
Analisis Faktor-Faktor Penentu Inflasi
Pengarang : Nurul Hidayah
Perpustakaan UBT : Universitas Borneo Tarakan,2019Abstrak Indonesia
Studi ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh jumlah uang beredar, dan bi rate terhadap tingkat inflasi di indonesia, jenis data yang digunakan dalam studi ini adalah data kuantitatif dan sumber data yang digunakan adalah data bulanan dengan periode 2014-2018. metode yang digunakan dalam studi ini adalah metode regresi linear berganda. hasil menunjukkan bahwa jumlah uang beredar, dan bi rate secara serempak mempengaruhi inflasi di indonesia pada tahun 2014-2018 dengan melihat nilai f hitung > f tabel (49.360 > 2.77). secara parsial jumlah uang beredar berpengaruh signifikan terhadap laju inflasi di indonesia dengan melihat nilai t hitung > t tabel (-3.814 > 2.002) dan bi rate mempengaruhi terhadap laju inflasi di indonesia dengan melihat nilai t hitung > t tabel (2.140 > 2.002), dan nilai r2 sebesar 0.633 artinya 63.3 % variasi variabel inflasi (y) dapat dijelaskan oleh variasi variabel jub, dan bi rate, sedangkan sisanya 36.7 % dijelaskan oleh variabel lain diluar model regresi.
Abstrak Indonesia
This study aims to find out how the influence of the money supply, and the bi rate on inflation rates in indonesia. the type of data used in this study is quantitative data and the data source used is monthly data for the period 2014-2018. the method used in this study is the method of multiple linear regression. the results show that the amount of money is leveling, and the bi rate simultaneously influences inflation in indonesia in 2014-2018 by looking at the value of f count > f table (49,360 > 2.77). partially the money supply has a significant effect on the rate of inflation in indonesia by looking at the value of t count > t table (-3.814 > 2.002) and the bi rate positively influencing the inflation rate in indonesia by looking at t count > t table (2.140> 2.002), and the value of r2 equal to 0.633 this means that 63.3% of the variation of the inflation variable (y) can be explained by variations in the jub variable, and the bi rate, while the remaining 36.7% is explained by other variables outside the regression model.