## Pengaruh Inflasi Terhadap Pengangguran Menurut Kurva Philips
Rasidin Karo Karo Sitepu 1 , Adessa Putri Rashesa 2 , Irfansyah Dwi Saputra 3 , Maura Putri Nur Afifah 4 , Risky Monika Rahmawati 5 , Tania Amable Padang 6 , Wella Wahyu Wijayani 7 1,2,3,4,5,6,7 Program Studi Manajemen Agribisnis, Institut Pertanian Bogor E-mail: rasidinkaro@apps.ipb.ac.id 1 , rashesaputri@apps.ipb.ac.id 2 , irfansyahsaputra@apps.ipb.ac.id 3 , mauraputri@apps.ipb.ac.id 4 , riskyrisky@apps.ipb.ac.id 5 , taniaamable@apps.ipb.ac.id 6 , wellawahyu@apps.ipb.ac.id 7
Article History:
Received: 29 Juni 2024 Revised: 08 Juli 2024 Accepted: 13 Juli 2024
Abstract:  Inflasi  merupakan  indikator  penting  dalam makro  ekonomi  dan  merupakan  indikator  yang mempengaruhi daya beli masyarakat dan pengangguran. Tingginya inflasi diduga akan meningkatkan inflasi yang berdampak pada peningkatan  pengangguran.  Penelitian  ini  menelaah tentang bagaimana pengaruh inflasi terhadap pengangguran  dengan  pendekatan  kurva  phillips.
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  linear berganda  dengan  data  series  Q1:  2008  -  Q2 ： 2023. Hasil estimasi menyimpulkan bahwa kurva philips, tidak dapat  diterapkan  di  Indonesia  pada  periode  tahun 2008–2023. Untuk menjaga tingkat pengangguran maka stabilitas  harga  perlu  tetap  dipertahankan  melalui kebijakan fiskal dan moneter
Keywords: Inflasi, Pengangguran, Kurva

## PENDAHULUAN
Setiap negara, terutama negara berkembang, sering mengalami masalah ekonomi. Inflasi dan tingkat pengangguran yang tinggi menjadikan Indonesia salah satu negara berkembang yang menghadapi  masalah  ekonomi.  Inflasi  adalah  kondisi  di  mana  harga  umumnya  terus  meningkat karena  mekanisme  pasar  dan  berbagai  faktor.  Pengangguran  adalah  salah  satu  efek  inflasi. Pengangguran adalah masalah yang umum di seluruh negara. Pengangguran merupakan kondisi dimana seseorang tergolong sebagai angkatan kerja yang mencari pekerjaan namun gagal untuk mendapatkan pekerjaan tersebut. Usia Angkatan kerja adalah orang-orang dengan usia lebih dari 15  tahun  yang  memiliki  pekerjaan  atau  yang  sedang  bekerja.  Peningkatan  pengangguran  akan berdampak pada pertumbuhan ekonomi setiap negara.
Dua  indikator  yang  berhubungan  erat  dengan  masalah  ekonomi  makro  adalah pengangguran dan inflasi, yang merupakan tantangan yang harus dihadapi suatu negara jika ia ingin meningkatkan pertumbuhan ekonominya. Teori kurva Phillips menyatakan bahwa ada hubungan yang  konsisten  dan  berbanding  terbalik  antara  inflasi  dan  pengangguran.  Teori  ini  berpendapat bahwa inflasi akan meningkat seiring dengan pertumbuhan ekonomi, yang pada gilirannya akan menghasilkan lebih banyak lapangan kerja dan lebih sedikit pengangguran. William Phillips adalah pencipta teori ini.
Sejak dimulainya pemulihan pandemi COVID-19, Kurva Phillips menunjukkan hubungan yang terbalik antara inflasi dengan pengangguran, telah meningkat tajam di banyak negara industri. Ini menunjukkan rasio pengorbanan saat ini yang lebih rendah dibandingkan sebelum tahun 2020, menunjukkan  bahwa  pergeseran  besar  dalam  kesenjangan  pengangguran  kini  dikaitkan  dengan

## 1260
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
pergeseran  kecil  dalam  tingkat  inflasi.  Selama  tujuh  tahun  sebelum  pandemi,  dampak  kelesuan ekonomi terhadap inflasi sangat kecil, yang berkontribusi pada kurva Phillips yang sangat datar. Namun, kurva Phillips di sebagian besar negara industri meningkat tajam sejak awal tahun 2021.
Menurut kurva Phillips, jika ada banyak pengangguran, tingkat inflasi negara akan rendah. Sebaliknya, jika ada banyak pengangguran, tingkat inflasi akan naik karena kenaikan permintaan agregat dibandingkan penawaran agregat. Dengan kata lain, hubungan antara pengangguran dan inflasi tingkat upah negatif. Hasil penelitian Profesor Kurva Phillips harus diteliti lebih lanjut jika berkaitan  dengan  situasi  ekonomi  Indonesia  saat  ini.  Seperti  yang  disebutkan  sebelumnya,  teori Kurva  Phillips  tidak  sepenuhnya  berlaku  di  Indonesia.  Dengan  menggunakan  pendekatan  teori kurva Phillips, tujuan artikel ini adalah untuk membahas dan menganalisis bagaimana perubahan variabel  tingkat  inflasi  dapat  mempengaruhi  variabel  tingkat  pengangguran.  Tujuannya  adalah untuk memberi pembaca pemahaman tentang hubungan antara inflasi dan pengangguran, apakah ada hubungan yang positif, negatif, atau bahkan tidak ada hubungan sama sekali. Artikel ini juga akan memberikan gambaran tentang trade off dalam konteks inflasi dan pengangguran berdasarkan kurva Phillips.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda untuk menilai hubungan antara suatu variabel  endogen  dan  dua  variabel  eksogen.  SPSS  ( Statistical  Product  and  Service  Solutions ) memungkinkan  peneliti  untuk  menyusun,  mengubah,  dan  menganalisis  data    secara  efektif, memungkinkan    peneliti  mengeksplorasi  hubungan  kompleks  antara  variabel  yang  diuji menggunakan teknik regresi berganda.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi dan waktu disesuaikan dengan penelitian.

## Metode Analisis
Data  yang  digunakan  merupakan  data  Tingkat  inflasi  dan  Angkatan  kerja  dan  data pengangguran periode 2008-2023. Data diolah dengan menggunakan SPSS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
𝑃𝐺𝑅 = 𝑎0 + 𝑎1𝐼𝐿𝐹 + 𝑎2𝐴𝐾𝐽 + 𝑒
Keterangan:
Variabel independen (X) : Inflasi dan Angkatan Kerja Variabel dependen (Y) : Pengangguran Periode waktu : tahun 2008-2023 α : konstant

## Tabel 1. Model Summary
Change Statistics Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig F Change Dubin- Watson 1 .366 a .134 .0.38 .89017929 .134 1.398  3  27 .265 1.663
Sumber: Data diolah (2024)
Melalui  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  nilai  (R)  =  0.366  menunjukkan  adanya  Tingkat hubungan  yang  rendah  antara  variabel  X  dan  variabel  Y.  Besar  kecilnya  kontribusi  variabel independen  terhadap  variabel  dependen  dapat  ditunjukkan  melalui  nilai  R  square  dengan menggunakan rumus:
⁠KP = R square x 100% = 13.4%, artinya nilai R square = 0.134 bahwa variabel X dapat menjelaskan  variabel  Y  sebesar  13.4%,  sedangkan  86.6%  dapat  dijelaskan  oleh  faktor  lain. Selanjutnya  terdapat  tingkat  kesalahan  regresi  linear  dapat  ditunjukkan  oleh standard  error estimate (SEE) sebesar 0.890. semakin kecil angka SEE maka persamaan regresi tersebut semakin baik.
Tabel 2. Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Tolerance VIF 1  (Constant) 122.146 68.365 1.787 .0.85 Inflasi 3.190 8.178 .0.91  .390  .700 .584 1.712 Angkatan Kerja .117 .0.75 1.362  1.554  .132 .042  23.940 Periode Waktu -9470E-9 .000 -1.497 -1.669  .107 .040  25.077
Sumber: Data diolah (2024)
Dilihat dari tabel 2, persamaan regresi yaitu Y = 122,146 + 3,190IFL + 0,117AKJ, sebagai contoh  besarnya  koefisien β 1  adalah  3,190  yang  menunjukkan  bahwa  dengan  terjadinya peningkatan variabel IFL (inflasi) maka akan meningkatkan variabel PGR (pengangguran) sebesar 3,190.

## Tabel 3. Anova
Model Sum of Squares df Mean Square  F Sig. 1 Regression 3.319  3 1.106 1.396 .265 b Residual 21.395 27 .792 Total 24.714 30 Sumber: Data diolah (2024)

## Uji Hipotesis
Uji t 1. Apabila  sig  bernilai  <  0,05  dan  t  hitung  >  t  tabel  akan  menunjukkan  adanya  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen
2. Apabila sig bernilai > 0,5dan t hitung < t table akan menunjukkan tidak adanya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen
Degree of freedom = n-k-1 = 30-2-1 = 27
t tabel = t (α/2; n-k-1) = t (0,025 ;27) = 2,051

## Uji F
1. Apabila sig  bernilai  <  0,05  atau F  hitung  >  F  tabel  akan  menunjukkan adanya pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen.
2. Apabila sig bernilai > 0,5 atau F hitung < F tabel akan menunjukkan tidak adanya variabel independen terhadap variabel dependen.

## 1262
EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Degree of freedom = n-k = 30-2 = 28 F tabel = F (k ; n-k) = F (2 ; 28) = 3,34 H1 : Inflasi berbanding lurus dengan tingkat pengangguran H2 : Angkatan Kerja berbanding lurus dengan tingkat pengangguran H3 : Inflasi dan angkatan kerja berbanding lurus dengan tingkat pengangguran

## Pengujian Hipotesis Pertama (H1)
Nilai  Sig.  pada  pengaruh  inflasi  terhadap  pengangguran  bernilai  0,7  >  0,05,  dan  nilai  t hitung sebesar 0,390 < t tabel sebesar 2,051. Oleh karena itu, H1 ditolak yang  artinya tidak terbukti untuk menyatakan adanya pengaruh signifikan antara inflasi terhadap pengangguran.

## Pengujian Hipotesis Kedua (H2)
Nilai  Sig.  pada  pengaruh  angkatan  kerja  terhadap  pengangguran  adalah  sebesar  0,132  > 0,05, dan nilai t hitung sebesar 1,554 <  t tabel  2,051. Oleh karena itu, tidak cukup bukti untuk menolak  H2.  Artinya,  tidak  terbukti  untuk  menunjukkan  adanya  pengaruh  signifikan  antara angkatan kerja terhadap pengangguran.

## Pengujian Hipotesis Ketiga (H3)
Pada Hasil akhir dapat ditemukan nilai signifikansi 0,265 > 0,05 dan nilai F hitung 1,39 < F tabel 3,34 dalam pengaruh inflasi dan angkatan kerja secara simultan terhadap pengangguran. Sehingga  H3  ditolak  artinya  tidak  terbukti  adanya  pengaruh  inflasi  dan  angkatan  kerja  secara simultan terhadap pengangguran.

## KESIMPULAN
Hasil  estimasi  regresi  linear  berganda  t  hitung  bernilai  0,390  <  t  tabel  2,051  dapat disimpulkan  yaitu  tingkat  inflasi  tidak  signifikan  dan  adanya  pengaruh  negatif  terhadap pengangguran. Berdasarkan hasil tersebut teori kurva phillips tidak dapat diterapkan di Indonesia pada periode tahun 2008-2023. Hasil data R square 0.134 menunjukkan variabel eksogen (X) akan menjelaskan variabel endogen (Y) sebesar 13.4%, dan dijelaskan oleh variabel yang lain sebesar 86.6%.

## DAFTAR REFERENSI
Afriandi,  Yogi,  &  Triani,  Mike.  (2019).  Analisis  Kurva  Philips  Di  Indonesia. Jurnal  Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 1 (2), 581. https://doi.org/10.24036/jkep.v1i2.6281
Annazah, Nur Siti, & Rahmatika, Nurlia. (2019). Analisis Hubungan Tingkat Pengangguran Dan Inflasi : Studi Kasus Di Asean 7. Jurnal Ketenagakerjaan , 14 (2), 153–163. Bank Indonesia. (2024). Tingkat Inflasi Indonesia Tahun 2008-2023.
BPS. (2024). Tingkat Pengangguran Terbuka Indonesia Tahun 2008-2023.
Doni, Amsah Hendri. (2022). Analisis Pengaruh Inflasi dan Pengangguran terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Sumatera Barat. Jurnal Sosial Dan Ilmu Ekonomi , VII (1), 21–33. Eni. (1967). Pengaruh Inflasi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kota Medan Sri. Jurnal Manajemen , 2 (Mi), 5–24.
Hafidz Meiditambua Saefulloh, M., Rizah Fahlevi, Muhammad, & Alfa Centauri, Sylvi. (2023). Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi: Perspektif Indonesia. Jurnal Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik , 3 (1), 17–26.
Maichal,  Maichal.  (2012).  Kurva  Phillips  Di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan:  Kajian
Masalah Ekonomi Dan Pembangunan , 13 (2), 183. https://doi.org/10.23917/jep.v13i2.178 Purnama, Nadia Ika. (2015). Analisis Pengaruh Tingkat Inflasi Terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Medan Tahun 2000-2014. Jurnal Ekonomi Kawan , 15 (2), 130–138.
Rosa,  Y.  D.,  Agus,  I.,  &  Mohammad,  A.  (2019).  Pengaruh  Inflasi,  Kebijakan  Moneter  dan Pengangguran  Terhadap  Perekonomian  Indonesia.  Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Dharma Andalas, 21(2), 283-293
Simanungkalit, Erika Feronika Br. (2020). Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Journal of Management : Small and Medium Enterprises (SMEs) , 13 (3), 327– 340. https://doi.org/10.35508/jom.v13i3.3311
Simanungkalit, Erika Feronika Br. (2020). Simanungkalit / Journal Of Management (SME’s) Vol. 13, No.3, 2020, p327-340. Journal of Management , 13 (3), 327–340.
Syachbudy, Qiki Qilang, Yusnadi, Alja, & Alfariqi, Ray Samwal. (2023). Analisis Keterhubungan Inflasi  Dan  Pengangguran  Di  Indonesia  Tahun  1985-2021  Melalui  Pendekatan  Kurva Phillips. WELFARE Jurnal Ilmu Ekonomi , 4 (1), 68–77.
Tanjung,  Ahmad  Albar,  &  Annisa  Anggreini  Siswanto.  (2022).  Analisis  Kurva  Phillips  Di Indonesia. Media Ekonomi , 30 (1), 71–77. https://doi.org/10.25105/me.v30i1.10066