## PERTUMBUHAN EKONOMI DAN INFLASI DAERAH: STUDI KASUS DATA PANEL DI INDONESIA
M.B. Nani Ariani 1
1 UPN “Veteran” Jakarta Email : nan_girs@yahoo.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  analyze  the  macroeconomic  factors  that  affect  economic  growth  and regional  inflation.  It  also analyzes the role of the Regional Inflation Control Team (TPID) in controlling regional inflation. Data used in this research include macro data from 33 provinces in Indonesia year 2004-2014. Model Analysis that employed in this research is Simultaneous Panel Equation to test the relationship between economic growth and regional inflation. The results of the analysis show that macro variables include Credit (Kre), Gross Fixed Capital Formation (PMTB), Labor Force Participation (LFPR) and Government Spend (Spend) effect on Economic growth. The result of inflation model  showing  negative  or  decreasing  inflation  chance  is  Human  Development  Index  (HDI)  variable,  while  for variable which show positive or rising inflation opportunity is Population variable (POP) and Predicted Economic growth (PDRBH). The role of TPID, among others through daily price monitoring and data collection of food stocks and moral appeal to the community to be able to address the development of prices already running, but still need to be improved Keywords: regional inflation, economic growth, TPID

## ABSTRAK
This  study  aims  to  analyze  the  macroeconomic  factors  that  affect  economic  growth  and regional  inflation.  It  also analyzes the role of the Regional Inflation Control Team (TPID) in controlling regional inflation. Data used in this research include macro data from 33 provinces in Indonesia year 2004-2014. Model Analysis that employed in this research is Simultaneous Panel Equation to test the relationship between economic growth and regional inflation. The results of the analysis show that macro variables include Credit (Kre), Gross Fixed Capital Formation (PMTB), Labor Force Participation (LFPR) and Government Spend (Spend) effect on Economic growth. The result of inflation model  showing  negative  or  decreasing  inflation  chance  is  Human  Development  Index  (HDI)  variable,  while  for variable which show positive or rising inflation opportunity is Population variable (POP) and Predicted Economic growth (PDRBH). The role of TPID, among others through daily price monitoring and data collection of food stocks and moral appeal to the community to be able to address the development of prices already running, but still need to be improved Kata kunci: regional inflation, economic growth, TPID

## 1. PENDAHULUAN
Sejak diberlakukannya Undang-undang Nomor 23 tahun 2004 tentang perubahan atas UU No.22 tahun 1999 tentang otonomi daerah, maka terjadi pergeseran akan  pembangunan ekonomi  yang bersifat sentralisasi menjadi sekarang desentralisasi yaitu dengan memberikan keleluasaan kepada daerah  untuk  membangun  wilayahnya  termasuk  pembangunan  dalam  bidang  ekonominya. Pertumbuhan ekonomi secara nasional tidak terlepas dari pertumbuhan ekonomi daerah/regional. Pengertian  regional  dapat  merupakan  provinsi  atau  daerah  kabupaten/kota.  Dalam  mengukur pertumbuhan ekonomi masyarakat suatu daerah/provinsi dapat dilihat dari besarnya hasil produksi barang dan jasa dari seluruh sektor  perekonomian di suatu wilayah yang disebut Produk Domestik Regional Bruto (PDRB).
Di sisi lain, kestabilan perekonomian juga memerankan peranan yang amat penting.. Oleh karena itu, baik pertumbuhan dan kestabilan ekonomi perlu dijaga dengan baik  untuk mensejahterakan masyarakat.  Adapun  salah  satu  sumber  kestidakstabilan  ekonomi  adalah  kenaikan  harga  secara
menyeluruh dan berkelanjutan atau disebut dengan inflasi. Fenomena inflasi sangat berkaitan erat dengan kebijakan pemerintah dan memiliki dampak yang luas bagi perekonomian.
Dalam perspektif makroekonomi, potensi ekonomi daerah merupakan elemen yang sangat penting untuk  meningkatkan  kualitas  pertumbuhan  ekonomi  nasional.  Intinya  adalah  potensi  ekonomi daerah melibatkan pendekatan daerah dan menyeluruh. Dengan demikian potensi ekonomi daerah ini  memungkinkan  untuk  mengatasi  masalah  pengangguran,  kemiskinan    dan  lonjakan pertumbuhan ekonomi nasional ( Sebayang dan Kuncoro, 2011).
Inflasi nasional merupakan rata-rata tertimbang dari inflasi daerah di Indonesia, maka dirasa perlu untuk  mempelajari  perilaku  inflasi  di  tingkat  daerah,  termasuk  mengukur  dan  mencari penyebabnya, serta mengetahui implikasinya terhadap pengendalian inflasi daerah dengan fokus provinsi-provinsi di Indonesia.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut  dalam  rangka  pengendalian  inflasi,  di  era  desentralisasi  ini, pemerintah bersama dengan Bank Indonesia telah membentuk Tim Pengendalian Inflasi (TPI) di tingkat  pusat  sejak  tahun  2005.  Untuk  tingkat  daerah,  koordinasi  antara  Bank  Indonesia  dan beberapa instansi pemerintah daerah dilakukan dalam wadah Tim Pengendalian Daerah (TPID) yang mulai terbentuk tahun 2008 di sejumlah daerah.
Berdasarkan  riset  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Wimanda  (2005)  dan  Ricardo  D.Brito  (2010) menyatakan  bahwa  ekspektasi  inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap  inflasi  daerah.  Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Paula Adiarti Trisdian dkk (2015) hasil penelitiannya mengatakan bahwa jumlah uang beredar yang merupakan proksi dari pinjaman yang diberikan bank pada tiap provinsi berpengaruh terhadap Inflasi daerah. Menurut Tirtosuharto dan Adiwilaga (2013), Dalam sistem desentralisasi,  pemerintah daerah lebih sadar dalam mengidentifikasi  kebutuhan wilayah mereka. Oleh karena itu, inflasi dapat dipantau dan dikendalikan dengan lebih baik dalam sistem yang terdesentralisasi. Pemerintah daerah juga memiliki wewenang untuk mengalokasikan sumber daya  fiskal  dan  koordinasi  sumber  lainnya,  termasuk  kebijakan  regional  atau  peraturan  untuk mendukung tingkat stabilitas dan inflasi yang rendah. Penelitian Gaston Gelos (2016) mengatakan bahwa inflasi  yang ditimbulkan oleh guncangan  harga komoditas  yang masuk dalam keranjang CPI dan bahan bakar akan mengalami dampak berkelanjutan dari tingkat inflasi sebelumnya .
Dari latar belakang diatas, maka penulis tertarik untuk meneliti bagaimana perilaku inflasi daerah, faktor-faktor penyebab inflasi daerah dan peran TPID dalam mengendalikan inflasi daerah pada provinsi-provinsi di Indonesia.

## 2. METODOLOGI

## Jenis dan Sumber Data
Keseluruhan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk  data panel yang merupakan data gabungan dari data runtut waktu ( time series data) dengan data silang tempat ( cross section data) , dari tahun 2004 hingga tahun 2014.
Keseluruhan data tersebut diperoleh dari publikasi tercetak maupun online yang bersumber dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Bank  Indonesia  (BI),  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (Bappenas), Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) di masing masing provinsi dan berbagai instansi atau lembaga terkait lainnya.

## Teknik Pengumpulan Data
Atas data sekunder yang dikumpulkan dari berbagai sumber tersebut dilakukan pencatatan ( entry) ke dalam tabel-tabel yang telah disiapkan sesuai dengan variabel yang teridentifikasi dalam kerangka analisis. Tabulasi dikategorikan dalam tiga bentuk  yaitu : 1) tabel untuk data dasar, 2) tabel untuk pengolahan data dan 3) tabel hasil pengolahan data yang akan disajikan dalam pembahasan.
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan  program MS Excel dan Eviews6.1 mulai sejak entry data terutama untuk keperluan estimasi parameter, pengujian asumsi dasar, goodness-of fit model dan untuk melakukan prediksi.

## 3. TEKNIK ANALISIS DATA
Metode analisis yang digunakan adalah analisis kuantitatif dengan pendekatan persamaan simultan ( simultaneous equation) yang merupakan pengembangan dari model regresi, di mana persamaan simultan menunjukkan adanya saling ketergantungan ( interdependency) antara variabel penjelas dengan variabel tak bebas sehingga terjadi hubungan kausalitas (Gujarati & Porter, 2009). Model simultan dari data panel ini dikenal dengan persamaan panel simultan, yang merupakan gabungan data time series tahun 2004-2014 dan data cross section 33 provinsi di Indonesia.
Spesifikasi model  yang  dipergunakan  dalam  penelitian ini adalah Model  Panel  Simultan yang terdri model persamaan struktural sebagai berikut:
Model 1: Model Pertumbuhan Ekonomi
Y = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝑇𝑃𝐴𝐾 𝑖𝑡 + 𝛼 2 𝑙𝑜𝑔(𝐾𝑅𝐸) 𝑖𝑡 + 𝛼 3 𝑙𝑜𝑔(𝑃𝑀𝑇𝐵) 𝑖𝑡 + 𝛼 4 𝑙𝑜𝑔(𝑆𝑃𝐸𝑁𝐷) 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 Model 2: Model Inflasi
𝐼𝑁𝐹 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 log(𝑃𝑂𝑃) + 𝛽 2 𝐻𝐷𝐼 + 𝛽 3 𝑌𝑃𝑟𝑒𝑑 𝑖𝑡 + 𝛽4𝑇𝑃𝐼𝐷 + 𝑣 𝑖𝑡 Dimana:
Y : Tingkat Pertumbuhan ekonomi
TPAK  : Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja
KRE   : Jumlah Investasi (kredit Perbankan)
PMTB  : Pembentukan Modal Tetap Bruto
INF : Tingkat Inflasi daerah
POP : Populasi (Jumlah Penduduk)
TPID   : Dummy TPID
HDI : Indeks Pembangunan Manusia
YPred  : Prediksi dari model pertumbuhan ekonomi 𝛼, 𝛽 : Konstanta atau intercept
i : Daerah 1 (i = 1,2……33)
t : Tahun ke t (t = 2004 – 2014)
𝑢 𝑖𝑡 , 𝑣 𝑖𝑡 : unsur pengganggu
Dalam model ini pertumbuhan ekonomi dan inflasi daerah diperlakukan sebagai variabel endogen sedangkan variabel lain (TPAK, KRE, PMTB, dan SPEND) diperlukan sebagai variabel eksogen untuk  model  yang  menjelaskan  pertumbuhan  ekonomi  kemudian  variable  lain  (POP,  HDI,  dan TPID)  diperlukan  sebagai  variable  eksogen  untuk  model  yang  menjelaskan  inflasi.  Selain  itu, penulis menggunakan variabel Y Prediksi (Ý) yakni prediksi dari model pertama untuk melihat simultan dari model pertama yang diestimasi ke dalam model kedua.

## 4. KERANGKA PENELITIAN
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  estimasi  variabel-variabel  yang  terindikasi  berpengaruh  terhadap pertumbuhan ekonomi dan tingkat inflasi.
Tabel 1. Hasil Estimasi Pertumbuhan Ekonomi Daerah Tahun
2004-2014 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -15.25968 3.705730 -4.117861 0.0001 TPAK? 0.042140 0.023257 1.811960 0.0716* LOG(KREDIT?) 0.180386 0.168122 1.072948 0.2847 LOG(PMTB?) 0.087747 0.030352 2.890995 0.0043*** LOG(SPENDING?) 0.378821 0.115946 3.267224 0.0013*** Weighted Statistics R-squared 0.741947     Mean dependent var 14.39820 Adjusted R-squared 0.694411     S.D. dependent var 12.73770
S.E. of regression 2.562709     Sum squared resid 1247.821 F-statistic 15.60809     Durbin-Watson stat 1.784068 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber : Pengolahan data dengan EViews 6.1
Hasil estimasi pada Tabel 1 menunjukkan bahwa secara statistik terdapat pengaruh yang signifikan antaraTingkat Partisipasi Angkatan  Kerja, Belanja Pemerintah , Pembentukan Modal Tetap Bruto terhadap Pertumbuhan Ekonomi  pada Provinsi-provinsi di Indonesia , sedangkan variabel kredit yang diberikan oleh perbankan berpengaruh dan tidak signifikan
Secara  keseluruhan  ,  model  yang  diuji  dalam  penelitian  inimampu  menjelaskan  pertumbuhan ekonomi  sebesar  74,19  persen  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien  Determinasi  (R 2 ). Dengan demikian selain variabel-variabel tersebut, masih terdapat lagi variabel-variabel penjelas lainnya yang diduga mampu menjelaskan pertumbuhan ekonomi daerah di Indonesia.
Tabel 2. Hasil Estimasi Inflasi Daerah Tahun 2004-2014
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 30.13064 11.22400 2.684484 0.0076 LOG(POP?) 0.256546 0.295165 0.869161 0.3854 HDI? -0.401886 0.126605 -3.174326 0.0016*** Y? 0.155878 0.576038 0.270604 0.7869 TPID? -2.082920 0.614362 -3.390378 0.0008*** Weighted Statistics R-squared 0.098712     Mean dependent var 5.370814 Adjusted R-squared 0.087516     S.D. dependent var 5.233182 S.E. of regression 5.010208     Sum squared resid 8082.904 F-statistic 8.816635     Durbin-Watson stat 2.044693 Prob(F-statistic) 0.000001 Unweighted Statistics R-squared 0.096428     Mean dependent var 7.249964 Sum squared resid 8649.466     Durbin-Watson stat 1.910761

## Sumber : Pengolahan data dengan EViews 6.1
Berdasarkan hasil regresi diketahui bahwa Y diprediksi yang merupakan hasil estimasi dari model pertumbuhan ekonomi yang berpengaruh positif terhadap inflasi namun tidak signifikan. Hal ini sejalan  dengan  penelitian  lubis  (2014).  Selain  itu,  variabel  IPM  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap  inflasi,  yang  berarti  bahwa  kenaikan  IPM  akan  menekan/menurunkan  inflasi,  hal  ini mengindikasikan  bahwa  semakin  daya  beli  meningkat,  masyarakat  akan  merubah  pola konsumsinya,  dari  komoditas  primer  ke  sekunder,  sehingga  permintaan  akan  komoditas  primer akan menurun.
Sedangkan untuk variabel   populasi (POP) berpengaruh positif namun  tidak signifikan. Artinya bila terjadi peningkatan jumlah penduduk maka permintaan barang dan jasa secara keseluruhan juga meningkat (inflasi), namun tidak dialami seluruh daerah di Indonesia, mengingat penyrebaran penduduk yang tidak merata.
Demikian  pula,  variabel  prediksi  pertumbuhan  ekonomi,  koefisien  regresi  positif,  artinya  jika terjadi pertumbuhan ekonomi atau ekonomi berkembang, maka permintaan barang dan jasa juga meningkat  melampaui  kemampuan  ekonomi  dalam  memproduksi  barang  dan  jasa  sehingga mengakibatkan  inflasi  naik,  namun  tidak  dialami  oleh  seluruh  povinsi  di  Indonesia,  mengingat masing-masing  daerah  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Sedangkan  untuk  variabel  TPID koefisien regresi negatif signifikan. Artinya bila TPID melakukan pengawasan yang efisien ,maka tingkat inflasi akan menurun.

## 6. KESIMPULAN
Hasil analisis menunjukkan bahwa dari pertumbuhan ekonomi daerah dapat dilihat bahwa variable investasi  yang  diproksikan  oleh  kredit outstanding tidak  signifikan  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  ekonomi  sedangkan  variable  TPAK,  PMTB,  dan  pengeluaran  pemerintah merupakan determinan dari pertumbuhan ekonomi.
Hasil  analisis  Inflasi  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat inflasi yakni IPM dan TPID. Hal tersebut mengindikasikan bahwa tingkat inflasi selama periode penelitian dipicu oleh IPM dari sisi daya beli bukan dari jumlah penduduk (POP) atau  meningkatnya  jumlah  permintaan  akan  barang  dan  jasa  .Sedangkan  peran  TPID  dalam mengendalikan  inflasi  pengaruhnya  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  inflasi,  hal  ini menunjukkan  bahwa  peran  TPID  sangat  diperlukan  dalam  menjaga  stabilitas  harga  dan mengendalikan inflasi daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita, Raharjo. 2013. Teori-Teori Pembangunan Ekonomi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Arimurti,  T.,  &  Trisnanto,  B.  (2011).  Persistensi  Inflasi  di  Jakarta  dan  Implikasinya  terhadap Kebijakan Pengendalian Inflasi Daerah. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 5–30.
Ahmed  Taneem  Muzaffara  &  P.N.  (Raja)  Junanka  (2014),  Inflation–growth  relationship  in selected Asian developing countries: evidence from panel data, Journal of the Asia Paciﬁc Economy, 2014 Vol. 19, No. 4, 604628, http://dx.doi.org/10.1080/13547860.2014.920594
Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (third ed.) John Wiley & Sons
Bank Indonesia. (2014). Laporan Perekonomian Indonesia 2014 . Bank Indonesia (pp. 302–303).
Badan Pusat Statistik, (2014) Provinsi dalam Angka dari 33 Provinsi di Indonesia
Badan Pusat Statistik, Indeks Harga Konsumen SBH 2007
Badan Pusat Statistik, Indeks Harga Konsumen SBH 2012
Bank Indonesia (2010), Targeting Framework Periode 2010:1-2014:12.
Dewi,  M.  S.  (2011).  Analisis  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  terhadap  Inflasi  di  Indonesia Sebelum dan Sesudah Diterapkannya Kebijakan Inflation
Faridi,  M.  Z.,  Chaudhry,  I.  S.,  Hanif,  I.,  &  Ansari,  F.  N.  (2012).  Fiscal  Decentralization  and Employment in Pakistan. International Business Research , 5 (11), 54–64. http://doi.org/10.5539/ibr.v5n11p54
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2011). Gujarati  -  Basic  Econometrics.pdf .  New  York:  The McGraw-Hill.
Gaston Gelos, Yulia Ustyugova (2016), Inflation Respons to Comodity Price Shock, how and why do  countries  differ?, Accepted  Manuscript  Journal  of  International  Money  and  Finance ,JIMF 1721
Hossain  Elias  (2012).  Inflation  and  Economic  Growth  in  Bangladesh ,  Journal  of  Art, Science&Commers Vol.-III,Issue-4(2),2012(85)
John Silvia and Azar Iqbal (2015) ,An Ordered Probit Approach to Predicting the Probability of Inflation/Deflation,  Business  Economics  Vol.  50,  No.  1  .2015,  National  Association  for Business Economics
Kalalo  Y.T.Harjunata  (2016),  Analisa  Faktor-Faktor  Yang  mempengaruhi  Inflasi  di  Indonesia periode 2000-2014, Jurnal Berkala Ilmiah Effisiensi, Volume 16 No.01 tahun 2016
Langi, T. M., Masinambow, V., & Siwu, H. (2014). INDONESIA. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 14 (2).
Mankiw, N. G. (2012). Macroeconomics (8th ed.). New York: Worth Publishers.
Paula Adiarti Trisdian dkk (2015), Volatilitas Inflasi Daerah di Indonesia: Fenomena Moneter atau Fiskal, Kritis Jurnal Studi Pembangunan Interdisiplin Vol.XXI No.1, 2015, 76-89
Romer,  D.  (1993).  Openness  and  Inflation :  Theory  and  Evidence. The  Quarterly  Journal  of Economics , 108 (4), 869–903.
Ricardo D.Brito, Bianne Bystedt (2010), Journal of Development Economic ,91 198 - 210
Simwinga,  R.  M.  (2014). Three  Essays  on  Monetary  Policy,  Inflation  Targeting  Rules,  and Aggregate Shocks : Evidence from Emerging Market Countries . American University.
Schrawat  Mahdu,  Giri  A.K  (2015).  Re-examining  the  Threshold  Effects  in  Inflation  -Growth Nexus: Evidence from India.Intrnational Journal of Economics and Empirical Research.2015, 3(2), 57-67
Tirtosuharto, D., & Adiwilaga, H. (2013). Decentralization and Regional Inflation in Indonesia. Bulletin of Monetary, Economics and Banking , 137–154.
Wimanda, R. E. (2014). Threshold Effects of Exchange Rate Depreciation and Money Growth on Inflation  Evidence  from  Indonesia. Journal  of  Economic  Studies , 41 (2),  196–215. http://doi.org/10.1108/JES-02-2012-0011
Winkelried,  D.,  &  Enrique,  J.  (2012). Regional  Inflation  Dynamics  and  Inflation  Targeting  in Peru .