Journal of Business and Information System Vol. 5, No. 2, December (2023) www.thejbis.org DOI : 10.36067/jbis.v5i2.208 ISSN:2685-2543
Accepted, July 2023 Revised, August 2023 Published, September 2023

## Risiko Relatif Pandemi COVID-19 dan Konvergensi Inflasi Regional di Indonesia
Sayifullah *
Samsul Arifin Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
* Corresponding author: sayifullah@untirta.ac.id
Abstract: This  study  investigates  the  relationship  between  the  risk  of  a  COVID-19 pandemic and the regional inflation convergence in Indonesia. It is important to examine the  regional  inflation  convergences  to  evaluate  the  inflation  rate  and  the  impact  of macroeconomic policy on inflation convergence, as the COVID-19 recession differs from the  previous  inflation  recession.  To  calculate  the  impact  of  the  relative  risk  of  the COVID-19  pandemic  on  regional  inflation  convergence  in  Indonesia,  the  dynamic econometric spatial panel data model is used to calculate relative risk without spatial or SIRs.  On  the  contrary,  for  calculating  the  risk  relative  to  spatial  elements,  the  CAR Leroux  or  BSCL  Bayesian  Spatial  Model  is  used.  Using  BSCL,  the  calculation  of  the relative  risk  value  for  the  COVID-19  pandemic  concludes  that  Sumatera  Island,  Java Island, Kalimantan Island, Sulawesi Island, Maluku Island, and Papua Island have high risks,  while  Bali  Island  and  Nusa  Tenggara  Island  have  low  risks.  In  both  static  and dynamic  models,  the  influence  of  currency  circulation  on  inflation  convergence  is positive,  and  the  relative  risk  of  COVID-19  pandemic  on  inflation  convergence  is negative.  Studies  show  that  the  COVID-19  pandemic  is  a  deterrent  to  inflation convergence, while the circulation of money drives inflation convergence.
Keywords : Bayesian spatial model; COVID-19 pandemic; Inflation convergence; Relative risk; Spatial panel data.

## 1. Pendahuluan
Permasalahan  inflasi  semakin  nyata  pada  saat  pandemi  COVID-19  dan  pengujian  teori kuantitas uang versus aliran Keynesian menjadi hal yang menarik untuk diteliti selain isu utama tentang kesehatan dan inflasi. Pada negara sedang berkembang termasuk Indonesia, inflasi  merupakan  isu  perekonomian  yang  selalu  menjadi  perhatian  penting  karena  dapat secara  langsung  memengaruhi  banyak  variabel  makroekonomi (Anggraeni  &  Dwiputri, 2022; Erdoğan et al. , 2020) . Dalam teori harga hedonis dijelaskan bahwa divergensi harga di  suatu  wilayah  berhubungan  dengan  karakteristik  sosio-ekonomi  wilayah  yang  akan menyebabkan  perbedaan  tingkat  inflasi  regional  di  seluruh  dunia (Kuncoro,  2020) . Karakteristik  sosio-ekonomi  wilayah  yang  seperti  apa  sering  dipertanyakan  guna mengetahui  penyebab  inflasi  pada  tingkat  regional.  Dalam  penelitian  ini,  akan  dianalisis konvergensi  inflasi  regional  selama  pandemi  COVID-19  dikaitkan  dengan  karakteristik sosio-ekonomi  pada  level  regional  dengan  indikator  inflasi  output  dan  perubahan  uang beredar.  Penelitian  akan  menganalisis  isu  atau  masalah  ini  karena  alasan  berikut:  (1) Selama . pandemi . COVID-19, tidak hanya . telah . mengganggu . pola . inflasi . di . Indonesia, namun  juga  menunjukkan  terjadinya  disrupsi  COVID-19  pada  inflasi  bulanan  bahkan cenderung  menunjukkan  karakteristik  inflasi  yang  berbeda  selama  tahun  2020  dan  tahun 2021;  (2)  Untuk  memitigasi  dampak  ekonomi  dari  pandemi  COVID-19  terhadap  inflasi
pada  saat  terjadi  penguncian  aktivitas  ekonomi  dilakukan  melalui  pemetaan  risiko  relatif pandemi  COVID-19  kemudian  dimasukan  dalam  model  kondisional  konvergensi  spasial ekonometrik; dan (3) studi yang ada sebagian besar mengabaikan peran pandemi COVID- 19 dalam model konvergensi inflasi regional. Penelitian ini menghipotesiskan bahwa risiko relatif  pandemi  COVID-19  yang  semakin  meluas  dengan  risiko  yang  semakin  tinggi memberikan tekanan ke bawah pada harga atau deflasi dan semakin menyebabkan sulitnya terjadinya  konvergensi  antar  berbagai  daerah  atau    wilayah  di  Indonesia.  Penguncian . dan pembatasan . perjalanan . selama . pandemi . COVID-19  adalah  konsekuensi  dari  masih tingginya risiko pandemi COVID-19. Hal ini telah mengurangi permintaan barang dan jasa dan tidak ada banyak uang yang beredar akibat penghentian peredaran uang dari penurunan aktivitas  ekonomi (Levin  &  Sinha,  2020;  OECD,  2020;  Wahidah  &  Antriyandarti,  2021; Wei & Han, 2021) .
Secara  umum,  penelitian  sebelumnya  menyarankan  tidak  lagi  hanya  menganalisis dinamika  inflasi  di  Indonesia  dengan  menggunakan  data  nasional  karena  hasilnya cenderung  didominasi  oleh  perilaku  inflasi  di  Pulau  Jawa.  Penelitian  yang  ada menunjukkan  bahwa  konvergensi  inflasi  regional  di  Indonesia  didasarkan  pada  model untuk  menguraikan  dinamika  inflasi  regional  yang  dijelaskan  oleh  faktor  spesifik  negara dan distrik (zona) serta faktor lokal idiosinkratik di seluruh provinsi dengan tujuan untuk meningkatkan  pemahaman  tentang  sifat  karakteristik  inflasi  dalam  konteks  kesatuan moneter (Ridhwan,  2016) .  Penggunaan  data  provinsi  penting  untuk  negara  besar  karena berpotensi  memiliki  wilayah  dengan  berbagai  kondisi  yang  berbeda  yang  dapat  menjadi sumber  perbedaan  dalam  pembentukan  inflasi (Mehrotra et  al .,  2007) .  Persoalan  inflasi regional semakin rumit untuk ditangani pada suatu negara yang besar seperti di Indonesia terlebih  sisi  penawaran  seperti  produksi  dan  distribusi  yang  umumnya  dikendalikan  oleh peraturan  pemerintah (Kuncoro,  2020;  Purwono et  al .,  2020) .  Pentingnya  meneliti  inflasi regional  untuk  Indonesia  disebabkan  perilaku  harga  di  Indonesia  menunjukkan heterogenitas (Kuncoro,  2020;  Kusuma,  2014) .  Dalam  beberapa  literatur,  konvergensi inflasi . sering .. dikaitkan .. dengan .. inflation .. targeting .. (IT).  Penelitian  tentang  IT  dan konvergensi inflasi di Indonesia disampaikan oleh Ridhwan (2016) menyoroti pentingnya koordinasi  subnasional  dan  lokal  serta Purwono et  al .  (2020) menguji  peran  Tim Pengendalian  Inflasi  Daerah  (TPID)  dengan  kesimpulan  keduanya  menyatakan  bahwa koordinasi  antara  pemerintah  pusat  dan  daerah  memainkan  peran  penting  dalam konvergensi  inflasi  regional  di  Indonesia.  Namun  lebih  jauh  penelitian Kuncoro  (2020) menyimpulkan  dalam  tercapainya  konvergensi  inflasi  regional  walaupun  IT  tidak berdampak  pada  kecepatan  penyesuaian  konvergensi.  Pembuktian  pelaksanaan  IT  dalam hal  menjaga  tingkat  inflasi  yang  stabil  di  Indonesia  masih  menyisakan  persoalan  terkait efektivitas  IT  dalam  mengurangi  fluktuasi  inflasi  yang  terus-menerus  pada  data  inflasi regional  serta  penggunaan  inflasi  regional  seperti  provinsi  atau  kabupaten/kota  dalam menghitung inflasi diharapkan dapat mengurangi bias agregasi (Kuncoro, 2020) .
Saat  pandemi  COVID-19  hal  menarik  ditunjukkan  oleh  perilaku  inflasi  dan kaitannya  dengan  jumlah  uang  yang  beredar  di  Indonesia.  Pandemi . COVID- 19 . telah . mengganggu  pola .. inflasi .. di .. Indonesia.  Inflasi  di  Indonesia  ditemukan  pola
inflasi  di  tahun  2020  berbeda  dengan  pola  tahun  sebelumnya,  seperti  tahun  2019  dimana deflasi hanya akan terjadi 3 bulan setelah Ramadhan, namun pada saat pandemi terjadi 2 bulan  setelah  Ramadhan.  Disrupsi  COVID-19  di  Indonesia  pada  inflasi  ditunjukkan  oleh rendahnya  inflasi  di  bulan  Ramadhan  bahkan  turun,  dimana  biasanya  inflasi  relatif  tinggi pada  bulan  Ramadhan  dengan  kecenderungan  naik (BPS,  2020) .  Pada  saat  pandemi COVID-19  fenomena  peredaran  uang  menunjukkan  adanya  perbedaan  perilaku,  seperti kasus  di  Indonesia  menunjukkan tidak  ada  banyak  uang  yang  beredar  akibat  penghentian peredaran  uang  dari  penurunan  aktivitas  ekonomi (Wahidah  &  Antriyandarti,  2021) . Namun  hal  ini  berbeda  untuk  kasus  di  dunia,  seperti  di  AS  diketahui  bahwa  rata-rata pertumbuhan  uang  beredar  bulanan  mencapai  2  persen  bahkan  pada  saat  krisis  keuangan global  tetapi  tidak  pada  saat  pandemi  COVID-19  menunjukkan  pada  bulan  Maret,  April, dan Mei 2020, jumlah uang beredar masing-masing tumbuh 3,4, 6,3, dan 4,9 persen serta tingkat  harga  di  AS  telah  meningkat  secara  substansial  bahkan Personal  Consumption Expenditures (PCE)  inti  telah  melampaui  tingkat  target  mereka (Gharehgozli  &  Lee, 2022) .  Sejauh  ini,  kajian  konvergensi  inflasi  di  Indonesia  dengan  pendekatan  spasial ekonometrik  yang  dilakukan Tirtosuharto  &  Adiwilaga  (2014) merupakan  satu-satunya kajian  konvergensi  inflasi  pada  tingkat  provinsi  yaitu  sebanyak  26  provinsi  di  Indonesia serta  kajian Purwono et  al .  (2020) pada  tingkat  kabupaten/kota  yaitu  sebanyak  86 kabupaten/kota  di  Indonesia.  Penelitian  inflasi  regional  jika  dikaitkan  dengan  pandemi COVID-19  yang  menunjukkan  adanya  perubahan  pola  dan  terdisrupsinya  inflasi  menjadi relevan  jika  dilakukan  pengujian  konvergensinya.  Beberapa  penelitian  terkait  inflasi regional  hanya  sebatas  mengetahui  faktor  penyebabnya  tanpa  menguji  konvergensinya, seperti  model  Inflasi  Indonesia  terhadap  penambahan  kasus  positif  infeksi  COVID-19 (Yuniarti et  al .,  2021) ,  dampak  perubahan  iklim  akibat  pengurangan  emisi  CO 2 selama pandemi  COVID-19  terhadap  inflasi  dan  inflasi  pangan  di  Indonesia (Wahidah  & Antriyandarti,  2021) ,  mengkaji co-movement dan  heterogenitas  dalam  dinamika  inflasi  di sebuah  negara  pada  daerah  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia (Ridhwan,  2016) .  Namun, tidak satu pun dari studi ini membahas bagaimana konsekuensi ekonomi yang besar akibat pandemi  COVID-19  memengaruhi  inflasi  regional  di  Indonesia  menjadi  tambahan informasi  untuk  pemodelan (Ng,  2021) .  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memenuhi kesenjangan  penelitian  dengan  memeriksa  risiko  relatif  pandemi  COVID-19  terhadap konvergensi  inflasi  regional  di  Indonesia.  Mengingat  kebijakan  penguncian  dan pembatasan perjalanan belum pernah terjadi sebelumnya bahkan di episode epidemi masa lalu, yang membuat resesi COVID-19 unik dibandingkan krisis lainnya sepanjang sejarah, penting  untuk  memeriksa  konvergensi  inflasi  regional  untuk  mengevaluasi  tingkat  inflasi (Purwono et al ., 2020) , pengaruh kebijakan makro terhadap konvergensi inflasi (Arestis et al ., 2014; Hasriati, 2016; Lopez & Papell, 2012) .

## 2. Kajian Teori

## 2.1. Pemodelan Risiko Relatif
Dalam pemodelan risiko relatif dapat digunakan model dengan unsur spasial maupun tanpa adanya unsur spasial. Analisis risiko relatif adalah perbandingan antara dua peristiwa atau perbandingan antara kelompok yang terpapar dan kelompok yang tidak terpapar (Audina et
al .,  2023) .  Ukuran  risiko  relatif  yang  paling  umum  digunakan  dalam  pemetaan  penyakit adalah Raw  Standardised  Incidence  Rate (SIR),  yaitu  pengukuran  sederhana  risiko penyakit dari suatu area didefinisikan sebagai perbandingan antara banyaknya pengamatan kasus  penyakit  dan  nilai  harapannya  pada  setiap  area.  Nilai  parameter  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Jika SIR = 1, maka risiko di suatu wilayah sama dengan risiko di populasi
Jika SIR < 1, maka risiko di suatu wilayah lebih kecil daripada risiko di populasi Jika SIR > 1, maka risiko di suatu wilayah lebih besar daripada risiko di populasi Pendekatan spasial merupakan analisis data spasial yang berisi informasi lokasi yang menunjukkan  lokasi  tersebut  dimana  data  tersebut  berada.  Data  spasial  yang  akan dianalisis dapat berupa lokasi geografis seperti garis lintang dan garis bujur setiap daerah dan  batas  antar  daerah.  Dengan  demikian,  pendekatan  spasial  biasanya  disajikan  dalam bentuk  peta  tematik.  Sedangkan  pendekatan  non  spasial  adalah  pendekatan  yang menggambarkan  informasi  yang  terkandung  dalam  data  spasial.  Data  non  spasial berbentuk tabel data yang saling terintegrasi dengan data spasial yang ada berupa data non spasial pada umumnya di bentuk kalimat atau tabel. Secara matematis untuk mencari nilai risiko  relatif  menggunakan  standardisasi  langsung  dan  standardisasi  tidak  langsung. Standardisasi  langsung  adalah  metode  untuk  menemukan  nilai  risiko  relatif  dalam penyakit.  Berdasarkan  variabel  dan  parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  standardisasi  langsung.  SIR  adalah  model  standardisasi  langsung dalam  menentukan  risiko  relatif.  SIR  sebagai  model  spasial  digunakan  untuk  estimasi langsung dari suatu kasus penelitian. Namun pada pemetaan penyakit, ukuran sampel yang kecil atau jumlah kasus penyakit merupakan masalah yang  sering dihadapi karena daerah yang  sangat  kecil,  sehingga  estimasi  langsung  dari  SIR  menjadi  tidak  dapat  diandalkan. Bayesian merupakan pengembangan dari model Poisson-Gamma, salah satu alternatif yang digunakan  dengan  model  independen  tidak  ada  autokorelasi  spasial  dalam  penelitian diperoleh  nilai  SIR,  model  memungkinkan  autokorelasi  spasial  untuk  memperoleh  nilai Bayesian  Spasial  CAR-BYM  (BSCBYM)  dan  model  memungkinkan  berbagai  level autokorelasi spasial untuk memperoleh nilai Bayesian Spasial CAR Leroux (BSCL).

## 2.2. Konvergensi Inflasi
Penjelasan konvergensi inflasi regional dalam penelitian ini mengacu pada Hasriati (2016) dan Purwono et  al. (2020) yang  didasarkan  pada  gagasan  konvergensi  beta  kondisional yang  didalilkan  oleh Barro  &  Sala-i-Martin  (1992) kemudian  didefinisikan  ulang  oleh Kočenda & Papell (1997) dalam kasus inflasi. Dasar teori konvergensi berasal dari model pertumbuhan neoklasik yang dilakukan oleh Sollow yang memperkenalkan Sollow growth model .  Konvergensi  teori  neoklasik  menjelaskan  tentang  hubungan  negatif  antara pertumbuhan  ekonomi  per  kapita  dengan  tingkat  output  atau  pendapatan  seseorang. Kočenda  &  Papell  (1997) mengusulkan  bahwa  konvergensi  adalah  suatu  kondisi  ketika disparitas  inflasi  menurun  atau  ketika  perbedaan  antar  negara  meningkat  dari  waktu  ke waktu.  Konvergensi  inflasi  terjadi  jika  tidak  ada  perubahan  laju  inflasi  yang  signifikan antar  wilayah  dalam  suatu  negara.  Mengubah  tingkat  inflasi  dari  waktu  ke  waktu  adalah
normal, tetapi perubahan ini biasanya tidak melebihi rata-rata inflasi nasional. Oleh karena itu,  konvergensi  inflasi  merupakan  suatu  kondisi  di  mana  laju  setiap  provinsi  konvergen pada  garis  ekuilibrium  rata-rata  inflasi  nasional.  Praktek  penggunaan  panel  data  spasial ekonometrik  untuk  analisis  konvergensi  serta  berbagai  model  adaptasi general  cliff-ord beserta penghitungan kecepatan konvergensi dan lama pencapaiannya dapat menggunakan rujukan dalam penelitian (Arifin & Sayifullah, 2021) .
Pendekatan untuk menguji konvergensi inflasi regional di Indonesia bervariasi, mulai dari  mengukur  satu  provinsi  dalam  negara  atau  kota  sebagai  unit cross  section dengan penggunaan metode  analisis mulai uji konvergensi Sigma, menguji konvergensi  Beta dan multivariat. Tirtosuharto  &  Adiwilaga  (2014) menguji  keterkaitan  antara  inflasi  dan desentralisasi  pada  26  provinsi  Indonesia  dengan  tahun  pengamatan  2003-2008  serta pengaruh  TPID  terhadap  konvergensi  inflasi  dengan  variabel  dummy  yang  mewakili keberadaan  institusi  pada  tahun  pengamatan  2003-2012  dengan  membagi  dalam  dua pengamatan yaitu 2003-2012 dan 2008-2012 di 4 provinsi yang memperoleh penghargaan atas  prestasi  mereka  dalam  mengendalikan  inflasi.  Kajian ini  menunjukkan  bahwa  model konvergensi beta nonkondisional menunjukkan tidak adanya indikasi konvergensi inflasi di Jawa Barat, Sumatera Utara, Sulawesi Selatan dan Nusa Tenggara Timur baik untuk kedua pengamatan  yang  dilakukan. Ridhwan  (2016) menguji  konvergensi  inflasi  regional  untuk 30  provinsi  di  Indonesia  dengan  data  bulanan  periode  2003-2013  mengkaji co-movement dan heterogenitas dinamika inflasi menggunakan pendekatan analisis faktor serta menguji konvergensi jangka Panjang inflasi regional dengan kesimpulan bahwa konvergensi terjadi terkait erat dengan pentingnya informasi inflasi regional terpilah, sebagaimana  dirangkum oleh  faktor-faktor  lokal. Purwono et  al .  (2020) meneliti  konvergensi  inflasi  sebesar  82 kota-kota  di  Indonesia  dan  membahas  program  inflasi  regional  yang  luar  biasa  di Indonesia. Dengan menggunakan regresi data panel dinamis, mereka menunjukkan bahwa Indonesia  mengalami  konvergensi  inflasi  dari  tahun  2013  hingga  2018.  Temuan  yang menarik  adalah  penggunaan  konvergensi  beta  kondisional  variabel  moneter  yaitu  suku bunga  dan  uang  beredar  bahwa  kota-kota  di  Jawa-Bali,  daerah  terpadat,  mengalami kecepatan konvergensi lebih lambat dibandingkan di kota-kota di luar Jawa-Bali. Kuncoro (2020) dengan  cara  yang  berbeda  yaitu  pendekatan  multivariat  meneliti  3  kota  terpilih untuk data tingkat inflasi bulanan Januari 2001 dan Desember 2018. Dengan menggunakan analisis varians ditemukan bahwa tingkat inflasi bulanan di Medan, Jakarta, Makassar, dan Indonesia  bervariasi  dalam  sebulan  tetapi  stabil  sepanjang  tahun.  Dengan  menggunakan prosedur ekonometrik deret waktu standar, kami menemukan bahwa ada persistensi tingkat inflasi  yang  rendah  dan  oleh  karena  itu  kecepatan  penyesuaian  yang  tinggi.  Kecepatan penyesuaian ditemukan sedikit lebih tinggi dalam adopsi pasca-IT.

## 3. Metode
Penelitian . ini . menggunakan . data . panel .. 33 ibu kota provinsi di Indonesia periode 2020.m3- 2021.m12.  Data .. yang .. digunakan .. dalam .. penelitian .. ini .. meliputi:  1)  Data  inflasi .. yaitu inflasi bulanan ibu kota provinsi dan data bersumber dari BPS; 2) Risiko relatif COVID-19 berdasarkan  data  penambahan  kasus  infeksi  COVID-19  yang  dihitung  dengan Bayesian Spasial  CAR  Leroux dan  data  bersumber  dari  kemenkes  RI  dan  Satgas  COVID-19;  3)
Indikator  moneter  daerah  yaitu  uang  kartal  dikurangi  dari  indeks  harga  di  setiap  ibu  kota provinsi dan data bersumber dari BPS.
Formulasi model penghitungan risiko relatif menggunakan model spasial independen untuk nilai risiko relatif tanpa spasial atau dalam penelitian ini diberi nama SIR sedangkan untuk penghitungan risiko relatif dengan unsur spasial  digunakan model Bayesian Spasial CAR  Leroux atau  dalam  penelitian  ini  diberi  nama  BSCL.  Model  dinamis  panel  data spasial  ekonometrik  dalam  penelitian  mengacu  pada Neoklasik  Solow  Growth dilakukan Barro  &  Sala-i-Martin  (1992) dan Islam  (1995) seperti  yang  dilakukan  oleh Yu  &  Lee (2012) adaptasi General Cliff-Ord didasarkan pada persamaan berikut:
𝑙𝑛y it =∝ 0 + 𝛾lny i,t−1 + ρWy it + Σβ𝑥 𝑖,𝑡 ′ + τW𝑥 𝑖,𝑡 ′ + 𝜂 t + 𝛼 𝑖 + ε it , dimana ε it = λW it + μ it (1)
Untuk melihat interaksi spasial yang terjadi pada variabel terikat digunakan model Spatial Autoregressive (SAR) sebagai berikut:
𝑙𝑛y it =∝ 0 + 𝛾lny i,t−1 + ρWy it + Σβ𝑥 𝑖,𝑡 ′ + 𝜂 t + 𝛼 𝑖 + ε it , dimana ε it = μ it (2)
sedangkan  untuk  melihat  interaksi  spasial  baik  di  variabel  terikat  maupun  variabel bebasnya  atau  dalam  hal  untuk  memeriksa  risiko  relatif  pandemi  COVID-19  terhadap konvergensi inflasi regional di Indonesia digunakan Spatial Durbin Model (SDM) sebagai berikut:
𝑙𝑛y it =∝ 0 + 𝛾lny i,t−1 + ρWy it + Σβ𝑥 𝑖,𝑡 ′ + τW𝑥 𝑖,𝑡 ′ + 𝜂 t + 𝛼 𝑖 + ε it , dimana ε it = μ it (3)
dimana 𝛾 = 𝑒 −𝜃 , 𝜃 adalah  tingkat  konvergensi  dan  nilai  0  < 𝛾 <1  berarti  bahwa konvergensi  ke steady  state adalah langsung  dan  tidak  melibatkan  osilasi.  Konvergensi 𝛾 menghasilkan  dua  indikator,  yaitu  uji  kecepatan  laju  konvergensi 𝑠 = −ln (1 + 𝛾)/𝑇 dan half-life .. 𝜏 = −ln (2)/ln (1 + 𝛾/𝑇) menghitung waktu menjadi kondisi steady state dimana T adalah waktu periode 2020m4-2021m12 atau T adalah 2 (Paas et al ., 2007) .
Model  di  atas  menggambarkan  tiga  interaksi  spasial  berupa ρ interaksi  endogen dengan  variabel  tidak  bebas, τ interaksi  eksogen  antar  variabel  bebas, λ interaksi  antar residual (Elhorst,  2003) .  Dinamis  model  memungkinkan  melihat  dampak short-run diasumsikan pada persamaan di atas nilai 𝛾 = 0 sedangkan dampak long-run diasumsikan y t =y t-1 =y*  atau  nilai 𝛾 ≠ 0 .  β  adalah  vektor  parameter  peubah  penjelas,  X  adalah  vektor peubah  penjelas,  W  adalah  matrix  spatial,  it .. adalah .. unit .. cross  section .. ke-i untuk .. periode .. waktu .. ke-t, μ it ~N(0, σ 2 ) adalah normally  distributed  error . 𝜔 𝑖 dan φ t adalah constan  across  individuals  unobservation  fixed  effect dan  waktu  efek. Berdasarkan  persamaan  estimasi  model  dilakukan  dengan  variabel  Y  adalah  inflasi 𝜋 𝑖𝑡 sedangkan variabel X adalah berupa 𝑅𝑅 𝑖𝑡 risiko relatif dan 𝑚 𝑖𝑡 rasio uang beredar.
4. Hasil

## 4.1  Gambaran Inflasi di Indonesia dan Pemetaan Risiko Relatif
Hubungan  risiko  relatif  dengan  inflasi  ibu  kota  provinsi  selama  pandemi  COVID-19 ditunjukkan oleh data rerata inflasi Jawa, Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, Balnustra, dan Malpa  sedangkan  terkait  nilai  risiko  relatif  ditunjukkan  oleh  data  SIR  dan  BSCL. Penghitungan nilai risiko relatif BSCL dalam penelitian ini mengacu pada hasil penelitian Aswi  &  Nurhilaliyah  (2022) yaitu Bayesian  spasial  CAR  Leroux (BSCL) dengan .. hyperprior .. IG (0,1;0,1).
Tabel 1. Data Inflasi dan Risiko Relatif Kepulauan di Indonesia
Kepulauan Min Max Rerata Inflasi SIR BSCL Inflasi
SIR BSCL Inflasi SIR BSCL Jawa -0,14 1,33 1,14 0,60 2,39 3,07 0,13 1,76 2,07 Kalimantan -0,25 0,65 0,65 0,69 1,63 2,99 0,12 1,35 1,80 Sumatera -0,36 0,25 0,38 0,65 0,94 1,37 0,14 0,69 1,03 Sulawesi -0,32 0,34 0,63 0,81 1,35 1,88 0,17 0,84 1,06 Balnustra -0,52 0,27 0,32 0,79 0,97 1,41 0,08 0,80 0,97 Malpa -0,56 0,32 0,46 1,25 1,80 2,50 0,15 1,01 1,30
Sumber: Hasil olah data, 2023
Keterangan: angka SIR dan BSCL > 1, artinya risiko tinggi dan < 1 risiko rendah Balnustra (Bali, NTB, NTT) dan Malpa (Maluku, Maluku Utara, Papua dan Papua Barat)
Hasil  penghitungan  nilai .. risiko .. relatif  Tabel  1  menunjukkan  hasil  penghitungan BSCL  selalu  lebih  tinggi  dibandingkan  SIR,  dimana  nilai  minimum  seluruh  kepulauan memiliki  kesimpulan  yang  sama,  sebagai  contoh  di  Jawa  nilai  SIR  1,33  dan  BSCL  1,14 artinya kedua indikator menyimpulkan risiko tinggi atau contoh lainnya Kalimantan kedua indikator  menyimpulkan  risiko  rendah.  Hasil  nilai  maksimum  memberikan  kesimpulan yang berbeda, sebagai contoh di Sumatera dan Balnustra nilai BSCL menyimpulkan risiko tinggi  tetapi  nilai  SIR  menyimpulkan  risiko  rendah.  Hasil  yang  serupa  untuk  nilai  rerata kondisi kedua indikator memberikan kesimpulan yang sama, kecuali untuk kasus Sumatera dan  Sulawesi.  Pada  kepulauan  Sumatera  dan  Sulawesi  nilai  rerata  SIR  menyimpulkan risiko rendah sedangkan nilai BSCL menyimpulkan risiko tinggi.
Gambaran  hubungan  risiko  relatif  dengan  inflasi  di  kepulauan  ditunjukkan  oleh Gambar  1  Garis  linier  positif  menunjukkan  bahwa  hubungan  keduanya  adalah  positif, artinya  risiko  relatif  semakin  tinggi  akan  menyebabkan  semakin  tinggi  inflasi  sedangkan garis  linier  negatif  kondisi  sebaliknya.  Pembuktian  empiris  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  adalah  apakah  pandemi  COVID-19  yang  diukur  dalam  besarnya  risiko  relatif dengan risiko tinggi menyebababkan turunnya inflasi ataukah sebaliknya.
Berdasarkan  Gambar  1  Kepulauan  Jawa,  Balnustra  dan  Sumatera  menunjukkan hubungan  positif  risiko  relatif  dengan  inflasi,  dimana  provinsi  yang  ada  di  Sumatera cenderung  lebih  responsif  sedangkan  Kalimantan,  Malpa  dan  Sulawesi  menunjukkan
hubungan  negatif  risiko  relatif  dengan  inflasi  serta  provinsi  yang  ada  di  dalamnya  relatif sama-sama kurang responsif.

## Gambar 1. Scatter Plot Inflasi dan Risiko Relatif 2020m3-2022.m12
Selama  periode  penelitian  Maret  2020  hingga  Desember  2021  pandemi  COVID-19 di  33  ibu  kota  provinsi  Indonesia  berdasarkan  pengujian  Moran  menunjukkan  adanya unsur spasial sehingga hasil estimasi BSCL dijadikan dasar pemetaan risiko relatif menjadi lebih  tepat. Jumlah  kasus  COVID-19  selama  periode  Maret  2020  hingga  Desember  2021 sebanyak 4.226.757 dengan jumlah populasi mencapai 263.466.140 jiwa. Ibu ... kota .. provinsi .. yang ... memiliki .. nilai ... BSCL ... tertinggi … (6,32) .. yaitu .. DKI .. Jakarta. Terdapat .. 17 .. ibu .. kota .. provinsi .. yang .. memiliki  nilai  BSCL  lebih  besar  dari  1  yaitu..DKI Jakarta .. (6,32), .. Kalimantan .. Timur .. (3,77),  Kepulauan  Bangka  Belitung  (3,58),  Daerah Istimewa  Yogyakarta  (3,49),  Banten  (2,24),  Papua  Barat  (2,14),  Kepulauan  Riau  (2,05), Bali  (1,98),  Kalimantan  Tengah  (1,82),  Sumatera  Barat  (1,55),  Riau  (1,52),  Bengkulu (1,41),  Sulawesi  Tengah  (1,30),  Kalimantan  Selatan  (1,28),  Jawab  Barat  (1,16),  Nusa Tenggara  Timur  (1,09),  dan  Maluku  Utara  (1,06).  Sebaliknya,  ibu  kota  provinsi  dengan
y = 0,074x - 0,022 -0,20 0,00 0,20 0,40 0,60 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 Jawa y = -0,0755x + 0,2659 -0,20 0,00 0,20 0,40 0,60 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 Kalimantan y = 0,0757x + 0,1004 -0,40 0,10 0,60 0,00 0,50 1,00 1,50 Balnustra y = -0,0901x + 0,1957 -0,55 -0,05 0,45 0,00 1,00 2,00 3,00 Malpa y = 0,3609x - 0,2516 -0,30 -0,10 0,10 0,30 0,50 0,70 0,00 0,50 1,00 1,50 Sumatera y = -0,0134x + 0,1539 -0,35 -0,15 0,05 0,25 0,45 0,65 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00
Sulawesi
nilai  BSCL  terendah  adalah  Aceh  (0,55).  Peta  tematik .. BSCL .. kasus .. COVID-19  di  33 ibu .. kota .. provinsi .. di .. Indonesia .. divisualisasikan .. pada Gambar 2.
Gambar .. 2. Peta .. Tematik .. BSCL .. pandemi .. COVID-19 .. di Indonesia
Pada .. model .. data .. panel  statis  masalah  yang  muncul  adalah  apakah  asumsi .. bahwa tidak .. ada .. komponen .. yang .. spesifik … baik ... pada .... cross ... section . .. maupun .. time ... series diterima.  Hal  ini  yang  biasa  dikenal  dengan  sebutan  model  Pool  OLS/ Commont  Effect Model (CEM).  Namun  sebaliknya  yaitu  diyakini  adanya  heterogenitas  yang  signifikan baik .. pada .. cross  section .. atau .. time  series , .. maka .. pemodelan .. residual .. harus .. dilakukan secara .. eksplitit.  Hal  ini  yang  biasa  dikenal  dengan  sebutan .. Fixed .. Effect .. Model (FEM) atau .. Random .. Effect .. Model .. (REM) (Firdaus, 2018b) . Uji .. chow . bertujuan .. untuk menentukan . bagaimana . model . digunakan . apakah  menggunakan Ordinary  Least  Square atau Fixed .. Effects . sedangkan . Uji . Hausman . merupakan uji . lanjutan . dalam . memilih model . regresi . data . panel. Uji . ini . dilakukan ketika . hasil .. yang .. ditunjukan .. oleh .. Uji Chow .. Model .. Fixed .. Effects .. lebih .. bagus, .. dalam .. Uji .. Hausman. akan dipilih .. lagi manakah .. yang .. lebih .. cocok .. digunakan antara
Fixed . Effects . dan . Random . Effects . Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  hasil  uji  chow  menyimpulkan  FEM, selanjutnya  hasil  uji  hausman  menyimpulkan  REM .. terlihat .. dari .. nilai .. peluang .. statistik pada .. Tabel .. 2 .. lebih .. kecil .. dari .. 5%.  Model  panel  terpilih  selanjutnya  harus  memenuhi asumi  tidak  terjadinya  multikolinieritas,  autokorelasi  dan  heteroskedastisitas,  namun  jika terjadi  diantaranya  dapat  diperbaiki  dengan  menggunakan robust  standar  error dalam model.
Tabel 2.  Hasil Pengujian Pemilihan Model Panel Data Identifikasi Pengujian Chow Identifikasi Pengujian Hasuman
F(32, 691) = 0,41
Prob > F = 0,9984 chi2(2) = 2,53 prob>chi2 = 0,2826
Sumber: Hasil olah data, 2023
Berdasarkan hasil estimasi Tabel 3 tidak ditemukan permasalahan multikolinieritas .. sehingga .. seluruh .. variabel .. independen .. dapat .. digunakan .. dalam .. model. Hal ini ditunjukkan oleh besarnya nilai korelasi antar variabel bebas sebesar 0,0452 lebih kecil dari batas toleransi 0,8.

## Tabel 3.  Uji Asumsi Multikolinieritas
Sumber: Hasil olah data, 2023 Ket: Tidak terdapat nilai korelasi di atas 0.8 artinya terbebas masalah multikolinieritas
Hasil  pengujian  lainnya .. berdasarkan .. hasil .. estimasi  Tabel .. 4 .. ditemukan .. adanya heteroskastisitas .. pada .. model, .. terlihat  pengujian Breusch-Pagan/Cook-Weisberg  test  for heteroskedasticity untuk  model  PLS  dan  LSDV  serta Wald  test  Heteroskedasticity untuk model  FEM  diperoleh  nilai  prob-chi2  statistic  lebih  kecil  daripada  prob  (α) .. tabel .. yang memiliki .. arti .. bahwa .. data  pengamatan  tidak  cukup  bukti  untuk  menerima  hipotesis  nol, bahwa  sigma(i)2  =  sigma2  for  all  i  atau homoskedasticity .  Pengujian  autokorelasi  hasil estimasi Tabel 4, ditemukan tidak adanya autocorrelation berdasarkan pengujian Breusch- Pagan  Godfrey  untuk  model  PLS  dan  LSDV  serta Wooldridge  test  for  autocorrelation untuk  model  FEM  diperoleh  nilai  prob-F  statistic  lebih  besar  daripada  prob (α) .. tabel .. yang .. memiliki .. arti .. bahwa .. data .. pengamatan .. cukup .. bukti  untuk  setuju  atau menerima .. hipotesis .. nol, no  first-order  autocorrelation .  Hasil  ini  menandakan  untuk model  yang  mengandung  masalah heteroskedasticity dan  atau autocorrelation kemudian dilakukan estimator error robust .
Tabel 4.  Uji Asumsi Homoskedastisitas dan No-Autokorelasi
Identifikasi CEM LSDV FEM Breusch-Pagan test for heteroskedasticity chi 2 () Prob-chi 2
(1); 10,84 0,0010 (1); 17,72 0,0000 Wald test Heteroskedasticity chi 2 () Prob-chi 2 (33); 1172,56 0,00000 Sumber: Hasil olah data, 2023 1) Breusch-Pagan , Ho: Constant variance
2) Modified Wald test for groupwise hetero in fixed effect reg . model, H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
3) Wooldridge test for autocorrelation in panel data , H0: no first-order autocorrelation

## 4.2  Risiko Relatif Pandemi COVID-19 Terhadap Konvergensi Inflasi
Berdasarkan  tabel  5  dapat  dilihat  selama  pandemi  COVID-19  besarnya  parameter  risiko relatif  (BSCL)  untuk  semua  model  bertanda  negatif  namun  tidak  signifikan  sedangkan besarnya  parameter  jumlah  uang  beredar  (LnM)  untuk  semua  model  bertanda  positif  dan sangat signifikan. Pengaruh negatif risiko relatif (BSCL) terhadap inflasi artinya pada saat terjadi  peningkatan  risiko  relatif  (meluasnya  penyebaran  COVID-19)  akan  menurunkan inflasi.  Pengaruh  positif  jumlah  uang  beredar  (LnM)  terhadap  inflasi  artinya  pada  saat terjadi peningkatan jumlah uang beredar menyebabkan inflasi naik. Hasil ini membuktikan bahwa kecenderungan selama adanya .. pandemi .. COVID-19 .. terjadi deflasi dan selama .. pandemi .. COVID-19 .. di  Indonesia  perilaku  inflasi  masih  cenderung  didominasi oleh fenomena moneter.
BSCL M BSCL 1 M 0,0452 1
Tabel 5.  Hasil Estimasi Model Terbaik Panel Statis
Variabel Bebas PLS LSDV FEM REM (1) (2) (3) (4) BSCL LnM C -0,0025 4,7081*** -17,891*** -0,0028 4,890*** -18,519*** -0,0028 4,891*** -19,589*** -0,0025 4,7081*** -17,891*** Model Error OLS error robust OLS error robust FEM error robust GLS R2 R2_a 0,105 0,103 0,122 0,079 0,112 0,110
Sumber: Hasil olah data, 2023 Variabel terikat: inflasi m-to-m ***Sig < 1%, ** < sig 5%, * < sig 10%
Model  dinamik  panel  ketika  lag  peubah  dependen  muncul  atau  yang  biasa  disebut endogeneity  problem ,  penduga  akan  tidak  konsisten  dan  bias (Verbeek,  2004) sehingga disarankan oleh Arellano & Bond (1991) didekati melalui kerangka Generalized  Method of  Moment (GMM) (Firdaus, 2018a) .  Model panel dinamik terpilih telah memenuhi syarat konsistensi Arellano-Bond, validitas instrumen uji sargan dan tidak bias atau biasa disebut penduga  terbaik  pada  panel  dinamik.  Hasil  analisis  panel  dinamik  dengan  estimasi pendekatan First-Difference Generalized Method of Moment (FD-GMM)
ringkasan .. hasilnya .. dapat .. dilihat .. pada .. Tabel .. 6.

## Tabel 6.  Testing of Best Estimator FD-GMM
No. Kriteria Panel analisis FD 1 Uji consistency: 𝑚 1 (H1; otokorelasi) 𝑚 2 (Ho; no otokorelasi)
-1.9471* -0.09124 2 Validitas intsrument: Ho: overidentifying restrictions are valid J-statistic 29,180 Prob(J-statistic) 0,5081 3 Uji Bias:    Continum Fixed     Random    GMM       OLS Hasil Parameter FEM < GMM < OLS Sumber: Hasil olah data, 2023
***Sig < 1%, ** sig < 5%, * sig < 10%
Konsistensi .. hasil .. uji .. m1 .. yang .. signifikan .. pada .. α  =  5% .. dan .. hasil .. uji .. m2 .. yang tidak .. signifikan .. pada .. α  =  10%.  Sementara .. itu .. hasil .. uji .. validitas .. instrumen . yang digunakan .. untuk .. estimasi .. model .. dari .. uji  J-statistic .. juga .. memberikan .. hasil . yang  tidak signifikan .. pada .. α  =  10  %.  Tidak .. signifikannya .. statistik . m2 . mengindikasikan . kurangnya second .. order .. serial .. correlation . di . dalam . residual . sehingga . penduga  dikatakan  konsisten, dan .. hasil .. uji J-statistic .. menunjukkan .. bahwa .. tidak .. terjadi .. serial .. autokorelasi pada error .. dan .. over-identifying .. restrictions .. mendeteksi .. tidak .. ada .. masalah . dengan  validitas instrumen.  Hasil  uji  bias  continum  mensyaratkan  parameter  GMM  lebih  kecil  dari  hasil OLS dan lebih besar dari hasil FEM/REM ringkasan hasil dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7.  Testing Bias Estimator FD-GMM
Variabel Bebas FEM Two step FD GMM OLS (1) (2) (3) Inflasi (-1) BSCL Ln(M) C 0,098** -0,009 4,733*** -17,990*** 0,116*** -0,046*** 6,289*** - 0,111** -0,0076 4,5053*** -17,119***
Sumber: Hasil olah data, 2023 ***Sig < 1%, ** sig < 5%
Berdasarkan  pengujian  bahwa  model  panel  data  dinamis  dengan fixed  effects untuk FD  telah  memenuhi  syarat  kriteria unbiased ,  instrumen  valid  dan  konsisten  sehingga parameter  yang  dihasilkan  dapat  digunakan.  Pembuktian  secara  empiris  terkait kecenderungan  selama  pandemi  COVID-19  terjadi  deflasi  dan  perilaku  inflasi  masih cenderung  didominasi  oleh  fenomena  moneter  melalui  penggunaan  data  pada  level regional  yaitu  provinsi  diharapkan  mampu  menghindari  kelemahan  penggunaan  data nasional dalam memperkirakan dinamika inflasi di Indonesia akibat pengaruh yang sangat dominan dari provinsi-provinsi tertentu dalam data nasional. Hal ini ditunjukkan oleh hasil penelitian  yang  menunjukkan  data  inflasi  nasional  pergerakannya  sangat  mirip  dengan inflasi  di  Jawa,  tidak  ada  perubahan  signifikan  dari  kondisi  sepuluh  tahun  yang  lalu sekaligus sejalan hasil penelitian yang dilakukan oleh (Insukindro & Utama, 2015) .
Penggunaan  data  panel  provinsi  dalam  memperkirakan  inflasi  dinamis  akan  lebih akurat menggambarkan kondisi inflasi yang sebenarnya di seluruh wilayah Indonesia. Hal ini  sejalan  yang  disampaikan  dalam  penelitian (Mehrotra et  al .,  2007) bahwa  perbedaan wilayah  dapat  menjadi  sumber  perbedaan  dalam  pembentukan  inflasi, (Kuncoro,  2020; Kusuma,  2014) adanya  perilaku  harga  di  Indonesia  yang  cenderung  heterogen  serta diharapkan  dapat  mengurangi  bias  agregasi (Kuncoro,  2020) dan .. yang .. tidak .. kalah pentingnya .. yaitu .. untuk .. meningkatkan .. pemahaman  tentang  sifat  karakteristik  inflasi dalam konteks kesatuan moneter (Ridhwan, 2016) .
Pada saat pandemi COVID-19 di Indonesia fenomena peredaran uang menunjukkan adanya  perbedaan  perilaku,  tidak  ada  banyak  uang  yang  beredar  akibat  penghentian peredaran  uang  dari  penurunan  aktivitas  ekonomi (Wahidah  &  Antriyandarti,  2021) . Pandemi .. COVID-19 .. telah .. mengganggu .. pola .. inflasi .. di  Indonesia.  Inflasi  di  Indonesia ditemukan pola inflasi di tahun 2020 berbeda dengan pola tahun sebelumnya, seperti tahun 2019  dimana  deflasi  hanya  akan  terjadi  3  bulan  setelah  Ramadhan,  namun  pada  saat pandemi terjadi 2 bulan setelah Ramadhan. Disrupsi COVID-19 di  Indonesia pada inflasi ditunjukkan  oleh  rendahnya  inflasi  di  bulan  Ramadhan  bahkan  turun,  dimana  biasanya inflasi relatif tinggi pada bulan Ramadhan dengan kecenderungan naik (BPS, 2020) .
Hasil  pemetaan  risiko  relatif  pandemi  COVID-19  yang  dilakukan  mengacu  pada penelitian Aswi & Nurhilaliyah (2022) dengan analisis spasial pendekatan Bayesian relatif tidak  ada  perbedaan,  namun  justru  semakin  menguatkan,  sebagai  contoh  provinsi  Aceh hasil  Aswi  (BSCL  0,350)  dan  penelitian  ini  (BSCL  0,485)  dengan  kesimpulan  risiko
rendah.  Pada  penelitian Aswi  &  Nurhilaliyah  (2022) digunakan  data  agregat  untuk  34 provinsi per 19 Maret 2020-September 2022 kemudian dalam penelitian ini untuk masing- masing  provinsi  dilakukan  pemetaan  di  setiap  periode,  yaitu  pada  Maret  2020  hingga Desember  2021dengan  hasil  yang  saling  menguatkan,  misalnya  pada  provinsi  Aceh  yang disimpulkan  memiliki  risiko  relatif  kategori  rendah  dari  hasil  penelitian Aswi  & Nurhilaliyah  (2022) diperkuat  dengan  temuan  bahwa  mayoritas  di  setiap  periode  waktu diperoleh penghitungan risiko relatif kurang dari angka 1, artinya risiko rendah dan hanya periode September-Oktober 2020 yang bernilai di atas 1.
Pengaruh risiko relatif pandemi COVID-19 terhadap inflasi negatif baik untuk model statis  dan  dinamis  dimana  tidak  signifikan  dalam  model  panel  statis  namun  signifikan untuk  model  panel  dinamis.  Pengaruh  negatif  pandemi  COVID-19  terhadap  inflasi  untuk model dinamis lebih besar (0,046) dibandingkan model statis (0,0028). Hasil parameter lag variabel  dependent  dalam  hal  ini  inflasi(-1)  dalam  model  dinamis  untuk  mendeteksi konvergensi  inflasi.  Hasil  parameter  menyimpulkan  bahwa  konvergensi  inflasi  terjadi dengan  pengaruh  negatif  signifikan  dari  pandemi  COVID-19  dan  positif  signifikan  dari uang beredar.
Dalam  penelitian  ini  berarti,  konvergensi  inflasi  merupakan  suatu  kondisi  di  mana laju  setiap  provinsi  dari  33  wilayah  konvergen  pada  garis  ekuilibrium  rata-rata  inflasi nasional (Hasriati,  2016) ,  berarti  pergerakan  inflasi  menuju  suatu  titik (Barro  &  Sala-i- Martin,  1992) ,  tidak  ada  perubahan  laju  inflasi  yang  signifikan  antar  33  provinsi  di Indonesia  sehingga  disparitas  antar  wilayah  berkurang (Kočenda  &  Papell,  1997) . Pengaruh  negatif  BSCL  dapat  diartikan  bahwa  pandemi  COVID-19  menjadi  penghambat terjadinya konvergensi inflasi sedangkan uang beredar mendorong terjadinya konvergensi inflasi.
Hasil  parameter  BSCL  (-0,046)  serta  rata-rata  inflasi  (0,137)  dan  BSCL  (1,345) digunakan  untuk  menghitung  elastisitas  dengan  rumus ∈ 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖,𝐵𝑆𝐶𝐿 = 𝜕 𝐵𝑆𝐶𝐿 𝜕 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎𝐵𝑆𝐶𝐿 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 diperoleh besarnya elastisitas  -0,45 atau tidak elastis, artinya perubahan besar pada BSCL hanya menyebabkan perubahan kecil pada inflasi. Kenaikan nilai risiko relatif satu persen hanya  menurunkan  inflasi  sebesar  0,45  persen.  Hal  ini  menunjukkan  tidak  responsifnya inflasi  terhadap  risiko  relatif.  Pandemi  COVID-19  memengaruhi  negatif  besarnya  inflasi namun  tidak  responsif.  Pada  model  statis  pengaruh  negatif  yang  tidak  signifikan  dari BSCL terhadap inflasi menjadi bukti kuat terkait hal ini.
Data hubungan negatif antara BSCL dengan inflasi yang ditunjukkan dalam Gambar 1.  terjadi  pada  kepulauan  Kalimantan,  Malpa  dan  Sulawesi  dengan  kondisi  risiko  relatif dari provinsi-provinsinya yang cenderung berada pada risiko rendah sedangkan inflasinya relatif  stabil  rendah.  Kepulauan  Kalimantan,  Sulawesi  dan  Malpa  pandemic  COVID-19 cenderung  menyebabkan  terjadinya  deflasi.  Data  hubungan  positif  antara  BSCL  dengan inflasi  terjadi  pada  kepulauan  Jawa,  Sumatera  dan  Balnustra,  artinya  di  kepulauan  ini pandemi  COVID-19  masih  menyebabkan  terjadinya  inflasi.  Dominannya  pulau  Jawa dalam  membentuk  inflasi  serta  perilaku  di  kepualuan  ini  yang  menunjukkan  pengaruh
positif pandemi COVID-19 terhadap inflasi kemungkinan menyebabkan model data panel statis yang menghasilkan pengaruh negatif BSCL terhadap inflasi namun tidak signifikan.
Gambaran  hubungan  positif  pandemi  COVID-19  dengan  inflasi  di  kepualaun  Jawa menggambarkan  peristiwa  pandemi  yang  dibarengi  oleh  kebijakan  penguncian  wilayah tidak  mampu  membatasi  perilaku  konsumtif  masyarakatnya  sehingga  dorongan  kenaikan harga  (inflasi)  tetap  terjadi.  Hal  ini  sejalan  dengan  teori  pada  saat  meningkatnya permintaan  ditengah  keterbatasan  suplai  akan  menyebabkan  naikya  harga.  Pandemi COVID-19  sangat  jelas  terlihat  menurunnya  produksi  namun  disatu  sisi  permintaan  tetap terjadi  sebagai  respon  kepanikan  sehingga  menimbun  atau  kemudahan  fasilitas  belanja secara  daring.  Kondisi  ini  tidak  terjadi  di  luar  kepulauan  Jawa,  seperti  Kalimantan, Sulawesi dan Malpa sehingga yang terjadi pandemi COVID-19 menyebabkan deflasi.

## 5. Kesimpulan, Keterbatasan dan Saran
Berdasar pada pembahasan yang telah diuraikan, pengaruh risiko relatif pandemi COVID- 19 terhadap  konvergensi inflasi adalah negatif atau terjadi deflasi baik untuk model statis dan  dinamis.  Perilaku  inflasi  di  Indonesia  masih  cenderung  didominasi  oleh  fenomena moneter  selama  masa  pandemi  COVID-19.  Fenomena  moneter  selama  pandemi  COVID- 19  masih  terlihat  jelas  dalam  perilaku  inflasi  33  provinsi  di  Indonesia.  Pengaruh  positif uang beredar yang sangat signifikan baik pada model statis dan dinamis menunjukkan hal ini,  baik  pada  saat  bicara  penentu  inflasi  maupun  konvergensi  inflasi.  Penelitian menemukan bukti bahwa pandemi COVID-19 menjadi penghambat terjadinya konvergensi inflasi sedangkan uang beredar mendorong terjadinya konvergensi inflasi.
Penelitian ini memiliki keterbatasan berkaitan  dengan periode waktu data penelitian yang  digunakan,  yaitu  dari  2020.m3  sampai  dengan  2021.m12.  Penelitian  ini,  dalam konteks berlakunya pandemi COVID-19, menjadi semakin baik lagi bila penggunaan data penelitiannya  sampai  dengan  Desember  2022.  Hal  ini  mengingat  bahwa  COVID-19 ditetapkan  sebagai  pandemi  mulai  Maret  2020  dan  Pemerintah  secara  resmi memberhentikan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  pada  31 Desember  2022. Tetapi  kendala teknis  pengumpulan  data  menyebabkan  penggunaan  data penelitian  hanya  sampai  dengan  Desember  2021.  Penelitian  ini  juga  terbatas  dalam memeriksa  apakah  risiko  relatif  pandemi  COVID-19  memengaruhi  konvergensi  inflasi, sebab hanya dengan pendekatan teori kuantitas uang saja. Dalam teori inflasi, selain sebab penambahan uang beredar, inflasi dapat terjadi sebab inflationary gap dan sebab struktural (Boediono,  2014) .  Penelitian  berikutnya  disarankan  untuk  menambah  periode  data penelitian sampai dengan berakhirnya masa PPKM dan mengeksplorasi penggunaan faktor inflationary  gap dan  struktural,  selain  penambahan  uang  beredar  bersama  dengan  risiko relatif pandemi COVID-19.

## References
Anggraeni, D., & Dwiputri, I. N. (2022). Variabel-variabel yang  mempengaruhi inflasi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 11 (2), 119–128. https://doi.org/10.23960/ jep.v11i2.490
Arestis,  P.,  Chortareas,  G.,  Magkonis,  G.,  &  Moschos,  D.  (2014).  Inflation  targeting  and inflation  convergence:  International  evidence. Journal  of  International  Financial Markets, Institutions and Money , 31 , 285–295. https://doi.org/10.1016/ j.intfin.2014.04.002
Arellano,  M.,  &  Bond,  S.  (1991).  Some  test  of  spesification  for  panel  data:  Monte  Carlo evidence  and  an  application  to  employment  equations. The  Review  of  Economic Studies , 58 (2), 277–297. https://doi.org/10.2307/2297968
Arifin, S., & Sayifullah, S. (2021). Testing  of economic convergence in the middle of the covid-19  pandemic. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 19 (01),  20–30. https://doi.org/ 10.22219/jep.v19i01.15960
Aswi,  A.,  Cramb,  S.,  Duncan,  E.,  Hu,  W.,  White,  G.,  &  Mengersen,  K.  (2020).  Climate variability  and  dengue  fever  in  Makassar,  Indonesia:  Bayesian  spatio-temporal modelling. Spatial  and  Spatio-Temporal  Epidemiology , 33 . https://doi.org/https:// doi.org/10.1016/j.sste.2020.100335
Aswi,  A.,  Cramb,  S.,  Duncan,  E.,  &  Mengersen,  K.  (2021).  Detecting  spatial autocorrelation for a small number of areas: A practical example. Journal of Physics: Conference Series , 1899 (1), 012098. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1899/1/012098
Aswi,  A.,  &  Sukarna,  S.  (2020).  Model  bayesian  spasial  CAR  localised:  Studi  kasus demam  berdarah  dengue  di  Kota  Makassar. Seminar  Nasional  VARIANSI ,  49–59. https://ojs.unm.ac.id/variansistatistika/article/view/19499
Aswi,  Sukarna,  &  Nurhilaliyah.  (2022).  Pemodelan  kasus  covid-19  di  Indonesia menggunakan analisis spasial dengan pendekatan Bayesian. Jurnal Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya , 10 (2), 40–47. https://doi.org/10.24252/ MSA.V10I2.33221
Audina,  Y.,  Sari,  R.  F.,  &  Widyasari,  R.  (2023).  Relative  risk  analysis  of  the  spread  of covid-19  virus  in  Medan  city  by  spatial  and  non-spatial  approaches. ZERO:  Jurnal Sains, Matematika Dan Terapan , 6 (2), 45. https://doi.org/10.30829/zero.v6i2.14557 Baltagi,  B.  H.  (2005). Econometric  analysis  of  panel  data .  In  Third  Edition.  Wiley, England.
Barro, R. J., & Sala-i-Martin, Xavier (1992). Convergence. Journal of Political Economy , 100 (2), 223–251. https://doi.org/10.1086/261816
BPS. (2020). Indeks Harga Konsumen dan Inflasi Bulanan Indonesia . https://www.bps.go.id/statictable/2009/06/15/907/indeks-harga-konsumen-dan- inflasi-bulanan-indonesia-2006-2022.html
Boediono.  (2014). Ekonomi  Moneter,  Seri  Sinopsis  Pengantar  Ilmu  Ekonomi No.5.  Edisi Ketiga. BPFE, Yogyakarta.
Carrijo,  T.  B.,  &  da  Silva,  A.  R.  (2017).  Modified  Moran’s  I  for  small  samples. Geographical Analysis , 49 (4), 451–467. https://doi.org/10.1111/gean.12130 Elhorst,  J.  P.  (2003).  Specification  and  estimation  of  spatial  panel  data  models. International Regional Science Review , 26 (3), 244–268. https://doi.org/10.1007/978- 3-642-40340-8
Erdoğan, S., Yildirim, D. Ç., & Gedikli, A. (2020). Dynamics and determinants of inflation during  the  covid-19  pandemic  period  in  European  countries:  A  spatial  panel  data analysis.
Düzce Tıp Fakültesi Dergisi , 22 , 61–67. https://doi.org/10.18678/dtfd.794107
Firdaus, M. (2018a). Data panel dinamis. IPB International Certified Training , 1–48. Firdaus, M. (2018b). Data panel statis. IPB International Certified Training , 1–34.
Gharehgozli, O., & Lee, S. (2022). Money supply and inflation after covid-19. Economies , 10 (5), 101. https://doi.org/10.3390/economies10050101
Hasriati,  A.  (2016). Pemodelan  Konvergensi  Inflasi Antar  Wilayah  Di  Indonesia Dengan Pendekatan  Spasial  Dinamis  Data  Panel  AB-GMM  Dan  SYS-GMM .  Disertasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Insukindro, & Utama, C. (2015). Povincial Inflation Dynamics in Indonesia: Hybrid New Keynesian Phillips Curve Approach . EcoMod2015 8599, EcoMod. https://ideas.repec.org/p/ekd/008007/8599
Islam,  N.  (1995).  Growth  empirics:  A  panel  data  approach. The  Quarterly  Journal  of Economics , 110 (4), 1127–1170. https://doi.org/10.2307/2946651
Kočenda, E., & Papell, D. H. (1997). Inflation convergence within the European Union: A panel  data  analysis. International  Journal  of  Finance  &  Economics , 2 (3),  189–198. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1158(199707)2:3<189::AID-IJFE46>3.0.CO;2-6
Kuncoro, H. (2020). Regional inflation dynamics and its persistence – The case of selected regions in Indonesia.
Regional Statistics , 10 (2), 95–116. https://doi.org/10.15196/RS100211
Kusuma,  I.  W.  (2014).  The  dynamics  of  Indonesian  inflation:  What  can  we  learn  from inflation  disaggregation? Buletin  Ekonomi  Moneter  Dan  Perbankan , 16 (1),  39–72. https://doi.org/10.21098/bemp.v16i1.437
Lee, D., & Mitchell, R. (2013). Locally adaptive spatial smoothing using conditional auto- regressive  models. Journal  of  the  Royal  Statistical  Society  Series  C:  Applied Statistics , 62 (4), 593–608. https://doi.org/10.1111/rssc.12009
Lee,  D.,  &  Sarran,  C.  (2015).  Controlling  for  unmeasured  confounding  and  spatial misalignment  in  long-term  air  pollution  and  health  studies. Environmetrics , 26 (7), 477–487. https://doi.org/10.1002/env.2348
Levin,  A.,  &  Sinha,  A.  (2020). Limitations  on  the  Effectiveness  of  Monetary  Policy Forward  Guidance  in  the  Context  of  the  COVID-19  Pandemic (NBER  Working Paper, 27748). https://doi.org/10.3386/w27748
Lopez,  C.,  &  Papell,  D.  H.  (2012).  Convergence  of  Euro  area  inflation  rates. Journal  of International  Money  and  Finance , 31 (6),  1440–1458. https://doi.org/10.1016/ j.jimonfin.2012.02.010
Mehrotra,  A.  N.,  Peltonen,  T.  A.,  &  Santos  Rivera,  A.  (2007).  Modelling  inflation  in China-A regional
perspective.
SSRN Electronic Journal , 829 . https://doi.org/10.2139/ssrn.1010629
Moran,  P.  A.  P.  (1950).  Notes  on  continuous  stochastic  phenomena. Biometrika , 37 (1/2), 17. https://doi.org/10.2307/2332142
Mylonidis,  N.,  &  Oikonomou,  L.-G.  (2021).  Tracing  the  impact  of  peers  on  households’ economic  behavior. Economic  Change  and  Restructuring , 54 (3),  655–681. https://doi.org/10.1007/s10644-019-09258-4
Ng,  S.  (2021). Modeling  Macroeconomic  Variations  after  Covid-19,  Technical  Report. Cambridge: National Bureau of Economic Research . https://doi.org/10.3386/w29060 OECD.  (2020). Evaluating  the  initial  impact  of  COVID-19  containment  measures  on economic activity (Issue June). http://www.oecd.org/coronavirus/
Paas,  T.,  Kuusk,  A.,  Schlitte,  F.,  &  Võrk,  A.  (2007).  Econometric  analysis  of  income convergence in selected EU countries and their nuts 3 level regions. SSRN Electronic Journal , 1–20. https://doi.org/10.2139/ssrn.1078863
Pratiwi,  M.  C.  Y.,  &  Kuncoro,  M.  (2016).  Analisis  pusat  pertumbuhan  dan  autokorelasi spasial  di  Kalimantan:  Studi  empiris  di  55  Kabupaten/Kota,  2000–2012. Jurnal
Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia , 16 (2), 81–104. https://doi.org/ 10.21002/jepi.v16i2.01
Purwono,  R.,  Yasin,  M.  Z.,  &  Mubin,  M.  K.  (2020).  Explaining  regional  inflation programmes  in  Indonesia:  Does  inflation  rate  converge? Economic  Change  and Restructuring , 53 (4), 571–590. https://doi.org/10.1007/s10644-020-09264-x Rahmayani, D., Oktavilia, S., & Putri, P. I. (2021). The  impact of covid-19 pandemic on inflation in Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan , 22 (2), 117–128. https://doi.org/10.23917/jep.v22i2.13861 Ridhwan,  M.  M.  (2016).  Inflation  differentials,  determinants,  and  convergence:  Evidence from Indonesia subnational data. The Journal of Developing Areas , 50 (5), 257–276. https://doi.org/10.1353/jda.2016.0030
Tirtosuharto,  D.,  &  Adiwilaga,  H.  (2014).  Decentralization  and  regional  inflation  in Indonesia. Buletin  Ekonomi  Moneter  dan  Perbankan , 16 (2), 149–166. https://doi.org/10.21098/bemp.v16i2.30
Verbeek, B. H. (2004). A Guide to Modern Econometric . 2nd Edition. Jhon Wiley & Sons, Ltd., Hoboken.
Wahidah,  N.  L.,  &  Antriyandarti,  E.  (2021).  Impact  of  climate  change  and  Coronavirus Disease  (COVID-19  )  on  inflation  in  Indonesia. IOP  Conference  Series , 724 (Earth and Environmental Science PAPER), 5–9. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/724/1/012105
Wei,  X.,  &  Han,  L.  (2021).  The  impact  of  COVID-19  pandemic  on  transmission  of monetary  policy  to  financial  markets. International  Review  of  Financial  Analysis , 74 (37), 101705. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101705
Yu, Ji., & Lee, L.-F. (2012). Convergence: A spatial dynamic panel data approach. Global Journal of Economics , 01 (01), 1–39. https://doi.org/10.1142/S2251361212500061 Yuniarti,  D.,  Rosadi,  D.,  &  Abdurakhman.  (2021).  Inflation  of  Indonesia  during  the COVID-19  pandemic. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1821 (1),  012039. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1821/1/012039