ANALISIS FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP INFLASI MENGGUNAKANAN REGRESI LINIER BERGANDA

Pendahuluan

Tingkat inflasi adalah kondisi di mana harga dominan keseluruhan dalam suatu perekonomian meningkat antar periode. Tingkat inflasi biasanya mendorong harga naik yang diakibatkan oleh beberapa aspek seperti kelebihan likuiditas pasar yang mendorong konsumsi, termasuk kondisi tidak likuid, dan berbagai faktor yang mendorong konsumsi atau penurunan spekulasi distribusi produk (Sukino, 2015). 

Inflasi sangat mempengaruhi perekonomian. Kenaikan harga barang biasanya diakibatkan oleh berbagai faktor salah satunya adalah total uang yang tersebar dalam masyarakat, kelangkaan sumber daya, impor dan ekspor, dan lain-lain (Sukino, 2015). Suku bunga acuan Bank Indonesia atau disebut juga dengan BI rate yang mewajibkan bank untuk menetapkan suku bunga simpanan, simpanan dan pinjaman, merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi variasi inflasi pada Indonesia.  Kemudian, sebagaimana dikutip Badan Pusat Statistik (BPS), Indeks Harga Konsumen (IHK) menjadi salah satu indikator untuk mengukur laju pertumbuhan harga. Oleh karena itu, tingkat inflasi dan tingkat deflasi, serta tingkat kenaikan/penurunan tingkat barang dan jasa dapat diperiksa setiap saat untuk mengetahui perubahan tingkat inflasi. Faktor lain yang mempengaruhi inflasi adalah nilai tukar. 

Metode Penelitian

Peneliti mempergunakan data sekunder tahun 2020 yang dapat diakses melalui website BPS, Investing.com, dan Portal Statistik Kementrian Perdagangan. Pemakaian variabelnya untuk penelitian berikut yakni Inflasi (Y) merupakan variabel terikat, IHK (X1), BI Rate (X2), Jumlah uang beredar (X3), Kurs Dollar – Rupiah (X4), dan Nilai Ekspor (X5) sebagai variabel independen.

Penelitiannya berikut pun mempergunakan metode dalam menganalisisnya yakni regresi linier berganda. Analisis tersebut berfungsi agar dapat mengetahui pengaruh masing-masing variabel prediktor pada variabelnya respon dan melihat variabel mana yang paling besar pengaruhnya (Utari, 2019). 

Analisis Deskriptif

Analisis Regresi Linier Berganda

Pada penelitian ini akan dilakukan analisis regresi linier berganda menggunakan metode backward selection. Metode backward selection merupakan metode uji parsial dengan menggunakan langkah mundur. Artinya semua variabel bebas pada model diregresikan terlebih dahulu dengan variabel terikat. Adapun tujuan dari metode bakcward selection adalah mengeluarkan satu-persatu variabel independennya tidak membawa pengaruh signifikan untuk variabel respon, sampai didapatkan model dengan nilai 𝑉𝐼𝐹 < 10.

Estimasi model 1 dari hasil analisis, disajikan seperti berikut:

didapatkan bahwa terdapat variabel yang memiliki nilai p-value>0.05 sehingga akan dilakukan metode backward dengan mengeluarkan salah satu variabel independent yaitu variabel X3.

Estimasi model 2 dari hasil analisis, disajikan seperti berikut:

didapatkan bahwa terdapat variabel yang memiliki nilai p-value>0.05 sehingga akan dilakukan metode backward dengan mengeluarkan salah satu variabel independent yaitu variabel X4.

Uji Overall (Uji-F)

Hasil uji F didapatkan bahwa nilai p-value 0.01946 yang tidak melebihi 0.05, halnya tersebut menunjukkan yakni data yang ada menolak H0. Artinya satu variabel bebas secara simultan mempengaruhi variabel terikat.

Uji Parsial (Uji-t)

didapatkan model terbaik yaitu model 3 dengan p-value dari nilai intercept sebesar 0.00698, X1 sebesar 0.00820, X2 sejumlah 0.00192, serta X5 sejumlah 0.01053 lebih kecil dari 0.05 maka gagal tolak H0 atau variabel – variabel tersebut signifikan terhadap model. Hal ini menyatakan bahwa variabel IHK (X1), BI Rate (X2), dan Nilai Ekspor (X5) tolak H0, yang menyatakan variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. 

Uji Normalitas

didapatkan besarnya nilai p-value Shapiro-Wilk adalah sebesar 0.6744. Nilai p-value melebihi 0.05 yang berarti gagal tolak H0 menandakan bahwa data terdistribusi normal, yang artinya model regresi sesuai dengan asumsi normalitas.

Uji Autokolerasi

didapatkan nilai p-value Durbin-Watson test sebesar 0.1086 yakni lebih dari 0.05 maka gagal tolak H0 bermakna tidak ada autokorelasi.

Uji Heteroskedastisitas

didapatkan nilai p-value Breusch-Pagan test 0.7422 yaitu lebih dari 0.05 maka gagal tolak H0, yang artinya variabel penjelas dalam penelitian ini tidak menunjukkan tanda-tanda heteroskedastisitas. 

Uji Multikolinieritas

didapatkan seluruh variabel bebas mempunyai skor VIF sejumlah 1.305514 yakni tidak melebihi 10. Maka bisa disebutkan bahwa tidak memiliki gejala multikolinearitas.

Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi (R2) dilakukan untuk menguji seberapa jauh modelnya mampu mengungkapkan penjelasan perubahan di variabel terikatnya yang diukur, didapatkan koefisien determinasi adalah 0.8474. Artinya 84.74% perubahan Inflasi (Y) dapat dijelaskan oleh variabel bebas: IHK (X1), BI rate (X2), dan Nilia Ekspor (X5). Sisanya 15.26% dicatat oleh variabel selain model survei.

Interpretasi Hasil Analisis

dengan:

Y        = Inflasi

X1       = IHK

X2       = BI Rate

X5       = Nilai Ekspor

Berdasarkan persamaan di atas, maka nilai dari setiap koefisiennya itu bisa diberi penjelasan yaitu:

• Tiap perubahannya pada IHK yang menganggap variabel lain konstan akan menyebabkan perubahan pada inflasi sebesar 0.56853%.
• Setiap perubahan satu persen BI Rate dengan menganggap variabel lain konstan akan menyebabkan perubahan pada inflasi sebesar 0.61309%.
• Setiap perubahan satu milyar US dollar nilai ekspor dengan menganggap variabel lain konstan akan menyebabkan perubahan pada inflasi sebesar 0.07092%.

Kesimpulan

Dari hasil dan pembahasan dapat ditarik kesimpulan bahwa faktor yang berpangaruh terhadap Inflasi (Y) pada tahun 2020 adalah IHK (X1), BI Rate (X2), dan Nilai Ekspor (X5), dengan kemampuan menjelaskan maslaha sebesar 0.8474. Sementara variabel total uang beredarnya serta Kurs Dollar-Rupiah tidak membawa pengaruh signifikan untuk Inflasi.