IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini

Transkripsi

1 51 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah metode analisis Vector Error Correction (VEC) yang dilengkapi dengan dua uji lag structure tambahan yaitu lag exclusion dan weak exogeneity dengan menggunakan alat analisis Software Eviews versi 6.0. Metode VEC digunakan dalam penelitian karena sesuai untuk data time series dan sesuai untuk menjawab permasalahan yang telah dirumuskan. Tahapan-tahapan dalam analisis VEC adalah sebagai berikut: 4.1. Uji Stasioneritas Data Uji kestasioneran data pada seluruh variabel sangat penting dilakukan untuk data yang bersifat time series guna mengetahui apakah data tersebut mengandung akar unit atau tidak. Data yang tidak mengandung akar unit atau bersifat stasioner berarti data tersebut memiliki ragam yang tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya. Apabila data yang digunakan tidak stasioner maka dapat menghasilkan hubungan palsu atau spurious regression. Spurious regression adalah regresi yang menggambarkan hubungan dua variabel atau lebih yang nampaknya signifikan secara statistik tetapi pada kenyataannya tidak, atau tidak sebesar yang nampak pada regresi yang dihasilkan.

2 52 Tabel 4.1. Hasil Pengujian Akar Unit pada Level Variabel ADF Nilai Kritis MacKinnon Keterangan* Statistic 1% 5% 10% INF Tidak Stasioner M0GRW Stasioner M1GRW Tidak Stasioner M2GRW Stasioner DEFY Stasioner Sumber : Lampiran 3 *) taraf nyata 5% Hasil uji ADF in level atau I(0) menunjukkan bahwa nilai mutlak statistik ADF lebih besar dari nilai kritis MacKinnon pada taraf nyata 5 persen pada variabel M0GRW, M2GRW dan DEFY sehingga dapat disimpulkan ketiga variabel tersebut tidak mengandung akar unit atau sudah stasioner pada level. Sedangkan untuk variabel INF dan M1GRW, nilai mutlak statistik ADF lebih kecil dari nilai kritis MacKinnon sehingga disimpulkan kedua variabel mengandung akar unit atau belum stasioner pada level. Oleh karena itu, diperlukan pengujian akar unit lanjutan yaitu pengujian in first difference atau I(1) untuk kedua variabel tersebut agar stasioner pada tingkat yang sama (Tabel 4.1). Tabel 4.2. Hasil Pengujian Akar Unit pada First Difference Variabel ADF Nilai Kritis MacKinnon Keterangan* Statistic 1% 5% 10% INF Stasioner M1GRW Stasioner Sumber : Lampiran 3 *) taraf nyata 5% Hasil pengujian in first difference atau I(1) menunjukkan bahwa variabel INF dan M1GRW tidak mengandung akar unit atau stasioner pada taraf nyata 5 persen. Hal ini karena nilai mutlak statistik ADF lebih besar dari nilai kritis MacKinnon pada taraf nyata 5 persen (Tabel 4.2). Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel yang diestimasi sudah stasioner dan

3 53 dapat dilanjutkan dengan langkah pengujian selanjutnya yaitu penentuan lag optimal Penentuan Lag Optimal Penentuan lag optimal penting untuk dilakukan karena dalam metode VAR, lag optimal dari variabel endogen merupakan variabel independen yang digunakan dalam model. Lag optimal dalam model ini ditentukan nilai Schwarz Information Criteria (SC) yang terkecil. Tabel 4.3. Penentuan Lag Optimal Lag Schwarz Information Criterion (SC) * * * Sumber : Lampiran 4 *) lag optimal Berdasarkan Tabel 4.3, lag optimal dari seluruh sistem trivariabel (,, dan ) pada model VAR adalah lag 1. Setelah itu diuji kembali dengan lag 1 untuk melihat apakah ketiga sistem trivariabel tersebut stabil atau tidak. Hasil pengujian kestabilan model VAR dapat dilihat pada Lampiran 5. Hasil uji kestabilan menunjukkan bahwa seluruh sistem trivariabel tersebut stabil karena semua modulusnya tidak lebih besar dari 1. Uji stabilitas ini perlu dilakukan karena persamaan yang tidak stabil akan menyebabkan hasil dari Impulse Response Function (IRF) menjadi tidak valid.

4 Uji Kointegrasi Kointegrasi merupakan hubungan jangka panjang (long term relationship) antara variabel-variabel stasioner pada derajat integrasi yang sama. Konsep dari kointegrasi menyatakan bahwa jika satu variabel atau lebih tidak stasioner akan tetapi terkointegrasi, maka kombinasi linier antara variabel dalam sistem akan bersifat stasioner, sehingga diperoleh sistem persamaan jangka panjang yang relatif stabil (Enders, 2004). Uji kointegrasi pada penelitian ini menggunakan Johansen Trace Statistic Test untuk mengetahui konsistensi jangka panjang dari model yang dianalisis. Tabel 4.4. Hasil Uji Kointegrasi Johansen System Hypothesis Eigenvalue Trace Statistic 5 Percent Critical Value Z 1 r = 0* r 1* r Z 2 r = 0* r r Z 3 r = 0* r r Sumber : Lampiran 7 *) tolak H0 pada taraf 5 % Jumlah persamaan yang terkointegrasi dari setiap sistem trivariabel dapat diketahui dengan membandingkan nilai Trace Statistic terhadap nilai Critical Value. Taraf nyata yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5 persen. Apabila nilai Trace Statistic lebih besar daripada nilai 5 Percent Critical Value maka persamaan tersebut terkointegrasi. Hasil uji kointegrasi Johansen menunjukkan bahwa untuk sistem trivariabel dan terdapat satu persamaan yang

5 55 terkointegrasi pada taraf 5 persen, sedangkan pada sistem trivariabel terdapat dua persamaan yang terkointegrasi pada taraf 5 persen (Tabel 4.4) Persamaan Jangka Panjang Inflasi, Pertumbuhan Uang dan Defisit Anggaran Persamaan jangka panjang inflasi, pertumbuhan uang dan defisit anggaran dapat diidentifikasi dengan model Vector Error Correction. Penggunaan model VEC adalah untuk melihat hubungan keseimbangan jangka panjang dari persamaan-persamaan yang terkointegrasi. Sebagai tambahan, ketika terjadi shock yang tidak terduga yang menyebabkan variabel-variabel tersebut menyimpang dari kondisi keseimbangan, maka model tersebut juga memberikan penilaian melalui penyesuaian dinamis pada jangka pendek menuju jangka panjang. Intepretasi dapat dilakukan dengan melihat koefisien kointegrasinya dan pembacaan tanda adalah terbalik dari tanda koefisiennya. Kemudian, untuk mendapatkan hasil analisis statistik dan ekonomi yang lebih tepat pada model VEC, maka tingkat signifikansi dan tanda koefisien dari variabel tidaklah cukup sehingga perlu dilengkapi dengan dua uji lag structure tambahan yaitu exclusion dan weak exogeneity. Uji exclusion digunakan untuk menilai dan mengevaluasi hubungan (signifikansi) antar variabel terhadap sistem dalam persamaan jangka panjang. Jika hipotesis awal (H0) ditolak pada vektor pertama maka variabel tersebut dapat dimasukkan (signifikan) ke dalam sistem. Sedangkan uji weak exogeneity dapat digunakan untuk membuktikan variabel tersebut dapat menjadi variabel yang menjelaskan (biasanya berada di sisi sebelah kanan persamaan) sebagai eksogen terhadap sistem atau hanya menjadi variabel

6 56 yang dijelaskan (berada di sisi sebelah kiri persamaan) sebagai endogen terhadap sistem. Pada uji ini, jika hipotesis awal (H0) tidak mampu ditolak maka variabel tersebut sebagai weak exogeneity. Hasil uji kointegrasi pada analisis model Vector Error Correction, menunjukkan koefisien estimasi jangka panjang. Hasil vektor kointegrasi inflasi, pertumbuhan uang dan defisit anggaran dapat dilihat pada Tabel 4.5, dimana angka di dalam kurung merupakan standard error. T-statistik diperoleh dari pembagian koefisien variabel dengan standard error, jika t-statistik lebih besar dari t-tabel (pada taraf nyata 5 persen), maka variabel independen memberikan pengaruh terhadap variabel dependen. Untuk intepretasi dapat dilakukan dengan melihat koefisien kointegrasinya dan pembacaan tanda adalah terbalik dari tanda koefisiennya.

7 57 Tabel 4.5. Hasil Estimasi VEC Sistem (INF, M0GRW, DEFY) : Standardized Eigenvectors (β s) INF M0GRW DEFY Vektor pertama * ( ) ( ) ( ) Vektor kedua * ( ) ( ) ( ) Standardized Adjustment Coefficients (α s) D(INFYOY) D(M0GRW) D(DEFY) Sistem (INF, M1GRW, DEFY) : Standardized Eigenvectors (β s) INF M1GRW DEFY C Vektor pertama * ( ) ( ) ( ) ( ) Standardized Adjustment Coefficients (α s) D(INFYOY) D(M1GRW) D(DEFY) Sistem (INF, M2GRW, DEFY) : Standardized Eigenvectors (β s) INF M2GRW DEFY Vektor pertama * * ( ) ( ) ( ) Standardized Adjustment Coefficients (α s) D(INFYOY) D(M2GRW) D(DEFY) Sumber : Lampiran 8 *) signifikan pada taraf nyata 5%

8 58 Tabel 4.6. Hasil Uji Lag Structure Uji Lag Structure Sistem Trivariabel Sistem (INF, M0GRW, DEFY) : INF M0GRW DEFY * * Uji Lag Exclusion LR~ Sistem (INF, M1GRW, DEFY) : INF M1GRW DEFY * * Sistem (INF, M2GRW, DEFY) : INF M2GRW DEFY * Sistem (INF, M0GRW, DEFY) : INF M0GRW DEFY * Uji Weak Exogeneity LR~ Sistem (INF, M1GRW, DEFY) : INF M1GRW DEFY * Sistem (INF, M2GRW, DEFY) : INF M2GRW DEFY * Sumber : Lampiran 9 *) tolak H0 pada taraf 5 % ( variabel tabel = 3,84) Persamaan pada Sistem INF = DEFY [ ] M0GRW = DEFY [ ] Berdasarkan hasil estimasi sistem trivariabel pada Tabel 4.5, dapat diketahui bahwa terdapat dua persamaan jangka panjang yang dipengaruhi oleh defisit anggaran yaitu persamaan jangka panjang inflasi dan pertumbuhan M0 (base money). Pengaruh defisit anggaran terhadap inflasi dan pertumbuhan M0 tersebut dapat diidentifikasi dengan Vector Error Correction Restrictions. Pada

9 59 persamaan jangka panjang inflasi, vektor kointegrasi inflasi dan pertumbuhan M0 direstriksi masing-masing menjadi = 1 dan = 0, agar hubungan defisit anggaran terhadap inflasi dapat diidentifikasi. Sedangkan untuk melihat hubungan defisit anggaran terhadap pertumbuhan M0, maka pada persamaan jangka panjang pertumbuhan M0 perestriksian vektor kointegrasi inflasi dan pertumbuhan M0 diubah menjadi = 0 dan = 1. Kemudian dengan melihat t-statistik (angka dalam tanda kurung siku) pada variabel defisit anggaran yang lebih besar daripada t-tabel pada taraf nyata 5 persen maka dalam jangka panjang defisit anggaran berpengaruh signifikan terhadap inflasi dan pertumbuhan M0. Defisit anggaran memiliki hubungan yang positif terhadap inflasi maupun pertumbuhan M0. Defisit anggaran mempengaruhi inflasi dengan koefisien sebesar 23,87, artinya jika defisit anggaran meningkat sebesar satu persen maka laju inflasi akan meningkat 23,87 persen. Sedangkan pertumbuhan M0 dipengaruhi defisit anggaran dengan koefisien sebesar 52,31. Hal ini berarti pertumbuhan M0 akan meningkat sebesar 52,734 persen ketika defisit anggaran meningkat sebesar satu persen. Namun untuk mengetahui hubungan jangka panjang antar variabel pada sistem trivariabel dan memeriksa ketepatan estimasi VAR/VEC maka belum cukup jika hanya menggunakan tingkat signifikansi dan tanda koefisien yang diharapkan. Oleh karena itu, diperlukan dua uji lag structure tambahan yaitu lag exclusion dan weak exogeneity yang hasilnya terdapat pada Tabel 4.6. Berdasarkan uji lag exclusion ( ) pada sistem, terdapat hasil yang sangat menarik dimana hipotesis awal (H0) tidak mampu ditolak pada tingkat

10 60 kepercayaan 95 persen hanya pada variabel defisit anggaran, artinya variabel defisit anggaran tidak berpengaruh (tidak signifikan) terhadap sistem dalam jangka panjang. Sehingga dapat dikatakan bahwa hanya variabel inflasi dan pertumbuhan M0 (base money) signifikan terhadap sistem trivariabel dalam jangka panjang. Sedangkan hasil dari uji lag structure kedua yaitu uji weak exogeneity diketahui bahwa H0 mampu ditolak oleh variabel inflasi, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut merupakan variabel endogen yang tidak bisa menjadi variabel eksogen, sedangkan untuk variabel sisanya (defisit anggaran dan pertumbuhan M0) dapat menjadi variabel eksogen. Berdasarkan hasil estimasi VEC dan dua uji lag structure tambahan pada sistem trivariabel tersebut didapatkan fakta yang menarik, antara lain: a. Defisit anggaran tidak mempengaruhi pertumbuhan M0 (base money). Pembiayaan defisit anggaran dapat dilakukan pemerintah melalui penciptaan uang (money creation), menerbitkan surat utang, menggunakan cadangan devisa maupun utang luar negeri. Pada saat perencanaan APBN tersebut, koordinasi Pemerintah dan Bank Indonesia menjadi penting. Bank Indonesia yang telah bersifat independen, artinya Bank Indonesia dilarang memberikan pinjaman kepada pemerintah untuk membiayai pengeluaran APBN baik secara langsung (money creation) maupun melalui pembelian surat utang negara (monetized the debt). Hal ini dikarenakan pengalaman hyperinflation pada periode 1960 hingga 1970 menunjukkan bahwa fiscal dominance telah terjadi di Indonesia dimana ekspansi moneter untuk pembiayaan pengeluaran fiskal telah terbukti secara nyata berdampak pada

11 61 tidak terkendalinya base money (M0) dan money supply (M1 dan M2) yang mengakibatkan hyperinflation. Oleh karena itu, pembiayaan defisit anggaran haruslah mencari alternatif yang lain, misalnya saja penerbitan surat utang negara kepada publik maupun menambah utang luar negeri walaupun tidak dapat dipungkiri pembiayaan tersebut juga mempunyai resiko, contohnya ketergantungan utang luar negeri, krisis nilai tukar, serta beban utang dan bunga utang yang besar. b. Selain pertumbuhan M0 (base money), laju inflasi juga tidak dipengaruhi oleh defisit anggaran. Hal tersebut juga menunjukkan jika penerapan Inflation Targetting Framework (ITF) yang bertujuan untuk mencapai dan menjaga tingkat inflasi yang rendah sudah cukup berhasil, karena salah satu syarat yaitu tidak adanya dominasi fiskal (pemerintah) dalam kebijakan moneter (Bank Indonesia) juga sudah terpenuhi. Defisit anggaran yang bersifat netral terhadap inflasi menunjukkan bahwa defisit anggaran pemerintah akan direspon oleh masyarakat dengan langkah antisipatif terhadap penerbitan surat hutang maupun kenaikan tingkat pajak periode yang akan datang, hal ini sesuai dengan teori Ricardian Equivalence (RE). Inflasi terkadang juga terjadi bukan karena base money (M0) atau money supply (M1 dan M2) tetapi mungkin karena faktor non moneter seperti harga pangan yang bergejolak (volatile foods) dan administered price. Harga pangan yang bergejolak dan administered price seringkali menjadi penyebab inflasi di negara berkembang, khususnya Indonesia. Bank Indonesia memang hanya bisa untuk

12 62 menetapkan core inflation (inflasi inti) sedangkan volatile foods dan administered price sulit sekali untuk dihindari. Persamaan pada Sistem dan INF = DEFY [ ] dan INF = M2GRW DEFY [ ] [ ] Berdasarkan hasil persamaan sistem trivariabel dan pada Tabel 4.5, tampak berbeda dengan hasil pada sistem trivariabel antara lain jumlah dari persamaan jangka panjang, vektor kointegrasi yang direstriksi, dan tanda koefisien dari variabel defisit anggaran. Sistem trivariabel dan hanya memiliki satu persamaan jangka panjang saja yaitu persamaan inflasi sehingga tidak perlu untuk direstriksi variabel kointegrasi inflasi dan pertumbuhan M1 dan M2. Namun ternyata persamaan inflasi pada sistem trivariabel dan pun memiliki perbedaan dalam hal variabel yang mempengaruhi. Persamaan inflasi pada sistem trivariabel menunjukkan bahwa dalam jangka panjang defisit anggaran signifikan mempengaruhi laju inflasi. Namun hubungan keduanya adalah negatif (berbeda dengan hasil pada sistem trivariabel ) dengan koefisien sebesar 10,68. Hal ini berarti ketika defisit anggaran meningkat sebesar satu persen maka inflasi malah akan menurun sebesar 10,68 persen sedangkan pada sistem trivariabel, inflasi memiliki hubungan positif dengan pertumbuhan M2 namun negatif dengan defisit anggaran. Pertumbuhan

13 63 M2 dan defisit anggaran signifikan mempengaruhi inflasi dalam jangka panjang dengan koefisien masing-masing sebesar 1,31 dan 14,34, artinya jika pertumbuhan uang meningkat sebesar satu persen maka inflasi juga akan meningkat sebesar 1,31 persen namun inflasi akan menurun sebesar 14,34 persen jika defisit anggaran meningkat sebesar satu persen. Proses pengujian yang sama dilakukan seperti sistem trivariabel, untuk mengetahui hubungan jangka panjang antar variabel dalam sistem trivariabel dan serta memeriksa ketepatan estimasi VAR/VEC maka tidak cukup jika hanya menggunakan tingkat signifikansi dan tanda koefisien yang diharapkan. Oleh karena itu, diperlukan juga dua uji lag structure tambahan yaitu lag exclusion dan weak exogeneity yang hasilnya terdapat pada Tabel 4.6. Berdasarkan uji exclusion ( ) pada sistem dan, terdapat hasil menarik dan memiliki kesamaan dengan dimana selain variabel pertumbuhan M2 yang tidak mampu menolak hipotesis awal (H0) pada selang kepercayaan 95 persen, defisit anggaran ternyata juga tidak mampu menolak H0 sehingga menyebabkan defisit anggaran dan pertumbuhan M2 tidak berpengaruh (tidak signifikan) terhadap sistem dalam jangka panjang. Sehingga hanya variabel inflasi dan pertumbuhan M1 yang signifikan dalam kedua sistem trivariabel tersebut. Berdasarkan hasil dari uji tambahan kedua yaitu uji weak exogeneity diketahui bahwa hipotesis awal (H0) mampu ditolak pada taraf nyata 5 persen hanya pada variabel pertumbuhan M1 pada sistem maka dapat dikatakan variabel tersebut tidak bisa menjadi variabel eksogen dalam sistem. Kemudian

14 64 pada sistem, variabel inflasi mampu menolak hipotesis nol, sehingga variabel eksogen pada persamaan di atas adalah pertumbuhan M2 dan defisit anggaran. Berdasarkan hasil estimasi VEC dan dua uji lag structure tambahan pada sistem trivariabel tersebut didapatkan fakta yang menarik, antara lain: a. Laju inflasi tidak dipengaruhi oleh pertumbuhan M1 dan M2 (money supply). Dalam kebijakan moneter, sasaran antara yang digunakan untuk mencapai sasaran akhir yaitu inflasi yang rendah dan stabil (sesuai dengan ITF) terkadang lebih efektif melalui interest rate (tingkat suku bunga) daripada money supply (M1 dan M2). Tingkat suku bunga menjadi variabel yang lebih dicermati para pelaku pasar dan rumah tangga daripada money supply (M1 dan M2) karena tingkat suku bunga mencerminkan cost of capital (biaya modal), yang pada gilirannya akan mempengaruhi pengeluaran investasi dan konsumsi yang merupakan komponen dari permintaan agregat. Hal ini semakin menguatkan bahwa laju inflasi di Indonesia lebih karena faktor non moneter seperti harga pangan yang bergejolak (volatile foods), administered price, kelembaman (inersia) inflasi ataupun international driven issue. Namun harga pangan yang bergejolak dan administered price seringkali menjadi penyebab inflasi di negara berkembang, khususnya Indonesia. Bank Indonesia memang hanya bisa menetapkan core inflation (inflasi inti) sedangkan volatile foods dan

15 65 administered price sulit untuk dikendalikan karena bukan variabel moneter dan banyak faktor yang mempengaruhinya. b. Defisit anggaran pemerintah tidak mempengaruhi laju inflasi. Inflation Targetting Framework (ITF) yang bertujuan untuk mencapai dan menjaga tingkat inflasi yang rendah sudah cukup berhasil diterapkan, karena salah satu syarat yaitu tidak adanya dominasi fiskal (pemerintah) dalam kebijakan moneter (Bank Indonesia) sudah terpenuhi. Defisit anggaran yang bersifat netral terhadap inflasi menunjukkan bahwa defisit anggaran pemerintah akan direspon oleh masyarakat dengan langkah antisipatif terhadap penerbitan surat hutang maupun kenaikan tingkat pajak periode yang akan datang, hal ini sesuai dengan teori Ricardian Equivalence (RE). Selain itu, laju inflasi di Indonesia sering kali terjadi bukan karena base money (M0), money supply (M1 dan M2) dan defisit anggaran, namun mungkin lebih kepada faktor non moneter seperti harga pangan yang bergejolak (volatile foods) dan administered price. Berdasarkan hasil estimasi seluruh sistem trivariabel juga dapat dibandingkan dengan teori-teori yang berlaku dalam ekonomi, antara lain Pertama, hipotesis kaum monetaris orthodoks (MH) dimana perubahan yang sebanding untuk jumlah nominal dari uang menyebabkan perubahan yang sebanding juga pada tingkat harga (inflasi) tidak berlaku di Indonesia karena laju inflasi yang tidak dipengaruhi oleh pertumbuhan M1 dan M2 (money supply). Kedua, defisit anggaran yang tidak mempengaruhi secara

16 66 langsung terhadap laju inflasi, membuktikan bahwa fiscal dominance tidak terjadi di Indonesia, sehingga the fiscal theory of the price level (FTPL) juga tidak berlaku. Ketiga, teori yang dapat menjelaskan hubungan antara defisit anggaran, pertumbuhan uang (M0, M1 dan M2) adalah teori Ricardian Equivalence (RE) yang beranggapan bahwa defisit anggaran tidak akan berpengaruh ke variabel makroekonomi dan perekonomian. Hal tersebut dibuktikan melalui hasil pada penelitian ini yaitu dalam jangka panjang defisit anggaran tidak mempengaruhi pertumbuhan uang (M0, M1 dan M2) dan laju inflasi Uji Kausalitas Granger (Granger Causality Test) Uji kausalitas Granger dilakukan dengan tujuan untuk melihat kausalitas dari variabel-variabel dalam suatu sistem persamaan. Kemudian dengan menggunakan Pairwise Granger Causality Test, maka keterkaitan variabelvariabel dalam model penelitian ini, khususnya keterkaitan defisit anggaran terhadap pertumbuhan uang (M0, M1 dan M3) dan inflasi akan dapat terlihat. Tabel 4.7. Hasil Uji Kausalitas Granger Pair-Variables Causal Direction (Probability) DEFY, M0GRW * DEFY, M1GRW DEFY, M2GRW DEFY, INF M0GRW, INF * M1GRW, INF M2GRW, INF Sumber : Lampiran 10 *) signifikan pada taraf nyata 5%

17 67 Hipotesis awal (H0) yang diuji adalah tidak adanya kausalitas antar variabel. Sementara hipotesis alternatif (H1) adalah adanya kausalitas antar variabel. Untuk menolak ataupun menerima H0, dapat menggunakan nilai probability. Apabila nilai probability lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan yaitu 5 persen, maka H0 ditolak. Hasil uji kausalitas yang tertera pada Tabel 4.7, terlihat bahwa pertumbuhan M0 memiliki hubungan searah terhadap variabel defisit anggaran dan laju inflasi. Hal ini semakin mengindikasikan bahwa defisit anggaran (DEFY) tidak memiliki hubungan dengan pertumbuhan uang (M0GRW, M1GRW dan M2GRW) dan inflasi (INF).