Analisis Inflasi Melalui Vektor Autoregresi Berganda (VAB) dengan Lima Variabel Informasi

Authors

  • Miftahuddin Miftahuddin

DOI:

https://doi.org/10.20956/jmsk.v14i2.3557

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa dan menetapkan perkiraan inflasi karena adanya perbedaan perkiraan inflasi yang dikeluarkan lembaga pemerintah (Bank Indonesia) dan lembaga non-pemerintah. Berkaitan kelengkapan data dan waktu kajian, diawali dengan perkiraan angka inflasi Kota Banda Aceh bulan Mei 2008 dengan meneliti angka Indeks Harga Konsumen (IHK) dan variabel informasi yang diharapkan dapat membantu memperkirakan angka inflasi. Variabel informasi yaitu inflasi inti, aktiva bank, suku bunga SBI dan kurs rupiah terhadap dollar AS. Untuk mendapatkan model dilakukan dengan pendekatan VAB menggunakan software EViews 4.1. Dari hasil proyeksi inflasi model IHK dengan variabel informasi inflasi inti memberikan hasil terbaik karena memiliki nilai RMSE (Root Mean Square Error) terkecil yaitu sebesar 3.173 dan nilai Adjusted  terbesar yaitu sebesar 0.988 diantara model-model lain yang diperoleh.Dari model di atas diperoleh nilai proyeksi inflasi kota Banda Aceh bulan Mei 2008 yaitu sebesar 3.97%, tetapi hasil proyeksi menyimpang dari nilai inflasi sebenarnya yang dikeluarkan oleh BPS kota Banda Aceh yaitu sebesar 3.78%. Penyimpangan ini terjadi karena kenaikan harga BBM sehingga menyebabkan harga barang dan jasa juga naik. Melalui hasil perkiraan inflasi kota Banda Aceh tersebut dapat diestimasikan inflasi untuk kota/kabupaten lain di provinsi NAD. Dengan menggunakan asumsi yang sama (penggunaan variabel informasi, ada konstatnta dalam model, kenaikan harga BBM) dan dengan kisaran toleransi signifikan pada α = 1% - 5%, maka diperoleh angka inflasi sebesar 4.0097% – 4.1685% untuk kota/kabupaten lain di provinsi NAD pada bulan yang sama. Sedangkan prediksi untuk tahun mendatang angka inflasi masih pada kisaran tersebut bila tidak ada perubahan-perubahan asumsi.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2018-03-19

Issue

Section

Research Articles

Most read articles by the same author(s)