## VOLATILITAS NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AS DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA DI INDONESIA (PENDEKATAN COINTEGRATION DAN ENGLE GRANGER-ERROR CORECTION MODEL )
Muhammad Ridhwan Assel¹  dan Maria Katje Tupamahu² Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena Kampus Poka-Ambon, 97233, Indonesia (¹m.ridhwan_a@yahoo.com, ²m.tupamahu@yahoo.co.id)

## ABSTRACT
The research and study cover a theoretical discussion and empirical study on Volatility Of Rupiah Exchange Rate to Us Dollar And Factors that it Influence based on Quartely data from Q12001 to Q42015 . The research employs  the  Cointegration  and  Engle  Granger-Error  Correction  Model  (ECM)  approach  by  applying  the Ordinary  Least  Square  (OLS)  method.  The  ECM  is  performed  to  anticipate  the  possibility  of  errors  and disparity  between  the  theoretical  model  and  the  statistical  model  as  well  as  to  identify  long-term  balance  and validity of the model employed in the research. The research results indicate that within a long-term period, there is balance between changes in the rupiah exchange rate and macro-economic variables, i.e. interest rate and inflation within the observed period. On the other hand, within a short-term period changes in the rupiah exchange rate are affected  significantly  by  interest  rate,  inflation  and  the  ECT  variable.  Within  such  a  period,  PDB,  and  M2 variables do not significantly affect the volatility of rupiah exchange rate. Thus, it can be concluded that the rupiah exchange  rate  tend  to  respond  to  changes  occurring  in  macro-economic  variables,  especially  interest  rate  and inflation.
Keywords: The Exchange Rate, Macro-Economic Variables, Error Correction Model (ECM). JEL Classification: E52, B22, C19

## PENDAHULUAN
Dalam berbagai  rezim pemerintahan di  Indonesia, nilai  tukar  rupiah  senantiasa  mengalami  fluktuasi  dan cenderung  dinamis,  sesuai  dengan  situasi  dan  kondisi ekonomi domestik maupun global yang dihadapi pada saat itu. Pergerakan nilai tukar rupiah terhadap berbagai mata  uang  asing  termasuk  dolar  Amerika  Serikat  (AS) sebagai mata uang yang sering digunakan dalam transaksi internasional  terus  mengalami  volatilitasnya,  bahkan terkadang perubahannya sulit diprediksi (unpredictable ). Tercatat sejak awal kekuasaan rezim orde baru pada dekade  1970-an  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  AS masih berkisar Rp. 362,83 per dolar AS hingga memasuki akhir kekuasaannya, tepatnya pada tahun 1997, nilai tukar rupiah terdepresiasi pada level Rp. 2.909.38 per dolar AS. Namun demikian, situasinya mulai berubah ketika bangsa Indonesia mengalami krisis moneter yang berimbas pada krisis ekonomi pada tahun 1997/1998, sebagai akibat dari krisis mata uang bath yang terjadi di Thailand.
Hingga akhirnya Bank Indonesia mengubah sistem kurs yang berlaku saat itu dari sistem kurs mengambang menjadi penerapan  mekanisme  pasar,  yang berdampak besar pada depresiasi nilai tukar rupiah terhadap dolar AS
hingga mencapai titik terendahnya dengan kisaran rata-rata sebesar  Rp.  10.013.60  per  dolar  AS  pada  periode selanjutnya. Pasca krisis ekonomi hingga berganti rezim, bahkan hingga  saat  ini, tren  volatilitas nilai tukar  rupiah seakan  telah  menemukan  keseimbangan  barunya  dan diasumsikan sebesar Rp. 13.300 per dolar AS pada tahun 2017. Dalam  beberapa  tahun  terkahir,  pergerakan  nilai tukar  rupiah  tidak  hanya  disebabkan  oleh  kondisi perekonomian domestik namun juga sangat dipengaruhi oleh  faktor  eksternal,  seperti  kebijakan  bank  sentral AS (The Fed) untuk merubah suku bunganya ( Fed Fund Rate ), kebijakan  ekonomi  AS,  melambatnya  pertumbuhan ekonomi global termasuk perekonomian Tiongkok serta ketegangan politik luar negeri khususnya di Timur Tengah dan  semenanjung  Korea  yang  belum  terselesaikan sehingga  memicu  kekhawatiran  dan  sentimen  negatif investor global di pasar valuta asing.
Di  samping  itu, para pelaku  pasar  juga cenderung mempertimbangkan  kondisi  fundamental  ekonomi domestik  yang  relatif  labil  dan  menyisakan  berbagai masalah seperti inflasi yang tinggi, suku bunga yang ketat, pendapatan dan daya beli masyarakat yang rendah, serta
pertumbuhan  ekonomi  yang  relatif  stagnan  khususnya pada kuartal satu dan dua tahun 2017 yang tercatat hanya sebesar 5,01 persen.
Dengan demikian, guna menghadapi berbagai tantangan  global  dan  domestik  di  atas,  Pemerintah bersama-sama dengan Otoritas Moneter dan Keuangan perlu  mengambil  langkah-langkah  kebijakan  untuk menjaga stabilitas nilai tukar rupiah dan stabilitas sistem keuangan melalui paduan kebijakan makroekonomi, baik di  sektor  riil maupun  moneter  dan  keuangan.  Dengan sinergi kebijakan serta akselerasi dalam implementasinya, diharapkan dapat memberikan stimulus yang lebih besar bagi  tercapainya  stabilitas  ekonomi  yang  berkelanjutan, berkesejahteraan dan berkeadilan.

## LANDASAN TEORITIS Kurs dan Pasar Valuta Asing
Harga suatu mata uang terhadap mata uang lainnya di sebut kurs atau nilai tukar ( exchange rate ). Setiap Negara memiliki  sebuah  mata  uang  yang  menunjukkan  atau menetapkan harga-harga dari setiap barang dan jasa yang ada.  Perubahan-perubahan  kurs  biasa  disebut  sebagai depresiasi  atau  apresiasi.  Bila  mata  uang  suatu  Negara mengalami  depresiasi,  ekspornya  bagi  pihak  luar  negeri menjadi  semakin  murah,  sedangkan  impor  bagi penduduk Negara itu menjadi semakin mahal. Apresiasi menimbulkan  dampak  yang  sebaliknya:  harga  produk Negara  itu  bagi  luar  negeri  menjadi  semakin  mahal, sedangkan  harga  impor  bagi  penduduk  domestik langsung saja menjadi lebih murah daripada sebelumnya (Krugman and Obstfeld, 2000).
Sama  halnya  dengan  harga-harga  lainnya  dalam perekonomian yang senantiasa di tentukan oleh interaksi pembeli  dan penjual,  maka  kurs  juga  di  tentukan oleh interaksi antara berbagai rumah tangga, perusahaan dan lembaga-lembaga keuangan yang membeli dan menjual valuta  asing  guna  berbagai  keperluan  pembayaran internasional. Pasar yang khusus memperdagangkan mata uang internasional biasa disebut pasar valuta asing ( foreign- exchange market ).
Sehubungan  dengan  begitu  besarnya  peranan ddalam  pertukaran  valuta  asing  maka  dolar  seringkali disebut sebagai mata uang penggerak ( vehicle currency ). Mata uang penggerak adalah mata uang terkemuka yang secara luas  digunakan  sebagai  satuan  nilai  kontrak-kontrak internasional antara pihak-pihak yang bukan merupakan penduduk  dari Negara pencetak mata  uang penggerak tersebut. Poundsterling dahulu juga pernah menjadi mata uang  internasional  utama,  namun  peranannya  itu  kini
sudah sangat jauh berkurang, digantikan oleh dolar AS (Krugman and Obstfeld, 2000).

## Kurs Nominal dan Kurs Riil
Para ekonom membedakan kurs menjadi dua: kurs nominal dan kurs riil. Kurs nominal ( nominal exchange rate ) adalah harga relatif dari mata uang dua Negara. Sementara kurs riil ( real exchange rate ) adalah harga relatif dari barang- barang diantara dua Negara (Mankiw 2007). Lebih lanjut dikatakan  bahwa  pada  kurs  riil  equilibrium,  penawaran dolar  yang  tersedia  untuk  arus  modal  keluar  neto seimbang dengan permintaan dolar yang dipakai orang asing untuk membeli ekspor neto kita.
Ingatlah hubungan antara kurs riil dan kurs nominal:
Kurs Riil=Kurs Nominal x Rasio Tingkat Harga ϵ =              e               x          (P/ P*)
Kita bisa menulis kurs nominal sebagai
e  = ϵ x   (P*/P)
Persamaan  ini  menunjukkan  bahwa  kurs  nominal bergantung  pada  kurs  riil  dan  tingkat  harga  di  kedua Negara.

## Perdebatan Kurs Tetap versus Kurs Mengambang
Pendapat utama tentang kurs mengambang ( floating exchange  rate )  adalah  bahwa  kurs  mengambang membolehkan  kebijakan  moneter  digunakan  untuk tujuan lain. Dengan kurs tetap ( fixed exchange rate ), kebijakan moneter  mengarah  pada  tujuan  tunggal,  yaitu mempertahankan  kurs  pada  tingkat  yang  telah diumumkannya. Tetapi kurs adalah satu-satunya variabel makroekonomi yang bisa dipengaruhi kebijakan moneter. Sistem  kurs  mengambang  membuat  para  pembuat kebijakan  moneter  bebas  mengejar  tujuan-tujuan  lain, seperti menstabilkan kesempatan kerja atau harga.
Para  penasehat  kurs  tetap  berpendapat  bahwa ketidakpastian kurs membuat perdagangan internasional lebih sulit. Setelah dunia membatalkan system kurs tetap Bretton-Woods pada awal 1970-an, baik kurs riil maupun kurs nominal menjadi (dan terus) semakin berubah-ubah daripada  yang  masyarakat  harapkan.  Sebagian  ekonom menyebut  pasang  surut  ( volatility )  ini  sebagai  spekulasi irasional dan mendestabilisasi oleh investor internasional. Eksekutif bisnis sering mengklaim bahwa perubahan ini berbahaya  karena  akan  meningkatkan  ketidakpastian karena berhubungan dengan transaksi bisnis internasional.
Akan tetapi selain perubahan kurs ini, jumlah perdagangan dunia juga terus meningkat dengan kurs mengambang.
Para penganjur  kurs tetap  kadangkala berpendapat bahwa komitmen pada kurs tetap adalah salah satu cara untuk  mendisiplinkan  otoritas  moneter  Negara  dan mencegah  pertumbuhan  jumlah  uang  beredar  yang berlebihan. Tetapi banyak aturan kebijakan lain yang harus dipegang teguh bank sentral. Selama periode kurs tetap, Negara-negara bisa mengubah nilai mata uang mereka jika dapat mengatasi konflik tingkat bunga yang ada dengan tujuan-tujuan  lain.  Selama  periode  kurs  mengambang, Negara-negara  sering  menggunakan  target  formal  atau target  informal untuk kurs ketika memutuskan apakah perlu  memperbanyak  atau  mengurangi  jumlah  uang beredar (Mankiw, 2007).

## REVIEW STUDI EMPIRIS
Ali,  Mahmood,  dan  Bashir    (2015)  dalam penelitiannya “Impact of Interest Rate, Inflation and Money Supply on  Exchange  Rate  Volatility  in  Pakistan” mengestimasi hubungan  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  antar variabel dengan menerapkan uji Johansen Cointegration (trace test & eigenvalue) dan Vector Error Correction Model (VECM) serta Granger Causality Test dan Impulse Response Function (IRF) juga  digunakan  untuk  melihat    efek  dan  respon  antar variabel  terhadap  shock.  Hasilnya menunjukkan bahwa dalam jangka pendek maupun  jangka panjang  terdapat hubungan  antara  inflasi  dan  volatilitas  nilai  tukar.  Di samping itu, Peredaran uang dan kenaikan tingkat suku bunga  menaikkan  harga  (inflasi)  yang  menyebabkan kenaikan volatilitas nilai tukar.
Habib, Mileva, and Stracca (2016) dalam artikelnya “The real exchange rate and economic growth: revisiting the case using external  instruments” yang    menggunakan  panel  data terhadap 150 Negara selama periode tahun 1970 sampai 2010  melihat  pengaruh  nilai  tukar  riil  terhadap pertumbuhan ekonomi per kapita dari perspektif jangka menengah dengan strategi identifikasi berdasarkan variabel instrumental  dan  bertujuan  untuk  mengidentifikasi pergerakan  eksogen nilai  tukar riil,  terutama  pergerakan yang  tidak  didorong  oleh  Negara-shock  pertumbuhan (misalnya,  shock  produktivitas).  Secara  umum, disimpulkan    bahwa  nilai  tukar  berperan  penting  bagi pertumbuhan  di  negara  berkembang,  namun  secara substansial tidak demikian terhadap Negara maju,Sehingga sejalan dan memperkuat kesimpulan Rodrik (2008).
Khan  (2014)  yang  meneiliti  tentang  “ Analysis  if  the factors  affecting  exchange  rate  variability  in  Pakistan ,” mengungkapkan bahwa inflasi, harga minyak, serta suku bunga  serta  intervensi  pemerintah  memiliki  pengaruh
signifikan  terhadap  variabilitas  nilai  tukar  di  Pakistan, namun tidak demikian dengan ekspor dan impor.
Survei yang dilakukan oleh Patel, et al (2014) di India tentang “Factors  affecting  Currency  Exchange  Rate,  Economical Formulas  and  Prediction  Models,” mengungkapkan  bahwa prediksi mata uang terutama didasarkan pada beberapa faktor  utama.  Formula  ekonomi  dasar  yang  digunakan untuk memeriksa penilaian mata uang dan pengaruhnya dapat menggunakan Purchasing Power Parity (Ppp), Interest Rate Parity  (Irp),  Balance  Of  Payments  Theory  dan  formula  lainnya. Rumus ini dibuktikan oleh para ekonom dan digunakan secara  luas  untuk  penilaian  mata  uang.  Data  ekonomi dapat dipelajari dan nilai mata uang di masa depan dapat diprediksikan. Pengukuran akurasi prediksi khusus dapat digunakan untuk memeriksa ketepatan model.
Sementara  itu,  tingkat  suku  bunga,  nilai  tukar  dan inflasi  memiliki  hubungan  penting  dan  saling ketergantungan  karena  dampak  dan  volatilitasnya terhadap  keseimbangan  ekonomi.  Hal  tersebut ditunjukkan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Moroşan and  Zubaş (2015) di Romania melalui artikelnya tentang “Interest  rate,  exchange  rate  and  inflation  in  romania. Correlates and interconnection.”
Di  samping  itu,  studi  yang  dilakukan  Basirat, Nasirpour dan Jorjorzadeh (2014) dengan menggunakan panel data 18 negara berkembang tentang “The Effect Of Exchange Rate Fluctuations on Economic Growth Considering The Level of Development of Financial Markets in Selected Developing Countries “ bertujuan untuk mengetahui pengaruh fluktuasi nilai  tukar  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  mengingat tingkat  perkembangan  pasar  keuangan  di  negara berkembang  selama  periode  1986-2010.  Hasil  yang diperoleh menunjukkan bahwa pengaruh perkembangan keuangan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  serta pengaruh  fluktuasi  nilai  tukar  terhadap  pertumbuhan ekonomi  bersifat  negatif  dan  signifikan.  Di  sisi  lain, pengaruh  fluktuasi  nilai  tukar  dan  perkembangan keuangan terhadap pertumbuhan ekonomi bersifat positif, namun pengaruhnya di negara-negara yang diteliti sangat kecil sehingga tidak signifikan secara statistik.

## HIPOTESIS
Berdasarkan uraian teoritis dan studi empiris tersebut di atas, maka diduga bahwa PDB, M2, Suku Bunga dan Inflasi berpengaruh signifikan terhadap volatilitas nilai tukar rupiah di Indonesia.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berbentuk data runtun waktu ( time series ) periode Q12001-Q42015 . Data-data tersebut dikumpulkan  dari  beberapa  sumber,  antara  lain:  Bank Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik,  dan  berbagai  sumber terkait lainnya.
Spesifikasi Model
Model  dasar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan 5 (lima) variabel, yang terdiri dari 1 (satu) variabel  terikat  ( dependen  variable )  dan  4  (empat)  variabel bebas ( independen varibel ), sebagai berikut;
KURSt= β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt+β4INFt +et
(1) Dimana: KURS=Nilai Tukar Rupiah
PDB=Produk Domestik Bruto M2=Permintaan Uang 𝑆 B=Suku Bunga INF=Tingkat Inflasi et=Error Term t=Indikator Waktu

## Metode Analisis
Estimasi  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan  model  konometri  dinamis,  khususnya Error Correction Model (ECM) dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Model ECM digunakan untuk mengatasi adanya kemungkinan kesalahan atau perbedaan terutama diantara model teoritis dengan model statistik serta untuk melihat  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  antar variabel  pengamatan.  Selengkapnya,  analisis  dilakukan melalui  beberapa  langkah  atau  tahapan  pengujian  yang berupa:

## Stasionaritas dan Kointegrasi
Masalah  stasionaritas  data  merupakan  salah  satu asumsi  utama  yang  sering  dilupakan  orang  di  dalam pengukuran  ekonometri  yang  menggunakan  regresi. Pemenuhan  asumsi  ini  akan  mampu  memberikan jaminan  bahwa  antara  variabel  dependen  dan  variabel independen memiliki hubungan jangka panjang, sehingga berguna  bagi  pengujian  suatu  hipotesa  teoritis.  Tanpa adanya  asumsi  ini,  suatu  hubungan  antar  variabel  yang dihasilkan  oleh  persamaan  regresi  tidak  bisa  dijamin kebenarannya dalam jangka panjang.
Dengan  kata  lain,  hubungan  yang  ditemukan  dari sebuah persamaan regresi yang diestimasi tersebut hanya
benar oleh kasus itu sendiri, dan tidak ada jaminan bahwa persamaan itu bisa diberlakukan secara umum. Apabila hal itu terjadi, maka tujuan penelitian dan pengujian hipotesa menjadi tidak tercapai.
Asumsi  stasionaritas  memiliki  konsekuensi  penting bagi penerjemahan data dan model ekonomi, karena data yang stasioner akan memiliki variasi yang sangat kecil dan cenderung  mendekati  nilai  rata-ratanya  (Eangle  dan Granger,  1987).  Sebaliknya,  data  yang  tidak  stasioner cenderung  dipengaruhi  oleh  waktu  dan  cenderung menyimpang menjauhi nilai rata-ratanya. Ketidakstasioneran  suatu  data  bisa  disebabkan  oleh adanya  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  trend  waktu polinomial, akar-akar unit dan derajat integrasi dari data (Insukindro, 1992).
Untuk  mengatasi  kemungkinan  adanya  masalah stasionaritas  data  yang  pada  dasarnya  merupakan  pra- kondisi atas sahihnya penggunaan estimasi OLS ini, maka dalam  studi  ini  akan  dilakukan  pendekatan  kointegrasi ( cointegration approach ) yang meliputi (lihat Granger, 1986:213; Insukindro, 1992:1-13):
1. Uji akar-akar unit yang digunakan untuk mengetahui stasionaritas suatu data.
2. Uji  derajat  integrasi  yang  digunakan  untuk mengetahui pada derajat berapa data tersebut akan stasioner.
3. Uji kointegrasi yang baru dapat dilakukan apabila data yang diestimasi memiliki derajat integrasi yang sama, dan  digunakan  untuk  mengetahui  stasionaritas residual regresi kointegrasi. Pada umumnya sebagian besar  pembahasan  mengenai  isu  terkait  lebih memusatkan  perhatiannya  pada  variabel  yang berintegrasi nol I(0) atau berintegrasi satu I(1).

## Pembentukan EG-ECM
Penerapan  model  EG-ECM  dalam  analisis ekonomika tidak terlepas  dari  Sargan (1964),  kemudian dikembangkan  oleh  Hendry  dan  dipopulerkan  oleh Eangle dan Granger (1987). EG-ECM mengasumsikan adanya keseimbangan ( equilibrium ) dalam jangka panjang antara variabel-variabel ekonomi.
Dalam  jangka  pendek,  bila  pada  suatu  periode terdapat  ketidakseimbangan  ( disequilibrium ),  maka  pada periode  berikutnya  dalam  rentang  waktu  tertentu  akan terjadi  proses  koreksi  kesalahan  sehingga  akan  kembali pada posisi  keseimbangan.  Proses  koreksi  kesalahan  ini dapat diartikan sebagai penyelaras perilaku jangka pendek yang  berpotensi mengalami  ketidakseimbangan  ke  arah perilaku jangka panjang yang mempresentasikan kondisi keseimbangan (Hardianto, 2006; Saleh, 2008).
Pembentukan EG-ECM selengkapnya  dapat dilakukan melalui tahap-tahap berikut:
1. Diawali dari pengembangan model persamaan awal yang  menggambarkan  hubungan  keseimbangan dalam jangka panjang sesuai teori yang berlaku, yakni:
KURSt= β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt+β4INFt+et
Jika variabel KURS berada pada titik keseimbangan terhadap  variabel  independennya,  maka  hubungan keseimbangan  antara  variabel  dependen  dan independennya seperti persamaan (1) terpenuhi.
2. Namun pada umumnya, keseimbangan tersebut sulit tercapai dan justru ketidakseimbangan  yang sering muncul  dalam  jangka pendek.  Ketidakseimbangan ini  digambarkan  dengan  nilai Error  Correction  Term
( ECT ) yang dirumuskan sebagai berikut:
ECTt=KURSt-β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt+β4INFt
t ECT ini disebut sebagai kesalahan ketidakseimbangan ( disequilibrium error ).
3. Selanjutnya  untuk  mengetahui  secara  empiris hubungan  antara  variabel  pinjaman  luar  negeri pemerintah  dan  variabel-variabel  ekonomi,  peneliti tidak  dapat  mendeteksi  nilai  keseimbangan  secara langsung.  Namun  peneliti  hanya  dapat melakukannya  dengan  mengestimasi  hubungan jangka  pendek  dengan  memasukkan  unsur kelambanan sehingga model persamaannya menjadi:
KURSt=β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt+β4INF +β1PDBt-1+β2M2t-1+β3SBt-1 +β4INFt-1+KURSt-1+et ( 2)
4.   Persoalan utama dalam mengestimasi persamaan (2) adalah jika data ternyata tidak stasioner pada tingfkat level.  Untuk  mengatasinya,  persamaan  (2)  perlu dimanipulasi  dengan  cara  mengurangi  setiap  sisi kanan  dan  kiri  persamaan  (2)  dengan  variabel
1 2  t M . Hasilnya sebagai berikut:
KURSt-KURSt-1=β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt +β4INFt+β5PDBt- 1+β6M2t-1+β7SBt-1 +β8INFt-1+ β9KURSt-KURSt-1+et
=β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt+β4INFt+ β5PDBt-1+β6M2t- 1  +β7SBt-1+β8INFt-1 - ( KURSt-1-β9KURSt-1 ) +et
=β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt+β4INFt
+β5PDBt-1+β6M2t-1+ β7SBt-1+β8INFt-1 -γKURSt-1+et
ket:γ= ( 1-β8 )
Selanjutnya, penambahan dan pengurangan dengan
(β1PDBt-1+β2M2t-1+β3SBt-1+β4INFt-1)
menghasilkan persamaan-persamaan berikut:
KURSt-KURSt-1=β0+β1PDBt+β2M2t+β3SBt +β4INFt+β5PDBt-1+β6M2t-1+β7SBt-1+β8INF -β1PDBt-1-β2M2t-1-β3SBt-1β4INF-γKURSt-1+et
=β0+β1PDBt-β2PDBt-1+β2M2t-β2M2t-1 +β3SBt-β3SBt-1+β4INFt-β4INFt-1+β5PDBt +β1PDBt-1+β6M2t-1+β2M2t-1+β7SBt +β3SBt-1+β8INFt-1-γPDBt-1+et
DKURSt=β0+β1DPDBt+β2DM2t+β3DSB +β4DINF+ ( β5+β1 ) PDBt-1+ ( β6+β2 ) M2-1 + ( β7+β3 ) SBt-1+ ( β8+β4 ) INFt-1-γKURSt-1+et
DKURSt=β0+β1DPDBt+β2DM2t+β3DSBt +β4INFt-γ ( KURSt-1-δ1PDBt-1 -δ2M2t-1-δINFt-1 ) +et
DKURSt=β0+β1DPDBt+β2DM2t+β3DSBt
+β4DINF-γ ( KURSt-1-δ0-δ1PDBt-1-δ2M2t-1 -δ3SBt-1-δ4INFt-1 ) +et DKURSt=β0+β1DPDBt+β2DM2t+β3DSBt +β4DINFt-γECTt-1+et
Ket:δ0= β0 γ δ1= β5+β1 γ δ2= β6+β2 γ δ3= β7+β3 γ δ4= β8+β4 γ
Setelah  melalui  manipulasi  persamaan  dan parameterisasi ulang seperti diatas, model EG-ECM yang diestimasi adalah sebagai berikut:
DKURS=β0+β1PDBt+β2DM2t+β3DSBt +β4INFt-β5ECTt-1+et                   (3 )
: Dimana
DKURSt=KURSt-KURSt-1 ( diferensi pertama Nilai Tukar Rupiah )
DPDBt=PDBt-PDBt-1 ( diferensi pertama pertumbuhan ekonomi )
DM2t=M2t-M2t-1 ( diferensi pertama Permintaan Uang )
DSBt=SBt-SBt-1 ( diferensi pertama suku bunga )
DINF=INF-INFt-1 ( diferensi pertama inflasi )
  1 t ECT Error Correction Term pada 1  t =KURSt-1-δ0-δ1PDBt-1-δ2M2t-1 -δ3SBt-1-δ4INFt-1 et=Residual
Persamaan  (3)  diatas  menjelaskan  bahwa perubahan variabel nilai tukar ( DKURS ) dipengaruhi oleh perubahan  variabel  pertumbuhan  ekonomi  ( DPDB ), perubahan  permintaan  uang  ( DM2 ),    perubahan  suku bunga ( DSB ), dan perubahan tingkat inflasi ( DINF ), dan Error  Correction  Term ( ECT ).  Model persamaan tersebut hanya  dapat  diestimasi  jika  variabel-variabel  didalamnya terkointegrasi pada derajat integrasi yang sama. Karena itu,
sebelum  mengestimasi  persamaan EG-ECM, terlebih dahulu  dilakukan  pengujian  derajat  integrasi  dan kointegrasi.

## Estimasi Jangka Pendek
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengesatimasi hubungan  jangka  pendek  ( EG-ECM )  dengan  metode Ordinary  Least  Square ( OLS ).    Setelah  itu  dilakukan  uji signifikansi  variabel  penelitian,  dan  uji  asumsi  klasik terhadap hasil estimasi jangka pendek ( EG-ECM ). Dalam proses ini dapat dikeahui pengaruh variabel independen terhadap  variabel  dependen  dalam  jangka  pendek termasuk  validitas  penelitian  yang  dapat  dilihat  dari informasi variabel ECT .

## Estimasi Jangka Panjang (Persamaan Kointegrasi)
Setelah menganalisis hubungan jangka pendek, maka proses  berikutnya  dilanjutkan  dengan  menganalisis hubungan  jangka  panjang    (persamaan  kointegrasi). Dalam hal ini dapat diketahui pengaruh jangka panjang dan  keseimbangan  variabel  makro  ekonomi  terhadap volatilitas nilai tukar rupiah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Stasioneritas
Dalam  menguji  perilaku  data  selama  periode pengamatan dapat dilakukan dengan uji akar-akar unit ( unit roots ).  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah  uji Argumented  Dickey  Fuller ( ADF ),  yaitu  dengan membandingkan nilai absolut statistik ADF dengan nilai absolut  kritisnya  distribusi  statistik Mackinnon pada  tertentu.
Hasil  pengujian unit  roots terhadap  variabel-variabel yang digunakan dalam analisis ini dapat dilihat pada tabel (1) sebagai berikut:
Tabel (1) Hasil Uji Stasioneritas Bentuk Level Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None KURS -2.259276 -2.338249 -0.791008 -2.914517 -3.492149 -1.946764 PDB -3.522948 -3.834207 -1.931133 -2.912631 -3.489228 -1.946549 M2 -2.527875 -2.602442 -1.044228 -2.911730 -3.487845 -1.946447 SB -4.972011 -4.570766 -0.012658 -2.914517 -3.492149 -1.946764 INF -7.726214 -7.978663 -7.703544 -2.911730 -3.487845 -1.946447
Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Hasil  uji  stasioneritas  menunjukkan  bahwa  tidak semua  variabel  stasioner pada  bentuk  level  karena nilai absolut statistik ADF lebih kecil daripada nilai absolut kritisnya pada tingkat signifikansi 5%. Dengan demikian, maka perlu dilakukan uji integrasi untuk mengetahui pada derajat  berapa  variabel-variabel  tersebut  stasioner  dalam derajat yang sama.

## Uji Derajat Integrasi
Hasil  uji  integrasi  menunjukkan  bahwa  semua variabel  penelitian  ternyata  stasioner  dalam  bentuk diferensi pertama. Hal itu dilihat dari nilai absolut statistik ADF yang  lebih besar  dari pada  nilai  absolut  kritisnya, pada tingkat signifikansi 5%. Karena itu dapat dikatakan bahwa variabel-variabel penelitian terintegrasi pada derajat yang  sama,  yakni  derajat  satu  atau  dengan  kata  lain, persyaratan  untuk  melakukan  uji  kointegrasi  telah terpenuhi. Adapun hasil uji derajat integrasi tersebut dapat dilihat pada tabel (2) sebagai berikut:
Tabel (2) Hasil Uji Derajat Integrasi Pertama Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None KURS -14.96781 -14.84842 -15.10831 -2.914517 -3.492149 -1.946764 PDB -3.612251 -3.787064 -3.530322 -2.912631 -3.489228 -1.946549 M2 -6.875037 -6.851635 -6.933339 -2.912631 -3.489228 -1.946549 SB -52.23479 -52.95563 -52.48982 -2.914517 -3.492149 -1.946764 INF -7.778308 -7.655197 -7.844190 -2.915522 -3.493692 -1.946878
Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  

## Uji Kointegrasi
Selanjutnya,  hasil  uji  integrasi  menunjukkan  adanya hubungan  kointegrasi  pada  model  persamaan  awal penelitian.  Hal  ini  dapat  diketahui  dari  uji  stasioneritas terhadap residual yang diperoleh dari hasil estimasi model
persamaan  awal,  yakni  persamaan  (1).  Uji  stasioneritas tersebut menunjukkan bahwa nilai absolut statistik ADF lebih besar dari pada nilai absolut kritisnya pada tingkat signifikan  5%.  Hasil  uji  stasioneritas  residual  ( ECT )  ini dapat dilihat pada tabel (3) dan (4) sebagai berikut:
Tabel (3) Hasil Uji Kointegrasi ECT pada Bentuk Level Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Intercept & Trend None ECT -1.626996 -1.577440 -1.670895 -2.914517 -3.492149 -1.946764
Keterangan: Nilai Kritis pada % 5   Tabel (4) Uji Koinetegrasi ECT pada First Difference
Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model persamaan awal merupakan model persamaan
kointegrasi,  dimana  perilaku  datanya  mengandung kemungkinan  adanya   hubungan  keseimbangan  jangka panjang seperti yang diharapkan oleh teori.
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Intercept & Trend None ECT -16.56221 -16.51337 -16.69809 -2.914517 -3.492149 -1.946764

## Estimasi Jangka Pendek ( EG-ECM)
Setelah melakukan uji stasioneritas dan uji kointegrasi, penelitian ini berlanjut dengan membentuk model koreksi kesalahan  melalui  estimasi  EG-ECM  dengan  metode Ordinary  Least  Square (OLS).  Dalam  proses  ini  dapat diketahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam jangka pendek dan juga validitas model estimasi yang dapat diketahui dari koefisien variabel Error Correction  Term (ECT).  Eksistensi  koreksi  kesalahan menghasilkan  koefisien  koreksi  kesalahan  yang menunjukkan adanya fenomena dikoreksinya penyimpangan  menuju  ekuilibrium.  Model  koreksi kesalahan  merupakan  alternatif  lain  untuk  menguji kemungkinan berkointegrasinya variabel yang diamati.
Apabila  ECT  dari  hasil  regresi  signifikan  berarti model  koreksi  kesalahan  adalah model  yang  valid,  dan variabel  yang  diamati  berkointegrasi  atau  residual  hasil regresi adalah stasioner. Setelah itu dilakukan uji signifikansi variabel  penelitian,  dan  uji  asumsi  klasik  terhadap  hasil estimasi EG-ECM.
Hasil  EG-ECM  yang  terbentuk  adalah  model persamaan (3) diatas. Selanjutnya model persamaan EG- ECM  tersebut  diestimasi  dengan  metode  OLS.  Hasil estimasi jangka pendek (EG-ECM) dikemukakan sebagai berikut:
Pers. (1) Hasil Estimasi Jangka Pendek ( EG-ECM)
DKURSt=0.001208+0.642495DPDBt ( 0.417972 ) ( 1.365451 )
-0.00249DM2t-0.75060DSBt+0.243303DINFt-1 ( -1.400622 ) ( -9.492654 ) ( 6.967516 )
-1.187740ECTt ( -9.922901 )
R 2 =    0.831510 DW=1.661039 F=52.31160
Berdasarkan hasil diatas dapat dikemukakan bahwa dalam  jangka  pendek,  variabel  independen  yang berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar rupiah adalah variabel suku bunga, inflasi dan variabel ECT pada tingkat signifikansi 5%, dan memiliki tanda sesuai dengan yang diharapkan.
Seberapa  besar  perubahan  variabel  independen tersebut  berpengaruh  terhadap  perubahan  permintaan uang  tergantung  nilai  koefisien  dan  tanda  pada  hasil estimasi. Sebaliknya, dalam jangka pendek variabel PDB
dan M2 tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar rupiah pada tingkat signifikansi 5%.
Sedangkan  untuk  variabel ECT berpengaruh signifikan pada tingkat signifikansi 5%, dan memiliki tanda negatif.  Hal  ini  memperkuat  bukti  adanya  hubungan kointegrasi atau hubungan jangka panjang/keseimbangan antara variabel independen dan dependennya. Selain itu, signifikansi  variabel ECT juga  berarti  bahwa  model empiris  yang  digunakan  dalam  penelitian  memiliki spesifikasi model yang valid sehingga hasil estimasi EG- ECM dapat digunakan untuk melihat pengaruh variabel- variabel makro ekonomi terhadap pinjaman luar negeri pemerintah Indonesia.
Dari  hasil  estimasi  diketahui  besarnya  nilai  absolut koefisien  variabel ECT sebesar    1.187740  yang menjelaskan bahwa sekitar 1.18% ketidaksesuaian antara nilai aktual nilai tukar rupiah dalam jangka pendek dan nilai keseimbangan  nilai  tukar  rupiah  dalam  jangka  panjang akan dikoreksi pada setiap kuartalnya.
Dengan demikian, maka melalui persamaan jangka pendek  diatas  dapat  ditaksir  pengaruh  jangka  panjang PDB , M2 , SB dan INF terhadap  nilai  tukar  rupiah. Disamping  itu  terbukti  bahwa  spesifikasi  model  yang dipakai  adalah  model  yang  valid  seperti  telah  diketahui diatas,  hasil  estimasi ECM juga  lolos  dari  berbagai  uji diagnosis  atau  asumsi  klasik  seperti  uji  normalitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, sekaligus membuktikan  bahwa  model  penaksir  tersebut merupakan  model  penaksir  yang  linier,  tidak  bias,  dan terbaik/efisien  ( Best Linear  Unbiased  Estimator,  BLUE ). Selengkapnya hasil uji asumsi klasik dapat dilihat pada tabel (5):

## Tabel (5) Hasil Uji Asumsi Klasik Estimasi
ECM No Uji Asumsi Klasik Jenis Uji Hasil Uji Keterangan 1 Normalitas Jurque-Bera Test (J-B Test) 1.422322 (J-B hitung) 0.491074 (Probability) Lolos Uji Normalitas 2 Autokorelasi LM Test 0.2276 (Prob. Chi-Square) Lolos Uji Autokorelasi 3 Heteroskedastisitas Harvey 0.8327 (Prob. Chi-Square) Lolos Uji Heteroskedastisitas 4 Linieritas Ramsey Reset 0.7333 (Prob. F. Stat) Lolos Uji Linieritas

## Estimasi Jangka Panjang
Selanjutnya,  setelah  melalui  beberapa  tahapan pengujian  seperti  dikemukakan  sebelumnya,  maka tibalah  saatnya  untuk  menganalisa  hubungan  jangka panjang  variabel makro  ekonomi  dengan permintaan uang.  Hubungan  jangka  panjang  ini  dapat  diperoleh dengan mengestimasi model persamaan jangka panjang atau  persamaan  kointegrasi  sebagaimana  ditunjukkan pada persamaan (1) diatas.
Hasil estimasi terhadap model persamaan tersebut menunjukkan bahwa dalam jangka panjang, variabel SB, dan INF berpengaruh signifikan terhadap fluktuasi nilai tukar rupiah selama periode pengamatan. Dengan hasil ini  dapat  dikatakan  bahwa  nilai  tukar  rupiah  cukup responsif terhadap perubahan yang terjadi pada variabel- variabel makro ekonomi Indonesia, khususnya variabel SB dan INF. Selengkapnya, hasil estimasi dapat dilihat pada persamaan berikut:
Pers. (5) Hasil Estimasi Jangka Panjang
KURSt=0.044024-0.077799PDBt
( 4.344685 ) ( -0.485727 )
-0.000114M2t-0.499519SBt ( -0.075372 ) ( -3.391688 )
+0.198835INFt ( 3.489443 )
R 2 =0.339662  DW=  2.312898  F=7.072679

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Berdasarkan hasil-hasil pembahasan tersebut diatas, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut: Pertama , hasil uji kointegrasi  menunjukkan bahwa ada hubungan  kointegrasi  jangka  panjang  atau  hubungan keseimbangan  antara  perubahan  nilai  tukar  rupiah terhadap variabel-variabel makro ekonomi, yakni suku bunga dan inflasi.
Kedua, dari hasil estimasi EG-ECM diatas dapat dikemukakan  bahwa  dalam  jangka  pendek  variabel independen  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap perubahan permintaan uang adalah variabel suku bunga, inflasi  dan variabel ECT pada tingkat signifikansi 5%. Sedangkan variabel PDB, dan M2 tidak berpengaruh signifikan  terhadap fluktuasi nilai tukar di Indonesi di Indonesia selama periode pengamatan.
Ketiga ,  signifikansi  variabel ECT memperkuat bukti  adanya  hubungan  kointegrasi  atau  hubungan jangka  panjang  atau  keseimbangan  antara  variabel independen  dan  dependennya.  Selain  itu,  signifikansi variabel ECT juga berarti bahwa model empiris yang digunakan dalam penelitian memiliki spesifikasi model yang  valid  sehingga  hasil  estimasi EG-ECM dapat digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variabel-variabel makro ekonomi terhadap fluktuasi nilai tukar rupiah di Indonesia. Keempat, dalam jangka panjang, nilai tukar rupiah  dipengaruhi  secara  signifikan oleh  suku bunga dan inflasi selama periode pengamatan di Indonesia. Kemudian  berdasarkan  hal  tersebut  diatas, setidaknya ada beberapa implikasi penting antara lain, perlunya  perhatian  pemerintah  dan  Bank  sentral terhadap variabel makro ekonomi seperti suku bunga dan  inflasi  serta perlu  merencanakan dan  mengambil
strategi kebijakan yang kongkrit seperti menjaga stabilitas suku bunga agar tetap berada pada level yang wajar dan meyakinkan sehingga dapat menjaga kepercayaan publik terhadap  fundamental  ekonomi  domestik,  serta mengupayakan  inflasi  yang  terus  terkendali  guna menjaga dan meningkatkan daya beli masyarakat secara berkesinambungan,  mengingat  inflasi  yang  tinggi cenderung memiskinkan masyarakat.
Selanjutnya, guna menjaga kondisi perekonomian agar tetap stabil dan menghindari terjadinya shock dalam jangka pendek yang di sebabkan oleh fluktuasi nilai tukar rupiah  yang  tidak  terkendali,  maka  perlu  adanya pembenahan sistem kelembagaan keuangan yang lebih terpadu  (sinergis),  transparan  dan accountable serta dibarengi  dengan  adanya  informasi  yang  sempurna antara Bank sentral, Pemerintah, stake holder serta dunia Internasioanal guna menunjang tercapainya stabilitas.

## DAFTAR REFERENSI
Ali,  T  M,  M  T  Mahmood  and  T  Bashir.  (2015). “Impact  of  Interest  Rate,  Inflation  and  Money Supply on Exchange Rate Volatility in Pakistan”. World Applied Sciences Journal 33 (4): 620-630 Basirat,  Mehdi,    A.  Nasirpour  and  A.  Jorjorzadeh.
(2014). “The Effect of Exchange Rate Fluctuations on Economic Growth Considering The Level of Development  of  Financial  Markets  in  Selected Developing  Countries”. Asian  Economic  and Financial Review , 4(4): 517-528 Engle,  R.  F.  dan  C.  W.  J.  Granger.  (1987).  “Co- Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing”. Econometrica. Vol. 55, No.
2, 251-276.
Habib,  Maurizio  Michael,  Elitza  Mileva,  dan  Livio Stracca,  (2016),  “The  Real  Exchange  Rate  And Economic  Growth:  Revisiting  The  Case  Using External  Instruments”. Working  Paper  Series, No 1921. Europen Central Bank
Hardianto, F. N. 2006). “Responsivitas Harga Saham Properti Terhadap Dinamika Ekonmi Moneter Di Indonesia: Pendekatan Error Correction Model”. Jurnal Ekonomi Pembangunan . Vol. 11, No. 3.
Insukindro.  (1999).  ”Pemilihan  Model  Ekonomi Empirik dengan Pendekatan Koreksi Kesalahan” . Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, Vol. 14, No.1, 1-8. ________.(1992).  ”Pembentukan  Model  dalam Penelitian  Ekonomi”. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis Indonesia , 7: 1-17.
Khan, Raja Sher Ali. (2014). “Analysis if The Factors Affecting  Exchange  Rate  Variability  in Pakistan”. Journal of Business and Management (IOSR- JBM)  Volume  16, Issue  6.  Ver. II.  PP  115-121, www.iosrjournals.org
Krugman,  Paul  R.  and  Maurice  Obstfeld.  (2000). nternational Economics: Theory and Policy. Sixth Edition, Pearson Education International.
Mankiw, N. Gregory. (2007). Macroeconomics. Sixth Edition, World Publishers, New York and Basingtoke.
Morosan,  Gheorghe,  and  Ioana  M.  Zubas.  (2015). “Interest  Rate,  Exchange  Rate  and  Inflation  in Romania. Correlates and interconnection” . Journal of Public Administration, Finance and Law , Romania. M,  Fasoranti  M.,  and  R.  Santos  Alimi.  (2014).  “The Effect  of  Inflation  and  Financial  Deepening  on Output  Growth:  A  Cointegration  and  ECM Approach  for  Nigeria”. Journal  of  Economics  and Finance .  Volume  5,  Issue  3.  PP  07-16, www.iosrjournals.org
Patel Pareshkumar J., Narendra J. Patel and Ashok R.
Patel.  (2014).  “Factors  affecting  Currency Exchange  Rate,  Economical  Formulas  and Prediction Models” .International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management (IJAIEM),
Volume 3, Issue 3, March 2014, www.ijaiem.org Saleh,  Samsubar.  2008.  ”Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Pinjaman  Luar  Negeri  serta Imbasnya  terhadap  APBN”. UNISIA, Vol. XXXI No. 70, Desember. http://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/ Contents/Default.aspx, diunduh Tanggal 7 Mei 2017. https://www.bps.go.id/index.php/Publikasi, diunduh Tanggal 7 Mei 2017.