http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/Ekonomi-Qu
p-ISSN: 2089-4473       e-ISSN: 2531-1314
Vol. 10, No. 1, April 2020
TRANSMISI KEBIJAKAN MONETER DI INDONESIA
Rini Dwi Astuti, email: rinidwiastuti@upnyk.ac.id Jurusan Ilmu Ekonomi FEB UPN “Veteran” Yogyakarta
Sri Rahayu Budi Hastuti, email: rahayubudih@yahoo.com Jurusan Ilmu Ekonomi FEB UPN “Veteran” Yogyakarta

## ABSTRACT
The use of the BI 7 days repo rate as a new benchmark rate replacing the BI rate, raises hopes that the transmission of monetary policy in Indonesia can run faster and more effectively. This study uses monthly time series data for the period August 2016-December 2018, using the Vector Autoregression (VAR) analysis. The results show that the transmission of monetary policy through the interest rate and asset price channels has been effective, while the transmission of monetary policy through the exchange rate channel has not been effective in driving economic growth in Indonesia.  The decline in the benchmark interest rate can be responded quickly by  interbank money market interest rates, banking interest rates, stock prices, and output. The exchange rate can also respond quickly to changes in interest rates, but changes in the exchange rate have not been able to influence net exports and increase output.
Keywords: monetary policy, transmission mechanism, interest rate channel, asset price channel, exchange rate channel

## PENDAHULUAN
Mekanisme  transmisi kebijakan  moneter  merupakan  topik  yang  selalu  dibahas dalam ekonomi moneter  baik secara  teori maupun  praktiknya  di bank sentral. Seperti  halnya  sebuah  peta,  transmisi  tersebut  menunjukkan  suatu  proses  di mana  kebijakan  moneter  oleh  bank  sentral  akan  mempengaruhi  berbagai kegiatan ekonomi sehingga pada akhirnya akan mencapai sasaran pertumbuhan ekonomi dan stabilitas inflasi (Warjiyo, 2004). Penting bagi bank sentral untuk memahami  jalur-jalur  transmisi  kebijakan  moneter  sebagai  dasar  penentuan stance kebijakan moneter, pilihan instrumen, maupun waktu dan besaran respon yang  dapat  diukur  secara  tepat  (Warjiyo  dan  Juhro,  2016).  Dalam  upaya peningkatan efektivitas transmisi kebijakan moneter di Indonesia, terhitung pada tanggal  19  Agustus  2016,  BI 7-days Repo Rate  (BI 7DRR)  digunakan  sebagai suku  bunga  kebijakan  menggantikan  BI Rate.  Meskipun  demikian,  adanya tenggang waktu ( time lag) dan kompleksnya jalur transmisi kebijakan moneter
Vol. 10, No. 1, April 2020
masih menjadi tantangan tersendiri bagi bank sentral dalam mencapai sasaran akhir pertumbuhan ekonomi dan stabilitas harga.
Pergerakan  suku  bunga  acuan  dalam  merespon  perkembangan  perekonomian dapat dilihat pada Tabel 1. Suku bunga kebijakan pada Triwulan IV Tahun 2016 sebesar  4,75%  dan  inflasi  tetap  terjaga  di  3,02%,  meskipun  terjadi  sedikit penurunan  pertumbuhan  ekonomi.  Dalam  hal  ini  Bank  Indonesia  menerapkan prinsip kehati-hatian dalam merespon peningkatan ketidakpastian global pasca pemilihan  presiden  Amerika  Serikat.  Pada  triwulan  pertama  tahun  2017, pertumbuhan ekonomi mulai meningkat menjadi 5,01 persen dan sasaran inflasi masih terkendali di kisaran 4±1% dengan suku bunga kebijakan BI 7DRR tetap sebesar 4,75%. Hal tersebut sejalan dengan upaya Bank Indonesia dalam rangka mencapai  stabilitas  ekonomi  dan  keuangan  domestik.  Triwulan  ketiga  tahun 2018, terjadi peningkatan suku bunga kebijakan BI 7DRR menjadi 5,75%. Hal ini dilakukan oleh Bank Indonesia agar daya tarik pasar keuangan domestik tetap terjaga dan pengendalian terhadap defisit transaksi berjalan dalam batas yang aman.  Hal  ini  sejalan  dengan  upaya  pemerintah  untuk  menurunkan  defisit transaksi  berjalan  melalui  penundaan  proyek  pemerintah  dengan  kandungan impor yang cukup tinggi.
Tabel 1. Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, dan Suku Bunga Acuan BI 7 Days Reserve Repo Rate
Tahun Kuartal
Pertumbuhan Ekonomi (%)
Inflasi (%) Suku Bunga Acuan (%)
2016 III 5.03
3,07
5.00
IV 4.94 3,02
4.75 2017
I 5.01 3,61 4.75 II 5.01 4,37 4.75
III
5.06 3,72 4.25 IV 5.19 3,61
4.25
2018 I 5.06 3,40 4.25 II 5.27 3,12 4.75 III 5.17 2,88 5.75 IV 5.18 3,13 6

## Sumber: Bank Indonesia
Stance  kebijakan  moneter  secara  operasional  dicerminkan  melalui  penetapan suku bunga kebijakan, yang diharapkan dapat mempengaruhi suku bunga pasar uang, selanjutnya ditransmisikan pada suku bunga perbankan, harga aset yang dicerminkan  oleh  harga  saham,  dan  nilai  tukar  (Bank  Indonesia,  2019). Bagaimana  kebijakan  moneter  mampu  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi dapat  dilihat  dari  berbagai  saluran  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter seperti saluran suku bunga, harga aset, nilai tukar, saluran kredit, saluran neraca, dan  saluran  arus  kas  (Mishkin,  2010).  Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  tiga
Vol. 10, No. 1, April 2020
saluran transmisi yaitu saluran suku bunga,  harga aset, dan nilai tukar dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Seberapa cepat respon suku bunga pasar uang, suku bunga perbankan, harga aset (saham), maupun nilai tukar terhadap perubahan  suku  bunga  acuan  BI  7DRR,  yang  selanjutnya  akan  berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.

## TINJAUAN LITERATUR
Dalam  perekonomian  yang  tengah  mengalami  resesi,  diperlukan  kebijakan moneter yang bersifat ekspansioner sehingga dapat mendorong kenaikan output. Sebaliknya  jika  perekonomian  mengalami  inflasi  yang  cukup  tinggi,  maka kebijakan  yang  bersifat  kontraktif  diimbangi  dengan  kebijakan  stabilisasi  nilai tukar  dapat  meredam  laju  inflasi  (Mankiw,  2010).  Bank  Indonesia  dalam menjalankan  kebijakan  moneter  selalu  mengarah  pada  sasaran  inflasi  yang diinginkan  dengan  memperhatikan  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kebijakan  moneter  yang  ditempuh  merupakan langkah  antisipatif  sehingga  target  inflasi  di  masa  yang  akan  datang  dapat tercapai.
Transmisi kebijakan moneter saluran suku bunga mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dapat dilihat melalui perubahan suku bunga jangka pendek yang akan berpengaruh pada suku bunga menengah maupun panjang melalui mekanisme keseimbangan permintaan dan penawaran di pasar keuangan. Perubahan suku bunga  dapat  berpengaruh  pada  biaya  modal  dan  menyebabkan  perubahan investasi (Mishkin, 2010). Saluran suku bunga pada transmisi kebijakan moneter di Indonesia dapat ditunjukkan oleh pengaruh perubahan BI 7DRR terhadap suku perbankan baik suku bunga deposito maupun kredit. Jika perekonomian dalam kondisi  resesi,  Bank  Indonesia  akan  menerapkan  kebijakan  moneter  longgar dengan menurunkan suku bunga acuan sehingga kegiatan ekonomi meningkat. Penurunan suku bunga BI 7DRR akan direspon perbankan dengan menurunkan suku bunga kredit. Akibatnya perusahaan menanggung biaya modal yang lebih rendah  untuk  membiayai  investasinya.  Pada  akhirnya  konsumsi  dan  investasi akan  meningkat  dan  kegiatan  ekonomi  berjalan  lebih  cepat  (Bank  Indonesia, 2019).
Saluran  harga  aset  dapat  dijelaskan  melalui  teori Tobin’s q. Dalam teori yang dikembangkan oleh Tobin dijelaskan bagaimana peningkatan harga saham dapat mendorong kenaikan output. Menurut Tobin, q merupakan nilai perusahaan yang dihiitung pada harga pasar dibagi dengan biaya terhadap modal. Nilai q tinggi, berarti  bahwa  perusahaan  memiliki  nilai  pasar  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan biaya penggantian modal. Bagi perusahaan akan menjadi lebih murah untuk menambah modal dan peralatan baru. Dalam kondisi ini, perusahaan dapat menjual saham dengan harga tinggi dibandingkan dengan biaya dari fasilitas dan peralatan yang dibeli. Dengan demikian perusahaan cukup menjual sedikit saham untuk memperoleh tambahan modal yang lebih banyak.  Sehingga investasi akan meningkat, dan perekonomian akan tumbuh lebih tinggi.
Vol. 10, No. 1, April 2020
Di  sisi  lain,  suku  bunga  yang  meningkat  juga  dapat  menyebabkan  harga  aset akan  turun.  Aset  dapat  berupa  saham  maupun  obligasi.  Jika  harga  aset mengalami penurunan maka kekayaan individu maupun perusahaan juga akan berkurang, sehingga akan mengurangi kemampuan mereka dalam menjalankan kegiatan ekonomi seperti konsumsi dan investasi (Bank Indonesia, 2019).
Transmisi kebijakan moneter saluran nilai tukar menekankan pada pergerakan nilai  tukar  yang  mampu  memberikan  pengaruh  terhadap  penawaran  dan permintaan  agregat  melalui  pengaruhnya  terhadap  ekspor  bersih.  Adanya depresiasi  mata  uang  domestik  dapat  menyebabkan  penurunan  harga  secara relatif dari barang yang diproduksi di dalam negeri dibandingkan dengan barang impor. Barang ekspor menjadi lebih kompetitif di pasar internasional dan barang impor menjadi lebih mahal di pasar domestik. Akibatnya ekspor bersih meningkat dan  mendorong  kenaikan  permintaan  agregat  dan  pertumbuhan  ekonomi (Mishkin, 2010).
Sebaliknya,  jika  terjadi  kenaikan  suku  bunga  acuan,  dapat  menyebabkan peningkatan  selisih  antara  suku  bunga  domestik  dan  suku  bunga  luar  negeri. Semakin besar selisih suku bunga tersebut dapat menyebabkan investor asing tertarik  untuk  membeli  aset  keuangan  domestik  karena  adanya  peningkatan tingkat pengembalian seiring dengan peningkatan suku bunga. Modal asing akan mengalir  ke  dalam  negeri  dan  mendorong  mata  uang  domestik  terapresiasi. Perubahan dalam pasar valuta asing dapat menyebabkan perubahan pada neraca perdagangan. Apresiasi mata uang domestik mengakibatkan harga barang impor menjadi relatif murah dan barang ekspor menjadi relatif lebih mahal sehingga impor akan meningkat dan ekspor berkurang. Penurunan ekspor bersih ini akan menyebabkan  penurunan  pertumbuhan  ekonomi  dan  aktivitas  ekonomi  (Bank Indonesia, 2019).
Penelitian berkaitan dengan transmisi kebijakan moneter sudah banyak dilakukan hanya saja hasil penelitian tidak menunjukkan konsistensi hasil sepanjang waktu. Penelitian Herlina (2013), Seprilina (2013), dan Maslan (2017) di Indonesia, Awad (2011)  di  Mesir,  Albu  (2006)  di  Rumania,  Obamuyi  (2009)  dan  Adeoye  & Shobande (2017) di Nigeria diketahui bahwa suku bunga berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi karena adanya kenaikan investasi.
Idris  dkk  (2002)  dan  Herlina  (2013)  dalam  penelitiannya  menunjukkan bagaimana saluran harga aset belum cukup mampu mentransmisikan kebijakan moneter dalam mempengaruhi sektor riil di Indonesia. Hasil ini didukung dengan penelitian Modis (2007) di mana tidak terdapat korelasi antara harga saham dan pertumbuhan ekonomi di Amerika Serikat. Hasil penelitian berbeda ditunjukkan oleh  Rodrik  (2008)  di  mana  nilai  tukar  yang undervalued  mampu  mendorong pertumbuhan ekonomi di 188 negara. Schnabl (2007) juga menemukan bahwa nilai  tukar  yang  stabil  dapat  mendorong  kenaikan  output  pada  perekonomian terbuka  kecil  di  Eropa.  Demikian  juga  dengan  penelitian  Akyüz  (2009)  di  Asia serta Adeoye & Shobande (2017) di Nigeria menunjukkan hasil yang sama.
Efektivitas  transmisi  kebijakan  moneter  bergantung  pada  berapa  lama  waktu ( time  lag)  yang  dibutuhkan  dalam  mempengaruhi  sektor  riil.  Masing-masing saluran transmisi dapat memiliki time lag yang berbeda satu sama lain. Jalur nilai tukar  dapat  bekerja  lebih  cepat  jika  perubahan  suku  bunga  dapat  direspon dengan cepat oleh perubahan nilai tukar. Struktur dan kondisi pasar keuangan dan  perbankan  juga  dapat  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  kecepatan transmisi kebijakan moneter. Perbankan akan mengantisipasi munculnya risiko dari aktivitas ekonomi dan keuangan yang tidak pasti dengan memberikan respon yang lambat terhadap penurunan suku bunga acuan. Di sisi lain, saat perbankan sedang menjalani konsolidasi dalam rangka melakukan perbaikan  permodalan, maka jika terjadi penurunan suku bunga acuan maupun permintaan kredit yang meningkat, perbankan belum tentu meresponnya dengan menaikkan penyaluran kredit.  Sebaliknya  dari  aspek  permintaan,  suku  bunga  kredit  perbankan  yang lebih  rendah  tidak  selalu  menyebabkan  peningkatan  permintaan  kredit  jika ekonomi  sedang  lesu.  Dengan  demikian  bagaimana  kondisi  sektor  keuangan, perbankan, maupun sektor riil secara simultan menjadi faktor penting sebagai penentu  efektif  tidaknya  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  (Bank Indonesia, 2019).

## METODE

## Data dan sumber data
Penelitian ini menggunakan data sekunder runtut waktu ( times series) bulanan, periode Agustus 2016 – Desember 2018. Data bersumber dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI) yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia.

## Alat analisis
Penelitian  ini  menggunakan  alat  analisis vector  autoregression  (VAR),  yang merupakan  sistem  persamaan  dinamis  di  mana  hubungan  antara  variabel- variabel ekonomi diuji dengan menggunakan asumsi minimal atas struktur/teori ekonomi yang mendasari (Gujarati & Porter, 2009). VAR diaplikasikan pada studi ini  karena  VAR  memiliki  analisis impulse  response,  di  mana  variabel  endogen akan  merespon  adanyanya  kejutan( shock)  dari  variabel  endogen  lainnya.  Jika data  pada  tingkat  level  tidak  menunjukkan  stasioneritas  data  tetapi  memiliki hubungan  kointegrasi,  maka  pendekatan  yang  digunakan  adalah  model  VECM (Gujarati & Porter, 2009; Gujarati, 2012).

## Model penelitian

## 1. Jalur Suku Bunga
𝑃𝐸 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝐵𝐼7𝐷 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛽 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛾 𝑖 𝑛 𝑘=1 𝐼𝑅 𝑡−𝑖 + 𝑒 1𝑡 (1) 𝐼𝑅 = ∑ λ 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝐵𝐼7𝐷 𝑡−𝑖 + ∑ δ 𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 + ∑ σ 𝑖 𝑚 𝑘=1 𝐼𝑅 𝑡−𝑖 + 𝑒 2𝑡 (2)
Vol. 10, No. 1, April 2020

## 2. Jalur Harga Aset
𝑃𝐸 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝐵𝐼7𝐷 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛽 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛾 𝑖 𝑛 𝑘=1 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−𝑖 + 𝑒 1𝑡 (3) IHSG = ∑ λ 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝐵𝐼7𝐷 𝑡−𝑖 + ∑ δ 𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 + ∑ σ 𝑖 𝑚 𝑘=1 IHSG 𝑡−𝑖 + 𝑒 2𝑡 (4)
3. Jalur Nilai Tukar 𝑃𝐸 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝐵𝐼7𝐷 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛽 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 + ∑ 𝛾 𝑖 𝑛 𝑘=1 Kurs 𝑡−𝑖 + 𝑒 1𝑡 (5) Kurs = ∑ λ 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝐵𝐼7𝐷 𝑡−𝑖 + ∑ δ 𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 + ∑ σ 𝑖 𝑚 𝑘=1 Kurs 𝑡−𝑖 + 𝑒 2𝑡 (6)
Di mana PE adalah pertumbuhan ekonomi, BI7D adalah BI 7 Days Repo Rate, dan IR adalah suku bunga pasar uang (RPUAB) dan suku bunga perbankan (suku bunga deposito dinotasikan dengan RDEPO dan suku bunga kredit dinotasikan dengan RKREDIT). IHSG merupakan Indeks Harga Saham Gabungan dan Kurs adalah nilai tukar dollar terhadap rupiah.

## HASIL DAN ANALISIS

## Uji stasioner data
Berdasarkan hasil uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada menunjukkan bahwa hanya satu variabel yang lolos pada uji stasioner pada tingkat level, yaitu suku bunga kredit (RKREDIT). Sehingga dilanjutkan dengan uji stasioner pada derajat satu ( first difference). Hasil menunjukkan bahwa seluruh variabel stasioner pada tingkat signifikansi 5 persen dan 10 persen (Tabel 2).
Tabel 2.  Hasil Uji Stasioner
Variabel
Nilai Probabilitas ADF statistik Level First difference BI7DRR 0.8629 0.0099* RPUAB 0.7694 0.0000* RDEPO
0.8021 0.0593**
RKREDIT 0.0007*
-
IHSG 0.8232
0.0000*
KURS
0.9320 0.0000* PE 0.7909
0.0000*
Keterangan: * signifikan pada  = 5%; ** signifikan pada  = 5%
Sumber: Lampiran 1

## Uji lag optimum
Berdasarkan hasil uji pada Tabel 3, lag optimum 1 hanya memenuhi satu kriteria yaitu Schwarz  Criterion  (SC),  sedangkan  pada  lag  optimum  2  terdapat  empat kriteria yang memenuhi yaitu Likelihood Ratio (LR), Final Prediction Erorr (FPE), Akaike Information Criterion (AIC) dan Hannan Quinn (HQ). Maka, penelitian ini menggunakan lag optimum 2 dengan metode Akaike Information Criterion (AIC).
Tabel 3.  Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR
FPE AIC SC HQ 0 103.6029
NA 1.84e-12 -7.155767 -6.819809 -7.055869
1 259.0302 218.7497
7.89e-16
-15.03928
- 12.35162* -14.24009
2 334.0655    66.69800*    2.72e-16* - 16.96781* -11.92845 -15.46935*
Sumber: Lampiran 2

## Uji kointegrasi
Hasil uji kointegrasi menggunakan metode Johansen pada Tabel 4 menunjukkan bahwa  paling  tidak  terdapat  tiga  kombinasi  linier  dari  variabel-variabel  yang terdapat dalam model tersebut memiliki hubungan kointegrasi (jangka panjang).
Tabel 4.  Hasil Uji Kointegrasi
Ho Eigenvalue
Trace Statistic 0.05
Critical Value 0 0.866533
162.5128 125.6154
1 0.756936
108.1375
95.75366
2 0.582651
69.94785
69.81889 Sumber: Lampiran 3

## Impulse response function (IRF)

## 1. Jalur suku bunga
Respon suku bunga pasar uang antar bank terhadap perubahan suku bunga BI 7DRR adalah positif dan permanen. Artinya jika suku bunga BI 7DRR mengalami goncangan  kenaikan  maupun  penurunan  diikuti  oleh  suku  bunga  pasar  uang antar  bank  dengan  arah  perubahan  yang  sama  baik  dalam  jangka  pendek maupun jangka Panjang (Tabel 5).
Tabel 5.  Analisis IRF Jalur Suku Bunga Variabel Shock Variabel yang Merespon Respon Mulai Periode BI 7 Days Repo Rate Suku Bunga Pasar Uang antar Bank Positif permanen  Awal Bulan ke-1 Suku Bunga Pasar Uang antar Bank Suku Bunga Deposito Positif permanen  Awal Bulan ke-2 Suku Bunga Pasar Uang antar Bank Suku Bunga Kredit Positif permanen  Awal Bulan ke-2 Suku Bunga Deposito Pertumbuhan Ekonomi Negatif Permanen Awal Bulan ke-2
Suku Bunga Kredit
Pertumbuhan Ekonomi Negatif Permanen Awal Bulan ke-2
Sumber: Lampiran 4
Proses transmisi kebijakan moneter bermula dari transaksi yang terjadi di pasar uang  antar  bank.  Sebagian  besar  instrumen  keuangan  yang  ditransaksikan
Vol. 10, No. 1, April 2020
merupakan instrumen dengan jangka waktu pendek ( overnight). Jika suku bunga BI 7DRR mengalami kenaikan terus menerus, maka suku bunga pasar uang antar bank akan mengikuti hal tersebut karena suku bunga BI 7DRR merupakan acuan bagi transaksi likuiditas antar bank. Dengan demikian suku bunga BI 7DRR efektif dalam mempengaruhi suku bunga pasar uang antar bank. Kelebihan BI 7DRR sebagai  suku  bunga  acuan  baru dibandingkan  BI  Rate  adalah  instrumen kebijakan moneter yang digunakan bersifat transaksional, sehingga respon pasar uang antar bank terhadap perubahan suku bunga acuan menjadi lebih cepat.
Proses  penyesuaian  perubahan  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank  terhadap perubahan suku bunga acuan tidak memerlukan tenggang waktu ( time lag) yang lama, di mana suku bunga pasar uang antar bank langsung merespon perubahan suku bunga acuan pada bulan pertama, dan respon tersebut bersifat permanen dalam jangka panjang. Hal ini menunjukkan bahwa transmisi kebijakan moneter dari perubahan suku bunga acuan ke perubahan suku bunga pasar uang antar bank berjalan efektif sesuai dengan kerangka pemikiran teoritis.
Respon  suku  bunga  deposito  (RDEPO)  dan  suku  bunga  kredit  (RKREDIT) terhadap adanya perubahan suku bunga pasar uang antar bank adalah positif dan permanen. Hal ini ini berarti perubahan suku bunga pasar uang antar bank mampu  ditransmisikan  dengan  baik  ke  sektor  perbankan.  Kenaikan  atau penurunan suku bunga pasar uang antar bank akan diikuti pula dengan kenaikan (penurunan)  suku  bunga  perbankan,  baik  suku  bunga  deposito  maupun  suku bunga kredit. Proses penyesuaian tersebut membutuhkan waktu yang lebih lama dibandingkan  respon  perubahan  suku  bunga  pasar  uang  terhadap  perubahan suku bunga acuan. Suku bunga perbankan, baik suku bunga deposito maupun suku bunga kredit baru merespon pada bulan kedua perubahan suku bunga pasar uang  antar  bank.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  sedikit  rigiditas  suku  bunga perbankan.  Hal  ini  tentu  saja  dapat  mempengaruhi  efektivitas  dari  kebijakan moneter.
Kekakuan suku bunga perbankan dalam merespon perubahan suku bunga acuan dalam pelaksanaan kebijakan moneter dapat menjadi faktor penghambat dalam proses  transmisi  kebijakan  moneter.  Kebijakan  moneter  yang  bertujuan  untuk mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dan  meningkatkan  peran  intermediasi perbankan  menjadi  kurang  efektif.  Kekakuan  tersebut  dapat  berkaitan  erat dengan  banyak  permasalahan  internal  mendasar  yang  dihadapi  perbankan nasional,  seperti  struktur  keuangan  yang  belum  optimal  sampai  dengan permasalahan manajemen risiko. Tingginya biaya intermediasi mengindikasikan bahwa perbankan belum cukup memiliki struktur yang sehat. Namun demikian, dalam  penelitian  ini  menunjukkan  rigiditas  suku  bunga  perbankan  tidak berlangsung  lama,  dalam  waktu  dua  bulan  suku  bunga  perbankan  telah melakukan penyesuaian terhadap perubahan suku bunga pasar uang antar bank.
Adanya perubahan suku bunga perbankan, baik suku bunga deposito maupun suku bunga kredit direspon secara negatif oleh pertumbuhan ekonomi. Artinya kenaikan  (penurunan)  suku  bunga  perbankan  akan  menyebabkan  penurunan
Vol. 10, No. 1, April 2020
(kenaikan) pertumbuhan ekonomi. Suku bunga kredit merupakan biaya modal bagi investasi, sehingga adanya kenaikan suku bunga tersebut akan menurunkan insentif  terhadap  peminjaman  dana  sehingga  investasi  akan  berkurang  dan menurunkan permintaan agregat. Hal ini menyebabkan penurunan output dan pertumbuhan  ekonomi.  Kenaikan  suku  bunga  deposito  akan  meningkatkan insentif  pemilik  dana  untuk  menyimpan  uang  di  bank,  sehingga  mengurangi permintaan agregat, output, dan pertumbuhan ekonomi.
Respon  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  perubahan  suku  bunga  perbankan bersifat permanen dengan tenggang waktu respon yang relatif cepat, yaitu mulai bulan  kedua.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  mekanisme  transmisi  kebijakan moneter  melalui  jalur  suku  bunga  di  Indonesia  masih  berjalan  efektif.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu Herlina (2013), Seprilina (2013), dan Maslan (2017) di Indonesia, Awad (2011) di  Mesir,  Albu  (2006)  di  Rumania,  Obamuyi  (2009)  dan  Adeoye  &  Shobande (2017)  di  Nigeria  menemukan  bahwa  suku  bunga  dapat  mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi  melalui  pengaruhnya  terhadap  investasi.  Dengan demikian, perubahan suku bunga acuan dapat berpengaruh ke suku bunga pasar uang  antar  bank  dan  suku  bunga  perbankan,  yang  selanjutnya  akan mempengaruhi investasi dan pertumbuhan ekonomi.

## 2. Jalur harga aset
Transmisi  kebijakan  moneter  jalur  harga  aset  dijelaskan  melalui  pengaruh perubahan suku bunga acuan terhadap suku bunga pasar uang antar bank, harga saham, dan output riil. Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) mampu merespon secara negatif perubahan suku bunga pasar uang antar bank dengan cepat, yaitu pada awal bulan pertama. Respon tersebut bersifat permanen artinya IHSG merespon perubahan suku bunga pasar uang antar bank baik dalam jangka pendek maupun panjang.
Respon negatif tersebut berarti bahwa adanya penurunan suku bunga pasar uang antar bank akan mendorong kenaikan harga saham karena imbal hasil saham menjadi relatif lebih menarik dibandingkan dengan aset keuangan lainnya yang memberikan imbal hasil suku bunga seperti surat utang jangka pendek, sertifikat deposito, dan lainnya. Permintaaan terhadap saham yang meningkat mendorong pada kenaikan harga saham secara keseluruhan.
Respon negatif harga saham terhadap perubahan suku bunga pasar uang antar bank juga mengindikasikan adanya hubungan substitutif antara perbankan dan pasar  modal.  Adanya  kenaikan  suku  bunga  akan  mendorong  pemilik  dana mengurangi permintaan terhadap aset saham dan mendorong penurunan harga saham secara keseluruhan .
Vol. 10, No. 1, April 2020
Tabel 6. Analisis IRF Jalur Harga Aset
Variabel Shock Variabel yang Merespon Respon Mulai Periode BI 7 Days Repo Rate Suku  Bunga  Pasar Uang antar Bank Positif permanen Awal Bulan ke-1 Suku  Bunga  Pasar Uang antar Bank IHSG Negatif permanen Awal Bulan ke-1 IHSG Pertumbuhan Ekonomi  Positif Permanen Awal Bulan ke-1

## Sumber: Lampiran 4
Adanya  perubahan  IHSG  mampu  direspon  dengan  cepat  oleh  pertumbuhan ekonomi  secara  positif  dan  permanen.  Kenaikan  IHSG  merupakan  sinyal  bagi perbaikan  kinerja  saham  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia.  Kenaikan harga saham berarti bahwa nilai pasar perusahaan tinggi relatif terhadap biaya penggantian  modal,  sehingga  modal  pabrik  dan  peralatan  baru  adalah  murah relatif  terhadap  nilai  pasar  perusahaan.  Maka  perusahaan  dapat  menerbitkan saham  dan  mendapatkan  harga  saham  yang  tinggi  relatif  terhadap  biaya  dari fasilitas dan peralatan yang dibeli. Pengeluaran investasi akan meningkat, karena perusahaan  dapat  membeli  banyak  barang  modal  baru  dengan  hanya menerbitkan  saham  dalam  jumlah  yang  sedikit.  Pertumbuhan  ekonomi  akan meningkat karena adanya kenaikan investasi.
Penelitian  ini  memberikan  hasil  yang  berbeda  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Idris  dkk  (2002),  dan  Herlina  (2013)  di  Indonesia  yang menemukan bahwa jalur harga aset belum mampu mentransmisikan kebijakan moneter  dalam  mempengaruhi  perekonomian  di  Indonesia,  serta  penelitian Modis (2007) yang menemukan tidak adanya korelasi antara harga saham dan pertumbuhan ekonomi di Amerika Serikat.
Perbedaan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perkembangan pasar modal di  Indonesia  sudah  mampu  mengakselerasi  pertumbuhan  ekonomi  melalui peningkatan  investasi.  Pendalaman  pasar  modal  yang  lebih  luas,  daya  tahan perekonomian nasional di tengah isu global yang tidak menentu turut mendorong efektivitas transmisi kebijakan moneter jalur harga aset di Indonesia.

## 3. Jalur nilai tukar
Perubahan suku bunga acuan direspon secara positif dan permanen oleh suku bunga  pasar  uang  antar  bank,  dan  selanjutnya  direspon  secara  postif  dan permanen oleh perubahan nilai tukar pada periode yang sama yaitu mulai bulan pertama. Kecepatan respon nilai tukar terhadap perubahan suku bunga acuan dapat meningkatkan efektivitas transmisi kebijakan moneter jalur nilai tukar di Indonesia (Tabel 7).
Vol. 10, No. 1, April 2020
Tabel 7. Analisis IRF Jalur Nilai Tukar
Variabel Shock Variabel yang Merespon Respon Mulai Periode BI 7 Days Repo Rate Suku  Bunga  Pasar Uang antar Bank Positif permanen  Awal Bulan ke-1 Suku  Bunga  Pasar Uang antar Bank Nilai Tukar Positif permanen  Awal Bulan ke-1 Nilai Tukar Pertumbuhan Ekonomi  Tidak Permanen Sepanjang periode

## Sumber: Lampiran 4
Respon kurs yang positif permanen menunjukkan bahwa kenaikan suku bunga pasar uang antar bank menyebabkan kurs rupiah terapresiasi baik dalam jangka pendek  maupun  jangka  panjang.  Kenaikan  suku  bunga  domestik  menaikkan insentif bagi pemilik dana untuk menyimpan dananya di Indonesia karena adanya kenaikan  imbal  hasil  dari  aset  domestik  relatif  terhadap  aset  luar  negeri. Permintaan  aset  berdenominasi  rupiah  meningkat  dan  mendorong  apresiasi rupiah terhadap dollar AS.
Adanya  perubahan  nilai  tukar  tidak  direspon  oleh  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia selama periode penelitian. Ini berarti bahwa adanya perubahan suku bunga acuan hanya mampu mempengaruhi aliran modal asing yang selanjutnya mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS,  tanpa  mampu mempengaruhi  sektor  riil.  Ini  berarti  bahwa  perubahan  suku  bunga  hanya mampu menarik aliran modal asing jangka pendek. Dengan demikian, transmisi kebijakan  moneter  jalur  nilai  tukar  di  Indonesia  belum  efektif  dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.
Hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Rodrik (2008) yang menunjukkan bahwa nilai tukar yang undervalued mampu mendorong pertumbuhan ekonomi di 188 negara. Penelitian Schnabl (2007) di Eropa dan Akyüz (2009) di Asia serta Adeoye & Shobande (2017) di Nigeria juga menunjukkan  bahwa  depresiasi  mata  uang  domestik  dapat  mendorong pertumbuhan ekonomi.
Selama  periode  penelitian  menunjukkan  bahwa  adanya  depresiasi  mata  uang domestik  belum  cukup  mampu  untuk  mendorong  peningkatan  ekspor.  Di  sisi impor, adanya depresiasi mata uang domestik juga belum mampu mengurangi impor karena ketergantungan terhadap barang impor yang masih relatif tinggi. Sehingga depresiasi mata uang domestik belum mampu memberikan efek positif bagi neraca perdagangan dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penggunaan suku bunga BI 7DRR sebagai suku bunga acuan yang baru telah mampu mentransmisikan kebijakan moneter melalui jalur suku bunga dan jalur harga aset dengan sasaran akhir pertumbuhan ekonomi. Penurunan suku bunga acuan  dapat  direspon  dengan  cepat  oleh  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank, suku bunga perbankan, harga saham, dan investasi.
Transmisi  kebijakan  moneter  jalur  nilai  tukar  belum  berjalan  efektif  dalam mendorong pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Perubahan suku bunga acuan telah  direspon  oleh  perubahan  nilai  tukar  dengan  cepat,  namun  transmisi  ini terhambat karena pasar ekspor yang kurang responsif terhadap perubahan harga relatif  dan  tingkat  ketergantungan  terhadap  barang  impor  yang  masih  relatif tinggi.

## Saran
Kondisi  sektor  keuangan,  perbankan,  dan  kondisi  sektor  riil  sangat  berperan dalam  menentukan  efektif  atau  tidaknya  proses  transmisi  kebijakan  moneter. Koordinasi kebijakan antara bank sentral di sektor moneter dan pemerintah pada sektor  riil  sangat  diperlukan  dalam  upaya  meningkatkan  efektivitas  transmisi kebijakan moneter.
Kebijakan  sektor  perbankan  diarahkan  pada  optimalisasi  peran  intermediasi perbankan dan efisiensi operasional perbankan sehingga dapat menurunkan suku bunga,  mendorong  investasi  dan  mengekspansi  sektor  riil.  Pendalaman  pasar modal juga diperlukan dalam rangka mempercepat transmisi kebijakan moneter. Gerakan  menabung  saham  perlu  untuk  terus  digiatkan  serta  perbaikan infrastuktur  termasuk  peraturan  pendukung,  kemudahan  administrasi  bagi perusahaan-perusahaan  baru  yang  akan go  public,  insentif  pajak,  dan sebagainya.  Pasar  modal  yang  berkembang  dapat  sebagai  sumber  alternatif pendanaan  perusahaan  sehingga  dapat  mengurangi  ketergantungan  sumber dana  perusahaan  dari  perbankan.  Berkembangnya  alternatif  pendanaan  selain dari perbankan dapat mendorong penurunan suku bunga kredit bank yang pada gilirannya akan meningkatkan investasi dan pertumbuhan ekonomi.
Transmisi kebijakan moneter jalur nilai tukar agar efektif dapat dilakukan melalui kebijakan yang berfokus pada peningkatan nilai tambah produk ekspor sehingga dapat  bersaing  di  pasar  internasional,  serta  kebijakan  pengurangan ketergantungan pada impor terutama bahan baku. Penggunaan bahan baku lokal selain  dapat  menurunkan  biaya  produksi  juga  dapat  menjamin  ketersediaan bahan  baku,  sehingga  keberlangsungan  produksi  dapat  terjaga.  Permintaan terhadap produk ekspor dan impor yang renponsif terhadap perubahan nilai tukar (kurs) dapat meningkatkan efektivitas kebijakan moneter dalam mempengaruhi sektor riil.
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Ucapan Terima Kasih ( Acknowledgement)
Penelitian ini didanai oleh LPPM UPN “Veteran” Yogyakarta.

## REFERENSI
Adeoye, B. dan Shobande, A.O., 2017, Monetary Policy Transmission Mechanism and  Macroeconomic  Aggregates  in  Nigeria, Caleb  Journal  of  Social  and Management Sciences, Volume 3, Number 2: 115 – 134.
Akyüz,  Yilmaz,  2009, Exchange  Rate  Management,  Growth,  and  Stability: National and Regional Policy Options in Asia, Asia Pacific Trade and Investment Initiative UNDP Regional Centre for Asia Pacific, Colombo Office.
Albu, Lucian-Liviu, 2006, Trends in the Interest Rate – Investment – GDP Growth Relationship, Romanian Journal of Economic Forecasting, No. 3: 5-13.
Awad, Ibrahim L., 2011, The Monetary Transmission Mechanism in A Small Open Economy: The Case of Egypt, Journal of Economics and Business, Vol. XIV – 2011, No 1: 73-96.
Bank  Indonesia,  2019,  Transmisi  Kebijakan  Moneter,  https://www.bi.go. id/id/moneter/transmisikebijakan/Contents/Default .aspx.
Gujarati, Damodar N dan Dawn C Porter,  2009, Basic Econometrics, 5th Edition, McGraw-Hill, Singapore.
Gujarati, Damodar N, 2012, Econometrics by Examples, Palgrave Macmillan, New York.
Herlina  D.,  2013,  Identifikasi  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  Tahun 2000-2011, Jurnal Kinerja, Volume 17. No.2: 158-173
Idris,  Rendra  Z  dkk,  2002,  Asset  Price  Channel  of  Monetary  Transmission  in Indonesia, Transmission  Mechanisms  of  Monetary  Policy  in  Indonesia, Directorate  of  Economic  Research  and  Monetary  Policy,  Bank  Indonesia, Jakarta.
Mankiw, N Gregory, 2010, Macroeconomics, 7 th Edition, Worth Publishers , New York.
Maslan J, 2017, Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter di Indonesia Melalui Jalur Suku Bunga, Jurnal Ilmiah Kohesi, Vol. 1 No. 1.
Mishkin,  Frederic  S.,  2010, The  Economic  of  Money,  Banking,  and  Financial Markets, Ninth Edition, Pearson Education Inc, Boston.
Modis,  Theodore,  2007,  Sunspots,  GDP  and  the  Stock  Market, Technological Forecasting & Social Change, No. 74: 1508–1514.
Obamuyi,  T.  M.,  2009,  An  Investigation  of  the  Relationship  between  Interest Rates and Economic Growth in Nigeria, 1970 –2006, Journal of Economics and International Finance, Vol. 1(4): 093-098.
Rodrik, Dani, 2008, The Real Exchange Rate and Economic Growth, Brookings Papers on Economic Activity: 365-439.
Schnabl,  Gunther,  2007,  Exchange  Rate  Volatility  and  Growth  In  Small  Open Economies At The Emu Periphery, Working Paper Series, No 773, European Central Bank.
Seprillina  L.,  2013,  Efektifitas  Instrumen  Kebijakan  Moneter  terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia (Periode 1999:1-2012:2), Jurnal Ilmiah,
Universitas Brawijaya.
Warjiyo P dan Juhro S. M, 2016, Kebijakan Bank Sentral Teori dan Praktik, PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Warjiyo,  Perry  (2004), Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  di  Indonesia, Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK) Bank Indonesia, Jakarta.

## Lampiran 1: Uji Stasioneritas

## Variabel BI7DRR
Null Hypothesis: BI7DRR has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=3)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.711357 0.8629 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858
10% level
-1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(BI7DRR) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=3)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.658048 0.0099 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858 10% level -1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel suku bunga pasar uang antar bank
Null Hypothesis: RPUAB has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.314086 0.7694 Test critical values: 1% level -2.650145 5% level -1.953381
10% level
-1.609798
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(RPUAB) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.406408 0.0000 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858 10% level -1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel suku bunga deposito
Null Hypothesis: RDEPO has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.439425 0.8021 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858
10% level
-1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(RDEPO) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.872757 0.0593 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858 10% level -1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel suku bunga kredit
Null Hypothesis: RKREDIT has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.633396 0.0007 Test critical values: 1% level -2.650145 5% level -1.953381 10% level -1.609798
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel IHSG
Null Hypothesis: LNIHSG has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.525686 0.8232 Test critical values: 1% level -2.650145 5% level -1.953381 10% level -1.609798
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LNIHSG) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.074586 0.0000 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858 10% level -1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel kurs
Null Hypothesis: LNKURS has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.156476 0.9320 Test critical values: 1% level -2.650145 5% level -1.953381
10% level
-1.609798
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LNKURS) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.184723 0.0000 Test critical values: 1% level -2.653401 5% level -1.953858 10% level -1.609571
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel pertumbuhan ekonomi
Null Hypothesis: PE has a unit root Exogenous: None Lag Length: 6 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.828721 0.7909 Test critical values: 1% level -3.769597 5% level -3.004861 10% level -2.642242
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(PE) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.979801 0.0000 Test critical values: 1% level -3.769597 5% level -3.004861
10% level
-2.642242
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Lampiran 2: Uji Lag Optimum
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: PE BI7DRR RPUAB RDEPO RKREDIT LNIHSG LNKURS Exogenous variables: C Sample: 2016M08 2018M12 Included observations: 27
Lag LogL LR FPE AIC SC
HQ
0 103.6029 NA 1.84e-12 -7.155767 -6.819809 -7.055869 1 259.0302   218.7497 7.89e-16 -15.03928 -12.35162*  -14.24009 2 334.0655    66.69800*    2.72e-16*   -16.96781* -11.92845   -15.46935*
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

## Lampiran 3: Uji Kointegrasi Johansen
Sample (adjusted): 2016M10 2018M12 Included observations: 27 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: PE BI7DRR RPUAB RDEPO RKREDIT LNIHSG LNKURS Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.866533 162.5128 125.6154 0.0000 At most 1 * 0.756936 108.1375 95.75366 0.0053 At most 2 * 0.582651 69.94785 69.81889 0.0488 At most 3 0.509331 46.35439 47.85613 0.0687 At most 4 0.420008 27.13077 29.79707 0.0985 At most 5 0.291260 12.42275 15.49471 0.1378 At most 6 0.109378 3.127543 3.841466 0.0770
Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

## Lampiran 4: Impulse Response Function (IRF)

## Jalur suku bunga
-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 2 4 6 8 10 Response of PE to PE -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 2 4 6 8 10 Response of PE to BI7DRR -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 2 4 6 8 10 Response of PE to RPUAB -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 2 4 6 8 10 Response of PE to RDEPO -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 2 4 6 8 10 Response of PE to RKREDIT -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 2 4 6 8 10 Response of BI7DRR to PE -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 2 4 6 8 10 Response of BI7DRR to BI7DRR -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 2 4 6 8 10 Response of BI7DRR to RPUAB -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 2 4 6 8 10 Response of BI7DRR to RDEPO -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 2 4 6 8 10 Response of BI7DRR to RKREDIT -.4 .0 .4 .8 2 4 6 8 10 Response of RPUAB to PE -.4 .0 .4 .8 2 4 6 8 10 Response of RPUAB to BI7DRR -.4 .0 .4 .8 2 4 6 8 10 Response of RPUAB to RPUAB -.4 .0 .4 .8 2 4 6 8 10 Response of RPUAB to RDEPO -.4 .0 .4 .8 2 4 6 8 10 Response of RPUAB to RKREDIT -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of RDEPO to PE -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of RDEPO to BI7DRR -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of RDEPO to RPUAB -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of RDEPO to RDEPO -.2 .0 .2 .4 .6 2 4 6 8 10 Response of RDEPO to RKREDIT -.04 .00 .04 .08 2 4 6 8 10 Response of RKREDIT  to PE -.04 .00 .04 .08 2 4 6 8 10 Response of RKREDIT  to BI7DRR -.04 .00 .04 .08 2 4 6 8 10 Response of RKREDIT  to RPUAB -.04 .00 .04 .08 2 4 6 8 10 Response of RKREDIT  to RDEPO -.04 .00 .04 .08 2 4 6 8 10 Response of RKREDIT  to RKREDIT Response to Cholesky  One S.D. Innov ations

## Jalur harga aset
-.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to PE -.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to BI7DRR -.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to RPUAB -.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to LNIHSG -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to PE -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to BI7DRR -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to RPUAB -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to LNIHSG -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to PE -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to BI7DRR -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to RPUAB -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to LNIHSG -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNIHSG to PE -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNIHSG to BI7DRR -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNIHSG to RPUAB -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNIHSG to LNIHSG Response  to  Cholesky  One  S.D.  Innovations

## Jalur Nilai Tukar
-.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to PE -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to BI7DRR -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to RPUAB -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PE to LNKURS .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to PE .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to BI7DRR .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to RPUAB .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of BI7DRR to LNKURS -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to PE -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to BI7DRR -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to RPUAB -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RPUAB to LNKURS .000 .004 .008 .012 .016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNKURS to PE .000 .004 .008 .012 .016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNKURS to BI7DRR .000 .004 .008 .012 .016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNKURS to RPUAB .000 .004 .008 .012 .016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNKURS to LNKURS Response  to  Cholesky  One  S.D.  Innovations