ANALISIS VECTOR AUTOREGRESION (VAR) TERHADAP HUBUNGAN PENGANGGURAN DAN INFLASI DALAM PEREKONOMIAN INDONESIA
Isep Amas Priatna Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang isepamas@gmail.com

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara tingkat pengangguran terbuka dan  inflasi  di  Indonesia  selama  periode  1996-2018.  Penelitian  ini  menggunakan  data time  series yang  bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan alat uji  menggunakan  program  eviews  7.1. Hasil  uji  kointegrasi  Johansen  menunjukkan  adanya  kointegrasi  antara  pengangguran  dengan inflasi  yang  berarti  keduanya  memiliki  hubungan  jangka  Panjang  sedangkan  hasil    kausalitas granger  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  yang  siginifikan  antara pengangguran  terhadap  inflasi,  maupun  sebaliknya.  Berdasarkan  hasil  uji  tersebut,  untuk  kasus perekonomian  Indonesia  selama  kurun  waktu  1996-2018  memperlihatkan  bahwa  tidak  terdapat hubungan trade  off antara  Inflasi  dengan  Pengangguran  sebagaimana  digambarkan  dalam  Kurva Philips.

## Kata kunci : Pengangguran, Inflasi, Kointegrasi, Kausalitas

## PENDAHULUAN
Inflasi  dan  pengangguran  sudah  sejak  lama  menjadi  permasalahan  yang  dihadapi  oleh banyak negara, baik negara maju maupun negara berkembang. Fluktuasi inflasi pada tingkat yang rendah  biasanya  dapat  merangsang  laju  pertumbuhan  ekonomi,  akan  tetapi  pada  tingkat  yang tinggi akan mengganggu stabilitas ekonomi karena merepresentasikan iklim ekonomi yang kurang baik untuk investasi. Sedangkan pengangguran di suatu Negara akan menimbulkan banyak gejolak politik  yang  dapat  mengganggu  pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  pengangguran  dapat menurunkan daya beli masyarakat karena berkurangnya produktivitas kinerja dan penghasilan.
Tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  mengalami  fluktuasi  seiring  dengan  krisis moneter  tahun  1997-1998  dan  krisis  ekonomi  2006-2007.  Tingkat  pengangguran  teringgi  terjadi pada tahun 2005 dan 2006 yang mencapai angka lebih dari 10 persen. Namun setelah 2007 terus mengalami penurunan yang signifikan sampai 2013. Sejak 2015, meski kecenderungannya masih menurun, namun penurunannya melambat. Grafiknya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tingkat Pengangguran di Indonesia, 1996 – 2018
- 10.00 20.00 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Tin gkat Pen gan gg u ran Terb u ka (%)
Penelitian  A.W.  Phillips  pada  tahun  1958  memaparkan  adanya  hubungan  atau trade  off antara  tingkat  inflasi  dan  tingkat  pengangguran.  Hubungan  tersebut  digambarkan  dalam  kurva yang  dikenal  dengan  kurva  Phillips.  Berdasarkan  kurva  ini,  ketika  tingkat  inflasi  rendah  maka tingkat  pengangguran  akan  tinggi  dan  sebaliknya.  Keberadaan  kurva  Phillips  hingga  kini  masih menjadi  perdebatan,  karena  tidak  semua  negara  perekonomiannya  dapat  digambarkan  sesuai dengan teori tersebut.
Gambar 2. Inflasi dan Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia

## Sumber: BPS, 2018
Studi  empiris  tentang  hubungan  antara  inflasi  dan  pengangguran  telah  dilakukan diberbagai  negara  untuk  membuktikan  keberadaan  kurva  Phillips.  Berdasarkan  hasil  penelitian kurva Phillips di negara-negara maju, berhasil dibuktikan adanya hubungan  negatif antara tingkat inflasi  dan  tingkat  pengangguran.  DiNardo  dan  Moore  (1999)  mengkonfirmasi  keberadaan  kurva umum Phillips di negara-negara OECD. Turner dan Seghezza (1999)  menyimpulkan bahwa hasil keseluruhan memberikan dukungan kuat bagi keberadaan kurva umum Phillips di antara 21 negara anggota yang dipilih dari OECD.
Studi penelitian dan perekonomian Thailand, pada paruh periode yang sama (1993-1996), tidak terbukti adanya kurva Phillips (Bhanthumnavin, 2002). Beberapa studi mengenai keberadaan di Indonesia, menghasilkan kesimpulan yang beragam, diantaranya penelitian Furuoka dan Munir, 2005 di lima negara ASEAN, termasuk Indonesia, menghasilkan kesimpulan bahwa tidak terdapat hubungan  negatif  antara  inflasi  dan  pengangguran.  Peneliti  lain  menghasilkan  kesimpulan  yang berbeda,  Solikin  (2004)  menyimpulkan  terdapat  kurva  Phillips  di  Indonesia,  namun  kurva  ini berubah dari waktu ke waktu.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  dapat  ditunjukkan  bahwa  belum  adanya  konsensus mengenai pola hubungan tingkat inflasi dan pengangguran serta masih terbatasnya literatur tentang kedua  variabel  ini  di  Indonesia,  menyebabkan  kesimpulan  mengenai  keberadaan  kurva  Phillips dalam  perekonomian  Indonesia  masih  perlu  dikaji.  Permasalahan  yang  menjadi  pijakan  dalam studi ini adalah: apakah terdapat hubungan antara inflasi dan pengangguran dalam perekonomian Indonesia?  Selaras  dengan  permasalahan  yang  menjadi  fokus  dalam  penelitian  ini  maka  tujuan studi ini adalah untuk mengetahui hubungan antara inflasi dan pengangguran dalam perekonomian Indonesia dengan pendekatan kurva Phillips.

## TINJAUAN PUSTAKA
Paul  Samuelson  dan  Robert  Solow  merupakan  peneliti  pertama  yang  mendukung  hipotesis Phillips.  Samuelson  dan  Solow  (1970)  menguji  hubungan  antara  dua  variabel  makroekonomi dalam  konteks  Amerika  Serikat.  Kesimpulan  dari  hasil  penelitiannya  adalah  bahwa  terdapat hubungan  terbalik  antara  pengangguran  dan  tingkat  inflasi  di  Amerika  Serikat.  Selain  itu,  Solow (1970)  dan  Gordon  (1971)  membenarkan  adanya  hubungan trade-off negatif  antara  tingkat pengangguran  dan  inflasi  menggunakan  data  makroekonomi  AS.  Temuan  empiris  telah  dikenal sebagai “ Solow-Gordon affirmation ” dari kurva Phillips.
- 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 TPT (%) Inflasi (%)
Meskipun  William  Phillips  mendasarkan  hipotesis  pada  landasan  teoritis  yang  kuat, perdebatan  tentang  apakah  kurva  Phillips  benar-benar  ada    tetap  terjadi  seperti  halnya    pada periode  1960-an.  Islam et  al. (2003)  mencatat:  Sejak  awal,  hipotesis  kurva  Phillips  telah  terbuka bagi  perdebatan.  Misalnya,  Milton  Friedman  (1968)  dan  Edmund  Phelps  (1967)  secara  terbuka mengkritik  hipotesis  dan  mempertahankan  bahwa  tidak  ada  hubungan trade-off antara pengangguran dan inflasi.
Selain  itu,  Robert  Lucas  (1976)  menentang  keras  usulan  dari  keberadaan  kurva  Phillips.  Dia berargumen bahwa bisa ada  hubungan trade-off antara pengangguran dan inflasi jika pekerja tidak berharap bahwa para pembuat kebijakan akan mencoba untuk menciptakan situasi buatan di mana tinggi  inflasi  dikupas  dengan  pengangguran  rendah.  Jika  tidak,  para  pekerja  akan  meramalkan inflasi yang tinggi di masa depan dan akan menuntut kenaikan upah dari majikan mereka. Dalam hal ini, mungkin ada koeksistensi pengangguran tinggi dan tingkat inflasi yang tinggi yang dikenal sebagai “Lucas  critique”. Pada  1970-an,  ekonom  mulai  kehilangan  minat  dalam  melakukan penelitian pada kurva Phillips.
Debelle  dan  Vickery  (1998)  menyatakan  Kurva  Phillips  jatuh  ke  dalam  periode  yang  tidak diperhatikan di kalangan akademisi selama 1980, meskipun ini merupakan alat  penting bagi  para pembuat kebijakan. Namun, tahun 1990-an terjadi kebangkitan kepentingan akademis dalam kurva Phillips  dan  kurva  Phillips  telah  kembali  menjadi  subyek  perdebatan  yang  intensif  (misalnya, simposium dalam Journal of Economic Perspectives ).
Umumnya,  temuan  empiris  telah  menunjukkan  hasil  yang  beragam.  Beberapa  peneliti menemukan  hubungan trade-off yang  signifikan  antara  tingkat  pengangguran  dan  tingkat  inflasi sedangkan  lainnya  tidak.  Di  antara  studi  penelitian  yang  dilakukan  pada  1990-an,  Alogoskoufis dan  Smith  (1991)  menunjukkan  bukti  empiris  untuk  mendukung Lucas  critic yang  menyangkal adanya  hubungan trade-off .  Sebaliknya,  Raja  dan  Watson  (1994)  menguji  keberadaan  kurva Phillips  menggunakan  data  makroekonomi  AS  pasca-perang.  Temuan  mereka  memberikan dukungan empiris tentang adanya hubungan trade-off antara pengangguran dan inflasi di Amerika Serikat selama periode yang diteliti. King dan Watson (1994) menyimpulkan bahwa terdapat kurva Phillips jika noise jangka panjang dan jangka pendek dikeluarkan dari data.

## METODE PENELITIAN

## Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian  ini  mengkaji  analisis  hubungan  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  inflasi  di Indonesia  selama kurun waktu 1996 - 2018. Ruang lingkup penelitian ini dilakukan di Indonesia. Data  yang  diperlukan  pada  penelitian  ini  adalah  data  skunder  yang  diperoleh  dari  buku-buku, jurnal,  internet,  penelitian  terdahulu,  catatan-catatan,  dan  sumber  lainnya  yang  berhubungan dengan  masalah  penelitian.  Data  sekunder  sendiri  merupakan  data  yang  telah  tersedia  dan  juga telah diproses oleh pihak-pihak lain sebagai hasil atas penelitian terdahulu.

## Metode Estimasi
Permasalahan dalam studi ini akan dianalisis dengan  memakai Vector Autoregression . secara sederhana,  VAR  menggambarkan  hubungan  yang”  saling  menyebabkan“  atau  kausalistis  antar variabel dalam system, dengan menambahkan intercept .
1. Uji Stationeritas
Data ekonomi time series umumnya bersifat stokastik atau memiliki tren yang tidak stationer, artinya  data  tersebut  memiliki  akar  unit. Untuk  dapat  mengstimasi  suatu  model  penggunaan  data tersebut  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  pengujian  stasioneritas  data  atau  dikenal unit root test.
2. Pemilihan lag optimum
Penentuan  jumlah  lag  (ordo)  yang  akan  digunakan  dalam  model  VAR  dapat  ditentukan berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SC). Lag yang akan dipilih dalam penelitian ini adalah model dengan nilai AIC yang paling kecil. Dalam tahapan ini pula dilakukan uji stabilitas model VAR. penentuan lag optimum dan uji stabilitas VAR dilakukan terlebih dahulu sebelum melalui tahap uji kointegrasi.
3. Uji Kointegrasi
Jika  fenomena  stasionaritas  berada  pada  tingkat first  difference atau  I  (1),  maka  perlu  dilakukan pengujian untuk melihat kemungkinan terjadinya kointegrasi. Konsep kointegrasi pada dasarnya untuk melihat  keseimbangan  jangka  panjang  diantara  variabel-variabel  yang  diobservasi.  Terkadang  suatu data yang secara individu tidak stasioner, namun ketika dihubungkan secara linier data tersebut menjadi stasioner,  namun  ketika  dihubungkan  secara  linier  data  tersebut  menjadi  stasioner.  Hal  ini  yang kemudian  disebut  bahwa  data  tersebut  terkointegrasi.  Apabila  satu  set  variabel  benar-benar terkointegrasi, maka harus dapat dideteksi implied restiriksi atau unrestriksi VAR. 4. Uji Kausalitas Granger (Granger Causality Test).
Uji  ini  dimaksudkan  untuk  mendeteksi  arah  hubungan  antara  setiap  dua  variabel  dengan  lag-lag yang terdistribusi dalam suatu sistem VAR.
5. Instrument Vector Autoregression.
Dalam  melakukan  analisisnya,  VAR  memiliki  instrument  spesifik  yang  memiliki  fungsi  spesifik dalam  menjelaskan  interaksi  antarvariabel  dalam  model.  Instrument  itu  meliputi  Impulse  Response Function  (IRF)dan  forecast  Error  variance  Decompisitions  (FEVD),  atau  biasa  disebut  variance Decompisition (VD). IRF merupakan aplikasi vector moving average yang bertujuan melihat seberapa lama  goncangan  dari  satu  variabel  berpengaruh  terhadap  variabel  lain.  Sedangkan  VD  dalam  VAR berfungsi  untuk  menganalisis  seberapa  besar  goncangan  dari  sebuah  variabel  mempengaruhi  variabel lain.
6. Variance Decomposition (VDC).
Analisis ini digunakan untuk menjelaskan proporsi perubahan-perubahan salah satu variabel dalam suatu  sistem  VAR  yang  disebabkan  oleh  goncangan-goncangan  ( shocks )  variabel  tersebut  dibanding goncangan-goncangan variabel lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  bentuk  data  kajian  maka  model  yang  digunakan  adalah  model time  series dengan metode  pendekatan Vector  Autoregressive (VAR).  Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  kajian  ini adalah Eviews 7.1. Adapun tahapan analisis beserta hasil analisisnya adalah sebagai berikut:
1. Uji Akar  Unit  ( Unit  Root  Test ). Uji  akar  unit  digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya stasioneritas  data.  Pengertian  stasioneritas  terkait  erat  dengan  konsistensi  pergerakan  data time series. Suatu data dikatakan stasioner apabila  memenuhi tiga kriteria, yaitu jika nilai rata-rata dan varians  konstan  sepanjang  waktu  dan  kovarians  antara  dua  runtut  waktu/periode  waktu  hanya tergantung  dari  kelambanan  antara  dua  periode  waktu  tersebut.  Estimasi  model  ekonometrik time series akan menghasilkan kesimpulan yang tidak berarti, ketika data yang digunakan mengandung akar unit (tidak stasioner). (Gujarati, 2004).

## Tabel 1. Uji Akar Unit Variabel Tingkat Pengangguran Terbuka
Null Hypothesis: TPT has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.430341 0.0001 Test critical values: 1% level -4.571559 5% level -3.690814 10% level -3.286909
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Hasil  Uji  Akar  Unit  pada  variabel  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  dengan  Eviews menunjukkan  bahwa  variabel  ini  bersifat  stasioner.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai  kritis ( critical value ) yang lebih besar daripada nilai ADF statistiknya. Sifat stasioner tersebut juga bisa dilihat dari nilai probabilitas yang menunjukkan angka di bawah α = 0.05

## Tabel 2. Uji Akar Unit Variabel Inflasi
Null Hypothesis: INF has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.858373 0.0045 Test critical values: 1% level -4.467895 5% level -3.644963 10% level -3.261452
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Hasil  Uji  Akar  Unit  pada  variabel  Inflasi  (INF)  dengan  Eviews  juga  menunjukkan  bahwa variabel ini bersifat stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan nilai kritis ( critical value ) yang lebih besar  daripada  nilai  ADF  statistiknya.  Sifat  stasioner  tersebut  juga  bisa  dilihat  dari  nilai probabilitas  yang  menunjukkan  angka  di  bawah  α  =  0.05.  Karena  kedua  variabel  telah memiliki sifat stasioner maka estimasi model VAR dapat dilakukan.
2. Penentuan Lag  Optimum  ( Lag  Length ). Salah  satu  tahapan  yang  krusial  di  dalam  estimasi VAR  adalah  masalah  penentuan  kelambanan  atau  penentuan  lag  optimum.  Dalam  penentuan lag  optimum  terdapat  beberapa  kriteria  yang  seringkali  digunakan,  namun  dalam  kajian  ini akan  digunakan Final  Prediction  Error (FPE), Aike  Information  Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC),  dan Hannan-Quinn (HQ).  Tanda  bintang  menunjukkan  lag  optimal  yang direkomendasikan oleh kriteria tersebut.
Tabel 3. Penentuan Lag Optimum
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: INF TPT Exogenous variables: C Date: 01/19/19   Time: 15:23 Sample: 1996 2018 Included observations: 21
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -129.3392 NA 927.8628   12.50849   12.60797   12.53008 1 -106.7079 38.79647 * 157.9484*   10.73409 11.03252 * 10.79886 * 2 -102.5985   6.261981   158.6255 10.72367 * 11.22106   10.83161
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Hasil analisis yang dilakukan Eviews di atas menunjukkan bahwa semua tanda bintang berada pada  lag  1,  kecuali  pada  kriteria  AIC.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  lag  optimal  terletak  pada lag 1.
3. Uji  Kointegrasi (Cointegration  Test). Dalam  kajian  ini  akan  digunakan  uji  kointegrasi Johansen.
Tabel 4. Uji Kointegrasi
Date: 01/20/19   Time: 23:29 Sample (adjusted): 1999 2018 Included observations: 20 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: INF TPT Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value  Prob.** None * 0.892827 46.22625 15.49471 0.0000 At most 1 0.075040 1.560094 3.841466 0.2117
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value  Prob.** None * 0.892827 44.66616 14.26460 0.0000 At most 1 0.075040 1.560094 3.841466 0.2117
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Berdasarkan hasil analisis dengan Eviews di atas dapat diketahui bahwa nilai Max-Eigen lebih besar  daripada  nilai  Eigenvalue.  Dengan  demikian,  antara  Pengangguran  dengan  Inflasi memiliki kointegrasi atau hubungan jangka panjang.
4. Uji Kausalitas Granger (Granger Causality Test). Uji ini dimaksudkan untuk mendeteksi arah hubungan  antara  setiap  dua  variabel  dengan  lag-lag  yang  terdistribusi  dalam  suatu  sistem VAR. Jika nilai F-Statistik ini lebih besar dari nilai F kritis pada tingkat signifikansi tertentu (α =1%;  5%  atau  10%),  maka null  hypothesis (H 0 :  ∑α ij =  0)  ditolak  atau alternative hypothesis (Ha :∑α ij ≠ 0) diterima, yang berarti terdapat pengaruh simultan dari suatu variabel bebas dengan distributed lag tertentu terhadap variabel terikat.
Tabel 5. Uji Kausalitas
Pairwise Granger Causality Tests Date: 01/21/19   Time: 00:31 Sample: 1996 2018 Lags: 1
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. TPT does not Granger Cause INF 22 1.17499 0.2919 INF does not Granger Cause TPT 2.81701 0.1096
Hipotesis  yang  hendak  diuji  dengan  Uji  Kausalitas  Granger  di  atas  adalah  H 0 yang menyatakan  Pengangguran  tidak  mempengaruhi  Inflasi,  dan  H 0 yang  menyatakan  Inflasi  tidak mempengaruhi  Pengangguran.  Tabel  Uji  Kausalitas  Granger  di  atas  memperlihatkan  bahwa  nilai Probabilitas masing-masing pernyataan adalah 0, 2919 dan 0,1096. Kedua nilai Probalitas tersebut lebih besar dari α = 0,01 atau 0,05 maupun 0,1. Dengan demikian H 0 kedua pernyataan diterima, atau  dengan  kata  lain  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  Pengangguran  terhadap  Inflasi, maupun sebaliknya.
5. Impulse  Response  Function (IRF). Impulse  Response  Function (IRF)  digunakan  untuk melihat shock suatu standar deviasi dari variabel inovasi terhadap nilai sekarang ( current time value ) dan nilai yang akan datang ( future values ) dari variabel variabel endogen yang terdapat dalam  model  yang  diamati.  Dengan  kata  lain,  uji Impulse  Response  Function berguna  untuk melacak  respon  saat  ini  dan  masa  depan  setiap  variabel  akibat  perubahan  atau shock suatu variabel dengan memanfaatkan seluruh informasi masa lalu variabel.
Tabel 6. Impulse Response Function (IRF)
6. Variance  Decomposition (VDC). Analisis  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  proporsi perubahan-perubahan  salah  satu  variabel  dalam  suatu  sistem  VAR  yang  disebabkan  oleh goncangan-goncangan  ( shocks )  variabel  tersebut  dibanding  goncangan-goncangan  variabel lain. Variance Decomposition (VDC) berguna untuk memprediksi kontribusi persentase varian setiap  variabel  karena  adanya  perubahan  variabel  tertentu  di  dalam  sistem  VAR/VECM (Wang, 2003, Enders, 2004).
Tabel 7. Variance Decomposition (VDC) Variance Decomposition of D(INF): Period S.E. D(INF) D(TPT) 1 9.388857 100.0000 0.000000 2 11.85782 99.96376 0.036243 3 12.21801 98.76359 1.236412 4 12.33711 98.77347 1.226526 5 12.41132 98.71832 1.281677 6 12.43358 98.60587 1.394125 7 12.44716 98.60353 1.396471 8 12.45075 98.58792 1.412084 9 12.45371 98.56802 1.431978 10 12.45552 98.56423 1.435769
-15 -10 -5 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(INF) to D(INF) -15 -10 -5 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(INF) to D(TPT) -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(TPT) to D(INF) -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(TPT) to D(TPT) Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Variance Decomposition of D(TPT): Period S.E. D(INF) D(TPT) 1 0.465854 28.21366 71.78634 2 0.550205 26.86710 73.13290 3 0.666627 41.11339 58.88661 4 0.687691 39.59543 60.40457 5 0.713397 39.70072 60.29928 6 0.731284 40.56640 59.43360 7 0.739011 40.42941 59.57059 8 0.745308 40.44856 59.55144 9 0.749749 40.57076 59.42924 10 0.752135 40.56485 59.43515

## Cholesky Ordering: D(INF) D(TPT)
Pada  tabel  pertama,  menjelaskan variance  decomposition dari  variabel  Inflasi.  Pada periode  pertama,  variabel  Inflasi  dipengaruhi  oleh  variabel  itu  sendiri  (100%).  Namun  pada periode kedua, kontribusinya sedikit menurun menjadi sebesar 99,96%, dan terus menurun hingga periode ke-10 sebesar 98,56%. Pada tabel kedua, menjelaskan tentang variance decomposition dari variabel  Pengangguran.  Pada  awal  periode,  variabel  Inflasi  memberikan  pengaruhnya  sebesar 28,21%.  Pada  periode  ke-2,  pengaruhnya  menurun  menjadi  26,87%.  Kemudian  di  periode  ke-3 naik lagi menjadi 41,11% kemudian menurun 39,60% di periode ke-4, dan seterusnya mengalami fluktuasi (naik-turun) dalam rentang 39,70% hingga 40,57%

## KESIMPULAN
1. Hasil  Uji  Kointegrasi  Johansen  menunjukkan  adanya  kointegrasi  antara  Pengangguran dengan Inflasi yang berarti keduanya memiliki hubungan jangka panjang.
2. Hasil  Kausalitas  Granger  menunjukkan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas lag Pengangguran terhadap Inflasi maupun nilai probabilitas lag Inflasi terhadap Pengangguran lebih besar dari taraf nyata 1%, 5%, maupun 10%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan  kausalitas  yang  siginifikan  antara  pengangguran  terhadap  inflasi,  maupun sebaliknya.
3. Berdasarkan  hasil  uji  tersebut,  untuk  kasus  perekonomian  Indonesia  selama  kurun  waktu 1996-2018  memperlihatkan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan trade  off antara  Inflasi  dengan Pengangguran sebagaimana digambarkan dalam Kurva Philips.

## REFERENSI
Alogoskoufis,  G.  and  Smith,  R.  1991. The  Phillips  Curve:  The  Persistence  of  Inflation,  and  the Lucas Critique: Evidence from Exchange-Rate Regime . American Economic Review, 81, pp.1254-1275.
Arsana,  I  Gede  Putra.  2004. Vector  Auto  Regressive .  Laboratorium  Komputasi  Ilmu  Ekonomi FEUI. Jakarta.
Blanchard, Olivier. 2011. Macroeconomics. Fifth Edition. Perason. USA. Debelle,  G.  and  Vickery  J.  1998. Is  the  Phillips  Curve:  Some  Evidence  and  Implications  for Australia . The Economic Record, 74, pp.384-398. DiNardo,  J.  and  Moore,  M.  1999. The  Phillips  Curve  is  Back?  Using  Panel  Data  toAnalyze  the Relationship Between Unemployment and Inflation in an Open Economy . NBER Working Paper 7328, pp.1-27. Friedman, M. 1968. The Role of Monetary Policy . American Economic Review, 58, pp1-17.
Furuoka,  Fumitaka  dan  Qaiser  Munir.  2005. Phillips  Curve  in  Selected  ASEAN  Countries:  New Evidence  from  Panel  Data  Analysis. Sunway  Academic  Journal  6:  89  –  102, University Sabah Malaysia.
Gordon, R.J. 1971. Price in 1970: The Horizontal Phillips Curve . Brookings Papers on Economic Activities, 3, pp.449-458. Gujarati, Damodar. 2003. Basic Economsetrics fourth edition . McGraw Hill. Singapure. Phillips, A.W. 1958. The Relationship between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom . Economica, 25, pp.258-299. Solikin.  2004. Kurva  Phillips  dan  Perubahan  Struktural  di  Indonesia:  Keberadaan,  Pola Pembentukan  Ekspektasi  dan  Linieritas. Buletin  Ekonomi  dan  Perbankan,  Maret  2004: 41-75.
Sadono, Sukirno. 2002. Pengantar Teori Makroekonomi . PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Umaru,  Aminu  dan    Anono  Abdulrahaman  Zubairu.  2012. An  Empirical  Analysis  of  the Relationship  between  Unemployment  and  Inflation  in  Nigeria  from  1977-2009. Economics and Finance Review Vol. 1(12) pp. 42 – 61, February, 2012.
Wimanda,  Rizki  E.,  Paul  M.  Turner  dan  Maximilian  J.B.  Hall.  2012. Monetary  Policy  Rules  for Indonesia: Which Type is the Most Efficient?. Journal of Economic Studies, Vol. 39 Iss: 4 pp. 469 – 484
Amelia, R. W., & Sunarsi, D. (2020). Pengaruh Return On Asset Dan Return On Equity Terhadap Debt  To  Equity  Ratio  PadA  PT.  Kalbe  Farma,  TBK.  Ad  Deenar:  Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis Islam, 4(01), 105-114
Gumilar, I., Sunarsi, D. (2020). Comparison of financial performance in banking with high car and low  car  (Study  of  banks  approved  in  the  kompas  100  index  for  the  period  2013-2017). International Journal of Psychosocial Rehabilitation. Volume 24 - Issue 7
Hidayat,  A.,  &  Sunarsi,  D.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Dana  Pihak  Ketiga  Dan Dampaknya Terhadap Profitabilitas (Survey Pada Bpr Syariah Di Jawa Barat Tahun 2014– 2017). Jurnal Proaksi, 7(1), 54-65.
Sobarna, A., Hambali, S., Sutiswo, S., & Sunarsi, D. (2020). The influence learning used ABC run exercise on the sprint capabilities. Jurnal Konseling dan Pendidikan, 8(2), 67-71.
Sunarsi,  D.  (2018).  Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  Strategik  &  Karakterisrik  Sistem Pendukungnya  :  Sebuah  Tinjauan.  Jurnal  Ilmiah  MEA  (Manajemen,  Ekonomi,  & Akuntansi), 2(3), 178 - 194.