Analisis Faktor Inflasi Bulanan Provinsi Banten 2011-2017 [Factor Analysis of Monthly Inflation in Banten Province, 2011-2017]
![](https://dprexternal3.dpr.go.id/plugins/themes/mpg/img/abstract.png)
![](https://dprexternal3.dpr.go.id/plugins/themes/mpg/img/pdf.png)
Abstract
Understanding the changes of inflation rate in a specific region is very essential, in order for the local government to maintain the inflation and to issue policies when inflation instability occurs. Inflation rate is one of the important indicators that reflects the economic development of a region. Inflation rate is measured by involving several variables taken from various types of expenditures. This study therefore aims to analyze subgroup expenditure variables which play significant role in explaining the monthly inflation rate in Banten Province, by focusing on the Consumer Price Index of three major cities, i.e. Serang, Tangerang, and Cilegon, using literature studies supported by quantitative descriptive analysis Kaiser-Meyer-Olkin Test, Bartlett Test, and factor analysis. For the factor analysis, the monthly data series for the period of 2011-2017 (84 months) consisting of 35 subgroups of goods/services, each of which is formed by several commodities, is analyzed. The data is obtained from the prices of goods/services recorded in every week or month. The results showed that, based on the factor analysis, only 26 variables out of 35 subgroup variables can be grouped into 5 factors, the remaining subgroup variables cannot be included in any factor. These 26 variables can explain as much as 34 percent in the variation of the monthly inflation rate. Meanwhile, the other 66 percent is explained by other factors which are not included in the model. In addition, the study also concluded that the causes of inflation during the study period were demand-pull inflation and cost-push inflation.
Keywords: consumer price index, inflation, Banten Province
Abstrak
Perkembangan tingkat perekonomian dipengaruhi oleh banyak faktor, salah satunya adalah inflasi. Sementara itu tingkat inflasi sendiri banyak dipengaruhi oleh beberapa variabel, seperti pengeluaran yang dikelompokkan menjadi berbagai subkelompok. Dengan demikian, pemahaman tentang perkembangan tingkat inflasi sangat penting untuk diketahui oleh pemerintah daerah agar dapat mempertahankan tingkat inflasi dan mengeluarkan kebijakan ketika terjadi masalah. Berkaitan dengan hal itu, penelitian ini bertujuan menganalisis variabel-variabel pengeluaran subkelompok yang berperan dalam menjelaskan tingkat inflasi bulanan di Provinsi Banten. Penelitian ini fokus pada data ekonomi Provinsi Banten tahun 2011-2017, terutama pada Indeks Harga Konsumen (IHK) dari tiga kota besar di Banten, yaitu Serang, Kota Tangerang, dan Kota Cilegon, dengan menggunakan kajian pustaka yang ditunjang dengan analisis deskriptif kuantitatif dan Uji KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), Uji Bartlett, serta Analisis Faktor terhadap data sekunder. Dalam analisis faktor digunakan 5 faktor yang berasal dari data inflasi pada 35 subkelompok pengeluaran barang/jasa dengan data series bulanan tahun 2011-2017 (84 bulan). Masing-masing subkelompok terbentuk dari beberapa komoditas yang datanya berasal dari pencatatan harga barang/jasa di setiap minggu atau bulannya. Hasil kajian ini menunjukkan, berdasarkan hasil analisis faktor dari 35 variabel subkelompok yang dipilih, hanya 26 variabel yang dapat dikelompokkan ke dalam 5 faktor, sisanya tidak masuk dalam faktor manapun. Sebanyak 26 variabel tersebut dapat menjelaskan variasi tingkat inflasi bulanan di Provinsi Banten, yaitu sebesar 34 persen. Sisanya dijelaskan oleh faktor lain yang belum masuk di dalam model. Selain itu, dapat dijelaskan pula bahwa inflasi di Provinsi Banten selama periode penelitian disebabkan oleh demand-pull inflation dan cost-push inflation.
Kata kunci: indeks harga konsumen, inflasi, Provinsi Banten
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Buku:
Aswi & Sukarna. (2006). Analisis deret waktu: Teori dan aplikasi. Cetakan pertama. Makassar: Andira Publisher.
Bank Indonesia. (2017). Kajian ekonomi dan keuangan regional Provinsi Banten November 2017. Jakarta: Bank Indonesia.
BPS. (2017a). Berita resmi statistik Januari-Desember 2017, Perkembangan harga indeks konsumen/inflasi. Banten: Badan Pusat Statistik Provinsi Banten.
BPS. (2017b). Metodologi penghitungan indeks harga konsumen dan inflasi. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Gujarati, D. (2003). Basic econometrics. New York: McGraw Hill.
Johnson, R.A. & Wichern, D.W. (2002). Applied multivariate statistical analysis. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.
Kuncoro, M. (2011). Metode kuantitatif: Teori dan aplikasi untuk bisnis dan ekonomi. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Pramana, S. (2015). Multivariate data analysis using R. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik.
Santoso. (2006). Menggunakan SPSS untuk statistik non parametrik. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Sukirno, S. (2008). Teori pengantar makro ekonomi. Jakartra: Raja Grafindo Persada.
Supranto, J. (2004). Analisis multivariat: Arti dan interpretasi. Jakarta: PT. Rineka Cipta.
UNECE, ILO, IMF, OECD, Eurostat, & ONS. (2009). Practical guide to producing consumer price indices. Geneva: United Nations.
Utari, G.A.D., S., Retni C. & Pambudi, S. (2016). Inflasi di Indonesia: Karakteristik dan pengendaliannya. Seri Kebanksentralan No. 23. Jakarta: Bank Indonesia Institute.
Jurnal dan Working Paper:
Algifari. (2009). Inflasi kelompok bahan makanan dengan Metode Box-Jenkins: Kasus Indonesia, 2006: 1-2009: 8. Jurnal Akuntansi dan Manajemen. 20(3), 175-182.
Ardiansyah, H. (2017). Pengaruh inflasi terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Jurnal Pendidikan Ekonomi, 5(3), 1-5.
Arini, P.S. & Bendesa, I.K.G. (2012). Pengaruh Hari Galungan pada seasonal adjustment IHK dan penentuan komoditas utama yang mempengaruhi inflasi di Propinsi Bali: Analisis ARIMA. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan, 5(2), 79-86.
Atmaja, A.S. (1999). Inflasi di Indonesia: Sumber-sumber penyebab dan pengendaliannya. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Universitas Kristen Petra, 1, 54-67.
Daniel, P.A. (2018). Analisis pengaruh inflasi terhadap laju pertumbuhan ekonomi di Kota Jambi. Ekonomis: Journal of Ecoomics and Business, 2(1), 131-136.
Fry, M.J. (1980). Money, interest, inflation and growth in Turkey. Journal of Monetary Economics, 6(4), 535-545.
Harjunata, Y.T. Kalalo, H.Y.T., Rotinsulu, T.O., & Maramis, M.T.B. (2016). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Indonesia periode 2000-2014. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 16(1), 706-717.
Haryani, S. & Priantinah, D. (2018). Pengaruh inflasi, nilai tukar Rupiah/Dolar AS, tingkat suku bunga BI, DER, ROA, CR dan NPM terhadap return saham. Jurnal Nominal, 7(2), 106-124.
Ilham, N. (2016). Kebijakan pengendalian harga daging sapi nasional. Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian, 7(3), 211-221.
Kalsum, U. (2017). Pengaruh pengangguran dan inflasi terhadap pertumbuhan ekonomi di Sumatera Utara. Ekonomikawan, Jurnal Ilmu Ekonomi dan Pembangunan, 17(1), 87-94.
Maggi, R. & Saraswati, B.D. (2013). Faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Indonesia: Model Demand Pull Inflation. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan, 6(2), 71-77.
Panjaitan, M.N.Y. & Wardoyo. (2016). Faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Bisnis, 21(3), 182-193.
Saputra, K. & S.B.M., Nugroho. (2014). Faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Indonesia 2007-2012. Diponegoro Journal of Economics, 3(1), 1-15.
Majalah:
Tripena, A. (2011). Peramalan indeks harga konsumen dan inflasi Indonesia dengan Metode Arima Box-Jenkins. Magistra No. 75 Th. XXIII, hal. 11.
Website:
Bank Indonesia. (2018). Disagregasi Inflasi. Diperoleh tanggal 15 Maret 2019, dari https://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/pengenalan/Contents/Disagregasi.aspx.
Katadata.co.id. (2017). Biaya pendidikan naik, BPS catat inflasi September 0,13%. Diperoleh tanggal 17 Maret 2019, dari https://katadata.co.id/berita/2017/10/02/biaya-pendidikan-naik-bps-catat-inflasi-september-013.
![Creative Commons License](http://licensebuttons.net/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Refbacks
- There are currently no refbacks.