Pemodelan Ekonometrika untuk Memproyeksikan Inflasi, Dampaknya pada Daya Beli Masyarakat

1. Inflasi dan Daya Beli Masyarakat

A. Inflasi

Inflasi adalah kenaikan umum dan terus-menerus dalam harga barang dan jasa selama periode tertentu. Hal ini mengakibatkan penurunan nilai uang, di mana jumlah uang yang sama tidak lagi mampu membeli barang/jasa dalam jumlah yang sama seperti sebelumnya. Inflasi dapat dipicu oleh beberapa faktor:

• Permintaan Agregat yang Lebih Tinggi (Demand-pull Inflation) : Terjadi ketika permintaan barang dan jasa meningkat lebih cepat dari kemampuan produksi ekonomi.
• Kenaikan Biaya Produksi (Cost-push Inflation) : Terjadi ketika biaya produksi (seperti bahan baku, energi, atau tenaga kerja) meningkat, sehingga harga barang dan jasa ikut naik.
• Kebijakan Moneter : Pengaruh dari kebijakan bank sentral, seperti perubahan suku bunga atau jumlah uang beredar, dapat meningkatkan inflasi jika kebijakan tersebut memperbesar jumlah uang yang beredar di masyarakat.

B. Daya Beli Masyarakat

• Daya beli adalah kemampuan individu atau rumah tangga untuk membeli barang dan jasa dengan pendapatan mereka. Saat inflasi meningkat, daya beli menurun karena harga barang dan jasa meningkat. Jika pendapatan tidak naik sejalan dengan inflasi, konsumen akan mampu membeli lebih sedikit dari sebelumnya, yang menyebabkan penurunan kesejahteraan.

2. Model Ekonometrika untuk Proyeksi Inflasi

Untuk memprediksi inflasi di masa depan dan memahami dampaknya pada daya beli, kita menggunakan model ekonometrika. Model ini akan menganalisis data historis untuk menghasilkan proyeksi tentang bagaimana inflasi akan berkembang. 

Berikut adalah pendekatan yang umum digunakan:

A. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Model ARIMA digunakan untuk memproyeksi variabel ekonomi berdasarkan data time series historis, tanpa memerlukan variabel eksogen tambahan. Ini sangat efektif untuk memodelkan inflasi karena:

• Autoregresif (AR) : Memperhitungkan bahwa inflasi masa kini dipengaruhi oleh inflasi di masa lalu.
• Integrated (I) : Menggunakan diferensiasi untuk mengatasi tren yang tidak stasioner dalam data (misalnya, tren kenaikan inflasi jangka panjang).
• Moving Average (MA) : Memperhitungkan pengaruh error (kesalahan prediksi) dari masa lalu pada nilai inflasi saat ini.

B. Model Ekonometrik dengan Variabel Eksogen