Al Qalam: Jurnal Ilmiah Keagamaan dan Kemasyarakatan https://jurnal.stiq-amuntai.ac.id/index.php/al-qalam P-ISSN: 1907-4174; E-ISSN: 2621-0681 DOI : 10.35931/aq.v17i2.2004

## ANALISIS INFLASI DENGAN PENDEKATAN KURVA PHILIPS DI PROVINSI ACEH

## Tri Puspita Rahmawati
Pascasarjana Universitas Negeri Medan, Indonesia tripuspitarahmawati2001@gmail.com
Fitrawaty
Pascasarjana Universitas Negeri Medan, Indonesia fitrawaty@unimed.ac.id Muhammad Fitri Rahmadana Pascasarjana Universitas Negeri Medan, Indonesia mufitra@unimed.ac.id

## Abstrak
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  Pada  tahun  2020  saat  terjadi  gejolak  perekonomian  global inflasi  Indonesia  cendrung  stabil  di  bandingkan  dengan  tingkat  inflasi  Provinsi  yang  mengalami peningkatan  dan  tingkat  Pengangguran  di  provinsi  Aceh  cendrung  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan tingkat pengangguran di Indonesia pada priode 2011- 2021. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan  trade  off  antara  inflasi  dan  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Aceh  serta  faktor  lain  yang mempengaruhi  inflasi  di  Provinsi  Aceh.  Penelitian  ini  menggunakan  data  time  series  tahun  1988-2021 dengan model analisis Vector Error Correlation Model (VECM). Hasil penelitian ini adalah Dalam jangka pendek  nilai  tukar  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh,  tingkat pengangguran, ekspektasi inflasi, jumlah uang beredar, dan Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh,  sedangkan  dalam  jangka  panjang  jumlah uang beredar berpengaruh positif dan signifikan terhadap inflasi di Provinsi Aceh, tingkat pengangguran dan  ekspektasi  inflasi  berpengarhun  negatif  dan  signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh,  Produk Domestik  Regional  Bruto  dan  nilai  tukar  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  inflasi  di Provinsi  Aceh.  Kesimpulan  pada  penelitian  ini  adalah  trade  off  antara  tingkat  pengangguran  terhadap inflasi hanya terjadi pada jangka panjang.
Kata Kunci : Inflasi, Jumlah Uang Beredar, Kurva Philips, Nilai Tukar, Pengangguran, Produk Domestik Regional Bruto, Vector Error Correction Model(VECM).

## Abstract
The  problem  in  this  research  is  that  in  2020,  when  the  global  economic  turmoil  occurred,  Indonesia's inflation tended to be stable compared to the provincial inflation rate which experienced an increase and the unemployment rate in Aceh province tended to be higher than the unemployment rate in Indonesia in the 2011-2021 period. The purpose of this study is to determine the trade off relationship between inflation and the unemployment rate in Aceh Province as well as other factors that affect inflation in Aceh Province. This study  uses  time  series  data  for  1988-2021  with  the  Vector  Error  Correlation  Model  (VECM)  analysis model. The results of this study are that in the short term the exchange rate has a positive and significant effect on inflation in Aceh Province, the unemployment rate, inflation expectations, the money supply, and the  Gross  Regional  Domestic  Product  have  a  negative  and  insignificant  effect  on  inflation  in  Aceh Province,  while  in  the  long  term  the  amount  the  money  supply  has  a  positive  and  significant  effect  on inflation  in  Aceh  Province,  the  unemployment  rate  and  inflation  expectations  have  a  negative  and significant  effect  on  inflation  in  Aceh  Province,  the  Gross  Regional  Domestic  Product  and  the  exchange rate have a negative and insignificant effect on inflation in Aceh Province. The conclusion of this study  is that the trade off between unemployment and inflation only occurs in the long run.
Keywords  :  Inflation,  Money  Supply,  Philips  Curve,  Exchange  Rate,  Unemployment,  Gross  Regional Domestic Product, Vector Error Correction Model(VECM).

## PENDAHULUAN
Inflasi merupakan kenaikan harga secara umum yang terjadi secara terus menerus. 1 Setiap negara atau daerah pasti mengalami inflasi, faktor-faktor yang menyebakan inflasi di suatu daerah berbeda-beda 2 .  Oleh  sebab  itu  pemerintah  setempat  harus  mampu  menganalisa  dan mengendalikan  faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan  inflasi  tersebut.  Adapun  beberapa  faktor yang  dapat  mempengaruhi  inflasi  ialah  pengangguran,  eksektasi  inflasi,  nilai  tukar,  jumah  uang beredar, dan pendapatan suatu negara atau daerah (PDB/PDRB). 3
Grafik  berbandingan  inflasi  Indonesia  dengan  Inflasi  Aceh  pada  priode  2011-2021 sebagai berikut: 4

## Sumber. Badan Pusat Statistik
Gambar 1.1. Grafik Inflasi Indonesia dan Inflasi Aceh 2011-2021
Menurut data inflasi Indonesia dan Inflasi Aceh dapat terdapat  kesimpulan bahwa inflasi di  Indonesia  dan  Aceh  terus  berfluktuasi.  Diketahui  bahwa  pada  tahun  2020-2021  inflasi  di Indonesia  cukup  stabil  walau  pada  masa  itu  Indonesia  bahkan  dunia  sedang  menghadapi pandemik  Covid  19  sama  halnya  dengan  inflasi  Aceh  yang  juga  stabil  walau  mengalami  sedikit penurunan. 5 Pada  tahun  2020  pada  saat  terjadi  gejolak  perekonomian  global  karena  pandemi Covid-19  inflasi  Indonesia  cendrung  stabil  namun  tidak  dengan  tingkat  inflasi  di  Provinsi  Aceh yang  cendrung  meningkat.  Diketahui  presentase  pengangguran  di  wilayah  Aceh  cendrung  lebih tinggi  di  bandingkan dengan  tingkat  pengangguran  di  Indonesia,  namun  walau  demikian  tingkat pengangguran  di  Aceh  terus  mengalami  perkembangan  yang  baik  karena  terus  mengalami
1 Afriadi, Yogi dan Mike Triani. (2019). Kurva Phillips di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan, 1 (2) 581-588.
2 Basuki,  A.  T.,  &  Prawoto,  N.  (2016).  Analisis  Regresi  Dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis (Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS). Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
3 Amas, P Isep. (2020). Analisis Vector Autoregresion (VAR) terhadap Hubungan Pengangguran dan Inflasi dalam Perekonomian Indonesia. Jurnal Proaksi, 7 (2): 90-98.
4 Bank Indonesia. (2022). Lapoarn Perekonomin Provinsi Aceh. http://www.bi.go.id.
5 Ekananda, M. (2018). Analisis Ekonometrika untuk Keuangan. Jakarta: Salemba Empat.
0 10 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022
Data Inflasi Indonesia dan Inflasi Aceh 2011-
2021 Inflasi Indonesia Inflasi Aceh
penurunan  yang  signifikan  mulai  pada  tahun  2016  sampai  tahun  2021.  Pebandingan  tingkat pengangguran tersebut dapat dilihat pada grafik dibawah ini:

## Sumber. Badan Pusat Statistik
Gambar 1.2. Grafik Pengangguran di Indonesia dan Pengangguran di Aceh 2011-2021
Perkembangan  perekonomian  daerah  Provinsi  Aceh  pada  triwulan  IV  2021  tumbuh sebesar  7,39%  (yoy),  cukup  tinggi  dibandingkan  dengan  triwulan  sebelumnya  yang  tumbuh 3,01% (yoy). Sedangkan inflasi di Provinsi Aceh mengalami peningkatan karena tren peningkatan harga  emas  dan  ketidakpastian  gelobal  akibat  Covid-19  varian  Omicron.  Untuk  prospek perekonomian  di  Provinsi  Aceh  diperkirakan  tumbuh  3,42%  -  4,22%  (yoy). 6 Tingkat pengangguran  terbuka  Provinsi  Aceh  tercatat  6,30%  mengalami  penurunan  dibandingkan  tahun sebelumnya  (Bank  Indonesia,  2022).  Dan  dari  perkembangan  perekonomian  tersebut  sudah tergambar bahwa perekonomian di Provinsi Aceh sudah mulai membaik dari keterpurukan akibat pandemi covid-19.
Berikut  gambar  grafik  tingkat  Inflasi,  dan  tingkat  pengangguran  di  Provinsi  Aceh  tahun 2011-2021 yaitu: 7

## Sumber. Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh
Gambar 1.3. Grafik Inflasi dan Pengangguran Di Provinsi Aceh 2011-2021
6 Faizin, Moh. (2020). Penerapan Vector Error Correction Model pada Variabel Makro Ekonomi di Indonesia. Jurnal Ekonomi, XXV (2): 287-303.
7 Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh. hhtp://aceh.bps.go.id.
0 10 20 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022
Data Pengangguran di Indonesia dan Pengangguran di Aceh tahun 2011-2021
Pengangguran Indonesia(%) Pengangguran Aceh (%)
0 5 10 15 2010 2015 2020 2025
Inflasi Pengangguran
Hubungan antara pengangguran dan inflasi menurut teori kurva Philips  menggambarkan terjadi hubungan negatif atau trade off antara pengangguran dan Inflasi. Namun dari grafik di atas hubungan  negatif  antara  pengangguran  dan  inflasi  hal  tersebut  tidak  terlihat  sehingga  fenomena diatas tidak sesuai dengan teori kurva Philips. Hal tersebut juga di dukung dengan hasil penelitian Afriandi,  Mike  Triani  (2019)  ditemukan  bahwa  Terjadi  ketidaksesuaian  teori  kurva  Philips  di Indonesia (tidak terjadi Trade Off). Berikut tabel PDRB dengan harga konstan di Provinsi Aceh tahun 2011-2021 yaitu: 8
Table 1.1 PDRB Provinsi Aceh 2011-2021 Tahun PDRB (Milyar Rupiah) 2011 108218 2012 114552 2013 121331 2014 127897 2015 129093 2016 136844 2017 145807 2018 155911 2019 164168 2020 166377 2021 184976 Sumber. Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  Trend  PDRB  provinsi  Aceh  cendrung  naik sedangkan  pada  periode  yang  sama  inflasi  Aceh  terus  mengalami  fluktuasi. 9 hal  tersebut  sesuai dengan hasil penelitian terdahulu Huruta dan Sasongko (2020) yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh  signifikan  antara  PDRB  dengan  Inflasi.  Berikut  merupakan  data  nilai  mata  uang  atau kurs Rupiah terhaap Dollar tahun 2011-2020: 10
8 Janah, Ilma Ulfatul dan Amin Pujiati. (2018). Analisis Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Jalur  Ekspektasi  Inflasi  Mempengaruhi  Inflasi  di  Indonesia.  Economics  Development  Analysis  Journal,  7 (4): 384-394
9 Indayani,  siti  dan  Budi  Hartono.  (2020).  Analisis  Pengangguran  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi Sebagai  Akibat  Pandemi  Covid-19.  Jurnal  ekonomi  dan  manajemen  Universitas  Bina  Sarana  Informatika. 18 (2): 201-208
10 Hidayah, Ernawati N., dkk. (2018). Pengujian Efek Fisher Internasional: Studi Kasus Indonesia dan China. Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntasnsi, V (1): 26-30

## Sumber. Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh
Gambar 1.4. Grafik Kurs Provinsi Aceh tahun 2011-2020
Dari  grafik  di  atas  dapat  kita  ketahui  bahwa  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  AS mengalami  fluktuasi  disetiap  tahunnya  namun  pada  tahun  2013  dapat  terlihat  jelas  terjadi depresiasi niai tukar yang cukup tinggi yaitu dari Rp 9.670 pada tahun 2012 menjadi Rp 12.189,- pada  tahun  2013  dan  salah  satu  faktor  penyebabnya  ialah  karena  terjadi  kenaikan  harga  BBM pada Juni 2013 sesuai dengan peraturan Menteri ESDM No 18/2013: 11 Hal ini juga berpengaruh terhadap tingkat inflasi di Provinsi Aceh, pada tahun yang sama yaitu 2013 inflasi naik 1,06 % dari 9,06 menjadi 10,12 sehingga tingkat inflasi naik menjadi inflasi sedang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder adalah data yang mengacu pada informasi  yang  dikumpulkan  dari  sumber  yang  telah  ada  dan  berhubungan  denngan  pokok bahasan yang dikutip dari berbagai buku, jurnal, atau laporan historis. Data inflasi, pengangguran, ekspektasi Inflasi, jumlah uang beredar, PDRB, dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat yang diperoleh pada penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh (BPS). Jenis  data  penelitian  ini  ialah  data  tahunan  (time  series)  dari  tahun  1990-2021  dan  pengolahan data pada penelitian ini menggunakan software Eviews 10.

## Model Analisis Data
Penelitian  ini  memiliki  tahap  pengolahan  data  yang  dibantu  dengan  mennggunakan software Microsoft  Excel  2013  dan  Eviews  10.  Metodologi  Penelitian  ini  mengacu  pada  model dasar persamaan regresi linier berganda dengan pendekatan atau metode Vector Error Correction Model (VECM) yang merupakan metode turunan dari Vector Auto Regression (VAR) .
11 Huruta,  B.  E.,  dkk.  (2020).  Faktor-  Faktor  yang  Mempengaruh  Inflasi  Daerah:  Sebuah Pendekatan Regresi Data Panel. Jurnal Ilmiah Pendidikan Ekonomi, 5(2): 11-18
0 20000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

## Kurs (Rupiah terhadap Dollar AS)
Analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  beberapa  pengujian  yaitu uji Stasioneritas data, uji panjang lag optimal, uji stabilitas model var, analisis kausalitas granger, uji  kointegrasi,  model  empiris  var/vecm,  uji grager kausality,  analisis  impuls  response  function dan analisis variance decomposition.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Table 4.8
Variance Decomposition of Inflasi Variance Decomposition of INF: Period S.E. INF TPT EINF LOGJUB  LOGPDRB  LOGNT 1 10.28881  100.0000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 2 17.33101  42.95555   0.594485   14.92162   16.63460   0.374389   24.51935 3 17.83615  43.99272   0.733027   15.63156   15.92294   0.507431   23.21231 4 19.31294  46.37698   1.699038   13.33243   16.73617   0.441244   21.41413 5 20.17091  44.55634   1.896561   13.46407   18.71862   0.659847   20.70457 6 21.00302  43.94032   2.717416   12.43115   20.55050   0.631993   19.72863 7 21.65647  43.22792   3.396046   11.70679   22.12205   0.830625   18.71657 8 22.52808  41.85865   3.937678   10.83541   24.55204   0.928415   17.88780 9 23.14913  40.87794   4.449163   10.26212   26.23624   1.111411   17.06313 10 23.94463  39.80028   4.906339   9.658805   28.14880   1.216822   16.26896
Sumber : diolah oleh Eviews 2010.
Dari  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  pada  periode  pertama,  variabel  inflasi  (INF) hanya dipengaruhi oleh variabel itu sendiri tanpa adanya kontribusi dari variabel lain. Sedangkan pada  periode  berikutnya  jumlah  uang  beredar  (JUB)  merupakan  variabel  yang  dominan  dalam memberikan  kontribusi  fluktuasi  dibandingkan  variabel  lain.  dalam  jangka  pendek  yaitu  pada periode  kedua  guncangan  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  itu  sendiri  mengakibatkan  42.95% fluktuasi  dalam  INF,  guncangan  terhadap  variabel  tingkat  pengangguran  (TPT)  mengakibatkan 0.59%  fluktuasi  dalam  (INF),  guncangan  variabel  ekspektasi  inflasi  (EINF)  mengakibatkan 14.92%  fluktuasi  dalam  Inflasi  (INF),  guncangan  variabel  jumlah  uang  beredar  (LOGJUB) mengakibatkan  16.63%  fluktuasi  dalam  inflasi  (INF).  Dan  guncangan  PDRB  mengakibatkan 0.37%  fluktuasi  dalam  inflasi,  dan  guncangan  nilai  tukar  (LOGNT)  mengakibatkan  24.51% fluktuasi dalam inflasi.
Selanjutnya  dalam  jangka  panjang  yaitu  pada  priode  ke  10  guncangan  terhadap  variabel itu  sendiri  (INF),  ekspektasi  inflasi(EINF),  variabel  nilai  tukar  (LOGNT),  semakin  lemah fluktuasi  dalam  inflasi  (INF).  Sedangkan  guncangan  terhadap  vatiabel  tingkat  pengangguran, jumlah uang beredar dan PDRB semakin meningkat.
Table 4.9
Variance Decomposition of Tingkat Pengangguran
Variance Decomposition of TPT: Period S.E. INF TPT EINF LOGJUB LOGPDR B LOGNT 1 1.560304  34.98860   65.01140   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 2 2.030977  42.82523   55.72666   0.394009   0.421861   0.247344   0.384902 3 2.366196  40.95105   54.07342   1.479297   1.302236   0.450504   1.743490 4 2.676230  42.06121   53.84129   1.188846   1.079442   0.357844   1.471372 5 2.958311  42.75161   53.19496   1.041977   1.093077   0.402947   1.515431 6 3.205998  43.05691   52.73970   0.943970   1.173917   0.387894   1.697612 7 3.434745  43.33602   52.67534   0.858125   1.112279   0.376736   1.641503 8 3.657942  43.66271   52.36592   0.778406   1.126297   0.367207   1.699466 9 3.859482  43.80485   52.26117   0.746256   1.112452   0.366516   1.708752 10 4.056995  43.99443   52.11503   0.694411   1.108638   0.356529   1.730968
Sumber : Diolah oleh Eviews 2010.
Dari  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  pada  periode  pertama,  variabel  tingkat pengangguran  (TPT)  dipengaruhi  oleh  dua  variabel  yaitu  variabel  itu  sendiri  dan  inflasi  dengan masing-masing kontribusi 65.01% dan 34.98% dalam pembentukan tingkat pengangguran (TPT). Inflasi  merupakan  variabel  yang  dominan  dalam  memberikan  kontribusi  fluktuasi  dibandingkan variabel  lain.  Dalam  jangka  pendek  yaitu  pada  periode  kedua  guncangan  yang  dipengaruhi  oleh variabel  itu  sendiri  mengakibatkan  55.72%  fluktuasi  dalam  TPT.  guncangan  terhadap  variabel tingkat  inflasi  (INF)  mengakibatkan  42.82%  fluktuasi  dalam  tingkat  pengangguran  (TPT), guncangan  variabel  ekspektasi  inflasi  (EINF)  mengakibatkan  0.39%  fluktuasi  dalam  tingkat pengangguran (TPT), guncangan variabel jumlah uang beredar (LOGJUB) mengakibatkan 0.42% fluktuasi  dalam  tingkat  pengangguran  (TPT),  Dan  guncangan  produk  domestik  regional  bruto (LOGPDRB) mengakibatkan 0.24% fluktuasi dalam tingkat pengangguran (TPT), dan guncangan nilai tukar (LOGNT) mengakibatkan 0.38% fluktuasi dalam tingkat pengangguran (TPT).
Selanjutnya  dalam  jangka  panjang  yaitu  pada  priode  ke  10  guncangan  terhadap  variabel itu  sendiri  (TPT)  dan  inflasi  mengalami  peningkatan  dalam  memberikan  kontribusi  terhadapat tingkat  pengangguran.  Sedangkan  variabel,  ekspektasi  inflasi,  jumlah  uang  beredar,  PDRB  dan nilai tukar (LOGNT) semakin lemah fluktuasi dalam tingkat pengangguran (TPT).
Table 4.10
Variance Decomposition of Ekspektasi Inflasi
Variance Decomposition of EINF:
Period S.E. INF TPT EINF  LOGJUB LOGPDR B LOGNT 1 0.003409   0.249413   8.261224   91.48936   0.000000   0.000000   0.000000 2 0.004398   1.133408   8.099921   75.36475   5.249806   2.159181   7.992935 3 0.005287   0.897394   8.828181   79.14058   3.712357   1.696288   5.725197 4 0.005954   1.872198   9.048614   74.09361   5.145154   2.090790   7.749635 5 0.006741   1.485480   9.783321   76.76381   4.065519   1.761998   6.139870 6 0.007271   1.904706   10.03383   74.86926   4.330577   2.089826   6.771800 7 0.007908   1.624127   10.44472   76.36703   3.734259   1.905168   5.924698 8 0.008412   1.806116   10.63080   75.37063   3.809512   2.068380   6.314562 9 0.008955   1.633615   10.87483   76.28175   3.427168   1.981801   5.800833 10 0.009415   1.747293   10.99448   75.75625   3.416356   2.078987   6.006637
Sumber: Diolah oleh Eviews 2010
Dari  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  pada  periode  pertama,  variabel  ekspektasi inflasi  dipengaruhi  oleh  tiga  variabel  yaitu  variabel  itu  sendiri  (EINF)  sebesar  91.49%,  inflasi (INF)  sebesar  0.24%  tingkat  pengangguran  (TPT)  sebesar  8.26%  yang  berkontribusi  dalam pembentukan  ekspektasi  inflasi  (EINF).  Tingkat  pengangguran  (TPT)  merupakan  variabel  yang dominan  dalam  memberikan  kontribusi  fluktuasi  dibandingkan  variabel  lain.  Dalam  jangka pendek  yaitu  pada  periode  ke-2  guncangan  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  itu  sendiri mengakibatkan 75.36% fluktuasi dalam ekspektasi inflasi (EINF). Sedangkan guncangan terhadap variabel  tingkat  pengangguran  (TPT)  mengalami  penurunan  menjadi  sebesar  8.09  %  fluktuasi dalam  ekspektasi  inflasi  (EINF),  guncangan  terhadap  variabel  inflasi  (INF)  sebesar  1.13% fluktuasi  dalam  ekspektasi  inflasi  (EINF),  guncangan  terhadap  variabel  jumlah  uang  beredar (LOGJUB) sebesar 5.24% fluktuasi dalam ekspektasi inflasi (EINF), guncangan terhada variabel PDRB  (LOGDRB)  sebesar  2.15%  fluktuasi  dalam  ekspektasi  inflasi  dan  guncangan  terhadap variabel nilai tukar (LOGNT) sebesar 7.99 % fluktuasi dalam ekspektasi inflasi (EINF).
Selanjutnya  dalam  jangka  panjang  yaitu  pada  priode  ke  10  guncangan  terhadap  variabel tingkat  pengangguran  (TPT)  terus  mengalami  peningkatan  dan  masih  dominan  mempengaruhi fluktuasi  dalam  ekspektasi  inflasi  (EINF)  sebesar  10.99%,  selanjutnya  guncangan  terhadap variabel  itu  sendiri  (EINF),  tingkat  pengangguran  (TPT)  dan  PDRB  mengalami  peningkatan dalam  memberikan  kontribusi  terhadap  ekspektasi  inflasi  (EINF).  Sedangkan  variabel  inflasi, jumlah uang beredar dan nilai tukar semakin lemah fluktuasi dalam ekspektasi inflasi (EINF).
Table 4.11
Variance Decomposition of JUB Variance Decomposition of LOGJUB: Period S.E. INF TPT EINF LOGJUB  LOGPDRB  LOGNT 1 0.051050   26.63183   2.633583   4.209837   66.52475   0.000000   0.000000 2 0.099110   18.65276   1.902532   28.76670   37.69229   0.856216   12.12951
3 0.143320   15.80999   1.026149   28.44743   43.61016   2.704280   8.401991 4 0.182418   16.49729   0.650006   26.70413   45.11039   3.518794   7.519393
5 0.217064   15.55666   0.497421   26.95824   46.14605   3.855703   6.985928
6 0.246982   15.08903   0.526070   26.10563   47.51357   4.262815   6.502889 7 0.273440   14.60528   0.621016   25.46937   48.84626   4.448448   6.009625 8 0.296575   14.25688   0.747643   24.88731   49.77350   4.604998   5.729671 9 0.317572   13.86375   0.880476   24.39982   50.74566   4.697237   5.413052 10 0.336536   13.60729   1.018044   23.90426   51.50103   4.777949   5.191428
Sumber: Diolah oleh Eviews 2010
Dari  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  pada  periode  pertama,  variabel  jumlah  uang beredar  (LOGJUB)  dipengaruhi  oleh  4  (empat)  variabel  yaitu  variabel  itu  sendiri  (LOGJUB) sebesar  66.52%,  inflasi  (INF)  sebesar  26.63%,  tingkat  pengangguran  (TPT)  sebesar  2.63%  dan ekspektasi  inflasi  sebesar  4.20%  yang  berkontribusi  dalam  pembentukan  jumlah  uang  beredar (LOGJUB).  Selain  variabel  itu  sendiri  Ekpektasi  Inflasi  (EINF)  merupakan  variabel  yang dominan  dalam  memberikan  kontribusi  fluktuasi  dibandingkan  variabel  lain.  Dalam  jangka pendek yaitu periode kedua guncangan yang dipengaruhi oleh variabel itu sendiri sebesar 37.69% fluktuasi  dalam  jumlah  uang  beredar  (LOGJUB),  guncangan  terhadap  variabel  inflasi  (INF) sebesar 18.65% fluktuasi dalam jumlah uang beredar (JUB), guncangan terhadap variabel tingkat pengangguran (TPT) sebesar 1.90% fluktuasi dalam jumlah uang beredar (LOGJUB), guncangan eksektasi  inflasi  sebesar  28.76%  fluktuasi  dalam  jumlah  uang  beredar  (LOGJUB),guncangan terhadap  variabel  PDRB  sebesar  0.85%  fluktuasi  dalam  jumlah  uang  beredar  (LOGJUB),  dan
guncangan  terhadap  variabel  nilai  tukar  (LOGNT)  sebesar  17.4%  fluktuasi  dalam  jumlah  uang beredar (LOGJUB).
Selanjutnya  dalam  jangka  panjang  yaitu  pada  priode  ke  10  guncangan  terhadap  variabel itu  sendiri  (LOGJUB),  tingkat  Pengangguran  dan  PDRB  mengalami  peningkatan  dalam memberikan  kontribusi  terhadap  variabel  jumlah  uang  beredar  (LOGJUB).  Dan  variabel  inflasi, eksektasi  inflasi  dan  nilai  tukar  mengalami  penurunan  dalam  memberikan  kontribusi  terhadap variabel jumlah uang beredar (LOGJUB).
Table 4.11

## Variance Decomposition of PDRB
Variance Decomposition of LOGPDRB: Period S.E. INF TPT EINF LOGJUB  LOGPDRB  LOGNT 1 0.104062   47.63787   4.274996   0.201030   1.687858   46.19824   0.000000 2 0.145144   50.21000   5.468076   2.781077   0.908094   39.29249   1.340266
3 0.184062   49.50834   7.068798   3.511032   0.614598   36.78908   2.508156
4 0.219109   49.08910   7.876749   4.803919   0.709508   34.76911   2.751612
5 0.253655   48.96963   8.314621   5.507129   0.672695   33.07428   3.461650
6 0.285152   48.28827   8.703957   6.584873   0.794407   31.87309   3.755410
7 0.315403   48.08310   8.810298   7.076331   0.863002   31.05163   4.115643
8 0.343281   47.70555   8.923674   7.715618   0.987835   30.38032   4.286994
9 0.369825   47.52045   8.934511   8.065421   1.056830   29.91404   4.508750 10 0.394458   47.28178   8.956050   8.453368   1.158322   29.54474   4.605742
Sumber: Diolah oleh Eviews 2010
Pada periode pertama PDRB sudah di pengaruhi oleh lima variabel dan hanya nilai tukar yang  tidak  berkontribusi  fluktuasi  dalam  PDRB.  Variabel  itu  sendiri  (LOGPDRB)  berkontribusi sebesar  46.20%,  inflasi  (INF)  memiliki  kontribusi  yang  paling  tinggi  (dominan)  dibandingkan variabel lain termasuk PDRB sebesar 47.63%, tingkat pengangguran berkontribusi sebesar 4.27%, ekspektasi  inflasi  (EINF)  berkontribusi  sebesar  0.20%,  dan  jumlah  uang  beredar  (LOGJUB) berkontribusi sebesar 1.68%. Selanjutnya dalam jangka pendek  yaitu pada periode kedua PDRB mengalami  penurunan  kontribusi  menjadi  sebesar  39.29%,  INF  meningkat  menjadi  50.21%, LOGNT  sebesar  1.34%,  TPT  sebesar  5.46%  dan  EINF  sebesar  2.78%.  Untuk  jangka  panjang yaitu  pada  periode  ke-10  kontribusi  Inflasi  (INF)  dan  PDRB  terus  menurun  hingga  mencapai 47.28%  dan  29.54%  dan  untuk  variabel  lain  terus  mengalami  peningkatan  dalam  kontribusi pembentukan PDRB.
Table 4.12

## Variance Decomposition of Nilai Tukar
Variance Decomposition of LOGNT: Period S.E. INF TPT EINF LOGJUB LOGPDR B LOGNT 1 0.142923   20.59637   7.700174   25.93786   8.680594   3.578785 33.50622 2 0.257800   9.485294   10.64816   38.19760   5.732053   1.295803 34.64109 3 0.322896   11.35440   11.27858   40.59124   3.654454   0.904067 32.21726 4 0.397465   13.14723   10.97338   41.18998   2.427303   0.633916 31.62818 5 0.469477   13.16059   10.82406   42.76588   1.743011   0.533225 30.97323 6 0.531467   13.78947   10.53595   43.29846   1.423909   0.554472 30.39774 7 0.589990   14.18969   10.24905   43.81531   1.226617   0.558396 29.96094 8 0.644257   14.41526   9.998509   44.18610   1.098266   0.579644 29.72222 9 0.693685   14.61083   9.784390   44.51306   1.035283   0.603143 29.45329 10 0.739900   14.78524   9.592867   44.71225   0.983368   0.622461 29.30381

## Cholesky Ordering: INF TPT EINF LOGJUB LOGPDRB
LOGNT
Sumber: Diolah oleh Eviews 2010
Pada  periode  pertama  nilai  tukar (LOGNT)  sudah  dipengaruhi  oleh  semua  variabel  lain, adapun  variabel  yang  berkontribusi  ialah  variabel  itu  sendiri  (LOGNT)  sebesar  33.50%,  inflasi sebesar 20.59%, TPT sebesar 7.7%, ekspektasi inflasi (EINF) sebesar 25.93%, LOGJUB sebesar 8.68%, dan LOGPDRB sebesar 3.58%. Ekspektasi inflasi (EINF) merupakan variabel yang paling dominan memberikan kontribusi fluktuasi dalam nilai tukar dibandingkan variabel lain.
Dalam jangka pendek yaitu pada periode kedua variabel itu sendiri (LOGNT) mengalami peningkatan  kontribusi  mencapai  36.64%.  Inflasi  (INF)  mengalami  penurunan  drastis berkontribusi  menjadi  sebesar  9.48%,  EINF  mengaami  peningkatan  berkontribusi  mencaai 38.19%,  TPT  berkontribusi  sebesar  10.65%, LOGJUB  berkontribusi  sebesar  5.73%,  LOGPDRB berkontribusi sebesar 1.29%. Dan dalam jangka panjang yaitu pada periode ke-10 variabel tingkat pengangguran (TPT), jumlah uang beredar (LOGJUB) dan nilai tukar (LOGNT) terus mengalami penurunan  kontribusi  terhadap  nilai  tukar.  Untuk  variabel  lain  yaitu  inflasi  (INF)  ekspektasi inflasi (EINF) dan PDRB terus mengalami peningkatan kontribusi.

## Pengaruh Tingkat Pengangguran terhadap Inflasi di Provinsi Aceh
Dari  hasil  estimasi  diatas  diketahui  bahwa  dalam  jangka  pendek  dan  dalam  jangka panjang  hipotesis  ditolak.  Sehingga  diketahui  bahwa  hasil  penelitian  tingkat  pengangguran terhadap inflasi di Provinsi Aceh tidak sesuai dengan teori Kurva Philips yang menyatakan bahwa terdapat hubungan negatif antara tingkat pengangguran dengan inflasi dan dalam jangka panjang menurut  Friedmen  dan  analisis  Phelps  tingkat  pengangguran  akan  kembali  ke  tingkat  alamiyah sehingga antara pengangguran dan inflasi memiliki hubungan positif. 12
Berdasarkan  hasil  impulse  response  function  (IRF)  inflasi  (INF)  merespon  positif terhadap tingkat pengangguran (TPT). Hasil uji varian decompotition tingkat pengangguran (TPT) itu  sendiri  memberikan  kontribusi  yang  terbesar  baik  dalam  jangka  pendek  dan  dalam  jangka panjang,  untuk  variabel  selain  TPT  inflasi  (INF)  merupakan  variabel  yang  paling  mendominasi baik dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang. Dan kemudian tidak ada hubungan kausatif antara JUB terhadap INF dan INF terhadap JUB.

## Pengaruh Eksektasi Inflasi terhadap Inflasi di Provinsi Aceh
Dalam teori Kurva Philips hubungan antara inflasi dan ekspektasi inflasi berslup positif, selanjutnya  menurut  teori  kuantitas  modern  (teori  harapan)  ekspektasi  inflasi  berpengaruh terhadap tingkat laju inflasi. Dari hasil estimasi diatas diketahui bahwa dalam jangka pendek dan dalam  jangka  panjang  hipotesis  ditolak.  Namun  dalam  jangka  panjang  ekspektsi  inflasi berpengaruh signifikan namun berslup negatif terhadap inflasi. 13
Berdasarkan  hasi  uji Impulse  Response  Function (IRF)  inflasi  dominan  merespon negative  terhadap  ekspektasi  inflasi.  selanjutnya  hasil  uji variance  decomposition variabel  itu sendiri  (EINF)  memberikan  kontribusi  terbesar  selama  periode  baik  dalam  jangka  pendek, menangah dan panjang terhadap ekspektasi inflasi (EINF) selain variabel itu sendiri inflasi (INF) merespon  positif  dan  merupakan  variabel  yang  dominan  dalam  kontribusi  terhadap  ekspektasi inflasi dalam jangka pendek dan jangka panjang. Kemudian tidak ada hubungan kausalitas antara Ekspektasi inflasi terhadap inflasi dan inflasi terhadap ekspektasi inflasi.

## Pengaruh Jumlah Uang Beredar terhadap Inflasi di Provinsi Aceh
Berdasarkan  hasil  estimasi  diatas  hipotesis  antara  jumlah  uang  beredar  terhadap  inflasi dalam  pendek  ditolak  dan  namun  jangka  panjang  hipotesis  diterima.  Hal  tersebut  hasil  estimasi
12 Rumondor,  Nichen,  dkk.  (2021).  Pengaruh  Nilai  Tukar  dan  Jumlah  Uangberedar  Terhadap Inflasi Di Indonesia Pada Masa Pandemic Covid-19. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 21 (3): 57-67.
13 Siagian,  Yosua  dan  Banatul  Hayati.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran,  Output Gap  dan  Upah  Minimum  Provinsi  Terhadap  Inflasi  di  33  Provinsi  di  Indonesia  pada  Tahun  2014-2018. Diponegoro Journal of Economic, 9 (1): 100-118.
dalam jangka panjang sesuai dengan teori yang ada  yaitu teori Keynes dan teori monetaris  yaitu jika jumah uang beredar ditambah maka akan berpotensi meningkatkan tingkat inflasi.
Hasil  uji Impulse  Response  Function (IRF)  menyatakan  inflasi  (INF)  merespon  positif terhadap  jumlah  uang  beredar  (JUB).  selanjutnya  hasil  dari  uji variance  decomposition bahwa variabel  itu  sendiri  (JUB)  memberikan  kontribusi  terbesar  selama  periode  baik  dalam  jangka pendek,  menangah  dan  panjang  terhadap  jumlah  uang  beredar  (JUB),  selain  variabel  itu  sendiri ekspektasi  inflasi  (EINF)  merupakan  variabel  yang  dominan  dalam  kontribusi  terhadap  jumlah uang  beredar  (JUB)  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Tidak  ada  hubungan  kausalitas antara jumlah uang beredar (JUB) terhadap inflasi (INF) dan Inflasi (INF) terhadap jumlah uang beredar (JUB).

## Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto terhadap Inflasi di Provinsi Aceh
Berdasarkan  hasil  estimasi  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  jangka  pendek  dan jangka  panjang  hipotesis  ditolak.  Hasil  tersebut  tidak  sesuai  dengan  teori  Keynes  mengenai inflationary  gap dalam  jangka  pendek  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  positif  sedangkan dalam jangka panjang tingkat pertumbuhan berpengaruh negative (jika inflasi terlalu tinggi akan menyebabkan terhambatnya pertumbuhan ekonomi). 14
Hasil impulse  respons  function (IRF)  diketahui  bahwa  Inflasi  (INF)  merespon  positif terhadap  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB)  sepanjang  periode  pengamatan.  Hasil  uji variance  decomposition variabel  itu  sendiri  (PDRB)  memberikan  kontribusi  terbesar  selama periode  baik  dalam  jangka  pendek,  menangah  dan  panjang  terhadap  PDRB,  selain  variabel  itu sendiri  inflasi  (INF)  merupakan  variabel  yang  dominan  dalam  kontribusi  terhadap  PDRB  dalam jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Kemudian  tidak  ada  hubungan  kausalitas  antara  PDRB terhadap inflasi dan inflasi terhadap PDRB.

## Pengaruh Nilai Tukar terhadap Inflasi di Provinsi Aceh
Dalam  jangka  pendek  hipotesis  diterima  sedangkan  dalam  jangka  panjang  hipotesis ditolak.  Diketahui  bahwa  menurut  teori  paritas  daya  beli  jika  nilai  tukar  meningkat  maka permintaan  akan  meningkat  yang  akan  menyebabkan  terjadinya  kenaikan  harga  atau  inflasi,  ha tersebut sesuai dengan hasil estimasi dalam jangka pendek. 15
Hasil impulse  respons  function (IRF)  diketahui  bahwa  Inflasi  (INF)  merespon  positif terhadap nilai tukar sepanjang periode pengamatan. Hasil uji variance decomposition variabel itu
14 Susmiati, dkk. (2021). Pengaruh Jumlah Uang beredar dan Nilai Tukar Rupiah (Kurs) Terhadap Tingkat Inlasi di Indonesia Tahun 2011-2018. Warmadewa Economic Development Journal. 4 (2): 68-74.
15 Zahra, Hasna Fatimah, dkk. (2019). Pengaruh Ekspektasi Inflasi, Jumlah Uang Beredar, Output Nasional terhadap Inflasi di Indonesia Tahun 1990-2017. Prosiding Ilmu Ekonomi. 5 (1): 221-227
sendiri  (NT)  memberikan  kontribusi  terbesar  selama  periode  baik  dalam  jangka  pendek, menangah  dan  panjang  terhadap  NT,  selain  variabel  itu  sendiri  ekspektasi  inflasi  (EINF) merupakan variabel yang dominan dalam kontribusi terhadap nilai tukar dalam jangka pendek dan jangka panjang dan selanjutnya variabel inflasi (INF), tingkat pengangguran (TPT), jumlah uang beredar  (JUB),  dan  PDRB.  Kemudian  tidak  ada  hubungan  kausalitas  antara  nilai  tukar  terhadap inflasi dan inflasi terhadap nilai tukar.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis mengenai inflasi dengan pendekatan Kurva Philips di Provinsi Aceh.  dalam  penelitian  ini  variabel-variabel  yang  digunakan  adalah  tingkat  pengangguran, ekspektasi inflasi, jumlah uang beredar, produk domestik regional bruto dan nilai tukar terhadap inflasi selama 34 tahun terakhir mulai dari tahun 1988 – 2021, dan diperoleh beberapa kesimpulan yaitu:
1. Hasil  uji  estimasi  VECM  ada  penelitian  ini  menunjukkan  dalam  jangka  pendek  terdapat satu  variabel  yang  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh, yaitu variabel Nilai Tukar (NT). Sedangkan 4 variabel lainnya tidak berpengaruh signifikan yaitu  tingkat  pengangguran  (TPT)  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap  inflasi  di Provinsi  Aceh,  ekspektasi  inflasi  (EINF)  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap inflasi  di  Provinsi  Aceh,  jumlah  uang  beredar  (JUB)  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan terhadap inflasi di Provinsi Aceh dan produk domestik regional bruto (PDRB) berpengaruh negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh.  Kemudian  dalam  jangka panjang  hasi  uji  estimasi  VECM  menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  variabel  yang berpengaruh  signifikan  yaitu  tingkat  pengangguran  (TPT)  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh,  ekspektasi  inflasi  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap inflasi di Provinsi Aceh, jumlah uang beredar (JUB) berpengaruh positif dan signifikan terhadap inflasi di Provinsi Aceh. Sedangkan 2 (dua) variabel lainnya tidak berengaruh  signifikan yaitu  variabel  produk domestik  regional  bruto  (PDRB)  berpengaruh negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  inflasi  di  Provinsi  Aceh,  dan  nilai  tukar  (NT) berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap inflasi di Provinsi Aceh.
2. Hasil uji keusalitas menunjukkan bahwa terdapat 1 (satu) variabel yang memiliki hubungan kausalitas  satu  arah  yaitu  jumlah  uang  beredar  (JUB)  ke  produk  domestik  regional  bruto (PDRB). Dengan nilai probabilitas lebih kecil dari taraf signifikan = 5 % (0.05).
3. Hasil impulse  response  function (IRF)  diketahui  bahwa  pada  awal  periode  samai  periode ke-34  inflasi  merespon  positif  terhadap  beberapa  variabel  yaitu shock inflasi  itu  sendiri,
Tingkat  pengangguran  (TPT),  jumlah  uang  berdar  (JUB),  produk  domestik  regional  bruto
(PDRB),  dan  nilai  tukar  (NT).  Sedangkan  untuk  variabel  ekspektasi  inflasi,  inflasi merespon  positif  hanya  pada  periode  pertama,  ketiga  dan  kelima  dan  merespon  negative terhadap ekspektasi inflasi (EINF) pada periode lainnya hingga akhir periode.
4. Hasil variance  decomposition (VD)  secara  keseluruhan  baik  dalam  jangka  pendek  dan jangka  panjang  dijelaskan  sepenuhnya  oleh  itu  sendiri  (inflasi,  tingkat  pengangguran, ekspektasi  inflasi,  jumlah  uang  beredar,  PDRB  dan  nilai  tukar). Variance  decomposition (VD)  dari  inflasi  mengalami  penurunan  kontribusi  terhadap  inflasi  itu  sendiri  dari  awal periode  hingga  periode  jangka  panjang,  variabel  jumlah  uang  beredar  (JUB)  merupakan variabel yang paling dominan dan terus meningkat dalam memberikan kontribusi terhadap inflasi  selama  periode  pengamatan,  sedangkan  variabel  yang  terendah  dalam  memberikan kontribusi  ialah  PDRB. Variance  decomposition (VD)  dari  tingkat  pengangguran  (TPT) mengalami  penurunan  kontribusi  terhadap  tingkat  pengangguran  itu  sendiri  dari  awal periode  hingga  periode  jangka  panjang,  variabel  inflasi  (INF)  merupakan  variabel  yang paling  dominan  dan  terus  meningkat  dalam  memberikan  kontribusi  terhadap  tingkat pengangguran  (TPT)  selama  periode  pengamatan. Variance  decomposition (VD)  dari Ekspektasi  pengangguran  (EINF)  mengalami  penurunan  kontribusi  terhadap  ekspektasi inflasi  itu  sendiri  dari  awal  periode  hingga  periode  jangka  panjang,  variabel  tingkat pengangguran (TPT) merupakan variabel yang paling dominan dan terus meningkat dalam memberikan  kontribusi  terhadap  ekspektasi  inflasi  (EINF)  selama  periode  pengamatan. Variance decomposition (VD) dari jumlah uang beredar (JUB) mengalami penurunan pada jangka  pendek  (periode  ke-2)  dan  mengalami  kenaikan  kontribusi  terhadap  jumlah  uang beredar  (JUB)  itu  sendiri  dari  periode  ke  dua  hingga  periode  jangka  panjang,  variabel ekspektasi  inflasi  (EINF)  merupakan  variabel  yang  paling  dominan  dan  terus  meningkat (dari  periode  ke  dua)  dalam  memberikan  kontribusi  terhadap  jumlah  uang  beredar  (JUB) selama periode pengamatan dan diikuti oleh variabel inflasi (INF). Variance decomposition (VD)  dari  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB)  mengalami  penurunan  kontribusi terhadap PDRB itu sendiri dari awal periode hingga periode jangka panjang, variabel inflasi (INF)  merupakan  variabel  yang  paling  dominan  melebihi  variabel  (PDRB)  dan  terus meningkat  dalam  memberikan  kontribusi  terhadap  PDRB  selama  periode  pengamatan. Variance  decomposition (VD)  dari  nilai  tukar  (NT)  mengalami  penurunan  kontribusi terhadap  nilai  tukar  (NT)  itu  sendiri  dari  awal  periode  hingga  periode  jangka  panjang, variebel  ekspektasi  inflasi  (EINF)  merupakan  variabel  yang  paling  dominan  melebihi variabel (nilai tukar) dan terus meningkat dalam memberikan kontribusi terhadap nilai tukar (NT) selama periode pengamatan dan diukuti oleh variabel inflasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriadi, Yogi dan Mike Triani. (2019). Kurva Phillips di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan, 1 (2) 581-588.
Amas,  P  Isep.  (2020).  Analisis  Vector  Autoregresion  (VAR)  terhadap  Hubungan  Pengangguran dan Inflasi dalam Perekonomian Indonesia. Jurnal Proaksi, 7 (2): 90-98. Bank Indonesia. (2022). Lapoarn Perekonomin Provinsi Aceh. http://www.bi.go.id.
Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh. hhtp://aceh.bps.go.id.
Basuki,  A.  T.,  &  Prawoto,  N.  (2016). Analisis  Regresi  Dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis (Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS ). Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Ekananda, M. (2018). Analisis Ekonometrika untuk Keuangan . Jakarta: Salemba Empat.
Faizin,  Moh. (2020). Penerapan  Vector  Error  Correction  Model  pada  Variabel  Makro  Ekonomi di Indonesia. Jurnal Ekonomi , XXV (2): 287-303.
Hidayah,  Ernawati  N.,  dkk.  (2018).  Pengujian  Efek  Fisher  Internasional:  Studi  Kasus  Indonesia dan China. Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntasnsi , V (1): 26-30
Huruta, B. E., dkk. (2020). Faktor- Faktor yang Mempengaruh Inflasi Daerah: Sebuah Pendekatan Regresi Data Panel. Jurnal Ilmiah Pendidikan Ekonomi , 5(2): 11-18
Indayani,  siti  dan  Budi  Hartono.  (2020).  Analisis  Pengangguran  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi Sebagai  Akibat  Pandemi  Covid-19.  J urnal  ekonomi  dan  manajemen  Universitas  Bina Sarana Informatika . 18 (2): 201-208
Janah, Ilma Ulfatul dan Amin Pujiati. (2018). Analisis Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Jalur  Ekspektasi  Inflasi  Mempengaruhi  Inflasi  di  Indonesia. Economics  Development Analysis Journal, 7 (4): 384-394
Rumondor, Nichen, dkk. (2021). Pengaruh Nilai Tukar dan Jumlah Uangberedar Terhadap Inflasi Di Indonesia Pada Masa Pandemic Covid-19. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 21 (3): 57- 67.
Siagian,  Yosua  dan  Banatul  Hayati.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran,  Output Gap  dan  Upah  Minimum  Provinsi  Terhadap  Inflasi  di  33  Provinsi  di  Indonesia  pada Tahun 2014-2018. Diponegoro Journal of Economic, 9 (1): 100-118.
Susmiati, dkk. (2021). Pengaruh Jumlah Uang beredar dan Nilai Tukar Rupiah (Kurs) Terhadap Tingkat  Inlasi  di  Indonesia  Tahun  2011-2018. Warmadewa  Economic  Development Journal . 4 (2): 68-74.
Zahra,  Hasna  Fatimah,  dkk.  (2019).  Pengaruh  Ekspektasi  Inflasi,  Jumlah  Uang  Beredar,  Output Nasional terhadap Inflasi di Indonesia Tahun 1990-2017. Prosiding Ilmu Ekonomi . 5 (1): 221-227