PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

dokumen-dokumen yang mirip
PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL ABSTRACT

PEMODELAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

APLIKASI REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH

PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

METODE REGRESI DATA PANEL UNTUK PERAMALAN KONSUMSI ENERGI DI INDONESIA

BAB I PENDAHULUAN. melakukan penelitian ada tiga jenis, yaitu data deret waktu (time series), data silang

Kata Kunci : Common Effect, Fixed Effect, Tingkat Kesejahteraan Masyarakat (IPM), Regresi Data Panel

DAFTAR TABEL. Jawa Tengah Tahun Realisasi Proyek dan Investasi Penanaman Modal di Provinsi

SKRIPSI. Disusun oleh: Alin Citra Suardi

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN 4 KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR)

SKRIPSI. Disusun oleh: NOVIAN TRIANGGARA

PREDIKSI INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR)

BAB III METODE PENELITIAN. Utara. Series data yang digunakan dari tahun

BAB III METODE PENELITIAN. Kab/Kota di 6 Provinsi Pulau Jawa Periode tahun , peneliti mengambil

ANALISIS FAKTOR PENANAMAN MODAL DALAM NEGERI, EKSPOR, DAN KONSUMSI PEMERINTAH TERHADAP PDRB KALIMANTAN BARAT DENGAN MODEL DATA PANEL INTISARI

PERBANDINGAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DI JAWA TENGAH DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA DAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI

PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

PEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE

BAB I PENDAHULUAN. lain-lain. Dalam proses pembangunan ekonomi, manusia berperan cukup penting

Peramalan Inflasi Menurut Kelompok Pengeluaran Makanan Jadi, Minuman, Rokok dan Tembakau Menggunakan Model Variasi Kalender

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian kuantitatif.

APLIKASI REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN DI EKS KARESIDENAN SURAKARTA

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Jawa Periode tahun karena di Pulau Jawa termasuk pusat pemerintahan

ANALISIS DATA PANEL KETIMPANGAN PENDAPATAN PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA SKRIPSI

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Menurut Todaro (2006), ketimpangan dan memberantas kemiskinan untuk mencapai kehidupan yang

ANALISIS PENGARUH PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DAN JUMLAH PENDUDUK TERHADAP PENDAPATAN ASLI DAERAH DI PROPINSI JAWA TENGAH TAHUN

SKRIPSI. Disusun Oleh: MARTA WIDYASTUTI

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

BAB I PENDAHULUAN. Salah satu masalah pokok yang dihadapi Bangsa dan Negara Indonesia

ANALAISIS PENGARUH PDRB, UMK, DAN PENGELUARAN PEMERINTAH DAERAH TERHADAP JUMLAH PENGANGGURAN TERDIDIK DI D.I YOGYAKARTA. Febriana Nur Rahmawati

BAB III METODE PENELITIAN. wisata, jumlah wisatawan dan Produk Domestik Regional Bruto terhadap

BAB III METODELOGI PENELTIAN. Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI. Yogyakarta, Jawa Timur,

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dalam penelitian ini adalah Kontribusi Usaha Kecil Menengah (UKM)

PEMODELAN DINAMIS PRODUKSI PADI DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE KOYCK DAN ALMON

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN. 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data panel (pool data).

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. Menurut Baasir (2003) yang dikutip oleh Andrianus (2006) dalam

BAB I PENDAHULUAN. masyarakat yang semakin sejahtera, makmur dan berkeadilan. Pembangunan

BAB III METODE PENELITIAN. Daerah) di seluruh wilayah Kabupaten/Kota Eks-Karesidenan Pekalongan

ANALISIS DATA PANEL TIDAK LENGKAP DENGAN TEKNIK ESTIMASI LEAST SQUARE DUMMY VARIABLE (LSDV) (Studi Kasus pada Pertumbuhan Ekonomi Pulau Jawa)

JUMLAH PENDUDUK MISKIN DAN FAKTOR-FAKTOR PENGARUHNYA: STUDI DI 29 KABUPATEN DAN 9 KOTA DI JAWA TIMUR SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INVESTASI DI KOTA BOGOR PERIODE

BAB III METODE PENELITIAN Lokasi provinsi jawa tengah dipilih karena Tingkat kemiskinan

BAB III METODE PENELITIAN

ANALISIS PENGARUH VARIABEL SOSIAL EKONOMI TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINS I JAWA TIMUR TESIS

ANALISIS PENGARUH GINI RATIO, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM), DAN JUMLAH PENDUDUK TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN

PEMODELAN UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE

PEMODELAN JUMLAH UANG BEREDAR MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARES REGRESSION (PLSR) DENGAN ALGORITMA NIPALS (NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST SQUARES)

PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE

PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED RIDGE REGRESSION

SKRIPSI. Diajukan untuk memenuhi tugas dan syarat guna memperoleh gelar. Sarjana Ekonomi dan Bisnis Jurusan Ekonomi Pembangunan

PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS)

PENGARUH PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO, TINGKAT INFLASI DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH ( )

PERBANDINGAN METODE RUNTUN WAKTU FUZZY-CHEN DAN DI INDONESIA

BAB I PENDAHULUAN. nasional dimana keadaan ekonominya mula-mula relatif statis selama jangka

BAB III METODE PENELITIAN. PAD dari masing-masing kabupaten/kota di D.I Yogyakarta tahun

BAB III METODE PENELITIAN. Bangli, Kabupaten Karangasem, dan Kabupaten Buleleng.

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH DI JAWA TENGAH

III. METODELOGI PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

BAB III METODE PENELITIAN. minimum sebagai variabel independen (X), dan indeks pembangunan manusia

PEMILIHAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK ANALISIS DATA INFLASI DI JAWA TENGAH SKRIPSI. Oleh: ELYAS DARMAWAN NIM.

BAB I PENDAHULUAN. pendapatan perkapita, atau yang biasa disebut pertumbuhan ekonomi. Indikator

BAB III METODE PENELITIAN. 2002). Penelitian ini dilakukan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN METODE SPATIAL DURBIN MODEL SKRIPSI

DAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN... HALAMAN PERNYATAAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... PRAKATA...

BAB III METODE PENELITIAN

BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Bruto, Indek Pembangunan Manusia, Upah Minimum Provinsi daninflasi

FREDILA PUTRI ARUMSARI B

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

BAB III METODE PENELITIAN. Jawa Tengah, Jawa Barat, DI.Yogyakarta, Banten dan DKI Jakarta).

PEMBENTUKAN MODEL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB

BAB III METODE PENELITIAN. mengetahui pengaruh belanja daerah, tenaga kerja, dan indeks pembangunan

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GALAT SPASIAL

BAB I PENDAHULUAN. Pembangunan ekonomi merupakan serangkaian kebijakan-kebijakan. yang diambil pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat,

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

BAB I PENDAHULUAN. terhadap agregat makro ekonomi. Pertama, inflasi domestik yang tinggi

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) KABUPATEN/KOTA EKS KARESIDENAN KEDU TAHUN

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata I Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

PERBANDINGAN ANALISIS FAKTOR KLASIK DAN KELOMPOK BAHAN MAKANAN DI JAWA TENGAH

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-Syarat Guna Memperoleh. Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas

PEMILIHAN MODEL EFEK TETAP ATAU EFEK RANDOM PADA DATA PANEL PENDAPATAN PT.PERUSAHAAN LISTRIK NEGARA (PT.PLN)

Transkripsi:

PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL SKRIPSI Disusun oleh : DODY APRILIAWAN J2E 009 045 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2013

PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Statistika FSM UNDIP Disusun oleh: DODY APRILIAWAN J2E 009 045 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2013 i

KATA PENGANTAR Puji dan syukur penulis ucapkan atas kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat, karunia dan hidayah-nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan laporan Tugas Akhir ini. Laporan Tugas Akhir yang berjudul Pemodelan Laju Inflasi di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Regresi Data Panel ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Strata Satu (S1) pada Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro. Penulis menyadari tanpa adanya dukungan dan bantuan dari berbagai pihak maka penyusunan laporan Tugas Akhir ini tidak akan berjalan dengan baik dan lancar. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada: 1. Dra. Hj. Dwi Ispriyanti, M.Si, selaku Ketua Jurusan Statistika FSM Universitas Diponegoro. 2. Drs. Tarno, M.Si, selaku dosen pembimbing I dan Hasbi Yasin, S.Si, M.Si, selaku dosen pembimbing II yang dengan penuh sabar telah memberikan masukan, bimbingan dan pengarahan dalam penulisan laporan Tugas Akhir ini. 3. Bapak dan Ibu Dosen Jurusan Statistika FSM Universitas Diponegoro yang telah memberikan ilmu yang sangat bermanfaat. 4. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang telah membantu hingga terselesaikannya laporan Tugas Akhir ini. iv

Penulis menyadari sebagai manusia biasa yang jauh dari kesempurnaan tentunya masih banyak kekurangan dan kesalahan dalam penulisan laporan Tugas Akhir ini. Oleh sebab itu, kritik maupun saran dari seluruh pihak akan menjadi masukan yang sangat berharga. Penulis berharap semoga laporan Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi seluruh elemen masyarakat. Semarang, Agustus 2013 Penulis v

ABSTRAK Regresi data panel adalah regresi yang merupakan gabungan data cross section dan data time series. Untuk mengestimasi regresi data panel terdapat 3 pendekatan, yaitu common effect model (CEM), fixed effect model (FEM) dan random effect model (REM). Pada CEM, parameter diestimasi menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Pada FEM, parameter diestimasi dengan metode OLS melalui penambahan variabel dummy. Pada REM, error diasumsikan random dan diestimasi dengan metode Generalized Least Square (GLS). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap laju inflasi di Provinsi Jawa Tengah menggunakan model regresi data panel. Hasil pengujian regresi data panel yang sesuai adalah Common Effect Model dengan pendekatan OLS cross section weights. Model tersebut menunjukkan bahwa Indeks Harga Konsumen (IHK), Upah Minimum Kota/Kabupaten (UMK) dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh secara signifikan terhadap persentase laju inflasi di Provinsi Jawa Tengah. Kata kunci: Common Effect Model, Fixed Effect Model, Panel Regression, Inflasi Jawa Tengah. vi

ABSTRACT Panel regression is a regression which is a combination of cross section and time series. To estimate the panel regression there are 3 approaches, the common effect model (CEM), the fixed effect model (FEM) and the random effect model (REM). In the CEM, the parameters were estimated using the Ordinary Least Square (OLS). In the FEM, the parameters estimated by OLS through the addition of dummy variables. At REM, error is assumed random and estimated by the method of Generalized Least Square (GLS). This study aims to analyze the factors that influence inflation in the Central Java province using panel regression. Based on test result of panel regression, the appropriate model is the CEM. The parameters of model are estimated by using OLS the cross section weights. The model show that the Consumer Price Index (CPI), Minimum Salary of City/Regency (MSCR) and the economic growth significantly effect on percentage of inflation in Central Java Province. Keywords: Common Effect Model, Fixed Effect Model, Panel Regression, Inflation in Central Java. vii

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... ABSTRACT... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii iv vi vii viii xi xii xiii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Tujuan Penulisan... 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA... 5 2.1 Inflasi... 5 2.1.1 Definisi Inflasi... 5 2.1.2 Jenis Inflasi... 5 2.1.3 Teori Inflasi... 5 2.1.4 Efek Inflasi... 12 2.2 Faktor yang Mempengaruhi Inflasi... 14 viii

2.3 Kebijakan dalam Menanggulangi Inflasi... 19 2.4 Regresi Data Panel... 20 2.5 Pemodelan Regresi Data Panel... 21 2.6 Estimasi Regresi Data Panel... 22 2.6.1 Model Common Effect dengan Pendekatan OLS... 22 2.6.2 Model Fixed Effect dengan Pendekatan LSDV... 24 2.6.3 Model Random Effect dengan Pendekatan GLS... 27 2.7 Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel... 29 2.7.1 Chow Test (Uji Chow)... 29 2.7.2 Hausman Test (Uji Hausman)... 30 2.7.3 Lagrange Multiplier Test (Uji LM)... 31 2.7.4 Jarque-Bera Test (Uji JB)... 31 BAB III METODOLOGI PENELITIAN... 33 3.1 Jenis dan Sumber Data... 33 3.2 Variabel Penelitian... 33 3.3 Tahapan Analisis... 34 3.4 Diagram Alir Analisis...... 36 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN... 37 4.1 Analisis Kasus dengan Regresi Data Panel... 37 4.1.1 Statistik Deskriptif Variabel Terikat dan Variabel bebas... 37 4.1.2 Pemodelan dengan Fixed Effect Model... 39 ix

4.1.3 Pemilihan Model dengan Chow Test (Uji Chow)... 41 4.1.4 Pemodelan dengan Common Effect Model... 42 4.2 Pengujian Asumsi Regresi Data Panel... 43 4.2.1 Uji Heteroskedastisitas... 43 4.2.2 Uji Non-autokorelasi... 45 4.2.3 Uji Multikolinearitas... 46 4.2.4 Uji Normalitas... 46 BAB V KESIMPULAN... 49 DAFTAR PUSTAKA... 51 LAMPIRAN... 53 x

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Inflationary Gap... 8 Gambar 2.2 Demand-Pull Inflation... 8 Gambar 2.3 Proses Terjadinya Cost Push Inflation... 9 xi

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 2.1 Kerangka Umum Data Panel... 20 Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Variabel Terikat dan Variabel Bebas... 38 Tabel 4.2 Hasil Analisis FEM Menggunakan Pendekatan Least Square Dummy Variable... 39 Tabel 4.3 Estimasi Intersep masing-masing Kabupaten/Kota untuk model FEM... 41 Tabel 4.4 Hasil Analisis CEM menggunakan pendekatan OLS... 42 Tabel 4.5 Hasil Analisis CEM dengan weight : Cross section weight... 44 Tabel 4.6 Hasil Analisis Ulang CEM dengan weight : Cross section weight 45 Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolinearitas CEM... 46 Tabel 4.8 Hasil Analisis Deskriptif Residual pada Model Inflasi... 47 xii

DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran I Data Laju Inflasi, IHK, PDRB, UMK dan Pertumbuhan Ekonomi pada 35 Kota/Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah... 53 Lampiran II Hasil Analisis Regresi Data Panel dengan Common Effect Model... 58 Lampiran III Hasil Analisis Regresi Data Panel dengan Fixed Effect Model... 59 Lampiran IV Hasil Analisis Common Effect Model dengan Weight : Cross Section Weight... 61 Lampiran V Hasil Analisis Ulang Common Effect Model dengan Weight : Cross Section Weight... 62 Lampiran VI Statistik Deskriptif Variabel Terikat dan Variabel Bebas... 63 Lampiran VII Statistik Deskriptif Residual pada Model Inflasi di Provinsi Jawa Tengah... 64 Lampiran VIII Hasil Uji Multikolinearitas CEM... 65 xiii

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Inflasi merupakan salah satu peristiwa moneter yang sangat penting dan sering dijumpai di seluruh negara. Inflasi adalah kecenderungan dari harga-harga mengalami kenaikan secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi, kecuali bila kenaikan tersebut meluas atau mengakibatkan kenaikan sebagian besar dari barang-barang lain (Boediono, 19 85). Menurut A.P. Lehner inflasi adalah keadaan dimana terjadi kelebihan permintaan (Excess Demand) terhadap barang-barang dalam perekonomian secara keseluruhan (Anton H. Gunawan, 1991). Sementara itu Ackley mendefinisikan inflasi sebagai suatu kenaikan harga yang terus menerus dari barang dan jasa secara umum (bukan satu macam barang saja dan sesaat). Menurut definisi ini, kenaikan harga yang sporadis bukan dikatakan sebagai inflasi (Iswardono, 1990). Inflasi dapat dianggap sebagai penyakit ekonomi yang tidak bisa diabaikan begitu saja, karena dapat menimbulkan dampak yang sangat luas. Oleh karena itu inflasi sering menjadi target kebijakan pemerintah. Inflasi yang cukup tinggi begitu penting untuk diperhatikan mengingat dampaknya bagi perekonomian yang bisa menimbulkan ketidakstabilan, pertumbuhan ekonomi yang lambat dan pengangguran yang selalu meningkat. 1

2 Seperti pengangguran, inflasi juga merupakan masalah yang selalu dihadapi setiap perekonomian. Sampai dimana buruknya masalah ini berbeda di antara satu waktu ke waktu yang lain, dan berbeda pula dari satu negara ke negara lain. Tingkat inflasi yaitu persentasi kenaikan harga harga dalam suatu tahun tertentu, biasanya digunakan sebagai ukuran untuk menunjukkan sampai dimana buruknya masalah ekonomi yang dihadapi. Dalam perekonomian yang berkembang pesat, inflasi yang rendah tingkatnya dinamakan inflasi merayap yaitu inflasi yang mencapai 2 sampai 4 persen. Sering sekali inflasi yang lebih serius, yaitu yang tingkatnya mencapai 5 sampai 10 persen atau sedikit lebih tinggi, akan berlaku. Pada waktu peperangan atau ketidakstabilan politik, inflasi dapat mencapai tingkat yang lebih tinggi yang kenaikan tersebut dinamakan hiperinflasi (Sukirno, 2004). Inflasi yang terjadi di Provinsi Jawa Tengah dikategorikan masih cukup tinggi. Khususnya sebagian kota di Provinsi Jawa Tengah yang dinilai berperan penting dalam terjadinya suatu inflasi. Sebagian kota tersebut diantaranya Semarang, Surakarta, Tegal dan Purwokerto. Berdasarkan berita resmi BPS Provinsi Jawa Tengah No.18/04/33/Th. VI, 02 April 2012, pada bulan Maret 2012 di Jawa Tengah terjadi inflasi 0,22 persen dengan Indeks Harga Konsumen (IHK) sebesar 127,90 lebih rendah bila dibanding bulan Februari 2012 yang mengalami inflasi sebesar 0,26 persen dengan IHK sebesar 127,63. Dari keempat kota besar di Provinsi Jawa Tengah, 2 kota mengalami inflasi, yaitu terjadi di Kota Semarang 0,33 persen dengan IHK sebesar 129,51 dan Kota Surakarta 0,28 persen dengan IHK 121,69. Sedangkan 2 kota mengalami deflasi yaitu terjadi di Kota Purwokerto sebesar 0,21 persen dengan

3 IHK sebesar 129,33 dan Kota Tegal sebesar 0,18 persen dengan IHK sebesar 130,52. Sehingga laju inflasi tahun kalender Maret 2012 sebesar 0,90 persen, dengan laju inflasi year on year ( Maret 2012 terhadap Maret 2011 ) sebesar 3,46 persen, jauh lebih rendah dibandingkan tahun 2011 yang mengalami inflasi 6,07 persen. Ada beberapa kemungkinan dari faktor-faktor yang diduga dapat mempengaruhi terjadinya suatu inflasi. Menurut Sukirno (2004), faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap inflasi diantaranya yaitu indeks harga konsumen (IHK), pertumbuhan ekonomi dan pengangguran. Di lain pihak sektor luar negeri juga cukup memegang peranan dalam mengendalikan inflasi diantaranya yaitu penerimaan ekspor. Bank Indonesia sebagai otoritas moneter memegang kendali yang sangat strategis dalam menciptakan kebijakan moneter yang stabil dalam perekonomian nasional. Bank Indonesia harus dapat mengukur peredaran uang, antara lain dengan menentukan tingkat suku bunga SBI, selain itu pemerintah juga memegang peranan penting dalam mengendalikan laju inflasi. Salah satu kebijakannya adalah mengatur pengeluaran rutinnya (government expenditure). Dengan demikian laju pertumbuhan inflasi dapat dikendalikan, ditekan atau bahkan kemunculannya dapat dicegah. Oleh sebab itu untuk dapat mencapai dan menjaga tingkat inflasi yang rendah dan stabil diperlukan adanya kerjasama dan kemitraan dari seluruh pelaku ekonomi baik Bank Indonesia, pemerintah maupun swasta. Dengan hal tersebut, upaya mengendalikan inflasi agar stabil sangat penting untuk dilakukan. Menurut Sukirno (2004) a da 8 faktor yang diduga berpengaruh

4 terhadap inflasi diantaranya adalah kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Indeks Harga Konsumen (IHK), Upah Minimum Kota/Kabupaten (UMK), Jumlah Uang Beredar (JUB), tingkat suku bunga dan kurs dollar. Dalam studi kasus ini tidak menyertakan faktor kemiskinan, jumlah uang beredar, tingkat suku bunga dan kurs dollar karena bentuk data dari faktor tersebut berlaku secara nasional. Pada permasalahan kasus inflasi tersebut akan dianalisis menggunakan regresi data panel dikarenakan bentuk dari data yang akan dikaji merupakan gabungan dari data runtun waktu pada beberapa variabel bebas maupun terikat dan data silang antar wilayah/daerah. Hasil dari analisis tersebut berupa suatu model umum yang dapat digunakan untuk memprediksi besarnya suatu inflasi pada periode ke depan. 1.2. Tujuan Penulisan Tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah untuk mengkonstruksikan suatu model regresi data panel mengenai faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap inflasi di Provinsi Jawa Tengah. Setelah model didapatkan maka dapat diaplikasikan untuk memprediksi inflasi yang terjadi dalam beberapa periode ke depan.