Journal homepage: www.ejournal.uksw.edu/jeb ISSN 1979-6471    E-ISSN 2528-0147

## Prediksi indikator makro ekonomi Indonesia dengan model vector autoregressive periode 2019-2023
Nenny Hendajany a *, Ramadhania Wati b a Fakultas Ekonomi, Universitas Sangga Buana YPKP, Bandung, Indonesia; nennyhendajany@gmail.com*
b Fakultas Ekonomi, Universitas Sangga Buana YPKP, Bandung, Indonesia; watiramadhania@gmail.com

## I N F O   A R T I K E L

## Riwayat Artikel:
Artikel dikirim 10-10-2019 Revisi 06-04-2020 Artikel diterima 05-05-2020

## Keywords:
VAR, inflation, interest rates, exchange rates, economic growth
Kata Kunci:
VAR, inflasi, suku bunga, nilai tukar (kurs), pertumbuhan ekonomi

## A B S T R A C T
The purpose of this study was to predict macroeconomic indicators such  as  inflation,  interest  rates,  exchange  rates,  and  economic growth. The method used is the Vector Autoregressive (VAR) with stages in the form of stationarity test, determination of lag length, cointegration  test,  VAR  model  estimation,  causality  test,  and forecasting of each variable in the next five years (2019-2023). The results in this study show the inflation and the exchange rate data are stationary at the level while the interest rate data and economic growth are stationary at the first differencing (lag 1). Based on the causality  test  shows  a  reciprocal  relationship  (Interrelationship) where inflation affects the exchange rate and vice versa, and there are one-way relationships where inflation affects economic growth, interest rates affect the exchange rate and economic growth affects the  exchange  rate  and  interest  rates.  The  predicted  results  of Indonesia's economic indicators for the next five years for inflation and interest rates tend to increase each year, although not too large. While the exchange rate experienced a significant increase with the highest value occurring in 2023. However, these conditions did not affect the predicted value of economic growth, the results predicted for 2019-2023 tended to be constant.

## A B S T R A K
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  indikator  makro ekonomi seperti inflasi, suku bunga, nilai tukar, dan pertumbuhan ekonomi.  Metoda  yang  digunakan  adalah Vector  Autoregressive (VAR) dengan tahapan berupa uji stasioneritas, penentuan panjang kelambanan,  uji  kointegrasi,  estimasi  model  VAR,  uji  kausalitas, dan  peramalan  tiap  variabel  dalam  lima  tahun  ke  depan  (2019- 2023). Hasil dalam penelitian ini menunjukkan data inflasi dan nilai tukar (kurs) stasioner pada tingkat level sedangkan data suku bunga dan pertumbuhan ekonomi stasioner pada differencing pertama ( lag 1). Hasil uji kausalitas menunjukkan adanya hubungan timbal balik ( interrelationship ) dimana inflasi mempengaruhi nilai tukar (kurs)
dan  sebaliknya,  serta  terdapat  hubungan  satu  arah  dimana  inflasi mempengaruhi pertumbuhan ekonomi, suku bunga mempengaruhi nilai tukar (kurs) serta pertumbuhan ekonomi mempengaruhi nilai tukar  (kurs)  dan  suku  bunga.  Hasil  prediksi  indikator  ekonomi Indonesia lima tahun ke depan untuk nilai inflasi dan suku bunga cenderung  mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya  meskipun  tidak terlalu  besar.  Sedangkan  nilai  tukar  mengalami  kenaikan  yang cukup besar dengan nilai tertinggi terjadi pada tahun 2023. Namun kondisi  tersebut  tidak  mempengaruhi  prediksi  nilai  pertumbuhan ekonomi  yang  hasil  prediksi  untuk  tahun  2019-2023  cenderung konstan.

## PENDAHULUAN
Ekonomi  Makro  akan  mempengaruhi  kegiatan  ekonomi  di  tingkat  mikro. Kemampuan  seseorang  memahami  dan  memprediksikan  kondisi  ekonomi  makro  di masa datang akan sangat berguna bagi keputusan di tingkat mikro. Beberapa indikator ekonomi  makro  yang  sering  dipertimbangkan  di  tingkat  mikro  adalah  fluktuasi pertumbuhan  ekonomi,  inflasi,  suku  bunga,  dan  kurs  Rupiah  (Kewal,  2012).  Oleh karena itu, diperlukan prediksi nilai-nilai tersebut di masa depan berdasarkan data yang diperoleh di masa lalu. Data masing-masing indikator ekonomi dari periode 2000-2018 dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1 Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar (Kurs) dan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Periode 2000- 2018 Tahun Inflasi (%) Suku Bunga (%) Kurs (Rp) PDB (%) 2000 9,35 14,5 8.400 4,8 2001 12,55 17,62 10.255 3,6 2002 10,03 12,93 9.316 4,5 2003 5,06 8,31 8.572 4,8 2004 6,4 7,43 8.940 5 2005 17,11 12,75 9.713 5,7 2006 6,6 9,75 9.167 5,5 2007 6,59 8 9.140 6,3 2008 11,06 10,75 9.666 6 2009 2,78 6,5 9.400 4,6 2010 6,96 6,5 8.991 6,2 2011 3,79 6 9.068 6,5 2012 4,3 5,75 9.690 6,1 2013 8,38 7,5 12.189 5,9 2014 8,36 7,75 12.440 5 2015 3,35 7,5 13.795 4,88 2016 3,02 4,74 13.436 5,02 2017 3,61 4,25 13.548 5,07 2018 3,13 6 14.481 5,3
Sumber: BPS (2019), data diolah
Pertumbuhan  ekonomi  sebagai  salah  satu  indikator  ekonomi  yang  diyakini merupakan tolak ukur keberhasilan suatu negara dan juga merupakan salah satu target penting yang harus dicapai dalam pembangunan ekonomi (Tambunan, 2016). Hal ini
dikarenakan pertumbuhan ekonomi merupakan proses kenaikan output barang dan jasa yang tentunya akan menaikkan pendapatan nasional. Pertumbuhan ekonomi Indonesia dari periode 2000-2018 mengalami fluktuasi naik turun. Pada tahun 2001 pertumbuhan ekonomi  mencapai  titik terendah  dengan  nilai  3,6 persen, dan titik tertinggi  dengan nilai 6,5 di tahun 2011.
Indikator  ekonomi  kedua  yaitu  inflasi  juga  mengalami  fluktuasi  di  periode 2000-2018. Nilai inflasi terendah terjadi pada tahun 2009 dengan nilai 2,7 persen dan tertinggi pada tahun 2005 dengan nilai 17,11 persen. Inflasi merupakan fenomena atau masalah  ekonomi  yang  terjadi  dalam  sistem  ekonomi  yang  menarik  untuk  dibahas terutama  berkaitan  erat  dengan  dampak  yang  luas  terhadap  sistem  perekonomian secara keseluruhan.
Inflasi  tidak  selalu  berdampak  negatif  bagi  perekonomian,  namun  juga  bisa berdampak positif. Nilai inflasi di bawah 10 persen justru dapat mendorong terjadinya pertumbuhan  ekonomi,  karena  kondisi  tersebut  mampu  memberikan  semangat  pada pengusaha  untuk  lebih  meningkatkan  produksinya.  Masalah  inflasi  menjadi  sangat menakutkan apabila terjadi pada tingkat hyper , yaitu suatu kondisi inflasi yang bernilai di atas 100 persen. Pada inflasi hyper , masyarakat tidak semangat bekerja, menabung dan berinvestasi karena harga meningkat dengan cepat (Hendajany, 2015).
Sama  halnya  dengan  inflasi,  kondisi  indikator  ekonomi  lainnya  yaitu  suku bunga juga mengalami fluktuasi naik turun. Nilai suku bunga terkecil yaitu pada tahun 2017 dengan nilai 4,25 persen dan terbesar yaitu  pada tahun 2001 dengan nilai 17,62 persen. Naik turunnya tingkat suku bunga dipengaruhi oleh penawaran dan permintaan uang. Tingkat suku bunga cenderung meningkat apabila permintaan debitur/peminjaman  lebih  besar  dari  pada  jumlah  uang  atau  dana  yang  ditawarkan kreditur.  Sebaliknya,  tingkat  suku  bunga  cenderung  menurun  apabila  permintaan debitur lebih kecil daripada jumlah uang atau dana yang ditawarkan kreditur (Susanto, 2018).
Faktor pendorong pertumbuhan ekonomi lainnya yaitu nilai tukar (kurs). Nilai kurs Indonesia dalam periode 2000-2018 juga mengalami fluktuasi. Nilai kurs terkecil yaitu  pada  tahun  2000  dengan  nilai  Rp  8.400  dan  terbesar  yaitu  pada  tahun  2018 dengan  nilai  Rp  14.481.  Nilai  tukar  (kurs)  mencerminkan  keseimbangan  antara permintaan dan penawaran mata uang dalam negri dan mata uang asing. Melemahnya nilai  tukar  (kurs)  Rupiah  dapat  diartikan  juga  sebagai  penurunan  permintaan masyarakat  internasional  terhadap  mata  uang  Rupiah.  Hal  ini  dikarenakan meningkatnya permintaan mata uang asing oleh masyarakat karena perannya sebagai alat pembayaran internasional.
Beberapa  penelitian  mengenai  keterkaitan  indikator  ekonomi  tersebut  antara lain Huda (2018); Indiarti (2018); Indriyani (2016); Susanto (2018). Metoda analisis yang  sering  digunakan  oleh  penelitian  sebelumnya  pada  umumnya  dengan  regresi berganda  (OLS)  atau  dengan Two  Stages  Least  Square (TSLS).  Sebagian  besar
menggunakan variabel pertumbuhan ekonomi sebagai variabel dependennya. Padahal secara fakta bisa juga variabel pertumbuhan ekonomi dapat menyebabkan perubahan pada indikator ekonomi lainnya seperti kurs Rupiah.
Indikator ekonomi di Indonesia yang mengalami fluktuasi antara tahun 2000- 2018 tentu saja perlu diketahui model yang tepat untuk menggambarkan keadaan data tersebut.  Karena  pentingnya  indikator  ekonomi  di  masa  depan,  baik  bagi  pelaksana ekonomi  maupun  pemerintahan,  maka  diperlukan  informasi  yang  tepat  untuk memperkirakan modelnya. Penelitian ini  bertujuan  untuk  memprediksikan indikator makro  ekonomi  seperti  inflasi,  suku  bunga,  nilai  tukar,  dan  pertumbuhan  ekonomi untuk lima tahun ke depan.

## KAJIAN PUSTAKA
Indriyani (2016) menggunakan data tahun 2005-2015 dengan metoda regresi linear berganda. Hasil penelitiannya menyimpulkan bahwa terdapat hubungan antara pengaruh  inflasi  dan  suku  bunga  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia.  Uji korelasi  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  atas  inflasi  dan  suku  bunga memiliki  hubungan  yang  kuat  sedangkan  inflasi  dengan  suku  bunga  memiliki hubungan yang lemah.
Susanto  (2018)  menggunakan  data  tahun  1996-2016  untuk  membuat  model untuk  Indonesia.  Penelitian  tersebut  menggunakan  metoda  regresi  linear  berganda secara parsial dan simultan untuk variabel inflasi, suku bunga dan nilai tukar terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasil penelitian Susanto (2018) menunjukkan bahwa variabel inflasi,  suku  bunga  dan  nilai  tukar  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi pada periode 1996-2016, namun penelitian tersebut tidak membuat prediksi untuk periode berikutnya.
Silvia et  al. (2013)  menggunakan  data  tahun  2000-2011  untuk  menganalisis pertumbuhan ekonomi dengan melibatkan variabel  konsumsi,  investasi,  ekspor, dan inflasi. Penelitian tersebut menggunakan metoda Two Stages Least Squared (TSLS). Hasil  menunjukkan  bahwa  variabel  indikator  konsumsi,  investasi  dan  ekspor mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi,  sementara  inflasi  tidak  mempengaruhi pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
Huda (2018) menggunakan data tahun 1999-2016 dengan metoda regresi linear berganda  untuk  menganalisis  pertumbuhan  ekonomi.  Hasil  menunjukkan  adanya hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dengan  laju  inflasi  dalam  perekonomian Indonesia  dalam  kurun  waktu  1999-2016.  Penelitian  tersebut  menggunakan  data dalam bentuk kuartal dan tidak membentuk kurva aggregate demand . Variabel yang digunakan adalah tiga variabel makro:  kurs, inflasi dan suku bunga Bank Indonesia (SBI).    Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hanya  SBI  yang  mempengaruhi pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
Saputra  (2016)  menggunakan  data  tahun  1999-2015  dengan  metoda  regresi linear  berganda  dan  PAM  ( Partial  Adjustmen  Model )  menyimpulkan  sebuah  hasil adanya  pengaruh  negatif  yang  signifikan  antara  suku  bunga  terhadap  pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek maupun panjang, namun tidak terdapat pengaruh antara indeks harga konsumen dan kurs terhadap pertumbuhan ekonomi. Sedangkan secara simultan, terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel suku bunga, indeks harga konsumen dan kurs terhadap pertumbuhan ekonomi.
Indiarti  (2018)  menggunakan  data  bulan  November  2015–April  2018.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  inflasi,  suku  bunga  Bank  Indonesia,  dan  nilai  tukar Rupiah  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Tingginya  nilai inflasi,  suku  bunga  BI,  dan  melemahnya  Rupiah  dapat  diartikan  sebagai  penurunan produk  domestik  bruto  (PDB).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi Indonesia mengalami penurunan.
Dari beberapa penelitian sebelumnya, cenderung menggunakan regresi linear berganda  dengan  pertumbuhan  ekonomi  sebagai  variabel  dependennya.  Berbeda dengan  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  menggunakan  model Vector Autoregressive (VAR).  VAR  merupakan  perluasan  dari  model  autoregresi  univariat untuk  data  berkala  multivarian.  Model  VAR  merupakan  sistem  multi  persamaan dengan semua variabel diperlakukan sebagai variabel endogen/dependen (Widarjono, 2009).
Clements & Galvão (2013) menggunakan metoda yang sama yaitu VAR untuk meramalkan pertumbuhan ekonomi dan inflasi untuk data Amerika dari tahun 1995- 2007.  Ichsandi et  al. (2014)  menggunakan  data  Indonesia  untuk  meramalkan  laju inflasi dan nilai tukar Rupiah dengan metoda VAR. Penelitian tersebut menggunakan data  bulanan  dari  Januari  2008  sampai  Desember  2012.  Hardani et  al. (2016) menggunakan data bulanan dari Januari 2008 sampai Juni 2016 untuk meramalkan laju inflasi, suku bunga Bank Indonesia, dan Indeks Harga Saham Gabungan.  Ni’mah & Yulianto  (2017)  meramalkan  laju  inflasi  dan  nilai  tukar  dengan  metoda  VAR  dan VECM.  Penelitian  tersebut  menggunakan  data  bulanan  dari  Januari  2012  sampai Desember 2015.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dibatasi dengan menganalisis data sekunder pada rentang waktu tahun  2000-2018.  Pertimbangan  pengambilan  data  mulai  tahun  2000  karena  pada tahun tersebut Indonesia mulai pulih dari krisis moneter yang terjadi di tahun 1998.
Sumber  data  berasal  dari  berbagai  website  instansi  seperti  Badan  Pusat Statistik  dan  Bank  Indonesia.  Indikator  inflasi  dan  nilai  tukar  (kurs)  diambil  dari website  resmi  Badan  Pusat  Statistik,  sedangkan  indikator  suku  bunga  dan pertumbuhan ekonomi diambil dari website resmi Bank Indonesia.
Pada  umumnya,  data time  series yang  berkaitan  dengan  ekonomi  tidak stasioner.  Perlu  dilakukan  diferensiasi  terlebih  dahulu  sebanyak  dua,  tiga  kali pengujian  dan  seterusnya  sampai  diperoleh  data  stasioner.  Metoda  yang  digunakan dalan uji stasioner ini adalah dengan uji akar unit yang dikembangkan oleh Dickey- Fuller. Pengujian akar unit bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya akar unit dalam data.  Jika  data  mengandung  akar  unit  maka  data  tersebut  dikatakan  tidak  stasioner (Hendajany, 2015).
Jika  data  sudah  stasioner  maka  selanjutnya  dilakukan  pengujian  kointegrasi untuk mengetahui apakah data mempunyai hubungan jangka panjang (terkointegrasi) atau tidak. Hubungan saling mempengaruhi juga dapat dilihat dilihat dari kointegrasi yang terjadi  antar variabel  itu sendiri dan menentukan model yang akan  diestimasi, apakah  menggunakan  model Vector  Autoregressive (VAR)  atau Vector  Error Correction  Model (VECM).  Jika  data  terkointegrasi,  artinya  memiliki  hubungan jangka panjang, maka model yang digunakan adalah model VECM. Sedangkan jika data tidak terkointegrasi berarti memiliki hubungan jangka pendek, maka model yang digunakan adalah model VAR.
Dalam  membentuk  sebuah  permodelan  VAR,  terlebih  dahulu  harus mengetahui  panjang  kelambanan  ( lag )  dalam  estimasi  model  tersebut.  Panjangnya kelambanan optimal suatu variabel diperlukan untuk menangkap pengaruh dari setiap variabel  terhadap  variabel  yang  lain  di  dalam  sistem  VAR.  Penentuan  panjangnya kelambanan optimal dapat dilihat dari  nilai Akaike Information Criteria (AIC) yang paling minumum.
Model  VAR  menganggap  bahwa  semua  variabel  ekonomi  memiliki  saling ketergantungan satu sama lain. Di dalam model ini, semua variabel dianggap endogen sekaligus  variabel  bersifat  eksogen. Model  VAR untuk  penelitian  ini dibuat dengan persamaan sebagai berikut:
Y 1t = 𝛽 01 + ∑ 𝛽 𝑖1 𝑌 1𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖1 𝑌 2𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜋 𝑖1 𝑌 3𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜃 𝑖1 𝑌 4𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 𝑒 1𝑡 .................................. 1
Y 2t = 𝛽 02 +   ∑ 𝛽 𝑖2 𝑌 2𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖2 𝑌 1𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜋 𝑖2 𝑌 3𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜃 𝑖2 𝑌 4𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 𝑒 2𝑡 ................................  2
Y 3t = 𝛽 03 +   ∑ 𝛽 𝑖3 𝑌 3𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖3 𝑌 1𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜋 𝑖3 𝑌 2𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜃 𝑖3 𝑌 4𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 𝑒 3𝑡 ................................  3
Y 4t = 𝛽 04 +   ∑ 𝛽 𝑖4 𝑌 4𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖4 𝑌 1𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜋 𝑖4 𝑌 2𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝜃 𝑖4 𝑌 3𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 𝑒 4𝑡 ................................  4
Dimana Y 1 adalah pertumbuhan ekonomi, Y 2 (inflasi), Y 3 (suku bunga) dan Y 4 (nilai  tukar).  Pada  keempat  model  tersebut,  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  inflasi, suku  bunga  dan  nilai  tukar  (kurs)  dapat  diasumsikan  sebagai  variabel  endogen sekaligus variabel eksogen. Proses penentuan model yang tepat akan mengikuti kaidah dalam analisis VAR. Model ini nantinya akan digunakan dalam prediksi lima tahun ke depan.
Perilaku variabel ekonomi pada umumnya tidak hanya mempunyai hubungan
searah,  tetapi  juga  hubungan  dua  arah  (kausalitas).  Hubungan  sebab  akibat  ini  bisa diuji  menggunakan  kausalitas  Granger.  Salah  satu  kelebihan  menganalisis menggunakan  metoda  VAR  yaitu  dapat  mengamati  pergerakan  ( trend )  data  yang diamati, sehingga nantinya dapat dilakukan peramalan. Peramalan tersebut merupakan hasil  ekstrapolasi  nilai  saat  ini  dan  masa  depan  pada  seluruh  variabel  dengan menggunakan data-data di masa lalu.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  pengujian  terhadap  model  VAR,  terlebih  dahulu penelitian  ini  melakukan  penyamaan  terhadap  skala  masing-masing  variabel.  Data inflasi dan suku bunga menggunakan presentasi. Data nilai tukar (kurs) digunakan data perkembangan nilai tukar (kurs). Data pertumbuhan ekonomi per tahun yang dilihat dari nilai Produk Domestik Bruto (PDB) per tahun.
Hasil uji akar unit diperlihatkan dalam Tabel 2. Penelitian ini menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF) dengan membandingkan nilai absolut test stratistic dan critical value pada tingkat signifikansi 𝛼 = 5 persen. Tabel 2 menunjukkan hasil bahwa hanya variabel inflasi dan pertumbuhan ekonomi yang stasioner pada tingkat level, sedangkan variabel suku bunga dan nilai tukar (kurs) stasioner pada differencing pertama  ( lag 1).  Selain  stasioner  data,  penelitian  ini  juga  perlu  melihat  apakah  dari masing-masing  variabel  memiliki  hubungan  jangka  panjang  yang  saling mempengaruhi dan apakah model VAR dapat digunakan dalam penelitian ini. Untuk itu, dilakukan uji kointegrasi.
Tabel 2 Hasil Uji Akar Unit Augmented Dickey Fuller (ADF) Equation Derajat Integrasi Test Statistic Critical Value Inflasi L(0) -3,330 -2,630 Suku bunga L(1) -3,363 -2,630 Nilai tukar L(0) -7,515 -2,630 Pertumbuhan ekonomi L(1) -2,762 -2,630
Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian kointegrasi. Pengujian kointegrasi pada penelitian ini menggunakan uji Johansen dengan membandingkan nilai trace statistic dengan  nilai critical  value pada  tingkat  signifikansi 𝛼 =  5  persen.  Dari  Tabel  3 memperlihatkan bahwa pada rank 2 tidak terjadi kointegrasi, artinya model VAR dapat digunakan dalam penelitian ini dengan rank 2.

## Tabel 3
Hasil Uji Kointegrasi Maximum rank Parms Trace Statistic Critical Value (5%) 0 4 82,46 47,21 1 11 40,37 29,68 2 16 12,77* 15,41 3 19 4,92 3,76
Sebelum  melakukan  estimasi  model  VAR,  penelitian  ini  harus  mengetahui panjang kelambanan yang tepat dalam model VAR. Penentuan panjang kelambanan optimal  merupakan  salah  satu  hal  yang  penting,  karena  jika lag optimal  yang dimasukkan terlalu pendek maka kedinamisan model secara menyeluruh sulit untuk dijelaskan. Sebaliknya, jika lag optimal yang dimasukkan terlalu panjang maka akan menghasilkan estimasi yang kurang efisien, hal ini disebabkan kerena berkurangnya degree of freedom (terutama model dengan sampel kecil).
Hasil pengujian panjang kelambanan dalam VAR dilihat dari nilai AIC yang paling kecil yaitu terdapat pada panjang lag optimal adalah dua. Oleh karena itu, model VAR akan menggunakan lag 2. Hasil estimasi model VAR diperlihatkan dalam Tabel 4.  Kolom  dua  menunjukkan  hasil  estimasi  pertumbuhan  ekonomi  yang  merupakan estimasi Persamaan 1. Kolom tiga menunjukkan hasil estimasi inflasi yang merupakan estimasi  Persamaan  2.  Kolom  empat  menunjukkan  hasil  estimasi  suku  bunga  yang merupakan estimasi Persamaan 3. Kolom lima menunjukkan hasil estimasi nilai tukar yang merupakan estimasi Persamaan 4.
Tabel 4 Hasil Estimasi Model VAR Variabel Pertumbuhan Inflasi Suku Bunga Nilai Tukar L.sukubunga -0,193 -3,47*** -1,450** -0,017 (0,181) (1,172) (0,664) (0,026) L2.sukubunga -0,001 2,116*** 0,948** 0,012 (0,105) (0,680) (0,385) (0,015) L.inflasi 0,072 1,750*** 1,029*** 0,003 (0,101) (0,655) (0,371) (0,015) L2.inflasi 0,107* 0,0925 0,044 -0,01 (0,057) (0,369) (0,209) (0,008) L.nilaitukar -1,140 30,42** 10,76 -0,079 (1,996) (12,91) (7,321) (0,287) L2.nilaitukar -2,474** -23,82***  -13,24*** -0,048 (1,197) (7,745) (4,391) (0,172) L.ptumbuhan 0,380* -0,378 -0,548 0,0014 (0,207) (1,336) (0,757) (0,03) L2.ptumbuhan -0,071 0,863 0,576 0,0548* (0,214) (1,388) (0,787) (0,031) Konstanta 4,20*** 0,372 3,553 -0,183 (1,41) (9,150) (5,187) (0,203) Observasi 17 17 17 17 Catatan: Standard error di dalam tanda kurung
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1
Pada  Persamaan  1,  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi  oleh pertumbuhan ekonomi tahun sebelumnya, inflasi dan nilai tukar pada lag 2. Persamaan 1 tidak memperlihatkan adanya pengaruh suku bunga. Persamaan 2, variabel inflasi dipengaruhi oleh inflasi tahun sebelumnya, suku bunga pada lag 1 dan 2, serta nilai tukar pada lag 2. Persamaan 3, variabel suku bunga dipengaruhi oleh suku bunga tahun sebelumnya, inflasi dan nilai tukar pada lag 2. Persamaan 4, variabel nilai tukar hanya dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi pada lag 2.
Dari hasil keempat model di atas, akan dilakukan pengujian Jarque-Beta untuk menentuan  variabel  mana  yang  paling  cocok  dijadikan  sebagai  variabel  endogen. Tabel 5 menunjukkan bahwa variabel yang cocok digunakan sebagai variabel endogen yaitu suku bunga, nilai tukar (kurs) dan pertumbuhan ekonomi, karena masing-masing variabel tersebut memiliki nilai standard error yang berdistribusi normal dengan nilai probabilitasnya lebih besar dari level signifikansi 𝛼 = 5 persen.
Tabel 5 Hasil Pengujian Jarque-Beta Equation chi2 df Prob > chi2 Inflasi 12,328  2 0,002 Suku bunga 1,701 2 0,427 Nilai tukar (kurs) 4,816 2 0,09 Pertumbuhan ekonomi 0,023 2 0,989
Pada  penelitian  dengan  metoda  regresi  beganda,  variabel  endogen  telah ditetapkan sebelumnya. Umumnya, variabel pertumbuhan ekonomi digunakan sebagai variabel  dependennya,  seperti  pada  Huda  (2018);  Indriyani  (2016);  Susanto  (2018). Ketiganya menggunakan metoda regresi berganda namun menunjukkan hasil berbeda. Indriyani  (2016)  menemukan  adanya  pengaruh  inflasi  dan  suku  bunga.  Sedangkan Susanto (2018) menemukan bahwa variabel inflasi, tingkat suku bunga, dan nilai tukar mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi.  Terakhir,  Huda  (2018)  menemukan  bahwa variabel  suku  bunga  berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi  sedangkan  variabel inflasi dan nilai tukar tidak berpengaruh pada pertumbuhan ekonomi. Namun dalam penelitian ini, hasil estimasi pertumbuhan ekonomi tahun ini dipengaruhi oleh inflasi dan nilai tukar dua tahun yang lalu, serta pertumbuhan ekonomi tahun sebelumnya.
Penelitian  serupa  mengenai  peramalan  telah  dilakukan  oleh  Hardani et  al. (2016);  Ichsandi et  al. (2014);  Ni’mah  &  Yulianto  (2017).  Ichsandi et  al .  (2014) meramalkan variabel inflasi dan nilai tukar Rupiah dengan model terbaik pada lag 3. Hardani et  al. (2016)  meramalkan  variabel  inflasi,  suku  bunga  dan  IHSG  dengan metoda VAR dan model terbaik pada lag 4. Ni’mah & Yulianto (2017) meramalkan laju  inflasi  dan  nilai  tukar  Rupiah  menghasilkan  model  terbaik  pada lag 1  dengan menggunakan  metoda  VAR,  VECM,  dan  ARIMA.  Hasil  ketiga  estimasi  tidak  jauh berbeda.
Hubungan antar masing-masing variabel inflasi, suku bunga, nilai tukar (kurs) dan  pertumbuhan  ekonomi  dapat  dilihat  dengan  melakukan  uji  kausalitas menggunakan  metoda Granger  Causality  Wald dengan  nilai  probabilitasnya  harus lebih kecil dari level signifikansi 𝛼 = 5 persen. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 6. Hubungan kausalitas (timbal balik) hanya terdapat pada variabel suku bunga dengan variabel  inflasi.  Sedangkan  hubungan  satu  arah  terdapat  dua  hubungan  yaitu  antara variabel  nilai  tukar  (kurs)  terhadap  variabel  inflasi  dan  nilai  tukar  (kurs)  terhadap variabel suku bunga.
Tabel 6 Hasil Granger Causality Wald Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Inflasi Suku bunga 10,603 2 0,005 Inflasi Nilai tukar 13,078 2 0,001 Inflasi Pertumbuhan ekonomi 0,387 2 0,824 ALL 17,081 6 0,009 Suku bunga Inflasi 8,086 2 0,018 Suku bunga Nilai tukar 10,125 2 0,006 Suku bunga Pertumbuhan ekonomi 0,717 2 0,699 ALL 18,758 6 0,005 Nilai tukar Inflasi 1,7097 2 0,425 Nilai tukar Suku bunga 0,597 2 0,742 Nilai tukar Pertumbuhan ekonomi 4,199 2 0,123 ALL 18,758 6 0,005 Pertumbuhan ekonomi Inflasi 3,533 2 0,171 Pertumbuhan ekonomi Suku bunga 0,597 2 0,274 Pertumbuhan ekonomi Nilai tukar 4,199 2 0,079 ALL 18,758 6 0,040
Salah  satu  kelebihan  peramalan  menggunakan  model  VAR  lebih  baik dibanding  menggunakan  model  dengan  persamaan  simultan  yang  lebih  kompleks. Hasil peramalan dari keempat variabel menunjukkan kecenderungan nilai yang terus menerus  mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya,  walaupun  kenaikan  tersebut  tidak terlalu segnifikan.
Gambar 1 Hasil Peramalan Keempat Variabel Tahun 2019-2023 0 5 10 15 2018 2020 2022 2024 Forecast for inflasi 95% CI forecast 0 5 10 15 2018 2020 2022 2024 Forecast for sukubunga 95% CI forecast -. 1 0 .1 .2 2018 2020 2022 2024 Forecast for nilaitukar2 95% CI forecast 4 5 6 7 2018 2020 2022 2024 Forecast for growth 95% CI forecast
Gambar 1 menunjukkan hasil peramalan keempat variabel pada tahun 2019- 2023.  Peramalan  nilai  inflasi  dari  tahun  2019-2023  secara  berturut-turut  yaitu  6,25 persen, 5,63 persen, 5,99 persen, 6,01 persen dan 6,06 persen. Peramalan nilai suku bunga secara berturut-turut yaitu; 6,17 persen, 5,46 persen, 6,66 persen, 6,77 persen dan 6,85 persen.  Peramalan nilai  tukar (kurs) masing-masing  yaitu;  14.947, 15.338, 15.743, 16.195 dan 16.675, dan peramalan nilai pertumbuhan ekonomi secara berturut- turut yaitu; 5,66 persen, 5,66%, 5,66 persen, 5,65 persen dan 5,63 persen.
Hasil peramalan ini dapat bermanfaat untuk kegiatan di tingkat mikro seperti pelaku  usaha.  Para  pelaku  usaha  dapat  memperkirakan  rencana  produksi  dengan melibatkan  kondisi  peramalan  pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi.  Sedangkan  untuk pelaku usaha yang berhubungan secara langsung dengan luar negeri (bahan baku atau pemasaran) maka akan sangat membutuhkan peramalan dari nilai tukar kurs.

## SIMPULAN, KETERBATASAN DAN SARAN
Data time series inflasi dan nilai tukar (kurs) pada periode penelitian diketahui stasioner  pada  tingkat  level  sedangkan  suku  bunga  dan  pertumbuhan  ekonomi stasioner pada differencing pertama ( lag 1). Hasil uji kointegrasi dari keempat variabel penelitian menghasilkan kesimpulan tidak adanya kointegrasi pada rank ke 2, artinya keempat variabel penelitian tidak memiliki hubungan jangka panjang satu sama lain.
Hasil kausalitas menunjukkan hanya terdapat satu hubungan kausalitas (timbal balik) antara variabel suku bunga dengan variabel inflasi. Terdapat dua hubungan satu arah antara variabel nilai tukar (kurs) terhadap variabel inflasi dan nilai tukar (kurs) terhadap variabel suku bunga.
Hasil prediksi indikator ekonomi Indonesia lima tahun ke depan (2019 -2023) dilihat dari nilai inflasi cenderung mengalami kenaikan setiap tahunnya namun tidak secara signifikan, sama halnya dengan nilai suku bunga yang cenderung mengalami kenaikan  setiap  tahunnya.  Selain  itu,  nilai  tukar  juga  mengalami  kenaikan  yang signifikan dengan nilai tukar tertinggi yaitu pada tahun 2023. Namun kondisi tersebut tidak berdampak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, karena dari tahun 2019- 2023 pertumbuhan ekonomi Indonesia cenderung konstan.
Penelitian ini masih terbatas pada tiga variabel yang diambil dalam model serta periode waktu terbatas hanya 18 tahun. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan model penelitian dengan menambahkan variabel lain dalam model atau menambahkan periode waktunya.  Hal  yang perlu diperhatikan dalam  melakukan penelitian  dengan menggunakan  metoda Vector  Autoregressive (VAR)  adalah  memperhatikan  satuan dalam variabel yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS. (2019). https://www.bps.go.id/ .
Clements,  M.  P.,  &  Galvão,  A.  B.  (2013).  Forecasting  with  vector  autoregressive models of data vintages: US output growth and inflation. International Journal of Forecasting , 29 (4), 698–714. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.09.003
Hardani,  P.  R.,  Hoyyi,  A.,  &  Sudarno.  (2016).  Peramalan  laju  inflasi,  suku  bunga Indonesia dan  Indeks  Harga Saham  Gabungan menggunakan  metoda Vector Autoregressive (VAR). Jurnal Gaussian , 6 (1), 101–110.
Hendajany,  N.  (2015).  Tingkat  inflasi,  suku  bunga  Bank  Indonesia,  jumlah  uang beredar  dan  kurs. Eko-Regional:  Jurnal  Pembangunan  Ekonomi  Wilayah , 10 (1). https://doi.org/10.20884/1.erjpe.2015.10.1.756
Huda, N. (2018). Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Indonesia periode 1999-2006. Jurnal Ekonomi Yarsi , 3 (Kuartal I), 1–17.
Ichsandi,  F.  F.,  Rahmawati,  R.,  &  Wilandari,  Y.  (2014).  Peramalan  laju  inflasi  dan nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dolar  Amerika  menggunakan  model  Vector Autoregressive (VAR). Jurnal Gaussian , 3 (4), 673–682.
Indiarti, M. (2018). Pengaruh inflasi, suku bunga Bank Indonesia (BI) dan nilai tukar Rupiah/US$  terhadap  perekonomian  Indonesia. Jurnal  Manajemen Kewirausahaan , 15 (2), 193. https://doi.org/10.33370/jmk.v15i2.218
Indriyani, S. (2016). Analisis pengaruh inflasi dan suku bunga terhadap pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia  tahun  2005-2015. Jurnal  Manajemen  Bisnis Krisnadwipayana , 4 (2), 1–11. https://doi.org/10.35137/jmbk.v4i2.37
Kewal,  S.  S.  (2012).  Pengaruh  inflasi,  suku  bunga,  kurs,  dan  pertumbuhan  PDB terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan. Jurnal  Economia , 8 (1),  53–64. https://doi.org/10.21831/ECONOMIA.V8I1.801
Ni’mah, E. N., & Yulianto, S. (2017). Peramalan laju inflasi dan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika dengan menggunakan model Vector Autoregressive (VAR)  dan  Vector  Error  Correction  Model  (VECM). The  6  Th  University Research Colloquium Universitas Muhammadiyah Magelang .
Saputra,  D.  (2016).  Analisis  pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  ketimpangan  antar kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat. Creative Research Journal , 2 (1), 1–18.
Silvia, E., Wardi, Y., & Aimon, H. (2013). Analisis pertumbuhan ekonomi, investasi, dan inflasi di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi , 1 (2), 224–243.
Susanto,  S.  (2018).  Pengaruh  inflasi,  tingkat  suku  bunga,  dan  nilai  tukar  terhadap pertumbuhan  ekonomi  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  Indonesia , 12 (01), 52–68. https://doi.org/10.36310/jebi.v12i01.27
Tambunan,  T.  (2016). Perekonomian  Indonesia  era  Orde  Lama  hingga  Jokowi. Bogor: Ghalia Indonesia.
Widarjono,  A.  (2009). Ekonometrika  pengantar  dan  aplikasinya (3rd  ed.).
Yogyakarta: Ekonesia.