## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STABILITAS EKONOMI SERTA IMBASNYA TERHADAP KINERJA SEKTOR KEUANGAN DI INDONESIA (PENDEKATAN COINTEGRATION, ERROR CORRECTION MODEL DAN FINANCIAL DEEPENING )

## Muhammad Ridhwan Assel
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena Kampus Poka-Ambon, 97233, Indonesia m.ridhwan_a@yahoo.com

## ABSTRACT
The research and study cover a theoretical discussion and empirical study on factors affecting the Economic stability and their impact on the performance of the financial sector based on Quartely data from 2001Q1 to 2017Q2. The  research  employs  the  Cointegration  and  Engle  Granger-Error  Correction  Model  (ECM)  approach  by applying the Ordinary Least Square (OLS) method. The ECM is performed to anticipate the possibility of errors and disparity between the theoretical model and the statistical model as well as to identify long-term balance and validity of the model employed in the research. The research results indicate that within a long-term period, there is balance  between  changes  in  the  GDP  and the  monetary  variables  i.e.   interest  rate,  inflation,  M2  and  rupiah exchange  rate  despite  the  fact  that  the  M2  variable  does  not  significantly  affect the  GDP within  the  observed period.  On  the  other  hand,  within  a short-term  period changes  in the  GDP  affected significantly  by the  ECT variable. Within such a period, interest rate, inflation, M2 and exchange rate variables do not significantly affect GDP.  Thus,  it  can  be  concluded  that  the  GDP  tend  to  respond  to  changes  occurring  in  monetary  variables, especially interest rate, inflation and M2. Currently, the result of financial performance analysis shows that the average of the financial deepening quartely in Indonesia during the observation period is 3.80 percent. In addition, the quartely average of Indonesia's economic growth was 1.36 percent, while M2 growth during the same period was 3.03 percent.
Keywords: The Economic Stability, Monetary Variables, Error Correction Model (ECM),  Financial Sector JEL Classification : B22, E52, C59, E44

## PENDAHULUAN
Kondisi ekonomi dunia dewasa ini sangat dinamis yang  menunjukkan  bahwa  ekonomi  dunia  tengah mengalami  perubahan.  Banyak  faktor  yang  menjadi penyebab, di antaranya kebijakan bank sentral Amerika Serikat  untuk  menaikkan  suku  bunganya  ( fed  fund  rate ), keluarnya Inggris dari Uni Eropa ( Hard Brexit ) sebagai hasil referendum,  tren  ekonomi  Republik  Rakyat  Tiongkok yang  semakin  menurun,  dan  kebijakan  Presiden  AS Donald  Trump  yang  kontrofersial,  gejolak  di  Timur Tengah  yang  belum  terselesaikan  dan  semakin memanasnya  kondisi  politik  dan  keamanan  di semenanjung Korea. Semua hal itu membuat dinamika berkepanjangan dalam perekonomian dunia dan memicu ketidakpastian  ( uncertainty ),  sehingga  bank  dunia
memperkirakan pertumbuhan ekonomi global tahun ini berkisar 2,7 persen.
Fenomena  eksternal  setidaknya  berdampak langsung terhadap ekonomi Nasional. Dalam kurun dua tahun terakhir ekonomi Indonesia cenderung stagnan dan melambat.  Namun  demikian,  fundamental  ekonomi domestik  yang  kuat  dan  kebijakan  yang  akomodatif memberikan kepercayaan dan menepiskan kekhawatiran para  pelaku  ekonomi  dan  dunia  Internasional.  Bank Dunia memproyeksikan ekonomi Indonesia pada tahun 2017  tumbuh  sebesar  5,3  persen  di  banding  tahun sebelumnya 5,1 persen. Kepercayaan itu tentunya cukup beralasan karena hingga saat ini Pemerintah Pusat telah mengeluarkan  XIV  paket  kebijakan  ekonomi  yang mencakup  berbagai  aspek  dan  dampaknya  pun  mulai terasa  terhadap  berbagai  indikator  makro  dan  aktivitas ekonomi secara keseluruhan.
Di sisi lain, Bank Sentral sebagai otoritas moneter juga  mengeluarkan  berbagai  kebijakan  strategis  melalui instrumen yang ada, salah satunya adalah menurunkankan tingkat suku bunga BI 7 Day pada level 4,25 persen dalam rilis terbarunya, demikian pula dengan tingkat inflasi yang ditargetkan  sebesar  4  persen  (±1%)  pada  tahun  2017, sedangkan  kurs  terkini  tercatat  sebesar  Rp  13,348  per USD (Bank Indonesia, 2017). Kebijakan tersebut diambil dengan  melihat  dan  mempertimbangkan  berbagai dinamika  ekonomi  global  maupun  domestik  terkini, termasuk  perkembangan  variabel  makro  dan  moneter yang  cukup  memberikan  pengaruh  signifikan  bagi perekonomian.  Kebijakan  moneter  yang  ketat  ataupun longgar  akan  sangat  berdampak  pada  stabilitas pertumbuhan  ekonomi  yang  pada  akhirnya  berkaitan dengan kinerja sektor keuangan. Oleh karena itu, Bank Indonesia sangat berhati-hati dalam melihat momentum agar  kebijakan  yang  diambil  dapat  berjalan  efektif  dan sinergis dengan kebijakan Pemerintah.
Stabilisasi ekonomi sangat penting untuk terus dijaga, mengingat  pertumbuhan  ekonomi  akan  berdampak langsung  terhadap  ketersediaan  kesempatan  kerja  dan peningkatan  kesejahteraan  masyarakat.  Sehingga  dalam implementasi  kebijakannya,  Bank  Indonesia  senantiasa menghitung  secara  akurat  untuk  menentukan  berbagai indikator makro dan moneter seperti tingkat suku bunga, inflasi,  jumlah  uang  beredar  dan  nilai  tukar  rupiah khususnya  terhadap  USD.  Mengingat  perkembangan ekonomi  Indonesia  pada  kuartal  I  dan  II  tahun  2017 cenderung stagnan pada level 5,01 persen (BPS, 2017) dan tentunya menjadi penting untuk dicermati dan diteliti lebih jauh tentang faktor-faktor yang mempengaruhinya serta imbasannya  terhadap  kinerja  sektor  keuangan  di Indonesia.

## TUJUAN PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  secara empiris  faktor-faktor    yang  mempengaruhi  stabilitas ekonomi dan imbasnya terhadap kinerja sektor keuangan di Indonesia periode (2001Q1-2017Q2).

## TINJAUAN PUSTAKA

## Stabilisasi Ekonomi dan Kebijakan Moneter
Stabilisasi  ekonomi  akan  mudah  jika  dampak kebijakan bersifat langsung. Para pembuat kebijakan akan dengan mudah menyesuaikan instrument mereka untuk menjaga  perekonomian  tetap  berada  pada  jalur  yang
diinginkan.  Tentu  saja  masalah  yang  dihadapi  para pembuat  kebijakan  jauh  lebih  sulit,  karena  lamanya kelambanan/kesenjangan waktu itu sulit diprediksi. Para ekonom  membedakan  kelambanan  dalam  kebijakan stabilisasi  tersebut:  kelambanan  dalam  dan  kelambanan luar. Kelambanan dalam ( inside lags ) adalah waktu antara guncangan  terhadap  perekonomian  dan  tindakan kebijakan dalam menghadapinya. Kelambanan luar ( outside lags )  adalah  waktu  antara  tindakan  kebijakan  dan pengaruhnya terhadap perekonomian.
Kebijakan  moneter  memiliki  kelambanan  dalam yang jauh lebih pendek daripada kebijakan fiskal, karena bank  sentral  bisa  memutuskan  dan  menerapkan perubahan kebijakan kurang dari sehari, tetapi kebijakan moneter  memiliki  kelambanan  luar  yang  cukup  besar. Kebijakan  moneter  bekerja  dengan  mengubah  jumlah uang  beredar  dan  tingkat  bunga,  yang  pada  gilirannya mempengaruhi  investasi,  tetapi  banyak  perusahaan membuat rencana jauh setelah itu. Karena itu kebijakan moneter dianggap tidak mempengaruhi aktivitas ekonomi sampai kira-kira enam bualan setelah kebijakan itu di buat (Mankiw, 2007).
Terdapat dua kasus ekstrem dalam literatur teoritis mengenai  kemampuan  kebijakan  moneter  dalam mempengaruhi  pertumbuhan    ekonomi.  Kaum Keynesian  mengusulkan  bahwa “money  does  not  matter” , sehingga  tidak  dapat  berdampak  pada  pertumbuhan ekonomi.  Mereka  mengusulkan  agar  hubungan  antara sektor moneter dan sektor riil ekonomi sangat lemah, dan oleh karena itu menganggap bahwa perlu ada hubungan tidak langsung (Khabo, 2002) dalam Precious dan Palesa (2014). Di sisi lain, kaum Monetaris percaya tentang “money matters”, sehingga  menganjurkan  penggunaan  kebijakan moneter dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Mereka berpendapat bahwa ada kaitan langsung antara sektor moneter dan sektor riil dalam ekonomi. Hubungan antara  sektor  moneter  dan  sektor  ekonomi  riil  terjadi melalui mekanisme transmisi.
Dua langkah dilibatkan dalam mekanisme transmisi. Pertama, peningkatan saldo riil menghasilkan portofolio disekuilibrium  (Dornbusch  et  al,  1998)  dalam  Precious dan Palesa (2014). Jika jumlah uang beredar meningkat, akan terjadi disekuilibrium di pasar uang disebabkan oleh kelebihan  jumlah  uang  beredar.  Untuk  memperbaiki disekuilibrium ini, konsumen akan membeli aset keuangan lainnya seperti obligasi sehingga menaikan harga. Karena adanya hubungan negatif antara harga obligasi dan tingkat suku  bunga,  maka  peningkatan  harga  obligasi  akan menyebabkan penurunan suku bunga. Akibatnya, tahap kedua dari mekanisme transmisi akan diaktifkan.
Penurunan  suku  bunga  berpengaruh  positif terhadap  permintaan  agregat  sehingga  meningkatkan output.  Kebijakan  moneter  mengubah  jumlah  uang beredar,  fungsi  tersebut  memicu  komponen  responsif terhadap permintaan agregat, terutama belanja investasi.
Terdapat  dua  hubungan  penting  yang  harus  ada sehingga perubahan stok uang riil akan mempengaruhi perubahan pendapatan atau output. Pertama, suku bunga harus responsif terhadap perubahan stok uang dan kedua, perubahan  suku  bunga  harus  membawa  perubahan permintaan  agregat.  Adanya  kedua  hubungan  ini  akan memungkinkan perubahan stok uang sehingga merubah tingkat output dalam suatu perekonomian (Precious dan Palesa, 2014).

## Mengukur Kinerja Sektor Keuangan
Kinerja  sektor  keuangan  di  suatu  Negara  dapat dilihat dari beberapa indikator. Berbagai literatur biasanya mendefinisikan  perkembangan  keuangan  sebagai peningkatan  kuantitas,  kualitas,  dan  efisiensi  layanan intermediasi keuangan. Proses ini melibatkan kombinasi dari banyak kegiatan dan institusi. Calderon dan Liu (2003) menggunakan dua ukuran yang umum digunakan dalam pengembangan keuangan. Ukuran pertama adalah rasio uang  secara  luas  (M2)  terhadap  GDP  (M2  /  GDP). Semakin  tinggi  Rasio  M2  /  GDP  menyiratkan  sektor keuangan yang lebih besar dan oleh karena itu merupakan pengembangan  intermediasi  keuangan  yang  lebih  baik. Ukuran  kedua  adalah  rasio  kredit  yang  diberikan  oleh keuangan  perantara  ke  sektor  swasta  terhadap  GDP (KREDIT / GDP). Ukuran ini membatasi pada kredit yang  dikeluarkan  ke  sektor  swasta,  berlawanan  dengan kredit yang dikeluarkan untuk sektor publik, dan Ini juga tidak termasuk kredit yang dikeluarkan oleh bank sentral.

## Review Studi Empiris
Studi  yang  dilakukan  oleh  Precious  dan  Palesa (2014)  melihat  peranan  kebijakan  moneter  dalam mendorong  pertumbuhan  ekonomi  di  Afrika  Selatan periode 2000-2010, menggunakan uji akar unit Augmented Dickey-Fuller dan Phillips Perron untuk menguji  stasionitas serta  Co-integrasi  Johansen  dan  Mekanisme  Koreksi Kesalahan  digunakan  untuk  melihat  hubungan  jangka panjang dan dinamika jangka pendek antar variabel. Studi menunjukkan  bahwa hubungan  jangka panjang  ada  di antara  variabel. Juga menunjukkan bahwa  jumlah  uang beredar, tingkat repo dan nilai tukar merupakan instrumen kebijakan  moneter  yang  tidak  signifikan  dalam
mendorong  pertumbuhan  di  Afrika  Selatan  sementara inflasi signifikan.
Balogun  (2007)  menguji    efektivitas  kebijakan moneter  dan  stabilitas  makroekonomi  di  Afrika  Barat dengan menggunakan model persamaan simultan serta GDP dan Inflasi sebagai dependent variable, sementara money supply (M2), minimum rediscount rate (MRR), kredit sistem  perbankan  terhadap  pemerintah  (CG),  kredit system perbankan ke sektor swasta (CP) dan nilai tukar (EXR).  Studi  ini  menegaskan  bahwa  dalam  beberapa waktu  terakhir,  terutama  era  pasca-SAP,  baik  moneter maupun  Kebijakan  nilai  tukar  memiliki  dampak  yang tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan inflasi di Nigeria.
Disamping itu, riset yang dilakukan oleh Srithilat dan Sun  (2017)  tentang  Dampak  Kebijakan  Moneter terhadap  Pembangunan  Ekonomi  di  Laos  dengan menggunakan data time series tahunan dari tahun 1989- 2016. Dari hasil pengujian unit root menunjukkan bahwa semua variabel stasioner pada perbedaan pertama; Oleh karena  itu,  Johansen  Cointegration  and  model  koreksi kesalahan telah digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah uang  beredar,  tingkat  suku  bunga  dan  tingkat  inflasi berpengaruh negatif terhadap GDP riil per kapita dalam jangka  panjang  dan hanya  nilai  tukar  riil yang  memiliki tanda  positif.  Hasil  model  koreksi  kesalahannya menunjukkan  adanya  kausalitas  jangka  pendek  antara jumlah uang beredar, nilai tukar riil dan GDP riil per kapita.
Hameed dan Ume (2011) dalam penelitiannya di pakistan tentang “Dampak Kebijakan Moneter terhadap Gross  Domestic  Product ( GDP )”  menjelaskan bahwa  suku bunga memiliki hubungan terhadap GDP, demikian pula dengan  pertumbuhan  penawaran  uang  sangat mempengaruhi GDP.
Selanjutnya,  Vinayagathasan  (2013)  dalam penelitiannya tentang “Kebijakan Moneter dan Ekonomi Riil:  Pendekatan  Struktural  VAR  untuk  Sri  Lanka,” mengidentifikasi indikator kebijakan moneter yang lebih baik untuk menjelaskan mekanisme transmisi kebijakan moneter  Sri  Lanka.  Studi  ini  juga  memperkirakan bagaimana  guncangan  yang  berasal  dari  kebijakan moneter  luar  negeri  dan  /  atau  harga  minyak mempengaruhi variabel makroekonomi domestik. Untuk itu,  digunakan  model  struktural  VAR  dengan memanfaatkan data time series bulanan dari Sri Lanka yang mencakup periode Januari 1978 sampai Desember 2011.
Impulse  response  functions dan variance  decompositions digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antar variabel.  Temuan  empiris  kami  menunjukkan  bahwa
guncangan tingkat suku bunga memainkan peran penting dalam menjelaskan pergerakan variabel ekonomi daripada monetary  aggregate  shocks atau exchange  rate  shocks .  Kedua, penargetan cadangan uang merupakan strategi yang tepat untuk  ekonomi  Sri  Lanka  daripada  fokus  pada  uang sempit  atau  luas.  Ketiga,  menunjukkan  bahwa  shock kebijakan moneter luar negeri dan shock harga minyak tidak mempengaruhi perekonomian domestik.
Hachicha (2005) melakukan survey tentang kontrol sektor perbankan dan financial deepening di Tunisia periode 1961-2000  dengan  menggunakan  model  koreksi kesalahan structural. Hasilnya menemukan bahwa dalam jangka panjang dan jangka pendek pengetatan keuangan ( financial  repression )  memiliki  dampak  negatif  signifikan terhadap perkembangan keuangan di Tunisia. Di samping itu, financial  deepening dan  pendapatan  per  kapita  secara bersama-sama ditentukan karena keduanya tampak tidak bersifat eksogen satu sama lain.
Studi yang di lakukan oleh Nkoro dan Uko (2013) tentang  perkembangan  sektor  keuangan-pertumbuhan ekonomi di Nigeria menggunakan model Kointegrasi/Mekanisme  Koreksi  Kesalahan  (ECM) dengan data tahunan yang mencakup periode, 1980-2009 yang  terdiri  dari  lima  variabel,  yaitu;  rasio  jumlah  uang beredar  terhadap  GDP,  kredit  sektor  swasta  terhadap GDP, kapitalisasi pasar-GDP, banks deposit liability terhadap GDP dan tingkat suku bunga, sementara pertumbuhan diproxy dengan GDP riil. Hasil empirisnya menunjukkan bahwa  perkembangan  sektor  keuangan  berdampak positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Nigeria. Namun, kredit ke sektor swasta dan kedalaman sektor keuangan  tidak  efektif  dan  gagal  mempercepat pertumbuhan.
Hal  tersebut  menandakan  adanya  efek  dari pinjaman pemerintah, masalah kredit macet, dan sistem hukum  yang  kurang  baik  di  sektor  swasta.  Sehingga menimbulkan ketidakefisienan dan membatasi kontribusi pengembangan sektor keuangan terhadap pertumbuhan ekonomi  di  Nigeria.  Selanjutnya  direkomendasikan perlunya mempertahankan dan meningkatkan hubungan yang  ada  antara  perkembangan  sektor  keuangan  dan pertumbuhan  ekonomi  di  Nigeria,  dan  untuk memperdalam  sistem  keuangan  secara  memadai  dapat dilakukan melalui inovasi, peraturan dan pengawasan yang memadai  dan  efektif,  sistem  hukum  yang  sehat  dan efisien, mobilisasi dana yang efisien, dan penyediaan dana untuk investasi produktif dan layanan yang lebih baik.
Sementara  itu,    hasil  riset  yang  dilakukan  oleh Maduka  dan  Onwuka  (2013)  tentang  struktur  pasar keuangan  dan  pertumbuhan  ekonomi  di  Nigeria
mencoba  untuk  mengeksplorasi  hubungan  jangka panjang dan jangka pendek antara struktur keuangan dan pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan data time series .  Kehadiran  unit  root  pada  data  diuji  dengan  uji Augmented  Dickey  -  Fuller dan Philips  -  Perron. Hubungan jangka  panjang  antar  variabel  diperkirakan  dengan menggunakan  prosedur likelihood Johansen  dan  Juselius (1990).  Sedangkan  model  VECM  digunakan  untuk memperkirakan koefisien dinamik jangka pendek.
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  struktur  pasar keuangan ( financial deepening ) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal tersebut menunjukkan  rendahnya  tingkat  perkembangan  sektor keuangan  Negara  yang  menyiratkan  bahwa  persediaan aset keuangan ini tidak cukup untuk menaikkan tingkat ekonomi ke tingkat yang diinginkan. Jika pasokan asset keuangannya  kecil, financial  deepening dalam  ekonomi semacam  itu  kemungkinan besar  akan  dangkal.  Untuk ekonomi  Nigeria,  persediaan  aset  keuangan  selama periode sampel jauh di bawah tingkat yang dibutuhkan untuk mencapai pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, perlu adanya penerapan kebijakan keuangan yang tepat yang akan mendorong pertumbuhan GDP per kapita.
Masih dalam kasus Nigeria, riset tentang kausalitas antara financial deepening dan pertumbuhan ekonomi juga dilakukan  oleh  Aye  (2015)  menggunakan  Pendekatan Window  Rolling  Bootstrap. Pendekatan  tersebut  digunakan untuk  memperhitungkan  variasi  waktu potensial  dalam hubungan dengan data tahunan Nigeria mengenai jumlah uang beredar sebagai rasio GDP nominal dan GDP riil per  kapita  dari  tahun  1961-2012.  Hasilnya  tidak menunjukkan kausalitas antara kedua seri tersebut. Oleh karena itu estimasi floating window bootstrap digunakan untuk mengevaluasi  kausalitas  Granger  antara financial  deepening dan pertumbuhan ekonomi selama periode waktu yang berbeda. Pengujian tersebut menunjukan periode di mana financial deepening memiliki kemampuanuntuk memprediksi pertumbuhan  ekonomi:  1973-1974  dan  1976  serta periode  dimana  pertumbuhan  ekonomi  memiliki kekuatan memprediksi financial deepening: 1980-1982, 1985- 1986, 1995-1996, 1998, 2000, 2004 dan 2008-2011. Sedangkan untuk kasus di Pakistan, financial deepening (FD) dan pertumbuhan ekonomi (GDP) untuk Pakistan dengan investasi langsung asing (FDI) dan inflasi (INF) memiliki hubungan jangka panjang yang ditunjukan dari hasil  uji  Cointegration  Johansen.  Sementara  itu,  hasil VECM menunjukkan adanya hubungan jangka pendek antar variabel dan model koreksi kesalahan untuk GDP dan FD menunjukkan efek penyesuaian kembali terhadap jangka  panjang.  Akhirnya,  uji  kausalitas  Granger
menunjukkan  hubungan uni  directional antar  variabel. Dijelaskan pula bahwa Pakistan membutuhkan struktur keuangan yang berkembang dan stabil untuk membawa kepercayaan investor dan investasi langsung asing dalam perekonomian (Safdar, 2014).
Selanjutnya, Calderon and Liu (2003) menggunakan data gabungan dari 109 Negara berkembang dan industri dari  tahun  1960  sampai  1994  dengan  metode Geweke decomposition test melihat hubungan kausalitas antara financial deepening dan pertumbuhan ekonomi menemukan bahwa perkembangan  keuangan  umumnya  mengarah  pada pertumbuhan  ekonomi;  Kausalitas  Granger  dari perkembangan  finansial  hingga  pertumbuhan  ekonomi dan  kausalitas  Granger  dari  pertumbuhan  ekonomi  ke pengembangan  keuangan  saling  berhubungan; Financial deepening lebih berkontribusi terhadap hubungan kausal di Negara berkembang daripada Negara industri; Semakin lama  interval  sampling,  maka  semakin  besar  pula pengaruh pengembangan keuangan terhadap pertumbuhan  ekonomi; Financial  deepening mendorong pertumbuhan  ekonomi  melalui  akumulasi  modal  dan pertumbuhan produktivitas yang lebih cepat.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berbentuk data runtun waktu ( time series ) periode 2001Q1-2017Q2 . Data-data tersebut dikumpulkan  dari  beberapa  sumber,  antara  lain:  Bank Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik,  dan  berbagai  sumber terkait lainnya.

## Spesifikasi Model
Model  dasar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  modifikasi  dari  model  Balogun  (2007), Precious dan Palesa (2014), Srithilat dan Sun (2017) yaitu menggunakan 5 (lima) variabel, yang terdiri dari 1 (satu) variabel  terikat  ( dependen  variable )  dan  4  (empat)  variabel bebas ( independen varibel ), sebagai berikut;
𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 =  𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡
+ 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝑒𝑡                                      (1)

## 𝐷𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎:
𝐺𝐷𝑃 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐷𝑜𝑚𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑜 𝐼𝑅 = 𝑆𝑢𝑘𝑢 𝐵𝑢𝑛𝑔𝑎
𝐼𝑁𝐹 = 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑀2 = 𝑃𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑈𝑎𝑛𝑔 𝐸𝑅 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑢𝑘𝑎𝑟 𝐿𝑂𝐺 = 𝐿𝑜𝑔𝑎𝑟𝑖𝑡𝑚𝑎 𝑒𝑡 = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑇𝑒𝑟𝑚 𝑡 = 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡𝑜𝑟 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢

## Metode Analisis
Estimasi yang akan dilakukan dalam penelitian ini menggunakan  model  ekonometri  dinamis,  khususnya Error Correction Model ( ECM ) dengan metode Ordinary Least Square ( OLS ) . Model ECM digunakan untuk mengatasi adanya kemungkinan kesalahan atau perbedaan terutama diantara model teoritis dengan model statistik serta untuk melihat  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  antar variabel pengamatan.
Selengkapnya,  analisis  dilakukan  melalui  beberapa langkah atau tahapan pengujian yang berupa:

## Stasionaritas dan Kointegrasi
Masalah  stasionaritas  data  merupakan  salah  satu asumsi  utama  yang  sering  dilupakan  orang  di  dalam pengukuran  ekonometri  yang  menggunakan  regresi. Pemenuhan  asumsi  ini  akan  mampu  memberikan jaminan  bahwa  antara  variabel  dependen  dan  variabel independen memiliki hubungan jangka panjang, sehingga berguna  bagi  pengujian  suatu  hipotesa  teoritis.  Tanpa adanya  asumsi  ini,  suatu  hubungan  antar  variabel  yang dihasilkan  oleh  persamaan  regresi  tidak  bisa  dijamin kebenarannya dalam jangka panjang.
Dengan kata lain, hubungan yang ditemukan dari sebuah persamaan regresi yang diestimasi tersebut hanya benar oleh kasus itu sendiri, dan tidak ada jaminan bahwa persamaan itu bisa diberlakukan secara umum. Apabila hal itu terjadi, maka tujuan penelitian dan pengujian hipotesa menjadi tidak tercapai.
Asumsi stasionaritas memiliki konsekuensi penting bagi penerjemahan data dan model ekonomi, karena data yang stasioner akan memiliki variasi yang sangat kecil dan cenderung  mendekati  nilai  rata-ratanya  (Eangle  dan Granger,  1987).  Sebaliknya,  data  yang  tidak  stasioner cenderung  dipengaruhi  oleh  waktu  dan  cenderung menyimpang menjauhi nilai rata-ratanya. Ketidakstasioneran  suatu  data  bisa  disebabkan  oleh adanya  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  trend  waktu polinomial, akar-akar unit dan  derajat integrasi dari data (Insukindro, 1992).
Untuk  mengatasi  kemungkinan  adanya  masalah stasionaritas  data  yang  pada  dasarnya  merupakan  pra- kondisi atas sahihnya penggunaan estimasi OLS ini, maka dalam  studi  ini  akan  dilakukan  pendekatan  kointegrasi ( cointegration approach ) yang meliputi (lihat Granger, 1986:213; Insukindro, 1992:1-13):
1. Uji akar-akar unit yang digunakan untuk mengetahui stasionaritas suatu data.
2. Uji derajat integrasi yang digunakan untuk mengetahui pada derajat berapa data tersebut akan stasioner.
3. Uji kointegrasi yang baru dapat dilakukan apabila data yang diestimasi memiliki derajat integrasi yang sama, dan digunakan untuk mengetahui stasionaritas residual regresi  kointegrasi.  Pada  umumnya  sebagian  besar pembahasan mengenai isu terkait lebih memusatkan perhatiannya pada variabel yang berintegrasi nol I(0) atau berintegrasi satu I(1).

## Pembentukan EG-ECM
Penerapan  model EG-ECM dalam  analisis ekonomika tidak terlepas  dari  Sargan (1964),  kemudian dikembangkan  oleh  Hendry  dan  dipopulerkan  oleh Eangle dan Granger (1987). EG-ECM mengasumsikan adanya keseimbangan ( equilibrium ) dalam jangka panjang antara variabel-variabel ekonomi.
Dalam  jangka  pendek,  bila  pada  suatu  periode terdapat  ketidakseimbangan  ( disequilibrium ),  maka  pada periode  berikutnya  dalam  rentang  waktu  tertentu  akan terjadi  proses  koreksi  kesalahan  sehingga  akan  kembali pada posisi  keseimbangan.  Proses  koreksi  kesalahan  ini dapat diartikan sebagai penyelaras perilaku jangka pendek yang  berpotensi mengalami  ketidakseimbangan  ke  arah perilaku jangka panjang yang mempresentasikan kondisi keseimbangan (Hardianto, 2006; Saleh, 2008).
Pembentukan EG-ECM selengkapnya  dapat dilakukan melalui tahap-tahap berikut:
(1) Diawali dari pengembangan model persamaan awal yang  menggambarkan  hubungan  keseimbangan dalam jangka panjang sesuai teori yang berlaku, yakni:
𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 =  𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡
+ 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝑒𝑡
Jika  variabel GDP berada  pada  titik  keseimbangan terhadap  variabel  independennya,  maka  hubungan keseimbangan  antara  variabel  dependen  dan independennya seperti persamaan (1) terpenuhi.
(2) Namun pada umumnya, keseimbangan tersebut sulit tercapai  dan  justru  ketidakseimbangan    yang  sering muncul dalam jangka pendek. Ketidakseimbangan ini digambarkan dengan nilai Error Correction Term ( ECT ) yang dirumuskan sebagai berikut:
𝐸𝐶𝑇𝑡 = 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡
t ECT ini disebut sebagai kesalahan ketidakseimbangan ( disequilibrium error ).
(3) Selanjutnya  untuk  mengetahui  secara  empiris hubungan  antara  variabel  pinjaman  luar  negeri pemerintah  dan  variabel-variabel  ekonomi,  peneliti tidak  dapat  mendeteksi  nilai  keseimbangan  secara langsung. Namun peneliti hanya dapat melakukannya dengan  mengestimasi  hubungan  jangka  pendek dengan  memasukkan  unsur  kelambanan  sehingga model persamaannya menjadi:

## 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃 = 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡
+ 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 − 1 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1
+ 𝛽4𝐸𝐿𝑂𝐺𝑅𝑡 − 1 + 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡
− 1 + 𝑒𝑡      (2)
(4) Persoalan  utama  dalam  mengestimasi  persamaan  (2) adalah jika data ternyata tidak stasioner pada tingfkat level. Untuk mengatasinya, persamaan (2)  perlu dimanipulasi dengan  cara  mengurangi  setiap  sisi  kanan  dan  kiri persamaan (2) dengan variabel 1  t GDP . Hasilnya sebagai berikut:
𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 = 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝛽5𝐼𝑅𝑡 −  1 + 𝛽6𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 + 𝛽7𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + 𝛽8𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 +  𝛽9𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡
− 1 + 𝑒𝑡
= 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡
+ 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝛽5𝐼𝑅𝑡 − 1 + 𝛽6𝐼𝑁𝐹𝑡 −  1
+ 𝛽7𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + 𝛽8𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 − (𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 − 𝛽9𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1) + 𝑒𝑡
= 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝛽5𝐼𝑅𝑡 − 1 + 𝛽6𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 +  𝛽7𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + 𝛽8𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 − 𝛾𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 + 𝑒𝑡 𝑘𝑒𝑡: 𝛾 = (1 − 𝛽9)
Selanjutnya,  penambahan dan  pengurangan dengan
(𝛽1𝐼𝑅𝑡 − 1 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1)
menghasilkan persamaan-persamaan berikut:
𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 = 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝛽5𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 + 𝛽6𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 + 𝛽7𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + 𝛽8𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 𝛽1𝐼𝑅𝑡 − 1 − 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 − 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 − 𝛾𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 + 𝑒𝑡
= 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 − 𝛽2𝐼𝑅𝑡 − 1 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1
+ 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 + 𝛽5𝐼𝑅𝑡 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 − 1 + 𝛽6𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1
+ 𝛽7𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + 𝛽8𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 − 𝛾𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 + 𝑒𝑡
𝐷𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐷𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐷𝐿𝑂𝐺𝑀2 + 𝛽4𝐷𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 + (𝛽5 + 𝛽1)𝐼𝑅𝑡 − 1 + (𝛽6 + 𝛽2)𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 + (𝛽7 + 𝛽3)𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 + (𝛽8 + 𝛽4)𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 − 𝛾𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 + 𝑒𝑡
𝐷𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐷𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐷𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 𝛾(𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 − 𝛿1𝐼𝑅𝑡 − 1 − 𝛿2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 − 𝛿𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 − 𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1) + 𝑒𝑡
𝐷𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐷𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐷𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐷𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡
− 𝛾(𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 − 𝛿0 − 𝛿1𝐼𝑅𝑡 − 1 − 𝛿2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1
− 𝛿3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1
− 𝛿4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1) + 𝑒𝑡 𝐷𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐷𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐷𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 𝛾𝐸𝐶𝑇𝑡 − 1
+ 𝑒𝑡
𝐾𝑒𝑡: 𝛿0 = 𝛽0 𝛾 𝛿1 = 𝛽5 + 𝛽1 𝛾 𝛿2 = 𝛽6 + 𝛽2 𝛾 𝛿3 = 𝛽7 + 𝛽3 𝛾 𝛿4 = 𝛽8 + 𝛽4 𝛾
Setelah  melalui  manipulasi  persamaan  dan parameterisasi ulang seperti diatas, model EG-ECM yang diestimasi adalah sebagai berikut:
𝐷𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃 = 𝛽0 + 𝛽1𝐼𝑅𝑡 + 𝛽2𝐷𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝛽3𝐷𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 𝛽5𝐸𝐶𝑇𝑡 − 1 + 𝑒𝑡                                                                           (3)

## : Dimana
𝐷𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 ( diferensi pertama permintaan uang )
𝐷𝐼𝑅𝑡 = 𝐼𝑅𝑡 − 𝐼𝑅𝑡 − 1 ( diferensi pertama pertumbuhan ekonomi )
𝐷𝐼𝑁𝐹𝑡 = 𝐼𝑁𝐹𝑡 − 𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 ( diferensi pertama kurs )
𝐷𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 = 𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 ( diferensi pertama suku bunga )
𝐷𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅 = 𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅 − 𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1 ( diferensi pertama inflasi )
  1 t ECT Error Correction Term pada 1  t
= 𝐺𝐷𝑃𝑡 − 1 − 𝛿0 − 𝛿1𝐼𝑅𝑡 − 1
− 𝛿2𝐼𝑁𝐹𝑡 − 1 − 𝛿3𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 1 − 𝛿4𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 − 1
𝑒𝑡 = 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙
Persamaan (3) diatas menjelaskan bahwa perubahan variabel  pertumbuhan  ekonomi  ( D 𝐿𝑂𝐺 GDP ) dipengaruhi oleh perubahan variabel tingkat bunga ( DIR ), perubahan tingkat inflasi ( DINF ),  perubahan permintaan uang  ( D 𝐿𝑂𝐺 M2 ),  dan  perubahan  nilai  tukar ( D 𝐿𝑂𝐺 ER ),  dan Error  Correction  Term ( ECT ).  Model persamaan tersebut hanya dapat diestimasi jika variabel- variabel  didalamnya  terkointegrasi  pada  derajat  integrasi yang sama. Karena itu, sebelum mengestimasi persamaan EG-ECM, terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian  derajat integrasi dan kointegrasi.

## Estimasi Jangka Pendek
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengesatimasi hubungan  jangka  pendek  ( EG-ECM )  dengan  metode Ordinary  Least  Square ( OLS ).    Setelah  itu  dilakukan  uji signifikansi  variabel  penelitian,  dan  uji  asumsi  klasik terhadap hasil estimasi jangka pendek ( EG-ECM ). Dalam proses ini dapat dikeahui pengaruh variabel independen terhadap  variabel  dependen  dalam  jangka  pendek termasuk  validitas  penelitian  yang  dapat  dilihat  dari informasi variabel ECT .
Estimasi Jangka Panjang (Persamaan Kointegrasi)
Setelah  menganalisis  hubungan  jangka  pendek, maka proses berikutnya dilanjutkan dengan menganalisis hubungan  jangka  panjang    (persamaan  kointegrasi). Dalam  hal  ini  dapat  diketahui  pengaruh  jangka panjang/keseimbangan  variabel  makro  ekonomi terhadap pertumbuhan ekonomi.

## HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Uji Stasioneritas
Dalam  menguji  perilaku  data  selama  periode pengamatan dapat dilakukan dengan uji akar-akar unit ( unit roots ).  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah  uji Argumented  Dickey  Fuller ( ADF )  dan Phillips  Perron ,  yaitu dengan  membandingkan  nilai  absolut  statistik ADF dengan nilai absolut kritisnya distribusi statistik Mackinnon pada  tertentu. Hasil  pengujian unit  roots terhadap  variabel-variabel yang digunakan dalam analisis ini dapat dilihat pada tabel- tabel sebagai berikut:
Tabel (1) Hasil Uji Stasioneritas Bentuk Level Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None 𝐿𝑂𝐺 GDP -0.274010 -2.050236 3.599872 -2.910019 -3.485218 -1.946253 IR -3.319351 -4.044539 -2.109722 -2.907660 -3.481595 -1.945987 INF -2.463801 -3.248643 -1.364982 -2.906923 -3.485218 -1.945903 𝐿𝑂𝐺 M2 -0.180698 -2.308330 2.365381 -2.910019 -3.490662 -1.946253 𝐿𝑂𝐺 ER -0.838193 -2.279072 0.560335 -2.906923 -3.480463 -1.945903 Keterangan: Nilai Kritis pada %
5   Hasil  uji  stasioneritas  menunjukkan  bahwa  tidak semua variabel stasioner pada bentuk level karena nilai absolut statistik ADF dan PP lebih kecil daripada nilai absolut kritisnya pada tingkat signifikansi 5%. Dengan
demikian,  maka  perlu  dilakukan  uji  integrasi  untuk mengetahui pada derajat berapa variabel-variabel tersebut stasioner dalam derajat yang sama.

## Tabel (2) Hasil Uji Stasioneritas Bentuk Level
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None 𝐿𝑂𝐺 GDP 0.502506 -7.286980 14.91243 -2.906923 -3.480463 -1.945903 IR -1.876555 -2.295204 -1.710926 -2.906923 -3.480463 -1.945903 INF -2.787655 -3.434158 -1.408578 -2.906923 -3.480463 -1.945903 𝐿𝑂𝐺 M2 0.928947 -2.756722 18.59774 -2.906923 -3.480463 -1.945903 𝐿𝑂𝐺 ER -0.825860 -2.279072 0.560335 -2.906923 -3.480463 -1.945903 Keterangan:
Nilai Kritis pada % 5  

## Uji Derajat Integrasi
Hasil  uji  integrasi  menunjukkan  bahwa  semua variabel  penelitian  ternyata  stasioner  dalam  bentuk diferensi pertama. Hal itu dilihat dari nilai absolut statistik ADF dan PP yang  lebih  besar  dari  pada  nilai  absolut kritisnya, pada tingkat signifikansi 5%. Karena itu dapat dikatakan bahwa variabel-variabel penelitian terintegrasi
pada derajat yang sama, yakni derajat satu atau dengan kata lain,  persyaratan  untuk  melakukan  uji  kointegrasi  telah terpenuhi.
Adapun  hasil  uji  derajat  integrasi  tersebut  dapat dilihat pada tabel (3) dan (4) sebagai berikut:
Tabel (3) Hasil Uji Derajat Integrasi Pertama (ADF)
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None 𝐿𝑂𝐺 GDP -3.674637 -3.553221 -0.191645 -2.910019 -3.485218 -1.946253 IR -3.989455 -4.045850 -3.853695 -2.907660 -3.481595 -1.945987 INF -6.101837 -6.063018 -6.073399 -2.910019 -3.485218 -1.946253 𝐿𝑂𝐺 M2 -2.498548 -2.418073 -0.614288 -2.910019 -3.485218 -1.946253 𝐿𝑂𝐺 ER -6.168348 -6.257809 -8.431817 -2.908420 -3.482763 -1.945987 Keterangan:
Nilai Kritis pada % 5   Tabel (4) Hasil Uji Derajat Integrasi Pertama (PP)
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Trend  & Intercept None Intercept Trend  & Intercept None 𝐿𝑂𝐺 GDP -20.22407 -20.14814 -7.697822 -2.907660 -3.481595 -1.945987 IR -4.124815 -4.158735 -3.961762 -2.907660 -3.481595 -1.945987 INF -7.414882 -7.355702 -7.450394 -2.907660 -3.481595 -1.945987 𝐿𝑂𝐺 M2 -12.69619 -12.65634 -6.423730 -2.907660 -3.481595 -1.945987
𝐿𝑂𝐺 ER -8.363746 -8.690355 -8.420666 -2.907660 -3.481595 -1.945987 Keterangan:
Nilai Kritis pada % 5  

## Uji Kointegrasi
Selanjutnya, hasil uji integrasi menunjukkan adanya hubungan  kointegrasi  pada  model  persamaan  awal penelitian.  Hal  ini  dapat  diketahui  dari  uji  stasioneritas terhadap residual yang diperoleh dari hasil estimasi model
persamaan  awal,  yakni  persamaan  (1).  Uji  stasioneritas tersebut menunjukkan bahwa nilai absolut statistik ADF dan PP lebih besar dari pada nilai absolut kritisnya pada tingkat signifikan 5%. Hasil uji stasioneritas residual ( ECT ) ini  dapat  dilihat  pada  tabel  (5),  (6),  (7)  dan  (8)  sebagai berikut:
Tabel (5) Hasil Uji Kointegrasi ECT pada Bentuk Level Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Interce pt & Trend None ECT -2.246415 -1.985082 -2.290006 -2.913549 -3.490662 -1.946654 Keterangan:
Nilai Kritis pada % 5   Tabel (6) Hasil Uji Kointegrasi ECT pada Bentuk Level
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Intercept  & Trend None Intercept Intercept  & Trend None ECT -8.465079 -8.405804 -8.528722 -2.906923 -3.480463 -1.945903
Keterangan: Nilai Kritis pada % 5   Tabel (7) Uji Koinetegrasi ECT pada First Difference
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Intercept  & Trend None Intercept Intercept  & Trend None ECT -2.684823 -2.803901 -4.615009 -2.594521 -3.173943 -1.613346
Keterangan:
Nilai Kritis pada % 10  
Tabel (8) Uji Koinetegrasi ECT pada First Difference Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Intercept  & Trend None Intercept Intercept  & Trend None
ECT -29.81207 -29.44236 -29.78568 -2.907660 -3.481595 -1.945987 Keterangan:
Nilai Kritis pada % 5  
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model persamaan  awal  merupakan  model  persamaan kointegrasi,  dimana  perilaku  datanya  mengandung kemungkinan  adanya   hubungan  keseimbangan  jangka panjang seperti yang diharapkan oleh teori.

## Estimasi Jangka Pendek ( EG-ECM)
Setelah  melakukan  uji  stasioneritas  dan  uji kointegrasi,  penelitian  ini  berlanjut  dengan  membentuk model  koreksi  kesalahan  melalui  estimasi EG-ECM dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Dalam proses ini dapat diketahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam jangka pendek dan juga validitas model estimasi yang dapat diketahui dari koefisien variabel Error Correction Term (ECT). Eksistensi koreksi kesalahan menghasilkan  koefisien  koreksi  kesalahan  yang
menunjukkan adanya fenomena dikoreksinya penyimpangan  menuju  ekuilibrium.  Model  koreksi kesalahan  merupakan  alternatif  lain  untuk  menguji kemungkinan berkointegrasinya variabel yang diamati.
Apabila ECT dari  hasil  regresi  signifikan  berarti model  koreksi  kesalahan  adalah model  yang  valid,  dan variabel  yang  diamati  berkointegrasi  atau  residual  hasil regresi adalah stasioner. Setelah itu dilakukan uji signifikansi variabel  penelitian,  dan  uji  asumsi  klasik  terhadap  hasil estimasi EG-ECM . Hasil EG-ECM yang  terbentuk  adalah  model persamaan (3) diatas. Selanjutnya model persamaan EG- ECM tersebut  diestimasi  dengan  metode OLS .  Hasil estimasi jangka pendek (EG-ECM) dikemukakan sebagai berikut:

## Pers. (1) Hasil Estimasi Jangka Pendek ( EG-ECM)
𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝐷𝑃𝑡 = 0.00428 − 0.205855𝐷𝐼𝑅𝑡 + 0.000748𝐷𝐼𝑁𝐹𝑡 + 0.090797𝐿𝑂𝐺𝐷𝑀2𝑡 − 0.017891𝐿𝑂𝐺𝐷𝐸𝑅𝑡 − 0.727604𝐸𝐶𝑇𝑡 − 1
(2.053745)    (−1.158919)              (1.127399)             (0.669212) (−0.349772)       (−4.155719)
𝑅² = 0.337753                   𝐷𝑊 = 2.041335              𝐹 = 6.018138
Berdasarkan hasil diatas dapat dikemukakan bahwa dalam  jangka  pendek,  variabel  independen  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  stabilitas  pertumbuhan ekonomi  adalah  variabel ECT pada  tingkat  signifikansi 5%, dan memiliki tanda sesuai dengan yang diharapkan. Seberapa besar perubahan variabel independen tersebut berpengaruh terhadap perubahan stabilitas pertumbuhan tergantung nilai koefisien dan tanda pada hasil estimasi. Sebaliknya,  dalam  jangka  pendek  variabel IR,  INF, 𝐿𝑂𝐺 M2 dan 𝐿𝑂𝐺 ER tidak  berpengaruh  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada tingkat signifikansi 5%.
Sedangkan  untuk  variabel ECT berpengaruh signifikan pada tingkat signifikansi 5%, dan memiliki tanda negatif.  Hal  ini  memperkuat  bukti  adanya  hubungan kointegrasi atau hubungan jangka panjang/keseimbangan antara variabel independen dan dependennya. Selain itu, signifikansi  variabel ECT juga  berarti  bahwa  model
empiris  yang  digunakan  dalam  penelitian  memiliki spesifikasi model yang valid sehingga hasil estimasi EG- ECM dapat digunakan untuk melihat pengaruh variabel- variabel makro ekonomi terhadap pinjaman luar negeri pemerintah Indonesia.
Dari hasil estimasi diketahui besarnya nilai absolut koefisien  variabel ECT sebesar    -0.727604  yang menjelaskan  bahwa  sekitar  72%  ketidaksesuaian  antara nilai aktual pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek dan  nilai  keseimbangan  pertumbuhan  ekonomi  dalam jangka  panjang  akan  dikoreksi  pada  setiap  kuartalnya. Dengan  demikian,  maka  melalui  persamaan  jangka pendek diatas dapat ditaksir pengaruh jangka panjang IR, INF, 𝐿𝑂𝐺 M2 dan 𝐿𝑂𝐺 ER terhadap  stabilitas pertumbuhan ekonomi.
Disamping  itu  terbukti  bahwa  spesifikasi  model yang  dipakai  adalah  model  yang  valid  seperti  telah diketahui  diatas,  hasil  estimasi ECM juga  lolos  dari berbagai  uji  diagnosis  atau  asumsi  klasik  seperti  uji
normalitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, sekaligus membuktikan  bahwa  model  penaksir  tersebut merupakan  model  penaksir  yang  linier,  tidak  bias,  dan terbaik/efisien  ( Best Linear  Unbiased  Estimator,  BLUE ). Selengkapnya hasil uji asumsi klasik dapat dilihat pada tabel (9):
Tabel (9) Hasil Uji Asumsi Klasik Estimasi ECM N Uji Asumsi Klasik Jenis Uji Hasil Uji Keterangan 1 Normalitas Jurque-Bera Test (J-B Test) 1.609654 (J-B hitung) 0.447165 (Probability) Lolos Uji Normalitas Autokorelasi LM Test 0.5662 (Prob. Chi-Square) Lolos Uji Autokorelasi 3 Heteroskedastisitas Harvey 0.7494 (Prob. Chi-Square) Lolos Uji Heteroskedastisitas 4 Linieritas Ramsey Reset Test 0.1193 (Prob. F Statistic) Lolos Uji Linieritas

## Estimasi Jangka Panjang
Selanjutnya,  setelah  melalui  beberapa  tahapan pengujian seperti dikemukakan sebelumnya, maka tibalah saatnya  untuk  menganalisa  hubungan  jangka  panjang variabel  makro  ekonomi  dengan  permintaan  uang. Hubungan  jangka  panjang  ini  dapat  diperoleh  dengan mengestimasi  model  persamaan  jangka  panjang  atau persamaan  kointegrasi  sebagaimana  ditunjukkan  pada persamaan (1) diatas.
Hasil estimasi terhadap model persamaan tersebut menunjukkan bahwa dalam jangka panjang, variabel IR, INF, dan 𝐿𝑂𝐺 M2 berpengaruh signifikan terhadap
stabilitas  pertumbuhan  ekonomi  selama  periode pengamatan. Sedangkan variebel 𝐿𝑂𝐺 ER menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Dengan hasil ini dapat dikatakan bahwa pertumbuhan ekonomi cukup responsif terhadap perubahan  yang  terjadi  pada  variabel-variabel  makro ekonomi  Indonesia,  khususnya  variabel IR,  INF dan 𝐿𝑂𝐺 M2.
Selengkapnya,  hasil  estimasi  dapat  dilihat  pada persamaan berikut:

## Pers. (2) Hasil Estimasi Jangka Panjang
𝐿𝑂𝐺𝐺𝐷𝑃𝑡 = 3.136748 − 0.317946𝐼𝑅𝑡 + 0.001169𝐼𝑁𝐹𝑡 + 0.399617𝐿𝑂𝐺𝑀2𝑡 − 0.025881𝐿𝑂𝐺𝐸𝑅𝑡 (43.59627)    (−4.234997)            (2.249073)             (42.72663)        (0.961815)
𝑅² = 0.994469                   𝐷𝑊 = 2.118017             𝐹 = 2741.877
Selanjutnya, dari hasil estimasi model jangka panjang tersebut  diatas, menunjukkan  keyakinan  dan  kesesuaian yang cukup mengesankan karena fitted value mampu melacak actual value . Terutama, kemampuan model untuk menangkap titik balik dengan baik.
Grafik (1) Residual, Actual dan Fitted Values Persamaan Pertumbuhan Ekonomi

## Kinerja Sektor Keuangan
Perkembangan  sektor  keuangan  di  Indonesia menunjukan tren yang semakin meningkat dari waktu ke waktu. Reformasi dan deregulasi sistem keuangan secara substansial  pasca  krisis  ekonomi  tahun  1997/1998 berimbas  pada  kinerja  sektor  keuangan  di  Indonesia, khususnya peranan sistem keuangan dalam memobilisasi tabungan yang terus meningkat secara signifikan. Di sisi lain,  pengaruh  peredaran  uang  di  masyarakat  terhadap perekonomian  juga  cukup  signifikan. Besar  kecilnya permintaan  uang  akan  mencerminkan  seberapa  dalam dan dangkalnya sektor keuangan suatu negara.
Salah  satu  ukuran  yang  merepresentasikan perkembangan  sektor  keuangan  suatu  Negara  adalah financial  deepening .  Ukuran financial  deepening tersebut  dapat dilihat  dari  perkembangan  rasio  jumlah  uang  beredar terhadap  GDP  (M2/GDP). Perkembangan  yang semakin kecil dalam rasio tersebut menunjukkan semakin dangkal sektor keuangan suatu negara. Sebaliknya semakin besar dalam rasio tersebut menunjukkan semakin dalam sektor keuangan suatu negara. Mekanisme financial deepening yang  dapat  memicu  pertumbuhan  ekonomi  ketika kedalaman financial  deepening negara  tersebut  disebabkan fungsi intermediasi sektor keuangan yang berjalan dengan baik,  yang  berimplikasi  pada  akumulasi  modal  yang berjalan dengan cepat (Calderon dan Liu, 2003).
Dari  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  rata-rata triwulan financial  deepening di  Indonesia  selama  periode pengamatan adalah sebesar  3.80 persen. Sementara itu, rata-rata  triwulan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia adalah 1.36 persen, sedangkan pertumbuhan M2 selama periode yang sama sebesar 3.03 persen. Dengan demikian,
peran lembaga keuangan khususnya perbankan sebagai intermediator  dalam  menyerap  dana  dari  masyarakat dengan  cepat  dan  menyalurkan  pada  sektor-sektor ekonomi yang membutuhkannya harus lebih diefektifkan sehingga kontribusinya terhadap perekonomian semakin besar dan berimbas pada kinerja sektor keuangan secara keseluruhan.
-.02 -.01 .00 .01 .02 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Residual Actual Fitted
Grafik (2 ) Financial Deepening (M2/GDP)

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Berdasarkan hasil-hasil pembahasan tersebut diatas, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Pertama , hasil uji kointegrasi  menunjukkan bahwa ada hubungan kointegrasi jangka panjang atau hubungan keseimbangan antara  perubahan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap variabel-variabel  makro  ekonomi,  yakni IR , INF , 𝐿𝑂𝐺 M2 dan 𝐿𝑂𝐺 ER . Kedua, dari hasil estimasi EG- ECM diatas  dapat  dikemukakan  bahwa  dalam  jangka pendek variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap  perubahan  stabilitas  pertumbuhan  adalah variabel ECT pada  tingkat  signifikansi  5%.  Sedangkan variabel IR,  INF, 𝐿𝑂𝐺 M2 dan 𝐿𝑂𝐺 ER tidak berpengaruh signifikan  terhadap stabilitas pertumbuhan ekonomi di Indonesia selama periode pengamatan.
Ketiga ,  signifikansi  variabel ECT memperkuat bukti adanya hubungan kointegrasi atau hubungan jangka panjang/keseimbangan  antara  variabel  independen  dan dependennya.  Selain  itu,  signifikansi  variabel ECT juga berarti  bahwa  model  empiris  yang  digunakan  dalam penelitian memiliki spesifikasi model yang valid sehingga hasil estimasi EG-ECM dapat digunakan untuk melihat pengaruh  variabel-variabel  makro  ekonomi  terhadap stabilitas  pertumbuhan  di  Indonesia.  Dan  dari  hasil estimasi diketahui besarnya nilai absolut koefisien variabel ECT sebesar -0.727604 yang menjelaskan bahwa sekitar 72  persen  (%)  ketidaksesuaian  antara  nilai  aktual pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek dan nilai
keseimbangan  pertumbuhan  ekonomi  dalam  jangka panjang akan dikoreksi pada setiap tahunnya.
Keempat, dalam  jangka  panjang,  stabilitas pertumbuhan ekonomi dipengaruhi secara signifikan oleh IR, INF, dan 𝐿𝑂𝐺 M2 selama periode pengamatan di Indonesia. Kelima ,  hasil  analisis  kinerja  keuangan menunjukkan bahwa rata-rata triwulan financial deepening di Indonesia  selama  periode  pengamatan  adalah  sebesar 3.80  persen.  Sementara  itu, rata-rata  triwulan pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  adalah  1.36  persen, sedangkan pertumbuhan M2 selama periode yang sama sebesar 3.03 persen.
Kemudian  berdasarkan  hal  tersebut  diatas, setidaknya  ada  beberapa rekomendasi penting  antara lain,  perlunya  perhatian  Pemerintah  dan  Bank  Sentral terhadap variabel moneter seperti IR, INF, 𝐿𝑂𝐺 M2 dan 𝐿𝑂𝐺 ER serta  perlu  merencanakan  dan  mengambil strategi kebijakan yang kongkrit seperti mendorong laju pertumbuhan ekonomi, menjaga tingkat bunga pada level yang  wajar  dan  meyakinkan  sehingga  dapat  menjaga kepercayaan  publik  terhadap  fundamental  ekonomi domestik sehingga aliran modal masuk ( capital inflow ) ke Indonesia senantiasa meningkat dari waktu ke waktu dan mendorong investasi serta menjaga inflasi yang terkendali agar daya beli masyarakat tidak menurun bahkan perlu terus  ditingkatkan  secara berkesinambungan, mengingat inflasi yang tinggi cenderung memiskinkan masyarakat.
0 1 2 3 4 5 6 7 20 01 q1 20 02 q 1 20 03 q 1 20 04 q1 20 05 q 1 20 06 q 1 20 07 q1 20 08 q 1 20 09 q 1 20 10 q1 20 11 q 1 20 12 q 1 20 13 q1 20 14 q 1 20 15 q 1 20 16 q1 20 17 q 1 % Tahun/Triwulan Financial Deepening (M2/GDP) FD
Selanjutnya,  guna  menjaga  kondisi  perekonomian agar tetap stabil dan menghindari terjadinya shock dalam jangka pendek yang di sebabkan oleh faktor eksternal yang sulit dihindari, maka perlu adanya mitigasi resiko sistemik serta penguatan dan pembenahan sistem keuangan yang lebih  terpadu  (sinergis),  transparan  dan accountable serta dibarengi dengan adanya informasi yang sempurna antara Bank  sentral,  Pemerintah, stake  holder serta  dunia Internasioanal guna menunjang tercapainya stabilitas baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.
Di samping itu, peran lembaga keuangan khususnya perbankan sebagai intermediator dalam menyerap dana dari  masyarakat  dengan  cepat  dan  menyalurkan  pada sektor-sektor  ekonomi  yang  membutuhkannya  harus lebih  diefektifkan  sehingga  kontribusinya  terhadap perekonomian semakin besar dan berimbas pada kinerja sektor keuangan secara keseluruhan.

## DAFTAR REFERENSI
Aye,  G.  C.  (2015).  “Causality  between  Financial Deepening  and  Economic  Growth  in  Nigeria: Evidence  from  a  Bootstrap  Rolling  Window Approach.” Journal  of  Economics,  Business  and Management , Vol. 3, No. 8. Balogun, E. D. (2007). “Monetary policy and economic performance  of  West  African  Monetary  Zone Countries.” MPRA Paper No. 4308. Calderon,  C.  dan  ,  L.  Liu.  (2003).  “The  Direction  of Causality  Between  Financial  Development  and Economic Growth.” Journal of Development Economics 72, 321– 334. Engle,  R.  F.  dan  C.  W.  J.  Granger.  (1987).  “  Co- Integration  and  Error  Correction:  Representation, Estimation, and Testing,” Econometrica , Marc 1987, Vol. 55, No. 2, 251-276. Hameed, I. dan A.Ume. (2011). “Impact of Monetary Policy  on  Gross  Domestic  Product  (GDP).” MPRA Paper No. 35562, posted 25.
Hardianto,  F.  N.  (2006).  “Responsivitas  Harga  Saham Properti Terhadap Dinamika Ekonmi Moneter Di Indonesia:  Pendekatan  Error  Correction  Model.” Jurnal Ekonomi Pembangunan, Desember, Vol. 11, No.
3.
Insukindro.  (1992).  “Pembentukan  Model  dalam
Penelitian  Ekonomi.” Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis Indonesia , 7: 1-17.
________. (1999). “Pemilihan Model Ekonomi Empirik dengan  Pendekatan  Koreksi  Kesalahan.” Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, Vol. 14, No.1, 1-8.
Hachicha,  Nejib.(2005).  “Banking  sector  Control  and Financial Deepening: A Structural Error Correction Model for Tunisia.  “The Developing Economies XLIII-2 (Juni): 265-84
Maduka,  a.  C.  Kevin  o.  O.  (2013).  “Financial  Market Structure and Economic Growth: Evidence from Nigeria  Data ” . Asian  economic  and  financial  review.
3(1):75-98 Mankiw, N. Gregory. (2007). “Macroeconomics.” Sixth Edition,  World  Publishers,  New  York  and Basingtoke. Nkoro, E. dan Aham K. U. (2013).  “Financial Sector Development-Economic Growth Nexus: Empirical  Evidence  from  Nigeria .” American International Journal of Contemporary Research. Vol. 3 No.
2.
Precious,  C.  dan  Makhetha  K.  P.  (2014).  “Impact  of Monetary  Policy on  Economic  Growth:  A Case Study of South Africa.” Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol 5 No 15.
Safdar,  Luqman.  (2014).  “Financial  Deepening  and
Economic Growth in Pakistan: An Application of Cointegration and VECM Approach.”
Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, vol 5, no 12
Saleh,  Samsubar.  (2008).  “Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Pinjaman  Luar  Negeri  serta Imbasnya terhadap APBN.” UNISIA, Vol. XXXI No. 70, Desember. Srithilat K. dan G. Sun. (2017). “The Impact of Monetary Policy on Economic Development: Evidence from Lao  PDR.” Global  Journal  of  Human-Social  Science: Economics. Volume 17 Issue 2 Version 1.0. Vinayagathasan, T. (2013). “Monetary Policy and the Real Economy:  A  Structural  VAR  Approach  for  Sri Lanka.”  National  Graduate  Institute  for  Policy Studies. GRIPS Discussion Paper13-13. http://www.bi.go.id/id/statistik/sski/Pages/SSKI_Agus tus_2017.aspx. Diunduh September 22, 2017.
https://www.bps.go.id/index.php/linkTabelStatis/1207. Diunduh September 22, 2017.