## J-MAS

## Analisis Dampak Kebijakan Moneter terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia

## Hari Winarto*, Adi Poernomo, Agus Prabawa
Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Wijayakusuma Purwokerto *Correspondence email: hari.unwiku@gmail.com
Abstract.  The  circuit  of  government  monetary  policy  which  is  still  uncertain  in  influencing  economic  growth  is  an  interesting phenomenon  to  be  examined,  especially  because  it  occurs  in  the  era  of  globalization  where  monetary  traffic  is  very  rapid,  the situation  is  the main  problem in  this study.  Therefore, this  study  aims to determine  the impact  of monetary policy on  economic growth  in  Indonesia  using  quantitative  analysis  methods.  The  type  of  data  used  is  secondary  data  in  the  form  of  Time  Series originating  from  the  Central  Statistics  Agency,  Bank  Indonesia,  and  the  Ministry  of  Trade  from  2010  to  2019  in  the  form  of quarterly.  Based  on  the  results  of  testing  the  determination  of  the  analysis  tool  model  shows  that  the  right  estimation  model  is Vector  Auto  Regression  (VAR).  The  results  of  this  study  indicate  that  money  supply  has  a  significant  relationship  to  economic growth. While interest rates, exchange rates, and inflation do not have a significant relationship to economic growth
Keywords: Economic Growth, Monetary Policy, Data Time Series, Vector Auto Regression (VAR).
Abstrak . Adanya rangkaian kebijakan moneter pemerintah yang masih belum pasti dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi merupakan  fenomena  yang  menarik  untuk  diteliti,  terutama  karena  terjadi  di  era  globalisasi  dimana  lalu  lintas  moneter  sudah sangat pesat, keadaan tersebut menjadi  permasalahan utama dalam penelitian ini.  Oleh karena itu,  penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  dampak  kebijakan  moneter  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  analisis kuantitatif. Jenis data  yang digunakan adalah data sekunder  berupa time series yang  bersumber dari Badan Pusat Statistik, Bank Indonesia,  dan  Kementerian  Perdagangan  dari  tahun  2010  hingga  2019  dalam  bentuk  Triwulanan.  Berdasarkan  hasil  pengujian penentuan  model  alat  analisis  menunjukkan  bahwa  model  estimasi  yang  tepat  adalah Vector  Auto  Regression (VAR).  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa uang beredar memiliki hubungan yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Sedangkan suku bunga, nilai tukar, dan inflasi tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Kata kunci : Pertumbuhan Ekonomi, Kebijakan Moneter, Data Time Series, Vector Auto Regression (VAR).

## Pendahuluan
Kebijakan  moneter  adalah  kebijakan  pemerintah  atau  otoritas  moneter  dengan  menggunakan  peubah  jumlah uang  beredar  ( money  supply )  dan  tingkat  bunga  ( interest  rates )  untuk  memengaruhi  tingkat  permintaan  agregat ( agregate  demand )  dan  mengurangi  ketidakstabilan  di  dalam  perekonomian  (Warjiyo,  2006).  Untuk  melihat pertumbuhan  ekonomi  yang  stabil,  pasokan  uang  harus  tumbuh  pada  tingkat  yang  tetap,  bukan  sedang  diatur  dan diubah oleh otoritas moneter (Sean, 2019). Pertumbuhan ekonomi adalah peningkatan Gross Domestic Product (GDP) atau Gross  National  Product  (GNP) tanpa  meninjau  apakah  peningkatan  tersebut  lebih  besar  atau  kecil  dari  tingkat pertumbuhan  penduduk  serta  apakah  terjadi  perubahan  struktur ekonomi  (Asnawi,  2018).  Dalam  era  globalisasi  saat ini  perekonomian  negara  lain  dapat  memengaruhi  perekonomian  dalam  negeri,  sehingga  kebijakan  yang  ditetapkan oleh  pemerintah  baik  melalui  kebijakan  fiskal  maupun  kebijakan  moneter  juga  akan  ikut  terpengaruh  oleh  faktor eksternal (Kemenkeu RI, 2018). Salim (2018) menjelaskan bahwa sisi moneter merupakan bagian yang sangat penting dalam sebuah perekonomian, pertumbuhan ekonomi tidak akan bisa dianalisis tanpa melibatkan persoalan moneter.
Berdasarkan data dari BI dan Badan Pusat Statistik (BPS), kenaikan suku bunga BI dapat berpengaruh terhadap pergerakan pertumbuhan ekonomi domestik dan ekonomi domestik berpotensi mengalami perlambatan seiring dengan naiknya suku bunga. Bank Indonesia menaikkan suku bunga acuan (BI rate ) berada di atas 12%, hal ini mengakibatkan perlambatan pertumbuhan ekonomi yang tumbuh hanya 4,59% pada triwulan I 2006. Selanjutnya pada tahun 2008 suku bunga BI Rate naik di atas 9%, yang berakibat ekonomi Indonesia kembali melambat (tumbuh sekitar 4 persen) pada triwulan  II  2009,  kemudian  pada  tahun  2013  suku  bunga  BI  Rate  naik  hingga  7,5%  sehingga  pertumbuhan  kembali mengalami  perlambatan  hingga  di  bawah  5%.  Pada  tahun  2017  suku  bunga  BI  7- Day  Rate (BI7DR)  mengalami penurunan hingga level terendah yaitu sebesar 4,5%, sehingga pertumbuhan ekonomi dapat tumbuh stabil di level 5% (Bank  Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik,  2018). Dari sisi yang lain suku bunga merupakan  salah  satu  variabel  dalam perekonomian  yang  senantiasa  diamati  secara  cermat  karena  mampu  mempengaruhi  kehidupan  masyarakat  dan mempunyai  dampak  penting  terhadap  kesehatan  perekonomian  (Nofitasari, et  al., 2019).  Suku  bunga  yang  lebih rendah memiliki dampak positif pada efisiensi modal dan investasi yang mengarah  ke ekspansi output  yang lebih baik tetapi  suku  bunga  rendah  yang  berkepanjangan  dapat  membentuk  distorsi  dalam  bentuk  gelembung  harga  aset  yang tidak  berkelanjutan  (Sari  dan  Baskara,  2018). \ Jumlah  uang  beredar  merupakan  jumlah  seluruh  uang  dalam
Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia
perekonomian (Putri dan Rosyetti, 2017).
Jumlah  uang beredar menjadi salah satu instrumen yang digunakan Bank  Indonesia  untuk  memacu  kegiatan perekonomian yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi (Tiwa, 2016). Untuk menjaga stabilitas ekonomi dan tingkat pertumbuhan tertentu yang diharapkan, pemerintah melakukan intervensi untuk menjaga nilai mata uang tetap pada  tingkat  tertentu  terhadap  mata  uang  lainnya  (Selimi, et  al., 2016).  Untuk  suatu  negara  yang  memiliki ketergantungan  impornya  tinggi,  penurunan  kurs  dapat  menjadikan  kekhawatiran  mengenai  adanya  inflasi  karena impor  yang  tinggi  dapat mengakibatkan  produsen  menaikkan  harga  jual  produknya,  dan  akhirnya  berujung pada kenaikan harga barang atau inflasi (Ilmi, 2017). Inflasi yang terjadi seharusnya dapat dikendalikan/dikontrol sehingga tingkat inflasi tersebut dapat memberikan dampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi (Lubis, 2014). Dari sisi lain inflasi merupakan salah satu indikator ekonomi makro yang digunakan untuk mengukur stabilitas perekonomian suatu Negara, dengan adanya inflasi maka kenaikan tingkat inflasi menunjukkan adanya suatu pertumbuhan perekonomian, namun dalam jangka panjang tingkat inflasi yang tinggi sangat memberikan dampak buruk pada perekonomian sebab tingginya  tingkat  inflasi  dapat  menyebabkan  barang  domestik  relatif  lebih  mahal  dibadingkan  harga  barang import (Septiatin, et al., 2016).
Ufoeze, et  al., (2018)  dalam  penelitiannya  untuk  kasus  di  Nigeria,  menunjukkan  bahwa  tingkat  bunga mempunyai  pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sementara  jumlah  uang  beredar berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan  nilai  tukar  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap PDB. Penelitian Nwoko, et al., (2016) menunjukan hasil yang berbeda, bahwa jumlah uang beredar tidak memiliki pengaruh yang signifikan, tingkat bunga memiliki pengaruh negatif dan signifikan secara statistik, hal ini menggambarkan masih terdapat ketidak konsistennan hasil penelitian untuk dampak pergerakan jumlah uang yang beredar  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Hidayat, et  al., (2014)  dalam  penelitiannya  menghasilkan  bahwa  variabel suku  bunga  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sementara  tingkat  inflasi  memiliki pengaruh  positif  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  Etale  dan  Ayunku  (2016)  menunjukan  hasil yang  berbeda  untuk  kasus  di Nigeria,  bahwa  suku  bunga  berbanding  terbalik  dengan  pertumbuhan  ekonomi,  tetapi hubungannya  secara  statistik  tidak  signifikan,  hal  ini  menggambarkan  masih terdapat  ketidak  konsistennan  hasil penelitian  untuk  dampak  pergerakan  suku  bunga  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Ahmad, et  al., (2013)  dalam penelitiannya  untuk  kasus  di  Pakistan,  menunjukan  bahwa  inflasi  dan  nilai  tukar  memiliki  pengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  Adeniran, et  al., (2014)  menunjukkan  hasil  yang  berbeda, bahwa  nilai  tukar  memiliki  dampak  positif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan  suku bunga  dan  tingkat  inflasi  memiliki  dampak  negatif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  hal  ini menunjukkan  masih  terdapat  ketidak  konsistennan  hasil  penelitian  untuk  dampak  pergerakan  nilai  tukar  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  Fakhri  (2011)  menunjukkan  bahwa  inflasi  memiliki  pengaruh  positif  yang signifikan secara statistik terhadap pertumbuhan PDB. Penelitian Mahzalena dan Juliansyah (2019), menunjukan hasil yang  berbeda,  bahwa  inflasi  memiliki  dampak  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  hal  ini menunjukkan  masih  terdapat  ketidak  konsistennan  hasil  penelitian  untuk  dampak  pergerakan  inflasi  terhadap pertumbuhan  ekonomi. Beberapa  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  menunjukkan  serangkaian  kebijakan  moneter pemerintah  yang  masih  tidak  secara  pasti  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi,  keadaan  tersebut  merupakan fenomena  yang  menarik  untuk  diteliti,  terutama  karena  hal  tersebut  terjadi  pada  era  globalisasi  dimana  lalu  lintas moneter sudah menjadi sangat cepat.

## Metode
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dan  dokumentasi  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  website  resmi  Bank  Indonesia  (BI),  serta  Kementerian  Perdagangan.  Data  yang  digunakan  adalah  data time series triwulan dari tahun 2010-2019.
1. Definisi Operasional Variabel
a) Pertumbuhan  Ekonomi  (Y),  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  indikator  keberhasilan  pembangunan  suatu perekonomian karena kesejahteraan dan kemajuan suatu perekonomian ditentukan oleh besarnya pertumbuhan yang ditunjukan oleh perubahan output nasional (Nugroho, 2014). Data yang digunakan adalah data time series selama 10 tahun dari tahun 2010 hingga 2019 dengan satuan persen.
b) Jumlah  uang Beredar  (X1),  jumlah Uang Beredar (JUB) yang digunakan adalah jumlah uang secara luas yaitu M2 periode  2010  hingga  2019  yang  diterbitkan  BPS.  M2  meliputi  M1,  uang  kuasi,  dan  surat  berharga  yang diterbitkan oleh sistem moneter yang dimiliki sektor swasta domestik dengan sisa jangka waktu sampai dengan satu tahun (Utami dan Suryaningsih, 2011). Variabel ini dinyatakan dalam satuan milyar rupiah.
c) Suku Bunga (X2), tingkat suku bunga BI rate merupakan salah satu faktor ekonomi makro yang mempengaruhi harga  saham.  BI  rate  merupakan  suku  bunga  kebijakan  moneter  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia (Saridawati,  2015).  Data  yang  digunakan  yaitu  dari  tahun  2010  sampai  dengan  2019,  Variabel  ini  dinyatakan

## Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di
Indonesia
dalam persen.
d) Nilai  Tukar  Dollar  Amerika  (X3),  nilai  tukar  merupakan  harga  suatu  mata  uang  terhadap  mata  uang  lainnya (Nurrohim, 2013).  Nilai  tukar  Dollar  Amerika  (Kurs)  yang  digunakan  adalah  kurs  dengan  mata  uang  rupiah terhadap dollar AS di Kementrian Perdagangan (KEMENDAG) periode 2010 sampai dengan 2019. Variabel ini dinyatakan dengan satuan rupiah per dollar (Rp/US Dolar).
e) Inflasi (X4), inflasi merupakan kenaikan harga-harga secara umum dan terus menerus dan jika kenaikan harga barang terjadi pada satu atau dua jenis barang saja maka tidak bisa dikatakan sebagai inflasi (Ali, et al., 2019). Data yang digunakan yaitu dari tahun 2010 hingga 2019, variabel ini dinyatakan dalam persen.
Pendekatan  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  dan  pengaruh  antar  variabel berupa  pendekatan ekonometrika.  Model  alat  analisis  yang  digunakan  adalah  model Vector Auto  Regression (VAR),  dengan  model persamaan VAR sebagai berikut (Abustan, 2018): PDB t = β 1i + ∑β 1i PDB − i + ∑γ 1i JUB − i + ∑δ 1i SB − i + ∑ 1i KURS 1i + ∑ 1i INF t−i + e t JUB t = β 2−i + ∑β 2i PDB − i + ∑γ 2i JUB − i + ∑δ 2i SB − i + ∑ 2i KURS 1i + ∑ 2i INF t−i + e t SB t = β 3−i + ∑β 3i PDB − i + ∑γ 3i JUB − i + ∑δ 3i SB − i + ∑ 3i KURS 1i + ∑ 3i INF t−i + e t KURS t = β 4−i + ∑β 4i PDB − i + ∑γ 4i JUB − i + ∑δ 4i SB − i + ∑ 4i KURS 1i + ∑ 4i INF t−i + e t INF t = β 5−i + ∑β 5i PDB − i + ∑γ 5i JUB − i + ∑δ 5i SB − i + ∑ 5i KURS 1i + ∑ 5i INF t−i + e t Dimana: PDB t = pertumbuhan  ekonomi triwulan t ; JUBt = jumlah  uang beredar triwulan  t; SB t = suku bunga  BI rate triwulan t; KURS t = nilai tukar triwulan t; INF t = Inflasi triwulan t ; β 1, β 2, β 3, β 4 = koefisien regresi δ 1, δ 2, δ 3, δ 4 = uji root test ; e t = error term

## Hasil
Tahap  pertama  yang  harus  dilalui  untuk  mendapatkan  estimasi  VAR  adalah  pengujian  stasioneritas  data masing-masing  variabel,  baik  variabel  dependen,  maupun  variabel  independen.  Persamaan  regresi  dengan  variabel- variabel yang tidak stasioner, dapat menghasilkan regresi lancung atau spurious regression (Sari dan Sulistianingsih, 2019).  Dalam  penelitian  ini,  untuk  mengetahui  stasioner  atau  tidaknya  data  suatu  variabel,  digunakan  uji  ADF (Augmented  Dickey  Fuller)  dengan  menggunakan  model intercept ,  karena  dari  hasil  uji  pada  tingkat  level  dan differencing pertama  ( first  difference )  ternyata  data  runtut  waktu  belum  juga  stasioner,  maka  langkah  selanjutnya dilakukan  uji differencing kedua ( second differencing ). Adapun uji stasioner ADF dengan differencing kedua  ( second difference ) masing-masing variabel dapat ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Hasil Uji Statistik Variabel ADF t-statistik MC Kinnon Critical Value 5 Persen Prob Keterangan Y (PDB) -111.1645 -2.948404 0,0001  Stasioner X1 (JUB) -7.147192 -2.948404 0,0000  Stasioner X2 (SB) -6.086302 -2.943427 0,0000  Stasioner X3 (KURS) -7.477012 -2.943427 0,0000  Stasioner X4 (INFLASI) -7.274541 -2.948404 0.0000  Stasioner
Sumber: data olahan
Tabel  1  diatas  dapat  diketahui  bahwa  semua  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  stasioner  pada tingkat 2 nd difference.

## Penentuan Panjang Lag
Data  variabel  sudah  stasioner  pada  tingkat 2 nd difference maka  estimasi  dapat menghasilkan keluaran model yang  valid.  Dengan  demikian  kesimpulan  penelitian mempunyai  tingkat  validitas  yang  tinggi  pula.  Estimasi  model VAR dimulai dengan menentukan berapa panjang lag yang tepat dalam model VAR. Jika lag optimal yang dimasukan terlalu  pendek  maka  tidak  dapat  menjelaskan  kedinamisan  model  secara  menyeluruh  dan  jika  lag  optimal  terlalu panjang maka dapat menghasilkan estimasi yang tidak efisien karena berkurangnya degree of freedom (terutama model dengan  sampel  kecil).  Panjang  lag  yang  diikutsertakan  yaitu  0  sampai  dengan  10,  karena  data  yang  dipakai  adalah triwulan yaitu 40 data. Panjang lag optimal dapat ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 2. Hasil Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -1716.440 NA 2.35e+35 95.63555 95.85548 95.71231 1 -1683.535 54.84068 1.54e+35 95.19641 96.51601 95.65699
Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia
2 -1627.373 78.00307 2.97e+34 93.46518 95.88444 94.30957 3 -1580.877 51.66231* 1.14e+34* 92.27095* 95.78988* 93.49915*
Sumber: data olahan
Hasil uji lag optimum pada tabel diatas dapat diketahui bahwa semua tanda bintang berada  pada  lag  3,  yang berarti  lag  3  ditetapkan  sebagai  lag  optimum  dan  digunakan  disemua tahap analisis VAR berikutnya. Hasil estimasi menggunakan  model  VAR  dapat  menghasilkan  fungsi variance  decomposition dan  fungsi impulse  response yang digunakan untuk menjawab permasalahan dalam penelitian ini.

## Uji Kointegrasi
Berdasarkan panjang lag diatas, langkah selanjutnya dilakukan uji kointegrasi untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh jangka panjang antar variabel-variabel yang diteliti. Kriteria pengujian kointegrasi ini didasarkan pada nilai trace  statistic ,  apabila  nilai trace statistic lebih besar daripada critical value maka terdapat hubungan kointegrasi yang berarti estimasi VAR tidak dapat digunakan, melainkan harus menggunakan model VECM ( Vector Error Correction Model ).  Dalam  penelitian  ini,  pengujian  kointegrasi  digunakan  dengan  metode Johansen’s  Cointegration  Test yang tersedia dalam software e-views dengan critical value 0,05. Hasil uji kointegrasi ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized No. of CE(s) Eigen value Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.826324 107.9897 69.81889 0.0000 At most 1 0.438335 41.46831 47.85613 0.1742 At most 2 0.264889 19.54802 29.79707 0.4540 At most 3 0.185540 7.854124 15.49471 0.4811 At most 4 0.001456 0.055373 3.841466 0.8139 Sumber: data olahan
Berdasarkan tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai trace statistic dan maximum eigen value pada r = 0 lebih kecil daripada critical value dengan tingkat signifikansi 5 persen. Hal ini berarti hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada kointegrasi diterima dan hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa ada kointegrasi ditolak. Berdasarkan analisis ekonometrik di atas dapat dilihat bahwa di antara kelima variabel dalam penelitian ini, terdapat satu kointegrasi pada tingkat  signifikansi  5  persen.  Dengan  demikian,  dari  hasil  uji  kointegrasi  dapat  dilihat  bahwa  di  antara  pergerakan Pertumbuhan ekonomi,  Jumlah  Uang  Beredar,  Suku  Bunga,  Nilai  Tukar  dan  Inflasi  tidak  memiliki  hubungan  dalam jangka panjang.

## Uji Kausalitas Granger (Granger’s Causality Test)
Uji kausalitas dilakukan untuk mengetahui apakah suatu variabel endogen dapat diperlakukan sebagai variabel eksogen atau dengan kata lain Uji kausalitas granger dimaksud untuk mengetahui hubungan sebab akibat dari masing- masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Uji  kausalitas  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode diantaranya metode Granger’s Causality dan Error Correction Model Causality . Pada penelitian ini, digunakan metode Granger’s Causality. Taraf uji yang digunakan yaitu 0,05 (5 persen) dan panjang lag sampai pada lag 3 sesuai dengan pengujian panjang lag optimum yang telah dilakukan. Hasil uji kausalitas granger ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 4.

## Hasil Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob JUB does not Granger Cause PDB 37 2.36081 0.0042 PDB does not Granger Cause JUB 5.16351 0.0925 SB does not Granger Cause PDB 37 0.27086 0.8459 PDB does not Granger Cause SB 1.06901 0.3770 KURS does not Granger Cause PDB 37 0.20640 0.8912 PDB does not Granger Cause KURS 1.48436 0.2387 INFLASI does not Granger Cause PDB 37 0.81529 0.4956 PDB does not Granger Cause INFLASI 0.30205 0.8236 Sumber: data olahan
Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  variabel  JUB  secara  statistik  signifikan  mempengaruhi  PDB,  tetapi  sebaliknya PDB secara statistik tidak signifikan mempengaruhi JUB. Keadaan ini dibuktikan dengan nilai probabilitias JUB lebih

## Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di
Indonesia
kecil  dari 0,05 yaitu 0.0042  yang artinya  hipotesis nol  ditolak dan nilai probabilitas PDB lebih  besar  dari  0,05  yaitu 0.0925 yang artinya hipotesis nol diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terjadi kausalitas searah yaitu variabel JUB  yang  secara  statistik  signifikan  mempengaruhi  PDB dan  tidak berlaku  sebaliknya.  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa variabel  SB  secara  statistik  tidak  signifikan  mempengaruhi  PDB,  begitu  juga  sebaliknya  PDB  secara  statistik  tidak signifikan  mempengaruhi  SB. Keadaan  ini dibuktikan dengan  nilai probabilitas masing-masing  lebih besar dari 0,05 yaitu 0.8459 dan 0.3770 yang artinya hipotesis nol diterima oleh keduanya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi  kausalitas  apapun  untuk  kedua  variabel  SB dan  PDB.  Tabel diatas dapat dilihat bahwa variabel KURS secara statistik  tidak  signifikan  mempengaruhi  PDB,  begitu  juga  sebaliknya  PDB  secara  statistik  tidak  signifikan mempengaruhi  KURS.  Keadaan  ini  dibuktikan  dengan  nilai  probabilitas  masing-masing lebih  besar  dari  0,05  yaitu 0.8912 dan 0.2387 yang artinya hipotesis nol diterima oleh keduanya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi kausalitas  apapun untuk  kedua  variabel KURS  dan PDB. Tabel  diatas dapat  dilihat  bahwa  variabel  INFLASI  secara statistik  tidak  signifikan  mempengaruhi  PDB,  begitu  juga  sebaliknya  PDB  secara  statistik  tidak  signifikan mempengaruhi  inflasi.  Keadaan  ini  dibuktikan  dengan  nilai  probabilitas  masing-masing  lebih  besar  dari  0,05  yaitu 0.4956 dan 0.8236 yang artinya hipotesis nol diterima oleh keduanya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi kausalitas apapun untuk kedua variabel INFLASI dan PDB.

## Analisis Impulse Response Function (IRF)
Analisis  IRF  yaitu  menjelaskan  dampak  dari  guncangan  ( shock )  pada  suatu  variabel terhadap  variabel  lain, dimana dalam analisis ini tidak hanya dalam waktu pendek tetapi dapat menganalisis untuk beberapa horizon kedepan sebagai  informasi  jangka  panjang.  Analisis impulse  response  function juga  berfungsi  untuk  melihat  berapa  lama pengaruh tersebut terjadi. Sumbu horizontal merupakan periode dalam tahun, sedangkan sumbu vertikal menunjukan nilai respon dalam persentase.

## Gambar 1
Impulse Response Function (IRF)
Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia
Gambar  1  diatas  dapat  diketahui  bahwa  respon  variabel  PDB  terhadap shock yang  ditimbulkan  oleh  Jumlah Uang  Beredar  (JUB)  pada  periode  kedua  mengalami  respon  negatif  terbukti  dari  garis  IRF  berada  dibawah  garis horizontal, pada periode ketiga hingga sepuluh menunjukan shock yang berfluktuatif dan mengalami respon positif yang terbukti dari garis IRF berada diatas garis horizontal. Gambar 1 dapat diketahui bahwa respon variabel PDB terhadap shock yang ditimbulkan oleh Suku Bunga (SB) menunjukan respon negatif yang dapat dilihat dari periode satu hingga sepuluh  yang  terbukti  dari  garis  IRF  berada  di  bawah  garis  horizontal.  Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  respon variabel PDB terhadap shock yang ditimbulkan oleh Nilai Tukar (KURS) menunjukan respon negatif pada periode satu hingga tiga yang terbukti dari garis IRF berada di bawah garis horizontal, selanjutnya pada periode ke empat dan lima menunjukan  respon  positif  yang  terbukti  dari  garis  IRF  berada  di  atas  garis  horizontal,  kemudian  pada  periode  ke enam hingga sepuluh kembali menunjukan respon negatif yang terbukti dari garis IRF berada di bawah garis horizontal. Gambar  1  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  respon  variabel  PDB  terhadap shock yang  ditimbulkan  oleh  Inflasi menunjukan  respon  positif  yang  dapat  dilihat  dari  periode  satu  hingga  sepuluh  yang  terbukti  dari  garis  vertikal menunjukan nilai positif.

## Dekomposisi Varian (Variance Decomposition)
Analisis  VD  dari  variabel  Y  (PDB)  pada  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  variabel  yang  memiliki  kontribusi paling besar terhadap PDB sepuluh tahun kedepan yaitu PDB itu sendiri dengan rata-rata kontribusi per tahun sebesar 69,03  persen,  selanjutnya  diikuti oleh  kontribusi  X3  (Kurs)  sebesar  23,03  persen,  X2  (SB)  sebesar  3,11  persen,  X1 (JUB) sebesar 2,47 persen dan X4 (Inflasi) sebesar 2,37 persen. Analisis VD dari variabel X1 (JUB) pada tabel diatas menunjukan  bahwa  variabel yang  memiliki  kontribusi  paling  besar  terhadap  Jumlah  Uang  Beredar  sepuluh  tahun kedepan yaitu Jumlah Uang Beredar itu sendiri dengan rata-rata kontribusi per tahun sebesar 64,98 persen, selanjutnya diikuti oleh kontibusi X3 (Kurs) sebesar 17,30 persen, Y (PDB) sebesar 7,97 persen, X4 (Inflasi) sebesar 5 persen dan X2 (SB) sebesar 4,75 persen. Selama lima tahun pertama, kontribusi X2 (SB) bertambah, kontribusi X3 (Kurs) dan X4 (Inflasi)  juga  bertambah  dari  tahun  pertama  hingga  kesepuluh,  berbeda  dengan  kontribusi  Y  (PDB)  yang  tidak menentu  karena  pada  dua  tahun  pertama  mengalami  kenaikan  namun  pada  tahun  ketiga  dan  keempat  mengalami penurunan kontribusi.
Tabel 5. Hasil Uji Variance Decomposition Period S.E. PDB JUB SB Kurs 1 29027.91 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 37552.27 79.75295 0.103025 0.137889 19.88066 3 42920.36 69.08509 1.471999 0.970236 26.67409 4 44549.40 65.91195 3.046184 2.606678 25.12984 5 47985.55 68.78728 2.893451 3.476897 21.88226 6 51499.07 66.15869 2.662800 3.839933 24.76721 7 54133.36 60.67000 3.127388 4.425936 29.04522 8 54939.48 59.13239 3.808618 5.193421 28.43064 9 56505.83 60.53996 3.817361 5.305933 26.88828 10 58455.21 60.24865 3.721840 5.104234 27.64700 Sumber: data olahan Tabel 6. Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) variabel X1 Period S.E. PDB JUB SB Kurs 1 110432.0 2.542871 97.45713 0.000000 0.000000 2 134120.7 5.053796 90.22395 3.701483 0.325563 3 163223.2 3.887044 78.65259 6.318446 8.422595 4 185541.9 3.009276 72.29184 7.130873 13.79621 5 204291.3 4.680894 66.84012 7.016427 16.28900 6 225914.5 10.01943 58.49400 6.023016 19.70757 7 247537.2 11.72865 51.63872 5.076046 25.10572 8 264754.2 11.55489 47.76877 4.470187 28.59943 9 279698.9 12.50301 44.93828 4.054293 29.82919 10 296661.2 14.71842 41.52764 3.695696 30.91829 Sumber: data olahan
Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia
Tabel 7. Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) variabel X2 Period S.E. PDB JUB SB Kurs 1 0.918055 0.251501 0.754592 98.99391 0.000000 2 1.696714 0.596238 0.271297 97.49619 1.636101 3 2.327337 2.647389 0.345138 93.00878 3.730781 4 2.775249 4.410761 0.436617 88.97052 5.853343 5 3.017020 5.083033 0.489413 87.25842 6.827786 6 3.111074 5.274544 0.472574 87.06406 6.845417 7 3.135760 5.294411 0.484975 87.12150 6.738067 8 3.143873 5.286186 0.635724 86.83143 6.859907 9 3.161661 5.567683 0.965114 85.87416 7.186069 10 3.190721 6.032635 1.377567 84.51441 7.657282
Sumber: data olahan
Analisis  VD  dari  variabel  X2  (SB)  pada  tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  variabel  yang memiliki kontribusi paling besar terhadap Suku Bunga sepuluh tahun kedepan yaitu Suku Bunga itu sendiri dengan rata-rata kontribusi per tahun  sebesar 89,71 persen, selanjutnya diikuti oleh kontibusi X3 (Kurs)  sebesar 5,33 persen, Y (PDB) sebesar 4,04 persen, X1 (JUB) sebesar 0,62 persen dan X4 (Inflasi) sebesar 0,29 persen.
Tabel 8 Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) variabel X3 Period S.E. PDB JUB SB Kurs 1 936.1413 10.64583 15.68736 22.53556 51.13124 2 1485.357 11.16998 15.95731 25.03230 47.62049 3 1896.123 18.70356 17.92827 24.72707 38.31298 4 2200.456 24.54146 18.73544 23.32321 33.10220 5 2338.195 24.53311 19.31494 23.80190 32.07225 6 2386.233 23.64540 19.53260 25.36903 31.17787 7 2417.851 23.07636 19.40164 26.75415 30.48940 8 2444.336 22.71949 19.15195 27.68678 30.04577 9 2460.918 22.44212 18.93650 28.35325 29.69781 10 2478.849 22.62935 18.66462 28.56355 29.45271
Sumber: data olahan
Analisis VD dari variabel X3 (Kurs) pada tabel di atas menunjukan bahwa variabel yang  memiliki  kontribusi paling besar terhadap Nilai Tukar Rp/U$ sepuluh tahun kedepan yaitu Nilai Tukar Rp/U$ itu sendiri dengan rata-rata kontribusi per tahun sebesar 35,31 persen, selanjutnya diikuti oleh  kontibusi X2 (SB)  sebesar 25,61 persen, Y (PDB) sebesar 20,41 persen, X1 (JUB) sebesar 18,33 persen dan X4 (Inflasi) sebesar 0,33 persen.
Tabel 9 Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) variabel X4 Period S.E. PDB JUB SB Kurs 1 50782.39 2.151637 6.845464 4.363553 0.454861 2 54617.19 3.327788 6.097975 10.77382 4.410485 3 55603.28 3.212763 6.458784 13.09489 4.478822 4 55866.41 3.186033 6.445218 13.70963 4.561212 5 56080.84 3.392270 6.399567 13.67134 4.880609 6 56120.85 3.403409 6.474845 13.65204 4.884230 7 56461.61 4.276820 6.560998 13.52074 4.908706 8 56809.41 4.667394 6.646484 13.43502 5.380779 9 56984.20 4.638844 6.669005 13.51310 5.717152 10 57066.93 4.641280 6.690024 13.67819 5.713993
Sumber: data olahan
Analisis VD dari variabel X4 (Inflasi) pada tabel di atas menunjukan bahwa variabel yang memiliki kontribusi paling  besar  terhadap  Inflasi  sepuluh  tahun  kedepan  yaitu  Inflasi  itu  sendiri  dengan  rata-rata  kontribusi  per  tahun sebesar 72,90 persen, selanjutnya diikuti oleh kontibusi X2 (SB) sebesar 12,34 persen, X1 (JUB) sebesar 6,53 persen, X3 (Kurs) sebesar 4,54 persen dan Y (PDB) sebesar 3,69 persen.

## Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di
Indonesia

## Simpulan
1. Jumlah  Uang  Beredar  berpengaruh  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia,  yang  dibuktikan dengan nilai probabilitias Jumlah Uang Beredar lebih kecil dari 0,05 yaitu 0.0042 yang artinya hipotesis nol ditolak dan  dari  hasil  uji  kointegrasi  dapat  dilihat  bahwa  Jumlah  uang  beredar  tidak  memiliki  hubungan  dalam  jangka panjang terhadap Pertumbuhan Ekonomi
2. Suku  Bunga  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia, yang  dibuktikan  dengan nilai probabilitas Suku Bunga lebih besar dari 0,05 yaitu 0.8459 yang artinya hipotesis nol diterima dan dari hasil uji kointegrasi dapat dilihat bahwa Suku Bunga tidak memiliki hubungan dalam jangka panjang terhadap Pertumbuhan Ekonomi
3. Nilai  Tukar  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia,  yang  dibuktikan  dengan nilai probabilitas Nilai Tukar lebih besar dari 0,05 yaitu 0.8912 yang artinya hipotesis nol diterima dan dari hasil uji kointegrasi dapat dilihat bahwa Nilai Tukar tidak memiliki hubungan dalam jangka panjang terhadap Pertumbuhan Ekonomi
4. Inflasi  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia,  yang  dibuktikan dengan  nilai probabilitas Inflasi lebih besar dari 0,05 yaitu 0.4956 yang artinya hipotesis nol diterima dan dari hasil uji kointegrasi dapat dilihat bahwa Inflasi tidak memiliki hubungan dalam jangka panjang terhadap Pertumbuhan Ekonomi.

## Implikasi
1. Pemerintah  perlu  meningkatkan  jumlah  uang  beredar  dengan  cara  melakukan  kebijakan  moneter  ekspansif, sehingga  dapat  mengatasi  pengangguran  dan  meningkatkan  daya  beli  masyarakat  pada  saat  perekonomian mengalami depresi, sebab peningkatan jumlah uang beredar mengindikasikan adanya kesejahteraan di masyarakat dan  dengan  kesejahteraan  yang  meningkat  maka  tabungan  dan  investasi  juga  dapat  meningkat  sehingga  dapat meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi.  Namun  pemerintah  juga  perlu  memperhatikan  dampak  negatif  dari meningkatnya jumlah uang beredar yaitu terjadinya inflasi.
2. Bank  Indonesia  perlu  menstabilkan  laju  inflasi  agar  tetap  rendah  dengan  menggunakan  salah  satu  dari  kebijakan moneter  seperti  kebijakan  diskonto  yaitu  dengan  meningkatkan nilai  suku  bunga  BI  rate  supaya  masyarakat terdorong untuk menabung sehingga jumlah uang yang beredar dapat berkurang dan laju inflasi bisa ditekan.
3. Dengan mempertimbangkan besarnya tekanan depresiasi rupiah yang dapat mengganggu kestabilan makro ekonomi, maka Bank Indonesia selaku otoritas moneter perlu melakukan beberapa langkah kebijakan moneter terkait dengan upaya stabilisasi nilai tukar, seperti peningkatan Bi Rate maupun pengoptimalan instrumen moneter kontraksi, yaitu peningkatan  GWM  (Giro  Wajib  Minimun)  yang  dapat  membawa  dampak  positif  terhadap  nilai  tukar,  seperti berkurangnya  jual  beli  valuta  asing  oleh  masyarakat  dan  memperbaiki  daya  saing  perbankan  domestik  terutama dalam upaya menarik devisa hasil ekspor  yang  dapat  menambah  pasokan  valuta  asing  sehingga  dapat  mendorong apresiasi rupiah.

## Daftar Pustaka
Ahmad ,  A.,  Ahmad,  N.,  &  Ali,  S.  (2013).  Exchange  rate  and  economic  growth  in  Pakistan  (1975-2011). Ahmad, Arslan,  Najid  Ahmad,  and  Sharafat  Ali."  Exchange  Rate  and  Economic  Growth  in  Pakistan  (1975- 2011)."(2013) , 740-746.
Ali, K., Sari, D. R., & Putri, R. (2019). Pengaruh Inflasi Nilai Tukar Rupiah Dan Harga Emas Dunia Terhadap Indeks Harga  Saham  Pertambangan  PadaBursa  Efek  Indonesia  (Periode  Tahun  2016-2018). Jurnal  Bisnis Darmajaya , 5 (2), 90-113.
Adeniran,  J.  O.,  Yusuf,  S.  A.,  &  Adeyemi,  O.  A.  (2014).  The  impact  of  exchange  rate  fluctuation  on  the  Nigerian economic  growth:  An  empirical  investigation. International  journal  of  Academic  Research  in  Business  and Social sciences , 4(8): 224.
Asnawi,  A.,  &  Fitria,  H.  (2018).  PENGARUH  JUMLAH  UANG  BEREDAR,  TINGKAT  SUKU  BUNGA  DAN INFLASI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA. Ekonomika Indonesia , 7 (01), 24-32. Etale,  L.  M.,  &  Ayunku,  P.  E.  (2016).  The  relationship  between  interest  rate  and  economic  growth  in  Nigeria:  An Error Correction Model (ECM) approach. International Journal of Economics and Financial Research , 2 (6), 127-131.
Fakhri,  H.  (2011).  Relationship  between  inflation  and  economic  growth  in  Azerbaijani  economy:  is  there  any threshold effect?. Asian Journal of Business and Management Sciences , 1 (1), 1-11.
Hidayat, A. S., Suman, A., & Kaluge, D. (2014). The Effect of Interest Rate, Inflation and Government Expenditure on Economic Growth in Indonesia Period of 2005-2012. Journal of Economics and Sustainable Development , 5 (15), 243-9.
Ilmi, M. F. (2017). Pengaruh Kurs/Nilai Tukar Rupiah, Inflasi dan Tingkat Suku Bunga SBI Terhadap Indeks Harga
Hari  Winarto, Adi Poernomo dan Agus Prabawa, Analisis Dampak Kebijakan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia
Saham  Gabungan  LQ-45  Periode  Tahun  2009-2013. Nominal:  Barometer  Riset  Akuntansi  dan  Manajemen , 6 (1), 93-108.
Kemenkeu
RI. (2018). https://www.kemenkeu.go.id/ . Diambil Kembali Dari Kemenkeu:
https://www.kemenkeu.go.id/Publikasi/Artikel-Dan- Opini/Kebijakan-Fiskal-Kaitannya-Dengan-Pertumbuhan- Ekonomi-Indonesia/
Lubis,  I.  F.  (2014).  Analisis  Hubungan  Antara  Inflasi  dan  Pertumbuhan  Ekonomi:  Kasus  Indonesia. Quantitative Economics Journal , 3 (1).
Mahzalena, Y., & Juliansyah, H. (2019). Pengaruh inflasi, pengeluaran pemerintah dan ekspor terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Regional Unimal , 2 (1): 37-50.
Nofitasari,  R.,  Amir,  A.,  &  Mustika,  C.  (2017).  Pengaruh  inflasi,  suku  bunga,  investasi  terhadap  pertumbuhan ekonomi Provinsi Jambi. e-Jurnal Perspektif Ekonomi dan Pembangunan Daerah , 6 (2), 77-84. Nugroho, B. S. (2014). Pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pendapatan antar kecamatan. JEJAK: Jurnal Ekonomi dan Kebijakan , 7 (1), 46-59.
Nurrohim, M. (2013). Analisis Kausalitas Volatilitas Nilai Tukar Mata Uang Dengan Kinerja  Sektor Keuangan Dan Sektor Rill. Economics Development Analysis Journal , 2 (4).
Nwoko,  N.  M.,  Ihemeje,  J.  C.,  &  Anumadu,  E.  (2016).  The  impact  of  monetary  policy  on  the  economic  growth  of Nigeria. African Research Review , 10 (3): 192-206. Putri, V. K., & Rosyetti, R. (2017). Analisis Pengaruh Jumlah Uang Beredar, Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia dan Suku Bunga Kredit Investasi terhadap Inflasi di Indonesia (Doctoral dissertation, Riau University). Salim, J. F. (2018). Pengaruh Kebijakan Moneter terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Jurnal Ekombis , 3 (2). Sari,  G.  A.  A.  R.  M.,  &  Baskara,  I.  G.  K.  (2018). Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Suku  Bunga,  dan  Nilai  Tukar terhadap Investasi Asing Langsung di Indonesia (Doctoral dissertation, Udayana University).
Sari,  M.,  &  Sulistianingsih,  E.  (2019).  Model  Koreksi  Kesalahan  (ECM)  pada  Kasus  Data  Runtun  Waktu  Indeks Harga Konsumen di Jawa Tengah. Bimaster , 8(1).
Saridawati,  S.  (2015).  Analisis  Peran  Kebijakan  Moneter  Bank  Indonesia  (BI)  Rate  terhadap  Nilai  Tukar  US  Dolar dan Inflasi. Moneter-Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 2 (2).
Sean, M. (2019). The Impact of Monetary Policy on Economic Growth in Cambodia: Bayesian Approach. Journal of Management, Economics, and Industrial Organization , 16-34.
Selimi,  N.,  Reçi,  K.,  &  Sadiku,  L.  (2016).  The  Impact  of  Foreign  Direct  Investment  on  the  Export  Performance: Empirical Evidence for Western Balkan Countries. ILIRIA International Review , 6 (1).
Septiatin, A.  A., Mawardi, M. M., & Rizki,  M. A. K. (2016). Pengaruh  Inflasi dan Tingkat Pengangguran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. I-Economics: A Research Journal On Islamic Economics , 2 (1), 50-65. Tiwa,  F.  R.  (2016).  Pengaruh  Investasi,  Suku  Bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  (Sbi)  Dan  Jumlah  Uang  Beredar Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Tahun 2005-2014. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 16 (2). Ufoeze, L. O., Odimgbe, S. O., Ezeabalisi, V. N., & Alajekwu, U. B. (2018). Effect of monetary policy on economic growth in Nigeria: An empirical investigation. Annals of Spiru Haret University, Economic Series , 9 (1), 123- 140.
Utami, S. R., & Suryaningsih, R. (2011). Analisis Pengaruh Narrow Money (M1) Dan Broad Money (M2) Terhadap Laju Inflasi Di Indonesia. Ultimaccounting: Jurnal Ilmu Akuntansi , 3 (1), 33-45.
Warjiyo,  P.  (2006).  Stabilitas  sistem  perbankan  dan  kebijakan  moneter:  keterkaitan  dan  perkembangannya  di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 8(4): 429-454.