ANALISIS INTERDEPENDENSI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ... fileANALISIS INTERDEPENDENSI...
Transcript of ANALISIS INTERDEPENDENSI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ... fileANALISIS INTERDEPENDENSI...
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
94 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
ANALISIS INTERDEPENDENSI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PENAWARAN UANG KARTAL DI INDONESIA
Oleh
Margareta Waty Sibarani 1)
e-mail: [email protected]
Abstrak
Hasil penelitian menunjukkan interpretasi model VAR dengan nilai terbesar adalah suku bunga variabel, sedangkan nilai VAR terkecil adalah variabel cadangan
minimum. Hasil pengujian Impulse Response Function (IRF) menunjukkan bahwa
pengaruh terbesar pada penawaran mata uang adalah variabel cadangan minimum, dalam jangka menengah dan suku bunga variabel jangka panjang adalah variabel stok
uang dalam arti luas. Sedangkan hasil uji Forecast Error Variance Decomposition
(FEDV) menunjukkan bahwa dampak terbesar dari kesalahan varians dalam jangka pendek, jangka menengah dan dalam jangka panjang yang paling berdampak adalah
variabel suku bunga.
Keywords : MDK, TSB, GWM, IHU, HPM, VAR, IRF, FEDV.
A. PENDAHULUAN
Di dalam sistem perekonomian uang memiliki peranan strategis terutama
karena fungsi utamanya sebagai media untuk bertransaksi, sehingga pada awalnya
sering diartikan bahwa uang adalah sesuatu yang dapat diterima umum sebagai
alat pembayaran. Namun sejalan dengan perkembangan perekonomian, fungsi
uang yang semula hanya sebagai alat pembayaran berkembang menjadi alat
satuan hitung dan sebagai alat penyimpan kekayaan.
Keberadaan uang dalam sistem perekonomian akan mempengaruhi
perekonomian suatu negara, yang biasanya berkaitan dengan kebijakan-kebijakan
moneter. Bank Indonesia (BI) sebagai lembaga yang mempunyai otoritas moneter
dalam menentukan kebijakan dalam kondisi ekonomi suatu wilayah, disamping
bank umum yang juga ikut menentukan kondisi perputaran uang dengan
ekspektasi dan konsumsi yang dilakukan.
Salah satu kebijakan moneter yang dilaksanakan oleh BI adalah jumlah
uang yang tersedia dalam suatu perekonomian, dimana kebijakan ini bertujuan
untuk mengatur penawaran uang/ mengatur jumlah uang yang beredar. Jadi,
penawaran uang merupakan tugas pemerintah melalui bank sentral (Bank
Indonesia).
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
95 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Penawaran uang yang dimaksud adalah jumlah uang yang beredar di
masyarakat. Perubahan jumlah uang yang beredar secara garis besar dipengaruhi
oleh uang inti dan pelipat uang. Besarnya uang inti sangat tergantung pada
tindakan-tindakan yang ditentukan oleh pemerintah khususnya bank sentral.
Sedangkan pelipat uang, dilain pihak, disamping dipengaruhi oleh perilaku bank
sentral juga ditentukan oleh perilaku agen-egen ekonomi lainnya seperti bank
umum dan masyarakat domestik. (Mishkin, 2001)
Konsep uang sangat terkait pada konsep likuiditas, suatu asset likuid adaah
asset yang dengan mudah dapat diuangkan dengan tanpa kehilangan resiko rugi.
Pada satu sisi ekstrim dari spectrum likuiditas, uang tunai adalah asset yang paling
likuid dengan daya beli penuh. Pada tingkat spectrum likuiditas moderat, uang
kuasi yang secara definitif tidak secara langsung berfungsi sebagai medium of
exchange. Pada sisi ekstrim lainnya, asset-asset fisik yang sangat tidak likuid
sebagai alat seperti rumah, tanah, obligasi jangka panjang dan sebagainya.
(Mishkin, 2011)
Sebagai salah satu variabel ekonomi, penawaran uang atau jumlah uang
beredar yang terjadi dalam suatu negara dalam kurun waktu tertentu dipengaruhi
oleh beberapa faktor, yang dapat menggeser kondisi perekonomian dari baik
keburuk atau sebaliknya. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi naik turunnya
jumlah uang beredar di Indonesia baik dalam arti luas (M2) maupun dalam arti
sempit (M1), antara lain tingkat suku bunga, giro wajib minimum dan stok uang
dalam arti penting. Dalam perkembangannya jumlah uang beredar harus dibatasi,
hal ini dilakukan guna membatasi konsumen untuk bersifat konsumtif dan
menekan tingkat inflasi (Nilawati, 2000)
Jumlah uang beredar (M1) yaitu uang dalam arti sempit yang terdiri dari
uang kartal dan uang giral, dan M2 (uang dalam arti luas) yang terdiri dari M1
ditambah uang kuasi (Nilawati, 2000). Uang kartal (currencies) adalah uang yang
dikeluarkan oleh pemerintah atau bank sentral dalam bentuk uang kertas atau uang
logam. Sedangkan uang giral (deposit money) adalah uang yang dikeluarkan oleh
suatu bank umum.
Perkembangan uang kartal yang beredar di Indonesia selama tahun 2005-
2014 disajikan dalam Gambar 1 berikut.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
96 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Sumber : Bank Indonesia Tahun 2006-2015 Gambar 1. Perkembangan Uang Kartal di Indonesia Tahun 2005-
2014
Gambar 1 menjelaskan perkembangan jumlah uang kartal yang beredar di
Indonesia menunjukkan peningkatan selama tahun 2005 hingga tahun 2007.
Kondisi ini terjadi sebagai akibat dari stabilnya perekonomian nasional dan
memberikan dampak positif bagi iklim perbankan di tanah air.
Namun demikian ketika perekonomian dunia dilanda krisis ekonomi
global, dampaknya mulai terasa di Indonesia yang meyebabkan iklim
perekonmian di tanah air juga ikut berimbas, puncaknya terjadi di tahun 2008.
Dimana krisis global memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap
peredaran uang kartal di Indonesia, bahkan di tahun 2009 pemerintah dalam hal
ini Bank Indonesia terpaksa melakukan kebijakan moneter dengan mengurangi
peredaran uang kartal di masyarakat. Dengan berkurangnya uang yang beredar
dalam masyarakat menimbulkan turunnya suku bunga bank serta meningkatkan
harga-harga kebutuhan barang dan jasa yang pada gilirannya melemahkan daya
beli masyarakat.
Selepas krisis ekonomi global, kondisi perekonomian Indonesia kembali
mulai pulih sehingga pemerintah dalam hal ini BI mengeluarkan kebijakan untuk
menambah jumlah uang untuk digunakan masyarakat dalam aktfitas ekonomi.
Perekonomian mulai kembali pulih menggerakkan kembali sektor riil dan sektor-
sektor lainnya yang akhirnya meningkatkan daya beli masyarakat, stabilnya harga
barang dan jasa serta dan lainnya.
Kondisi ini bertahan hingga tahun 2011, dimana ketika harga-harga
kebutuhan barang pokok dan jasa yang ditandai dengan meningkatnya indeks
14,963
26,663
32,313
26,780
16,259
30,370
47,533
36,38939,511
43,537
0
10000
20000
30000
40000
50000
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Tahun
Milyar Rp
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
97 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
harga umum menimbulkan pendapatan masyarakat yang sebagian besar habis di
konsumsi untuk kebutuhan pokok, seperti pangan, pendidikan dan kesehatan.
Berfluktuatifnya jumlah uang kartal yang beredar dalam masyarakat
dipengaruhi oleh banyak factor, dalam penelitian ini faktor-faktor tersebut
diantaranya adalah tingkat suku bunga, giro wajib minimum dan indeks harga.
Keynes dalam Mankiw (2003) menyatakan bahwa dalam jangka pendek
ketika tingkat suku bunga naik (kebijakan moneter ketat) maka akan mengurangi
jumlah uang yang beredar dan mendorong peningkatan suku bunga. Disisi lain,
Keynes juga menyatakan bahwa jumlah uang beredar dapat menaikkan harga-
harga, tetapi kenaikan harga-harga itu tidak selalu sebanding dengan kenaikan
dalam uang beredar.
Sedangkan menurut Dornbusch (2008) menyatakan bahwa apabila suku
bunga dinaikkan atau mengalami peningkatan, maka jumlah uang beredar akan
mengalami penurunan. Sebaliknya apabila suku bunga diturunkan atau mengalami
penurunan, maka jumlah uang beredar akan mengalami peningkatan.
Indikator lainnya yang dianalisis dalam penelitian ini adalah Giro Wajib
Minimum (GWM) yang salah satu bentuk kegiatan perbankan yang ditetapkan
pemerintah (BI) yang menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediasi.
Sebagai lembaga intermediasi, perbankan dituntut untuk menghimpun dan
menyalurkan dana dari masyarakat yang kelebihan dana kepada masyarakat yang
membutuhkan dana dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyarakat banyak.
Bank Indonesia telah banyak merubah kebijakan pemenuhan giro wajib
minumum (GWM) pada bank-bank di Indonesia. Setidaknya ada empat Peraturan
Bank Indonesia tentang pemenuhan giro wajib minimum pada bank umum sejak
November 2010. Peraturan Bank Indonesia yang terakhir, nomor 15/15/PBI/2013,
tentang pemenuhan GWM pada bank umum menetapkan persentase pemenuhan
GWM dalam Rupiah sebesar 8% (GWM premier) dan 4% (GWM sekunder) sertta
8% GWM dalam valuta asing (BI, Laporan Perbankan, 2013)
Dalam rangka mencapai tujuan tersebut, otoritas moneter menggunakan
berbagai target antara melalui pengandalian jumlah uang beredar dan suku bunga.
Pemenuhan GWM merupakan instrumen kebijakan moneter untuk mengendalikan
baik jumlah uang beredar maupun suku bunga. Otoritas moneter meningkatkan
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
98 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
persentase GWM untuk menurunkan jumlah uang beredar dalam masyarakat.
Perbankan diwajibkan menyisihkan sebagian dananya pada Bank Indonesia.
Dengan demikian, dana yang tersalurkan sebagai pinjaman atau kredit
akan berkurang. Sehingga jumlah uang beredar dalam masyarakat akan berkurang.
Di samping itu, peningkatan GWM akan mengakibatkan suku bunga pinjaman
meningkat karena cost of loanable fund yang tinggi. Strategi ini biasa disebut
dengan strategi kontraksi moneter. Sebaliknya, strategi ekspansi moneter
dilakukan dengan menurunkan persentase GWM, sehingga perbankan dapat
menyalurkan dananya lebih banyak dan jumlah uang beredar dalam masyarakat
akan meningkat.
Tabel 1. Suku Bunga, Indeks Harga Umum dan Giro
Wajib Minimum Tahun 2005– 2014 Tahun Suku Bunga
(Persen)
Indeks Harga Umum
(Persen)
Giro Wajib Minimum
(Persen)
2005 5.33 136.86 12,81
2006 6.34 145.89 12,36
2007 6.12 155.50 14,36
2008 9.87 113.86 6.12
2009 6.34 117.03 6.16
2010 5.74 125.17 9.56
2011 4.83 129.91 10.28
2012 4.23 135.49 11.32
2013 6.08 146.84 12.20
2014 5.83 119.00 13.93
Sumber : Bank Indonesia Tahun 2005-2014
Tabel 1, jelas terlihat perkembangan beberapa indikator yang
mempengaruhi jumlah uang kartal yang beredar. Berdasarkan data yang ada
terlihat bahwa jika suku bunga meningkat, maka indeks harga umum dan giro
wajib minimum juga ikut meningkat. Stabilnya perekonomian menyebabkan
kondisi ini terjadi.
Di tahun 2008 sebagai dampak dari krisis global, dari ke 3 indikator yang
dianalisis hanya indikator indeks harga umum dan giro wajib minimum
menunjukkan pola penurunan sementara suku bunga terus meningkat. Namun
sebaliknya, dampak krisis global baru berimbas kepada suku bunga yang relatif
terus mengalami penurunan suku bunga sedangkan kedua variabel lainnya
mengalami peningkatan.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
99 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Peningkatan yang terjadi pada indeks harga umum dan giro wajib
minimum disebabkan salah satunya adalah kebijakan moneter oleh bank sentral
yang meningkatkan jumlah uang kartal. Peningkatan jumlah uang kartal dalam
masyarakat secara langsung maupun tidak langsung menyebabkan harga-harga
barang dan jasa akan meningkat pula yang pada gilirannya akan memicu inflasi.
Suku bunga yang terus menurun menunjukkan bahwa jumlah uang yang
beredar dalam masyarakat lebih besar dibandingkan dengan uang yang berada
dalam lembaga perbankan, hal ini menyebabkan masyarakat lebih banyak
menghabiskan dananya untuk konsumsi baik konsumsi barang dan jasa kebutuhan
pokok maupun investasi dalam bentuk asset tak bergerak.
Hingga tahun 2013 kondisi perekonomian mulai menunjukkan tanda-tanda
peningkatan kearah yang lebih baik, dimana ke 3 indikator menunjukkan pola
peningkatan yang relatif prporsional. Namun di akhir tahun 2014 suku bunga bank
dan indeks harga umum mengalami penurunan, hanya giro wajib minimum yang
mengalami peningkatan.
Jadi dengan menaikkan tingkat suku bunga (kebijakan moneter ketat) akan
mengurangi jumlah uang yang beredar dan mendorong peningkatan suku bunga
jangka pendek. Dan apabila credible, akan timbul ekspektasi masyarakat bahwa
inflasi akan turun atau suku bunga riil jangka panjang akan meningkat. Inflasi
yang cenderung mengalami penuruan akan berdampak pada turunnya harga
barang dan jasa yang pada akhirnya akan mempengaruhi penawaran uang yang
beredar.
Oleh sebab itu jumlah uang yang beredar dalam masyarakat harus sesuai
dengan porsinya, manakala jumlah uang beredar berlebih akan memicu
peningkatan harga-harga dan akan terjadi inflasi yang tinggi. Sebaliknya, jumlah
uang yang beredar terlalu kecil akan menghambat perekonomian itu sendiri.
Dari data dan informasi di atas menunjukkan bahwa selama tahun 200
hingga tahun 2014 suku bunga relatif menurun, sedangkan indeks harga umum
dan giro wajib minimum cenderung meningkat, sementara penawaran uang kartal/
jumlah uang kartal yang beredar menunjukkan pola peningkatan di Indonesia.
Atas dasar itulah penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
100 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
”Analisis Interdependensi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran Uang
Kartal di Indoensia”.
A. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terfokus pada analisis interdependensi tingkat suku bunga,
giro wajib minimum, indeks harga umum, stok uang dalam arti penting dan
penawaran uang kartal di Indonesia dan dalam penelitian ini akan dikaji 5 (lima)
variabel endogen yang dianggap memiliki interdependensi antar variabel, yaitu:
a) Penawaran Uang Kartal (MDK)
b) Tingkat Suku Bunga (TSB)
c) Giro Wajib Minimum (GWM)
d) Indeks Harga Umum (IHU)
e) Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM)
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang dikeluarkan oleh Bank
Indonesia (BI) dalam beberapa publikasi dari tahun 1999-2014. Analisis yang
digunakan adalah analisis model Vector Autoregression (VAR) untuk melihat
interdependensi antar variabel endogen. Sims (1980), mengembangkan suatu
model dengan metode Vector Autoregression (VAR) yang muncul sebagai jalan
keluar atas permasalahan rumitnya proses estimasi dan inferensi karena
keberadaan variabel endogen yang berada di kedua sisi persamaan (endogenitas
variabel), yaitu di sisi dependen dan independen. Sementara teori ekonomi saja
(sebagai dasar pembentukan persamaan simultan) tidak akan cukup lengkap dalam
menyediakan spesifikasi yang ketat dan tepat atas hubungan dinamis antar
variabel (Yahya, 2007)
B. HASIL PENELITIAN
1. Penawaran Uang Kartal
Penawaran uang kartal diukur dari banyaknya jumlah uang kartal yang
beredar dan merupakan salah satu indikator kinerja perekonomian dalam hal ini
pada sektor keuangan, dimana jika jumlah uang yang beredar tidak meningkat
maka penawaran uang kartal tidak akan terjadi, meskipun terjadi kenaikan harga.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
101 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Dalam penelitian ini jumlah uang yang beredar dimaksud adalah jumlah
uang kartal yang beredar. Perkembangan penawaran uang kartal di Indonesia
selama tahun 1999 – 2014 disajikan dalam Gambar 2.
Sumber : Bank Indonesia, 2000-2014
Gambar 2. Penawaran Uang Kartal di Indonesia Tahun 2000 – 2014
Gambar 2 terlihat bahwa penawaran uang kartal di Indonesia selama tahun
2000 sampai dengan 2014 mengalami kenaikan. Tahun 1999 hingga tahun 2000
penawaran uang kartal di Indonesia masih stabil, yaitu sebesar Rp. 13.856 milyar
di tahun 1999 menjadi sebesar Rp. 14.018 milyar di tahun 2000. Tahun 2001 –
2002 penawaran uang karal mengalami penurunan seiring dengan menurunannya
jumlah uang yang beredar, dimana kebijakan ini diambil oleh pemerintah untuk
mengendalikan laju penawaran uang kartal yang terjadi. Penawaran uang kartal di
tahun 2001 turun menjadi sebesar Rp. 3.971 milyar dan di tahun 2002 menjadi
sebesar Rp. 4.344 milyar. Penawaran uang kartal kembali dinaikkan di tahun 2003
hingga tahun 2005, yaitu menjadi sebesar Rp. 31.856 milyar di tahun 2003,
sebesar Rp. 14.723 milyar di tahun 2004 dan tahun 2005 menjadi sebesar Rp.
14.963 milyar.
Bank Indonesia sebagai lembaga regulasi perbankan di Indonesia kembali
meningkatkan penawaran uangkartal di tahun 2006 dan 2007 seiring dengan
turunya laju penawaran uang kartal, tercatat penawaran uang kartal di tahun 2006
menjadi sebesar Rp. 26.663 milyar dan di tahun 2007 sebesar Rp. 32.313 milyar.
Namun di tahun 2008 dan 2009 penawaran uang kartal kembali turun menjadi
sebesar Rp. 26.780 milyar di tahun 2007 dan menjadi sebesar Rp, 16.259 milyar
di tahun 2008. Penawaran uang kartal kembali meningkat di tahun 2010 dan 2011,
dimana penawaran uang kartal di tahun 2010 menjadi sebesar Rp. 30.370 milyar
13,8
56
14,0
18
3,97
1
4,34
4 13,8
56
14,7
23
14,9
63
26,6
63
32,3
13
26
,78
0
16
,25
9 30,3
70 47,5
33
36,3
89
39,5
11
43,5
37
-
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Tahun
Milyar Rp
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
102 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
dan menjadi sebesar Rp. 47.533 milyar di tahun 2011. Hingga akhir tahun 2012-
2014penawaran uang kartal pada posisi Rp. 36.389 milyar di tahun 2012, sebesar
Rp, 39.511 milyar di tahun 2013 dan sebesar Rp. 43.537 milyar di tahun 22014.
2. Tingkat Suku Bunga
Giro wajib minimum merupakan kompensasi yang harus dibayar oleh
pihak peminjam dana kepada pihak yang meminjamkan. Perkembangan giro
wajib minimum bank disajikan pada Gambar 3.
Sumber: Bank Indonesia, 1999-2014
Gambar 3. Suku Bunga Bank di Indonesia Tahun 1999 – 2014
Gambar 3 terlihat bahwa suku bunga perbankan mengalami penurunan
selama tahun 1999 sampai dengan tahun 2014. Dari data BI, tercatat giro wajib
minimumdi Indonesia tahun 1999 mencapai 24,90 persen. Suku bunga bank yang
cukup tinggi di tahun 1999 mengindikasikan bahwa dampak krisis ekonomi yang
terjadi di tahun 1998 masih menyisakan pengaruh negatifnya terhadap
perekonomian Indonesia secara makro. Tahun 2000 selepas krisis ekonomi,
perekonomian Indonesia mulai menunjukkan pertumbuhan positif, dimana salah
satu indikatornya yaitu suku bunga bank menunjukkan penurunan menjadi sebesar
12,33 persen di tahun 2000 dan menjadi sebesar 16,22 persen di tahun 2001.
Tahun 2002 hingga 2004, suku bunga bank kembali mengalami penurunan,
tercatat di tahun 2002 suku bunga bank sebesar 12,47 persen, tahun 2003 sebesar
8,27 persen dan tahun 2004 sebesar 5,05 persen. Meskipun terjadi peningkatan di
tahun 2005, namun peningkatan tersebut relatif kecil dimana suku bunga bank
menjadi sebesar 5,33 persen. Hingga tahun 2007. Suku bunga bank menunjukkan
kestabilannya dan berada pada posisi sebesar 6,34 persen di tahun 2006 dan
menjadi sebesar 6,12 persen di tahun 2007.
24.9
0
12
.33
16.2
2
12.4
7
8.27
5.05
5.33
6.34
6.12 9.
87
6.34
5.74
4.83
4.23 6.
08
5.83
-
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Tahun
Persen
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
103 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Krisi ekonomi global yang terjadi di tahun 2008 tidak memberikan
dampak yang signifikan terhadap suku bunga bank, meskipun terjadi peningkatan
namun peningkatan tersebut masih relatif rendah. Suku bunga bank tahun 2008
sebesar 9,87 persen dan terus mengalami penurunan hingga tahun 2012, dimana
suku bunga bank tahun 2009 sebesar 6,34 persen, tahun 2010 sebesar 5,74 persen,
tahun 2011 sebesar 4,83 persen dan tahun 2012 sebesar 4,23 persen. Tahun 2013
terjadi peningkatan meskipun kecil, yaitu menjadi sebesar 6,08persen. Hingga
akhir tahun 2014 giro wajib minimumbank menjadi sebesar 5,83 persen.
3. Giro Wajib Minimum
Giro wajib minimum merupakan instrumen otoritas TSBeter untuk
mempengaruhi sirkulasi mata uang dalam perekonomian. Perkembangan giro
wajib minimum di Indonesia selama tahun 1999 hingga 2014 disajikan dalam
Gambar 4.
Sumber : Bank Indonesia, 1999-2014
Gambar 4. Giro Wajib Minimumdi Indonesia Tahun 1999 – 2014
Gambar 4 menjelaskan perkembangan giro wajib minimum di Indonesia
selama kurun waktu 1999 hingga 2000, tercatat dari data BI sebagai lembaga
otoritas perbankan di Indonesia, giro wajib minimum tahun 1999 sebesar 6,82
persen. Hingga tahun 2002 giro wajib minimum masih dikisaran 7,28 persen di
tahun 2000, sebesar 6,66 persen di tahun 2001 dan sebesar 7,10 persen di tahun
2002. Pola peningkatan giro wajib minimum mulai ditunjukkan di tahun 2003,
dimana pada tahun 2003 giro wajib minimum meningkat cukup signifikan
menjadi sebesar 9,12 persen. Peningkatan giro wajib minimum yang cukup
signifikan ini terjadi hingga tahun 2005, dimana tahun 2004 giro wajib minimum
sebesar 10,93 persen, meningkat kembali di tahun 2005 menjadi sebesar 12,81
persen.
6.8
2
7.2
8
6.6
6
7.1
0
9.1
2 1
0.9
3 1
2.8
1
12.3
6
14.3
6
6.1
2
6.1
6
9.5
6
10.2
8
11.3
2
12.2
0 13.9
3
-
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
Persen
Tahun
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
104 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Meskipun terjadi penurunan giro wajib minimum di tahun 2006 menjadi
sebesar 12,36 persen, namun tahun 2007 giro wajib minimum kembali mengalami
peningkatan menjadi sebesar 14,36 persen. Angka ini merupakan nilai tertinggi
dari giro wajib minimum selama periode penelitian. Dampak krisis global tahun
2008 sangat mempengaruhi nilai giro wajib minimum di Indonesia, tercatat giro
wajib minimum di tahun 2008 secara signifikan turun drastis menjadi sebesar 6,12
persen bahkan lebih rendah dari tahun-tahun selama periode penelitian. Kondisi
ini tidak mengalami banyak perubahan di tahun 2009, dimana giro wajib
minimum sebesar 6,16 persen. Selepas krisis global tahun 2008, giro wajib
minimum hingga akhir tahun 2014 terus mengalami peningkatan. Tercatat tahun
2010 giro wajib minimum sebesar 9,56 persen, tahun 2011 sebesar 10,28 oersen,
tahun 2012 sebesar 11,32 persen dan tahun 2013 sebesar 12,20 persen serta tahun
2014 sebesar 13,93 persen.
4. Indeks Harga Umum
Perkembangan indeks harga umum di Indonesia selama tahun 1999-2014
disajikan dalam Gambar 5 berikut.
Sumber : Bank Indonesia, 1999-2014
Gambar 5. Indeks Harga Umum di Indonesia Tahun 1999-2014
Gambar 5 menunjukkan perkembangan indeks harga umum di Indonesia
selama tahun 1999 hingga 2014 menunjukkan pola yang berfluktuatif.
Berdasarkan data BI, tercatat penawaran uang kartal di tahun 1999 indeks harga
umum sebesar 202,45 persen. Kondisi ini sebagai dampak yang terjadi di tahun
1998 yang pada saat itu terjadi krisis ekonomi yang berakibat pada hancurnya
perekonomian nasional. Tidak hanya secara makro dampak krisis ekonomi ini
juga berimbas pada sektor lainnya. Jika dilihat dalam Gambar 5 akan terlihat
202.
45
221.
37
249.
15
27
4.1
3
109.
83
116.
86
136.
86
145.
89
15
5.5
0
113.
86
117.
03
125.
17
129.
91
135.
49
146.
8411
9.00
-
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
1… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2… 2…
Rupiah
Tahun
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
105 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
bahwa indeks harga umumhingga tahun 2002 terus mengalami peningkatan yang
cukup signifikan. Tercatat indeks harga umum tahun 2000 sebesar 221,37 persen
dan meningkat signifikan di tahun 2001 menjadi sebesar 249,15 persen serta
menjadi 274,13 persen tahun 2002.
Perekonomian kembali mulai pulih di tahun 2003 yang diindikasikan dari
turunnya indeks harga umum secara signifikan yaitu menjadi sebesar 109,83
persen. Namun, kondisi ini tidak lama karena indeks harga umumkembali naik
meskipun relatif rendah hingga akhir tahun 2007, dimana indeks harga umumdi
tahun 2004 sebesar 116,86 persen, tahun 2005 sebesar 136,86 persen dan tahun
2006 sebesar 145,89 persen serta tahun 2007 menjadi sebesar 155,50 persen.
Krisis ekonomi global yang terjadi di tahun 2008 juga memberikan
dampak negatif meskipun relatif jauh lebih rendah dibandingkan dengan dampak
yang terjadi pada saat krisis ekonomi di tahun 1998, dimana indeks harga umumdi
tahun 2008 sebesar 113,86 persen dan terus meningkat hingga tahun 2013, tercatat
di tahun 2009 indeks harga umum sebesar 117,03 persen sementara tahun 2010
indeks harga umum menjadi sebesar 125,17 persen, tahun 2011 sebesar 129,91
persen, tahun 2012 sebesar 135,49 persen serta tahun 2013 sebesar 146,84 persen.
Hingga akhir tahun 2014 indeks harga umum kembali turun menjadi sebesar
119,00 persen.
5. Stok Uang Dalam Arti Luas
Stok uang dalam arti luas (High-Powered TSBey) adalah Stok uang dalam
arti luas yang merupakan penjumlahan mata uang dalam sirkulasi ditambah
cadangan bank, dalam persen.
Sumber : Bank Indonesia, 1999-2014
Gambar 6. Stok Uang Dalam Arti Luas di IndonesiaTahun 1999-2014
64
8,8
11
75
8,8
21
85
8,7
62
91
6,2
63
99
0,8
99
1,0
70
,19
3
1,2
38
,63
6
1,4
32
,55
1
1,7
17
,06
0
1,9
61
,81
6
2,2
21
,96
3
2,5
50
,77
5
2,9
66
,18
7
3,4
03
,27
1
3,8
32
,75
6
4,2
82
,68
2
-
500,000
1,000,000
1,500,000
2,000,000
2,500,000
3,000,000
3,500,000
4,000,000
4,500,000
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
20
14
milyar Rp
TAHUN
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
106 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Gambar 6 menunjukkan bahwa nilai stok uang dalam arti luas di Indoensia
yang tercatat di BI selama tahun 1999 hingga 2014 terus mengalami peningkatan.
Stok uang dalam arti luas selama tahun 1999 sebesar Rp. 648,811 milyar hingga
akhir tahun 2014 stok uang dalam arti luas menjadi sebesar Rp. 4.282.682 milyar.
Kondisi ini merupakan salah satu regulasi yang diterapkan BI sebagai lembaga
otoritas TSBeter untuk menjamin seluruh pembiayaan dan tanggung jawab secara
finansil lembaga perbankan terhadap konsumen sebagai nasabahnya.
6. Uji Stasioner
Hasil uji akar-akar unit (unit roots test) variabel yang diteliti ditingkat
level disajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Uji Akar Unit Pada Tingkat Level
No. Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Probabilita Kesimpulan
(Stasioner/
Tidak)
1. MDK -0.272597 1% -4.057910 0.9050 Tidak Stasioner
5% -3.119910
10% -2.701103
2. TSB -4.576550 1% -3.959148 0.0032 Stasioner
5% -3.081002
10% -2.681330
3. GWM -1.766607 1% -3.959148 0.3809 Tidak Stasioner 5% -3.081002
10% -2.681330
4. IHU -1.947141 1% -4.004425 0.3037 Tidak Stasioner
5% -3.098896
10% -2.690439
5. HPM 1.078592 1% -4.004425 0.9947 Tidak Stasioner
5% -3.098896
10% -2.690439
Sesuai dengan kestasioneran data dapat dibaca bahwa hanya variabel
tingkat suku bunga yang sudah stasioner berarti secara alami pergerakan data
tersebut tidak memilki trend tertentu dan dapat langsung diolah ke tahap
berikutnya. Namun tidak demikian halnya dengan variabel lainnya, meskipun
tingkat toleransi α dinaikkan menjadi 10 persen, data variabel tersebut tidak
memenuhi kriteria stasioneritas data sehingga uji akar unit dilanjutkan pada first
Difference.
Akibat tidak stasionernya data variabel yang diteliti, kecuali variabel
tingkat suku bungayang sudah stasioner di tingkat level tetap di uji pada tingkat
first Defference sehingga nantinya semua variabel berada pada tingkat yang sama.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
107 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Uji derajat integrasi dilakukan sebagai konsekuensi dari tidak terpenuhinya
asumsi stasioneritas pada derajat tertentu. Pada uji ini, data dideferensiasikan pada
derajat tertentu, sampai semua data menjadi stasioner pada derajat yang sama.
Hasil uji derajat integrasi pada first difference selengkapnya disajikan
padalampiran 2. Berikut hasil uji derajat integrasi pada first difference, sebagai
berikut :
Tabel 3. Hasil Uji Akar Unit Pada Tingkat First Difference
No. Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Probabilita Kesimpulan
(Stasioner/ Tidak)
1. MDK -5.744185 1% -4.057910 0.0006 Stasioner
5% -3.119910
10% -2.701103
2. GWM -3.732035 1% -4.004425 0.0163 Stasioner
5% -3.098896
10% -2.690439
3. IHU -4.0044723 1% -4.004425 0.0093 Stasioner
5% -3.098896 10% -2.690439
4. HPM 0.037653 1% -4.004425 0.9472 Tidak Stasioner
5% -3.098896
10% -2.690439
Hasil uji derajat integrasi pada tingkat first difference, hanya variabel stok
uang dalam arti luas yang belum stasioner dan variabel lainnya sudah stasioner,
sehingga uji derajat integrasi dilanjutkan pada tingkat second difference.
Tabel 4. Hasil Uji Akar Unit Pada Tingkat Second Difference
No. Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Probabilita Kesimpulan
(Stasioner/ Tidak)
1. HPM -3.528140 1% -4.200056 0.0287 Stasioner
5% -3.175352
10% -2.728985
Dari hasil uji akar unit tingkat second difference atau dari hasil uji derajat
integrasi, terlihat bahwa semua data yang dipergunakan dengan model ADF baik
dengan intersep, menggunakan intersep dan trend serta yang tidak menggunakan
intersep dan trend dalam penelitian ini sudah stasioner, karena nilai probabilitas
semua variabel bernilai dibawah 1 persen atau niali ADF pada variabel-variabel
tersebut lebih besar dari nilai kritis McKinnon.
7. Hasil Uji Kointegrasi
Hasil uji Kointegrasi disajikan pada Tabel 5.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
108 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Tabel 5. Hasil Uji Kointegrasi
Hypothesized Tracev 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.982380 119.9794 69.81889 0.0000
At most 1 * 0.923343 59.39854 47.85613 0.0029
At most 2 0.502078 20.87239 29.79707 0.3656
At most 3 0.348211 10.41271 15.49471 0.2503
At most 4 * 0.233673 3.992190 3.841466 0.0457
Trace test indicates 2 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.982380 60.58085 33.87687 0.0000
At most 1 * 0.923343 38.52614 27.58434 0.0013
At most 2 0.502078 10.45968 21.13162 0.7007
At most 3 0.348211 6.420522 14.26460 0.5599
At most 4 * 0.233673 3.992190 3.841466 0.0457
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Tabel 5 menunjukkan bahwa pada persamaan I dengan nilai probabilita
sebesar 0,0000, persamaan II dengan nilai probabilita sebesar 0.0029, persamaan
III sebesar 0.3656, persamaan IV sebesar 0.2503 dan persamaan V dengan nilai
probabilita sebesar 0.0457, dimana hanya 3 persamaan (bertanda *), yaitu pada
persamaan I, persamaan II dan persamaan V terkointegrasi pada level 5 persen.
8. Uji Panjang Lag
Uji panjang Lag berguna untuk menghilangkan masalah autokorelasi
dalam system VAR. sehingga dengan digunakannya uji panjang Lagini
diharapkan tidak muncul lagi masalah autokorelasi dan heteroskedasitas (Enders,
1989). Hasil uji panjang lag optimum berdasarkan kriteria AIC dan SC disajikan
pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Panjang Lag
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -520.7223 NA 1.91e+24 70.09630 70.33232 70.09379
1 -447.2125 88.21176* 3.75e+21* 63.62833* 65.04443* 63.61324*
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
109 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Dari hasil perhitungan yang disajikan pada Tabel 6, menunjukkan untuk
kriteria Akaike Information Criterion(AIC) nilai terkecil pada lag 1 dengan nilai
sebesar 63.62833, untuk kriteria Schwarz Criteria (SC) nilai terkecil pada lag 1
dengan nilai sebesar 65.04443 dan untuk kriteria Hannan-Quinn Information
Criterion (HQ) nilai terkecil juga pada lag 1 dengan nilai sebesar 63.61324.
Disamping itu, rekomendasi dari EViews semua tanda bintang berada pada AIC,
SC dan HQ yang ada pada lag1, hal ini menunjukkan bahwa lag optimal yang
direkomendasikan EViews adalah lag 1.
9. Hasil Uji VAR
Hasil estimsi model VAR disajikan dalam Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Estimasi Model VAR MDK TSB GWM IHU HPM
MDK(-1) -0.675958 -8.65E-05 4.46E-05 0.001793 0.828169
(0.42867) (2.9E-05) (0.00028) (0.00435) (2.90548)
[-1.57686] [-2.95620] [ 0.15694] [ 0.41173] [ 0.28504]
TSB(-1) -1870.486 1.037989 -0.388466 26.94017 -8166.616
(1288.09) (0.08791) (0.85309) (13.0849) (8730.46)
[-1.45214] [ 11.8075] [-0.45536] [ 2.05887] [-0.93542]
GWM(-1) -315.1380 0.870749 0.269943 15.61635 -10237.51
(1035.44) (0.07067) (0.68576) (10.5184) (7018.03)
[-0.30435] [ 12.3220] [ 0.39364] [ 1.48467] [-1.45874]
IHU(-1) 20.83356 -0.016122 0.013223 -0.486012 131.7195
(58.3331) (0.00398) (0.03863) (0.59257) (395.372)
[ 0.35715] [-4.04967] [ 0.34228] [-0.82017] [ 0.33315]
HPM(-1) 0.164278 1.97E-05 -3.74E-05 -0.000160 1.669648
(0.06671) (4.6E-06) (4.4E-05) (0.00068) (0.45212)
[ 2.46274] [ 4.32573] [-0.84653] [-0.23664] [ 3.69296]
C 23689.33 -9.139063 10.41021 46.45967 269435.9
(15253.4) (1.04101) (10.1022) (154.950) (103385.)
[ 1.55305] [-8.77906] [ 1.03049] [ 0.29984] [ 2.60615]
R-squared 0.975142 0.997995 0.735053 0.799658 0.999829
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
110 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Adj. R-squared 0.892280 0.991313 -0.148103 0.131852 0.999257
Sum sq. resids 63528564 0.295899 27.86568 6555.716 2.92E+09
S.E. equation 4601.759 0.314059 3.047714 46.74654 31189.93
F-statistic 11.76838 149.3550 0.832303 1.197440 1749.161
Log likelihood -127.1607 7.132411 -24.68351 -62.90839 -153.9519
Akaike AIC 19.73725 0.552513 5.097644 10.55834 23.56456
Schwarz SC 20.23936 1.054629 5.599760 11.06046 24.06668
Mean dependent 25086.57 7.337143 10.20786 148.2514 2103130.
S.D. dependent 14020.92 3.369655 2.844355 50.17098 1144181. Determinant resid covariance (dof
adj.) 0.000000
Determinant resid covariance 0.000000
Hasil estimasi model VAR menunjukkan bahwa :
1. Variabel Penawaran Uang Kartal (MDK)
Etimasi dengan model VAR , dengan df = 14 pada α = 0,05 diperoleh nilai t
tabel = 1.761 sehinga masing-masing intrumen dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Instrumen MDKt-1 dengan nilai t statistik sebesar -1.57686 < t tabel
menunjukkan bahwa MDKt-1 mepengaruhi MDK secara negatif sebesar
1,57686 namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
b. Instrumen TSBt-1 dengan nilai t statistik sebesar -1.45214 < t tabel
menunjukkan bahwa TSBt-1 mepengaruhi MDK secara negatif sebesar 1.45214
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
c. Instrumen GWMt-1 dengan nilai t statistik sebesar -0.30435 < t tabel
menunjukkan bahwa GWMt-1 mepengaruhi MDK secara negatif sebesar
0,30435 namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
d. Instrumen IHUt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.35715 < t tabel menunjukkan
bahwa IHUt-1 mepengaruhi MDK secara positif sebesar 0,35715 namun tidak
signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
e. Instrumen HPMt-1 dengan nilai t statistik sebesar 2.46274 > t tabel
menunjukkan bahwa HPMt-1 mepengaruhi MDK secara positif sebesar 2,46274
dan signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
Dari hasil estimasi tersebut diperoleh variabel yang mempengaruhi MDK
dengan nilai koefisien terbesar adalah variabel HPMt-1 sebesar 2,46274,
sedangkan variabel yang mempengaruhi MDK dengan nilai koefisien terkecil
adalah variabel GWMt-1 dengan nilai koefisien sebesar 0.30435.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
111 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Dengan R2 sebesar 0.975142 menunjukkan bahwa instrumen yang
digunakan berpengaruh sebesar 97,51 % terhadap Penawaran uang kartal di
Indonesia. Nilai AIC sebesar 19.73725dan SC sebesar 20.23936 merupakan nilai
tertinggi kedua setelah variabel HPM.
Hasil ini juga menjelaskan bahwa instrumen yang digunakan yaitu MDKt-1,
TSBt-1, GWMt-1, IHUt-1 dan HPMt-1 mempengaruhi variabel permintaan uang kartal
(MDK) sebesar 97,51 % dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 %, sedangkan
sisanya sebesar 2,49 % dipengaruhi oleh instrumen lainnya diluar model yang
digunakan. Secara parsial, hanya instrumen HPMt-1 yang signifikan
mempengaruhi permintaan uang kartal (MDK) secara positif dengan tingkat
kepercayaan sebesar 95 %. Artinya, ketika instrumen HPMt-1 meningkat sebesar 1
% akan meningkatkan permintaan uang kartal (MDK) sebesar 0,16 % dan
sebaliknya ketika HPMt-1 mengalami penurunan sebesar 1 % maka akan
menurunkan permintaan uang kartal (MDK) sebesar 0,16 % .
2. Variabel Tingkat Suku Bunga (TSB)
Etimasi dengan model VAR , dengan df = 14 pada α = 0,05 diperoleh nilai t
tabel = 1.761 sehinga masing-masing intrumen dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Instrumen MDKt-1 dengan nilai t statistik sebesar -2.95620 > t tabel
menunjukkan bahwa MDKt-1 mepengaruhi TSB sebesar 2,95620 secara negatif
dan signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
b. Instrumen TSBt-1 dengan nilai t statistik sebesar 11.8075 > t tabel menunjukkan
bahwa TSBt-1 mepengaruhi TSB sebesar 11,8075 secara positif dan signifikan
pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
c. Instrumen GWMt-1 dengan nilai t statistik sebesar 12.3220 > t tabel
menunjukkan bahwa GWMt-1 mepengaruhi TSB sebsar 12,3220 secara positif
dan signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
d. Instrumen IHUt-1 dengan nilai t statistik sebesar -4.04967 > t tabel
menunjukkan bahwa IHUt-1 mepengaruhi TSB sebesar 4,04967 secara negatif
dan signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
e. Instrumen HPMt-1 dengan nilai t statistik sebesar 4.32573 > t tabel
menunjukkan bahwa HPMt-1 mepengaruhi TSB sebesar 4,32573 secara positif
dan signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
112 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Dari hasil estimasi tersebut diperoleh variabel yang mempengaruhi MDk
dengan nilai koefisien terbesar adalah variabel GWMt-1 sebesar 12,3220,
sedangkan variabel yang mempengaruhi MDK dengan nilai koefisien terkecil
adalah variabel MDKt-1 dengan nilai koefisien sebesar 2,95620.
Dengan R2 sebesar 0.997995menunjukkan bahwa instrumen yang
digunakan berpengaruh sebesar 99,80 % terhadap tingkat suku bungadi Indonesia.
Nilai AIC sebesar 0.552513dan SC sebesar 1.054629merupakan nilai terendah
dari seluruh variabel.
Hasil ini juga menjelaskan bahwa instrumen yang digunakan yaitu MDKt-1,
TSBt-1, GWMt-1, IHUt-1 dan HPMt-1 mempengaruhi variabel Tingkat Suku Bunga
(TSB) sebesar 99,80 % dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 %, sedangkan
sisanya sebesar 0,20 % dipengaruhi oleh instrumen lainnya diluar model yang
digunakan. Secara parsial, bahwa seluruh instrumen yang digunakan signifikan
mempengaruhi Tingkat Suku Bunga (TSB) dengan tingkat kepercayaan sebesar
95 %,
Instrumen MDKt-1 secara negatif, artinya ketika instrumen MDKt-1 meningkat
sebesar 1 % akan menurunkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 0,0008 %
dan sebaliknya ketika MDKt-1 mengalami penurunan sebesar 1% maka akan
meningkatkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 0,0008 % .
Instrumen TSBt-1 secara positif, artinya ketika instrumen TSBt-1 meningkat
sebesar 1 % akan meningkatkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 1,04%
dan sebaliknya ketika TSBt-1 mengalami penurunan sebesar 1% maka akan
menurunkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 1,04 %.
Instrumen GWMt-1 secara negatif, artinya ketika instrumen GWMt-1
meningkat sebesar 1 % akan menurunkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar
0,87 % dan sebaliknya ketika GWMt-1 mengalami penurunan sebesar 1% maka
akan meningkatkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 0,87 %.
Instrumen IHUt-1 secara negatif, artinya ketika instrumen IHUt-1 meningkat
sebesar 1 % akan menurunkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 0,02 % dan
sebaliknya ketika IHUt-1 mengalami penurunan sebesar 1% maka akan
meningkatkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 0,02 %
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
113 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Instrumen HPMt-1 secara positif, artinya ketika instrumen MDKt-1 HPMt-1
meningkat sebesar 1 % akan meningkatkan Tingkat Suku Bunga (TSB)
sebesar 0,0002 % dan sebaliknya ketika HPMt-1 mengalami penurunan sebesar
1% maka akan meningkatkan Tingkat Suku Bunga (TSB) sebesar 0,0002 %
3. Variabel Giro Wajib Minimum (GWM)
Etimasi dengan model VAR , dengan df = 14 pada α = 0,05 diperoleh nilai
t tabel = 1.761 sehinga masing-masing intrumen dapat dijelaskan sebagai berikut
:
a. Instrumen MDKt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.15694 < t tabel
menunjukkan bahwa MDKt-1 mepengaruhi GWM sebesar 0,15694 secara
positif namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
b. Instrumen TSBt-1dengan nilai t statistik sebesar -0.45536 < t tabel
menunjukkan bahwa TSBt-1 mepengaruhi GWM sebesar 0,45526 secara negatif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
c. Instrumen GWMt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.39364 < t tabel
menunjukkan bahwa GWMt-1 mepengaruhi GWM sebesar 0,39364 secara
positif namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
d. Instrumen IHUt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.34228 < t tabel menunjukkan
bahwa IHUt-1 mepengaruhi GWM sebesar 0,34228 secara positif namun tidak
signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
e. Instrumen HPMt-1 dengan nilai t statistik sebesar -0.84653 < t tabel
menunjukkan bahwa HPMt-1 mepengaruhi GWM sebesar 0,84653 secara
negatif namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
Dari hasil estimasi tersebut diperoleh variabel yang mempengaruhi MDK
dengan nilai koefisien terbesar adalah variabel HPMt-1 sebesar 0,84653,
sedangkan variabel yang mempengaruhi MDK dengan nilai koefisien terkecil
adalah variabel MDKt-1 dengan nilai koefisien sebesar 0,15694.
Dengan R2 sebesar 0.735053menunjukkan bahwa instrumen yang
digunakan berpengaruh sebesar 73,51 % terhadap giro wajib minimum di
Indonesia. Nilai AIC sebesar 5.097644dan SC sebesar 5.599760merupakan nilai
terendah kedua dari seluruh variabel.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
114 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Hasil ini juga menjelaskan bahwa instrumen yang digunakan yaitu MDKt-1,
TSBt-1, GWMt-1, IHUt-1 dan HPMt-1 mempengaruhi variabel giro wajib minimum
(GWM) sebesar 73,51 % dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 %, sedangkan
sisanya sebesar 26,49 % dipengaruhi oleh instrumen lainnya diluar model yang
digunakan. Secara parsial, seluruh instrumen yang digunakan tidak signifikan
mempengaruhi giro wajib minimum (GWM) dengan tingkat kepercayaan sebesar
95 %.
4. Variabel Indeks Harga Umum (IHU)
Etimasi dengan model VAR , dengan df = 14 pada α = 0,05 diperoleh nilai
t tabel = 1.761 sehinga masing-masing intrumen dapat dijelaskan sebagai berikut
:
a. Instrumen MDKt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.41173 < t tabel
menunjukkan bahwa MDKt-1 mepengaruhi IHU sebesar 0,41173 secara positif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
b. Instrumen TSBt-1 dengan nilai t statistik sebesar 2.05887 > t tabel menunjukkan
bahwa TSBt-1 mepengaruhi IHU sebesar 2,05887 secara positif dan signifikan
pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
c. Instrumen GWMt-1 dengan nilai t statistik sebesar 1.48467 < t tabel
menunjukkan bahwa GWMt-1 mepengaruhi IHU sebesar 1,48467 secara positif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
d. Instrumen IHUt-1 dengan nilai t statistik sebesar -0.82017 < t tabel
menunjukkan bahwa IHUt-1 mepengaruhi IHU sebesar 0,82017 secara negatif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
e. Instrumen HPMt-1 dengan nilai t statistik sebesar -0.23664 < t tabel
menunjukkan bahwa HPMt-1 mepengaruhi IHU sebesar 0,23664 secara negatif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 % .
Dari hasil estimasi tersebut diperoleh variabel yang mempengaruhi MDK
dengan nilai koefisien terbesar adalah variabel TSBt-1 sebesar 2,05887, sedangkan
variabel yang mempengaruhi MDK dengan nilai koefisien terkecil adalah variabel
HPMt-1 dengan nilai koefisien sebesar 0,23664.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
115 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Dengan R2 sebesar 0.799658 menunjukkan bahwa instrumen yang
digunakan berpengaruh sebesar 79,97 % terhadap indeks harga umumdi
Indonesia. Nilai AIC sebesar 10.55834 dan SC sebesar 11.06046.
Hasil ini juga menjelaskan bahwa instrumen yang digunakan yaitu MDKt-1,
TSBt-1, GWMt-1, IHUt-1 dan HPMt-1 mempengaruhi variabel indeks harga umum
(IHU) sebesar 79,97 % dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 %, sedangkan
sisanya sebesar 20,03 % dipengaruhi oleh instrumen lainnya diluar model yang
digunakan. Secara parsial, hanya instrumen TSBt-1 yang signifikan mempengaruhi
indeks harga umum (IHU) secara positif dengan tingkat kepercayaan sebesar 95
%. Artinya, ketika instrumen TSBt-1 meningkat sebesar 1 % akan meningkatkan
indeks harga umum (IHU) sebesar 26,94 % dan sebaliknya ketika TSBt-1
mengalami penurunan sebesar 1 % maka akan menurunkan indeks harga umum
(IHU) sebesar 26,94 %
5. Variabel Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM)
Etimasi dengan model VAR , dengan df = 14 pada α = 0,05 diperoleh nilai
t tabel = 1.761 sehinga masing-masing intrumen dapat dijelaskan sebagai berikut
:
a. Instrumen MDKt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.28504 < t tabel
menunjukkan bahwa MDKt-1 mepengaruhi HPM sebesar 0,28504 secara positif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
b. Instrumen TSBt-1 dengan nilai t statistik sebesar -0.93542 > t tabel
menunjukkan bahwa TSBt-1 mepengaruhi HPM sebesar 0,93542 secara negatif
namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
c. Instrumen GWMt-1 dengan nilai t statistik sebesar -1.45874 < t tabel
menunjukkan bahwa GWMt-1 mepengaruhi HPM sebesar 1,45874 secara
negatif namun tidak signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
d. Instrumen IHUt-1 dengan nilai t statistik sebesar 0.33315 < t tabel menunjukkan
bahwa IHUt-1 mepengaruhi HPM sebesar 0,33315 secara positif namun tidak
signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %
e. Instrumen HPMt-1 dengan nilai t statistik sebesar 3.69296 > t tabel
menunjukkan bahwa HPMt-1 mepengaruhi HPM sebesar 3,69296 secara positif
dan signifikan pada tingkat kepercayaan sebesar 95 %.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
116 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Dari hasil estimasi tersebut diperoleh variabel yang mempengaruhi MDK
dengan nilai koefisien terbesar adalah variabel HPMt-1 sebesar 3,69296,
sedangkan variabel yang mempengaruhi MDK dengan nilai koefisien terkecil
adalah variabel MDKt-1 dengan nilai koefisien sebesar 0,28504.
Dengan R2 sebesar 0.999829 menunjukkan bahwa instrumen yang
digunakan berpengaruh sebesar 99,98 % terhadap stok uang dalam arti luas di
Indonesia. Nilai AIC sebesar 23.56456dan SC sebesar 24.06668 merupakan nilai
tertinggi dari seluruh variabel.
Hasil ini juga menjelaskan bahwa instrumen yang digunakan yaitu MDKt-1,
TSBt-1, GWMt-1, IHUt-1 dan HPMt-1 mempengaruhi variabel Stok Uang Dalam Arti
Luas (HPM) sebesar 99,98 % dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 %,
sedangkan sisanya sebesar 0,02 % dipengaruhi oleh instrumen lainnya diluar
model yang digunakan. Secara parsial, hanya instrumen HPMt-1 yang signifikan
mempengaruhi Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM) secara positif dengan tingkat
kepercayaan sebesar 95 %. Artinya, ketika instrumen HPMt-1 meningkat sebesar 1
% akan meningkatkan Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM) sebesar 1,67 % dan
sebaliknya ketika HPMt-1 mengalami penurunan sebesar 1 % maka akan
menurunkan Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM) sebesar 1,67 %
10. Hasil Uji Impulse Response Function (IRF)
Hasil estimasi menunjukkan bahwa Impulse Response Function (IRF) dari
masing-masing variabel sebagai berikut:
1. Variabel Penawaran Uang Kartal (MDK)
o Dalam jangka pendek (periode 1 – 4) dengan pemberian shock satu standar
deviasi terhadap variabel MDK menyebabkan peningkatan masing-masing
variabel TSB = 1407,79, GWM = 2143,65, IHU = 1277,32 dan HPM =
155,141 terhadap variabel MDK.
o Dalam jangka menengah (periode 20 – 25) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel MDK menyebabkan penurunan variabel
TSB = 2455,65 dan variabel GWM = 2019,91 dan meningkatkan variabel
IHU = 1796,52 serta variabel HPM = 1232,89 terhadap variabel MDK
o Dalam jangka panjang (periode 40 – 60) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel MDK menyebabkan peningkatan
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
117 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
masing-masing variabel TSB = 524193, variabel GWM = 393067, variabel
IHU = 267226, variabel HPM = 624658 terhadap variabel MDK
2. Variabel Tingkat Suku Bunga (TSB)
o Dalam jangka pendek (periode 1 – 4) dengan pemberian shock satu standar
deviasi terhadap variabel TSB menyebabkan peningkatan masing-masing
variabel MDK = 0,43349, GWM = 0.74684, IHU = 0.29537 dan HPM =
0.07662 terhadap variabel TSB.
o Dalam jangka menengah (periode 20 – 25) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel TSB menyebabkan penurunan variabel
MDK = 0.13377, variabel IHU = 0.07453 dan variabel HPM = 0.05114
serta meningkatkan variabel GWM = 0.08380 terhadap variabel TSB
o Dalam jangka panjang (periode 40 – 60) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel TSB menyebabkan peningkatan masing-
masing variabel MDK = 125.146, variabel GWM = 56.0214, variabel IHU
= 31.8118, variabel HPM = 89.5057 terhadap variabel TSB.
3. Variabel Giro Wajib Minimum (GWM)
o Dalam jangka pendek (periode 1 – 4) dengan pemberian shock satu standar
deviasi terhadap variabel GWM menyebabkan peningkatan masing-
masing variabel MDK = 0.55394, TSB = 0.48777, IHU = 0.35267 dan
HPM = 0.07639 terhadap variabel GWM.
o Dalam jangka menengah (periode 20 – 25) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel GWM menyebabkan penurunan variabel
TSB = 0.27791 dan dan meningkatkan variabel MDK = 0.36492, IHU =
0.20332 serta variabel HPM = 0.13953 terhadap variabel GWM.
o Dalam jangka panjang (periode 40 – 60) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel GWM menyebabkan peningkatan
masing-masing variabel MDK = 120.020, TSB = 79.6581, variabel IHU =
35.9995, variabel HPM = 85.6355 terhadap variabel GWM.
4. Variabel Indeks Harga Umum (IHU)
o Dalam jangka pendek (periode 1 – 4) dengan pemberian shock satu standar
deviasi terhadap variabel IHU menyebabkan peningkatan masing-masing
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
118 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
variabel MDK = 10.4018, TSB = 8.29268, GWM = 11.7272 dan HPM =
1.21218 terhadap variabel IHU.
o Dalam jangka menengah (periode 20 – 25) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel IHU menyebabkan penurunan variabel
MDK = 5.87767, variabel HPM = 2.24739 dan meningkatkan variabel
TSB = 4.47631 serta variabel GWM = 3.68202 terhadap variabel IHU.
o Dalam jangka panjang (periode 40 – 60) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel MDK menyebabkan peningkatan
masing-masing variabel MDK = 2365.20, TSB = 1541.28, variabel GWM
= 1088.33 dan variabel HPM = 1755.59 terhadap variabel IHU.
5. Variabel Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM)
o Dalam jangka pendek (periode 1 – 4) dengan pemberian shock satu standar
deviasi terhadap variabel HPM menyebabkan peningkatan masing-masing
variabel MDK = 26397.2, TSB = 27089.6, GWM = 48709.1 dan IHU =
21347.0 terhadap variabel HPM.
o Dalam jangka menengah (periode 20 – 25) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel HPM menyebabkan penurunan variabel
TSB = 267195 dan variabel GWM = 219781 dan meningkatkan variabel
MDK = 350842. serta variabel IHU = 195474 .terhadap variabel HPM.
o Dalam jangka panjang (periode 40 – 60) dengan pemberian shock satu
standar deviasi terhadap variabel HPM menyebabkan peningkatan masing-
masing variabel MDK = 7.4E+07, TSB = 5.0E+07, variabel GWM =
4.2E+07 dan variabel IHU = 2.7E+07 terhadap variabel HPM
Secara grafik, hasil uji Impulse Response Function (IRF) disajikan dalam
Gambar 7 berikut.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
119 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Gambar 7. Impulse Response Function (IRF)
Hasil estimasi dengan model Impulse Response Function (IRF) juga
menjelaskan bahwa dengan pemberian shock satu standar deviasi pada masing-
masing variabel adalah :
Dalam Jangka Pendek dengan pemberian shock satu standar deviasi pada
variabel MDK menyebabkan peningkatan variabel TSB, GWM, IHU dan
HPM, pada variabel TSB menyebabkan peningkatan variabel MDK, GWM,
IHU dan HPM, pada variabel GWM menyebabkan peningkatan variabel
MDK, TSB, IHU dan HPM, pada variabel IHU menyebabkan peningkatan
variabel MDK, TSB, GWM dan HPM, pada variabel HPM menyebabkan
peningkatan variabel MDK, TSB, GWM dan IHU
Dalam Jangka Menengah dengan pemberian shock satu standar deviasi : pada
variabel MDK menyebabkan penurunan variabel TSB dan GWM serta
meningkatkan variabel IHU dan HPM, pada variabel TSB menyebabkan
penurunan variabel MDK, IHU dan HPM serta meningkatkan variabel GWM,
ada variabel GWM menyebabkan penurunan variabel TSB serta meningkatkan
variabel MDK, IHU dan HPM, pada variabel IHU menyebabkan penurunan
variabel MDK dan HPM serta meningkatkan variabel TSB dan GWM, pada
variabel HPM menyebabkan penurunan variabel TSB dan GWM serta
meningkatkan variabel MDK dan HPM
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
120 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Dalam Jangka Panjang dengan pemberian shock satu standar deviasi : pada
variabel MDK menyebabkan peningkatan variabel TSB, GWM, IHU dan
HPM, pada variabel TSB menyebabkan peningkatan variabel MDK, GWM,
IHU dan HPM, pada variabel GWM menyebabkan peningkatan variabel
MDK, TSB, IHU dan HPM, pada variabel IHU menyebabkan peningkatan
variabel MDK, TSB, GWM dan HPM, pada variabel HPM menyebabkan
peningkatan variabel MDK, TSB, GWM dan IHU.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya oleh Hariyanti
(1999), dengan menggunakan variabel pendapatan nasional, jumlah uang beredar,
suku bunga dalam negeri dan nilai tukar yang menyimpulkan bahwa jumlah uang
beredar di Indonesia dapat menerangkan dengan baik fenomena dari variabel
tingkat suku bunga, tingkat pendapatan dan tingkat nilai tukar. Di sini jumlah
uang beredar dalam jangka panjang di pengaruhi oleh tingkat pendapatan
nasional, nilai tukar secara positif dan tingkat suku bunga secara negatif.
Rendra (2006) dengan hasil yang menyatakan bahwa suku bunga
domestik berpengaruh signifikan dan negatif terhadap jumlah uang beredar di
Indonesia. Oktavia, Sentosa dan Aimon (2013) dimana hasil penelitian
menunjukkan bahwa suku bunga berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang
beredar di Indonesia. Secara parsial, suku bunga berpengaruh signifikan dan
negatif terhadap jumlah uang beredar di Indonesia.
11. Hasil Uji Forecast Error Decomposition Variance (FEDV)
Hasil estimasi menunjukkan bahwa Forecast Error Decomposition
Variance (FEDV) dari masing-masing variabel sebagai berikut:
1. Variabel Penawaran Uang Kartal (MDK)
o Dalam jangka pendek (periode 1-4) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel MDK berdampak pada masing-masing
variabel MDK sebesar 66.4410, TSB sebesar 22.22059, GWM sebesar
6.476118, IHU sebesar 4.150156 dan HPM sebesar 0.509033 terhadap
variabel MDK.
o Dalam jangka menengah (periode 20-25) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel MDK berdampak pada variabel MDK sebesar
47.65551, variabel TSB sebesar 19.39087, variabel GWM sebesar
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
121 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
9.858861, variabel IHU sebesar 3.378134 dan variabel HPM sebesar
19.71662 terhadap variabel MDK
o Dalam jangka panjang (periode 40-60) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel MDK berdampak pada masing-masing
variabel MDk sebesar 45.72490, TSB sebesar 19.07012, variabel GWM
sebesar 9.869685, variabel IHU sebesar 2.781223 dan variabel HPM
sebesar 22.55408 terhadap variabel MDK
2. Variabel Tingkat Suku Bunga (TSB)
o Dalam jangka pendek (periode 1-4) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel TSB berdampak pada masing-masing variabel
MDK sebesar 15.75832, TSB sebesar 80.01890, GWM sebesar
63.853449, IHU sebesar 0.304400 dan HPM sebesar 0.064924 terhadap
variabel TSB.
o Dalam jangka menengah (periode 20-25) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel TSB berdampak pada variabel MDK sebesar
19.03061, variabel TSB sebesar 69.74344, variabel GWM sebesar
6.346733, variabel IHU sebesar 2.567286 dan variabel HPM sebesar
2.311937 terhadap variabel TSB.
o Dalam jangka panjang (periode 40-60) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel TSB berdampak pada masing-masing variabel
MDK sebesar 45.67498, TSB sebesar 19.16403, variabel GWM sebesar
9.863155, variabel IHU sebesar 2.780699 dan variabel HPM sebesar
22.51714 terhadap variabel TSB
3. Variabel Giro Wajib Minimum (GWM)
o Dalam jangka pendek (periode 1-4) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel GWM berdampak pada masing-masing
variabel MDK sebesar 15.43981, TSB sebesar 12.68219, GWM sebesar
70.76823, IHU sebesar 0.986915 dan HPM sebesar 0.122850 terhadap
variabel GWM.
o Dalam jangka menengah (periode 20-25) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel GWM berdampak pada variabel MDK sebesar
26.89785, variabel TSB sebesar 15.91854, variabel GWM sebesar
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
122 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
45.47574, variabel IHU sebesar 2.940697 dan variabel HPM sebesar
8.767178 terhadap variabel GWM.
o Dalam jangka panjang (periode 40-60) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel GWM berdampak pada masing-masing
variabel MDK sebesar 45.71540, TSB sebesar 19.06853, variabel GWM
sebesar 9.886874, variabel IHU sebesar 2.781172 dan variabel HPM
sebesar 22.54803 terhadap variabel GWM.
4. Variabel Indeks Harga Umum (IHU)
o Dalam jangka pendek (periode 1-4) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel IHU berdampak pada masing-masing variabel
MDK sebesar 10.56655, TSB sebesar 44.41086, GWM sebesar 15.63600,
IHU sebesar 29.31184 dan HPM sebesar 0.074743 terhadap variabel IHU.
o Dalam jangka menengah (periode 20 – 25) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel IHU berdampak pada variabel MDK sebesar
23.00478, variabel TSB sebesar 35.28783, variabel GWM sebesar
13.72747, variabel IHU sebesar 20.03104 dan variabel HPM sebesar
7.948880 terhadap variabel IHU.
o Dalam jangka panjang (periode 40-60) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel IHU berdampak pada masing-masing variabel
MDK sebesar 45.71241, TSB sebesar 19.07867, variabel GWM sebesar
9.871738, variabel IHU sebesar 2.790264 dan variabel HPM sebesar
22.54692 terhadap variabel IHU.
5. Variabel Stok Uang Dalam Arti Luas (HPM)
o Dalam jangka pendek (periode 1-4) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel HPM berdampak pada masing-masing
variabel MDK sebesar 54.04582, TSB sebesar 7.133636, GWM sebesar
13.99292, IHU sebesar 7.979984 dan HPM sebesar 16.84764 terhadap
variabel HPM.
o Dalam jangka menengah (periode 20-25) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel HPM berdampak pada variabel MDK sebesar
45.74471, variabel TSB sebesar 19.03794, variabel GWM sebesar
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
123 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
9.883495, variabel IHU sebesar 2.796801 dan variabel HPM sebesar
22.53706 terhadap variabel HPM
o Dalam jangka panjang (periode 40 – 60) dengan pemberian shock erros
varianvce terhadap variabel HPM berdampak pada masing-masing
variabel MDK sebesar 45.72449, TSB sebesar 19.07005, variabel GWM
sebesar 9.869690, variabel IHU sebesar 2.781098 dan variabel HPM
sebesar 22.55468 terhadap variabel HPM.
Secara grafik, hasil uji Forecast Error Decomposition Variance (FEDV)
disajikan dalam Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Forecast Error Decomposition Variance (FEDV)
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
124 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Hasil estimasi dengan model Forecast Error Decomposition Variance
(FEDV) juga menjelaskan bahwa dengan pemberian shock erros varianvce pada
masing-masing variabel adalah :
Dalam Jangka Pendek dengan pemberian shock erros varianvce pada variabel
MDK dampak terbesar adalah pada variabel MDK dan dampak yang terendah
pada variabel HPM, pada variabel TSB dampak terbesar adalah pada variabel
TSB dampak terendah adalah pada variabel HPM, pada variabel GWM
dampak terbesar pada variabel GWM dan dampak terndah pada variabel
HPM, pada variabel IHU dampak terbesar adalah pada variabel TSB dan
dampak terendah pada variabel HPM, pada variabel HPM dampak terbesar
adalah pada variabel MDK dan dampak terendah pada variabel TSB.
Dalam Jangka Menengah dengan pemberian shock erros varianvce : pada
variabel MDK dampak yang terbesar adalah pada variabel MDK dan dampak
yang terendah adalah pada variabel IHU, pada variabel TSB dampak terbesar
adalah pada TSB dan dampak terendah pada variabel HPM, pada variabel
GWM dampak terbesar pada variabel GWM dan dampak terendah pada
variabel IHU, pada variabel IHU dampak terbesar pada variabel TSB dan
dampak terendah adalah pada variabel GWM, pada variabel HPM dampak
terbesar pada variabel MDK dan dampak terendah pada variabel IHU.
Dalam Jangka Panjang dengan pemberian shock erros varianvce : pada
variabel MDK dampak terbesar adalah pada variabel MDK dan dampak yang
terendah pada variabel IHU, pada variabel TSB dampak terbesar pada variabel
HPM dan dampak terendah pada variabel IHU, pada variabel GWM dampak
terbesar adalah pada variabel HPM dan dampak terendah pada variabel IHU,
pada variabel IHU dampak terbesar adalah pada variabel MDK dan dampak
terendah pada variabel IHU, pada variabel HPM dampak terbesar adalah pada
variabel MDK dan dampak terendah pada variabel IHU.
C. KESIMPULAN
1. Berdasarkan hasil interpretasi model VAR, secara umum diperoleh nilai VAR
terbesar adalah variabel tingkat suku bunga sedangkan nilai VAR terkecil
adalah variabel giro wajib minimum.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
125 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
2. Berdasarkan hasil uji Impulse Response Function (IRF) pengaruh terbesar
pada penawaran uang kartal adalah variabel giro wajib minimum, dalam
jangka menengah adalah variabel tingkat suku bunga dan pada jangka panjang
adalah variabel stok uang dalam arti luas.
3. Berdasarkan hasil uji Forecast Error Decomposition of Variance (FEDV)
diperoleh hasil bahwa dampak error variance terbesar baik dalam jangka
pendek, jangka menengah maupun dalam jangka panjang yang paling
berdampak adalah variabel tingkat suku bunga
SARAN
1. Pemerintah melalaui Bank Indonesia dalam upaya menentukan besaran jumlah
uang yang beredar serta dalam upaya menstabilkan tingkat suku bunga, harus
melakukan analisis dan kajian yang mendalam untuk selanjutnya membuat
kebijakan serta regulasi yang mampu menyeimbangkan jumlah uang yang
beredar sesuai dengan kebutuhannya serta mampu untuk menstabilkan tingkat
suku bunga, karena variabel tingkat suku bunga yang mempengaruhi
penawaran uang kartal di Indonesia relatif masih belum stabil mengingat
tingkat suku bunga juga dipengaruhi oleh variabel ekonomi makro lainnya.
2. Kebijakan regulasi yang diambil oleh BI sebaiknya memenuhi seluruh aspek
aktifitas perbankan di Indonesia, termasuk dalam hal menetapkan batas
minimum rekening giro wajib lembaga perbankan serta tetap konsisten dalam
menentukan besaran stok uang yang harus disediakan oleh lembaga perbankan
di Indonesia. Disamping itu pemerintah bersama BI selalu menyeimbangkan
antara permintan dan penawaaran uang sehingga tidak menimbulkan gejolak
harga di pasaran.
3. Pada peneliti selanjutnya yang ingin melakukan jenis penelitian yang sama
sebaiknya dilaksanakan dengan memperbaiki tahapan-tahapan metode ini atau
mengkombinasikannya dengan metode lain.
REFERENSI
Astuti, Esther, S. 2000. “Permintaan Berbagai Jenis Uang di Indonesia. Sebelum
dan Sesudah Krisis”, Media Indonesia dan Bisnis FE UNDIP, Vol. XIV.
No.2/12/2002.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
126 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Bank Indonesia. 1999-2014. “Laporan Tahunan 1999-2014”.
Boediono. 1985. “Demand For Money In Indonesia 1975-1984”. Bulletin of
Indonesian Economic Studies, Vol. XXI. No. 2. Jakarta: Salemba Empat.
Boediono. 1992. “Ekonomi Moneter Seri Sinopsis Pengantar Ilmu
Ekonomi”,No.5, Yogyakarta, Penerbit BPFE .
Darmawan, Dhani, Agung. 2005. “Analisis Permintaan Uang Kuasi di Indonesia
Priode 1983-2005 :Pendekatan Error Corection Model (ECM)”,Jurnal
Ekonomi dan Pembangunan Vol. XIII, 2 , Tahun 2005.
Dornbush, Rudiger Julius and Stanley Fisher. 2008. “Macroeconomics”, Fourth
Edition. Singapura: McGraw-Hill. Gujarati, Damodar, N. 2007. “Dasar-
dasar Ekonometrika Jilid 2”, Jakarta, Erlangga.
Gujarati, Damodar, N. 2010. “Dasar-dasar Ekonometrika Edisi 5”, Jakarta,
Salemba Empat.
Hariyanti, Dini. 1999. “Analisa Variabel yang Mempengerahui Jumlah Uang
Beredar”, Media Ekonomi, Vol. 7, No. 2, Agustus 1999.
Imamudin Yuliadi. 2008. Ekonomi Moneter. Jakarta : PT. Indeks.
Kirana, Wihana. 1997. “Integrasi Pasar Keungan Indonesia di ASEAN
Pendekatan Forward Looking”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia
(Yogyakarta), Vol. 12, 1, tahun 1997.
Mankiw, Gregory N. 2003. “Teori Ekonomi Makro, Seri Terjemahan”, Jakarta,
Erlangga.
-------------------------. 2006. “Teori Ekonomi Makro, Seri Terjemahan”, Jakarta,
Erlangga.
Manurung, J, dan A.H. 2009. “Ekonomi Keuangan dan Kebijakan Moneter”,
Jakarta, Penerbit Salemba Empat.
______________, 2005. “Ekonometrika Teori dan Apliksi”, Jakarta, PT. Elex
Media Komputindo.
Mishkin, Frederick S. 2001. “Economic of Money, Banking, Financial Market,
Addison Wesley Longman”, Singapura.
Nilawati. 2000. “Pengaruh Pengeluaran Pemerintah, Cadangan Devisa Dan Angka
Pengganda Uang Terhadap Perkembangan Jumlah Uang Beredar Di
Indonesia”, Jurnal Bisnis dan Akuntansi. Vol. 2. Agustus. Hal 64-72.
Jurnal Pendidikan Riama
ISSN 2089-287X (Media Cetak)
Vol. 3 No. 02. 2018
127 | P a g e
JURNAL PENDIDIKAN RIAMA
LPPM - STKIP Riama Medan
Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan “STKIP” Riama Medan
Nopirin. 1998. “Analisis Permintaan Akan Uang Kas di Indonesia 1975-1996”,
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia (Yogyakarta), Vol. 13 , 2, tahun
1998.
Nopirin. 2007. “EkonomiMoneter”, Yogyakarta, Penerbit BPFE.
Oktavia, Sentosa, Aimon, 2000, “Analisis Kurs dan Money Supply di Indonesia”,
Jurnal Kajian Ekonomi, Vol 1 No. 02
Prayitno, Lily. 2002. “Faktor- Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Jumlah Uang
Beredar di Indonesia Sebelum dan Sesudah Krisis”, Jurnal Manajemen &
Kewirausahaan Vol. 4, No. 1, Maret 2002. Hal. 46 – 55.
Rendra, 2008, “Analisis Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Uang
Beredar di Indonesia”, Thesis
Subagyo, Sri Fatmawati, Rudy Badrudin, Astuti Purnamawati, Algifari. 1997.
“Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya”, Edisi ke-1, Yogyakarta, Sekolah
Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN, April.
Sugiyanto, Catur. 1994. “Penyesuaian Nominal dan Penyesuain Riil Permintaan
Uang di Indonesia”, Jurnal Ekonomi dan bisnis Indonesia NO. 1 Tahun
VIII 1993.
Sukirno, Sadono. 2000. “Pengantar Teori Makro ekonomi”, Jakarta, Penerbit PT
Raja Grafindo Persada.