## Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan
Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 48-64 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480

## Dampak Jumlah Uang Beredar, Nilai Tukar Rupiah dan Suku Bunga Bi Rate Terhadap Inflasi di Indonesia setelah Krisis Global 2008
Deswita Herlina a* , Windhi Wirdianingsih b
a,b Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, FEB Universitas Sultan Ageng Tirtayasa * Korespondensi: deswita@untirta.ac.id

## Abstract
This study aims to determine how the response and how much the contribution of the Money Supply, Rupiah Exchange Rates and BI Rate on Inflation in Indonesia After the 2008 Global Crisis. The data used in this study are time series data in 2008.1 to 2018.12. This research uses quantitative methods and analyzed using Eviews 8, using the Vector Autoregression (VAR) method. The results of this study indicate that there is no cointegration on the Amount of Money Supply, Rupiah Exchange  Rates  and  BI  Rate  on  Inflation  in  Indonesia  after  the  2008  Global Crisis. In the granger causality test results, if we use the null hypothesis with a significant level of ten percent, we get a granger causality relationship namely: Exchange rates against inflation and Exchange rates against JUB. But if we use the null hypothesis with a  significant level of five percent,  a granger causality relationship  is  obtained,  namely  inflation  against  the  BI  rate  and  the  BI  rate against the exchange rate. Analysis using the Impluse Response Function shows that JUB tends to give a  negative response to  inflation. Whereas the  exchange rate  and  the  BI  rate  tend  to  provide  a  positive  response  to  inflation.  Analysis using Variance Decomposition shows that the BI rate has the largest contribution in the formation of inflation that is far greater than the JUB and Exchange Rates. The  relationship  between  the  BI  rate  and  inflation  shows  the  importance  of monetary policy to control the rate of inflation in Indonesia. Keywords:

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana respon dan seberapa besar kontribusi  Uang  Beredar,  Nilai  Tukar  Rupiah  dan  BI  Rate  terhadap  Inflasi  di Indonesia  Pasca  Krisis  Global  2008.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data time series tahun 2008.1 hingga 2018.12. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dan dianalisis menggunakan Eviews 8, dengan menggunakan metode  Vector  Autoregression  (VAR).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa tidak terdapat kointegrasi Jumlah Uang Beredar, Nilai Tukar Rupiah dan BI Rate terhadap Inflasi di Indonesia pasca Krisis Global 2008. Pada hasil uji kausalitas granger, jika menggunakan hipotesis nol dengan taraf signifikansi sepuluh persen, diperoleh hubungan kausalitas granger yaitu: Nilai tukar terhadap inflasi dan Nilai tukar  terhadap  JUB.  Namun  jika  menggunakan  hipotesis  nol  dengan  tingkat signifikansi  lima  persen,  maka  diperoleh  hubungan  kausalitas  yang  lebih  besar, yaitu  inflasi  terhadap  BI  rate  dan  BI  rate  terhadap  nilai  tukar.  Analisis menggunakan Impluse Response Function menunjukkan bahwa JUB cenderung memberikan  respon  negatif  terhadap  inflasi.  Sedangkan  nilai  tukar  dan  BI  rate cenderung  memberikan  respon  positif  terhadap  inflasi.  Analisis  menggunakan Variance Decomposition menunjukkan bahwa BI rate memiliki kontribusi terbesar dalam  pembentukan  inflasi  yang  jauh  lebih  besar  dibandingkan  JUB  dan  Nilai Tukar. Hubungan antara BI rate dan inflasi menunjukkan  pentingnya kebijakan moneter untuk mengendalikan laju inflasi di Indonesia.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: E31, E41, E42

## Info Artikel
Diterima: 3 Januari 2023
Disetujui: 1 Maret 2023
Terbit daring: 4 mei 2023

## DOI: -
Sitasi: Herlina, Deswita & Wirdianingsih, Windhi.  (2023).  Dampak  Jumlah Uang Beredar, Nilai Tukar Rupiah dan Suku Bunga Bi Rate Terhadap Inflasi  di  Indonesia  setelah  Krisis Global  2008.  Ecosains:  Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, 12(1), 48-64. Money supply, rupiah exchange rate, BI rate, inflation.
Uang beredar, nilai tukar rupiah, BI rate, inflasi.

## PENDAHULUAN
Menurut  Mankiw,  (2006,  p.  30)  kenaikan  harga-  harga  dari  sebagian  barang-  barang  itu disebut  inflasi.  Kenaikan  dalam  seluruh  tingkat  harga  barang  dan  jasa  ini  disebut  inflasi. Definisi  singkat  dari  inflasi  adalah  kecenderungan  dari  harga-harga  untuk  menaik  secara umum dan terus-menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak disebut inflasi, kecuali bila kenaikan tersebut meluas kepada (atau mengakibatkan kenaikan) sebagian besar dari harga barang-barang lain.
Syarat adanya kecenderungan harga-harga karena misalnya, musiman, menjelang hari- hari  besar,  atau  yang  terjadi  sekali  saja  (dan  tidak  mempunyai  pengaruh  lanjutan)  tidak disebut inflasi. Kenaikan harga semacam ini tidak dianggap sebagai masalah atau “penyakit” ekonomi dan tidak memerlukan kebijaksanaan khusus menanggulanginya (Boediono, 2014, p. 155).  Sedangkan  menurut  (Mishkin,  2009)  inflasi  adalah  kondisi  kenaikan  tingkat  harga barang dan jasa secara terus-menerus.
Dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) tahun 2008 sampai 2018  prospek ekonomi  tahun  2008  sampai  2018  dinyatakan  bahwa  terdapat  kesejahteraan rakyat melalui pertumbuhan ekonomi yang berkualitas, tercapainya pertumbuhan ekonomi yang  tinggi,  dan  tercapainya  stabilitas  ekonomi  yang  mantap.  Untuk  mencapai  stabilitas moneter dalam jangka menengah laju inflasi diarahkan untuk secara bertahap menurun dari sekitar  3  sampai  5,8%  pada  tahun  2008  sampai  2015  menjadi  4,0%  pada  tahun  2017. Perkiraan  tersebut  didasarkan  dengan  sasaran  tingkat  inflasi  yang  rendah  dan  stabil  tetapi dengan tetap mempertahatikan pertumbuhan ekonomi, pencapaian sasaran inflasi tersebut didukung  oleh  relatif  stabilnya  nilai  inflasi  tahunan.  Berikut  adalah  Gambar  1.1  yang menggambarkan inflasi di Indonesia dengan target inflasi RPJMN di Indonesia tahun 2008- 2018.
Sumber : BPS, Bank Indonesia dan Kemenkeu tahun 2008-2018 Publikasi : RPJMN. Gambar 1.1 Target Inflasi dan Target Inflasi RPJMN di Indonesia Tahun 2008-2018
Gambar 1.1 Perkembangan Target Inflasi dan Target Inflasi RPJMN di Indonesia Tahun 2008- 2018 bahwa Nilai rata-rata Inflasi dan target inflasi RPJMN di Indonesia tahun 2008 sampai dengan  2018 pada  gambar  1.1 di  atas, bahwa  nilai  rata-rata  Inflasi  di  Indonesia  dari tahun 2008 sampai 2018 inflasi mengalami penurunan setiap tahunnya. Pada tahun 2008 tingkat inflasi sebesar 11,06 persen dan termasuk kedalam kategori inflasi rendah. Pada tahun 2008 tersebut terjadi krisis ekonomi di Indonesia. Inflasi terendah terjadi pada tahun 2009 yaitu sebesar  2,78  persen.  Pada  saat  inilah  inflasi  seharusnya  dipertahankan.  Pada  tahun  2015
11.06 2.78 6.96 3.79 4.3 8.38 8.36 3.35 3.02 3.61 3.13 3 4.9 6.96 3.77 4.31 8.39 8.36 5.8 4 4 3.5 0 2 4 6 8 10 12 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 INFLASI (%) TARGET RPJMN (%)
Inflasi Dan Target Inflasi RPJMN di Indonesia Tahun 2008-2018
pemerintah  menargetkan  laju  inflasi sebesar  5,8  persen,  kemudian pada  tahun  2017  inflasi mengalami penurunan sebesar 3,61 persen, dan sebesar 3,13% di tahun 2018.
Pengertian jumlah uang beredar adalah seluruh uang kartal dan uang giral yang tersedia untuk  digunakan  oleh  masyarakat.  Pertumbuhan  jumlah  uang  beredar  selama  periode penelitian mengalami pertumbuhan yang positif, meskipun pertumbuhannya mengalami naik turun. Gambar 1.2 menggambarkan Perkembangan Jumlah Uang Beredar (JUB) dan inflasi yang mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, periode 2008 sampai 2018.
Sumber : Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI 2008-2018)

## Gambar 1.2 Jumlah Uang Beredar (Trilliun Rupiah) dengan Inflasi di Indonesia Tahun 2008 S/D 2018 (Trilliun Rupiah)
Pada Gambar 1.2 perkembangan Jumlah Uang Beredar dengan tingkat inflasi periode 2008 sampai 2018 mengalami peningkatan setelah krisis global 2008. Nilai Jumlah Uang Beredar tahun  2008  mencapai  1.883  (Trilliun  Rupiah).  Sedangkan  nilai  Inflasi  pada  tahun  2008 sebesar 11,06 persen, pada kondisi ini pemerintah memberikan kebijakan dengan mencetak uang  sehingga  menimbulkan  inflasi.  Pada  tahun  2009  meningkat  hingga  mencapai  2.141 (Trilliun Rupiah), dan  nilai Inflasi pada tahun 2009 menurun sebesar 2,78 persen, pada saat kondisi  inilah  yang  seharusnya  dipertahankan.  Meskipun  Jumlah  Uang  Beredar  selalu meningkat setiap tahunnya. Hingga pada bulan Desember 2018 nilai Jumlah Uang Beredar mencapai 5.760 (Trilliun Rupiah), dengan nilai inflasinya sebesar 3,13 persen dengan keadaan yang sama pada tahun 2009.
Depresiasi  nilai  mata  uang  suatu  negara  terhadap  mata  uang  negara  lain  akan mengakibatkan  meningkatnya  biaya  untuk  mengimpor  barang  seperti  barang  konsumsi, barang  modal  dan  bahan  baku  untuk  digunakan  dalam  keperluan  proses  produksi.  Untuk menutupi  biaya  impor  yang  menjadi  mahal  produsen  dalam  negeri  akan  menaikan  harga barang  produksinya  sehingga  akan  mengakibatkan  kenaikan  harga  pada  tingkat  harga domestik. Berikut adalah gambar 1.3 perkembangan nilai tukar Rupiah terhadap USD Dollar Amerika dengan inflasi di Indonesia periode 2008 sampai 2018
11.06 2.78 6.96 3.79 4.3 8.38 8.36 3.35 3.02 3.61 3.13
1.883
2.141 2.877 2.877 3.304 3.730 4.173 4.548 5.004 5.419 5.760 0 2 4 6 8 10 12 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 INFLASI (%) JUB
(Trilliun Rupiah)
Jumlah Uang Beredar Dengan Inflasi di Indonesia Tahun 2008-2018
Sumber : Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI 2008-2018) Gambar 1.3 Nilai Tukar Rupiah dengan Inflasi di Indonesia Tahun 2008 S/D 2018 (USD)
Gambar 1.3 perkembangan Nilai Tukar Rupiah tahun 2008 sampai 2018 ini menggambarkan bahwa  Kurs  atau  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  AS  pada  tahun  2008  melemah  atau terdepresiasi di levil Rp 10.950 dan diikuti oleh peningkatan inflasi oleh karena krisis ekonomi Global yang terjadi di AS. Pada bulan Desember tahun 2009 sampai 2012 mulai stabil kembali nilai  tukar  Rupiah  di  level  Rp  9000-an.  Namun,  pada  tahun  2013-2018 nilai  tukar  Rupiah melemah kembali tatapi inflasi mengalami penurunan. Hubungan nilai tukar terhadap inflasi itu  negatif,  dengan  kata  lain  apabila  nilai  tukar  melemah  atau  terdepresiasi  maka  akan berdampak pada inflasi pada tingkat yang lebih tinggi.
Ketika  suku  bunga  deposito  naik,  masyarakat  akan  cenderung  menyimpan  uangnya  di Bank dan jumlah uang beredar pun berkurang. Suku bunga merupakan salah satu indikator untuk mempengaruhi para pelaku usaha untuk mengurangi investasinya dikarenakan salah satu faktor yaitu biaya modal. Dengan kata lain mengurangi tekanan inflasi. Pada Gambar 1.4 menggambarkan suku bunga BI Rate di Indonesia tahun 2008 sampai 2018.
Sumber : Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI 2008-2018)
Gambar 1.4 Suku Bunga BI rate Dengan Inflasi di Indonesia Tahun 2008 s/d 2018 (%)
Gambar  1.4  perkembangan  suku  bunga  di  Indonesia  tahun  2008  sampai  2018  mengalami fluktuatif  setiap tahunnya. Suku bunga BI rate tertinggi terjadi pada tahun 2008 sebesar 9,25 persen, dan target inflasi mencapai 11,06 persen. Pada tahun ini kondisi dimana terjadinya
11.06 2.78 6.96 3.79 4.3 8.38 8.36 3.35 3.02 3.61 3.13
10.895 9.353  8.946 9.023 9.622 12.128 12.378 13.726 13.369 13.480 14.409 0 2 4 6 8 10 12 14 16 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 INFLASI (%) KURS (Rupiah)
Kurs Dengan Inflasi di Indonesia Tahun 2008-2018
11.06 2.78 6.96 3.79 4.3 8.38 8.36 3.35 3.02 3.61 3.13 9.25 6.5 6.5 6 5.75 7.5 7.75 7.5 4.75 4.25 6 0 2 4 6 8 10 12 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 INFLASI (%) BI RATE (%)
Suku Bunga BI rate Dengan Inflasi di Indonesia Tahun 2008-2018
krisis global sangat berdampak pada perekonomian Indonesia yang berdampak pada seluruh sektor.  tetapi  pada  tahun  tahun  berikutnya  suku  bunga  BI  Rate  ini  mengalami  penurunan hingga  di  level  7,75  persen.  Tetapi  penurunan  ini  tidaklah  signifikan,  karena  tidak mempertimbangkan  dampak  lainnya.  Tingkat  bunga  merupakan  salah  satu  indikator  sehat atau  tidak  sehatnya  kondisi  perekonomian  suatu  negara.  Bank  Indonesia  harus  mengukur peredaran uang, dengan melalukan kebijakan antara lain dengan menentukan tingkat suku bunga BI Rate, selain itu pemerintah juga memiliki peranan penting untuk mengendalikan laju inflasi. Tingkat bunga yang tinggi maupun yang rendah akan sangat berpengaruh terhadap perekonomian.
Maka pertanyaan dalam penelitian ini adalah :
1. Bagaimana respon pada inflasi dengan adanya perubahan yang terjadi pada jumlah uang beredar, nilai tukar Rupiah dan suku bunga BI rate di Indonesia setelah krisis global tahun 2008?
2. Berapa besarnya kontribusi jumlah uang beredar, nilai tukar Rupiah, suku bunga BI rate terhadap inflasi di Indonesia setelah krisis global tahun 2008?

## TINJAUAN LITERATUR

## KONSEP INFLASI
Menurut  Mishkin, (2009  :  339) inflasi  adalah  kondisi  kenaikan  tingkat harga  secara  terus- menerus. Inflasi merupakan kejadian ekonomi yang sering terjadi meskipun kita tidak pernah menghendaki. Milton Friedman mengatakan inflasi ada dimana saja dan selalu merupakan fenomena moneter yang mencerminkan adanya pertumbuhan moneter yang berlebihan dan tidak stabil (Dornbush, Rudiger, & Fischer, Stanley., Startz, 2001).
Laju  inflasi  merupakan  tingkat  perubahan  harga  secara  umum  untuk  berbagai  jenis produk  dalam  rentang  waktu  tertentu  misalnya  per  bulan,  per  triwulan,  atau  per  tahun. Indikator  untuk  menghitung  laju  inflasi  adalah  Indeks  Harga  Konsumen  ( Consumer  Price Index ), Indeks Harga Produsen atau perdagangan besar ( Wholesale Price Index ), dan Indeks Harga Implisit ( GNP Deflator ).
Indeks harga adalah rata-rata tertimbang dari harga-harga produk berdasarkan uang yang berlaku  dipasar.  Indeks  harga  dapat  juga  diartikan  sebagai  ukuran  tingka  harga  rata-rata barang dan jasa.
Dalam buku (Boediono, 2014 : 161) Teori kuantitas adalah teori yang paling tua mengenai inflasi, namun teori ini (yang akhir-akhir ini mengalami penyempurnaan oleh kelompok ahli ekonomi  Universitas  Chieago)  masih  sangat  berguna  untuk  menerangkan  proses  inflasi  di zaman modern ini, terutama di negara-negara yang berkembang ini.
Penggolongan pertama, didasarkan atas “parah” tidaknya inflasi tersebut. Disini kita bedakan beberapa macam inflasi :
1. Inflasi ringan (di bawah 10% setahun)
2. Inflasi sedang (antara 10% setahun)
3. Inflasi berat (antara 30-100%)
4. Hiperinflasi (di atas 100% setahun)
Pengukuran Tingkat Inflasi
Menurut  BPS  (2009),  inflasi  di  Indonesia  merupakan  perubahan  Indeks  Harga  Konsumen (IHK)  pada  suatu  periode  terhadap  periode  sebelumnya.  Perhitungan  IHK  tersebut menggunakan  metode  Laspeyres  yang  dikembangkan  ( Medified  Laspeyres )  karena  dalam
rumusan indeksnya menggunakan kuantum yang tetap sesuai tahun dasar, rumusan Indeks Laspeyres dituliskan sebagai berikut :
𝐼 𝑛 = Ʃ𝑃 𝑛 𝑄 𝑛 Ʃ𝑃 0 𝑄 0 𝑥 100% (2.1)
Sumber : BPS, 2009 keterangan : In = Indeks bulan ke-n Pn = Harga jenis komoditi bulan ke-n Po = Harga jenis komoditi tahun dasar Qo= Kuantum jenis komoditi tahun dasar
Dengan  pertimbangan  teknis  pengolahan  dari  penghitungan  IHK,  maka rumusan Indeks Laspeyres diatas   dimodifikasi   sedemikian   rupa   sehingga menghasilkan rumusan Indeks sebagai berikut:
𝐼 𝑛 = Ʃ 𝑃𝑛−1 𝑃𝑛 Ʃ𝑃 0𝑄0 𝑥 100%
(2.2)
Sumber : BPS, 2009 Keterangan : In = Indeks bulan ke-n Pn = Harga jenis komoditi bulan ke-n Po = Harga jenis komoditi tahun dasar Qo= Kuantum jenis komoditi tahun dasar P(n-1) = Harga jenis komoditi bulan ke- (n-1)
Tahapan untuk menghitung inflasi dimulai dengan menghitung Relatif Harga (RH), kemudian menghitung Nilai Konsumsi (NK), dan menghitung IHK.
Komponen menghitung IHK adalah :
1. Tahun Dasar
Periode  dasar  atau  tahun  dasar  adalah  periode  waktu  tertentu  yang  dipakai  sebagai   dasar perbandingan.
2. Data Harga
Harga yang dipilih dalam pengumpulan data harga konsumen adalah harga eceran, yaitu harga transaksi secara tunai yang terjadi antara penjual (pedagang eceran) dan pembeli (konsumen langsung).
3. Paket Komoditas
Paket komoditas adalah komoditas yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat disuatu negara yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  perhitungan  indeks.  Paket  komoditas  diperoleh  dari suatu survei pengeluaran rumah tangga yang mencakup seluruh pengeluaran konsumsi untuk komoditi. Survei tersebut adalah Survei Biaya Hidup (SBH).
4. Diagram Timbangan
Bobot atau peran dari setiap barang atau jasa, dimana sumber datanya adalah Survei Biaya Hidup (SBH) yaitu nilai konsumsi makanan dan bukan makanan. Setelah diperoleh IHK, maka inflasi dapat diketahui, perhitungan inflasi menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝜋 𝑡 𝐼𝐻𝐾 𝑡−𝐼𝐻𝐾 𝑡−1 𝐼𝐻𝐾 𝑡−1 𝑥 100 (2.3)
Sumber : BPS, 2009
Dimana 𝜋 𝑡 merupakan inflasi yang terjadi pada periode t, IHK t merupakan IHK pada periode t sedangkan 𝐼𝐻𝐾 𝑡 − 1 merupakan IHK pada periode sebelumnya. Inflasi terjadi apabila IHK bernilai positif, apabila perubahannya bernilai negatif maka disebut terjadi deflasi.

## TEORI JUMLAH UANG BEREDAR
Menurut  (Boediono,  1994  :  10)  uang  dikenal  mempunyai  empat  fungsi,  dua  diantaranya merupakan  fungsi  yang  sangat  mendasar  dua  lainnya  fungsi  tambahan,  yaitu  :  alat  ukur ( Means  Of  Exchange ),  alat  penyimpan  nilai  atau  daya  beli  ( Store  Of  Value ),  satuan  hitung ( Unit  Of  Account ),  dan  ukuran  untuk  pembayaran  masa  depan  ( Standard  For  Deferred Payments ).  Pengertian pertama  jumlah  uang  beredar  adalah  seluruh  uang  kartal  dan  uang giral yang tersedia untuk digunakan oleh masyarakat (Boediono, 2013 : 86).
Menurut  (Sukirno,  2015  :  281)  pengertian  uang  beredar  atau Money  Supply perlu dibedakan pula menjadi dua pengertian, yaitu pengertian paling sempit dan yang paling luas. Pengertian paling sempit dari jumlah uang beredar adalah uang kertas dan uang logam yang ada  ditangan  masyarakat.  Dalam  pengertian  yang  luas  uang  beredar  meliputi  :  Mata  uang dalam  peredaran,  Mata  uang  giral  dan  mata  uang  kuasi.  Uang  kuasi  terdiri  dari  deposito berjangka,  tabungan,  dan  rekening  (tabungan)  valuta  asing  milik  domestik.  Sedangkan menurut  (Manurung,  2004)  jumlah  uang  beredar  adalah  uang  yang  berada  di  tangan masyarakat. Berikut ini adalah macam-macam uang.

## TEORI NILAI TUKAR RUPIAH
Menurut  (Mishkin,  2008  :  6)  untuk  menstanfer  dana  dari  satu  negara  ke  negara  lain, diperlukan konversi dari satu mata uang negara asal ke dalam mata uang negara yang dituju. Pasar  valuta  asing  ( Foreign  Exchange  Market )  adalah  tempat  dimana  konversi  tersebut dilaksanakan sehingga dapat menjadi alat dalam pergerakan dana antar negara. Pasar valuta asing ini juga penting karena Kurs ( Foreign Exchange Rate ) ditentukan, harga dari mata uang satu negara dalam mata uang negara lainnya.
Menurut (Todaro, 2004) nilai tukar adalah patokan nilai bagi Bank Sentral suatu negara untuk membeli atau menjual mata uang domestik resmi yang berlebihan terhadap mata uang asing.  Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  harga  produk  ekspor  dan  sekaligus  untuk menurunkan harga impor yang diukur berdasarkan nilai tukar mata uang setempat.
Sedangkan  menurut  (Salvator,  2008)  nilai  tukar  rupiah  atau  disebut  juga  Kurs  rupiah adalah perbandingan nilai atau harga mata uang Rupiah dengan mata uang lain. Perdagangan antar negara dimana masing-masing negara mempunyai alat tukarnya sendiri mengharuskan adanya angka perbandingan nilai suatu mata uang dengan mata uang lainnya. Yang disebut Kurs Valuta Asing.

## TEORI SUKU BUNGA
Menurut Nopirin, (1992 : 176) Suku bunga adalah pembayaran bunga tahunan  dari  suatu pinjaman,  dalam  bentuk  persentase  dari  pinjaman  yang  diperoleh  dari  jumlah  bunga  yang diterima  tiap  tahun  dibagi  dengan  jumlah  pinjaman. Menurut  Samuelson,  (1996)  tingkat bunga  adalah  pembayaran  yang  dilakukan  untuk  penggunaan  uang.  Tingkat  bunga  adalah jumlah uang yang dibayarkan per unit waktu. Dengan kata lain, masyarakat harus membayar biaya untuk meminjam uang. Fungsi tingkat bunga dalam perekonomian yaitu alokasi  faktor produksi  untuk menghasilkan barang dan  jasa yang dipakai sekarang dan dikemudian hari. Ada dua jenis faktor yang  menentukan nilai suku bunga, yaitu faktor internal dan eksternal. Faktor internal meliputi pendapatan nasional, jumlah uang beredar, dan inflasi. Sedang faktor
eksternal merupakan suku bunga luar negeri dan tingkat  perubahan nilai valuta asing yang diduga.

## METODE PENELITIAN
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Vector Autoregression (VAR).  Metode Vector  Autoregression (VAR)  yang  pertama  kali  dikemukakan  oleh  Sim (1980).  Menurut  Sims,  (Gujarati,  2015  :  485)  apabila  ada  keserentakan  antara  sebuah kumpulan  variabel,  mereka  seharusnya  diperlakukan  dalam  keadaan  yang  adil  ( Equal Footing ).  Seharusnya  tidak  ada  prioritas  perbedaan  antar  variabel  endogen  dan  eksogen. Dengan tujuan inilah Sims menghasilkan model VAR.
Mengenai bentuk umum model VAR (Widarjono, 2007b, p. 373) menjelaskan bentuk umum model VAR dengan n variabel endogen bisa ditulis sebagai berikut :
𝑌 𝑖𝑡 =   𝛽 0 +   Ʃ 𝑖=1 𝑝 𝛽 𝑖𝑙 𝑌 𝑖𝑡−1 + ⋯ . + Ʃ 𝑖=1 𝑝 𝛽 𝑖𝑛 𝑌 𝑛𝑡−1 +   𝑒 1𝑡 ………………(3.1)
(sumber: Widarjono, 2007)
Model yang disusun dalam penelitian ini melanjutkan pengembangan dari model VAR yang dibuat  oleh  Lapukeni  (2015).  Dalam  penelitian  ini  variabel  yang  dimasukan  adalahInflasi (INF), Jumlah Uang Beredar (JUB), Nilai Tukar Rupiah (kurs) dan suku bunga (Birate). Model VAR dalam penelitian ini adalah:
𝐼𝑁𝐹 𝑡 =   𝛼 1 +   ∑ 𝛼 11 𝑝 𝑖=1 𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 12 𝑝 𝑖=1 𝐽𝑈𝐵 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 13 𝑝 𝑖=1 𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 14 𝑝 𝑖=1 𝐵𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡−𝑖 + 𝑒 1𝑡 (3.2)
𝐽𝑈𝐵 𝑡 =   𝛼 2 +   ∑ 𝛼 21 𝑝 𝑖=1 𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 22 𝑝 𝑖=1 𝐽𝑈𝐵 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 23 𝑝 𝑖=1 𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 24 𝑝 𝑖=1 𝐵𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡−𝑖 + 𝑒 2𝑡 (3.3)
𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡 =   𝛼 3 +   ∑ 𝛼 31 𝑝 𝑖=1 𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 32 𝑝 𝑖=1 𝐽𝑈𝐵 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 33 𝑝 𝑖=1 𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 34 𝑝 𝑖=1 𝐵𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡−𝑖 + 𝑒 3𝑡 (3.4)
𝐵𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 =   𝛼 4 +   ∑ 𝛼 41 𝑝 𝑖=1 𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 42 𝑝 𝑖=1 𝐽𝑈𝐵 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 43 𝑝 𝑖=1 𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼 44 𝑝 𝑖=1 𝐵𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡−𝑖 + 𝑒 4𝑡
(3.5)
Dimana : INF t = Inflasi JUB t = Jumlah uang beredar (M2) KURS t = Nilai tukar Rupiah BI Rate t = Suku bunga acuan Bank Indonesia α 0 = Konstanta α 1 , α 2 , α 3 , α 4 = Koefisien variabel t = Periode ke-t i = 1,2, ...., p = banyaknya lag e = Error terms g). Impulse Response Function

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengujian Stasioneritas
Uji  akar setiap variabel dalam  model  penelitian ini  didasarkan  pada  ADF  test pada  tingkat level. Hasil pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 4.1

## Tabel 4.1 Hasil Uji Stasioneritas Pada Tingkat Level
Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Mc Kinnon P-value  keterangan 1% 5% 10% Inflasi -2,517582 -3,481217 -2,883753 -2,578694 0,1136 Tidak Stasioner JUB -2,136069 -3,481623 -2,883930 -2,578788 0,2311 Tidak Stasioner KURS -0,631496 -3,480818 -2,883579 -2,578601 0,8586 Tidak Stasioner BI rate -1,755571 -3,481217 -2,883753 -2,578694 0,4011 Tidak Stasioner
Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Berdasarkan Tabel 4.1 Stasioneritas Pada Tingkat Level. Hasil pengujian akar unit pada tingkat level  dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  taraf  nyata  lima  persen  tidak  terdapat variabel yang stasioner. Untuk variabel yang tidak stasioner perlu dilakukan uji kestasioneran data pada tingkat first difference. Data yang tidak stasioner akan menghasilkan regresi palsu atau  lancung  (spurious  regression).  Berdasarkan  tabel  4.2  dapat  diketahui  bahwa  belum semua variabel stasioner pada tingkat first difference karna ADF test statistik variabel-variabel itu secara aktual masih belum seluruhnya lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon. Hasil uji akar unit selengkapnya dapat di lihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Hasil Uji Stasioneritas Pada Tingkat First Difference Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Mc Kinnon P-value keterangan 1% 5% 10% Inflasi -7,945890 -3,481217 -2,883753 -2,578694 0,0000 Stasioner JUB -11,79499 -3,481623  -2,883930 -2,578788 0,0000 Stasioner KURS -10,52706 -3,481217 -2,883753 -2,578694 0,0000 Stasioner BI rate -6,976414 -3,481217 -2,883753 -2,578694 0,0000 Stasioner Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Berdasarkan Tabel 4.2 Uji Stasioneritas Pada Tingkat First Difference. Hasil pengujian akar unit pada tingkat first difference dapat di ketahui bahwa dengan menggunakan taraf  nyata 5 persen terdapat empat variabel yang stasioner yaitu inflasi, jumlah uang beredar, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar dan suku bunga bi rate. Berdasarkan tabel 4.2 dapat diketahui pula bahwa semua variabel stasioner pada tingkat first difference karena nilai ADF test statistik variabel-variabel itu secara aktual seluruhnya lebih kecil dari nilai kritis Mc Kinnon.

## Hasil Uji Lag Optimum
Penentuan log  optimum merupakan  tahap  yang  penting  karena  variable  independen  yang digunakan adalah log dari variable dependen dan juga variabel independennya. Hal ini enting karena berkaitan dengan keakuratan informasi yang akan dilakukan oleh estimasi mobel VAR. pengujian panjang lag yang optimal dapat memanfaatkan beberapa informasi yaitu dengan menggunakan Akkaike informastion Criteria (AIC), Schwarz Information Criteria (SIC) dan Human-Quin  Criteria (HQ)  yang  terkecil  atau  minimum.  Tebel  4.3  memperlihatkan  hasil tingkat lag optimal berdasarkan berbagai kriteria.
Tabel 4.3 Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 519.3548 NA 2.89e-09 -8.312175 -8.221198 -8.275218 1 1309.396 1516.368 1.09e-14 -20.79670 -20.34182* -20.61192 2 1342.363 61.14926 8.31e-15 -21.07037 -20.25158 -20.73776* 3 1363.051 37.03753*  7.72e-15* -21.14598* -19.96328 -20.66554 4 1365.659 4.500940 9.62e-15 -20.92998 -19.38337 -20.30171
Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Dari tabel 4.3 dapat diketahui panjang lag optimum terletak pada lag ke 3. Disebabkan karena nilai  AIC  pada  lag  3  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  lag-lag  yang  lainnya.  Kemudian  hal tersebut juga disebabkan dengan adanya tiga bintang pada hasil kriteria pengujian. Dengan demikian dalam penelitian ini pemodelan dinilai optimum apabila dilakukan pada lag 3.

## Hasil Uji Stabilitas
Persamaan  VAR  dapat  dikatakan  stabil  jika  modulus  dari  seluruh root  of  characteristic polunominal lebih kecil dari satu. Berikut  hasil pengujian stabilitas model VAR dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Hasil uji stabilitas estimasi VAR Root Modulus 0.992663 0.992663 0.915863 - 0.046844i 0.917061 0.915863 + 0.046844i 0.917061 0.882314 0.882314 0.527396 0.527396 -0.348774 0.348774 0.242347 0.242347 0.112022 0.112022 Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Dari  tabel  4.4  terlihat  bahwa  nilai  akar  karakteristik  atau  modulus  semuanya  menunjukan angka kurang dari satu. Sehingga berdasarkan hasil pengujian pada tabel 4.4 menunjukan nilai modulus  sebesar  0,992663.  dapat  disimpulkan  bahwa  model  VAR  telah  stabil.  Dan  dapat dilakukan pengujian selanjutnya.

## Hasil Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  dalam  penilitian  ini  menggunakan  pendekatan  Johansen  dengan membandingkan  antara trace  statistic dengan critical  value yang  digunakan,  yaitu  lima
58 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 48-64
persen. Jika trace statistic lebih besar dari critical value 5%, maka terdapat kointegrasi dalam system persamaan tersebut. Hasil uji kointegrasi berdasarkan trace test dapat dilihat pada Table 4.5.
Tabel 4.5 Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.145471 39.36786 47.85613 0.2459 At most 1 0.078292 19.40288 29.79707 0.4642 At most 2 0.041795 9.048983 15.49471 0.3609 At most 3 0.028154 3.626875 3.841466 0.0568
Sumber : Eviews 8 (Data diolah).
Dari tabel 4.5 menunjukan Hasil tes kointegrasi Johansen dengan menggunakan taraf nyata sebesar lima persen, menunjukan tidak terdapat kointegrasi. Hal itu dapat diketahui karena nilai trace  statistic lebih  kecil  dari  pada  nilai  kritisnya  ( Critical  Value ).  Dengan  demikian, model yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Autoregression (VAR) karena tidak  terdapat persamaan  yang  terkointegrasi.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Osamah  Al Khazali (1999) yang menyaakan bahwa tidak terjadi kointegrasi dari variabel suku bunga dan inflasi.

## Hasil Uji Kausalitas Granger
Uji Kausalitas Granger dilakukan untuk melihat hubungan sebeb alkibat (kausalitas) diantara variabel-variabel  yang  ada  dalam  model  (Firdaus,  2011). Untuk  menerima  atau  menolak hipotesis awal atau H 0 dihunakan nilai probability. Jika nilai probability lebih kecil dari pada nilai taraf nyara 5 persen dan 10 persen, maka kita mempunyai cukup bukti untuk menolak H 0 dan menyimpulkan bahwa variabel tersebut mempunya pengaruh signifikan terhadap variabel lain tertentu. Hasil dari pengujian kualitas di dalam model dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Hasil Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. Keterangan JUB does not Granger Cause INFLASI 130 0.86643 0.4230 Tolak H1 INFLASI does not Granger Cause JUB 0.09184 0.9123 Tolak H1 KURS does not Granger Cause INFLASI 130 2.64426 0.0750 Tolak H0 INFLASI does not Granger Cause KURS 1.33139 0.2678 Tolak H1 BI_RATE does not Granger Cause INFLASI 130 1.01934 0.3638 Tolak H1 INFLASI does not Granger Cause BI_RATE 4.52809 0.0126 Tolak H0 KURS does not Granger Cause JUB 130 2.41863 0.0932 Tolak H0
JUB does not Granger Cause KURS 1.64815 0.1966 Tolak H1 BI_RATE does not Granger Cause JUB 130 0.12830 0.8797 Tolak H1 JUB does not Granger Cause BI_RATE 0.38854 0.6789 Tolak H1 BI_RATE does not Granger Cause KURS 130 5.46987 0.0053 Tolak H0 KURS does not Granger Cause BI_RATE 0.86786 0.4224 Tolak H1

## Sumber : Eviews (Data diolah)
Berdasarkan  hasil  pengujian  kausalitas granger pada  tabel  4.6  jika  kita  menggunakan hipotesis nol dengan tingkat signifikan sepuluh persen maka diperoleh hubungan kausalitas granger yaitu : Kurs terhadap inflasi dan Kurs terhadap JUB. Tetapi jika kita menggunakan hipotesis  nol  dengan  tingkat  signifikan  lima  persen  maka  diperoleh    hubungan  kausalitas granger yaitu  inflasi terhadap BI rate dan BI rate terhadap Kurs.

## Hasil Estimasi VAR
Berdasarkan hasil estimasi dapat dilakukan analisis mengenai hubungan inflasi dengan jumlah uang beredar, nilai tukar Rupiah dan suku bunga (BI rate). Hasil estimasi menunjukan model terbaik VAR yaitu :
DINF        = 0,0564109 + 13,9667 D(inf)(-1) + 2,26811D(Birate)(-1) + 2,26811 D(Birate)(-1) – 0,49371 D(JUB)(-2) – 1,35888 D(Birate)(-2) – 0,07772 D(Kurs)(-3) + 𝑒 DJUB        = 0,101713 – 0,30137 D(inf)(-1) + 6,67935 D(JUB)(-1) – 0,58547 D(Birate)(-1) – 0,11144 D(Kurs)(-2) – 0,07614 D(inf)(-3) + 3,37345 D(JUB)(-3) – 1,09759 D(Kurs)(-3) + 𝑒 DKURS      = -0,045514 + 2,40084 D(JUB)(-1) + 10,5807 D(Kurs)(-1) – 0,22389 D(Birate)(-1) – 2,07302 D(Kurs)(-2) – 2,03819 D(inf)(-3) + 2,70718 D(Kurs)(-3) -0,85353 D(Birate)(-3) + 𝑒 D BI rate   = 0,098081 + 2,37285 D(Kurs)(-1) + 13,7757 D(Birate)(-1) – 0,82243 D(JUB)(-2) – 1,26443 D(Kurs)(-2) – 0,85080 D(Birate)(-2) – 0,96074 D(inf)(-3) – 0,20598 D(Kurs)(-3) –
2,09786 DD(Birate)(-3) + 𝑒
Sumber : Eviews8 (Data diolah)

## Impulse Respon Function (IRF)
Impulse  Respon  Function (IRF)  bermanfaat  untuk  menunjukan  bagaimana  respon  suatu variabel dari sebuah shock dalam variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. Dimana analisis ini tidak hanya dalam waktu pendek tetapi dapat menganalisis untuk beberapa waktu kedepannya. Sebagai informasi jangka panjang. Sumbu horizontal menunjukan waktu dalam periode tahun kedepan setelah terjadinya shock , sumbu vertikal menunjukan besarnya respon
tingkat laju perubahan shock variabel gangguan dalam variabel endogen. Dalam penelitian ini menganalisis respon inflasi terhadap ( shock ) atau inovasi pada jumlah uang beredar (JUB), nilai tukar Rupiah (Kurs) dan suku bunga (BI rate).
-.02 .00 .02 .04 .06 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Res pons e of INFLASI to INFLASI -.004 -.003 -.002 -.001 .000 .001 .002 .003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Res pons e of JUB to INFLASI -.004 .000 .004 .008 .012 .016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Res pons e of KURS to INFLASI -.005 .000 .005 .010 .015 .020 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Res pons e of BI_RATE to INFLASI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

## Gambar 4.1
Respon inflasi terhadap jumlah uang beredar, kurs dan bi rate di indonesia setelah krisis global 2008
Berdasarkan  gambar  4.1  dapat  dijelaskan  bahwa  respon  Inflasi  terhadap  inflasi  shock menunjukan nilai positif periode ke 1 sampai periode ke 11 oleh inflasi sendiri. Pada guncangan pertama  inflasi  sudah  direspon  positif  yakni  0,048574  point.  Dan  pada  periode  kedua mengalami  peningkatan  sebesar  0,062734    point.  Pengaruh  inflasi  direspon  negatif  pada periode  ke  3  sampai  ke  11  terjadi  penurunan  terhadap  inflasi  itu  sendiri  hingga  mencapai 0,017061 point. Pada periode ke 11 sampai periode selanjutnya inflasi tidak lagi menunjukan respon yang fluktuatif melainkan mulai bergerak searah dan stabil.
Respon  jumlah  uang  beredar  terhadap  inflasi  direspon  negatif.  Namun,  pada  periode pertama dan kedua guncangan jumlah uang beredar terhadap inflasi direspon positif sebesar 0,000213 point dan 0,000657 point pada periode kedua. Dan pada periode ke 3 hingga periode ke  11  mengalami  penurunan  hingga  -0,000423  point.  Pada  periode  ke  11  sampai  periode selanjutnya jumlah uang beredar tidak lagi menunjukan respon yang baik melainkan mulai bergerak tidak searah dan tidak stabil.
Respon  Kurs  terhadap  inflasi  direspon  positif  karena  mengalami  kenaikan  selama  11 periode. Pada guncangan periode pertama nilai tukar direspon positif sebesar 0,002068 point. Guncangan mengalami kenaikan hingga pada periode ke 4 mencapai 0,005288 point. Hingga guncangan  pada  periode  ke  11  sebesar  0,007485  point.  Pada  periode  ke  11  sampai  periode selanjutnya Kurs tidak lagi menunjukan respon yang baik melainkan mulai bergerak searah dan stabil.
Respon BI rate terhadap inflasi direspon positif. Pada periode pertama sebesar 0,001601 point pada  periode  kedua  mencapai  0.004575  hingga  periode  ke  11  BI  rate  mengalami  kenaikan sebesar 0,009208 point pada periode ke 11. Hal ini sejalan dengan penelitian Fatimah Zuhra tahun  2018  yang  menyatakan  bahwa  suku  bunga  berpengaruh  positif  terhadap  inflasi  di Indonesia.Pada periode ke 11 sampai periode selanjutnya BI rate tidak lagi menunjukan respon melainkan mulai bergerak searah.

## Variance Decomposition (VD)
Variance Decomposition (VD) ini menggambarkan relatif pentingnya setiap variabel didalam sistem  VAR/VECM  karena  adanya shock.  Variance  Decomposition (VD)  berguna  untuk memprediksi  konribusi  persentase varian setiap  variabel  karena  adanya  perubahan  pada variabel tertentu. Berikut adalah tabel Variance Decomposition (VD) inflasi, JUB, Kurs dan BI di Indonesia sejak periode pertama sampai periode ke sebelas.
Variance Decomposition Inflasi
Tabel 4.14 Hasil Uji Variance Decomposition Inflasi Period S.E. INFLASI JUB KURS BI_RATE 1 0.048574 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.079445 99.73781 0.007467 0.147013 0.107707 3 0.098133 97.85563 0.042215 1.046444 1.055713 4 0.110313 95.79128 0.131017 1.264632 2.813066 5 0.119272 94.25109 0.149145 1.087315 4.512454 6 0.126230 93.15998 0.135264 1.018526 5.686229 7 0.131532 92.38236 0.124583 1.044664 6.448391 8 0.135490 91.75780 0.117465 1.176805 6.947934 9 0.138426 91.18670 0.114308 1.455250 7.243738 10 0.140595 90.61747 0.117843 1.886206 7.378485 11 0.142204 90.01868 0.128538 2.449728 7.403049
Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Tabel 4.14 menunjukan besarnya kontribusi (Variance Decomposition) variabel inflasi. Pada periode pertama  shock inflasi dipengaruhi oleh own shock (shocks diri sendiri) inflasi sebesar 100 persen. Pada periode ke 2 dijelaskan oleh varian itu sendiri sebesar 99,73781 persen lalu pada periode ke 10 turun  sebesar 90,61747 persen hingga  pada periode ke 11 sebesar 90,01868 persen.
Dari  tabel  4.14  dapat  dilihat  peran  kebijakan  moneter  BI-rate  dalam  mempengaruhi inflasi  di  Indonesia  jauh  lebih  besar  dibandingkan  JUB  dan  Kurs.  Berdasarkan variance decomposition , pergerakan inflasi dipengaruhi oleh shocks  suku bunga sebesar  7,403049% pada  periode  ke-11.  Sedangkan  shocks  varibel  lain  lebih  kecil  konstribusinya  dalam pembentukan inflasi, variiabel tersebut antar lain JUB yang mencapai 0.128538% dan Kurs mencapai 2,449728% pada periode yang sama.
Variance Decomposition Jumlah Uang Beredar (JUB) Tabel 4.15 Hasil Uji Variance Decomposition Jumlah Uang Beredar (JUB) Period S.E. INFLASI JUB KURS BI_RATE 1 0.048574 0.047574 99.95243 0.000000 0.000000 2 0.079445 0.347173 96.30336 3.063008 0.286460 3 0.098133 0.299368 96.63433 2.706762 0.359542
62 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 48-64
4 0.110313 0.250202 97.18515 2.199189 0.365461 5 0.119272 0.214784 97.47405 1.951334 0.359835 6 0.126230 0.194250 97.70488 1.742376 0.358493 7 0.131532 0.185257 97.90745 1.548614 0.358677 8 0.135490 0.181302 98.06003 1.400570 0.358095 9 0.138426 0.189517 98.16556 1.288177 0.356748 10 0.140595 0.208562 98.23046 1.205237 0.355744 11 0.142204 0.235665 98.26383 1.145563 0.354938
Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Berdasarkan  tabel  4.15  menunjukkan  besarnya  kontribusi  JUB (Variance  Decomposition) variabel inflasi adalah Pada periode pertama  shock inflasi dipengaruhi oleh own shock (shocks diri sendiri) JUB sebesar 99,95243 persen. Pada periode ke 2 turun sebesar 96,30336 hingga pada periode ke 3 sebesar 96,63433%. Lalu pada periode ke 4 naik sebesar 97,18515 persen hingga  pada  periode  ke  7  sebesar  97,90745%.  Kontribusi  JUB  terhadap  inflasi  mengalami kenaikan kembali pada periode ke 8 sebesar 98,06003% hingga pada periode ke 11 sebesar 98,26383%.
Dari tabel 4.15 dapat dilihat peran kebijakan moneter Kurs dalam mempengaruhi JUB di Indonesia  jauh  lebih  besar  dibandingkan  inflasi  dan  BI  rate.  Berdasarkan variance decomposition ,  pergerakan  JUB  dipengaruhi  oleh  shocks    Kurs  sebesar    1,145563%  pada periode ke-11. Sedangkan shocks varibel lain lebih kecil konstribusinya dalam pembentukan JUB,  variabel  tersebut  antar  lain  inflasi  yang  mencapai  0,235665%  dan  BI  rate  mencapai 0,354938% pada periode yang sama.
Variance Decomposition Kurs
Tabel 4.16 Hasil Uji Variance Decomposition Kurs Period S.E. INFLASI JUB KURS BI_RATE 1 0.048574 2.869456 2.398086 94.73246 0.000000 2 0.079445 4.088797 5.298607 88.33421 2.278390 3 0.098133 7.043235 7.192488 80.78472 4.979552 4 0.110313 10.73988 6.946663 75.66636 6.647096 5 0.119272 13.85953 6.773664 71.60948 7.757319 6 0.126230 16.59907 6.987259 67.68088 8.732794 7 0.131532 19.22888 7.073951 64.18063 9.516533 8 0.135490 21.67681 7.105846 61.14539 10.07196 9 0.138426 23.88297 7.184818 58.48941 10.44281 10 0.140595 25.86345 7.280399 56.17229 10.68386 11 0.142204 27.64071 7.386691 54.14168 10.83092
Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Tabel 4.16 menunjukan besarnya kontribusi (Variance Decomposition) variabel Kurs. Pada periode pertama  shock Kurs dipengaruhi oleh own shock (shocks diri sendiri) Kurs sebesar 94,73246 persen. Pada periode ke 2 dijelaskan oleh varian itu sendiri sebesar 88,33421 persen
lalu  pada  periode  ke  3  turun  sebesar  80,78472  persen  hingga    pada  periode  ke  11  sebesar 54,14168 persen.
Dari tabel 4.16 dapat dilihat peran kebijakan moneter inflasi dalam mempengaruhi Kurs di  Indonesia  jauh  lebih  besar  dibandingkan  JUB  dan  BI  rate.  Berdasarkan variance decomposition , pergerakan Kurs dipengaruhi oleh shocks  inflasi sebesar  27,64071% pada periode ke-11. Sedangkan shocks varibel lain lebih kecil konstribusinya dalam pembentukan Kurs,  variabel  tersebut  antar  lain  JUB  yang  mencapai  7,386691%  dan  BI  rate  mencapai 10,83092% pada periode yang sama.
Variance Decomposition BI rate Tabel 4.17 Hasil Uji Variance Decomposition BI rate Period  S.E. INFLASI JUB KURS BI_RATE 1 0.048574 1.620372 0.155557 0.229212 97.99486 2 0.079445 5.468450 0.058173 0.323931 94.14945 3 0.098133 8.301312 0.033680 0.184259 91.48075 4 0.110313 10.49172 0.022791 0.120827 89.36466 5 0.119272 12.33149 0.018376 0.088931 87.56120 6 0.126230 14.01762 0.014706 0.070726 85.89695 7 0.131532 15.58023 0.012305 0.063477 84.34399 8 0.135490 17.00978 0.010964 0.067036 82.91222 9 0.138426 18.29312 0.010797 0.085908 81.61017 10 0.140595 19.42387 0.012214 0.126350 80.43757 11 0.142204 20.39894 0.015726 0.193636 79.39169
Sumber : Eviews 8 (Data diolah)
Tabel 4.17 menunjukan besarnya kontribusi (Variance Decomposition) variabel BI rate. Pada periode  pertama    shock  BI  rate  dipengaruhi  oleh  own  shock  (shocks  diri  sendiri)  BI  rate sebesar 97,99486 persen. Pada periode ke 2 dijelaskan oleh varian itu sendiri sebesar 94,14945 persen  lalu  pada  periode  ke  4  turun    sebesar  89,36466  persen  hingga    pada  periode  ke  11 sebesar 79,39169 persen.
Dari tabel 4.17 dapat dilihat peran kebijakan moneter inflasi dalam mempengaruhi BI rate di  Indonesia  jauh  lebih  besar  dibandingkan  JUB  dan  Kurs.  Berdasarkan variance decomposition , pergerakan BI rate dipengaruhi oleh shocks  inflasi sebesar  20,39894% pada periode ke-11. Sedangkan shocks varibel lain lebih kecil konstribusinya dalam pembentukan BI  rate,  variabel  tersebut  antar  lain  JUB  yang  mencapai  0,015726%  dan  Kurs  mencapai 0,193636% pada periode yang sama.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai Dampak Jumlah Uang Beredar (M2), Nilai  Tukar  Rupiah,  Dan  Suku  Bunga  (BI  rate)  Terhadap  Inflasi  di  Indonesia  setelah  krisi global  2008.  Dengan  menggunakan  analisis  model  estimasi  VAR  maka,  kesimpulan  yang dapat diambil adalah sebagai berikut :
1. Hasil  uji  kausalitas  granger  menunjukan  bahwa  terdapat  hubungan  kausalitas  dengan hipotesis nol jika kita menggunakan hipotesis nol dengan tingkat signifikan sepuluh persen maka  diperoleh  hubungan  kausalitas  granger  yaitu  :  Kurs  terhadap  inflasi  dan  Kurs terhadap JUB. Tetapi jika kita menggunakan hipotesis nol dengan tingkat signifikan lima
64 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 48-64
persen maka diperoleh  hubungan kausalitas granger yaitu  inflasi terhadap BI rate dan BI rate terhadap Kurs.
2. Hasil  uji  Impulse  Respon  Function  (IRF)  menyatakan  bahwa  respon  shock  terhadap variabel penelitian adalah sebagai berikut:
a. Respon variabel Jumlah Uang Beredar (M2) terhadap guncangan Inflasi adalah negatif.
b. Respon nilai tukar Rupiah (Kurs) terhadap guncangan inflasi adalah positif.
c. Respon suku bunga (BI rate) terhadap guncangan inflasi adalah  positif.
3. Hasil  uji  Variance  Decomposition  (VD)  menyatakan  bahwa  variabel  yang  memiliki hubungan  dan  kontribusi    yang  besar.  Pada  masalah  yang  dikemukakan  di  awal,  maka penulis membuat hasil penelitian sebagai berikut:
a. Jumlah Uang Beredar (M2) memiliki kemampuan kontribusi terbesar terhadap inflasi pada periode ke-5 sebesar 0.149145 persen.
b. Nilai  tukar  Rupiah  (Kurs)  memiliki  kemampuan  dalam  mempengaruhi  inflasi  pada periode ke-11 sebesar  2,449728 persen.
c. Suku bunga (BI rate) memiliki kemampuan dalam mempengaruhi inflasi pada periode ke-11 sebesar 7,403049 persen.

## DAFTAR RUJUKAN
Boediono. (1994). Ekonomi Moneter. Seri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi. Boediono. (2013). Ekonomi Makro.
Boediono. (2014). Ekonomi Makro, Seri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi (keempat). DPFE. Dornbush, Rudiger, & Fischer, Stanley., Startz, R. (2001). Makroekonomi. Media Global Edukasi. Gujarati, D. (2015). Basic Econometrics (Fourth Edi). The Megraw-Hill. Mankiw, N. G. (2006). Principles of Economics : Pengantar Ekonomi Makro (Ketiga). Salemba Empat. Manurung, M. dan P. R. (2004). Uang, Perbankan dan Ekonomi Moneter. Lembaga Penerbit FEUI. Mishkin, S. F. (2008). Ekonomi Uang, Perbankan, dan Pasar Keuangan (Edisi 8). salemba empat. Mishkin, S. F. (2009). Ekonomi Uang, Perbankan, Pasar Keuangan (kedelapan). salemba empat. Nopirin. (1992). Ekonomi Moneter. BPFE.
Salvator, D. (2008). Theory And Problem Of Micro Economic Theory (Rudi Sitompul (ed.); Edisi 3).
Erlangga.
Samuelson, P. A. (1996). Economics (Terjemah). Erlangga. Sukirno, S. (2015). Teori Pengantar Makroekonomi (ketiga). PT Raja Grafindo Persada. Todaro, M. P. dan S. C. S. (2004). Pembangunan Ekonomi Di Dunia Ketiga (Edisi 8). Erlangga. Widarjono. (2007a). Ekonometrika Teori Dan Aplikasi (Pertama). Ekonisia FE UII. Widarjono, A. (2007b). Ekonometrika Teori dan Aplikasi. Ekonisia FE UII.
http://www.bps.go.id./statictable/2009/06/15/907/indeks-harga- konsumen-dan-inflasi-bulanan- indonesia-2006-2020.html
https://www.bps.go.id/dynamictable/2015/12/22/1074/uang-beredar miliar-rupiah-2003-2017.html https://www.bps.go.id/LinkTableDinamis/views/id/1061 https://www.bi.go.id/id/moneter/informasi-kurs/transaksi-bi/Default.aspx