## Pengaruh Inflasi, Ekspor, Impor dan Suku Bunga Luar Negeri Terhadap Nilai Tukar Rupiah Atas Dolar Amerika Periode  Januari 2014 s.d.Desember 2018
The Influence Of Inflation, Exports, Imports and Foreign Interest Rates On The Exchange Rate Of The Rupiah Against The US Dollar In The Period January 2014 To December 2018
Hadi Pranoto*, Rusmin Nuryadin Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat
* Hadipranoto1308@gmail.com

## Abstract
Unstable Fluctuation in the rupiah exchange rate against the US dollar can be affected by domestic and global economic conditions. The condition of these macroeconomic factors can make the exchange rate depreciate or appreciate.
The model in this study uses a Vector Auto Regression-Vector Error Correction Mode (VAR-VECM) to see the effect of short and long term and the surprise of each variable on the response period January 2014 to December 2018.
Based  on  the  hypothesis's  result,  the  VAR-VECM  model  shows  in  the  long  run  that exports have significance and foreign interest rates have a significant and negative effect on the rupiah exchange rate against the dollar. At the same time, other inflation variables do not have a substantial and positive impact on the rupiah exchange rate against the dollar. In the short term, only the variable rupiah exchange rate variable against the dollar is significant to itself in the 1 st , 3 rd , and 5 th lags, the imported variable in the 3 rd lag, and the foreign interest variable in the 5 th lag. At the same time, other variables do not have a significant effect in the short term.
Based on the highest Response Impulse analysis, the rupiah exchange rate response to the dollar shows an overall positive response and will be relatively stable at around 0,12%. The  next  highest  answer  is  that  inflation  shows  a  positive  response  and  will  be  relatively stable at about 0,07%. The export response was relatively stable in the range of 0,10% but showed  a  negative  response.  Then  the  import  response  shows  a  negative  and  will  be relatively  stable  at  around  0,01%.  The  last  reply  to  foreign  interest  rates  showed  a  postive reaction and was relatively stable at about 0,01%.
Based on the analysis Variance Decomposition, the most significant contribution to the variable  exchange  rate  of  the  rupiah  against  the  US  dollar  is  the  variance  of  the  rupiah exchange rate against itself, followed by the second-largest gift, namely inflation, followed by the conflict of exports, imports, and foreign interest rates respectively.
Keywords: inflation, export, import, foreign interest rates, rupiah exchange rate, time series,

## Vector Autoregression-Vector Error Correctio  Model (VAR-VECM)

## Abstraksi
Fluktuasi  nilai  tukar  rupiah  atas  dolar  Amerika  Serikat  yang  tidak  stabil  dapat dipengaruhi  oleh  kondisi  ekonomi  dalam  negeri  maupun  global,  kondisi  faktor makroekonomi  tersebut  dapat  menjadikan  nilai  tukar  terdepresiasi  atau  terapresiasi.  Tujuan
penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  antara  jangka  panjang  dan  jangka  pendek dari  variabel  inflasi,  ekspor,  impor,  dan  suku  bunga  luar  negeri  terhadap  besarnya fluktuasinya nilai tukar rupiah atas dolar Amerika.
Model  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Vector  Autoreggression-Vector  Error Correction Model (VAR-VECM) untuk melihat pengaruh jangka pendek dan jangka panjang serta  kejutan  tiap-tiap  variabel  terhadap  respon  dalam  periode  Januari  2014  sampai  dengan Desember 2018.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  model  VAR-VECM  menunjukkan  dalam  jangka panjang  bahwa ekspor  berpengaruh  signifikan  dan  positif  sedangkan  impor  dan  suku  bunga luar  negeri  berpengaruh  signifikan  dan  negatif  terhadap  nilai  tukar  rupiah  atas  dolar. Sedangkan  variabel  lainnya  inflasi  tidak  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap  nilai tukar  rupiah  atas  dolar.  Dalam  jangka  pendek  hanya  variabel  nilai  tukar  rupiah  atas  dolar Amerika signifikan terhadap dirinya sendiri pada lag ke-1, 3 dan 5, variabel impor pada lag ke-3  dan  variabel  suku  bunga  luar  negeri  pada  lag  ke-5.  Sedangkan  variabel  lain  tidak berpengaruh signifikan dalam jangka pendek.
Berdasarkan  analisa  impulse  response  tertinggi  adalah  respon  kurs  rupiah  atas  dolar terhadap dirinya sendiri menunjukkan respon yang positif secara keseluruhan dan akan relatif stabil  yaitu  pada  kisaran  0,12%.  Respon  teringgi  berikutnya  adalah  inflasi  menunjukkan respon  yang  positif  dan  akan  relatif  stabil  pada  kisaran  0,07%.  Respon  ekspor  relatif  stabil pada  kisaran  0,10%,  namun  menunjukkan  respon  yang  negatif.  Selanjutnya  respon  impor menunjukkan respon yang negatif dan akan relatif stabil pada kisaran 0,01%. Terakhir respon suku bunga luar negeri yang menunjukkan respon yang positif dan relatif stabil pada kisaran 0,01%.
Berdasarkan analisa  Variance  Decomposition,  kontribusi  terbesar  pada  variabel  nilai tukar  rupiah  atas  dolar  Amerika  yaitu  varians  kurs  rupiah  atas  dolar itu  sendiri,  dilanjutkan dengan kontribusi terbesar kedua yaitu inflasi disusul varians ekspor, impor dan suku bunga luar negeri.
Kata  kunci: inflasi,  ekspor,  impor,  suku  bunga  luar  negeri,  nilai  tukar  rupiah,  time  series, Vector Autoreggression-Vector Error Correction Model (VAR-VECM)

## Pendahuluan
Perekonomian  global  pada  empat  tahun  belakangan  ini  mengalami  kelesuan  karena permasalaham  geopolitik  dari  beberapa  negara  serta  ketidakpastian  dipasar  keuangan  yang masih tinggi, menyebabkan pemulihan ekonomi global yang berjalan lambat.
Pertumbuhan ekonomi global pada tahun 2015 dan 2016 masih belum kuat dan tidak merata,  tercatat  pertumbuhan  ekonomi  global  2016  sebesar  3,1%,  sedikit  lebih  rendah  dari capaiannya  pada  tahun  2015  sebesar  3,2%.  Berdasarkan  kelompok  negara,  pertumbuhan untuk  negara  maju  yang  melemah  pada  tahun  2016  sebesar  1,6%  menurun  dari  tahun sebelumnya  dengan  pertumbuhan  sebesar  2,1%,  menurunnya  pertumbuhan  negara  maju dipengaruhi  oleh  penurunan  perekonomian  Amerika  Serikat,  eropa  dan  Jepang.  Sedangkan untuk negara berkembang pada tahun 2015 sebesar 4,0% dan pada tahun 2016 pertumbuhan
negara  berkembang  cuma  naik  satu  poin  menjadi  4,1%  perkembangan  positif  tersebut ditopang oleh beberapa negara asia seperti India dan Indonesia.
Di Indonesia belakangan ini pada tahun 2018, sering kita dengar di TV atau di media sosial  bahwa  rupiah  terjadi  pelemahan  terhadap  dolar  Amerika,  bahkan  pelemahan  rupiah terhadap  dolar  Amerika  tersebut  menjadi  alat  politik  oposisi  untuk  menurunkan  integritas pemerintah, ditambah dengan mendekatinya tahun-tahun politik di Indonesia.
Nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  Amerika  pada  Oktobore  2014  nilai  tukar  rupiah terhadap  dolar  masih  dalam  angka  duabelas  ribu,  namun  pada  awal  bulan  di  tahun  2015 angka  nilai  tukar  terhadap  dolar  mengalami  kenaikan  menjadi  tigabelas  ribu,  namun  tidak berhenti di tigabelas ribu saja nilai tukar rupiah setiap bulan merangkak naik dan mencapai ke angka  empatbelas  ribu  rupiah  bertahan  selama  tujuh  bulan,  selanjutnya  turun  kembali  ke angka  tigabelas  ribu  pada  bulan  Maret  2016.  Setelah  penurunan  tersebut  nilai  tukar  rupiah mulai stabil di antara angka 13.500 sampai 13.950. Kestabilan tersebut bertahan sampai bulan Oktober  2017.  Dan  pada  puncaknya  pada  bulan  Agustus  2018  angka  nilai  tukar  rupiah terhadap dolar Amerika mencapai ke angka limabelas ribu.
Terdapat  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar Amerika  seperti  inflasi,  suku  bunga,  permintaan  ekspor,  permintaan  impor,  peredaran  uang dan  lain-lain.  Seperti  pada  inflasi  dalam rentang  tiga  tahun  berturut-turut  yang  dimulai  dari tahun 2015 inflasi terkendali berada dalam rentang sasaran antara 4,0%, pencapaian tersebut tidak  terlepas  dari  dampak  positif  konsistensi  kebijakan  moneter  Bank  Indonesia  dalam menjaga  stabilitas  makro  ekonomi  dan  didukung  dengan  koordinasi  kebijakan  dengan pemerintah.
Dalam  neraca  perdagangan  Indonesia  tidak  semuanya  mendapatkan  surplus,  bahkan pada  tahun  2018  Indonesia  banyak  mengalami  defisit  di  neraca  perdagangan.  Buruknya kinerja perdaganagn 2018 di dorong oleh dua sisi, yakni anjloknya pertumbuhan ekspor serta akselerasi  impor  yang  tajam.  Ekspor  hanya  tumbuh  6,7%  saja,  jauh  berbanding  terbalik dengan impor dengan pertumbuhan 20,2% di tahun 2018.
Pada  tahun  2014  sampai  pada  akhir  2015  perekonomian  global  sedang  menanti kepastian dari kenaikan suku bunga The Fed, ketidakpastian tersebut menjadi sumber tekanan bagi perekonomian negara berkembang saat itu. Karena sejatinya krisis finansial global pada tahun 2008, The Fed stagnan di level 0,25% untuk meredakan krisis.
Selama  stagnasi  The  Fed  tersebut  terdengar  akan  muncul  wacana  bahwa  akan  ada kenaikan suku bunga pada akhir 2015, dan wacana tersebut sudah cukup untuk menciptakan
gejolak di pasar finansial global. Ketidakpastian tersebut berdampak negatif pada pasar valuta asing dan pasar modal.
Dalam  hasil  penelitian  Zulkifli  mengatakan  bahwa  tingkat  inflasi,  tingkat  suku  bunga dan jumlah uang yang beredar digunakan sebagian, tidak ada pengaruh signifikan  atau efek pada  perubahan  nilai  tukar,  namun  bila  dipergunakan  faktor  yang  terintegrasi  maka menghasilkan hasil yang cukup signifikan. (2011)
Dari  penelitian  Ali,  Mahmood,  dan  Bashir    untuk  meperkirakan  dampak  dari  jangka pendek maupun jangka panjang ada hubungan antar variabel seperti suku bunga, inflasi dan jumlah  uang  yang  beredar  di  Pakistan  menggunakan  analisis  Johansen  Cointegration  ( trace test & eigenvalue ) dan Vector Error Correction Model (VECM). Uji Kausalitas Granger dan Impulse Response Function (IRF) juga telah diterapkan menentukan efek dan respon terhadap shock  variabel  satu  sama  lain.  Hasilnya  mengungkapkan  bahwa  jangka  pendek  maupun jangka  panjang  ada  hubungan  di  antara  inflasi  dan  votalitas  nilai  tukar.  Tingginya  uang beredar dan meningkatnya suku bunga akan menyebabkan peningkatan votalitas nilai tukar. (2015)
Dari  permasalahan  yang  kita  lihat  diatas  dalam  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar Amerika  Serikat  yang  mengalami  kenaikan  fluktuasi  tiap  bulannya  yang  menyebabkan permasalahan  ekonomi  di  masyarakat  bahkan  pada  perpolitikan  dalam  negeri,  maka sehubungan dengan hal tersebut maka penelitian ini diberi judul “Analisis pengaruh inflasi, ekspor,  impor  dan  suku  bunga  luar  negeri  terhadap  fluktuasi  nilai  tukar  periode Januari 2014 – Desember 2018”.

## Tinjauan Pustaka
Nilai  tukar  adalah  sejumlah  uang  dari  suatu  mata  uang  tertentu  yang  dapat dipertukarkan  dengan  satu  unit  mata  uang  negara  lain.  (Fabozzi  dan  Modigliani  dalam  Fei Ming, 2001). Dalam bukunya (Mankiw, 2000) Kurs (exchange rate) antara dua negara adalah tingkat harga yang disepakati penduduk kedua negara untuk saling melakukan perdagangan.
Seperti  yang  di  katakan  The  Fei  Ming  (2000:24)  Setiap  informasi  baik  itu  yang berhubungan  langsung  maupun  tidak  langsung  dengan  ekonomi  dapat  merupakan  suatu faktor  fundamental  yang  mempengaruhi nilai  kurs.  Faktor-faktor  fundamental  yang  sifatnya luas  dan  kompleks  tersebut    dapat  dikelompokkan  ke  dalam  empat  kategori  besar  yaitu; faktor ekonomi, faktor politik, faktor keuangan, dan faktor eksternal.
Dalam teori Purchasing Power Parity Theory (PPP) nilai mata uang dari negara yang mengalami inflasi lebih tinggi dari negara lain akan mengalami depresiasi. Jika tingkat inflasi
di Indonesia lebih tinggi daripada tingkat inflasi di AS, maka dollar AS mengalami Apresiasi dan  Rupiah  akan  tedepresiasi,  yang  menyebabkan  pengaruh  hubungan  inflasi  antara  nilai tukar bernilai positif.
Dalam  bukunya  Ktut  Silvanita  (2009:148)  mengatakan  bahwa  bila  permintaan  luar negeri terhadap  produk  Indonesia meningkat  (ekspor meningkat) maka  akan  membuat  mata uang  domestik  akan  terapresiasi,  yang  menyebabkan  pengaruh  hubungan  ekspor  terhadap nilai  tukar  bernilai  negatif.  Sedangkan  bila  permintaan  produk  luar  negeri  meningkat  di dalam  negeri  (impor  meningkat)  mata  uang  domestik  akan  terdepresiasi  membuat pengaruh hubungan antara impor dengan nilai tukar bernilai positif.
Dalam  teori interest  parity  condition mengatakan  jika  suku  bunga  luar  negeri  naik maka  akan  membuat  nilai  tukar  domestik  akan  terdepresiasi,  situasi  ini  menyebabkan hubungan antara suku bunga luar negeri dengan nilai tukar domestik bernilai positif.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  membahas  tentang  pengaruh  dari  inflasi,  ekpor,  impor  dan  suku  bunga luar  negeri  terhadap  fluktuasinya  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  Amerika  pada  periode Januari 2014 sampai dengan Desember 2018.
Penelitian  ini  berjenis  kuantitatif  deskriptif,  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  kurun  waktu  ( time  series )  dimana  penelitian  ini  diambil  dari  data  sekunder. Teknik  analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  untuk  melihat  saling ketergantungan  antara  variabel  yang  ada  dengan  menggunakan Vector  Autoreggression (VAR) dengan bantuan Eviwes 9.0., dengan definisi operasional variabel sebagai berikut:
1. Variabel Nilai tukar rupiah terhadap dollar AS sebagai variabel dependen menggunakan data kurs tengah rata-rata transaksi Bank Indonesia per bulan dalam periode Januari 2014 sampai dengan Desember 2018,dalam penelitian ini dilambangkan dengan Y.
2. Variabel  inflasi  dari  Indonesia  sebagai  variabel  independen  dengan  satuan  persen menggunakan  data  inflasi    perbulan  Indonesia  dalam  periode  Januari  2014  sampai dengan Desember 2018, dalam penelitian ini dilambangkan dengan X 1.
3. Variabel Ekpor dalam penelitian ini adalah nilai total ekspor Indonesia sebagai variabel independen yang diukur dalam US dollar  perbulan dalam periode  Januari 2014 sampai dengan Desember 2018, dalam penelitian ini dilambangkan dengan X 2.
4. Variabel  Impor  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  total  impor  Indonesia sebagai  variabel  independen  yang  diukur  dalam  US  dollar    perbulan  dalam  periode
Januari 2014 sampai dengan Desember 2018, dalam penelitian ini dilambangkan dengan X 3. .
5. Variabel suku bunga luar negeri dalam penelitian ini ialah suku bunga acuan di Amerika Serikat  sebagai  variabel  independen  menggunakan  data  per  bulan  dari  kebijakan  yang ditentukan The  Fed  dalam  periode  Januari  2014  sampai  dengan  Desember  2018,  dalam penelitian ini dilambangkan dengan X 4.
Dalam melakukan pembentukan model VAR langkah awal dalam analisis ialah diawali dengan  melakukan  uji  stasionaritas  data  pada  tingkat  level,  jika  hasil  menunjukkan stasionaritas  pada  data  tingkat  level  maka  model  yang  akan  digunakan  adalah  VAR  biasa (unstricted  VAR),  tapi  jika  data  tersebut  tidak  stasionaritas  pada  tingkat  level  maka  akan dilanjutkan  dengan  mendifferensikan  data.  Setelah  mendifferensikan  data  dan  data stasionaritas pada tingkat differen pertama maka selanjutnya melakukan uji kointegrasi, bila data  terkointegrasi  maka  digunakan  VAR  Vector  Error  Correction  (VEC)  namun  bila  data tidak terkointegrasi maka digunakan VAR in difference.
Dalam melakukan  pengestimasian model VAR diperlukan adanya keterkaitan panjang kelambanan suatu variabel dengan variabel lainnya. Ketika melakukan estimasi model VAR menggunakan  suatu  kriteria  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  dengan  memilih  hasil estimasi dengan nilai yang paling kecil. (Widarjono, 2009)
Hasil estimasi model VAR  dapat dilihat melalui Impulse Response Funtion (IRF) dan Variance  Decomposition  (VD).  Hasil  inilah  yang  selanjutnya  akan  dianalisis  untuk  melihat kedinamisan  model.  Dari  analisis  tersebut  akan  dapat  dianalisis  respon  masing-masing variabel kepada dekomposisi varian variabel lainnya.

## Hasil Penelitian Dan Analisis

## Uji Akar Unit atau Stasionaritas
Dalam uji akar unit dapat dilakukan dengan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF), yaitu dengan membandingkan nilai ADF statistik dengan Mackinnon critical value atau bisa dilihat dari nilai probabilitas dari hasi uji ADF bila dibawah 0,05 maka data stasioner. Dalam tabel 1. dapat kita lihat pengujian dari uji akar unit pada tingkat level, dalam uji akar unit atau stasionaritas  ada  beberapa  data  yang  tidak  stasioner  pada  level  di  variabel  LogY,  LogX 2 , LogX 3 dan LogX 4 . Jadi untuk mestasionerkan data akan dilanjutkan ketahap berikutnya yaitu data akan di differensikan pada tingkat pertama.

## Tabel 1. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada tingkat level
Variabel Nilai ADF statistik Nilai Kritis MacKinnon 5% Prob. Keterangan LogY -1,047069 -2,912631 0,7305 Tidak Stasioner pada Level LogX 1 -6,815493 -2,911730 0,000 Stasioner pada Level LogX 2 -1,893585 -2,912631 0,3331 Tidak Stasioner pada Level LogX 3 -0,700128 -2,913549 0,8382 Tidak Stasioner pada Level LogX 4 0,026097 -2,91173 0,9569 Tidak Stasioner pada Level
Dalam  uji  stasionaritas  tingkat  level  ditemukan  data  yang  tidak  stasioner,  maka dilanjutkan  dengan  data  di  diffrensikan.  Dapat  kita  lihat  pada  tabel  2.  Pada  pendiffrensian tingkat pertama semua variabel stasioner pada first differens dengan probalitas dibawah 0,05 pada uji ADF. Dengan ini dalam pengujian uji akar unit dapat diterima dan bisa dilanjutkan ke tahap pengujian berikutnya yaitu uji panjang lag.
Tabel 2. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada tingkat Differensi
1 Variabel Nilai ADF statistik Nilai Kritis MacKinnon 5% Prob. Keterangan LogY -5,728114 -2,912631 0,0000 Stasioner pada Diff. 1 LogX 1 -7,049419 -2,916566 0,0000 Stasioner pada Diff. 1 LogX 2 -9,342645 -2,913549 0,0000 Stasioner pada Diff. 1 LogX 3 -11,47427 -2,913549 0,0000 Stasioner pada Diff. 1 LogX 4 -7,617963 -2,912631 0,0000 Stasioner pada Diff. 1

## Uji Panjang Lag
Penentuan  panjang  lag  dengan  menggunakan  kriteria  informasi  yang  ada  dan diperoleh dengan memilih kriteria Akaike Information Criterion (AIC). Dalam pemilihan lag dalam AIC ditemukan penggunaan lag terbaik berada pada lag ke-7 dapat kita lihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 1 238,9632 NA 1,84E-10* -8,229356 -7,291258* -7,869711* 2 263,7027 39,96371* 1,90E-10 -8,219334 -6,343138 -7,500045 3 285,2622 30,68090 2,30E-10 -8,087009 -5,272715 -7,008075 4 311,5410 32,34308 2,48E-10 -8,136192 -4,383800 -6,697613 5 337,8869 27,35919 2,95E-10 -8,187957 -3,497467 -6,389734 6 373,1807 29,86400 2,89E-10 -8,583873 -2,955285 -6,426005 7 399,0177 16,89346 5,22E-10 -8,616067* -2,049381 -6,098555
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews Sumber: Hasil Olahan Data Eviews Sumber: Hasil Olahan Data Eviews

## Uji Kointegrasi

## Tabel 4. Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. Of CE(s) Trace Statistic 0,05 Critical Value Hypothesized No. Of CE(s) Max-Eigen Statistic 0,05 Critical Value None* 112,9981 69,81889 None* 73,98914 33,87687
Dari  hasil  uji  kointegrasi  pada  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  nilai trace  statistic dari  uji Trace sebesar 112,9981 lebih besar dari nilai kritis alpha 0,05 sebesar 69,81889, begitu juga dari uji Maximum Eigenvalue , nilai dari trace statistic sebesar 73,98914 yang lebih besar dari nilai  kritis  0,05  sebesar  33,87687  menunjukkan  bahwa  di  dalam  sistem  ada  satu  persamaan yang terkointegrasi.
Pengujian  kointegrasi  melalui  Johansen  Cointegration  Test  menunjukkan  bahwa keempat  variabel  yaitu  inflasi,  ekspor,  impor  dan  suku  bunga  luar  negeri  dalam  periode Januari  2014  sampai  dengan  Desember  2018  terdapat  hubungan  jangka  panjang  atau terkointegrasi. Dengan demikian di dalam penelitian ini diterapkan analisis VECM.

## Uji Stabilitas Model
Sebelum  melanjutkan  ke  analisis  VECM,  maka  stabilitas  VAR  perlu  diuji  dahulu karena  jika  hasil  estimasi  VECM  tidak  stabil,  maka  analisis  selanjutnya  yaitu  IRF  dan  VD menjadi tidak valid.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Sumber: Hasil Olahan Data Eviews
Dari gambar 1. terlihat bahwa titik invers roots of AR polynomial semuanya berasa di dalam lingkaran yang berarti sistem VAR bisa dikatakan stabil.

## Model VECM
Berdasarkan  hasil  yang  disajikan  pada tabel  5.  dalam jangka  pendek  hanya  terdapat  5 variabel signifikan pada taraf nyata lima persen yaitu variabel LogY pada lag 1,3,5, variabel LogX 3 pada lag 3 dan variabel Log X 4 pada lag 5.
Pada  taraf  nyata  lima  persen,  hasil  estimasi  jangka  pendek  menunjukkan  bahwa variabel LogY pada lag 1 memiliki pengaruh positif terhadap dirinya sendiri sebesar 0,62%. Artinya,  jika  terjadi  kenaikan  variabel  LogY  sebesar  1%  pada  1  bulan  sebelumnya,  maka terjadi kenaikan LogY sebesar 0,62%. Variabel LogY pada lag 3 memiliki pengaruh negatif sebesar  0,51%.  Artinya  jika  terjadi  kenaikan  LogY  sebesar  1%    pada  3  bulan  sebelumnya, maka  akan  terjadi  penurunan  LogY  sebesar  0,51%.  Variabel  LogY  pada  lag  5  memiliki pengaruh negatif sebesar 0,45%. Artinya jika terjadi kenaikan LogY sebesar 1% pada 5 bulan sebelumnya,  maka  terjadi  penurunan  LogY  sebesar  0,45%.  Variabel  LogX 3 pada  lag  3 memiliki  pengaruh  negatif  sebesar  0,18%.  Artinya  jika  terjadi  kenaikan  LogX 3 sebesar  1% pada  3  bulan  sebelumnya,  maka  akan  terjadi  penurunan  LogX 3 sebesar  0,18%.  Variabel terakhir  yang  berpengaruh  dalam  jangka  pendek  ialah  variabel  LogX 4 pada  lag  5  memiliki pengaruh  negatif  sebesar  0,02%.  Artinya  jika  terjadi  kenaikan  LogX 4 sebesar  1%    pada  5 bulan sebelumnya, maka akan terjadi penurunan LogX 4 sebesar 0,02%.
Tabel 5. Uji VECM Jangka Pendek
Variabel Koefisien T-Statistik CoinEq1 -0,063842 [-1,958488] D(LogY(-1)) 0,619903 [3,858783]* D(LogY(-2)) -0,066637 [-0,325764] D(LogY(-3)) -0,513654 [-2,598799]* D(LogY(-4)) 0,341900 [1,615759] D(LogY(-5)) -0,457801 [-2,349874]* D(LogY(-6)) -0,170011 [-0,873419] D(LogY(-7)) 0,08942 [0,450022] D(LogX 1 (-1)) 0,002663 [0,931890] D(LogX 1 (-2)) 0,004042 [1,273028] D(LogX 1 (-3)) 0,001502 [0,469655] D(LogX 1 (-4)) -0,000529 [-0,170550] D(LogX 1 (-5)) -0,000999 [-0,317367] D(LogX 1 (-6)) -0,003414 [-1,031192]

## Gambar 1. Uji Stabilitas Model
D(LogX 1 (-7)) -0,001523 [-0,499286] D(LogX 2 (-1)) 0,058260 [1,257076] D(LogX 2 (-2)) 0,002963 [0,043905] D(LogX 2 (-3)) 0,125080 [1,934535] D(LogX 2 (-4)) 0,065475 [0,907299] D(LogX 2 (-5)) -0,000591 [-0,007815] D(LogX 2 (-6)) 0,025970 [0,421633] D(LogX 2 (-7)) -0,011468 [-0,245821] D(LogX 3 (-1)) -0,063153 [-1,406167] D(LogX 3 (-2)) -0,047971 [-0,714549] D(LogX 3 (-3)) -0,184595 [-2,579161]* D(LogX 3 (-4)) -0,166993 [-1,827513] D(LogX 3 (-5)) -0,069957 [-0,727422] D(LogX 3 (-6)) -0,063303 [-0,910346] D(LogX 3 (-7)) -0,011965 [-0,301753] D(LogX 4 (-1)) -0,007823 [-0,718766] D(LogX 4 (-2)) 0,002954 [0,310970] D(LogX 4 (-3)) -0,005821 [-0,548335] D(LogX 4 (-4)) -0,011599 [-1,234469] D(LogX 4 (-5)) -0,023079 [-2,159125]* D(LogX 4 (-6)) -0,005248 [-0,438721] D(LogX 4 (-7)) -0,001579 [-0,162648] C 0,008909 [3,507665] * = P<0,05 T tabel = 2,00404
Pada jangka panjang berdasarkan tabel 6. variabel LogX 2 , LogX 3 dan LogX4 berparuh signifikan  terhadap  taraf  nyata  lima  persen  yang  mempengaruhi  LogY.  Variabel  LogX 2 berpengaruh  positif  terhadap  LogY  sebesar  0,86%.  Artinya,  jika  terjadi  kenaikan  LogX 1 sebesar 1% maka akan menyebabkan LogY meningkat 0,86%. Variabel LogX 3 berpengaruh negatif terhadap LogY sebesar 0,64%. Artinya, jika terjadi kenaikan LogX 3 sebesar 1% maka akan  menyebabkan  LogY  menurun  0,64%.  Variabel  LogX 4 berpengaruh  negatif  terhadap LogY  sebesar  0,09%.  Artinya,  jika  terjadi  kenaikan  LogX 4 sebesar  1%  maka  akan menyebabkan  LogY  menurun  0,09%.  Sedangkan  untuk  variabel  lainnya  LogX 1 tidak berpengaruh signifikan dalam jangka panjang dan  mempunyai hubungan yang positif.
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews
Tabel 6. Uji VECM Jangka Panjang Variabel Koefisien T-Statistik D(LogX 1 (-1)) 0,073945 [ 0,79822] D(LogX 2 (-1)) 0,862030 [ 2,20549] D(LogX 3 (-1)) -0,638525 [-2,06206] D(LogX 4 (-1)) 0,086270 [-4,62880]

## Uji IRF (Impuls Response Function)
Meskipun beberapa peubah tidak signifikan, agar tidak kehilangan informasi dari tiap- tiap  peubah  dalam  keterkaitannya  dengan  kurs  rupiah  terhadap  dollar,  maka  dilakukan penelusuran  pola  dan  kontribusi masing-masing  peubah,  sehingga  dapat  dianalisis  pengaruh masing-masing  peubah  terhadap  kurs  rupiah  terhadap  dollar  sampai  membentuk keseimbangan jangka panjang.
-.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 LOGY LOGX1 LOGX2
LOGX3 LOGX4

## Response of LOGY to Cholesky
One S.D. Innovations
Dari  analisis  IRF  pada  gambar  2.  menyatakan  kurs  rupiah  atas  dollar  AS  (LogY) sebagai respon menyimpulkan bahwa 12 bulan mendatang, respon tertinggi adalah response kurs  rupiah  atas  dollar  (LogY)  terhadap  dirinya  sendiri  menunjukkan  respon  yang  positif
Gambar  2.  Grafik  Impulse  Response  Function  (IRF)  dengan  LogX 1 ,
LogX 2 , LogX 3 dan LogX 4 terhadap variabel Y.
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews
secara  keseluruhan  dan  akan  relatif  stabil  yaitu  pada  kisaran  0,12%.  Respon  tertinggi berikutnya adalah  inflasi (LogX 1 ) menunjukkan respon yang positif  dan akan relatif stabil pada  kisaran  0,07%.  Selanjutnya  respon  ekspor  (LogX 2 )  akan  relatif  stabil  pada  kisaran 0,10%  menunjukkan respon yang negatif. Respon impor (LogX 3 ) relatif stabil pada kisaran 0,01  yang  menunjukkan  respon  yang  negatif.  Terakhir  ialah  respon  suku  bunga  luar  negeri (LogX 4 ) menunjukkan respon yang positif dan relatif stabil pada kisaran 0,01.

## Analisis Variance Decomposition (VD)
Dari tabel 7. dapat dilihat bahwa kontribusi terbesar pada variabel kurs dollar (LogY) adalah  varians  pada  kurs  dollar  itu  sendiri.  Kontribusi  varians  variabel  kurs  dollar  ini  terus menurun  hingga  periode  ke-12  namun  tetap  merupakan  yang  dominan.  Pada  periode  ke-6, kondisi  varians  kurs  dollar  telah  turun  36,60%  dari  100%  pada  periode  pertama  menjadi 63,40%  pada  periode  ke-6.  Kontribusi  varians  kurs  dollar  (LogY)  sampai  dengan  akhir periode ke-12 adalah sebesar 49,41%.

## Tabel 7. Variance Decomposition dari Variabel Y
Periode Standar Error LogY LogX1 LogX2 LogX3 LogX4 1 0,008256 100,0000 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000 2 0,015767 96,85885 1,238073 1,212419 0,639251 0,051408 3 0,023363 95,09098 0,798040 3,310291 0,606695 0,193990 4 0,029567 84,74658 1,158770 9,214886 4,240185 0,639585 5 0,037063 71,75033 1,363540 17,20205 8,893654 0,790428 6 0,042918 63,40638 1,203554 23,90690 10,83430 0,648874 7 0,047598 57,68979 0,988719 29,26759 11,46165 0,592252 8 0,051775 52,82234 1,053856 33,93012 11,38943 0,804243 9 0,055535 50,42522 1,471271 36,78910 10,42725 0,887160 10 0,058500 49,73295 2,848263 37,17033 9,448650 0,799806 11 0,061367 49,43214 4,602330 36,57210 8,616711 0,776714 12 0,063906 49,41906 5,392784 36,37782 8,011947 0,798391
Pengaruh  terbesar  ke  dua  dalam  mempengaruhi  variabel  kurs  dollar  (LogY)  adalah varians  pada  variabel  inflasi  (LogX 1 ).  Varians  pada  variabel  inflasi  (LogX 1 )  ini  terus mengalami fluktuasi sampai dengan periode ke 8 sebesar 1,05% dan  setelah periode tersebut varians inflasi terus mengalami peningkatan sampai periode ke 12 sebesar 5,39%.
Sumber: Hasil Olahan Data Eviews (Lampiran 11)
Pada  varians  variabel  ekspor  (LogX 2 )  selalu  terjadi  peningkatan  sampai  periode  10 sebesar 37,17 selanjutnya pada periode ke 11 turun 0,6% menjadi 36,57% dan pada periode ke 12 kembali turun 0,2% menjadi 36,37%.
Kontribusi  varians  pada  variabel  impor  (LogX 3 )  mengalami  pergerakan  yang  sangat fluktuatif  sampai  periode  ke-12.  Penurunan  tertinggi  0,96%  terdapat  pada  periode  ke-5 menuju  periode  ke-6  dan  peningkatan  tertinggi  4,65%  terdapat  pada  periode  ke-4  menuju periode  ke-5.  Pada  periode  ke-12    mengalami  penurunan  0,6%  dari  periode  ke-11  8,61% menjadi 8,01%.
Kontribusi  varians  yang  terakhir  pada  variabel  suku  bunga  luar  negeri  (LogX 4 ) mengalami  pergerakan  peningkatan  yang  fluktuaktif  sampai  periode  ke-12  sebesar  0,79%, peningkatan tertinggi 2,44% pada periode ke-3 menuju periode ke-4.

## Penutup
Berdasarkan  analisis  data  dan  pembahasan  hasil  penelitian,  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  variabel  inflasi,  ekspor,  impor  dan  suku  bunga  luar negeri  secara  simultan  atau  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  kurs  rupiah atas dollar. Artinya, setiap perubahan yang terjadi pada variabel independen yaitu inflasi, ekspor,  impor  dan  suku  bunga  luar  negeri  seacara  simultan  atau  bersama-sama  akan berpengaruh  terhadap  kurs  rupiah  atas  dollar  pada  periode  Januari  2014  s.d.  Desember 2018.
2. Inflasi berpengaruh negatif dan tidak signifikan dalam jangka pendek sedangkan dalam jangka  panjang  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan.  Dalam  jangka  pendek,  inflasi cenderung akan menguatkan kurs rupiah atas dollar namun dalam jangka panjang inflasi akan menyebabkan kurs rupiah atas dollar akan terdepresiasi.
3. Ekspor berpengaruh positif dalam jangka pendek dan tidak signifikan sedangkan dalam jangka  panjang  berpengaruh  positif  dan  signifikan.  Dalam  jangka  panjang  ekspor berpengaruh positif dan signifikan terhadap kurs rupiah atas dollar dikarenakan peraturan BI  yang  mewajibkan  seluruh  transaksi  dari  dalam  negeri  menggunakan  mata  uang rupiah. Menyebabkan produk-produk yang diekspor oleh Indonesia akan menjadi mahal jika  dilihat  dari  sisi  importir  yang  mengkonversi  nilai  rupiah  menjadi  nilai  dalam  mata uangnya  sendiri.  Permintaan luar  negeri  terhadap  produk-produk  dalam  negeripun akan berkurang  apabila  kenaikan  harga  tidak  diimbangi  dengan  inovasi  dan  peningkatan kualitas barang.
4. Impor berpengaruh positif dan signifikan pada lag ke-3 dalam jangka pendek, sedangkan dalam  jangka  panjang  berpengaruh  negatif  dan  signifikan.  Hasil  ini  ini  dikarenakan diberlakukannya peraturan Bank Indonesia yang mewajibkan seluruh transaksi  di dalam negeri  menggunakan  mata  uang  rupiah.  Faktor  tersebut  menyebabkan  permintaan  atas dollar berkurang, sehingga nilai tukar rupiah pun turun atau terapresiasi.
5. Suku  bunga  luar  negeri  dalam  jangka  pendek  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  pada lag  ke-5,  sedangkan  dalam  jangka  panjang  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan. Dalam  jangka  pendek,  suku  bunga luar  negeri  cenderung  akan menguatkan  kurs  rupiah atas  dollar  namun  dalam  jangka  panjang  inflasi  akan  menyebabkan  kurs  rupiah  atas dollar akan terdepresiasi.

## Daftar Referensi
Ariefianto,  M.  D.  (2012). EKONOMETRIKA  (esensi  dan  aplikasi  dengan  Eviews). Jakarta: Erlangga.
Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2016). ANALISIS REGRESI DALAM PENELITIAN EKONOMI & BISNIS. Jakarta: RajaGrafindo.
Boediono. (2014). Ekonomi Moneter. Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta.
Chrismadana,  L.,  Sugiyanta,  &  Zaenuddin,  A.  (t.thn.).  Pengaruh  Ekspor  dan  Nilai Tukar Mata Uang Rupiah (Kurs) Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Tengah. Jurnal Of Business Studies , ISSN: 2461-0704.
Deliarnov. (2011). Perkembangan Pemikiran Ekonomi. Jakarta: Rajawali Pers.
Kasmir, D. (2015). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.
Mankiw, N. G. (2006). Pengantar Ekonomi Mikro (Principle of Economics). Jakarta: Salemba Empat.
Mankiw, N. G. (2000). Teori Makro Ekonomi. Jakarta: Erlangga.
Ming, T. F. (2001). Day Trading Valuta Asing. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Ni'mah,  E.  N.,  &  Yulianto,  S.  (2017).  Pemalan Laju  Inflasi  dan  Nilai  Tukar  Rupiah terhadap  Dolar  Amerika  dengan  Menggunakan  Model  vector  autoregressive  (VAR)  dan Vector Error Correction Model (VECM). Ekonomi dan Bisnis , 481-489.
Nirmala,  R.  (2015,  September  17). Apa  dan  kenapa  putusan  The  Fed  begitu berpengatuh .
Dipetik Desember 5,
2018,
dari Beritagar.id: https://beritagar.id/artikel/berita/apa-dan-kenapa-putusan-the-fed-begitu-berpengaruh
Prasetyo,  B.,  &  Jannah,  L.  M.  (2012). Metode  Penelitian  Kuantitatif. Jakarta:  PT RajaGrafindo.
S.Mishkin,  F.  (2009). Ekonomi  Uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan. Jakarta: Salemba Empat.
Salvatore, D. (2014). Ekonomi Internasional. Jakarta: Salemba Empat.
Syambara,  H.  Y.  (2017).  Pengaruh  Suku  Bunga  SBI,  Inflasi,  Jumlah  Uang  Beredar dan  Kurs  Dolar  AS  terhadap  Suku  Bunga  Pasar  Uang  Antara  Bank  (PUAB)  Periode  2010- 2016. Ekonomi Pembangunan .
Triyono.  (2008).  Analisis  Perubahan  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dollar  Amerika. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 156-167.
Warjiyo,  P.,  &  Juhro,  S.  M.  (2016). KEBIJAKAN  BANK  SENTRAL  :  Teori  dan Praktek. Jakarta: PT. RajaGrafindo.
Widarjono,  A.  (2009). Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya. Yogyakarta: EKONOSIA.