## Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa Indonesia
Agus Tri Basuki 1* , Puji Mulyani 2
1,2 Universitas Muhammadiyah Yogyakarta
*E-mail: agustribasuki@yahoo.com
Article History: Received: 19 Maret 2024 Revised: 29 Maret 2024 Accepted: 31 Maret 2024
Abstract: Penelitian
ini
bertujuan untuk menganalisis pengaruh ekspor, impor, inflasi, nilai tukar rupiah, dan utang luar negeri terhadap cadangan devisa di Indonesia tahun 1992-2021 dengan menggunakan metode analisis Vector Error Correction Model (VECM) dengan cadangan devisa sebagai variabel dependen dan ekspor, impor, inflasi, nilai tukar rupiah, serta utang luar negeri sebagai variabel independen. Hasil penelitian yang sudah dilakukan diperoleh bahwa dalam jangka pendek ekspor dan inflasi berpengaruh signifikan terhadap cadangan devisa di Indonesia, sedangkan dalam jangka panjang ekspor, impor, inflasi, dan utang luar negeri berpengaruh signifikan terhadap cadangan devisa, sementara nilai tukar rupiah dalam jangka pendek dan jangka panjang tidak berpengaruh signifikan terhadap cadangan devisa.
Keywords: VECM, ekspor, impor, inflasi, nilai tukar rupiah, utang luar negeri, dan cadangan devisa.
PENDAHULUAN Cadangan devisa merupakan aspek penting dalam perekonomian sebuah negara. Semua aset luar negeri yang dimiliki dan dapat digunakan oleh otoritas moneter disebut cadangan devisa. Menurut UU tentang Bank Indonesia No. 23 Tahun 1999, yang diubah dengan UU No. 3 Tahun 2004, Bank Indonesia bertanggung jawab atas cadangan devisa, yang merupakan sumber pembiayaan perdagangan luar negeri. Impr dan pembayaran kewajiban luar negeri biasanya dibayar dengan cadangan devisa. Selain itu, cadangan devisa juga berfungsi dalam menjaga stabilitas ekonomi dengan mempertahankan nilai tukar mata uang. Membiayai kewajiban Internasional dan mengurangi pembayaran Internasional yang tidak menentu adalah alasan utama suatu negara memiliki cadangan devisa.
Dari tahun 1992 hingga 2021, cadangan devisa Indonesia cenderung meningkat ( World Bank ). Cadangan devisa Indonesia berubah dari 2017 hingga 2021. Nilai cadangan devisa pada tahun 2018 menjadi nilai terendah dalam kurun waktu 5 tahun (2017-2021), yaitu sebesar $120.654,27 Juta. Hal tersebut terjadi karena adanya efek pembayaran utang Internasional sambil mempertahankan nilai tukar rupiah di tengah pasar keuangan global yang penuh ketidakpastian. Sedangkan, nilai tertinggi cadangan devisa dalam kurun waktu 5 tahun (2017-2021) adalah pada tahun 2021, yaitu sebesar $144.905,38 Juta. Peningkatan cadangan devisa tersebut terjadi karena adanya operasi moneter atas berkurangnya nilai tukar, penerimaan pajak, dan devisa hasil ekspor total. Cadangan devisa dapat digunakan untuk menentukan kekuatan fundamental perekonomian suatu negara, selain itu digunakan untuk mencegah krisis ekonomi dan keuangan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1514
di negara tersebut sehingga semakin banyak uang asing yang dimiliki oleh rakyat dan pemerintah suatu negara, semakin kuat pula keuangan dan transaksi ekonomi negara tersebut. Faktor-faktor penting yang dapat mempengaruhi cadangan devisa suatu negara, termasuk Indonesia maupun luar negeri adalah ketergantungan pada ekspor, impor, inflasi, nilai tukar rupiah, dan utang luar negeri. (Andriyani, dkk 2020).
Salah satu cara untuk meningkatkan cadangan devisa adalah dengan terus berpartisipasi dalam aktivitas ekonomi global, seperti ekspor. Salah satu sumber cadangan devisa adalah ekspor. Ekspor adalah kegiatan menjual barang dan jasa untuk dikirim ke luar negeri untuk mendapatkan keuntungan. Ekspor adalah ketika suatu negara mengekspor barang, mereka akan mendapatkan sejumlah uang dalam bentuk valuta asing atau devisa. Hal ini akan menjadi salah satu sumber pemasukan negara atau salah satu sumber cadangan devisa negara. Indonesia mempunyai sumber daya melimpah yang jika dikelola dengan baik akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat melalui kegiatan perdagangan unggulan dengan sumber daya yang melimpah tersebut, sehingga akan meningkatkan produktivitas. Apabila produktivitas meningkat, maka kemampuan ekspor juga akan meningkat, sehingga volume ekspor juga meningkat diiringi dengan peningkatan nilai ekspor (Simamora & Widanta 2020).
Selain ekspor, impor adalah istilah untuk kegiatan perdagangan yang menghasilkan cadangan devisa. Impor dilakukan untuk memenuhi kebutuhan suatu negara. Perekonomian suatu negara dan masyarakatnya dipengaruhi oleh aktivitas impor. Karena negara tidak dapat memenuhi atau memproduksi kebutuhan dalam negeri, maka impor dilakukan. Kegiatan di dalam negara akan terhambat jika proses impor dihentikan (Dani, 2020).
Inflasi akan menyebabkan kegiatan impor meningkat dibanding ekspor. Untuk bertransaksi dengan negara lain, negara akan menbutuhkan kebih banyak devisa yang pada akhirnya akan menyebabkan deficit neraca perdagangan, dan pada gilirannya akan mengakibatkan penurunan cadangan devisa. Akibatnya, inflasi berdampak negatif dan besar terhadap cadangan devisa (Rianda, 2020). Hal tersebut sejalan dengan penelitian Simamora dan Widanta (2021), bahwa inflasi memiliki dampak negatif yang signifikan terhadap cadangan devisa. Namun, tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan Syahmiyanti dan Soebagyo (2023), bahwa inflasi berdampak positif dan besar pada cadangan devisa. Cadangan devisa akan naik jika nilai tukar uang domestik naik, dan akan turun jika nilai tukar uang domestik turun (Jalunggono, dkk 2020). Akibatnya, nilai tukar rupiah berdampak positif pada cadangan devisa. Ini sejalan dengan penelitian Astuty (2020) bahwa nilai tukar rupiah berdampak positif dan signifikan pada cadangan devisa. Namun, hal tersebut tidak sejalan dengan penelitian Palembangan dan Mandeij (2020), cadangan devisa terkena dampak negatif yang signifikan dari nilai tukar rupiah.
Penelitian ini dilakukan untuk menggambarkan kerangka analisis yang komprehensif terkait faktor-faktor ekonomi yang berpengaruh pada cadangan devisa Indonesia sepanjang waktu. Dalam rentang waktu 1992-2021, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang dinamika ekonomi Indonesia dengan melibatkan variabel-variabel krusial seperti ekspor, impor, inflasi, nilai tukar rupiah, dan utang luar negeri. Pemilihan variabel- variabel ini tercermin dari pentingnya masing-masing dalam konteks ekonomi global dan nasional. Analisis ini memiliki nilai strategis karena memberikan wawasan tentang dampak kebijakan ekonomi, perdagangan, dan keuangan terhadap cadangan devisa, yang merupakan indikator vital dalam menjaga stabilitas ekonomi suatu negara. Dengan menghadirkan data dari periode yang panjang, penelitian ini berupaya mengidentifikasi tren jangka panjang, perubahan struktural, dan peristiwa ekonomi penting yang mungkin mempengaruhi cadangan devisa
Indonesia, yang pada gilirannya dapat membantu dalam perumusan kebijakan ekonomi yang lebih efektif dan berkelanjutan.
LANDASAN TEORI Bank Indonesia mengalokasikan sejumlah dana valuta asing untuk berjaga-jaga demi memenuhi kebutuhan pembiayaan dan kewajiban luar negeri tertentu. Ini dikenal sebagai cadangan devisa atau cadangan mata uang asing (Puspitasari, dkk 2023). Dalam kebanyakan kasus, pembiayaan luar negeri yang dimaksud termasuk impor, pembayaran utang luar negeri, dan pembiayaan tambahan kepada pihak asing untuk kepentingan ekonomi. Memfasilitasi perdagangan Internasional adalah tujuan utama cadangan devisa.
Semua aktiva asing yang dimiliki oleh otoritas moneter dan dapat digunakan kapan saja disebut cadangan devisa yang berguna untuk memfasilitasi moneter atau mebiayai ketidakseimbangan necara pembayaran dengan intervensi di pasar valuta asing dan untuk tujuan lainnya (Rianda, 2020). Semua aset luar negeri yang dimiliki oleh otoritas moneter dalam negeri dan digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan neraca pembayaran atau menjaga stabilitas moneter disebut sebagai cadangan devisa (Palembangan, dkk 2020). Manfaat cadangan devisa suatu negara dapat digunakan untuk membiayai defisit neraca pembayaran dan menjaga nilai tukar stabil.
Seiring berjalannya waktu, istilah “cadangan devisa” telah digunakan untuk menggambarkan ekonomi nasional Indonesia, yaitu official foreign exchange dan country foreign exchange reserve yang masing-masing memiliki lingkup yang unik. Pertama, bank sentral bertanggung jawab atas cadangan devisa nasional sesuai dengan tanggung jawab yang diberikan oleh Undang-Undang Nomor 13 Tahun 1968. Kedua, semua uang tunai yang dimiliki oleh organisasi, individu, dan lembaga, terutama lembaga keuangan nasional, yang merupakan bagian dari kekayaan negara secara finansial. Bank Sentral Republik Indonesia adalah lembaga yang mengelola dan memelihara cadangan devisa menurut UU No.23 tahun 1999 yang mencakup berbagai jenis transaksi devisa, seperti menjual, membeli, dan menempatkan uang tunai atau berjangka, serta pinjaman.
Kegiatan ekspor dan impor dengan arus modal suatu negara biasanya menentukan besar kecilnya cadangan devisa negara tersebut. Dan jumlah impor yang dibutuhkan oleh sistem nilai tukar menentukan kecukupan cadangan devisa. Transaksi berjalan dan impor memengaruhi cadangan devisa suatu negara. Karena defisit transasksi berjalan dapat menekan cadangan devisa dalam jangka panjang, perkembangan transaksi berjalan suatu negara harus diperhatikan. Akibatnya, defisit transaksi berjalan sering dianggap sebagai tanda ketidakseimbangan makro ekonomi yang memerlukan kebijakan yang ketat atau penyesuaian nilai tukar.
Merkantilisme adalah teori ekonomi yang nerpendapat bahwa kesejahteraan atau kekayaan suatu negara hanya ditentukan oleh jumlah modal dan aset yang dimilikinya. Menurut teori ini, melakukan perdagangan Internasional adalah perlu bagi suatu negara untuk maju. Dengan demikian, negara memperoleh surplus perdagangan emas, dan perak, yang dapat meningkatkan ekonomi negara (Basuki dan Prawoto, 2014).
Teori keunggulan absolut adalah gagasan yang ditawarkan Adam Smith tentang perdagangan Internasional. Menurutnya, setiap negara dapat mespesialisasikan diri dalam perdagangan bebas dalam membuat barang dengan keuntungan mutlak atau absolut dan mengimpor barang dengan keuntungan mutlak. Teori ini menjelaskan bahwa dengan perdagangan bebas, setiap negara dapat berkonsentrasi pada pembuatan produk dengan keunggulan absolut dan mengimpor produk dengan kerugiannya. Dengan spesialisasi komponen produksi ini, produksi global akan meningkat yang dapat dimanfaatkan melalui perdagangan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1516
Internasional. Oleh karena itu, keuntungan suatu negara tidak dihasilkan dari pengorbanan negara lain (Zuwardi, dkk 2023).
David Ricardo mengembangkan konsep baru tentang perdagangan Internasional. Teori ini disebut sebagai Teori Keunggulan Komparatif ( Comparative Advantage ). Teori David Ricardo, yang dibuat pada tahun 1817 merupakan salah satu hukum ekspor-impor yang paling penting dan belum menghadapi banyak kesulitan saat digunakan dalam perdagangan global. Menurut teori ini, perdagangan Internasional dapat terjadi bahkan ketika suatu negara tidak memiliki keunggulan absolut, asalkan harga komparatif antara dua negara berbeda. Meskipun sebuah negara efisien dalam memproduksi dua produk, ia tetap dapat berdagang. David Ricardo berpendapat bahwa setiap negara harus berkonsentrasi pada produk yang memiliki keuntungan komparatif dan mengimpor produk yang memiliki kekurangan komparatif. Menurut teori ini, perdagangan Internasional dapat menguntungkan satu sama lain dalam situasi di mana tidak ada negara yang memiliki keuntungan absolut atas suatu komoditi seperti yang diungkapkan oleh Adam Smith, namun cukup memiliki keuntungan dalam hal perbandingan.
Teori Heckscher-Ohlin (H-O) ini dikenal sebagai konsep tentang proporsi dan kekuatan faktor produksiMenurut teori Heckscher-Ohlin (H-O), perbedaan produktivitas disebabkan oleh jumlah atau proporsi faktor produksi yang dimiliki masing-masing negara, selanjutnya faktor produksi memengaruhi harga produk yang dibuat. Oleh karena itu, teori H-O kontemporer ini disebut debagai The Proportional Factor Theory . Negara-negara yang memiliki faktor produksi banyak atau murah akan melakukan spesialisasi produksi dan kemudaian mengekspor produk mereka. Sebaliknya, setiap negara akan mengimpor produk tertentu jika negara tersebut memiliki faktor produksi yang langka atau mahal. Teori ini menjelaskan bahwa jika negara memiliki faktor produksi yang relatif langka atau mahal dalam memproduksi barang tertentu, barang tersebut memerlukan banyak faktor produksi dan barang-barang yang membutuhkan faktor produksi dalam jumlah yang sebaliknya diekspor untuk ditukar dengan barang-barang yang membutuhkan faktor produksi dalam jumlah yang sama. Ini secara tidak langsung berarti bahwa sebagian besar faktor produksi akan diekspor dan yang langka akan diimpor. Suatu negara akan lebih banyak mengekspor barang-barang yang menggunakan faktor produksi yang sama banyaknya dan akan mengimpor barang barang yang menggunakan komponen produksi yang agak tidak biasa (Huda dan Widodo, 2017).
Pada penelitian Andriyani, dkk (2020) yang berjudul “The determinants of foreign exchange reserves: Evidence from Indonesia”, ekspor berdampak positif pada cadangan devisa. Jumlah ekspor yang meningkat akan meningkatkan cadangan devisa negara. Apabila ekspor naik, maka cadangan devisa juga akan mengalami peningkatan. Menurut Puspitasari dan Dzikrullah (2023) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Pengaruh Perdagangan Internasional Dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Di Indonesia Periode 2019-2022”, ekspor berdampak negatif dan tidak signifikan terhadap cadangan devisa dalam jangka pendek, sedangkan dalam janga panjang akan berdampak positif dan signifikan. Namun, pada penelitian Setiawan dan Pangidoan (2021) yang berjudul “Pengaruh Kurs, Utang Luar Negeri, Ekspor dan Impor Terhadap Cadangan Devisa Indonesia”, cadangan devisa tidak dipengaruhi oleh ekspor dan tidak signifikan. Karena ekspor tidak meningkatkan nilai cadangan devisa Indonesia, dapat disimpulkan bahwa ekspor tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap cadangan devisa, hal ini disebabkan fakta bahwa cadangan devisa yang dimiliki dan diperoleh dari ekspor digunakan untuk membiayai defisit anggaran pemerintah, sehingga peningkatan nilai ekspor tidak berdampak pada cadangan devisa. Dalam penelitian Jalunggono, dkk (2020) dengan judul “Pengaruh Ekspor, Impor Dan
Kurs Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Periode Tahun 2004–2018”, impor berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap cadangan devisa. Menurut Heriyatma, dkk (2022) dalam penelitiannya yang berjudul “The Effect Of Gross Domestic Product, Exports, Imports, Exchange Rates, Inflation And External Debt On Indonesia's Foreign Exchange Reserves In 2017-2020 (Study From An Islamic Perspective)”, impor berpengaruh negatif dan signifikan terhadap cadangan devisa. Jika impor meningkat, cadangan devisa akan menurun, dan jika impor menurun, cadangan devisa akan meningkat. Dan, menurut Puspitasari, dkk (2023) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Pengaruh Perdagangan Internasional Dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Di Indonesia Periode 2019-2022”, impor berdampak negatif dan tidak signifikan terhadap cadangan devisa dalam jangka pendek, tetapi berdampak positif dan signifikan dalam jangka panjang. Namun, pada penelitian Dani, dkk (2020) dengan judul “Pengaruh Ekspor Impor dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Tahun 2000-2019”, impor tidak berpengaruh terhadap cadangan devisa. Karena pembiayaan impor akan mengurangi jumlah cadangan devisa, maka peningkatan impor akan menyebabkan penurunan cadangan devisa, impor tidak berdampak nyata pada cadangan devisa.
Cadangan devisa dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh inflasi menurut Syahmiyanti, dan Soebagyo (2023) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa Di Indonesia Tahun 2006-2021”. Simamor dan Widanta (2021) dalam penelitiannya dengan judul “The Effect of Export Value, Exchange Rate, and Inflation on Indonesia's Foreign Exchange Reserves”, berpendapat bahwa inflasi berdampak negatif dan signifikan terhadap cadangan devisa. Tingkat inflasi yang lebih tinggi menunjukkan bahwa negara tersebut membutuhkan lebih banyak devisa untuk mengatasi tantangan perekonomian, sehingga cadangan mata uang asing negara akan menurun. Dengan kata lain, semakin tinggi tingkat inflasi suatu negara, maka semakin rendah pula cadangan devisa yang dimiliki negara tersebut. Sedangkan, dalam penelitian Khusnatun dan Hutajulu (2021) yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa Indonesia”, inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap cadangan devisa.
Astuty (2020) dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Produk Domestik Bruto, Ekspor Dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Di Indonesia”, berpendapat bahwa nilai tukar rupiaj memengaruhi cadangan devisa secara positif dan signifikan. Setiap kali nilai rupiah naik, cadangan devisa juga naik. Menurut Sihotang, dkk (2023) dalam penelitiannya yang berjudul “Indonesia’s Foreign currency reserves: An Analysis of the Influencing Factors”, nilai tukar rupiah berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap cadangan devisa. Tanda positif dari menunjukkan bahwa depresiasi nilai tukar rupiah terhadap dolar AS dapat meningkatkan cadangan mata uang asing Indonesia, sedangkan pengaruh nilai tukar rupiah terhadap cadangan devisa Indonesia yang tidak signifikan terjadi karena perubahan cadangan devisa tidak dipengaruhi secara langsung oleh nilai tukar, melainkan melalui mekanisme transmisi ekonomi variabel lain. Pada penelitian Palembangan dan Mandeij (2020) dengan judul “Analisis Pengaruh Tingkat Bunga Acuan BI, SIBOR, dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Cadangan Devisa di Indonesia”, cadangan devisa terkena dampak negatif yang signifikan dari nilai tukar rupiah. Posisi cadangan devisa akan menurun jika nilai tukar rupiah naik. Namun, menurut Rahmawati (2020) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Pengaruh Ekspor dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Tahun 1990-2019”, nilai tukar rupiah tidak berpengaruh signifikan terhadap cadangan devisa.
Penelitian Indriany, dkk (2021) dengan judul “The Determinant Analysis of the Indonesia’s Foreign Exchange Reserves in 2008–2018”, menyebutkan bahwa utang luar negeri berpengaruh positif dan berpengaruh terhadap cadangan devisa. Namun, menurut Pamungkas,

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1518
dan Jalunggono (2020) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Pengaruh Ekspor, Impor, Inflasi, Kurs Rupiah, Dan Utang Luar Negeri Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Tahun 1999– 2018”, utang luar negeri bepengaruh negative dan signifikan untuk cadangan asing.
METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah VECM ( Vector Error Correction Model ). VECM ( Vector Error Correction Model ) merupakan metode turunan dari VAR. Karena bentuk datanya yang tidak stasioner tetapi terkointegrasi, VECM adalah jenis VAR yang teresyriksi. VCM adalah desain VAR untuk seri nonstasioner dengan hubungan kointegrasi. Spesifikasi VECM mencegah hubungan jangka panjang antara variabel endogen untuk konvergen ke dalam hubungan kointegrasi, tetapi masih memungkinkan dinamisasi jangka pendek. Untuk menetapkan model koreksi kesalahan jejak, Engle dan Granger menggabungkan model kointegrasi dan koreksi kesalahan. Model koreksi kesalahan dapat berasal dari model lag terdistribusi autoregresif selama ada hubungan kointegrasi antar variabel. Selain itu, setiap persamaan dalam model VAR adalah model lag terdistribusi autoregresif. Akibatnya, VECM dianggap sebagai model VAR dengan kendala kointegrasi. Karena VECM memiliki hubungan kointegrasi, ketika ada sejumlah perubahan dinamis jangka pendek, VECM dapat membatasi perilaku variabel endogen dalam jangka panjang dan konvergen dengan hubungan kointegrasinya.
Dengan pengecualian masalah stasioneritas, asumsi VECM yang harus dipenuhi sama dengan VAR. Tidak seperti VAR, VECM harus stasioner pada diferensiasi pertama dan semua variabel harus terdiferensiasi pada turunan pertama (Basuki & Prawoto, 2016). VECM dianggap memiliki kemampuan untuk menyelidiki hubungan ketergantungan antar variabel. Estimasi VECM sangat membantu dalam mengestimasi dampak jangka pendek dan jangka panjang dari variabel dalam data rangkaian waktu (Ristianti & Purwadi, 2019).
Diasumsikan � � = (� 1� , � 2� , …, � �� ) sebagai deret waktu stokastik k-dimensional, t = 1, 2, …, T dan � � , I (1), masing-masing � � ~ I(1), I = 1, 2, …, k dipengaruhi oleh deret waktu eksogen dimensi-d � � = ( � 1� , � 2� , � 3� , …, � �� ), maka model VAR dapat diterapkan sebagai berikut.
� � = � 1 � �−1 + � 1 � �−2 + � � � �−� + �� � +  � , t = 1, 2, …, T Jika � � tidak terpengaruh oleh deret waktu eksogen dimensi-d � � = ( � 1� , � 2� , � 3� , …, � �� ), maka model rumus VAR dapat ditulis sebagai berikut.
� � = � 1 � �−1 + � 1 � �−2 + � � � �−� +  � , t = 1, 2, …, T Dengan transformasi kointegrasi formula tersebut, didapatkan:
∆� � = � �−1 + �=1 �−1 � � ∆� �−1 +  � Dimana: = �=1 � � � − � � � = − �=�+1 � � � Jika memiliki hubungan kointegrasi, maka � �−1 ~ I(0) dan rumus di atas dapat ditulis sebagai berikut.
∆� � = �� ' � �−1 + �=1 �−1 � � ∆� �−1 +  �
Dimana � ' � �−1 = ��� �−1 untuk menunjukkan korelasi antara variabel dalam ekuilibrium jangka
panjang, istilah koreksi kesalahan dapat ditulis sebagai berikut:
∆� � = ���� �−1 + �=1 �−1 � � ∆� �−1 +  �
Formula tersebut adalah model koreksi kesalahan vector (VECM), dimana setiap persamaan adalah model koreksi kesalahan.
Tahapan yang harus dilalui dalam menggunakan metode VECM adalah sebagai berikut:
1. Uji Stationeritas Data Kondisi data yang stasioner atau tidak stasioner adalah konsep penting yang harus diingat saat melakukan analisis dengan data seri waktu. Data yang berfluktuasi di sekitar rata-rata dan cenderung mendekati rata-rata disebut data stasioner. Data ekonomi time series pada umumnya bersifat stokastik (memiliki trend yang tidak stasioner / data tersebut memiliki akar unit). Sangat sulit untuk mengestimasi model jika data memiliki akar unit, karena nilainya cenderung berubah jauh dari rata-rata.
Uji stationeritas ini merupakan pengujian dengan akar unit ( unit root test ). Untuk menguji kestasioneran data seri waktu, uji akar unit menjadi semakin populer. Tujuan uji ini adalah untuk mengetahui apakah tingkat stasioneritas suatu bariabel terpenuhi atau tidak. Akar-akar unit tidak ada jika variabel stasioner, sebaliknya ada akar-akar unit jika variabel tidak stasioner.
2. Uji Panjang Lag Optimal
Dalam model VECM, lag optimal sangat penting. Estimasi VAR bergantung pada panjang lag yang digunakan. Penentuan jumlah lag (ordo) yang akan digunakan dalam model VAR dapat ditentukan berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) ataupun Hannan Quinnon (HQ). Untuk menghilangkan masalah autokorelasi dalam sistem VAR, pengujian panjang lag optimal diharapkan tidak lagi muncul. Sangat penting untuk memilih panjang lag yang cukup untuk variabel yang akan dimasukkan ke dalam model VECM sehingga dinamika sisten yang akan dimodelkan dapat dimodelkan. Panjang lag variabel yang masuk ke dalam model VECM harus cukup panjang untuk memodelkan dinamika sistem.
3. Uji Stabilitas Model VAR Sebelum melakukan analisis lebih lanjut, stabilitas VAR harus diuji karena hasil estimasi VAR yang akan digunakan untuk menggabungkan model koreksi kesalahan. Apabila seluruh nilai modulus di bawah 1, maka model VAR memenuhi kondisi stabilitas.
4. Uji Kointegrasi Uji kointegrasi harus dilakukan sebelum pemodelan VECM. Korelasi jangka panjang antara variabel dalam sistem dimungkinkan oleh adanya variabel non-stasioner, menurut Engle-Granger. Untuk mengetahui apakah variabel yang diamati seimbang dalam jangka panjang, konsep kintegrasi sangat penting.

## 5. Estimasi dan Analisis VECM
VECM adalah model VAR dengan satu atau lebih hubungan kointegrasi untuk runtun waktu yang tidak stasioner. Salah satu cara untuk melihat perilaku dinamis VECM adalah dengan melihat bagaiman asetiap variabel dependen menanggapi guncangan atau shock pada variabel sendiri atau pada variabel dependen lainnya. Ada dua cara untuk dapat melihat karakteristik

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
model VECM, yaitu melalui Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) . Model VECM memiliki satu persamaan untuk setiap variabel (sebagai variabel dependen). VECM mempunyai ciri khas dengan dimasukkannya unsur Error Correction Term (ECT) dalam model.
6. Analisis Variance Decomposition (VD) Variance Decomposition (VD) atau biasa disebut Forecast Error Variance Decomposition (FEVD), yaitu dekomposisi ragam kesalahan peramalan membagi inovasi pada suatu variabel dengan elemen-elemen variabel lainnya. Variance Decomposition merupakan komonen VECM yang digunakan untuk menghitung perkiraan varians error variabel, lebih tepatnya seberapa besar kapasitas satu variabel untuk menjelaskan variabel lain atau variabel itu sendiri.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Stasioneritas
Dalam metode VECM, langkah utama dalam memperoleh estimasi VECM adalah dengan dilakukan uji stationeritas data pada variabel secara bersama-sama atau serentak. Uji stationer dilakukan untuk memastikan bahwa nilainya tidak berubah lebih dari rata-ratanya, sehingga sulit untuk mengestimasikan model. Uji stationer yang dilakukan adalah uji ADF ( Augmented Dickey Fuller ) dengan menggunakan taraf nyata sebesar 5%. Unit root ADF ( Augmented Dickey Fuller ) dan PP ( Phillips-Perron ) yang fiterima secara umum untuk uji EKS, IMP, INF, KURS, ULN, dan CD. Jika nilai probabilitasnya berada di atas taraf 5%, maka H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti data tersebut mengandung akar unit atau tidak stationer. Sebaliknya, jika probablitasnya berada di bawah taraf 5%, maka H0 ditolak dan H1 diterima yang artinya adalah data tersebut tidak mengandung akar unit atau stationer.
Tabel 1.
Hasil Uji Statoneritas Metode Data level First Differences t Statistik Prob t Statistik Prob Levin, Lin & Chu -1.32937 0.0919 -21.1668 0.0000 ADF 13.8654 0.3094 369.864 0.0000 PP 22.5617 0.0317 1538.62 0.0000 Sumber: Hasil Olahan Eviews 12
Pada Tabel 1 diketahui bahwa semua data pada tingkat level tidak stationer dilihat dari nilai ADF t-Statistik 13.8654 dan probabilitas 0.3094 melebihi taraf 5% atau nilai p lebih besar dari 0.05, yang berarti bahwa pada tingkat signifikansi 5%, H0 yang mengklaim ada unit root (tidak stasioner) tidak dapat ditolak (diterima) dan H1 dapat ditolak. Untuk mendapatkan data yang stationer, maka dilanjutkan dengan uji stationer pada tingkat first differences. Hasil uji stationer pada tingkat first difference , diketahui bahwa semua data sudah stationer dilihat dari nilai ADF t- Statistik 369.864 dan probabilitas 0.0000 berada di bawah taraf 5% atau nilai p lebih kecil dari 0.05, yang berarti bahwa pada tingkat signifikansi 5% data stationer, maka H0 dapat ditolak dan H1 diterima.
Uji Panjang Lag Optimal Panjang lag yang digunakan memengaruhi estimasi VAR. Lag optimal untuk model VAR dipilih berdasarkan kriteria seperti LR model, Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC), dan Hannan-Quinn Information Criterion (HQ). Kriteria-kriteria ini digunakan untuk mengevaluasi performa dari model dengan jumlah lag yang berbeda, dengan tujuan untuk menemukan jumlah lag yang terbaik dan untuk mengatasi
masalah autokerlasi VAR. AIC biasanya lebih baik dalam memilih jumlah lag yang diperlukan untuk menggambarkan data dengan tepat, sementara SC dan HQ cenderung memilih model yang lebih sederhana. Panjang lag ditentukan dengan mempertimbangkan jumlah tanda bintang yang paling banyak di antara lima kriteria tersebut, jika beberapa tanda bintang berada pada kecepatan yang sama, kecepatan tersebut digunakan.
Tabel 2.
Hasil Uji Panjang Lag Optimal Lag LR FPE AIC SC HQ 0 NA
0.094564
14.66858
14.95654* 14.75420 1 79.17020* 0.027935 13.37673 15.39248 13.97612* 2 44.41845 0.026372* 12.87065* 16.61418 13.98380
Sumber: Hasil Olahan Eviews 12 Pada Tabel 2 di atas, diketahui bahwa terdapat 2 lag yang beberapa tanda bintang memiliki lag yang sama, yaitu lag 1 dan 2. Sehingga, pada kasus ini AIC digunakan untuk memilih dan menunjukkan bahwa lag 2 adalah pilihan yang optimal, yang bisa diartikan bahwa data historis hingga dua periode sebelumnya relevan untuk memprediksi nilai saat ini dari variabel endogen.
Uji Stabilitas Model VAR Untuk memastikan bahwa respons impulsif dan pembagian varian tidak vald karena VAR yang tidak stabil, uji stabilitas model VAR dilakukan. Sistem VAR yang memiliki kurang dari satu modulus di seluruh akar rootnya dianggap stabil (Basuki, 2016). Kondisi stabilitas model VAR diuji dengan menganalisis sumber polinominal karakteristik. Jika modulus dari semua akar root kurang dari 1, maka tidak ada akar di luar lingkaran satuan, yang berarti model VAR tersebut stabil.
Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas Model VAR Root Modulus -0.894813 0.894813 -0.742304 - 0.470715i 0.878970 -0.742304 + 0.470715i 0.878907 -0.336123 - 0.698790i 0.775427 -0.336123 + 0.698790i 0.775427 -0.609799 - 0.331984i 0.694311 -0.609799 + 0.331984i 0.694311 -0.306178 - 0.570741i 0.647681 -0.306178 + 0.570741i 0.647681 -0.056526 - 0.645037i 0.647509 -0.056526 + 0.645037i 0.647509 -0.150193 0.150193

## Sumber: Hasil Olahan Eviews 12
Dari hasil Tabel 3 di atas, ada bukti bahwa model VAR memenuhi kondisi stabilitas karena setiap akar root memiliki nilai modulus di bawah 1.
Uji Kointegrasi
Ada tidaknya hubungan jangka panjang antara variabel dievaluasi melalui uji kointegrasi. Tahapan VECM dapat dilanjutkan jika ada hubungan kointegrasi masing-masing variabel. Pada penelitian ini, uji statistik Johansen Tracee digunakan untuk menguji kointegrasi. Kriteria nilai trace statistic harus lebih besar dari nilai kritis dengan tingkat signifikansi 5%. Ini menunjukkan bahwa H0 yang mengklaim tidak ada kointegrasi ditolak, dan H1 yang mengklaim ada kointegrasi diterima (Basuki, 2016).

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
1522
Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.950923 283.4378 95.75366 0.0000 At most 1 * 0.880307 199.0355 69.81889 0.0000
At most 2 *
0.854010 139.5963 47.85613 0.0000
At most 3 *
0.801068 85.71815 29.79707 0.0000
At most 4 *
0.573712 40.50401 15.49471 0.0000
At most 5 *
0.447848 16.63012 3.841466 0.0000
Trace test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Sumber: Hasil Olahan Eviews 12 Dalam Tabel 4 di atas, diketahui bahwa terdapat 6 variabel terkointegrasi. Hipotesis nol bahwa tidak ada kointegrasi (None) ditolak karena nilai Trace Statistic (283.4378) lebih besar dari Critical Value (95.75366) pada level signifikansi 0.05, dengan p-value 0.0000. Hal ini juga ditunjukkan untuk 1, 2, 3, 4, dan 5 vektor kointegrasi. Dalam setiap kasus, Trace Statistic lebih besar dari Critical Value yang sesuai, dan p-value tetap 0.0000, menunjukkan bahwa hasil menolak H0 karena terdapat adanya kointegrasi, sehingga H1 diterima.
Estimasi dan Analisis VECM (Uji VECM) Uji model VECM menunjukkan korelasi antara jangka panjang dan jangka pendek, di mana variabel cenderung menyesuaikan atau beradaptasi dengan variabel lainnya dalam jangka pendek, dan dalam jangka panjang, titik keseimbangan muncul.
Tabel 5. Hasil Estimasi VECM Jangka Pendek Variabel Koefisien t-Statistik
CointEq1
-0.177400 [-2.21009] D(LOG_ULN(-1)) 0.025351
[0.11259] D(LOG_ULN(-2)) -0.187864 [-1.07768] D(LOG_KURS(-1)) -0.025824 [-0.06842] D(LOG_KURS(-2)) -0.203324 [-0.66935]
D(LOG_INF(-1)) 0.574043
[1.79935]
D(LOG_INF(-2)) 0.393116
[1.52161]
D(LOG_IMP(-1)) 0.683404 [[1.55275] D(LOG_IMP(-2)) 0.108786 [0.37290] D(LOG_EKS(-1)) 0.654481 [1.80716] D(LOG_EKS(-2))
0.151432 [0.52880] D(LOG_CD(-1))
-0.555404
[-2.40940]
D(LOG_CD(-2))
-0.018437
[-0.07441] C -0.033409 [-0.25846]
Sumber: Hasil Olahan Eviews 12 Hasil dari estimasi VECM pada Tabel 5 menunjukkan bahwa pada estimasi jangka pendek D(LOG_ULN(-1)) pada D(LOG_CD) memiliki koefisien 0.025351 dan t-statistik 0.11259, yang tidak signifikan pada level 5% maupun 10% karena nilainya jauh di bawah ambang batas 1.708. Hasil estimasi jangka pendek D(LOG_KURS(-1)) pada D(LOG_CD) memiliki koefisien - 0.025824 dan t-statistik -0.06842, juga tidak signifikan pada level 5% maupun 10%. Hasil estimasi jangka pendek D(LOG_INF(-1)) pada D(LOG_CD) dengan koefisien 0.574043 dan t- statistik 1.79935 signifikan pada level 10% tetapi tidak pada level 5%. Hasil estimasi dalam
1523
jangka pendek D(LOG_IMP(-1)) pada D(LOG_CD) memiliki koefisien 0.683404 dengan t- statistik 1.55275, tidak signifikan pada level 5% namun hampir signifikan pada level 10%. Hasil estimasi dalam jangka pendek D(LOG_EKS(-1)) pada D(LOG_CD) dengan koefisien 0.654481 dan t-statistik 1.80716 juga signifikan di level 10%, tetapi tidak pada level 5%. Hasil estimasi dalam jangka pendek untuk D(LOG CD(-1)) pada D(LOG_CD), koefisien adalah -0.555404 dengan t-statistik -2.40940 signifikan pada level 5% menunjukkan bahwa nilai cadangan devisa selama periode sebelumnya mengalami penyesuaian yang negatif terhadap nilai cadangan devisa saat ini. Sedangkan untuk D(LOG_INF(-1)) dan D(LOG_EKS(-1)) signifikan pada level 10%, menunjukan bahwa inflasi dan ekspor dapat meningkatkan Cadangan devisa.

## Analisis Impulse Response Function (IRF)
Analsis Impulse Response Funcition ini menunjukkan reaksi suatu variabel terhadap shock atau guncangan melacak respons dinamika setiap variabel saat ada guncangan sebesar standar eror. Respon ini menunjukkan bahwa shock variabel dependen mempengaruhi variabel independen. Seberapa cepat suatu variabel merespon perubahan variabel lainnya dapat dilihat dari hasil uji IRF ini.
-.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_ULN -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_KURS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_INF -.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_IMP -.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_EKS -.4
.0 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_ULN to LOG_CD .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_ULN .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_INF .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_IMP .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_EKS .0 .2 .4 2 4 6 8
10 Response of LOG_KURS to LOG_CD
-.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_ULN -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_KURS -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_INF -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8
10
Response of LOG_INF to LOG_IMP -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_EKS -.2 .0 .2 .4
.6 2 4
6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_CD
.0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_ULN .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_KURS .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_INF .0 .2 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_IMP .0 .2 .4
2 4
6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_EKS .0
.2 .4
2 4 6
8 10 Response of LOG_IMP to LOG_CD
-.4 -.2 .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_INF
-.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_IMP
-.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6
8
10
Response of LOG_EKS to LOG_EKS -.4 -.2
.0 .2 .4 2 4 6
8 10 Response of LOG_EKS to LOG_CD
-.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2
2 4 6
8
10
Response of LOG_CD to LOG_EKS -.4
-.2
.0
.2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_CD
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
-.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_ULN -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_KURS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_INF -.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_IMP -.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_EKS -.4 .0 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_ULN to LOG_CD .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_ULN .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_INF .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_IMP .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_EKS .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_KURS to LOG_CD
-.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_ULN -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_KURS -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8
10
Response of LOG_INF to LOG_INF -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_IMP -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8
10
Response of LOG_INF to LOG_EKS -.2 .0 .2 .4 .6 2 4
6
8 10 Response of LOG_INF to LOG_CD
.0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_ULN .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_KURS .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_INF .0
.2 .4
2 4 6
8 10
Response of LOG_IMP to LOG_IMP .0
.2
.4
2 4 6
8 10
Response of LOG_IMP to LOG_EKS
.0 .2
.4
2 4 6
8 10
Response of LOG_IMP to LOG_CD
-.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 .4 2
4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 .4 2
4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2 .4
2
4
6 8
10
Response of LOG_EKS to LOG_IMP
-.4
-.2 .0 .2 .4 2 4 6
8 10 Response of LOG_EKS to LOG_EKS -.4
-.2 .0 .2 .4 2 4 6
8 10
Response of LOG_EKS to LOG_CD
-.4 -.2 .0 .2 2
4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 2
4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_KURS
-.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2
2 4 6
8 10
Response of LOG_CD to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2
2 4 6
8 10
Response of LOG_CD to LOG_EKS
-.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_CD
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_ULN -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_KURS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_INF -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_IMP -.4 .0 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_ULN to LOG_EKS -.4 .0 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_ULN to LOG_CD .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_ULN .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_INF .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_IMP .0 .2 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_KURS to LOG_EKS
.0 .2 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_KURS to LOG_CD -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_ULN -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_KURS -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_INF -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_IMP -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_EKS
-.2
.0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_CD .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_ULN
.0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_KURS .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_INF
.0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_IMP
.0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_EKS .0 .2
.4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_CD -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_INF
-.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_IMP
-.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_EKS -.4 -.2
.0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_CD -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_ULN -.4
-.2 .0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_KURS
-.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_INF
-.4
-.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_IMP -.4
-.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_EKS -.4 -.2
.0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_CD
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
-.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_ULN -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_KURS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_INF -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_IMP -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_EKS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_CD .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_ULN .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_INF .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_IMP .0 .2 .4 2 4 6 8
10
Response of LOG_KURS to LOG_EKS .0 .2 .4 2 4 6 8
10
Response of LOG_KURS to LOG_CD -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_ULN
-.2 .0 .2 .4

## .6
2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_KURS -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_INF -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_IMP -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_EKS -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_CD .0 .2
.4
2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_ULN .0 .2 .4
2
4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_INF .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_IMP
.0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_EKS
.0 .2
.4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_CD -.4 -.2 .0
.2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2
.4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_IMP -.4 -.2 .0
.2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_EKS -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_CD -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_ULN
-.4
-.2
.0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_KURS
-.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_INF -.4 -.2 .0
.2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_EKS -.4 -.2 .0 .2
2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_CD
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations -.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_ULN -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_KURS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_INF -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_IMP -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_EKS -.4 .0 .4 2 4 6 8
10
Response of LOG_ULN to LOG_CD .0 .2 .4
2
4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_ULN .0 .2 .4
2
4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_KURS .0
.2
.4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_INF .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_KURS to LOG_IMP .0 .2 .4 2
4 6 8 10
Response of LOG_KURS to LOG_EKS .0 .2 .4 2 4
6 8 10
Response of LOG_KURS to LOG_CD -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_ULN -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_KURS -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_INF -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8
10
Response of LOG_INF to LOG_IMP -.2 .0 .2 .4 .6 2
4 6 8
10
Response of LOG_INF to LOG_EKS -.2 .0 .2 .4 .6 2
4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_CD
.0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_ULN .0 .2 .4
2
4 6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_KURS
.0 .2 .4 2 4 6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_INF .0 .2 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_IMP .0 .2 .4
2 4 6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_EKS
.0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_IMP to LOG_CD -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2 .4 2
4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4
6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_EKS -.4 -.2 .0 .2 .4 2 4
6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_CD -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_EKS -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8
10 Response of LOG_CD to LOG_CD
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
-.4 .0 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_ULN -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_KURS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_INF -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_IMP -.4 .0 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_ULN to LOG_EKS -.4 .0 .4 2 4 6 8 10
Response of LOG_ULN to LOG_CD .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_ULN .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_INF .0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_IMP .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_KURS to LOG_EKS .0 .2 .4
2 4 6 8 10
Response of LOG_KURS to LOG_CD -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_ULN -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_KURS -.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_INF -.2 .0 .2 .4
.6
2 4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_IMP -.2 .0 .2 .4 .6 2
4 6 8 10 Response of LOG_INF to LOG_EKS -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10
Response of LOG_INF to LOG_CD .0 .2 .4
2
4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_ULN .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_KURS .0 .2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_INF .0
.2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_IMP .0 .2 .4 2 4 6 8
10
Response of LOG_IMP to LOG_EKS
.0 .2 .4
2 4 6 8 10 Response of LOG_IMP to LOG_CD
-.4 -.2 .0
.2 .4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2
.4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_KURS
-.4 -.2 .0 .2
.4 2 4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_INF
-.4 -.2 .0 .2
.4 2
4 6 8 10 Response of LOG_EKS to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2
.4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_EKS -.4 -.2 .0 .2
.4 2 4 6 8 10
Response of LOG_EKS to LOG_CD -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_ULN -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_KURS -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_INF -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_IMP -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10 Response of LOG_CD to LOG_EKS -.4 -.2 .0 .2 2 4 6 8 10
Response of LOG_CD to LOG_CD
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations

## Gambar 1. Hasil Analisis Impulse Response Function Sumber: Hasil Olahan Eviews 12

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1524
Grafik-gafik pada Gambar 1 di atas disimpulkan bahwa:
a. Utang luar negeri bereaksi terhadap guncangan pada kurs (LOG_KURS), inflasi (LOG_INF), impor (LOG_IMP), ekspor (LOG_EKS), dan cadangan devisa (LOG_CD). Reaksi ini cenderung menunjukkan beberapa perubahan awal tetapi kembali mendekati nol dalam jangka waktu yang diberikan, mengindikasikan tidak adanya pengaruh jangka panjang yang kuat dari variabel-variabel ini terhadap utang luar negeri dalam model.
b. Kurs menunjukkan variasi respons terhadap guncangan pada variabel lain, tetapi tidak ada yang menunjukkan pola yang berarti atau kecenderungan yang signifikan, yang berarti guncangan pada variabel lain tidak memiliki efek jangka panjang yang terlihat pada kurs dalam periode ini.
c. Respons terhadap guncangan pada kurs (LOG_KURS) menunjukkan kenaikan awal, yang mengindikasikan bahwa perubahan dalam kurs dapat memiliki dampak langsung terhadap impor. Guncangan pada inflasi (LOG_INF) dan ekspor (LOG_EKS) tampaknya memiliki efek yang lebih moderat dan stabil terhadap impor. Terhadap cadangan devisa (LOG_CD), impor tampaknya tidak bereaksi banyak, dengan garis respons yang relatif datar dan mendekati nol.
d. Guncangan pada kurs (LOG_KURS) dan inflasi (LOG_INF) menunjukkan sedikit lebih banyak volatilitas dalam respons ekspor, namun masih tidak ada efek jangka panjang yang jelas. Respons terhadap impor (LOG_IMP) dan cadangan devisa (LOG_CD) menunjukkan perubahan yang minim, menunjukkan bahwa dalam model ini, ekspor tidak terpengaruh secara signifikan oleh guncangan dalam variabel-variabel tersebut.
e. Respon terhadap guncangan pada utang luar negeri, kurs, inflasi, impor, dan ekspor umumnya menunjukkan bahwa cadangan devisa berfluktuasi dalam jangka pendek sebelum kembali ke dekat baseline, menandakan tidak adanya perubahan yang berkesinambungan atau signifikan pada cadangan devisa akibat guncangan tersebut. Terakhir, respons cadangan devisa terhadap guncangan pada dirinya sendiri menunjukkan tingkat koreksi diri yang tinggi, yang menunjukkan cadangan devisa cenderung stabil dan kembali ke keadaan awal setelah mengalami guncangan.
KESIMPULAN Berdasarkan penelitian, cadangan devisa Indonesia dipengaruhi oleh ekspor dna impor, nilai tukar rupiahm dan ULN dari tahun 1992 hingga 2002 Penulis mencapai kesimpulan dan jawaban dari rumusan masalah, tujuan penelitian, kerangka pikir, dan hipotesis sebelumnya dengan menggunakan metode Vector Error Correction Model (VECM):
Ekspor dalam jangka panjang maupun jangka pendek berkontribusi positif serta signifikan pada cadangan devisa, sejalan dengan hipotesis yang telah dijabarkan sebelumnya. Ini juga sejalan dengan penelitian Andriyani, dkk (2020). Namun, hal ini tidak sejalan dengan penelitian Setiawan dan Pangidoan (2021), dimana dalam penelitiannya menyatkan bahwa ekspor tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap cadangan devisa Indonesia.
Impor dalam jangka pendek tidak berpengaruh signifikan terhadap cadangan devisa. Ini juga sejalan dengan penelitian Jalunggono, dkk (2020), Dani, dkk (2020), dan Puspitasari, dkk (2023). Sementara impor berdampak besar pada cadangan devisa Indonesia dalam jangka panjang, sejalan dengan hipotesis yang telah dijabarkan sebelumnya. Ini juga sejalan dengan penelitian Heriyatma, dkk (2022) dan Puspitasari, dkk (2023).
Cadangan devisa Indonesia sangat terpengaruh oleh inflasi, baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek. Hal ini sejalan dengan hipotesis yang telah dijabarkan sebelumnya dan
sejalan juga dengan penelitian Syahmiyanti dan Subagyo (2023). Namun, hal ini tidak sejalan dengan penelitian Khusnatun dan Hutajalu (2021), dimana cadangan devisa tidak banyak dipengaruhi oleh inflasi.
Nilai tukar rupiah terhadap dolar AS tidak memiliki dampak yang signifikan dalam jangka pendek, sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rahmawati (2020) dan Sihotang, dkk (2023). Namun, dalam jangka panjang, nilai tukar rupiah tidak memengaruhi cadangan devisa Indonesia. Hal ini sejalan dengan penelitian Astuty (2020).
ULN tidak berdampak signifikan pada cadangan devisa Indonesia dalam jangka pendeek dan itu tidak sesuai dengan hipotesis sebelumnya. Sedangkan dalam jangka panjang, ULN secara signifikan meningkatkan cadangan devisa. Hal itu sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Syahmiyanti dan Subagyo (2023).
Dengan mempertimbangkan hasil analisis dan diskusi, berikut beberapa rekomendasi penelitian ini; yaitu menjaga kestabilan inflasi dan nilai tukar rupiah. Sektor moneter dan fiskal harus menjadi perhatian utama pemerintah dengan tujuan menjaga inflasi dan nilai tukar rupiah tetap stabil dan diharapkan dapat menjadi pendorong pertumbuhan ekonomi. Kegiatan impor harus dikurangi melalui meningkatan produksi barang-barang susbstitusi impor. Hal ini akan mendorong permitaan barang dan jasa local meningkat, sehingga dapat meningkatkan produktivitas produk dalam negri dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini memiliki keterbatasan diantaranya adalah periode penelitian yang digunakan adalah 1992 sampai 2021, dan variabel penelitian yang digunakan masih sangat sederhana.

## DAFTAR REFERENSI
Andriyani, K., Marwa, T., Adnan, N., & Muizzuddin, M. (2020). The determinants of foreign exchange reserves: Evidence from Indonesia. The Journal of Asian Finance, Economics and Business (JAFEB) , 7 (11), 629-636. Astuty, F. (2020). Pengaruh Produk Domestik Bruto, Ekspor Dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Di Indonesia. JPEK (Jurnal Pendidikan Ekonomi dan Kewirausahaan) , 4 (2), 301- 313.
Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2014). Pengantar teori ekonomi . Yogyakarta : Mitra Pustaka Nurani. Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2016). Analisis Regresi Dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: (Dilengkapi Aplikasi SPSS & Eviews). Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada. Dani, S. C. R. (2020). Pengaruh Ekspor Impor dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Tahun 2000-2019. Ecodunamika , 3 (2).
Heriyatma, A., Rafikasari, E. F., & Fahmi, M. F. (2022). The Effect of Gross Domestic Product, Exports, Imports, Exchange Rates, Inflation and External Debt On Indonesia's Foreign Exchange Reserves In 2017-2020 (Study From An Islamic Perspective). Qawãnïn Journal of Economic Syaria Law , 6 (2), 177-198. Huda, E. N., & Widodo, A. (2017). Determinan dan stabilitas ekspor crude palm oil Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 20 (1), 45-66.
Indriany, A. M., Dijirimu, M. A., Anam, H., Sading, Y., & Rafika, I. (2021, February). The Determinant Analysis of the Indonesia’s Foreign Exchange Reserves in 2008–2018. In International Conference on Strategic Issues of Economics, Business and Education (ICoSIEBE 2020) (pp. 51-56). Atlantis Press.
Jalunggono, G., Cahyani, Y. T., & Juliprijanto, W. (2020). Pengaruh Ekspor, Impor Dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Periode Tahun 2004–2018. Jurnal Ekonomi, Bisnis,

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.3, Maret 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Dan Akuntansi , 22 (2), 171-181.
Khusnatun, L. L., & Hutajulu, D. M. (2021). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa Indonesia. Ekono Insentif , 15 (2), 79-92.
Palembangan, I. T., Kumaat, R. J., & Mandeij, D. (2020). Analisis Pengaruh Tingkat Bunga Acuan BI, SIBOR, dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Cadangan Devisa di Indonesia (2011: Q1-2019: Q4). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 20 (02). Pamungkas, P. A., Indrawati, L. R., & Jalunggono, G. (2020). Analisis Pengaruh Ekspor, Impor, Inflasi, Kurs Rupiah, Dan Utang Luar Negeri Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Tahun 1999–2018. DINAMIC: Directory Journal of Economic , 2 (3), 659-674. Puspitasari, P., Putri, R. A., & Dzikrullah, F. A. (2023). Analisis Pengaruh Perdagangan Internasional dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa di Indonesia Periode 2019- 2022. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , 9 (16), 630-646.
Rahmawati, E. Y. (2020). Analisis Pengaruh Ekspor dan Kurs Terhadap Cadangan Devisa Indonesia Tahun 1990-2019. Ecodunamika , 3 (2). Rianda, C. N. (2020). Pengaruh Ekspor Impor Terhadap Cadangan Devisa di Indonesia. AT- TASYRI': Jurnal Ilmiah Prodi Muamalah , 165-173. Setiawan, M. D., & Pangidoan, E. (2021). Pengaruh Kurs, Utang Luar Negeri, Ekspor dan Impor Terhadap Cadangan Devisa Indonesia. Jurnal Sains Ekonomi (JSE) , 2 (2), 21-30. Sihotang, J., Purba, M. L., Nopeline, N., & Ujung, M. S. (2023). Indonesia’s Foreign currency reserves: An Analysis of the Influencing Factors. Indonesian Journal of Business Analytics , 3 (2), 183-196.
Simamora, R. M., & Widanta, A. A. (2021). The Effect of Export Value, Exchange Rate, and Inflation on Indonesia's Foreign Exchange Reserves. International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology , 8 (5), 494-499. Syahmiyanti, K., & Soebagyo, D. (2023). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa Di Indonesia Tahun 2006-2021. Primanomics: Jurnal Ekonomi & Bisnis , 21 (1), 71-81.
Zuwardi, Z., Syahrin, A., Rayana, M. I., Mainaki, H., & Bilal, M. (2023). Analisis Teori Permintaan, Penawaran, Dan Harga Menurut Pandangan Ibnu Khaldun. Innovative: Journal Of Social Science Research , 3 (2), 13204-13215.