## ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, INFLASI, DAN NILAI TUKAR TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PENDEKATAN VECM
Chanifah Puji Astuti 1* , Panji Kusuma Prasetyanto 2
1,2 Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar E-mail: 1) hanifapujiastuti@gmail.com , 2) panjikusuma@untidar.ac.id

## Abstrak
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  tujuan  yang  ingin  dicapai  oleh  setiap  negara.  Pertumbuhan ekonomi di Indonesia dipengaruhi oleh banyak faktor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh  nilai  tukar,  jumlah  penduduk  dan  inflasi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia periode tahun 1990-2019. Untuk menambah hasil analisis serta untuk memperbesar peluang untuk mendapatkan model terbaik, maka metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model (VECM). Dalam penelitian ini didapatkan hasil bahwa terdapat kointegrasi dalam pengujian  model  VAR.  Dari  hasil  penelitian  disebutkan  bahwa  variabel  Indeks  Harga  Konsumen memiliki  hubungan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dalam  jangka  panjang.  Kemudian  dalam hubungan  jangka  pendek,  variabel  Jumlah  Penduduk  dengan  nilai  R-square  tertinggi  sebesar 0,981823. Kemudian hasil Variance Decomposition menunjukkan efek yang terjadi akibat adanya guncangan dari perubahan satu variabel terhadap variabel yang lain terjadi secara bervariasi.
Kata  Kunci:  Pertumbuhan  Ekonomi,  Nilai  Tukar,  Jumlah  Penduduk,  Indeks  Harga  Konsumen,

## VECM

## Abstract
Economic growth is a goal that every country wants to achieve. Economic growth in Indonesia is influenced by many factors. This study aims to analyze the effect of the exchange rate, population and inflation on economic growth in Indonesia for the period 1990-2019. The method used in this research is the Vector Error Correction Model (VECM) after it is known that there is cointegration in the VAR model testing. From the research results, it is stated that the Consumer Price Index (CPI) variable  has  a  relationship  with  Economic  Growth  in  the  long  term.  Then  in  the  short-term relationship,  the  population  variable  with  the  highest  R-square  value  is  0.981823.  Meawhile,  the results of Variance Decomposition show the effects that occur due to shocks from changes in one variable to other variables occur in various ways.
Keywords: Economic Growth, Exchange Rate, Total Population, Consumer Price Index, VECM

## 1. PENDAHULUAN
Tercapainya  pertumbuhan  ekonomi  secara  terus  menerus  dan  berkelanjutan  adalah tujuan  serta  harapan  bagi  setiap  negara.  Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah  satu indikator penting dalam keberhasilan pembangunan ekonomi. Namun bukan perkara mudah bagi setiap negara untuk dapat mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang baik. Pertumbuhan ekonomi  justru  merupakan  suatu  permasalahan  jangka  panjang  karena  pada  dasarnya masalah pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu dari beberapa masalah makroekonomi utama yang akan selalu dihadapi suatu negara (Kurniawati & Islami, 2022).
Pertumbuhan ekonomi merupakan peningkatan kegiatan ekonomi yang berakibat pada bertambahnya barang dan jasa yang diproduksi oleh masyarakat sehingga meningkat pula kemakmuran  rakyat  (Sukirno,  2013).  Pertambahan  barang  dan  jasa  tersebut  dikarenakan adanya  penambahan  jumlah  dan  kualias  dari  sisi  faktor  –  faktor  produksi.    Pertumbuhan ekonomi  adalah  salah  satu  indikator  yang  pada  umumnya  digunakan  untuk  menguraikan pembangunan  ekonomi  yang  terjadi  di  suatu  negara  yang  diukur  dengan  perbedaan  yang terjadi pada Produk Domestik bruto (PDB) tahun tertentu dengan PDB tahun sebelumnya (Ervani,  2011).  Perekonomian  dapat  dikatakan  tumbuh  apabila  terjadi  peningkatan  dari jumlah  total  output  yang  dihasilkan  dari  memproduksi  barang  dan  penyedia  jasa  tahun tertentu  dengan  tahun  sebelumnya,  atau  jumlah  total  distribusi  output  tahun  tertentu menunjukkan hasil yang lebih besar daripada tahun sebelumnya.
Todaro  &  Smith  (2003)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  adalah  kenaikan kapasitas dalam jangka panjang dari negara yang bersangkutan untuk menyediakan berbagai barang  ekonomi  keada  penduduknya.  Berdasarkan  pendapat  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa terdapat kaitan antara kependudukan dengan pertumbuhan ekonomi di suatu negara.
Banyak faktor yang mempengaruhi nilai perpertumbuhan ekonomi yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal contohnya seerti inflasi, seperti penelitian yang sudah dilakukan oleh Yulianti  & Khairuna (2019) bahwa inflasi memiliki pengaruh yang cukup kuat terhadap pertumbuhan ekonomi. Inflasi perlu untuk selalu dijaga, karena semakin tinggi tingkat inflasi maka akan menyebabkan penurunan dari pertumbuhan ekonomi (Stievany & Jalunggono, 2022). Dia juga menyebutkan bahwa inflasi merupakan indikator penting yang digunakan  untuk  menganalisis  perekonomian  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  bahkan pengangguran, ekspor-impor bahkan kemiskinan. Jumlah penduduk juga termasuk ke dalam faktor internal yang dapat memengaruhi pertumbuhan ekonomi. Pada hasil penelitian yang dilakukan oleh Yunianto (2021) menunjukkan bahwa pertumbuhan penduduk berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Sementara  faktor  eksternal  yang  dapat  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  adalah nilai tukar. Pada penelitian yang dilakukan oleh Wiriani (2020) variabel nilai tukar memiliki pengaruh  negatif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Semakin meningkatnya nilai tukar maka mengindikasikan semakin melemahnya nilai rupiah terhadap dolar. Hal itu berdampak pada harga barang-barang dan bahan baku yang diimport dari luar negeri mengalami kenaikan yang akan menurunkan pertumbuhan ekonomi.
Berdasarkan  hasil  penjelasan  dari  latar  belakang,  teori,  masalah  serta  beberapa penelitian terdahulu yang telah dijabarkan diatas, maka tujuan dari penulisan penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisa yaitu hubungan antara jumlah penduduk, nilai tukar, serta inflasi terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia dalam kurun waktu 1990-2019. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah model VECM dengan data yang bersumber dari World  Bank.  Dengan  penelitian  ini  penulis  berharap  akan  memberikan  manfaat  kepada masyarakat  dan  juga  pemerintah  dalam  menentukan  seatu  kebijakan  guna  peningkatan pertumbuhan ekonomi di Indonesia sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat pada umumnya.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  dapat  dikatakan  sebagai  salah  satu  indikator  yang  digunakan sebagai  patokan  untuk  melihat  baik  buruknya  posisi  perekonomian  di  suatu  negara. Pertumbuhan  ekonomi  dapat  dikatakan  sebagai  keberhasilan  suatu  negara  untuk meningkatan  kapasitas  dalam  jangka  panjang  untuk  menyedikan  berbagai  jenis  barang ekonomi  kepada  penduduknya.  Peningkatan  kapasitas  tersebut  ditentukan  dengan  adanya kemajuan  dalam  penggunaan  teknologi,  kelembagaan,  serta  ideologis  terhadap  segala macam situasi yang ada.
Terdapat  beberapa  pengukuran  yang  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar pertumbuhan ekonomi antara lain:
- Produk Domestik Bruto (PDB) ( Gross Domestic Bruto (GDP))
Produk  Domestik  Bruto  atau  GDP  merupakan  jumlah  dari  hasil  suatu  perekonomian negara  yang  kemudian  dinyatakan  dalam  harga  pasar.  Sifat  dari  GDP  ini  adalah  global sehingga  belum  dapat  mencerminkan  kesejahteraan  penduduk  yang  sebenarnya.  Pada dasarnya  kesejahteraan  masyarakat  haruslah  dinikmati  oleh  setiap  penduduk  yang  ada  di suatu negara.
- Produk Domestik Bruto perkapita/Pendapatan Perkapita Produk  Domestik  Bruto  Perkapita  merupakan  salah  satu  indikator  untuk  mengukur kemakmuran  masyarakat  suatu  negara.  Semakin  besar  pendapatan  perkapita mengindikasikan bahwa wilayah tersebut juga semakin makmur begitu pula sebaliknya jika pendapatan  perkapita  di  wilayah  tersebut  semakin  kecil  maka  terjadi  penurunan kemakmuran.

## 2.2. Jumlah Penduduk
Dalam  teori  Adam  Smith  menyebutkan  bahwa  semakin  banyaknya  jumlah  penduduk yang menempati suatu negara maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonominya (Adam, 2016). Namun di negara berkembang, peningkatan jumlah penduduk tidak sejalan dengan pertumbuhan ekonomi. Hal tersebut sebabkan pada negara berkembang memiliki ciri khas kurangnya tenaga kerja ahli, kurang tersedianya modal, tingkat pengangguran yang tinggi, dan penggunaan teknologi yang masih sederhana. Oleh karena itu pertumbuhan penduduk di  negara berkembang justru membawa masalah karena negara tersebut  belum siap untuk memanfaatkan  penduduk  yang  ada  untuk  meningkatkan  perekonomiannya  dan  justru menjadi  suatu  permasalahan  seperti  pengangguran.  Faktor  tersebutlah  yang  dianggap sebagai hambatan dalam pertumbuhan ekonomi di negara yang sedang berkembang.
Dalam pandangan pembangunan, terdapat dua pemikiran mengenai jumlah penduduk. Ada  yang  berpandangan  bahwa  peningkatan  jumlah  penduduk  sebagai  penghambat pembangunan  serta  ada  pula  yang  berpandangan  bahwa  dengan  semakin  meningkatnya jumlah  penduduk  maka  dapat  memacu  pembangunan  sesuai  dengan  pemikiran  Rochaida (2016), yang beranggapan bahwa dengan semakin bartambahnya jumlah penduduk, maka dapat  membawa  peningkatan  bagi  perekonomian,  karena  dengan  bertambahnya  jumlah penduduk  maka  akan  bertambah  pula  peran  sumber  daya  manusia.  Hasil  penelitiannya menunjukkan hasil bahwa terdapat korelasi positif tidak signifikan antara jumlah penduduk terhadap pertumbuhan ekonomi. Berbeda dengan penelitian tersebut, dalam penelitian yang
dilakukan  oleh  Datu  et  al.  (2021)  didapatkan  hasil  bahwa  di  Sulawesi  Utara,  jumlah penduduk memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

## 2.3. Nilai Tukar Rupiah ke USD (Official Exchange Rate (OER))
Nilai  tukar  atau  yang  biasa  dikenal  dengan  sebutan  kurs  antara  dua  negara  menurut pendapat  Mankiw  (2012)  kurs  adalah  tingkat  harga  yang  telah  disepakati  oleh  penduduk kedua  Negra  untuk  saling  melakukan  pertukaran  perdagangan.  Nilai  tukar  dibedakan menjadi  dua  yaitu  nilai  tukar  rill  dan  nilai  tukar  nominal.  Nilai  tukar  yang  menunjukkan harga reltif dari barang-barang di antara dua negara dinamakan nilai tukar ril sedangkan yang menunjukkan  harga  relative  dari  mata  uang  dua  negara  dinamakan  nilai  tukar  nominal. Negara yang memiliki perekonomian yang kuat biasanya merupakan negara yang memiliki nilai tukar yang tinggi karena cadangan devisa yang dimiliki oleh negara tersebut juga akan semakin banyak (Sugiharti et al., 2021).
Nilai  tukar  merupakan  suatu  pembanding  antara  beberapa  mata  uang  yang  sangat digunakan  dalam  perdagangan  internasional  seperti  kegiatan  ekspor  dan  impor.  Dengan penjelasan tersebut, diperlukan nilai tukar yang stabil dalam proses transaksi perdagangan internasional sehingga harga jual barang juga dapat stabil. Oleh karena itu, Dollar Amerika Serikat digunakan sebagai mata uang internasional.
Hubungan  antara  variabel  nilai  tukar  dengan  pertumbuhan  ekonomi  adalah  negatif. Artinya, peningkatan nilai tukar akan mengakibatkan penurunan dari pertumbuhan ekonomi. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Pridayanti (2013) disebutkan bahwa variabel nilai tukar memiliki pengaruh yang negatif terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Penilitian lain yang  dilakukan  oleh  Yazid  (2019)  nilai  tukar  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

## 2.4. Inflasi
Inflasi  merupakan kecenderungan dari kenaikan  harga yang terjadi secara umum dan terus-menerus. Tidak semua inflasi berdampak negatif pada perekonomian. Bahkan inflasi ringan  dimana  inflasi  hanya  dikisaran  dibawah  10  persen  akan  mendorong  terjadinya pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan teori Keynes, inflasi bisa terjadi karena adanya nafsu yang  berlebihan  dari  suatu  golongan  masyarakat  yang  ingin  memanfaatkan  lebih  banyak barang  atau  jasa  yang  tersedia  (Wahyudi  et  al.,  2009).  Karena  adanya  keinginan  terebut, maka  permintaan  bertambah  namun  disisi  laian  penawaran  tetap,  maka  yang  akan  terjadi adalah kenaikan harga barang atau jasa tersebut, biasanya pemerintah akan mencetak uang untuk membeli barang atau jasa tarsebut,
Indeks Harga Konsumen (IHK) atau yang juga dikenal dengan Consumer Price Index (CPI)  merupakan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  inflasi. Pengertian dari IHK sendiri adalah suatu indeks yang dignakan untuk mengukur harga rata- rata dari barang tertentu yang dibeli oleh konsumen. Perubahan indeks harga konsumen dari waktu ke waktu secara terus menerus dapat menggambarkan kenaikan (inflasi) sedangkan sebalinkya jika mengalami penurunan dinamakan deflasi. Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan oleh Simanungkalit (2020) inflasi memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia pada tahun 1983-2014.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dengan  menggunakan sistem VAR VECM yang digunakan sebagai metode analisis. Dengan digunakannya metode ini  diharapkan  mampu  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel  jumlah  penduduk, pertumbuhan ekonomi, dan inflasi terhadap penerimaan pajak. Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder runtut waktu ( time series ) tahunan dari tahun 1990-2019 di Indonesia yang dieroleh dari data World Bank.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pertumbuhan  ekonomi  (GDPD) dengan  satuan  persen,  jumlah  penduduk  (POP)  dengan  satuan  jiwa,  inflasi  (CPI)  dengan satuan  persen  dan  nilai  tukar  indonesia  terhadap  USD  atau  kurs  dengan  dengan  satuan rupiah.
Dalam model VAR, diasumsikan bahwa seluruh variabel sebagai endogen. Untuk dapat membangun suatu  fenomena ekonomi dengan  meminimalisirkan teori,  maka model  VAR merupakan  opsi  yang  dapat  digunakan.  Jika  model  VAR  mensyaratkan  seluruh  variabel harus  stasioet  pada  level,  tidak  dengan  model  VECM  yang  mensyaratkan  variabel  tidak stasioner pada level namun terjadi kointegrasi di antara variabelnya. Penggunaan dari model VECM  ini  dapat  menganalisis  fenomena  ekonomi  yang  terjadi  serta  digunakan  untuk menguji kekonsistensinan model empiris dengan teori ekonomi.

## 3.2. Analisis Data

## 3.2.1. Uji Stasioneritas
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  model  VECM  adalah  dengan  menguji stasioneritas dari seluruh variabel dalam penelitian dengan menggunakan uji akar unit ( unit root test ). Tujuan dilakukan pengujia stasioner adalah untuk menghindari terjadinya regresi lancung  ( spurious  regression ),  yaitu  regresi  yang  menggambarkan  hubungan  antara  dua variabel  signifikan  secara  statistik  adahal  kenyataannya  tidak  (El  Ayyubi  et  al.,  2017). Pengujian stasioneritas dalam penelitian ini menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF). Berikut ini merupakan bentuk dasar dari uji stasioneritas (Gujarati & Porter, 2009).
Dickey Fuller (DF)
Δ𝑌𝑡 = 𝛿𝑌𝑡− 1 + Ɛ𝑡 Δ𝑌𝑡 = 𝛽 1 + 𝛿𝑌𝑡− 1 + Ɛ𝑡 Δ𝑌𝑡 = 𝛽 1 + 𝛽 2 𝑡 + 𝛿𝑌𝑡− 1 + Ɛ𝑡 Augmented Dickey Fuller (ADF)
ΔYt  =   δY t−1 + ∑ α 𝑖 ΔY 𝑡−𝑖 +  Ɛt 𝑘 𝑖=1 ΔYt  = β1 +   δY t−1 + ∑ α 𝑖 ΔY 𝑡−𝑖 +  Ɛt 𝑘 𝑖=1
ΔYt  = β1 + β2t +   δY t−1 + ∑ α 𝑖 ΔY 𝑡−𝑖 +  Ɛt 𝑘 𝑖=1
Pada  model  uji  DF  dan  ADF  yang  dapat  dikatakan  model  yang  terbaik  adalah  yang memiliki  nilai  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  paling  kecil.  Jika  uji  DF  dan  ADF dinyatakan tidak valid adalah karena data time series yang diuji bersifat eksplosif (Gujarati & Porter, 2009). Hipotesis yang dihasilkan pada uji DF dan ADF adalah H0 : 𝛿 = 0 (untuk data  tidak  stasioner)  dan  HA  : 𝛿 <  0  (untuk  data  stasioner).  Apabila  prob.t  >  tingkat signifikasi alfa maka menerima null hypothesis.

## 3.2.2. Penentuan lag Optimal
Anlaisis regresi yang menggunakan data time series , variabel dependen Y tidak selalu dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya X (variabel independent) (Gujarati & Porter, 2009). Variabel Y merespon untuk variabel X dengan jarak jauh atau lag . Alasan yang mendasari lag dapat terjadi diantaranya adalah alasan psikologis, teknologi, dan alasan institusi. Agar estimasi  mode  yang  akan  digunakan  dapat  secara  optimal  mengetahui  hubungan  antar variabel  dalam  model,  maka  penentuan lag pada  data tme  series haruslah  tepat.  Dalam penentuan  lag  yang  optimal,  digunakan  beberapa  kriteria  yaitu:  AIC  ( Akaike  Information Criteria ).  SC  ( Schwarz  Information  Criterion ),  FPE  ( Final  Prediction  Error ),  LR ( Likelihood Ratio ), dan HQ ( Hannan-Quinn Information Criterion ) (Greene, 2003).

## 3.2.3. Uji Kointegrasi Johansen
Kointegrasi  hanya  terjadi  ada  variabel-variabel  yang  tidak  stasioner.  Secara  statistik, terjadinya  kointegrasi  apabila  kombinasi  di  antara  variabel-variabel  yang  tidak  stasioner saling  menghilangkan  penyebab  ketidak  stasioneran  antara  masing-masing  variabel penelitian, namun dalam sisi ekonomi, dau atau lebih variabel dapat dikatakan berkointegrasi yaitu  apabila  variabel-variabel  ini  memiliki  hubungan  jangka  panjang  atau  equilibrium. Apabila  Ɛ 𝑡 stasioner  itu  berarti Y t dan X t berkointegrasi.  Pengujian  kointegrasi  dapat menggunakan  metode  uji Johansen cointegration dan  Uji Engle-Granger dua  Langkah. Pengujian yang dikembangkan oleh Johansen bisa digunakan untuk menentukan kointegrasi dari sejumlah variabel (vektor). Berikut ini merupakan bentuk umum ang dikembangkan oleh Johansen:
𝑌 𝑡 =   𝐴 1 𝑌 𝑡−1 +   ⋯ +   𝐴 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝 +   𝐵𝑋 𝑡 + 𝑒 𝑡

## 3.2.4. Vector Error Correction Model (VECM)
Model  ECM  digunakan  ada  model  VAR  non  struktural  jika  data time  series tidak menunjukkan stasioner pada level, tetapi stasioner pada data diferensi dan adanya hubungan kointegrasi (Widarjono, 2018). Dengan adanya kointegrasi pada model VECM, maka model ini disebut dengan VAR yang terestriksi. VECM dikenl dengan model yang handal karena spesifikasi dari analisis VECM yaitu merestriksi hubungan perilaku jangka panjang antara variabel yang satu denga variabel yan lain agar convergen dalam hubungan kointegrasi tetapi tetap  membiarkan  berbagai  perubahan  yang  dinamis  di  dalam  jangka  pendek  mampu memberikan  hasil  yang  cukup  reliabel  dan  presisi.  Terminologi  kointegrasi  dalam  model VECM dikenal dengan koreksi kesalahan atau error correction jika terjadi deviasi terhadap keseimbangan  dalam  jangka  panjang  kemudian  akan  dikoreksi  secara  bertahap  dengan melalui penyesuaian jangka pendek juga secara bertahap.
Secara umum model VECM dapat ditulis sebagai berikut:
∆𝑌 𝑡−1 = 𝜇𝑡  +   ∏ 𝑌 𝑡−1 +   ∑ 𝑘−1 𝑖=1 1 ∏ 𝑖 ∆𝑌 𝑡−1 +   𝑒 𝑡
Model dari VECM yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Model 1
𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡 = 𝐶 1 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡−𝑘 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝑂𝐸𝑅 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝑃𝑂𝑃 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝐶𝑃𝐼 𝑡−𝑘 + 𝑒 𝑖 Model 2
𝑂𝐸𝑅 𝑡 = 𝐶 2 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝑂𝐸𝑅 𝑡−𝑘 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝑃𝑂𝑃 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝐶𝑃𝐼 𝑡−𝑘 + 𝑒 𝑖 Model 3
𝑃𝑂𝑃 𝑡 = 𝐶 3 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝑃𝑂𝑃 𝑡−𝑘 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝑂𝐸𝑅 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝐶𝑃𝐼 𝑡−𝑘 + 𝑒 𝑖 Model 4
𝐶𝑃𝐼 𝑡 = 𝐶 4 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝐶𝑃𝐼 𝑡−𝑘 +   𝑎 1𝑖 ∑ 𝐺𝐷𝑃𝐺 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝑂𝐸𝑅 𝑡−𝑘 + 𝑎 1𝑖 ∑ 𝑃𝑂𝑃 𝑡−𝑘 + 𝑒 𝑖
Keterangan : GDPG = Pertumbuhan Ekonomi OER  = Nilai Tukar (Kurs) POP = Jumlah Penduduk CPI = Inflasi
Uji hipotesis 𝐻 0 : ∑ δ 𝑖 = 0 𝑚 𝑗=1 ; dengan 𝐻 𝐴 : ∑ δ 𝑖 ≠ 0 𝑚 𝑗=1 . Cara pengujiannya yaitu apabila t-statistik>t-tabel maka menerima null hypothesis.
Alat  analisis  yang  digunakan  dalam  sistem  VAR/VECM  yaitu Impulse  Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD).

## 1) Impulse Response Function (IRF)
Setelah  melakukan  estimasi  model  VAR  dengan  VECM,  maka  Langkah  selanjutnya yang  harus  dilakukan  adalah  menganalisa  bagaimana  respon  variabel  yang  terdapat  pada sistem VAR akibat shock dari variabel lain. Jika dilihat secara individual, maka koefisien yang ada di dalam model VAR ataupun VECM sult untuk diinterpretasikan, maka para ahli ekonometrika  menggunakan  analisis  IRF.  Sims  (1980)    memperkenalkan  statistik  yang meresponse  terhadap  guncangan  yaitu  IRF  ini  dan  kemudian  menjadi  suatu  analisis  yang penting  dalam  penggunaan  model  VAR  dan  VECM.  Analisis  IRF  ini  mencari  repon  dari variabel  endogen  dalam  penelitian  di  dalam  sistem  VECM  yang  diakibatkan  adanya goncangan ( Shocks ) atau perubahan di dalam variabel error e t .

## 2) Variance Decomposition (VD)
Selain  menggunakan  IRF,  dalam  model  VAR  juga  disediakan  alat  analisis  yang dinamakan forecast  error  decomposition  of  variance atau  biasa  dikenal  dengan  sebutan variance decomposition (VD). Dalam analisis VD ini, memberikan metode yang berbeda di dalam  menggambarkan  sistem  dinamis  VAR  dibanding  dengan  IRF.  Jika  dalam  IRF digunakan untuk melacak dampak sock dari variabel endogen terhadap variabel lain dalam sistem  VAR maka  berbeda  dengan  VD  yang  memberikan  nilai  relative  penting  atau seberapa besarnya pengaruh dari setiap variabel dalam sistem VECM yang muncul karena adanya  fakto shock. Dan  yang  tidak  kalah  pentingnya,  VD  juga  digunakan  untuk
meramalkan  prosentase  kontribusi  varian  setiap  variabel  dalam  penelitian  karena  adanya perubahan variabel tertentu dalam sistem VAR.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.1. Perkembangan Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia

## Sumber: World Bank, diolah
Gambar 1 Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia tahun 1990-2019
Dari gambar 1 dapat dilihat bahwa pertumbuhan ekonomi di Indonesia dari tahun 1990- 2019  mengalami  fluktuasi.  Pada  tahun  1990  terjadi  pertumbuhan  dari  tahun  sebelumnya sebesar  7,2%.  Sempat  turun  menjadi  6,5%  pada  tahun  1992  dan  1993,  namun  dapat meningkat  lagi  ada  tahun  1995  sebesar  8,2%  dan  persentase  pertumbuhan  tersebut merupakan yang tertinggi dari tahun 1990-2019. Tetapi penuruan terjadi pada tahun 1997 menjadi  sebesar  4,7%  dan  mengalami  penurunan  kembali  yang  sangat  tajam  pada  tahun 1998 sebesar -13,1%. Kondisi tersebut dikarenakan akibat dari krisis moneter yang dialami Indonesia. Tahun tersebut merupakan tahun yang sangat berat bagi perekonomian negara. Walaupun  demikian  sedikit  demi  sedikit  pertumbuhan  ekonomi  dapat  meningkat  namun tetap mengalami fluktuasi hingga pada tahun 2019 pertumbuhan ekonomi menjadi sebesar 5%.

## 4.1.2. Perkembangan Jumlah Penduduk di Indonesia
Sumber: World Bank, diolah Gambar 2 Jumlah Populasi di Indonesia tahun 1990-2019 -15,0 -10,0 -5,0 0,0 5,0 10,0 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 PERTUMBUHAN EKONOMI (%) 0 50.000.000 100.000.000 150.000.000 200.000.000 250.000.000 300.000.000 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 JUMLAH PENDUDUK (JIWA)
Dari  gambar  2  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  penduduk  di  Inonesia  terus mengalami peningkatan yang cukup stabil secara terus menerus dalam kurun waktu tahun 1990 sampai 2019. Pada tahun 1990 jumlah penduduk Indonesia sebesar 181.413.398 jiwa kemudian  terjadi  peningkatan-peningkatan  ditahun  selanjutnya  kemudian  ada  tahun  2005 jumlah penduduk menjadi 226.289.468 jiwa dan terakhir pada tahun 2019 menjadi sebanyak 270.625.567 jiwa. Selama periode tersebut, belum perah terjadi penurunan dalam banyaknya jumlah penduduk di Indonesia.

## 4.1.3. Perkembangan Nilai Tukar Indonesia

## Sumber: World Bank, diolah
Gambar 3 Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika (USD) tahun 1990-2019
Dari  gambar  3,  dapat  disimpulkan  bahwa  perkembangan  nilai  tukar  rupiah  terhadap dolar  mengalami  fluktuasi  selama  tahun  1990-2019.  Pada  tahun  1990  nilai  tukar  rupiah terhadap dolar hanya sebesar Rp 1.842,00 dan terjadi peningkatan yang cuup stabil ditahun- tahun berikutnya hingga pada tahun 1998 saat krisis moneter melanda Indonesia, nilai mata uang rupiah terhadap dolar mengalami kenaikan secara tajam menjadi sebesar Rp 10.013,00. Indonesia  berhasil  menurunkan  kembali  ditahun  1999  menjadi  Rp  7.855,00  namun mengalami  peningkatan  kembali  di  tahun  2001  menjadi  Rp  10.260,00.  Di  tahun-tahun selanjutnya nilai tukar rupiah terhadap dolar masih mengalami kenaikan maupun penurunan namun  cenderung  mengalami  kenaikan  hingga  pada  tahun  2019  menjadi  sebesar  Rp 14.147,00.

## 4.1.4. Perkembangan Inflasi
Sumber: World Bank, diolah
Gambar 4 Perkembangan Indeks Harga Konsumen Indonesai tahun 1990-2019
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 Nilai Tukar (Rp) 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 IHK (%)
Berdasarkan  gambar  4  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  indeks  harga  konsumen  di Indonesia  dari  tahun  1990-2019  terus  mengalami  fluktuasi.  Pada  tahun  1990  IHK  berada pada  angka  7,8  persen.  Dan  mengalami  naik  turun  yang  ckup  wajar  ditahun-tahun selanjutnya, namun kenaikan sangat tajam terjadi pada tahun 1998 saat Indonesia mengalami krisis moneter yaitu sebesar 58,5 persen. Pada tahun 1999 mampu menurun kembali namun masih di angka 20,5 persen kemudian pada tahun 2000 turun menjadi 3,7 persen dan naik lagi  menjadi  11,5  persen  ditahun  berikutnya.  Ditahun-  tahun  setelahnya  IHK  tetap mengalami fluktuasi namun juka dilihat dari grafik cenderung menalami penurunan hingga pada tahun 2019 menjadi sebesar 3,0 persen.

## 4.1.5. Uji Stasioneritas
Dalam menganalisis perilaku data time series agar tidak ada periode waktu yang spesifik serta memungkinkan untuk menggeneralisir perilaku pada periode-periode berikutnya maka digunakan deteksi yang Bernama stasioneritas. Metode yang belakangan banyak digunakan oleh ahli ekonometrika untuk menguji terkait masalah stasioner data time series adalah uji akar-akar unit ( unit root test ).
Dalam  penelitian  ini,  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  dan  indeks  harga  konsumen berada pada tingkat level sedangkan variabel nilai tukar rupiah stasioner pada tingkat first different .  Jika  menggunakan  model  VECM  maka,  variabel  yang  stasioner  ada  level, diturunkan  ke  dalam  tingkat first  different .  Keberadaan  variabel  yang  tidak  stasioner menyebabkan  kemungkinan  adanya  hubungan  jangka  panjang  dalam  system  persamaan VAR.

## 4.1.6. Uji Kointegrasi
Pengujian Johansen yang digunakan dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui ada  atau  tidaknya  kointegrasi.  Pada  hasil  pengujian  kointegrasi,  nilai  Trace  Statistic menunjukkan  terdapat  tiga  angka  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  kritis  pada tingkat keyakinan sebesar 5%. Dengan demikian dapat disimpulkan terdapat 3 persamaan kointegrasi yang terbentuk.
Berdasarkan  pada  hasil  dari  uji  kointegrasi  dan  kesimulan  penggunaan  VAR  tingkat differensiasi pada tabel 1, dapat disimpulkan bahwa metode yang dipilih pada penelitian ini adalah Vector Error Correction Model (VECM).
Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  memilih  lag  optimum.  Lag  optimum terdapat ada lag 4 untuk semua kriteria. Tahap terakhir sebelum melakukan estimasi VECM adalah  uji  stabilitas  VAR.  Uji  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai  modulus.  Apabila  nilai modulus yang ditampilkan kurang dari 1 maka dapat diambil kesimpulan bahwa model VAR stabil. Tabel 4 dibawah ini merupakan hasil uji stabilitas sehingga dapat disimpulkan bahwa model VAR dalam penelitian ini stabil.
Tabel 1 Hasil Uji Stabilitas VAR Root Modulus 0.949097 - 0.299811i 0.995325 0.949097 + 0.299811i 0.995325 -0.363914 - 0.682862i 0.773779 -0.363914 + 0.682862i 0.773779 0.247772 - 0.607334i 0.655931 0.247772 + 0.607334i 0.655931 -0.363477 0.363477 0.282008 0.282008 Sumber: Eviews10 (diolah)

## 4.1.7. Estimasi VECM
Syarat  kelayakan  enggunaan  VECM  telah  terpenuhi  dalam  penelitian  ini,  yaitu  data variabel tidak stasioner pada tingkat level serta  terjadi kointegrasi. Berdasarkan hasil dari estimasi  VECM,  dapat  diketahui  bahwa CointEq1 variabel  indeks  harga  konsumen  (CPI) adalah sebesar [10.4156] dapat  diartikan terdapat pengaruh yang signifikan dalam jangka panjang antara variabel IHK terhadap pertumbuhan ekonomi. Sedangkan pada variabel nilai tukar  (EOR)  adalah  sebesar  [1.16327]  dan  jumlah  penduduk  (POP)  [0.33071]  tidak berpengaruh  dalam  jangka  panjang  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Sementara  itu,  pada bagian  kedua  yang  terdapat  pada  tabel  5  menunjukkan  hubungan  jangka  pendek,  dengan nilai R-square tertinggi sebesar 0,981823 adalah variabel jumlah penduduk.

## 4.1.8. Peramalan dan Analisis Struktural

## 1) Impuls Response Function
Untuk  memeriksa  Tindakan  atas  kejutan  dari  suatu  standar  deviasi  variabel  terhadap variabel  tersebut  atau  variabel  lainnya  maka  dilakukan  estimasi  terhadap  fungsi impulse response. Analisis IRF ini meramalkan tentang bagaimana keempat variabel pada 10 tahun kedepan.  Apabila  hasil  dari  gambar impulse  resonse menunjukkan  pergerakan  yang mendekati  titik  keseimbangan  ( convergence )  ata  dengan  kata  lain  kembali  menuju keseimbangan  sebelumnya  bermakna  respon  suatu  variabel  akibat  dari  suatu shock yang semakin  lama  akan  semakin  menghilang  sehingga  shock  tersebut  tidak  meninggalkan pengaruh  yang  permanen  terhadap  variabel  tersebut.  Dibawah  ini  merupakan  response terhadap seluruh variabel dalam penelitian ini:
-1,800 -1,600 -1,400 -1,200 -1,000 -800 -600 -400 -200 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(OER) to D(GDPG) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(POP) to D(GDPG) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(CPI) to D(GDPG) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Sumber: Eviews10 (diolah)
Gambar 5 Impulse Response OER, POP dan CPI terhadap GDPG
Guncangan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  nilai  tukar  langsung  memberikan  respon yang negatif dan berfluktuatif dari tahun pertama hingga tahun ke 10. Pada tahun pertama mengalami peningkatan yang tajam kemudian pada tahun ke 2 mengalami sedikit penurunan dan ditahun ke 3 sampai tahun ke 5 mengalami penurunan yang cukup stabil. Pada tahun ke 5  mengalami  peningkatan  lagi  dan  menurun  pada  tahun  selanjutnya.  Setelah  itu  naik  lagi secara stabil dan pada tahun ke 10 mengalami penurunan lagi.
Guncangan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  jumlah  penduduk  langsung  memberikan respon  yang  positif  dan  berfluktuatif  dari  tahun  pertama  hingga  tahun  ke  10.  Guncangan pertumbuhan  ekonomi  mengakibatkan  peningkatan  pada  tahun  pertama  kemudian  pada tahun selanjutnya mengalami  mengalami  penurunan dan mengalami  peningkatan kembali hingga tahun ke 6 kemudian mengalami penurunan hingga pada than ke-8 dan naik kembali hingga tahun ke-10.
Guncangan  variabel  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  indeks  harga  konsumen memberikan  respon  positif  yang  cukup  tinggi.  Terlihat  pada  tahun  pertama  terjadi peningkatan  yang  sangat  tajam  kemudian  pada  tahun-tahun  selanjutnya  mengalami penurunan.  Kemudian  pada  tahun  ke-5  mengalami  peningkatan  kembali  setelah  itu mengalami penurunan lalu setelahnya bergerak stabil hingga tahun ke-10.
-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GDPG) to D(OER) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors -80,000 -70,000 -60,000 -50,000 -40,000 -30,000 -20,000 -10,000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(POP) to D(OER) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(CPI) to D(OER) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Sumber: Eviews10 (diolah)
Gambar 6 Impulse Response GDPG, POP dan CPI terhadap OER
Guncangan  pada  variabel  nilai  tukar  (OER)  direspon  oleh  variabel  pertumbuhan ekonomi  secara  positif  dan  berfluktuasi.  Puncak  respon  terlihat  pada  periode  tahun  ke-2 kemudian  mengalami  penurunan  hingga  pada  tahun  ke-4  kembali  bergerak  meninkat  dan menurun kembali hingga pada tahun ke-9 menunjukkan kestabilan.
Guncangan  pada  variabel  nilai  tukar  (OER)  direspon  oleh  variabel  jumlah  pensusuk secara  negatif  dan  mengalami  penurunan  yang  stabil  namun  secara  terus  menerus  hingga pada tahun ke 6 mulai bergerak meningkat lagi.
Selanjutnya, guncangan variabel nilai tukar terhadap indeks harga konsumen direspon secara negatif oleh indeks harga konsumen. Puncak respon terdapat pada tahun ke-2 namun setelahnya terjadi peningkatan.
-.1 .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GDPG) to D(POP) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors -120 -80 -40 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(OER) to D(POP) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors -.8 -.6 -.4 -.2 .0 .2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(CPI) to D(POP) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Sumber: Eviews10 (diolah)
Gambar 7 Impulse Response GDPG, OER dan CPI terhadap POP
Guncangan pada variabel jumlah penduduk (POP) direspon oleh variabel pertumbuhan ekonomi  secara  positif.  Terlihat  pada  tahun  pertama  mengalami  peningkatan  yang  cukup
drastic kemudian pada tahun ke-3 mengalami penurunan yang tidak teralu tajam namun pada tahun ke-6 cenderung mengalami penurunan secara terus menerus hingga pada tahun ke-10 berada pada posisi negatif.
Guncangan  pada  variabel  jumlah  penduduk  direspon  oleh  variabel  nilai  tukar  secara positif.  Pada  tahun  pertama  sempat  mengalami  penurunan  namun  pada  tahun  ke-2 menunjukkan peningkatan secara terus hingga tahun ke-10.
Guncangan pada variabel jumlah penduduk direspon secara negatif oleh variabel jumlah penduduk. Terjadi penurunan secara tajam ada tahun pertama kemudian stabil hingga tahun ke-3 kemudian pada tahun selanjutnya terjadi peningkatan dan penurunan secara fluktuati. Kemudian mulai haun ke-6 mulai terjadi peningkatan secara terus menerus sampai tahun ke- 10.
-0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 2.8 3.2 3.6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GDPG) to D(CPI) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors -1,200 -1,000 -800 -600 -400 -200 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(OER) to D(CPI) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors -20,000 -16,000 -12,000 -8,000 -4,000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(POP) to D(CPI) Innovation using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Sumber: Eviews10 (diolah)
Gambar 8 Impulse Response GDPG, OER dan POP terhadap CPI
Guncangan  pada  variabel  indeks  harga  konsumen  (CPI)  direspon  oleh  variabel pertumbuhan  ekonomi  secara  positif  dan  berfluktuasi.  Pada  tahun  pertama  mengalami peningkatan  yang  sangat  tajam  kemudian  pada  tahun  ke-2  mengalami  penurunan  yang sangat tajam lalu pada tahun ke-4 mengalami peningkatan kembali dan mengalami fluktuasi kembali ada tahun-tahun setelahnya.
Guncangan pada variabel indeks harga konsumen direson secara negatif oleh variabel nilai tukar. Terjadi penurunan yang sangat tajam ada tahun ke-2 kemudian terjadi kenaikan yang juga tajam kemudian turun dan terjadi fluktuasi di tahun-tahun setelahnya.
Guncangan variabel  indeks  harga konsumen direspon oleh variabel  jumlah penduduk secara  negatif.  dari  tahun  pertama  hingga  tahun  ke-2  terlihat  mengalami  stabil  kemudian pada  tahun  ke-3  mengalami  penurunan  terus  menerus  hingga  tahun  ke-9  mengalami peningkatan kembali.
Tabel 2 Rekap Respon Respon terhadap Pertumbuhan Ekonomi Nilai Tukar Negatif Jumlah Penduduk Positif Indeks Harga Konsumen Positif Respon terhadap Nilai Tukar Pertumbuhan Ekonomi Positif Jmlah Penduduk Negatif Indeks Harga Konsumen Negatif Respon terhadap Jumlah Penduduk Pertumbuhan Ekonomi Positif Nilai Tukar Positif Indeks Harga Konsumen Negatif Respon terhadap Indeks Harga Konsumen Pertumbuhan Ekonomi Positif Nilai Tukar Negatif Jumlah Penduduk Negatif
Secara  timbal  balik,  guncangan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  nilai  tukar, mengakibatkan  respon  positif,  demikian  sebaliknya.  Kemudian  hubungan  pertumbuhan ekonomi dan jumlah penduduk, dimana guncangan pada jumlah penduduk mengakibatkan reaksi  positif  pada  pertumbuhan  ekonomi  dan  demikian  sebaliknya.  Sedangkan  pada hubungan  pertumbuhan  ekonomi  dan  indeks  harga  konsumen,  dimana  guncangan  pada indeks harga konsumen mengakibatkan reaksi positif, dan demikian pula sebaliknya.
Pada  grafik  IRF  menggambarkan  peramalan  guncangan  dan  periode  yang  diperlukan untuk mencapai suatu kestabilan. Dilain hal, dekompsisi yang terdapat pada varian tersebut menggambarkan proporsi pergerakan suatu series sebagai konsekuensi dari kejutan variabel tersebut  dibandingkan  dengan  kejutan  variabel  lain  atau  dengan  istilah  lain  yaitu  nilai variance  decomposition  menunjukkan  nilai  prediksi  pengaruh  varian  dari  setiap  variabel. Hal  tersebut  disebabkan  oleh  terdapat  perubahan  variabel  tertentu  yang  terdapat  dalam sistem VAR. Berikut ini merupakan hasil dari estimasi Variance Decomposition (VD):
2) Variance Decomposition
Tabel 3 Hasil Estimasi Variance Decomposition (VD) Variance Decomposition variabel D(GDPG) Period S.E. D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) 1 3.864701 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 5.784010 52.13971 11.0491 0.433471 36.40191 3 5.827951 52.36596 10.86187 0.896924 35.87525 4 5.854337 51.95926 11.23460 1.233291 35.57286 5 6.139657 50.09470 10.53872 1.370976 37.99561 6 6.295923 48.00321 12.22917 1.552320 38.21530 7 6.339022 47.41356 12.16489 1.664099 38.75745 8 6.439226 45.99203 11.96848 1.680180 40.35931 9 6.524332 44.80003 12.59593 1.647471 40.95657 10 6.587881 44.08048 13.25823 1.616877 41.04442 Sumber: Eviews10 (diolah)
Pada  periode  1  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  (GDPG)  dijelaskan  oleh  variabel Pertumbuhan Ekonomi itu sendiri sebesar 100 persen. Nilai tersebut semakin menurun tiap periodenya, dimana ada periode tahun ke-2 variabel Pertumbuhan Ekonomi dijelaskan oleh variabel  tersebut  sebesar  52,139  persen,  sedangkan  nilai  tukar  menjelaskan  Pertumbuhan sebesar  11,049  persen,  variabel  jumlah  penduduk  menjelaskan  Pertumbuhan  Ekonomi sebesar 0,433 persen sedangkan variabel indeks harga konsumen menjelaskan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 36,401 persen.
Pada  periode  tahun  ke-5  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  dijelaskan  oleh  variabel Pertumbuhan Ekonomi itu sendiri sebesar 50,094 persen. Sedangkan nilai tukar menjelaskan Pertumbuhan  sebesar 10,538 persen, variabel Jumlah Penduduk menjelaskan Pertumbuhan Ekonomi  sebesar  1,370  persen  sedangkan  variabel  Indeks  Harga  Konsumen  menjelaskan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 37,995 persen.
Pada  periode  tahun  ke-10  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  dijelaskan  oleh  variabel Pertumbuhan  Ekonomi  itu  sendiri  sebesar  44,080  persen.  Sedangkan  Nilai  Tukar menjelaskan Pertumbuhan sebesar 13,258 persen, variabel Jumlah Penduduk menjelaskan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 1,616 persen sedangkan variabel  Indeks Harga Konsumen menjelaskan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 41,044 persen.
Tabel 4 Hasil Estimasi Variance Decomposition (VD) Variance Decomposition variabel D(OER) Period S.E. D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) 1 3.864701 85.20405 14.79595 0.000000 00.00000 2 5.784010 63.78565 11.02726 0.276966 24.91013 3 5.827951 65.60790 10.99841 0.475986 22.91770 4 5.854337 66.23856 13.22945 0.546306 19.98568 5 6.139657 63.97767 12.11004 0.541260 23.37103 6 6.295923 63.87249 11.81652 0.566844 23.74414 7 6.339022 65.90910 11.86233 0.516525 21.71204 8 6.439226 65.65163 11.33431 0.491199 22.52286 9 6.524332 65.33334 10.79213 0.529376 23.34516 10 6.587881 66.47365 10.40952 0.648385 22.46845 Sumber: Eviews10 (diolah)
Pada  periode  pertama,  variabel  Nilai  Tukar  (OER)  dijelaskan  oleh  dirinya  sendiri sebesar  14,795  persen,  sisanya  sebesar  85,204  persen  dipengaruhi  oleh  variabel Pertumbuhan Ekonomi. Pada periode ke-5 variabel Nilai Tukar dijelaskan oleh variabel itu sendiri sebesar 13,229 persen, sedangkan kontribusi Pertumbuhan Ekonomi sebesar 6,139 pesen, variabel Jumlah Penduduk sebesar 0,546 persen dan variabel Indeks Harga Konsumen sebesar 23,371 persen. Pada akhir periode, kontribusi variabel Nilai Tukar terhadap variabel itu sendiri sebesar 10,409 persen, kontribusi Pertumbuhan Ekonomi sebesar 66,473 pesen, variabel  Jumlah  Penduduk  sebesar  0,648  persen  dan  variabel  Indeks  Harga  Konsumen sebesar 22,468 persen.
Tabel 4 Hasil Estimasi Variance Decomposition (VD) Variance Decomposition variabel D(POP) Period S.E. D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) 1 3.864701 0.579761 20.09339 79.32685 0.000000 2 5.784010 0.300727 27.17173 72.52376 0.003786 3 5.827951 0.079345 31.81590 67.92128 0.183482 4 5.854337 0.029359 34.41146 65.12342 0.435760 5 6.139657 0.017616 35.89323 63.35720 0.731955 6 6.295923 0.015818 36.86112 62.17750 0.945563 7 6.339022 0.012666 37.57848 61.30401 1.104841 8 6.439226 0.009910 38.14815 60.57512 1.266824 9 6.524332 0.008736 38.60324 59.96585 1.422180 10 6.587881 0.008376 38.93845 59.50808 1.545086 Sumber: Eviews10 (diolah)
Pada periode pertama, variabel Jumlah Penduduk (POP) dijelaskan oleh dirinya sendiri sebesar 79,326 persen, sisanya sebesar 0,579 persen dipengaruhi oleh variabel Pertumbuhan Ekonomi, 20,093 dipengaruhi oleh variabel Nilai Tukar. Pada periode ke-5 variabel Jumlah Penduduk dijelaskan oleh variabel itu sendiri sebesar 63,357 persen, sedangkan kontribusi Pertumbuhan Ekonomi sebesar 0,017 pesen, variabel Nilai Tukar sebesar 35,893 persen dan variabel  Indeks  Harga  Konsumen  sebesar  0,731  persen.  Pada  akhir  periode,  kontribusi variabel  Jumlah  Penduduk  terhadap  variabel  itu sendiri  sebesar  59,508  persen,  kontribusi Pertumbuhan Ekonomi sebesar 0,008 pesen, variabel Nilai Tukar sebesar 38,938 persen dan variabel Indeks Harga Konsumen sebesar 1,545 persen.
Tabel 5 Hasil Estimasi Variance Decomposition (VD) Variance Decomposition variabel D(CPI) Period S.E. D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) 1 3.864701 78.15581 2.054301 0.024202 19.76568 2 5.784010 46.26194 7.746145 0.256537 45.73537 3 5.827951 47.53556 7.384221 0.475799 44.60442 4 5.854337 45.19765 8.173565 0.529526 46.09926 5 6.139657 45.89678 7.743907 0.548421 45.81089 6 6.295923 45.82529 9.095020 0.605345 44.47434 7 6.339022 45.70194 9.075017 0.627684 44.59536 8 6.439226 45.60839 9.067866 0.635026 44.68872 9 6.524332 45.41168 9.332883 0.630980 44.62446 10 6.587881 45.26026 9.555099 0.631640 44.55300 Sumber: Eviews10 (diolah)
Pada periode pertama, variabel Indeks Harga Konsumen (CPI) dijelaskan oleh dirinya sendiri  sebesar  19,765  persen,  sisanya  sebesar  78,155  persen  dipengaruhi  oleh  variabel Pertumbuhan  Ekonomi,  2,054  dipengaruhi  oleh  variabel  Nilai  Tukar.  Pada  periode  ke-5 variabel CPI dijelaskan oleh variabel itu sendiri sebesar 45,810 persen, sedangkan kontribusi Pertumbuhan Ekonomi sebesar 45,896 pesen, variabel Nilai Tukar sebesar 7,743 persen dan variabel  Jumlah  Penduduk  sebesar  0,548  persen.  Pada  akhir  periode,  kontribusi  variabel
Nilai  Tukar  terhadap  variabel  itu  sendiri  sebesar  44,553  persen,  kontribusi  Pertumbuhan Ekonomi  sebesar  45,260  pesen,  variabel  Nilai  Tukar  sebesar  45,260  persen  dan  variabel Jumlah Penduduk sebesar 0,631 persen.
Output yang dihasilkan dari Variance Decomposition dapat ditampilkan dalam grafik Gambar 10. Pada grafik tersebut, Nampak bahwa Variance Decomposition untuk variabel Pertumbuhan Ekonomi, pada awal periode variabel Pertumbuhan Ekonomi itu sendiri sangat mendominasi,  namun  dominasi  tersebut  menurun pada periode ke-2 kamudian cenderung stabil hingga akhir periode dan masih tetap yang paling mendominasi daripada variabel lain. Grafik  selanjutnya  adalah Variance  Decomposition untuk  variabel  Nilai  Tukar  (OER) dimana  yang  paling  dominan  adalah  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi.  Grafik  selanjutnya adalah Variance  Decomposition untuk  variabel  Jumlah  Penduduk  (POP),  dimana  yang paling dominan adalah variabel Jumlah Penduduk itu sendiri. Yang terakhir adalah grafik Variance Decomposition untuk variabel Indeks Harga Konsumen (CPI) dimana yang paling mendominasi  pada  periode  pertama  adalah  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  tetapi  pada periode  akhir  variabel  CPI  hampir  memiliki  dominasi  yang  sama  dengan  variabel Pertumbuhan Ekonomi.
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) Variance Decomposition of D(GDPG) 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) Variance Decomposition of D(OER) 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) Variance Decomposition of D(POP) 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D(GDPG) D(OER) D(POP) D(CPI) Variance Decomposition of D(CPI) Variance Decomposition using Cholesky (d.f. adjusted) Factors Sumber: Eviews10 (diolah)
Gambar 9 Estimasi Variance Decomposition (VD)

## 4.2 Pembahasan
Berdasarkan hasil dari pengujian estimasi VECM tabel 5 yang terletak pada pada posisi pertama  adalah  estimasi  jangka  panjang  pada  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  jumlah penduduk,  indeks  harga  konsumen  dan  nilai  tukar,  sedangkan  pada  bagian  selanjutnya adalah  informasi  statistik  untuk  masing-masing  persamaan  kemudian  bagian  yang  berada paling bawah merupakan informasi untuk sistem VAR secara menyeluruh. Keterangan yang ada dalam kurung menunjukkan nilai standard error sedangkan kurung yang ada dibawahnya adalah nilai t-statistic .
Dapat  diketahui  bahwa  pada  variabel  indeks  harga  konsumen  (CPI)  adalah  sebesar [10.4156] dapat  diartikan terdapat  pengaruh yang signifikan dalam jangka panjang antara variabel IHK terhadap pertumbuhan ekonomi. Sedangkan pada variabel niali tukar (EOR) adalah sebesar [1.16327] dan jumlah penduduk (POP) [0.33071] tidak berpengaruh dalam jangka  panjang  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Sementara  itu,  pada  bagian  kedua  yang terdapat pada tabel 5 menunjukkan hubungan jangka pendek, dengan nilai R-square tertinggi sebesar 0,981823 adalah variabel jumlah penduduk.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hardi  (2016) bahwa  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara  Pertumbuhan  GDP  dengan  variabel ekonomi  makro  yaitu  inflasi  namun  dalam  penelitian  tersebut  menunjukkan  tidak  ada kecederungan hubungan jangka pendek.

## 5. KESIMPULAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  hubungan  antara  variabel  Nilai Tukar,  Jumlah  Penduduk  dan  Iflasi  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia  selama kurun waktu 1990-2019. Untuk menambah hasil analisis serta untuk memperbesar peluang untuk mendapatkan model terbaik, maka metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector  Error  Correction  Model  (VECM).  Metode  ini  memungkinkan  adanya  hubungan timbal  balik  dan  tidak  membutuhkan  dominasi  teori  yang  kuat.  Terdapat  tiga  persamaan yang diuji yaitu respon variabel OER, POP, dan CPI terhadap GDPG.
Respon  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  direspon  secara  positif  terhadap  variabel Nilai Tukar (OER) sedangkan Jumlah Penduduk (POP) dan Indeks Harga Konsumen (CPI) direspon  negatif  oleh  Nilai  Tukar.  CPI  akan  bereaksi  negatif  terhadap  guncangan  Jumlah Penduduk (POP). Pada variabel Nilai Tukar dan Jumlah Penduduk direspon secara negatif terhadap Indeks Harga Konsumen (CPI).
Dari  hasil  penelitian  diatas  dapat  disarankan  kepada  pemerintah  untuk  menjaga kestabilan harga produk-produk pokok untuk menekan inflasi sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, S. (2016). The wealth of nations . Aegitas.
Datu, I. F. D., Engka, D. S. M., & Rorong, I. P. F. (2021). Analisis Pengaruh Dana Alokasi Umum  dan  Jumlah  Penduduk  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Sulawesi  Utara. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 9 (1). El Ayyubi, S., Anggraeni, L., & Mahiswari, A. D. (2017). Pengaruh bank syariah terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Al-Muzara’ah , 5 (2), 88–106.
Ervani, E. (2011). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Periode Tahun 1980-2004. Majalah Ilmiah UNIKOM . Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2009). Basic  Econometrics  (5th  ed.) .  McGraw-Hill Education.
Hardi, A. S. (2016). Pengaruh Inflasi dan Uang Beredar Terhadap Petumbuhan Ekonomi di Indonesia : 2000 - 2014 . Vd , 1–2.
Kurniawati,  D.  L.,  &  Islami,  F.  S.  (2022).  Analisis  Pengaruh  PMA,  PMDN  dan  Ekspor
Migas-Nonmigas  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia. Transekonomika: Akuntansi, Bisnis Dan Keuangan , 2 (1), 13–28.
https://doi.org/https://doi.org/10.55047/transekonomika.v2i1.98
Mankiw,  N.  .  (2012). Pengantar  Ekonomi  Makro (Salemba  Empat  (ed.);  EdisiKetig). Jakarta.
Pridayanti,  A.  (2013).  Pengaruh  Ekspor,  Impor,  dan  Nilai  Tukar  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Di  Indonesia  Periode  2002-2012. Jurnal  Ekonomi  &  Kebijakan  Publik , 12 (05), 1–5.
Rochaida, E. (2016). Dampak Pertumbuhan Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Keluarga Sejahtera di Provinsi Kalimantan Timur. Forum Ekonomi , 18 (1).
Simanungkalit,  E.  F.  B.  (2020).  Pengaruh  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Indonesia. Journal  of  Management :  Small  and  Medium  Enterprises  (SMEs) , 13 (3), 327–340. https://doi.org/https://doi.org/10.35508/jom.v13i3.3311
Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica , 48(1). Stievany, G. M., & Jalunggono, G. (2022). Analysis Of The Effect Of Inflation, Exports And Imports  On  Indonesia’s  Economic  Growth. Marginal :  Journal  of  Management, Accounting,  General  Finance  and  International  Economic  Issues , 1 (3),  1–14. https://doi.org/https://doi.org/10.55047/marginal.v1i3.140
Sugiharti, R. R., Panjawa, J. L., & Hasti, A. D. (2021). Dinamika Variabel Moneter terhadap Ekspor di Indonesia: Pendekatan VECM. UMMagelang Conference Series , 59–81. Sukirno, S. (2013). Makro Ekonomi Teori pengantar . PT. Raja Grafindo Prasada.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2003). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, Buku1 Edisi Kedelapan. Alih Bahasa Haris Munandar, Jakarta, Penerbit Erlangga . W.  H.  Greene.  (2003).  Econometric  Analysis. In  Journal  of  the  American  Statistical Association , 5th ed. , V (457).
Wahyudi, E., Sanim, B., Siregar, H., & Nuryartono, N. (2009). Pengaruh Economic Shock Terhadap Penerimaan Pajak Pada Kantor Wilayah Pajak Di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan:  Kajian  Masalah  Ekonomi  Dan  Pembangunan , 10 (1),  68. https://doi.org/10.23917/jep.v10i1.809
Widarjono, A. (2018). Ekonometrika (U. S. YKPN (ed.); 5th ed.). Wiriani, E. (2020). Pengaruh Inflasi dan Kurs terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Jurnal Samudra Ekonomika , 4 (1), 41–50.
Yazid, M. (2019). Pengaruh inflasi, kurs, dan suku bunga terhadap pertumbuhan ekonomi. Jurnal Ekombis , 5 (1).
Yulianti,  R.,  &  Khairuna,  K.  (2019).  Pengaruh  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Provinsi Aceh Periode 2015-2018 Dalam Prespektif Ekonomi Islam. Jurnal Akuntansi Muhammadiyah (JAM) , 9 (2).
Yunianto, D. (2021). Analisis pertumbuhan dan kepadatan penduduk terhadap pertumbuhan ekonomi. FORUM EKONOMI , 23 (4), 688–699.