## ANALISIS TRANSMISSION MONETERY POLICY TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI KEUANGAN PASCA PEMULIHAN EKONOMI NEGARA ANGGOTA APEC
Alexander Zebua  , Lia Nazliana Nasution 2
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Pembangunan Panca Budi, Indonesia 12  Corresponding Author Email: alexanderzebua124@gmail.com Author Email: lianazliana@dosen.pancabudi.ac.id
Article History: Received: March 2024 Revision: March 2024 Accepted: March 2024 Published: April 2024
Keywords:
Economic Growth;
Interest Rates; Monetary Policy;
Inflation

## Abstract :
The  aim  of  this  research  is  to  determine  and  investigate  how  the  global economic crisis in 2020 can affect financial and economic growth after the Covid-19  crisis  and  the  economic  recovery  that  follows.  Secondary  data covering the period 2013 to 2023 is used in this research, which means the data used is 11 years. Meanwhile, the variables used are money supply, real interest  rates,  exchange  rates,  investment,  inflation  and  gross  domestic product. In this research, we examine the short-term, medium-term and long- term impacts of monetary policy on  financial and economic growth in five countriesAsia  Pacific  Economic  Cooperation  (APEC)  consisting  of Indonesia,  the  United  States,  Singapore,  Japan  and  China  using  the approach  methodStructural  Vector  Autoregressive  (SVAR).  The  results  in this study show that three variables, namely investment, real interest rates, and  money  supply,  do  not  significantly  influence  economic  or  financial growth,  according  to  the  findings  of  this  study,  while  the  two  variables inflation and exchange rates have a significant positive impact on economic and financial growth. Sejarah Artikel Diterima: Maret 2024
Direvisi: Maret 2024 Disetujui: Maret 2024 Diterbitkan: April 2024
Kata kunci:
Pertumbuhan Ekonomi;
Suku Bunga; Kebijakan Moneter; Inflasi

## Abstrak :
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  dan  menginvestigasi bagaimana krisis ekonomi global pada tahun 2020 yang dapat memengaruhi pertumbuhan keuangan dan ekonomi setelah krisis Covid-19 dan pemulihan ekonomi  yang  terjadi  setelahnya.  Data  sekunder  yang  mencakup  periode 2013  hingga  2023  digunakan  dalam  penelitian  ini  yang  artinya  data  yang dipakai  ialah  11  tahun.  Sedangkan  variabel  yang  digunakan  yakni  Jumlah uang  beredar,  suku  bunga  riil,  nilai  tukar,  investasi,  inflasi,  dan  produk domestik bruto. Dalam Penelitian ini menguji dampak jangka pendek, jangka menengah, dan jangka panjang dari kebijakan moneter terhadap pertumbuhan keuangan dan ekonomi di lima negara Asia Pacific Economic Cooperation (APEC) yang terdiri dari Indonesia, Amerika Serikat, Singapura, Jepang dan China  dengan  menggunakan  metode  pendekatan Structural  Vector Autoregressive  (SVAR) .  Hasil  dalam  penelitian  ini  terdapat  tiga  variabel yakni  investasi,  suku  bunga  riil,  dan  jumlah  uang  beredar  tidak  secara signifikan  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  atau  keuangan,  menurut temuan  studi  ini,  sementara  dua  variabel  inflasi  dan  nilai  tukar  memiliki dampak  positif  yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan keuangan
How to Cite : Alexander Zebua, Lia Nazliana Nasution. 2024. Analisis Transmission Monetery Policy Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Keuangan Pasca Pemulihan Ekonomi Negara Anggota APEC . Jurnal Pendidikan Ekonomi (JURKAMI), 9 (1) DOI : 10.31932/jpe.v9i1.3401
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE

## PENDAHULUAN
Pemulihan  ekonomi  pasca  krisis global  telah  menjadi  isu  besar  bagi beberapa negara, khususnya di lima negara
APEC ( Asia-Pacific Economic
Cooperation )  yang  menjadi  fokus  kajian ini. Pemulihan ekonomi tidak hanya berarti mengembalikan  tingkat  penciptaan  dan lapangan  kerja  ke  tingkat  pra-darurat, namun  juga  tentang  menentukan  dampak pendekatan terkait uang terhadap pertumbuhan moneter dan sektor moneter. Pemeriksaan  transmisi  strategi  keuangan sangat penting dalam eksplorasi ini. Sistem transmisi  pendekatan  terkait  uang  pada dasarnya  menggambarkan  apa  arti  strategi terkait  uang  yang  dijalankan  oleh  bank nasional  untuk  berbagai  kegiatan  moneter dan moneter sehingga pada akhirnya dapat mencapai tujuan akhirnya.
Menurut (Ismail & Indrawati, 2020), stabilitas  biaya-yang  tercermin  dalam tingkat  ekspansi-adalah  tujuan  utama  dari pendekatan terkait uang. Menurut penelitiannya, “Strategi keuangan moneter, ekspansi dan hubungan sebab akibat antara ekspansi  dan  beberapa  faktor  ekonomi makro,”  biaya  pinjaman  dan  ekspansi memiliki hubungan positif yang signifikan, dan ada korelasi yang kuat antara ekspansi dan standar konversi uang (Konversi skala).
Menurut  (Napitupulu,  2015)  sistem transmisi  pendekatan  keuangan  adalah “siklus  yang  melaluinya  pilihan-pilihan strategi  yang  berhubungan  dengan  uang diarahkan  ke  dalam  perubahan  produk domestik  bruto  asli  dan  ekspansi”.  Dalam hal kesehatan moneter, transmisi pendekatan keuangan mempengaruhi biaya pinjaman, pasokan uang tunai, dan tingkat perdagangan.  Secara  bersamaan,  strategi yang  berhubungan  dengan  uang  kemudian
berdampak pada kemajuan usaha, pengembangan  dan  perluasan  keuangan  di bidang  perekonomian  yang  sebenarnya, yang merupakan tujuan pasti dari pendekatan  yang  berhubungan  dengan uang.
Sistem  transmisi  strategi  keuangan standar  dimulai  dari  aktivitas  perbankan nasional melalui perubahan ( shock ) instrumen strategi terkait uang. Kegiatan ini kemudian berdampak pada tujuan definitif strategi  keuangan  (Baharuddin  &  Sulfati, 2021). Sistem transmisi pengaturan keuangan  akan  dibantu  melalui  berbagai instrumen, antara lain: biaya pinjaman asli, suku  bunga  perdagangan,  pasokan  uang tunai dan asumsi ekspansi.
Mengingat pengaruhnya yang signifikan terhadap perekonomian Indonesia,  (Huda,  2018)  menunjukkan bahwa  inflasi  adalah  anomali  keuangan yang  perlu  diteliti  secara  teratur.  Tingkat biaya yang terus meningkat disebut inflasi. Apakah  inflasi  parah  atau  tidak,  ekspansi masih  dapat  berdampak  negatif  pada perekonomian.  Jalur  kebijakan  moneter secara signifikan dipengaruhi oleh kekuatan  global  dan  hubungan  yang  lebih erat, dengan APEC ( Asia-Pacific Economic Cooperation )  yang  berfungsi  sebagai tempat  untuk  keterlibatan  keuangan  di kawasan Asia Pasifik.
Negara-negara  Indonesia,  Amerika Serikat, Singapura, Jepang, dan Cina adalah subjek  dari  penelitian  ini.  Kebijakan moneter adalah strategi yang dipakai bank- bank nasional dengan mengelola perkembangan  finansial  dan  kondisi  mata uang.  Perbedaan  harga  di  pasar  dalam negeri  diakibatkan  oleh  kekecewaan  atau guncangan  publik,  dan  hal  ini  mendorong pertumbuhan ekonomi.
This is an open-access article under the CC-BY-SA License Copyright ©2024, The Author(s)

## Gambar 1
Inflasi 5 Negara APEC Tahun 2013-2023 Sumber : http://databank.worldbank.org/source/global-economic, 2024
Akibatnya, lingkungan ekonomi makro  berdampak  pada  tingkat  inflasi. Menurut  (Sari,  2019),  salah  satu  faktor yang  memengaruhi  kinerja  perusahaan suatu  negara  adalah  lingkungan  ekonomi makro. Fluktuasi tingkat inflasi meningkat pada tahun 2020 di tengah krisis keuangan
global,  seperti  yang  diilustrasikan  pada Gambar 1.
Krisis  ekonomi  pada  tahun  2020 akibat virus Corona tidak hanya berdampak pada  berkurangnya  pertumbuhan  ekonomi suatu negara, namun juga berdampak pada perkembangan moneter.

## Gambar 2
GDP 5 Negara APEC 2013-2023 Sumber : http://databank.worldbank.org/source/global-economic, 2024
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi, penurunan  tingkat  pengangguran,  dan inflasi  yang  rendah  adalah  tujuan  dari kebijakan moneter.
Gambar
2 mengilustrasikan  bagaimana  PDB  hampir semua negara yang dipertimbangkan dalam penelitian  ini  menurun  selama  keadaan darurat  di  seluruh  dunia  pada  tahun  2020,
dan  bagaimana  data  PDB  masing-masing negara  pulih  ke  kondisi  normal  setelah pandemi pada tahun 2021 dan 2023.
Dari  gambaran  keseluruhan  dapat didentifikasi beberapa permasalahan seperti,  dapatkah  transmisi  kebijakan moneter melacak perubahan jangka pendek, menengah,  dan  panjang  dalam  kondisi
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE
keuangan  dan  ekonomi  kelima  negara
APEC,  s eberapa  besar  Produk  Domestik
Bruto (PDB) Indonesia, Amerika, Singapura,  Jepang,  serta  Cina  dipengaruhi
oleh transmisi SVAR dari strategi kebijakan  moneter,  inflasi,  nilai  tukar, sukuibungaaril,  dan  jumlah  uang  beredar dan  terdapat  modifikasi  cara  transmisi kebijakan moneter dalam rangka menstabilkan pertumbuhan ekonomi, seperti penyesuaian terhadap keuangan dan inflasi  Produk  Domestik  Bruto  di  lima negara anggota APEC .

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah Structural  VAR (SVAR).  Bank  Dunia  menyediakan  data sekunder  untuk  penelitian  ini,  yang  dapat diakses  untuk  pengelolaan  atau  publikasi. Data  sekunder  adalah  informasi  yang dikumpulkan oleh masyarakat,  bukan oleh para  ahli  yang  memimpin  investigasi mutakhir. Fakta bahwa data asli digunakan untuk  estimasi  berarti  bahwa  data  dalam penelitian ini bersifat kuantitatif.
Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui tingkat hubungan dan model/jenis pengaruh antara paling sedikit dua variabel (Rusiadi, 2015).  Model  SVAR  digunakan  untuk memfasilitasi penyelidikan kuantitatif. Variabel ekonomi yang digunakan sebagai variabel  endogen  dalam  hubungan  jangka panjang dapat dipahami dengan paradigma ini.
Bagian negara yang tergabung dalam Asia-Pacific  Economic  Cooperation ,  atau APEC ,  yaitu  Indonesia,  Amerika  Serikat,
Singapura,  Jepang,  dan  China  merupakan
lokasi penelitian ini. Berdasarkan data dari tahun  2013  hingga  2023,  penelitian  ini diperkirakan akan berlangsung antara bulan Maret dan Mei 2024.
Penelitian sekunder, atau mengumpulkan dan menganalisis informasi dari data historis yang relevan dengan topik penelitian, merupakan metode yang digunakan  untuk  memperoleh  data  untuk penelitian ini. Bank Dunia mengunduh dan memproses data tambahan untuk periode 11 tahun  2013-2023  yang  digunakan  dalam analisis ini.
Metode Structural  VAR (SVAR) digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menganalisis  data  yang  dikumpulkan. Metode  ini  meliputi  pengujian  sebagai berikut:  Uji  Asumsi,  Uji  Stationaritas,  Uji Kointegrasi  John  Hansen,  Analisis  Model Impulse  Response  Function (IRF),  dan Evaluasi  Model Forecast  Error  Variance Decomposition (FEVD).
Ketika  suatu  variabel  tidak  mampu bereaksi  cepat  terhadap  guncangan  atau perubahan  faktor  lain,  maka  timbul pembatasan jangka pendek. Ketika terdapat kointegrasi, atau hubungan jangka panjang antar  elemen  yang  digunakan,  maka batasan  jangka  panjang  dapat  diterapkan. Batasan yang diterapkan harus memperhitungkan dampak kointegrasi jika ditemukan kaitan kointegrasi (Muqorrobin,
2019).
Penting  untuk  menunjukkan  secara observasional  dan  dengan  cara  yang  lebih membingungkan  bahwa  hubungan  jangka panjang antara variabel ekonomi digunakan sebagai variabel endogen untuk mengevaluasi kegunaan SVAR.
PDBₜ=ꞵ₁₀+ꞵ₁₁INFₜ-ₚ+ꞵ₁₂INVₜ-ₚ+ꞵ₁₃KURSₜ-ₚ+ꞵ₁₄SBₜ-ₚ+ꞵ₁₅JUBₜ-ₚ INFₜ=ꞵ₂₀+ꞵ₂₁PDBₜ-ₚ+ꞵ₂₂INVₜ-ₚ+ꞵ₂₃KURSₜ-ₚ+ꞵ₂₄SBₜ-ₚ+ꞵ₂₅JUBₜ-ₚ INVₜ=ꞵ₃₀+ꞵ₃₁PDBₜ-ₚ+ꞵ₃₂INFₜ-ₚ+ꞵ₃₃KURSₜ-ₚ+ꞵ₃₄SBₜ-ₚ+ꞵ₃₅JUBₜ-ₚ KURSₜ=ꞵ₄₀+ꞵ₄₁PDBₜ-ₚ+ꞵ₄₂INFₜ-ₚ+ꞵ₄₃INVₜ-ₚ+ꞵ₄₄SBₜ-ₚ+ꞵ₄₅JUBₜ-ₚ
SBₜ=ꞵ₅₀+ꞵ₅₁PDBₜ-ₚ+ꞵ₅₂INFₜ-ₚ+ꞵ₅₃INVₜ-ₚ+ꞵ₅₄KURSₜ-ₚ+ꞵ₅₅JUBₜ-ₚ

## JUBₜ=ꞵ₆₀+ꞵ₆₁PDBₜ-ₚ+ꞵ₆₂INFₜ-ₚ+ꞵ₆₃INVₜ-ₚ+ꞵ₆₄KURSₜ-ₚ+ꞵ₆₅SBₜ-ₚ
Dimana
PDB merupakan Pertumbuhan Ekonomi; INF  merupakan Inflasi (%); INV merupakan Investasi x; SB merupakan  Suku  x  Bunga  (%);  JUB merupakan Jumlah Uang Beredar ( Current LCU)z; KURS  merupakan  Nilai  Tukar Mata Uang (LCU per USD)t; et merupakan Guncangan  acak  ( random  distrubance )u; dan, p merupakan Panjang Lag.
Supaya melihat feedback unik  setiap variabel  terhadap  rata-rata  deviasi trend digunakan Impulse  Response  Function (IRF). Sebagaimana dikemukakan
Ariefianto  (2012),  IRF  sensitif  terhadap perubahan  satu  variabel  selama  satu  sesi penelitian penuh (gabungan semua variabel).
Dekomposisi varians kesalahan perkiraan (FEVD) digunakan untuk menentukan signifikansi keseluruhan berbagai variabel terhadap variabel independen dan variabel dependen. Kondisi FEVD dapat digambarkan sebagai berikut: EtX  t  +  1  =  A0  +  A1X1.  Hal  ini menunjukkan bahwa nilai masa depan dari Xt + 1 Et FEVD selalu 100%.
Data deret  waktu  secara umum  akan berbahaya,  terutama  jika  data  tersebut bersifat  tetap  atau  tidak  tetap.  Jika penelitian  terhadap  data  tidak  tetap,  maka akan  menyebabkan  kekambuhan  yang menyesatkan  dan  hasil  yang  ditarik  akan menjadi  kurang  signifikan  (Rajagukguk, 2022).  Dengan  cara  ini,  langkah  awalnya adalah  menguji  dan  menyatukan  data. Untuk mengetahui apakah data deret waktu mempunyai  akar  unit  maka  dilakukan  uji stasioneritas.  Tes Expanded  Dickey-Fuller (ADF)  dan  tes Dickey-Fuller (DF)  adalah dua metode yang dapat diterapkan sebagai hasilnya.
Dengan  bantuan  model  berikut, seseorang  dapat  memahami  dasar-dasar penentuan stasioneritas data melalui pengujian unit root:
Yt sama dengan ρYt-1 + et
Residual  acak  atau  stokastik,  et,  memiliki rata-rata nol dan -1≤p≤1.
Granger  (2018)  memahami  bahwa ketika  dua  variabel  tingkat  pertama digabungkan  dan  dikointegrasikan,  tidak kurang  dari  satu  hubungan  kausalitas. Menurut Gujarati (2023), dua elemen yang terkointegrasi  akan  terus  berada  dalam koneksi atau keseimbangan seiring berjalannya  waktu.  Hubungan  langsung antar variabel yang tetap atau ditransmisikan dalam kondisi yang menyertainya  terdapat  dalam  model  yang menunjukkan keseimbangan jangka panjang (Enders, 2019).
Yt sama dengan a0 + a1Yt-1 + ut (3,5).
Dalam  hal  ini  variabel  bebas  Xt bersifat  nonstasioner.  Persamaan  (3.5) dapat ditulis ulang.
Pada (3.6), ut = Yt - a0 - a1Xt dimana  nilai  stasioner  Ut  adalah kesalahan disekuilibrium.
Ketahanan SVAR perlu diperhatikan dalam kaitannya dengan akar normal lawan polinomial  AR-nya.  Nilai  modulus  pada tabel  AR-nomial  menggambarkan  hal  ini. Indikasi bahwa sistem SVAR stabil adalah jika  semua  nilai  akar  AR  kurang  dari  1. Menurut  (Abdiyanto  et  al.,  2022),  model VAR  dikatakan  stabil  jika  semua  fondasi polinomialnya  berada  pada  lingkaran satuan  atau  jika  nilai  totalnya  lebih  kecil dari  satu.  Hal  ini  memungkinkan  IRF  dan FEVD diterima.
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Stasioneritas Data dengan
Augmented Dickey Fuller Test
Tabel 1. Hasil Uji Akar Unit dengan ADF- Test
Sumber: Eviews 1.0 (diolah 2024)
Mengingat probabilitas yang
disajikan  pada  Tabel  1,  maka  faktor  INF, INV,  dan  JUB  dinyatakan  stasioner, sedangkan  PDB,  SB,  dan  skala  konversi
berada  pada  tingkat  yang  tidak  stasioner, karena probabilitasnya lebih besar dibandingkan  (0,05).  Oleh  karena  itu,
penting untuk melakukan siklus didiferensi.
Tabel 2. Hasil Uji Akar Unit Data Diferensi dengan ADF- Test Variabel t-Statistic Test Critical Values, 5% Level Probalitas GDP -12.79798 -2.609324 0.0000 INF -10.16740 -2.610192 0.0000 INV -7.029558 -2.610192 0.0000 SB -9.486417 -2.610192 0.0000 KURS -9.972397 -2.609324 0.0000 JUB -6.894077 -2.609324 0.0000 Sumber: Eviews 1.0 (diolah 2024)
Mengingat  kemungkinan pada Tabel 2,  faktor-faktor  PDB,  INF,  INV,  SB, KURS,  dan  JUB  dinyatakan  Stasioner dengan  tingkat  diferensi  1.  Dengan demikian,  faktor-faktor  Produk  Domestik Bruto,  INF,  INV,  SB,  KURS,  dan  JUB
digunakan dalam pengolahan data didifensi.
Penentuan Panjang Lag
Optimum ditunjukkan  dalam  tabel  3 berikut.
Tabel 3. Lag Order Selection Criteria Lag 0 1 2 3 AIC 27.96280 24.66974 24.01506 23.27729*
Sumber: Eviews 1.0 (diolah 2024)
Tabel 3 menunjukkan bahwa panjang lag yang optimal ialah lag 3, karena lag 3 mempunyai  nilai  AIC  paling  rendah  jika dibandingkan dengan nilai AIC lag lainnya.
Pemodelan Vector  Autoregressive ( VAR). Model  VAR  yang  terbentuk adalah: GDP = Cx(1,1)*GDP(-1))+ Cx(1,2)*GDP(-2) + Cx(1,3)*INF(-1) + Cx(1,4)*INF(-2) +
Cx(1,5)*INV(-1) + Cx(1,6)*INV(-2) + Cx(1,7)*JUB(-1) + Cx(1,8)*JUB(-2) + Cx(1,9)*KURS(-1) + Cx(1,10)*KURS(-2) + Ci(1,11)*SB(-1) + Ci(1,12)*SB(-2) + Ci(1,13)
Variabel t-Statistic Test Critical Values, 5% Level Probalitas GDP -1.723680 -2.609324 0.0802 INF -2.054246 -2.610192 0.0394 INV -2.298222 -2.608490 0.0221 SB 0.087202 -2.608490 0.7062 KURS -0.409007 -2.609324 0.5314 JUB -1.968569 -2.610192 0.0477
INF = C1(2,1)*GDP(-1) + Cx(2,2)*GDP(-2) + Cc(2,3)*INF(-1) + Cc(2,4)*INF(-2) + Cd(2,5)*INV(-1) + Cd(2,6)*INV(-2) + Cs(2,7)*JUB(-1) + Cs(2,8)*JUB(-2) + Ca(2,9)*KURS(-1) + Cd(2,10)*KURS(-2) + Cs(2,11)*SB(-1) + Cs(2,12)*SB(-2) + Cg(2,13) INV = Cx(3,1)*GDP(-1) + Cf(3,2)*GDP(-2) + Cz(3,3)*INF(-1) + Cf(3,4)*INF(-2) + Cs(3,5)*INV(-1) + Ca(3,6)*INV(-2) + Ca(3,7)*JUB(-1) + Cf(3,8)*JUB(-2) + Ca(3,9)*KURS(-1) + Cc(3,10)*KURS(-2) + Cd(3,11)*SB(-1) + Cg(3,12)*SB(-2) + Ch(3,13) JUB = Cf(4,1)*GDP(-1) + Cz(4,2)*GDP(-2) + Cf(4,3)*INF(-1) + Cz(4,4)*INF(-2) + Cd(4,5)*INV(-1) + Cs(4,6)*INV(-2) + Cs(4,7)*JUB(-1) + Cs(4,8)*JUB(-2) + Cf(4,9)*KURS(-1) + Cs(4,10)*KURS(-2) + Ce(4,11)*SB(-1) + Ce(4,12)*SB(-2) + Ct(4,13)
KURS = Cg(5,1)*GDP(-1) + Cf(5,2)*GDP(-2) + Ce(5,3)*INF(-1) + Cg(5,4)*INF(-2) +
Ce(5,5)*INV(-1) + Cw(5,6)*INV(-2) + Cr(5,7)*JUB(-1) + Ce(5,8)*JUB(-2) + Cw(5,9)*KURS(-1) + Ca(5,10)*KURS(-2) + Cw(5,11)*SB(-1) + Cw(5,12)*SB(-2) + Cj(5,13)
SB = Ch(6,1)*GDP(-1) + Cd(6,2)*GDP(-2) + Cg(6,3)*INF(-1) + Ch(6,4)*INF(-2) + Ce(6,5)*INV(-1) + Cf(6,6)*INV(-2) + Ce(6,7)*JUB(-1) + Cw(6,8)*JUB(-2) + Cf(6,9)*KURS(-1) + Ce(6,10)*KURS(-2) + Ca(6,11)*SB(-1) + Cw(6,12)*SB(-2) + Cb(6,13))
AR Model- Substituted Coefficients:
GDP=0.2711046963822*GDP(1)+0.276514266926*GDP(2)+0.439194545673*GDP(3)+0.3 04485939808*INFF(1)0.538277078557*INF(2)+0.572223209135*INF(3)+0.63846740639*I NV(1)0.665655829654*INV(2)0.034079714434*INV(3)0.0493995916219*JUB(1)+0.00471 276552164*JUB(2)+0.0519119221988*JUB(3)2.72720591965*KURS(1)1.32500736725*K URS(2)+5.04731826157*KURS(3)0.12783179462*SB(1)0.242172207059*SB(2)+0.568124 879119*SB(3)0.943517046
INFz=0.228615747868*GDPa(1)0.241347368457*GDP(2)+0.296176100947*GDP(3)+0.81 3151763429*INF(10.959949726887*INF(2)+0.0821255468952*INF(3)+0.775934703296*I NV(1)0.64428388338*INV(2)0.202024607723*INV(3)+0.0018190576652*JUB(1)0.020724 8266897*JUB(2)+0.00827852377346*JUB(3)+0.241320558523*KURS(1)6.11154564082* KURS(2)+2.18677088041*KURS(3)+0.330123370825*SB(1)0.435031279099*SB(2)0.0515 420838512*SB(3)+7.69707
INV=0.062278825243*GDP(1)0.117275758684*GDP(2)+0.249202107895*GDP(3)+0.3044 08057146*INF(1)+0.0413276257228*INF(2)+0.132666001472*INF(3)+0.781672255336*I NV(1)0.291838414462*INV(2)+0.390589363874*INV(3)+0.0073974033909*JUB(1)0.0045 9024390997*JUB(2)+0.0059148157134*JUB(3)+0.082353305184*KURS(1)0.24202090055 6*KURS(2)+1.3374777753*KURS(3)+0.100205336386*SB(1)0.0256209845357*SB(-2) + 0.180290114881*SB(-3) - 4.44456189661
JUB=0.629761074393*GDP(1)1.54077478618*GDP(2)+2.46616189326*GDP(3)+1.427539 14937*INF(1)+8.44015792786*INF(2)4.66401449906*INF(3)1.56854187009*INV(1)+2.75 569826846*INV(2)2.68500250387*INV(3)+1.17839534758*JUB(1)0.028951609624*JUB( 2)0.162681734852*JUB(3)14.0452257339*KURS(1)+41.9236209104*KURS(2)19.1971325 927*KURS(3)+1.03004869938*SB(1)+4.87711318417*SB(-2) - 7.08462158573*SB(-3) - 13.5569468647
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE
KURS=0.00449608567019*GDP(1)+0.00731342906419*GDP(2)0.0284340416794*GDP(3) 0.016180104645*INF(1)+0.0175005804928*INF(2)0.00396406329784*INF(3)+0.00642354 660201*INV(1)+0.0195529043703*INV(2)0.0262070581451*INV(3)+0.00144386531785*J UB(1)0.00039284348275*JUB(2)0.00156059735208*JUB(3)+0.199734897261*KURS(1)+ 0.280029753601*KURS(2)0.109613468273*KURS(3)0.0237499151441*SB(1)+0.0053810 9184081*SB(2)0.0361631892699*SB(-3) + 0.787378838425
SB=0.39a3072402104*GDP(1)+5.26187420948e06*GDP(2)0.230902637493*GDP(3)0.234 532034944*INF(1)+0.560852016477*INF(2)0.0644569824407*INF(3)0.81054981076*INV (1)+0.463985697294*INV(2)+0.368083344702*INV(3)0.0144224526179*JUB(1)+0.00721 03120997*JUB(2)+0.0109673610441*JUB(32.4420409803*KURS(1+2.22706178406*KUR S(2)1.91581233146*KURS(3)+0.237173043796*SB(1)+0.353715020014*SB(2)+0.3093038 61805*SB(3)3.4737763
Pengujian  Stabilitas  VAR. Dengan menguji  stabilitas  VAR  dilakukan  untuk
melihat unit  circle  Inverse  Roots  of Autoregressive Characteristic Polynomial.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Gambar 3

## InverseRootsxof Autoregressive Characteristic Polynomial
Sumber: Eviews 1.0 (diolah), 2024
Mengingat setiap akar pada Gambar 1 terletak  di  dalam  Satuan  Lingkaran,  maka dapat disimpulkan bahwa model VAR yang dibuat adalah stabil.
Hipotesis  yang  diajukan  dalam pengujian  kointegrasi  adalah  bahwa  tidak ada  hubungan  jangka  panjang  antara variabel  (H0),  yang  berarti  tidak  ada
persamaan kointegrasi. Sebaliknya, hipotesis alternatif (H1) menyatakan bahwa terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara variabel,  menunjukkan  adanya  persamaan kointegrasi.  Dalam  pengujian  ini,  tingkat signifikansi  yang  umumnya  digunakan adalah 5%.

## Tabel 4. Statistik Uji Trace
1R Eigenvalues Trace Statistic 0,05 Critical Valuer Probability 0 0.611603 119.7657 95.75366 0.0004 1 0.486472 71.53361 69.81889 0.0363 Sumber: Eviews 1.0 (diolah), 2024
This is an open-access article under the CC-BY-SA License Copyright ©2024, The Author(s)
Berdasarkan  Tabel  4,  karena  nilai probabilitas pada setiap rentang lebih tinggi dari  tingkat  signifikansi  yang  dipilih  dan nilai faktual statistik uji lebih kecil dari nilai
krusial,  maka  H0  tidak  ditolak.  Variabel PDB,  INF,  INV,  SB,  KURS,  dan  JUB diduga  tidak  berhubungan  satu  sama  lain atau terkointegrasi.

## Structural Impulse Response Function
-1 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Response  of  GDP  to  Innovations -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Response  of  INF  to  Innovations -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Response  of  INV  to  Innovations -10 -5 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Response  of  JUB  to  Innovations -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Response  of  KURS  to  Innovations -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Response  of  SB  to  Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations

## Gambar. 4
Grafik Respon GDP, INF, INV, SB, KURS, JUB
Sumber: Eviews 1.0 (diolah), 2024
Kajian  Produk  Domestik  Bruto terhadap inovasi sehingga Produk Domestik Bruto cenderung menurun dratis pada  periode  kedua  dan  meningkat  pada
periode  ketiga,  sedangkan  pada  periode keempat  Produk  Domestik  Bruto  pada umumnya  akan  berubah,  atau  pada  paling tidak,  secara  umum  akan  berkurang.
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE
Sementara INF dan KURS lebih menonjol dari titik 0, artinya pada durasi kedua kedua variabel  tersebut  memberikan  sifat  positif. Namun, dalam kurun waktu yang bersamaan terdapat variansi menurun yang luar biasa, yang terjadi pada periode ketiga dan  tahun  berikutnya.  Secara  bersamaan, ketiga variabel INV, SB, dan JUB memiliki nilai  di  bawah  0,  atau  negatif.  Periode kedua  dan  ketiga  mengalami  penurunan pada masing-masing faktor tersebut, sedangkan  periode  keempat  mengalami peningkatan.  Periode  dalam  kerangka waktu yang menyertainya menemui keseimbangan. titik (harmoni) pada periode kelima dan periode berikutnya.
Dampak INF terhadap reaksi Produk Domestik  Bruto,  INV,  KURS  dan  SB mengecil  sama  sekali  di  bawah  nilai  0, artinya  pada  periode  ketiga  dan  keempat reaksi  masing-masing  faktor  tersebut negatif, sedangkan pada periode ketiga dan keempat  reaksi  masing-masing  variabel tersebut  negatif,  sedangkan  pada  periode ketiga  dan  keempat  reaksi  masing-masing variabel  tersebut  negatif.  Periode  kelima melampaui  nilai  0  sehingga  dampaknya positif  dan  stabil  terhadap  keseimbangan poin  (harmoni)  pada  periode  berikutnya. Sementara  itu,  variabel  ini  mengalami penurunan,  namun  tidak  sekuat  variabel lain, dan pada periode berikutnya mengalami peningkatan.
Return  INV  mengalami  penurunan melewati  poin  4,  khususnya  pada  periode ketiga  tetap  memberikan  keuntungan positif,  sedangkan  pada  periode  keempat dan ke-6 stabil, dan menurun dalam jangka waktu  berikutnya  namun  tidak  terlalu fundamental. Sementara itu, Produk Domestik  Bruto  turun  di  bawah  titik  o sehingga  negatif,  sedangkan  INF  dan  SB terus  berkembang  hingga  jangka  waktu kelima  dan  menetap  pada  jangka  waktu
berikutnya.  Sementara  itu,  KURS  tetap stabil pada titik impas.
JUB  menjawab  dan  memberikan penambahan  pada  SB  berikutnya,  namun mengalami  pengurangan  jangka  waktu yang  menyertainya  dan  perluasan  pada periode  setelahnya.  Sementara  itu,  INV terus  mengalami  kenaikan  dan  penurunan pada  periode  ketiga.  Akibatnya,  INF  dan Produk  Domestik  Bruto  meningkat  ketika variabel ini dimulai dari titik o dan bersifat tetap.
INV, INF, KURS pada periode kedua dan ketiga mencatat variansi yang menunjukkan pola menurun dan dipisahkan dengan  penyesuaian  pada  rentang  waktu yang  menyertainya.  Terlebih  lagi,  Produk Domestik  Bruto  dan  keseimbangan  yang mendasarinya  memberikan  dampak  buruk senilai di bawah 0 tempat, meningkat pada periode  ketiga,  namun  berkurang  pada jangka  waktu  berikutnya  dan  akhirnya menyeimbangkan.  Pada  periode  ini,  JUB mencatatkan  area  kekuatan  di  atas  nilai  0, sehingga  menawarkan  keuntungan  positif dalam jangka waktu berikutnya.
INF,  Produk  Domestik  Bruto,  JUB terus  mengalami  ekspansi  pada  periode kedua dan ketiga, sedangkan jangka waktu yang menyertainya terus mengalami penurunan pada periode kelima dan terjadi penyesuaian  pada  jangka  waktu  yang menyertainya. Sementara itu, INV dan SB terus  terpuruk  dan  menguat  di  kuarter ketiga  sehingga  memberikan  soliditas  di kurun  waktu  berikutnya.  Sementara  itu, variabel  KURS  meluas  hingga  nilai  0 tempat  dan  tetap  pada  tingkat  yang  stabil dalam jangka waktu yang menyertainya.
Structural Variance Decomposition,
digunakan untuk menguji prediksi dampak GDP, INF, INV, SB, KURS, dan JUB pada periode  mendatang.  Dibawah  ini  adalah Grafik Structural Variance Decomposition.
This is an open-access article under the CC-BY-SA License Copyright ©2024, The Author(s)
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Var ianc e  Dec omposi tion  of  GDP 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Var iance  Decomposition  of  INF 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Varianc e  Dec ompositi on  of  INV 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Var ianc e  Dec omposition  of  J UB 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Var i anc e  Dec omposition  of  KURS 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GDP INF INV JUB KURS SB Vari anc e  Dec omposition  of  SB Variance Decomposition using Cholesky (d.f. adjusted) Factors Gambar 4. Grafik Variance Decomposition terhadap GDP, INF, INV, SB, KURS dan JUB Sumber: Eviews 1.0 (diolah), 2024
Fluktuasi  differen  GDP  dipengaruhi  oleh INF,INV,  JUB,  KURS,  dan  SB  pada periode  kedua  mengalami  peningkatan. Sedangkan  pada  periode  ketiga  sampai dengan  periode  ke  Sepuluh  mengalami penurunan.  Selanjutnya  respon  differen INF terhadap GDP, INV, JUB, KURS, dan SB  mengalami  peningkatan  pada  periode pertama sedangkan pada periode ke dua dan ketiga  mengalami  penurunan  dan  periode ke empat sampai dengan periode ke sepuluh mengalami kestabilan namun sangat mengalami penurunan signifikan di bandingkan  dengan  periode  sebelumnya. Variabel  yang  lebih  besar  memberikan dampak signifikan terhadap INF ialah GDP lalu  disusul  oleh  INV,  sedangkan  ketiga
variabel lainnya yakni JUB, KURS dan SB tidak begitu memberikan pengaruh terhadap  INF.  Kemudian,  tanggapan  INV terhadap  GDP,  INF,  JUB,  KURS,  dan  SB mengalami peningkatan pada periode awal sedangkan pada periode berikutnya mengalami penurunan. Respon JUB terhadap  GDP,  INF,  INV,  KURS,  dan  SB memiliki pengaruh yang signifikan dimana pada periode kedua mengalami peningkatan  di  bandingkan  pada  periode pertama,  sedangkan  pada  periode  ketiga sampai  dengan  ke  sepuluh  mengalami kestabilan. Fluktuasi KURS terhadap GDP, INF,  INV,  JUB,  dan  SB  mengalami penurunan di periode kedua sampai dengan periode  ke  sepuluh  di  ikuti  dengan  nilai
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE
presentase  variabel  lain  nya.  Sedangkan, Respon SB terhadap GDP, INF, INV, JUB, dan  KURS  mengalami  peningkatan  pada periode kedua sedangkan periode selanjutnya mengalami kestabilan terhadap kebijakan  yang  telah  diambil  oleh  Bank Indonesia. Dengan di ikuti variabel lain nya yang memiliki pengaruh tingkat presentase yang hampir sama terhadap SB.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan menghasilkan  kesimpulan  sebagai  berikut: Berdasarkan hasil probabilitas, faktor INF, INV,  dan  JUB  dianggap  stasioner, sementara  PDB,  SB,  dan  Nilai  tukar dianggap  tidak  stasioner.  Ini  karena probabilitasnya  lebih  tinggi  pada  α  (0,05). Faktor  PDB,  INF,  INV,  SB,  KURS,  dan JUB  dianggap  stasioner  dengan  kontras derajat  1.  Oleh  karena  itu,  data  tambahan untuk faktor-faktor tersebut telah didiferensiasi. Panjang lag ideal adalah lag 3,  yang  memiliki  nilai  AIC  terendah.  Uji kesehatan VAR menunjukkan model VAR yang dibuat cenderung stabil, karena semua akarnya berada di Satuan Lingkaran. Tidak ada penolakan terhadap H0 karena nilai uji statistik  lebih  rendah  dari  nilai  kritis,  dan probabilitas  insentif  untuk  setiap  posisi besar. Namun, INF dan KURS memberikan dampak positif. Selama rentang waktu yang diteliti, terjadi perubahan-perubahan signifikan. Saran dari penelitian ini adalah: Berdasarkan  analisis  SVAR,  inflasi,  nilai tukar, dan pertumbuhan ekonomi merupakan variabel yang sangat berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi  dan  keuangan.  Penggunaan kebijakan  moneter  dapat mendorong stabilitas pertumbuhan. Selain itu, investasi,  suku  bunga,  dan  jumlah  uang beredar  adalah  indikator  utama  jangka panjang untuk pertumbuhan ekonomi. Oleh
karena itu, pemerintah perlu mengendalikan  keenam  variabel  tersebut untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdiyanto, A., Siahaan, R. F., Rusiadi, R.,
Novalina, A., Efendi, B., Nasution, L. N.,  Suhendi,  S.,  &  Nasution,  D.  P. (2022). Ardl  Panel  Model  In  Control Of  Exchange  Rate  Systems  Through Post-Covid-19 Open Economy Model .
Proceeding  of  The  International
Conference on Economics and Business, 1(1), 49–57.
Baharuddin,  S.  M.,  &  Sulfati,  A.  (2021). Ekonomi  di  Pusaran  Badai  Covid  19 (Y. Barcode (ed.)). https://doi.org/10.31219/osf.io/r83gu
Huda,  M.  S.  (2018). Studi  Pemikiran  Gus Dur Tentang Perekonomian Kelautan 1999-20009 . UNUSIA.
Ismail,  M.,  &  Indrawati,  Y.  (2020). Paradigma Baru Kebijakan Moneter: Menakar  Pelajaran  Krisis  Keuangan Global . Pustaka Abadi.
Muqorrobin,  Y.  (2019). Analisis  Faktor- Faktor Eksternal yang Mempengaruhi Non Performing Finance (NPF) pada Bank  Umum  Syariah  (Periode  2009 Q1-2018 Q4) . IAIN Ponorogo.
Napitupulu,  F.  (2015). Hegemoni  Ideologi
Kapitalisme  Dalam  Tradisi  Natal  di Indonesia [Sekolah Pascasarjana Universitas Sahid Jakarta]. http://repository.usahid.ac.id/2563/1/
Tesis  Lengkap  %28Frengki%29-min-
1.pdf
Rajagukguk,  B.  U.  (2022). Pengaruh Perencanaan  Pajak  dan  Perjanjian Hutang  Terhadap  Manajemen  Laba
Pada Perusahaan Sub Sektor Makanan dan Minuman Yang
Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia
This is an open-access article under the CC-BY-SA License Copyright ©2024, The Author(s)
Pada Tahun 2017-2020 . http://repository.uma.ac.id/handle/123 456789/18085
Sari,  W.  I.  (2019).  Anal isis  pengaruh inflasi,  suku  bunga  SBI,  nilai  tukar terhadap return LQ 45 dan dampaknya  terhadap  indeks  harga saham  gabungan  (IHSG)  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) . Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi,
Keuangan dan Investasi), 3(1), 65.