaga cadangan  devisanya  agar aktivitas  perdangangan  internasional  dapat  terus  berlangsung  dengan  stabil  (Kamaluddin, 1998). Hal ini bukan hanya akan berdampak terhadap negara yang sulit untuk mengimpor barang  kebutuhannya  dari  luar  negeri,  namun  juga  menurunkan  nilai  mata  uang  dan  nilai tukar dipasar valuta asing.
Tabel 1 Perkembangan Cadangan Devisa, Nilai Tukar, Inflasi, dan Utang Luar Negeri
Indonesia Tahun 2008-2018 Tahun Cadangan Devisa (Juta USD) Nilai Tukar (Rp/USD) Inflasi (%) Utang Luar Negeri (Juta USD) 2008:Q1 56360 9217 8,17 145,519 2008:Q2 56831 9225 11,03 146,226 2008:Q3 54573 9378 12,14 147,339 2008:Q4 49164 10950 11,06 149,141 2009:Q1 52235 11575 7,92 150,965 2009:Q2 54930 10225 3,65 153,741 2009:Q3 56760 9681 2,83 167,989 2009:Q4 60369 9400 2,78 172,871 2010:Q1 71824 9115 3,43 180,834 2010:Q2 76322 9083 5,05 183,329 2010:Q3 86551 8924 5,8 195,826 2010:Q4 96207 8991 6,96 202,413 2011:Q1 105709 8709 6,65 210,08 2011:Q2 119655 8597 5,54 222,816 2011:Q3 114502 8823 4,61 224,504 2011:Q4 110123 9068 3,79 225,375 2012:Q1 110493 9180 3,97 228,761 2012:Q2 106502 9480 4,53 238,917 2012:Q3 110172 9588 4,31 243,649 2012:Q4 112781 9670 4,3 252,364 2013:Q1 104800 9719 5,9 254,295 2013:Q2 98095 9929 5,9 257,98 2013:Q3 95675 11613 8,4 260,617 2013:Q4 99387 12189 8,38 265,912 2014:Q1 102592 11404 7,32 276,916 2014:Q2 107678 11969 6,7 286,169 2014:Q3 111164 12212 4,53 292,286 2014:Q4 111862 12440 8,36 293,876 2015:Q1 111554 13084 6,38 299,367
2015:Q2 108030 13332 7,26 304,515 2015:Q3 101720 14567 6,83 302,514 2015:Q4 105931 13795 3,35 310,053 2016:Q1 107543 13276 4,45 316,785 2016:Q2 109789 13180 3,45 324,787 2016:Q3 115671 12998 3,07 325,261 2016:Q4 116362 13436 3,02 316,407 2017:Q1 121806 13321 3,61 329,572 2017:Q2 123094 13319 4,37 336,894 2017:Q3 129402 13492 3,72 344,661 2017:Q4 130196 13548 3,61 352,887 2018:Q1 126003 13756 3,4 359,404 2018:Q2 119839 14404 3,12 356,275 2018:Q3 114848 14929 2,88 359,725 2018:Q4 120654 14481 3,13 377,827
Berdasarkan (Tabel 1) menjelaskan nilai cadangan devisa Indonesia dalam tahun 2008- 2018  cenderung  meningkat.  Tetapi,  masih  ada  beberapa  tahun  dimana  cadangan  devisa indonesia  mengalami  penurunan  yang  relatif  signifikan,  yaitu  pertama  dalam  tahun  2008 cadangan devisa Indonesia sempat menurun sebanyak 49.164 Juta USD pada kuartal ke-4 hal ini  ditimbulkan  oleh  inflasi  indonesia  sebanyak  11.06%  melebihi  target  yang  ditetapkan pemerintah  berkisar  5%  dan  meningkatnya  harga  minyak  global  sehingga  membuat pemerintah  meningkatkan  harga  BBM  dan  juga  meningkatkan  harga  komoditas  pangan global.
Kedua,  pada  2013  cadangan  devisa  Indonesia  kembali  menurun  sebesar  95.675  Juta USD pada kuartal ke-3 dibandingkan pada kuartal sebelumnya, yaitu pada kuartal ke-2 tahun 2013. Penyebabnya adalah melemahnya nilai tukar rupiah karena defisit neraca pembayaran khususnya neraca berjalan dan likuiditas valas terbatas. Ketiga dalam tahun 2015 cadangan devisa indonesia kembali menurun sebesar 101.720 Juta USD pada kuartal ke-3 dibandingkan pada  kuartal  sebelumnya  yaitu  pada  kuartal  ke-2  tahun  2015  hal  ini  disebabkan  oleh kelanjutan krisis berkepanjangan pada Yunani dan penghentian quantitative easing pada AS. Dan keempat dalam tahun 2018 cadangan devisa indonesia kembali menurun sebesar 114.848 Juta  USD  pada  kuartal  ke-3  setelah  sebelumnya  mengalami  peningkatan  dari  tahun sebelumnya  yaitu  pada  kuartal  ke-3  tahun  2017  hal  ini  disebabkan  oleh  melemahnya  nilai tukar rupiah lantaran defisit neraca berjalan dan meningkatnya utang luar negeri indonesia dari tahun 2008-2018.

## TINJAUAN LITERATUR
Menurut (Mishkin, 2001) cadangan devisa memiliki pengaruh cukup penting terhadap posisi nilai tukar suatu negara. Peningkatan cadangan devisa di neraca pembayaran akan berdampak pada mata uang, rupiah akan terapresiasi. Fluktuasi nilai tukar rupiah yang stabil terhadap mata uang asing (terutama dollar AS) akan berdampak kuat pada cadangan devisa. Devaluasi rupiah terhadap dollar akan mempengaruhi perkembangan perekonomian Indonesia diluar negeri,  terutama  dalam  persaingan  harga.    Menurut  (Boediono,  2001),  inflasi  dengan cadangan devisa memiliki hubungan yang erat. Kenaikan harga pada barang dan jasa yang
dikenal dengan inflasi dapat menghambat kegiatan ekonomi negara tersebut. Oleh sebab itu, inflasi  harus  dicegah  melalui  penyimpanan  mata  uang  asing  yang  lebih  banyak,  serta menyesuaikan  peredaran  mata  uang  dengan  permintaan  agar  stabilitas  nilai  tukar  dapat dipertahankan.
Menurut (Todaro & Smith, 2006) yang mengatakan bahwa utang luar negeri merupakan sumber keuangan dari luar (baik dalam bentuk hibah maupun pinjaman) dapat memainkan peran  penting  dalam  upaya  menangani  kelangkaan  sumber  daya  dalam  negeri  guna mempercepat pertumbuhan devisa dan tabungan. Negara-negara berkembang percaya bahwa mereka  umumnya  dihadapkan  pada  hambatan  dalam  bentuk  tabungan  domestik  yang terbatas, yang tidak cukup untuk menutupi semua peluang investasi yang ada, dan kelangkaan devisa  yang  tidak  memungkinkan  mereka  untuk  mengimpor  barang  modal  dan  barang perantara yang diperlukan untuk pembangunan. Oleh karena itu untuk mengatasi masalah tersebut, maka negara membutuhkan sumber pembiayaan dari utang luar negeri.
Mengingat pentingnya peran cadangan devisa dalam pembiayan pembangunan suatu negara, maka setiap negara berusaha untuk mempertahankan posisi cadangan devisa yang dimiliki. Berdasarkan penjelasan tersebut maka cadangan devisa wajib diperhatikan untuk keperluan transaksi  internasional  dan  untuk  membiayai  impor  maupun  membayar  utang  luar  negeri. Belum lagi negara tersebut melakukan pinjaman luar negeri sehingga menyebabkan cadangan devisa suatu negara semakin berkurang jumlahnya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder runtut waktu (time series) berupa data per kuartal (quarterly) yang dikumpulkan dari tahun 2008:Q1 – 2018:Q4. Sumber data yang didapat dari masing-masing variabel adalah Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS).Metode analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  analisis  statistik  dengan persamaan  model  VAR  ( Vector  Autoregression )  yang  terdiri  dari  pengujian  awal  variabel dengan  menggunakan  uji  stasioneritas  yang  menggunakan  uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF). Kemudian dilanjutkan dengan penentuan panjang lag optimum, uji stabilitas VAR, uji kointegrasi  menggunakan  metode Johansen  Cointegration  Test, selanjutnya  uji  kausalitas granger,  uji  estimasi  model  VAR,  uji Impulse  Response  Fuction (IRF),  dan  terakhir  uji Variance  Decomposition (VD).  Secara  umum,  tahapan  pengujian  metode  VAR  dapat digambarkan sebagai berikut :

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas

## Tabel 2 Hasil Uji Stasioneritas Pada Tingkat Level
Variabel Prob ADF t-stat ADF Nilai Kritis Mc Kinnon Keterangan 1% 5% 10% LCADEV  0,3707 -1,810111  -3,596616  -2,933158  -2,604867  Tidak Stasioner LKURS 0,8566  -0,614992  -3,592462  -2,931404  -2,603944  Tidak Stasioner INF 0,2097  -2,198507  -3,592462  -2,931404  -2,603944 Tidak Stasioner LULN 0,4487  -1,650384  -3,592462  -2,931404  -2,603944  Tidak Stasioner

## Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Tabel 3 Hasil Uji Stasioneritas Pada Tingkat First Difference Variabel Prob ADF t-stat ADF Nilai Kritis Mc Kinnon Keterangan 1% 5% 10% LCADEV  0,0054 -3,827171  -3,596616  -2,933158  -2,604867 Stasioner LKURS 0,0001  -5,246406  -3,596616  -2,933158  -2,604867 Stasioner
INF 0,0000  -6,174887  -3,596616  -2,933158  -2,604867 Stasioner LULN 0,0000  -5,653977  -3,596616  -2,933158  -2,604867 Stasioner

## Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Berdasarkan (Tabel 2) dapat dijelaskan bahwa tidak terdapat variabel yang lolos  uji akar unit pada tingkat level, maka dari itu harus melakukan uji akar unit pada tingkat First Difference . Kemudian pada (Tabel 3) dijelaskan bahwa semua variabel telah stasioner pada tingkat First Difference.

## Penentuan Panjang Lag Optimum

## Tabel 4 Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 265,4722 NA 8,55e-12 -14,13363 -13,95948*  -14,07224 1 277,9089  21,51210 1,04e-11 -13,94102 -13,07026 -13,63404 2 285,4712 11,44561 1,70e-11 -13,48493 -11,91755 -12,93235 3 313,6860  36,60296  9,58e-12 -14,14519 -11,88120 -13,34702 4 327,5296 14,96611 1,28e-11 -14,02863 -11,06802 -12,98488 5 364,0226  31,56151*  5,78e-12 -15,13636 -11,47914 -13,84702 6 390,3283  17,06316  5,75e-12*  -15,69342* -11,33959 -14,15849*
Sumber : Eviews 8 (Data diolah).
Berdasarkan (Tabel 4) dapat diketahui bahwa kriteria-kriteria yang ada memperlihatkan nilai yang terkecil atau minimum dan juga yang memiliki banyak tanda bintang berada pada lag ke- 6, yang artinya panjang lag optimum terletak pada lag ke-6.

## Uji Stabilitas VAR

## Tabel 5 Hasil Uji Stabilitas VAR
Root Modulus 0,545663 – 0,819072i 0,984188 0,545663 + 0,819072i 0,984188 0,851396 + 0,486578i 0,980629 0,851396 - 0,486578i 0,980629 0,919326 – 0,243841i 0,951114 0,919326 + 0,243841i 0,951114 0,251130 – 0,911535i 0,945496 0,251130 + 0,911535i 0,945496 -0,764567 + 0,524203i 0,927012 -0,764567 - 0,524203i 0,927012 -0,113587 – 0,919304i 0,926295 -0,113587 + 0,919304i 0,926295
-0,616266 + 0,678157i 0,916341 -0,616266 - 0,678157i 0,916341 0,910940 0,910940 -0,207714 + 0,851221i 0,876197 -0,207714 - 0,851221i 0,876197 -0,810596 – 0,303895i 0,865690 -0,810596 + 0,303895i 0,865690 -0,836780 0,836780 0,670596 – 0,491356i 0,831342 0,670596 + 0,491356i 0,831342 -0,447800 - 0,692650i 0,824796 -0,447800 + 0,692650i 0,824796 0,144046 + 0,707362i 0,721879 0,144046 - 0,707362i 0,721879 -0,223831 + 0,443784i 0,497036 -0,223831 - 0,443784i 0,497036
Sumber : Eviews 8 (Data diolah).
Berdasarkan (Tabel 5) yang merupakan hasil dari pengujian stabilitas model, terlihat bahwa stabilitas  estimasi  VAR  yang  akan  digunakan  telah  stabil  dikarenakan  keseluruhan  nilai modulusnya kurang dari satu. Jadi hal tersebut dapat disimpulkan bahwa estimasi VAR ini stabil  dan  dapat  menghasilkan  analisis  Impulse  Response  Function  dan  Variance Decomposition yang valid.

## Uji Kointegrasi

## Tabel 6 Hasil Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0,458125 52,60139 47,85613 0,0168 At most 1 0,330468 26,86714 29,79707 0,1049 At most 2 0,141489 10,01776 15,49471 0,2794 At most 3 0,082371 3,610421 3,842466 0,0574
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Sumber : Eviews 8 (Data diolah).
Berdasarkan (Tabel 6) dapat terlihat bahwa terdapat satu nilai trace statistic yang lebih besar dibandingkan  dengan critical  value dengan  tingkat  signifikan  5%  yaitu  pada  None* maka dengan begitu tidak terdapat kointegrasi (hubungan keseimbangan jangka panjang) sehingga model yang akan digunakan adalah Vector Autoregression (VAR) first Difference
Uji Kausalitas Granger
Tabel 7 Hasil Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis F-Statistic  Prob Keterangan LKURS does not Granger Cause LCADEV 0,84254 0,4387  Tidak Tolak H0 LCADEV does not Granger Cause LKURS 5,89939 0,0060 Tolak H0 INF does not Granger Cause LCADEV 1,40602 0,2579  Tidak Tolak H0 LCADEV does not Granger Cause INF 0,21797 0,8052  Tidak Tolak H0 LULN does not Granger Cause LCADEV 0,65829 0,5237  Tidak Tolak H0 LCADEV does not Granger Cause LULN 1,12859 0,3344  Tidak Tolak H0 INF does not Granger Cause LKURS 2,89445 0,0679  Tidak Tolak H0 LKURS does not Granger Cause INF 1,49922 0,2366  Tidak Tolak H0 LULN does not Granger Cause LKURS 2,13102 0,1331  Tidak Tolak H0 LKURS does not Granger Cause LULN 2,02658 0,1462  Tidak Tolak H0 LULN does not Granger Cause INF 0,33959 0,7143  Tidak Tolak H0 INF does not Granger Cause LULN 1,50195 0,2360  Tidak Tolak H0

## Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Berdasarkan (Tabel 7) yang merupakan hasil pengujian kausalitas Granger pada lag 6 dengan membandingkan  nilai  probabilitas  terhadap  tingkat  signifikan  1%,  5%,  dan  10%  diketahui bahwa terdapat variabel yang memiliki hubungan satu arah yaitu variabel D(KURS) dengan variabel D(CADEV). Berdasarkan nilai probabilitasnya pada variabel tersebut yang lebih kecil dari  5%  maka  tolak  H0  yang  artinya  pernyataan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang mempengaruhi tersebut ditolak, sehingga diantara variabel tersebut pada dasarnya memiliki sebuah  hubungan  satu  arah.  Sedangkan  untuk  variabel  lainnya  tidak  memiliki  hubungan untuk saling mempengaruhi variabel lainnya pada Tabel 7.

## Uji Estimasi VAR
Tabel 8 Hasil Estimasi VAR Variabel Koefisien t-statistik t-tabel Hasil CointEq1 -0,002384 -0,13967 D(LCADEV)/D(LCADEV(-1)) 0,577748 1,09805 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LCADEV(-2)) -0,400671 -0,79134 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LCADEV(-3)) 0,255542 0,56531 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LCADEV(-4)) -0,572449 -1,35220 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LCADEV(-5)) 0,247197 0,54944 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LCADEV(-6)) -0,561053 -1,45201 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LKURS(-1)) -0,459503 -0,70950 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LKURS(-2)) 0,107785 0,18364 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LKURS(-3)) -0,331772 -0,34939 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LKURS(-4)) -0,198257 -0,37828 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LKURS(-5)) -0,170275 -0,30019 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LKURS(-6)) -0,230678 -0,32114 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(INF-1)) -0,001633 -0,23989 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(INF(-2)) -0,000357 -0,05660 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(INF(-3)) -0,005583 -0,66969 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(INF(-4)) 0,004105 0,54385 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(INF(-5)) -0,004241 -0,62057 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(INF(-6)) 0,001636 0,26519 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LULN(-1)) -0,192848 -0,10779 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LULN(-2)) 0,892155 0,82107 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LULN(-3)) -0,897562 -0,75950 -2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LULN(-4)) 0,683708 0,73139 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LULN(-5)) 0,216323 0,27474 2,021075 Tidak Tolak H0 D(LCADEV)/D(LULN(-6)) 1,343061 1,37071 2,021075 Tidak Tolak H0

## Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Berdasarkan (Tabel 8) memberikan   informasi   statistik   untuk  masing-masing persamaan dari  variabel-variabel  LCADEV,  LKURS,  INF  dan  LULN  dan  bagian  paling  bawah  adalah informasi  secara  menyeluruh.  Angka  dikurung  pertama  (  )  menunjukkan  standar  error
sedangkan angka dikurung bagian bawahnya [ ] menunjukkan nilai t-hitung. Kemudian untuk hasil estimasi VAR menunjukkan bahwa tidak ada variabel yang signifikan pada persamaan tersebut.

## Uji Impulse Response Function (IRF)
-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(LCADEV) to D(LKURS)

## Gambar 2 Respon LCADEV Akibat Goncangan LKURS
Berdasarkan  (Gambar  2)  memperlihatkan  respon  yang  terjadi  pada  LCADEV  terhadap LKURS. Dapat dijelaskan bahwa respon LCADEV terhadap LKURS pada periode ke-1 sebesar 0,000  standar  deviasi. Kemudian  mengalami penurunan  pada periode ke-2  sebesar  -0,006 standar deviasi hal ini disebabkan oleh terapresiasi nilai tukar rupiah karena penguatan nilai rupiah yang berasal dari dana investor global yang terus mengalir ke negara-negara emerging market Asia. Namun pada periode ke-3 LCADEV terhadap LKURS mengalami peningkatan sebesar -0,002 standar deviasi. Kemudian pada periode ke-4 mengalami penurunan kembali sebesar -0,009 standar deviasi hal ini disebabkan oleh penurunan modal asing (capital inflow) ke  Indonesia.  Dan  selanjutnya  respon  LCADEV  terhadap  LKURS  dari  periode  ke-5  sampai dengan ke-10 mulai stabil hingga mencapai titik keseimbangan.
-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LCADEV) to D(INF)

## Gambar 3 Respon LCADEV Akibat Goncangan INF
Berdasarkan (Gambar 3) memperlihatkan respon yang terjadi pada LCADEV terhadap INF. Dapat  dijelaskan  bahwa  respon  LCADEV  terhadap  INF  pada  periode  ke-1  sebesar  0,000 standar deviasi. Kemudian mengalami penurunan pada periode ke-2 sebesar -0,002 standar deviasi hal ini disebabkan oleh fluktuasi harga makanan (volatile food) yang disebabkan oleh cuaca yang tidak normal berupa curah hujan yang tinggi dan berkepanjangan. Namun pada periode ke-3 LCADEV terhadap INF masih sebesar -0,002 standar deviasi. Kemudian pada periode ke-4 mengalami penurunan kembali sebesar -0,007 standar deviasi hal ini disebabkan oleh  adanya  gangguan  pasokan  beberapa  komoditas  pangan,  yang  menyebabkan meningkatnya  inflasi  volatile  food  dan  inflasi  administered  price.  Dan  selanjutnya  respon LCADEV terhadap INF dari periode ke-5 sampai dengan ke-10 mulai stabil hingga mencapai titik keseimbangan.
-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(LCADEV) to D(LULN)

## Gambar 4 Respon LCADEV Akibat Goncangan LULN
Berdasarkan (Gambar 4) memperlihatkan respon yang terjadi pada LCADEV terhadap LULN. Dapat  dijelaskan  bahwa  respon  LCADEV  terhadap  LULN  pada  periode  ke-1  sebesar  0,000 standar deviasi. Kemudian mengalami penurunan pada periode ke-2 sebesar -0,001 standar deviasi hal ini dikarenakan akibat dampak krisis subprime mortage di AS dan tingginya harga sehingga menyebabkan terjadinya krisis ekonomi global. Namun pada periode ke-3 LCADEV terhadap LULN mengalami peningkatan sebesar 0,002 standar deviasi hal ini disebabkan oleh defisit  APBN  yang  terus  berlanjut  serta  penerimaan  negara  yang  tidak  mencukupi  dan terjadinya  depresiasi  rupiah.  Kemudian  pada  periode  ke-4  mengalami  penurunan  kembali sebesar -0,000 standar deviasi. Dan selanjutnya respon LCADEV terhadap LULN dari periode ke-5 sampai dengan ke-10 mulai stabil hingga mencapai titik keseimbangan.

## Uji Variance Decomposition (VD)

## Tabel 9 Variance Decomposition Cadangan Devisa Indonesia
Period S.E D(LCADEV) D(LKURS) D(INF) D(LULN) 1 0.025092 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.029556 94.69600 4.827439 0.429422 0.047137 3 0.030985 93.91174 4.767371 0.888947 0.431937 4 0.033562 84.09189 10.56241 4.966894 0.378808 5 0.034429 80.71849 11.11875 7.741349 0.421409 6 0.034665 79.69226 11.36363 8.056877 0.887234 7 0.034999 79.21278 11.70740 7.914407 1.165413
80 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembanguan, Volume 10, Nomor 1, Mei 2021, Hal 69 - 81
8 0.035437 78.90890 11.48622 7.797728 1.807144 9 0.035724 78.39446 11.79288 7.919476 1.893186 10 0.035987 77.25534 13.05501 7.821673 1.867985
Sumber : Eviews 8 (Data diolah).
Berdasarkan  (Tabel  9)  yang  merupakan  hasil  pengujian  variance  decomposition  terlihat bahwa pada periode ke-1 varians LCADEV berkontribusi sebesar 100%. Kemudian diikuti oleh varians  LKURS  berkontibusi  sebesar    0,00%,  kemudian  untuk  varians  INF  berkontibusi sebesar  0,00%,  dan  untuk  varians  LULN  berkontibusi  sebesar  0,00%.  Pada  periode  ke-5 terjadi  penurunan  kontribusi  oleh  varians  LCADEV  menjadi  sebesar  80,71%,  terjadi peningkatan  untuk  kontribusi  dari  varians  LKURS  sebesar  11,11%,  kemudian  terjadi peningkatan varians INF berkontribusi sebesar 7,74%, dan terjadi peningkatan varians LULN berkontribusi  sebesar  0,42%.  Kemudian  untuk  periode  ke-10  terjadi  penurunan  kontribusi oleh  varians  LCADEV  menjadi  sebesar  77,25%,  terjadi  peningkatan  kontribusi  dari  varians LKURS  sebesar  13,05%,  kemudian  terjadi  penurunan  varians  INF  berkontribusi  sebesar 7,82%, dan terjadi penurunan varians LULN berkontribusi sebesar 1,86%. Maka berdasarkan hasil  variance  decomposition  diatas  diketahui  bahwa  kontribusi  terbesar  dipengaruhi  oleh varians  LCADEV  sebesar  77,25%,  kemudian  diikuti  oleh  varians  LKURS  sebesar  13,05%, kemudian varians INF sebesar 7,82%, dan terakhir varians LULN sebesar 1,86%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil uji impulse response function menyatakan bahwa respon yang diberikan variabel nilai tukar terhadap shock cadangan devisa yaitu bernilai positif. Kemudian respon yang  diberikan  variabel  inflasi  terhadap  shock  cadangan  devisa  yaitu  bernilai  negatif. Sedangkan untuk respon yang diberikan variabel utang luar negeri terhadap shock cadangan devisa yaitu bernilai positif.
Berdasarkan  hasil  uji  variance  decomposition  dari  awal  hingga  akhir  pengamatan,  variabel nilai  tukar  yang  memiliki  kontribusi  yang sangat  dominan  dalam  mempengaruhi  cadangan devisa  dibandingkan  dengan  variabel  lainnya.  Nilai  tukar  memiliki  kontribusi  dalam mempengaruhi cadangan devisa sebesar 13,05%. Kemudian inflasi memiliki kontribusi dalam mempengaruhi cadangan devisa sebesar 7,82%. Sedangkan untuk utang luar negeri memiliki kontribusi dalam mempengaruhi cadangan devisa sebesar 1,86%.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan Pusat Statistik Indonesia. 2008-2018. Data Inflasi Indonesia. Jakarta : Badan Pusat Statistik Badan Pusat Statistik Indonesia. 2008-2018. Laporan Perekonomian Indonesia. Jakarta : Badan Pusat Statistik
Bank Indonesia. 2008-2018. Laporan Perekonomian Indonesia. Jakarta : Berbagai Edisi Publikasi. Bank Indonesia. 2008-2018. Statistik Utang Luar Negeri Indonesia. Jakarta : Berbagai Edisi Publikasi. Bank  Indonesia.  2008-2018.  Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan  Indonesia.  Jakarta  :  Berbagai  Edisi Publikasi.
Boediono, 2001. Ekonomi Makro (Seri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi No.2). Yogyakarta: BPFE. Ekananda, M., 2016. Analisis Ekonometrika Time Series. 2nd ed. Jakarta: MItra Wacana Media. Hady, H., 2001. Ekonomi Internasional (Teori dan Kebijakan Perdagangan Internasional). Revisi Buku 1 ed. Jakarta: Ghalia Indonesia.
Kamaluddin,  R.,  1998.  Pengantar  Ekonomi  Pembangunan.  Jakarta:  Fakultas  Ekonomi  Universitas Indonesia.
Mildyanti, R. & Triani, M., 2019. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Cadangan Devisa (Studi Kasus di Indonesia dan China). Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan, I(1), pp. 165-176.
Mishkin,  F.  S.,  2001.  The  Economics  of  Money,  Banking  and  Financial  Markets.  6th  ed.  New  York:
Addison Wesley.
Todaro, M. P. & Smith, S. C., 2006. Pembangunan Ekonomi (Terjemahan Andri Yelvi). 9th ed. Jakarta: Erlangga.