## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## DETERMINAN PENGELUARAN KONSUMSI AKHIR RUMAH TANGGA DI JAWA TIMUR

## Abstract
This study aim to examine the determinants of household final consumption expenditures in East Java.  The  determinants  were  investigated  using the system generalized method of moments (SYS- GMM)  model  and  applied  to  data  from  38 regencies/cities in  East  Java from  2011 to  2021. The  implementation  of  SYS-GMM  provides  valid and  consistent  estimates.  The  results  of  the parameter significance test provide evidence that the  lag  of  real  household  final  consumption expenditure,  real  gross  regional  domestic product,  government  spending,  minimum  wage, and  inflation  rate  have  a  significant  positive impact.  Meanwhile, the  open unemployment  rate has  a  significant  negative  impact.  Based  on  the results  of  this  study,  policymakers  must  always maintain  the  stability  of  the  determinants  of  the household's final consumption expenditure.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2022 FEB USK. All rights reserved.
Sugiarto 1
Badan Pusat Statistik E-mail: sugiart@bps.go.id
Keywords: Consumption, Minimum Wage, Unemployment, Inflation, SYS-GMM

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: 22 Juli 2022 Diterima setelah revisi: November 2022 Diterima: November 2022 Dipublikasi: November 2022
1 Sugiarto (*) adalah corresponding author

## 1. Pendahuluan
Perekonomian Jawa Timur selama 2011-2021 berfluktuasi, bahkan cenderung menunjukkan tren  perlambatan.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  merilis  laju  pertumbuhan  ekonomi  provinsi  ini mencapai  6,64%  pada  2012.  Angka  ini  terus  mengalami  perlambatan  hingga  2015  (5,44%). Kondisi ekonomi mulai membaik pada 2016, tetapi kembali memburuk pada 2020 (-2,33%).
Perekonomian  melambat  karena  banyak  faktor,  salah  satunya  adalah  perlambatan  pada pengeluaran  konsumsi  akhir  rumah  tangga  (PKRT).  Pertumbuhan  ekonomi  dan  pertumbuhan PKRT  Jawa  Timur  secara  umum  memiliki  arah  yang  sama  selama  2013-2021.  Gambar  1 memperlihatkan  bahwa  ketika  pertumbuhan  PKRT  melambat,  pertumbuhan  ekonomi  juga mengalami perlambatan.
Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi dan Pertumbuhan PKRT Provinsi Jawa Timur Sumber: BPS (2022)
PKRT  Jawa  Timur  pada  2017  tumbuh  4,51%,  melambat  dibanding  tahun  sebelumnya. Perlambatan  terjadi  pada  pengeluaran  konsumsi  untuk  perumahan,  restoran,  dan  lainnya. Fenomena  ekonomi  ini  menjadi  salah  satu  penyebab  perekonomian  Jawa  Timur  mengalami perlambatan (Kantor Perwakilan Bank Indonesia Provinsi Jawa Timur, 2018).
PKRT Jawa Timur merupakan akumulasi PKRT dari 38 kabupaten/kota di provinsi tersebut. PKRT  sebagian  besar  kabupaten/kota  (22  kabupaten/kota)  secara  agregat  melambat  dari  4,92% pada 2016 menjadi 4,72% pada 2017. Sumbangan dari 22 kabupaten/kota ini terhadap PKRT dan produk domestik regional bruto (PDRB) Jawa Timur masing-masing adalah 59,53% dan 60,83%.
% 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 6.44 6.64 6.57 5.86
5.44 5.57 5.46 5.47 5.53 6.08 5.48 5.62 4.81 4.49 4.60 4.51 4.84 3.57 3.54 2.69 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 -0.83 2020 2021
-2.33
Pertumbuhan ekonomi Pertumbuhan PKRT
Ahli  ekonomi  makro  membahas  PKRT  secara  agregat  karena  beberapa  alasan.  Pertama, PKRT merupakan salah satu ukuran yang menjadi penentu utama kesejahteraan penduduk (Stiglitz dkk.,  2009).  Kemampuan  konsumsi  penduduk  mencerminkan  tingkat  pendapatan.  Selanjutnya, tingkat  pendapatan  merupakan  ukuran  kesejahteraan  finansial.  Kedua,  PKRT  merupakan komponen  dominan  dalam  PDB/PDRB  dari  sisi  permintaan.  PKRT  memberikan  sumbangan terhadap pembentukan PDRB Jawa Timur pada 2021 sebesar 59,29%. Oleh karena peranan yang dominan  dari  PKRT  maka  pemahaman  tentang  dinamikanya  sangat  penting  untuk  memahami fluktuasi  ekonomi  makro  dan  siklus  bisnis  (Gerstberger  dan  Yaneva,  2013).  Ketiga,  PKRT menentukan tabungan agregat. Pembentukan pasokan modal nasional terjadi jika terdapat aliran tabungan dari sistem keuangan (Ezeji dan Ajudua, 2015). Oleh karena itu, tabungan dan konsumsi agregat memiliki dampak jangka panjang yang kuat pada kapasitas ekonomi produktif (Bonsu dan Muzindutsi, 2017).
Tiga  alasan  di  atas  telah  memposisikan  PKRT  sebagai  indikator  ekonomi  makro  esensial. Dengan demikian, analisis PKRT secara lebih mendalam diperlukan. Analisis PKRT memerlukan pemahaman  terhadap  faktor-faktor  penentunya.  Pemahaman  tersebut  berguna  dalam  pemilihan instrumen  kebijakan  yang  lebih  efektif  jika  terjadi  guncangan  pada  berbagai  variabel  ekonomi makro  (Alp  dan  Seven,  2019).  Pemahaman  terhadap  determinan  PKRT  yang  lebih  baik  akan memberikan informasi berharga untuk mendukung pertumbuhan ekonomi (Keho, 2019).
Secara teoritis dan empiris, banyak faktor ekonomi yang menentukan konsumsi rumah tangga. Faktor penentu tersebut antara lain: pendapatan (Keynes, 1936; Sekantsi, 2016; Demyanyk dkk., 2018;  Obinna,  2020),  pengeluaran  pemerintah  (Gali  dkk.,  2007;  Mahmud  dan  Ahmed,  2012; Arapova, 2018), upah minimum (Robinson, 1949; Kaldor, 1955; Kalecki, 1971; Aaronson dkk., 2012; Aaronson dan French, 2013; Dautović dkk., 2019), tingkat pengangguran (Khan dkk., 2015; Alegre dan Pou, 2016; Baiardi dkk., 2019; Ganong dan Noel, 2019), dan tingkat inflasi (Doepke dan Schneider, 2006; Casadio dan Paradiso, 2010; Mian dkk., 2013; Pastor dan Veronesi, 2013; Syazwan dkk., 2017; Bonsu dan Muzindutsi, 2017; Keho, 2019).
Secara  umum  penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode  analisis time  series untuk menginvestigasi  faktor-faktor  penentu  konsumsi  rumah  tangga,  seperti  yang  dilakukan  oleh Casadio dan Paradiso (2010), Khan dkk. (2015), Bonsu dan Muzindutsi (2017), dan Keho (2019). Penelitian lain yang dilakukan Akekere dan Yousuo (2012), Demyanyk dkk. (2018), dan Obinna (2020) menggunakan model regresi linier.
Investigasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi  konsumsi  rumah  tangga  di  Indonesia  masih jarang  dilakukan.  Wiranthi  (2014)  dan  Illahi  dkk.  (2018)  menyelidiki  determinan  pengeluaran
konsumsi rumah tangga di Indonesia menggunakan analisis regresi linier, sedangkan Sugiarto dan Wibowo (2020) menggunakan model first-difference generalized method of moments (FD-GMM). Penelitian ini bertujuan untuk mengungkapkan faktor penentu PKRT di Jawa Timur. Faktor penentu PKRT diselidiki menggunakan model system GMM (SYS-GMM) dan diaplikasikan pada data dari 38 kabupaten/kota selama 2011-2021.  Faktor penentu yang diinvestigasi  pengaruhnya terhadap PKRT riil terdiri dari: lag PKRT riil, PDRB riil, pengeluaran pemerintah, upah minimum kabupaten/kota, tingkat pengangguran, dan tingkat inflasi. Penelitian ini berkontribusi pada literatur  karena  studi  empiris  terdahulu  pada  umumnya  menggunakan  analisis time  series pada tingkat nasional atau lintas negara.

## 2. Tinjauan Teoritis

## Absolute Income Hypothesis (AIH)
AIH dikemukakan oleh Keynes (1936). Keynes menyatakan bahwa tingkat pendapatan saat ini  menjadi  penentu  dominan  dari  pengeluaran  konsumsi  saat  ini.  Menurut  Jhingan  (2009), hipotesis/proposisi Keynes tersebut memiliki tiga makna, yaitu pengeluaran konsumsi saat ini: 1) terutama tergantung pada pendapatan absolut saat ini, 2) fungsi positif dari pendapatan saat ini, dan 3) semakin tinggi pendapatan saat ini, semakin banyak pengeluaran konsumsi.

## Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Terhadap Konsumsi
Kaum  Keynesian  mengemukakan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  akan  menghasilkan multiplier effect pada pengeluaran konsumen (Mahmud dan Ahmed, 2012). Multiplier effect ini terjadi ketika rumah tangga mulai menghabiskan pendapatan tambahan yang diterima dari peluang kerja  yang  dibiayai  pengeluaran  pemerintah.  Mereka  yang  memperoleh  pendapatan  tambahan seharusnya mengonsumsi lebih banyak.
Model  IS-LM  juga  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  hubungan  pengeluaran  pemerintah dengan konsumsi rumah tangga. Kenaikan pengeluaran pemerintah dapat meningkatkan konsumsi agregat.  Dengan  demikian,  efek  ekspansi  pengeluaran  pemerintah  pada  output  semakin  kuat. Dalam  model  IS-LM,  pengeluaran  konsumsi  merupakan  fungsi  dari  tingkat  pendapatan  dari konsumen (Gali dkk., 2007).

## Pengaruh Upah Minimum Terhadap Konsumsi
Upah minimum yang lebih tinggi berpotensi meningkatkan konsumsi (Jung dkk., 2020). Ini terjadi  ketika  pekerjaan  relatif  tidak  berubah  dan  pendapatan  tenaga  kerja  meningkat  secara bersamaan. Hal ini menyebabkan peningkatan konsumsi rumah tangga melalui saluran permintaan agregat  Keynesian.  Secara  teoritis,  pekerja  yang  berpenghasilan  rendah,  yang  memiliki
kecenderungan  mengonsumsi  marjinal  yang  tinggi  akan  meningkatkan  konsumsinya  dengan kenaikan upah minimum (Robinson, 1949; Kaldor, 1955; Kalecki, 1971).

## Pengaruh Pengangguran Terhadap Konsumsi
Theory of Precautionary Saving secara tidak langsung menjelaskan pengaruh pengangguran agregat terhadap pengeluaran konsumsi. Menurut teori ini, peningkatan ketidakpastian pendapatan (diukur  dengan  tingkat  pengangguran  agregat)  akan  meningkatkan  tabungan  dan  mengurangi pengeluaran  konsumsi  (Baiardi  dkk.,  2019).  Ganong  dan  Noel  (2019)  mengungkapkan  bahwa pengangguran menyebabkan pendapatan turun dan menghasilkan kebutuhan likuiditas sehingga konsumsi rumah tangga dapat menurun.

## Pengaruh Inflasi Terhadap Pengeluaran Konsumsi
Tingkat inflasi dapat memengaruhi kepercayaan konsumen untuk meningkatkan tabungan dan mengurangi  konsumsi  (Casadio  dan  Paradiso,  2010).  Pastor  dan  Veronesi  (2013)  menyatakan bahwa  tingkat  inflasi  yang  tinggi  menyebabkan  peningkatan  ketidakpastian  inflasi.  Kondisi  ini akan berdampak pada penurunan konsumsi rumah tangga melalui saluran tabungan pencegahan. Sebaliknya,  Doepke  dan  Schneider  (2006)  dan  Mian  dkk.  (2013)  mengemukakan  bahwa ekspektasi  inflasi  yang  lebih  tinggi  dan  tingkat  bunga  riil  yang  lebih  rendah  akan  mengurangi tabungan dan merangsang konsumsi.

## Penelitian Terdahulu
Pendapatan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  memengaruhi  konsumsi.  Penelitian  empiris tentang pengaruh pendapatan terhadap konsumsi rumah tangga sudah banyak dilakukan, seperti: Gali  dkk.  (2007),  Mahmud  dan  Ahmed  (2012),  Sekantsi  (2016),  Demyanyk  dkk.  (2018),  dan Obinna  (2020).  Peneliti-peneliti  tersebut  membuktikan  bahwa  pendapatan  berdampak  positif signifikan terhadap konsumsi rumah tangga. Mereka menggunakan data PDB sebagai proxy dari pendapatan.
Faktor  penentu  konsumsi  berikutnya  adalah  pengeluaran  pemerintah.  Gali  dkk.  (2007)  dan Arapova (2018) menemukan bahwa pengeluaran pemerintah yang semakin tinggi menyebabkan pengeluaran konsumsi rumah tangga juga semakin tinggi.
Variabel lain yang menentukan konsumsi adalah upah minimum. Aaronson dkk. (2012) dan Aaronson  dan  French  (2013)  menemukan  bahwa  kenaikan  upah  minimum  akan  meningkatkan pendapatan dan konsumsi rumah tangga. Penelitian Dautović dkk. (2019) juga menemukan bahwa kenaikan  upah  minimum  menyebabkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam  konsumsi  rumah tangga berpenghasilan rendah di China.
Pengangguran juga memengaruhi konsumsi. Khan dkk. (2015), Alegre dan Pou (2016), dan Arapova  (2018)  menginvestigasi  pengaruh  tingkat  pengangguran  terhadap  konsumsi  rumah tangga.  Hasil  investigasi  menunjukkan  bahwa  dampak  tingkat  pengangguran  pada  konsumsi rumah tangga adalah negatif dan signifikan.
Faktor selanjutnya yang memengaruhi konsumsi adalah tingkat inflasi. Casadio dan Paradiso (2010),  Syazwan  dkk.  (2017),  dan  Keho  (2019)  meneliti  dampak  inflasi  pada  konsumsi  rumah tangga. Hasil penelitian mereka menemukan bahwa inflasi secara negatif signifikan memengaruhi konsumsi  rumah  tangga.  Penelitian  lain  oleh  Bonsu  dan  Muzindutsi  (2017)  menemukan  bukti sebaliknya.

## 3. Metodologi Penelitian

## Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Metode  analisis  model  SYS-GMM diaplikasikan untuk menguji faktor-faktor penentu PKRT di Jawa Timur.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa data panel dari 38  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  selama  2011-2021.  Tabel  1  menyajikan  jenis  data  beserta sumbernya.
Tabel 1. Jenis dan Sumber Data Jenis Data Satuan Sumber Data PKRT Riil Rupiah BPS PDRB Riil Rupiah BPS Belanja Daerah Kabupaten/Kota Rupiah Kementerian Keuangan Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) Rupiah Pemda Provinsi Jawa Timur Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) 1 % BPS Inflasi % BPS Keterangan: 1 Data Tahun 2016 Tidak Tersedia

## Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional dari variabel-variabel dalam model SYS-GMM adalah sebagai berikut:
1. PKRT  mencakup  pengeluaran  rumah  tangga  residen  atas  barang  dan  jasa  untuk  konsumsi akhir (Badan Pusat Statistik, 2022). PKRT menggambarkan konsumsi rumah tangga agregat di suatu daerah. PKRT riil diukur pada harga konstan 2010.
2. PDRB dengan pendekatan pendapatan adalah jumlah pendapatan yang diterima pemilik faktor produksi di suatu daerah dalam satu periode tertentu (Badan Pusat Statistik, 2022). PDRB riil diukur pada harga konstan 2010. PDRB riil merupakan proxy dari pendapatan.
𝑖 , 𝑡
3. Pengeluaran  pemerintah  (PP)  di- proxy dengan  realisasi  belanja  daerah  kabupaten/kota.
Belanja daerah adalah semua kewajiban daerah yang diakui sebagai pengurang nilai kekayaan bersih dalam periode tahun anggaran yang bersangkutan (UU RI No. 33/2004).
4. Upah  minimum  adalah  upah  bulanan  terendah  yang  terdiri  atas  upah  tanpa  tunjangan  atau upah pokok termasuk tunjangan tetap (PP RI No. 78/2015). Upah minimum kabupaten/kota (UMK) merupakan upah minimum yang berlaku di suatu kabupaten/kota.
5. TPT merupakan persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja pada umur 15 tahun ke atas (Badan Pusat Statistik, 2021).
6. Inflasi (INF) adalah persentase kenaikan harga dari paket komoditas (barang dan jasa) yang secara umum dikonsumsi rumah tangga (Badan Pusat Statistik, 2012). Data inflasi umum dari kabupaten/kota sampel penghitungan Indeks Harga Konsumen (IHK) mencerminkan tingkat inflasi. Kabupaten/kota yang tidak menjadi sampel penghitungan IHK menggunakan tingkat inflasi kabupaten/kota lain yang menjadi sampel dalam satu karesidenan yang sama.

## Model Data Panel Dinamis SYS-GMM
Keterkaitan antara pengeluaran konsumsi akhir rumah tangga (PKRT) dengan variabel penentunya dirumuskan sebagai berikut:
𝑃𝐾𝑅𝑇 = 𝑓 ( 𝐿 1. 𝑃𝐾𝑅𝑇 , 𝑃𝐷𝑅𝐵 , 𝑃𝑃 , 𝑈𝑀𝐾 , 𝑇𝑃𝑇 , 𝐼𝑁𝐹 ) ……………………………………… . (1) Persamaan (1) dengan menggunakan regresi panel dinamis adalah sebagai berikut:
𝑙𝑃𝐾𝑅𝑇 𝑖 , 𝑡 = 𝜔 + 𝜑𝑙𝑃𝐾𝑅𝑇 𝑖 , 𝑡− 1 + 𝛿 1 𝑙𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖 , 𝑡 + 𝛿 2 𝑙𝑃𝑃 𝑖 , 𝑡 + 𝛿 3 𝑙𝑈𝑀𝐾 𝑖 , 𝑡 + 𝛿 4 𝑇𝑃𝑇 𝑖 , 𝑡 + 𝛿 5 𝐼𝑁𝐹 𝑖 , 𝑡 + 𝑢 𝑖 , 𝑡 …………………………………………………………… . (2) Dengan 𝑙𝑃𝐾𝑅𝑇 , 𝑙𝑃𝐷𝑅𝐵 , 𝑙𝑃𝑃 , dan 𝑙𝑈𝑀𝐾 masing-masing adalah logaritma natural dari PKRT riil, PDRB riil, pengeluaran pemerintah, dan UMK. 𝑇𝑃𝑇 adalah tingkat pengganguran terbuka, 𝐼𝑁𝐹 adalah  tingkat  inflasi, 𝑖 adalah  kabupaten/kota  penelitian  (38  kabupaten/kota), 𝑡 adalah tahun  penelitian  (2011-2021), 𝜔 adalah  nilai  intercept,  serta 𝜑 dan 𝛿 𝑟 adalah  nilai  koefisien parameter yang diduga (r = 1,…, 5). Istilah error 𝑢 𝑖 , 𝑡 mengikuti model one-way error component berikut:
𝑢 𝑖 , 𝑡 = 𝜆 𝑖 + 𝜀 𝑖 , 𝑡 ……………………………………………………………………… . (3) 𝑢 𝑖 , 𝑡 terdiri  dari 𝜆 𝑖 dan 𝜀 𝑖 , 𝑡 . 𝜆 𝑖 adalah  pengaruh  spesifik  kabupaten/kota  (yang  menangkap heterogenitas kabupaten/kota) dan 𝜀 𝑖 , 𝑡 adalah random disturbance.
Dengan  mengumpulkan  lima  variabel  independen  ( 𝑙𝑃𝐷𝑅𝐵 , 𝑙𝑃𝑃 , 𝑙𝑈𝑀𝐾 , 𝑇𝑃𝑇 , 𝐼𝑁𝐹 )  dalam vektor 𝑋 ′ dan mengubah 𝑙𝑃𝐾𝑅𝑇 menjadi 𝑦 , rumus Persamaan (2) dapat dituliskan:
𝑖 , 𝑡 𝑦 𝑖 , 𝑡 = 𝜔 + 𝜑𝑦 𝑖 , 𝑡− 1 + 𝛿𝑋 ′ + 𝜆 𝑖 + 𝜀 𝑖 , 𝑡 ……………………………………………………………………… (4) Penggunaan lag dari  variabel  dependen  pada  Persamaan  (2)  dan  (4)  dapat  menyebabkan masalah endogenitas sehingga akan menghasilkan penduga yang bias dan tidak konsisten. Oleh karenanya Blundell dan Bond (1998) mengusulkan pendekatan SYS-GMM.
Blundell dan Bond (1998) mengemukakan bahwa ide dasar penggunaan model SYS-GMM adalah  menggunakan lagged  level dari 𝑦 𝑖 , 𝑡 sebagai  variabel  instrumen  persamaan  dalam first difference dan  menggunakan lagged  difference dari 𝑦 𝑖 , 𝑡 sebagai  variabel  instrumen  persamaan dalam level. Dengan demikian, pada model SYS-GMM tidak hanya menggunakan momen kondisi dan matriks variabel instrumen dari model first difference yang dikemukakan oleh Arellano dan Bond (1991). Persamaan (4) dengan menerapkan penduga SYS-GMM adalah sebagai berikut:
Arellano dan Bond (1991) mengemukakan dua uji spesifikasi pada model GMM. Pertama, uji Sargan  berguna  untuk  mengetahui  validitas  penggunaan  variabel  instrumen  yang  jumlahnya melebihi  jumlah  parameter  yang  diduga  (kondisi overidentifying  restriction ).  Hipotesis  nol menyatakan bahwa tidak terdapat masalah validitas instrumen (kondisi overidentifying restriction dalam pendugaan model valid/instrumen valid) atau tidak ada korelasi antara variabel instrumen dengan error  term pada  persamaan  GMM.  Nilai  statistik  uji  Sargan  mengikuti  distribusi Chi- square dengan derajat bebas sebanyak total instrumen dikurangi total parameter yang digunakan. Kedua, uji Arrelano-Bond (A-B) berguna untuk mengetahui konsistensi penduga yang diperoleh dari proses GMM. Hipotesis nol dari uji A-B adalah error term dari first difference orde ke- i tidak memiliki autokorelasi. Penolakan hipotesis nol terjadi ketika nilai statistik uji A-B ( m i ) lebih tinggi dari nilai kritis sebaran normal ( Z ) pada taraf signifikansi α . Model konsisten jika error term dari first  difference pada  orde  ke- 1 terdapat  autokorelasi  sedangkan  pada  orde  ke- 2 tidak  terdapat autokorelasi.
Uji signifikansi parameter berfungsi untuk mengetahui ada tidaknya hubungan, baik secara simultan maupun parsial di dalam model. Secara simultan, signifikansi model diperiksa dengan uji Wald. Hipotesis nol menyatakan variabel independen secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap  variabel  dependen.  Penolakan  hipotesis  nol  terjadi  ketika  nilai  statistik  uji  Wald  lebih tinggi dibanding nilai kritis Chi-square pada taraf signifikansi α dan derajat bebas sebanyak total variabel bebas. Sementara itu, secara parsial signifikansi variabel independen diperiksa dengan uji Z .  Nilai  statistik  uji Z mengikuti  sebaran  normal  ( Z )  dengan  taraf  signifikansi α pada  kondisi hipotesis nol.

## 4. Hasil dan  Pembahasan

## Gambaran Umum Variabel Penelitian
Rata-rata pengeluaran konsumsi akhir rumah tangga (PKRT) riil secara agregat dari 9 kota di Jawa  Timur  tercatat  satu  setengah  kali  lipat  lebih  tinggi  dibanding  29  kabupaten  di  provinsi tersebut  selama  2011-2021.  Setidaknya  ada  dua  faktor  pendukung  yang  menyebabkan  rata-rata PKRT  riil  di  kota  lebih  tinggi.  Pertama,  keadaan  infrastruktur  baik  secara  kualitas  maupun kuantitas di kota yang lebih baik telah mempercepat distribusi produk dari produsen ke konsumen. Kedua, rata-rata kredit konsumsi di kota lebih tinggi. Data Bank Indonesia mengungkapkan bahwa rata-rata  kredit  konsumsi  di  kota  selama  2017-2021  sebesar  Rp7,80  triliun,  dua  kali  lipat  lebih tinggi dibanding di kabupaten yang hanya Rp3,12 triliun.
Serupa dengan PKRT riil,  rata-rata PDRB riil,  UMK, TPT,  dan tingkat inflasi  di  kota juga lebih  tinggi  dibanding  di  kabupaten.  Sementara  itu,  rata-rata  pengeluaran  pemerintah  di  kota tercatat lebih rendah dibanding di kabupaten.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel Keseluruhan Kota Kabupaten Rata-rata PKRT Riil (Triliun Rupiah) 22,34 30,41 19,83 PDRB Riil (Triliun Rupiah) 36,97 55,36 31,27 Pengeluaran Pemerintah (PP) (Triliun Rupiah) 1,96 1,55 2,08 UMK (Juta Rupiah) 1,69 1,79 1,66 TPT (%) 4,51 5,85 4,09 Tingkat Inflasi (%) 3,71 3,76 3,69 Standar Deviasi PKRT Riil (Triliun Rupiah) 33,61 62,32 15,77 PDRB Riil (Triliun Rupiah) 57,31 104,82 27,52 Pengeluaran Pemerintah (PP) (Triliun Rupiah) 1,16 1,88 0,79 UMK (Juta Rupiah) 0,78 0,76 0,78 TPT (%) 1,84 1,98 1,57 Tingkat Inflasi (%) 2,07 2,14 2,05 Koefisien Variasi (%) PKRT Riil 150,46 204,93 79,49 PDRB Riil 155,02 189,33 88,02 Pengeluaran Pemerintah (PP) 59,52 120,85 37,76 UMK 45,84 42,71 46,73 TPT 40,78 33,89 38,40 Tingkat Inflasi 55,86 57,00 55,48
Sumber: Hasil Olah Data dengan Microsoft Excel
Secara  keseluruhan,  UMK  merupakan  variabel  yang  relatif  stabil  dengan  standar  deviasi Rp0,78  juta.  Selanjutnya,  semua  variabel  penelitian  di  38  kabupaten/kota  selama  2011-2021 bervariasi yang ditunjukkan oleh angka koefisien variasi yang lebih dari 1%. Adapun variabel yang paling bervariasi adalah PDRB riil.

## Analisis Model System GMM
Hasil  uji  spesifikasi  model  dengan  pendekatan System GMM  (SYS-GMM)  disajikan  pada Tabel 3. Uji Sargan berguna untuk memverifikasi validitas instrumen. Hasil uji ini membuktikan tidak terdapat masalah validitas instrumen pada model. Nilai statistik uji Sargan 29,7234 di bawah nilai kritis Chi-square (43; 0,05) = 59,3035, menunjukkan tidak ada penolakan hipotesis nol dari instrumen yang valid. Sementara itu, hasil uji Arrelano-Bond menegaskan bahwa penduga bebas dari masalah inkonsistensi. Statistik uji m 1 ( p-value = 0,0133) yang signifikan dan m 2 yang tidak signifikan  ( p-value =  0,9455)  pada α =  5%  menunjukkan  tidak  adanya  autokorelasi  pada error term dari first difference orde ke- 2 , artinya model SYS-GMM konsisten.
Tabel 3. Hasil Estimasi Two-Step SYS-GMM Variabel SYS-GMM Konstanta 2,9881* (6,74) 𝑳𝒂𝒈 𝒍𝑷𝑲𝑹𝑻 0,2622* (11,52) 𝒍𝑷𝑫𝑹𝑩 0,6027* (26,29) 𝒍𝑷𝑷 0,0202* (7,17) 𝒍𝑼𝑴𝑲 0,0213* (2,40) 𝑻𝑷𝑻 -0,0014* (-3,79) 𝑰𝑵𝑭 0,0027* (14,34) Statistik Uji Wald 142.811,11* p-value = 0,0000 Statistik Uji Sargan 29,7234 p-value = 0,9381 Statistik Uji A-B m 1 -2,4754* p-value = 0,0133 m 2 -0,0683 p-value = 0,9455 Keterangan: * menunjukkan signifikan secara statistik pada α = 5%
Uji Wald berguna untuk memeriksa signifikansi paramater secara simultan. Penerapan uji ini menegaskan  adanya  hubungan  di  dalam  model.  Nilai  statistik  uji  Wald  142.811,11  lebih  tinggi dari nilai kritis Chi-square (6; 0,05) = 12,59 menunjukkan penolakan hipotesis nol. Artinya, secara
simultan kelima variabel independen signifikan memengaruhi pertumbuhan PKRT. Perkiraan dari SYS-GMM  juga  menunjukkan  bahwa  setiap  variabel  independen  secara  parsial  berdampak signifikan terhadap pertumbuhan PKRT pada α = 5%.
Koefisien lag dari pertumbuhan pengeluaran konsumsi akhir rumah tangga (PKRT) riil adalah 0,2622. Tanda positif dari variabel ini berarti semakin tinggi PKRT rill tahun sebelumnya akan menarik  lebih  banyak  PKRT  riil  pada  tahun  berjalan.  Kondisi  ini  sekaligus  menunjukkan optimisme  konsumen  dalam  mengonsumsi  barang  dan  jasa  jika  konsumsi  pada  tahun  lalu mengalami peningkatan. Sebaliknya, konsumsi saat ini akan menurun akibat pesimisme konsumen dalam mengonsumsi barang dan jasa dalam satu tahun terakhir. Hasil ini sejalan dengan pemikiran Duesenberry  (1949)  yang  menyatakan  bahwa  tingkat  konsumsi  pada  periode  sebelumnya menentukan pengeluaran konsumsi saat ini.
Pertumbuhan PDRB riil  meningkatkan PKRT riil  di  semua kabupaten/kota di  Jawa Timur. Setiap ada kenaikan PDRB riil sebesar 1% maka akan meningkatkan PKRT riil sebesar 0,6027%, dengan  asumsi  faktor  lainnya  konstan.  Temuan  ini  mengonfirmasi  pandangan  Keynes  (1936). Temuan ini juga memvalidasi hasil penelitian empiris oleh Gali dkk. (2007), Mahmud dan Ahmed (2012), Sekantsi (2016), Demyanyk dkk. (2018), dan Obinna (2020).
Pengaruh positif dari PDRB riil juga menegaskan adanya potensi yang tinggi pada permintaan konsumsi akhir akibat pendapatan riil agregat yang tinggi. Secara tersirat, pemerintah daerah di Jawa  Timur  harus  memanfaatkan  potensi  ini  melalui  penerapan  kebijakan  yang  merangsang peningkatan pendapatan, seperti kebijakan untuk menyerap tenaga kerja lokal bagi para investor yang  ada  di  daerahnya.  Dengan  demikian,  pendapatan  rumah  tangga  di  daerah  tersebut  akan meningkat.  Peningkatan  pendapatan  ini  akan  menarik  rumah  tangga  untuk  mengonsumsi  lebih banyak sehingga secara agregat PKRT riil juga meningkat, dan dengan demikian akan mendorong capaian pertumbuhan ekonomi kabupaten/kota di Jawa Timur yang lebih tinggi.
Upaya  lain  untuk  meningkatkan  pendapatan  masyarakat  adalah  dengan  menciptakan  iklim yang  kondusif  dan  kemudahan  berusaha  bagi  semua  usaha,  baik  skala  mikro,  kecil,  sedang, maupun  besar.  Upaya  tersebut  dapat  menjadi  motor  penggerak  bagi  peningkatan  surplus  usaha bruto  (SUB).  SUB  secara  agregat  merupakan  komponen  utama  dalam  PDB/PDRB  menurut pendapatan. Komponen ini menjadi penyumbang utama pendapatan agregat di Jawa Timur yakni 49,24% pada 2016.
Faktor  pengeluaran  pemerintah  (PP)  secara  statistik  berdampak  signifikan  pada  PKRT  riil. PKRT riil meningkat 0,0202% akibat pengeluaran pemerintah yang meningkat 1%. Secara khusus, tanda  positif  dari  pengeluaran  pemerintah  menegaskan  bahwa  kebijakan  fiskal  ekspansif  dapat
berguna untuk mendorong pertumbuhan PKRT riil. Belanja pemerintah seringkali ditujukan untuk mengatasi  fluktuasi  ekonomi.  Instrumen  kebijakan  fiskal  ini  dapat  memengaruhi  kesejahteraan konsumen  secara  langsung  (Ma,  2019).  Penelitian  Blanchard  dan  Perotti  (2002)  membuktikan bahwa pengeluaran pemerintah yang lebih tinggi merupakan instrumen yang relatif efisien bagi pertumbuhan yang didorong oleh konsumsi.
Pemerintah sudah menempuh kebijakan fiskal ekspansif melalui saluran belanja pemerintah, seperti: pemberian raskin, subsidi listrik dan BBM, dan dana operasional sekolah. Pemerintah juga telah  meningkatkan  belanja  pegawai  negeri  sipil  melalui  pemberian  tunjangan  kinerja  daerah. Kebijakan ini ditempuh agar daya beli masyarakat meningkat.
Hasil penelitian ini memvalidasi pandangan Kaum Keynesian. Mereka mengemukakan bahwa peningkatan  pengeluaran  pemerintah  seharusnya  menciptakan  peluang  peningkatan  pendapatan sehingga  akan  meningkatkan  “permintaan  efektif”.  Orang-orang  yang  memperoleh  pendapatan tambahan  seharusnya  mengonsumsi  lebih  banyak,  dan  dengan  demikian  akan  meningkatkan permintaan agregat (Mahmud dan Ahmed, 2012). Hasil penelitian ini juga sejalan dengan model IS-LM  yang  memprediksi  peningkatan  konsumsi  agregat  akibat  pengeluaran  pemerintah  yang meningkat (Gali dkk., 2007). Beberapa studi empiris lainnya, seperti yang dilakukan oleh Arapova (2018) dan Keho (2019) memvalidasi dampak positif dari pengeluaran pemerintah terhadap PKRT riil.
Variabel  upah minimum  kabupaten/kota  (UMK)  secara statistik juga berdampak signifikan terhadap  PKRT  riil.  PKRT  riil  meningkat  0,0213%  akibat  kenaikan  UMK  1%.  Secara  khusus, tanda  positif  dari  UMK  menegaskan  bahwa  kebijakan  penetapan  UMK  dapat  berguna  untuk mendorong  pertumbuhan  PKRT  riil.  Kenaikan  UMK  di  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  tidak mengubah pekerjaan relatif yang ada secara signifikan sehingga pendapatan pekerja meningkat. Hal ini menyebabkan kenaikan konsumsi rumah tangga.
Pengaruh  positif  dari  UMK  juga  mengindikasikan  adanya  redistribusi  pendapatan  secara menguntungkan  kepada  rumah  tangga  berpenghasilan  rendah  dengan  kecenderungan mengonsumsi  yang  lebih  tinggi  (Freeman,  1996).  Dengan  demikian,  jika  dampak  positif mendominasi dampak negatif maka kenaikan upah minimum akan meningkatkan konsumsi.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  temuan  Aaronson  dkk.  (2012),  Aaronson  dan  French (2013), dan Dautović dkk. (2019). Ketiga penelitian tersebut menemukan bahwa kenaikan upah minimum akan meningkatkan konsumsi rumah tangga.
Tingkat pengangguran adalah faktor lain yang menentukan konsumsi rumah tangga melalui pengaruhnya terhadap pendapatan riil. Tingkat pengangguran agregat yang semakin tinggi
menyebabkan ketidakpastian pendapatan yang semakin tinggi. Kondisi ini sesuai dengan Theory of Precautionary Saving (Baiardi dkk., 2019). Tanda negatif pada koefisien tingkat pengangguran terbuka  memvalidasi  berlakunya Theory  of  Precautionary  Saving pada  penelitian  ini. Beberapa penelitian empiris yang mendukung hasil penelitian ini adalah Khan dkk. (2015), Alegre dan Pou (2016), dan Arapova (2018).
Data BPS menunjukkan bahwa proporsi penganggur dengan pendidikan sekolah menengah atas  di  semua  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  pada  2020  berkisar  29,13-67,70%.  Proporsi  ini menempatkan  penganggur  dengan  tingkat  pendidikan  tersebut  mendominasi  struktur pengangguran terbuka di hampir seluruh kabupaten/kota di Jawa Timur. Pemberian pelatihan kerja baik bagi penganggur maupun calon angkatan kerja merupakan salah satu kebijakan yang dapat ditempuh. Kebijakan tersebut akan menciptakan tenaga kerja yang siap kerja dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan, dan dengan demikian jumlah penganggur dapat ditekan. Dengan demikian, pendapatan agregat akan meningkat dan akhirnya konsumsi rumah tangga juga meningkat.
Tingkat  inflasi  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  pada  PKRT  riil.  PKRT  riil  meningkat 0,0027%  akibat  inflasi  yang  meningkat  1%,  dengan  asumsi  faktor  lainnya  konstan.  Ini mengindikasikan bahwa adanya inflasi ikut andil dalam menjaga daya beli masyarakat sehingga mendorong  peningkatan  konsumsi  rumah  tangga  Jawa  Timur  selama  2011-2021.  Meskipun demikian,  tingkat  inflasi  yang  tinggi  dapat  menimbulkan  distorsi  dan  ketidakpastian  dalam perekonomian  sehingga  akan  mengurangi  konsumsi  agregat  dan  mengancam  pertumbuhan ekonomi (Obinna, 2020). Oleh karena itu, Pemerintah Daerah di Jawa Timur dan Bank Indonesia harus terus menjaga besaran inflasi agar selalu berada pada target yang telah ditetapkan.  Pengaruh positif signifikan dari tingkat inflasi pada PKRT riil ini mengonfirmasi hasil penelitian Bonsu dan Muzindutsi (2017) yang membuktikan bahwa tingkat inflasi secara positif signifikan memengaruhi konsumsi rumah tangga.

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan
Model  SYS-GMM  memberikan  perkiraan  yang  valid  dan  konsisten.  Penelitian  ini menemukan  bahwa  semua  variabel  independen,  yaitu: lag PKRT  riil,  PDRB  riil,  pengeluaran pemerintah, UMK, TPT, dan tingkat inflasi secara simultan dan parsial signifikan memengaruhi PKRT riil.
Variabel lag PKRT  riil  secara  positif  dan  signifikan  memengaruhi  PKRT  riil.  Kebijakan pemerintah harus mulai berorientasi ke permintaan domestik yang lebih tinggi karena konsumsi rumah  tangga  merupakan  faktor  penentu  utama  pertumbuhan  ekonomi  kabupaten/kota  di  Jawa
Timur.  Selanjutnya,  faktor  PDRB  riil  sebagai proxy pendapatan  saat  ini  secara  positif  dan signifikan memengaruhi PKRT riil. Bukti ini menegaskan berlakunya Absolute Income Hypothesis (AIH) di semua kabupaten/kota di Jawa Timur.
Pengaruh  positif  dari  pengeluaran  pemerintah  memberikan  sinyal  bahwa  kebijakan  fiskal ekspansif efektif untuk meningkatkan konsumsi rumah tangga. Selanjutnya, dampak positif dari UMK  memberikan  sinyal  kepada  pemerintah  daerah  agar  dalam  penetapan  upah  minimum diupayakan agar dapat meningkatkan lapangan kerja dan konsumsi.
Tingkat  pengangguran  terbuka  yang  memiliki  koefisien  negatif  memberikan  sinyal  kepada pemerintah untuk mengambil kebijakan strategis dalam menekan jumlah penganggur. Pemerintah dan  pemangku  kepentingan  terkait  dapat  memberikan  pelatihan  kerja,  menciptakan  dan memperluas  lapangan  pekerjaan,  serta  menarik  lebih  banyak  investor.  Sementara  itu,  dampak positif dari inflasi memberikan sinyal kepada otoritas moneter dan pemerintah daerah untuk tetap mengendalikan  inflasi.  Salah  satu  caranya  adalah  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas infrastruktur. Upaya ini dapat memperlancar rantai pasokan dan distribusi barang dan jasa.
Studi  ini  hanya  meneliti  dampak  dari  beberapa  faktor  ekonomi  makro  pada  pengeluaran konsumsi  akhir  rumah  tangga  riil.  Oleh  karena  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat  mengakomodir faktor ekonomi makro lainnya dan faktor non-ekonomi yang menentukan konsumsi rumah tangga, seperti: investasi, tabungan, kredit, suku bunga, dan penduduk.

## Daftar Pustaka
Aaronson, D., Agarwal,  S., &  French, E. (2012). The spending  and debt  response to  minimum wage hikes. American Economic Review , 102 (7), 3111-3139. doi:10.1257/aer.102.7.3111
Aaronson,  D.,  &  French,  E.  (2013).  How  does  a  federal  minimum  wage  hike  affect  aggregate household spending? Chicago Fed Letter , 313.
Akekere,  J.,  &  Yousuo,  P.  O.  J.  (2012).  Empirical  analysis  of  change  in  income  on  private consumption expenditure in Nigeria from 1981 to 2010. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences , 2 (11), 321-331.
Alegre, J., & Pou, L. (2016). Consumption, unemployment and the Great Recession. International Journal of Manpower , 37 (4), 724-743. doi:10.1108/ijm-04-2015-0067
Alp, E., & Seven, U. (2019). The dynamics of household final consumption: The role of wealth channel. Central Bank Review , 19 (1), 21-32. doi:10.1016/j.cbrev.2019.03.002
Arapova,  E.  (2018).  Determinants  of  household  final  consumption  expenditures  in  Asian Countries:  A  panel  model,  1991-2015. Applied  Econometrics  and  International Development , 18 (1), 121-140.
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies , 58 (2), 277- 297. doi:10.2307/2297968
Badan Pusat Statistik. (2012). Data strategis BPS . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2021). Keadaan angkatan kerja di Indonesia Agustus 2021 . Jakarta: BPS- Statistics Indonesia.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Produk  domestik  regional  bruto  provinsi-provinsi  di  Indonesia menurut pengeluaran, 2017-2021 . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Baiardi,  D.,  Magnani,  M.,  &  Menegatti,  M.  (2019).  The  theory  of  precautionary  saving:  an overview  of  recent  developments. Review  of  Economics  of  the  Household . doi:10.1007/s11150-019-09460-3
Blanchard,  O.,  &  Perotti,  R.  (2002).  An  empirical  characterization  of  the  dynamic  effects  of changes  in  government  spending  and  taxes  on  output. Quarterly  Journal  of  Economics , 117 (4), 1329-1368. doi:10.1162/003355302320935043
Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics , 87 (1), 115–143. doi:10.1016/s0304-4076(98)00009-8
Bonsu,  C.  O.,  &  Muzindutsi,  P.  F.  (2017).  Macroeconomic  determinants  of  household consumption expenditure in Ghana: A multivariate cointegration approach. International Journal of Economics and Financial Issues , 7 (4), 737-745.
Casadio,  P.,  &  Paradiso,  A.  (2010).  Inflation  and  consumption  in  a  long  term  perspective  with level shift. MPRA Paper , 25980 .
Dautović, E., Hau, H., & Huang, Y. (2019). Consumption response to minimum wages: evidence from Chinese households. Europe Central Bank Working Paper, 2333.
Demyanyk, Y., Hryshko, D., Luengo-Prado, M. J., & Sorensen, B. E. (2018). The rise and fall of consumption in the 2000s: A tangled tale. Economica , 1-37. doi:10.1111/ecca.12272
Doepke, M., & Schneider, M. (2006). Inflation and the redistribution of nominal wealth. Journal of Political Economy , 114 (6), 1069-1097. doi:10.1086/508379
Duesenberry,  J.  S.  (1949). Income,  saving  and  the  theory  of  consumer  behavior .  Cambridge: Harvard University Press.
Ezeji,  C.  E.,  &  Ajudua,  E.  I.  (2015).  Determinants  of  aggregate  consumption  expenditure  in Nigeria. Journal of Economics and Sustainable Development , 6 (5), 164-168.
Freeman,  R.  B.  (1996).  The  minimum  wage  as  a  redistributive  tool. The  Economic  Journal, 106 (436), 639-649. doi:10.2307/2235571
Gali,  J.,  Lopéz-Salido,  D.  J.,  &  Vallés,  J.  (2007).  Understanding  the  effects  of  government spending on consumption. Journal of the European Economic Association , 5 , 227-270 . Ganong, P., & Noel, P. (2019). Consumer spending during unemployment: positive and normative implications. American Economic Review , 109 (7), 2383-2424. doi:10.1257/aer.20170537
Gerstberger,  C.,  &  Yaneva,  D.  (2013).  Analysis  of  EU-27  household  final  consumption expenditure:  Baltic  countries  and  Greece  still  suffering  most  from  the  economic  and financial crisis. Eurostat Statistics in Focus , 2 .
Illahi, N., Adry, M. R., & Triani, M. (2018). Analisis determinan pengeluaran konsumsi rumah tangga di Indonesia. Jurnal Ecogen , 1 (3), 549-556.
Jhingan, M. L. (2009). Macro economic theory (12 th ed.). New Delhi: Vrinda Publications P Ltd.
Jung, Y. C., McFarlane, A., & Das, A. (2020). The effect of minimum wages on consumption in Canada. The Economic and Labour Relations Review , 103530462094995 . doi:10.1177/1035304620949950
Kaldor, N. (1955). Alternative theories of distribution. The Review of  Economic Studies , 23 (2), 83-100. doi:10.2307/2296292
Kalecki,  M.  (1971). Selected  essays  in  the  dynamics  of  the  Capitalist  Economy .  Cambridge: Cambridge University Press.
Kantor  Perwakilan  Bank  Indonesia  Provinsi  Jawa  Timur.  (2018).  Kajian  ekonomi  keuangan regional Provinsi Jawa Timur Februari 2018. Surabaya: Kantor Perwakilan Bank Indonesia Provinsi Jawa Timur.
Keho,  Y.  (2019).  An  econometric  analysis  of  the  determinants  of  private  consumption  in  Cote d'Ivoire. Theoretical Economics Letters , 9 , 947-958.
Keynes, J. M. (1936). The general theory of employment, interest and money . London: Macmillan. Khan, K., Kamal, M. A., Fei, C., & Shaikh, S. A. (2015). Determinants of consumption function, in  case  of  China  and  G7  Countries. International  Journal  of  Economics  and  Empirical Research , 3 (4), 202-210.
Ma, E. (2019). The Heterogeneous responses of consumption between poor and rich to government spending  shocks. Journal  of  Money,  Credit  and  Banking , 51 (7),  1999-2028. doi:10.1111/jmcb.12593
Mahmud, M. N., & Ahmed, M. (2012). Government expenditure and household consumption in Bangladesh through the lens of economic theories: An empirical assessment. MPRA Paper , 36035 .
Mian, A., Rao, K., & Sufi, A. (2013). Household balance sheets, consumption, and the economic slump. The Quarterly Journal of Economics , 128 (4), 1687-1726. doi:10.1093/qje/qjt020 Obinna,  O.  (2020).  Effect  of  inflation  on  household  final  consumption  expenditure  in  Nigeria.
Journal of Economics and Development Studies , 8 (1), 104-111.
Pastor,  L.,  &  Veronesi,  P.  (2013).  Political  uncertainty  and  risk  premia. Journal  of  Financial Economics , 110 (3), 520-545. doi:10.1016/j.jfineco.2013.08.007
Robinson, J. (1949). Introduction to the Theory of Employment . London: Macmillan.
Sekantsi, L.  P.  (2016).  Determinants  of  real  private  consumption  expenditure  in  Lesotho. European Journal of Economics and Management , 3 (2), 72-89.
Sugiarto  &  Wibowo,  W.  (2020).  Determinants  of  regional  household  final  consumption expenditure in Indonesia. JEJAK: Jurnal Ekonomi dan Kebijakan , 13 (2), 332-344.
Stiglitz, J. E., Sen, A., & Fitoussi, J. P. (2009). Measurement of economic performance and social progress. CMEPSP Working Papers and Reports .
Syazwan, Norimah, Emilda, Mahdinezhad, M., & Norasibah. (2017). Understanding behavior of consumption expenditure of households. International Business Education Journal , 10 (1), 43-52.
Wiranthi,  P.  E.  (2014).  Analisis  determinan  pengeluaran  konsumsi  makro  rumah  tangga  di Indonesia. Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi , 3 (2), 199-212.