## Guncangan Indikator Makro Terhadap
Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Nilai Tukar
Taufiq Chaidir 1* dan Gusti Ayu Arini 1
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Mataram *email korespondensi : taufiqch@unram.ac.id
Info Artikel ABSTRAK
Kata Kunci:
guncangan, transmisi kebijakan moneter, volatilitas, nilai tukar, kelambanan waktu, vector error corection model
Dinamika  perubahan  indikator  moneter  dalam mekanisme transmisi kebijakan moneter, dipedomani sebagai  instrumen  pengendalian  sasaran  akhir stabilitas harga dan nilai tukar.  Penelitian ini bertujuan untuk  menguji  kelambanan  waktu  (time  lag)  yang dibutuhkan oleh indikator inflasi, jumlah uang beredar (JUB), suku bunga sertifikat Bank Indonesia (rSBI), dan nilai  tukar  (kurs),  sekaligus  untuk  membuktikan guncangan  (shock)  dan  respon  indikator-indikator tersebut dalam transmisi kebijakan moneter pada jalur nilai  tukar  di  Indonesia.  Pendekatan  penelitian  yang digunakan  adalah  pendekatan  kuantitatif  (post positivisme).  Adapun  sumber  data  adalah  data sekunder  time  series  dalam  bentuk  data  bulanan selama  periode  2008.1 – 2016.12.  Model  analisis menggunakan Vector Autoregresive dan Vector Error Corection  Model  (VAR-VECM).  Hasil  pengujian perilaku  data  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel stasioner  dan  berkointegrasi  pada  derajat  1. Mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui jalur nilai  tukar  membutuhkan  time  lag  atau  kecepatan sekitar  6  bulan  hingga  terwujudnya  sasaran  akhir kebijakan  moneter  (inflasi).  Guncangan  (shock) indikator  makro  pada  jalur  nilai  tukar  terhadap perubahan suku bunga SBI relatif lemah, sedangkan indikator nilai tukar (kurs), hanya mampu menjelaskan variasi  inflasi  sebesar  3,15  persen,  lebih  kecil dibandingkan  dengan  porsi  yang  dapat  dijelaskan oleh  indikator  jumlah  uang  beredar  (JUB).  Bank
Indonesia  sebagai  otoritas  moneter  tertinggi,  harus dapat  mendeteksi  volatilitas  nilai  tukar  agar  inflasi dapat dikendalikan pada tingkat yang ditargetkan dan stabil.

## 1. PENDAHULUAN
Kebijakan  moneter  adalah  semua upaya  atau  tindakan  Bank  Sentral  dalam mempengaruhi  perkembangan  variabel moneter seperti uang beredar, suku bunga, kredit dan nilai tukar guna mencapai tujuan ekonomi  tertentu.  Sebagai  bagian  dari kebijakan  ekonomi  makro,  maka  tujuan kebijakan  moneter  adalah  untuk  mencapai pertumbuhan ekonomi, penyediaan lapangan  kerja,  stabilitas  harga  dan keseimbangan neraca pembayaran.
Keempat  sasaran  tersebut  merupakan tujuan akhir kebijakan moneter.
Proses yang menggambarkan perubahan  kebijakan  moneter  karena berubahnya  instrumen  moneter  melalui suatu mekanisme, dalam teori ekonomi dan kebijakan  moneter  dinamakan  sebagai mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter. Transmisi  kebijakan  moneter  merupakan jalur-jalur  ( channels )  yang  dilalui  oleh suatu  kebijakan  moneter  hingga  dapat mempengaruhi  tujuan  akhir  kebijakan moneter.  Mekanisme  transmisi  kebijakan moneter yang standar dimulai dari tindakan bank  sentral  mendeteksi  perubahan  pada instrumen kebijakan moneter. Tindakan ini kemudian mempengaruhi sasaran operasional ( operational target ) dan sasaran  antara  ( intermediate  target )  yang pada akhirnya  mempengaruhi tujuan akhir kebijakan  moneter  ( final  target )  (Warjiyo,
2004).
Mengingat  kompleksitas  dalam  teori ekonomi  moneter,  mekanisme  transmisi kebijakan  moneter  sering  disebut “black box” (Mishkin:1995),  karena  transmisi dimaksud  banyak  dipengaruhi  oleh  tiga faktor,  yaitu:  perubahan  perilaku  bank sentral,  perbankan,  dan  para  pelaku ekonomi dalam berbagai aktivitas ekonomi dan  keuangannya;  lamanya  tenggat  waktu ( time  lag )  sejak  tindakan  otoritas  moneter sampai  sasaran  akhir  tercapai,  serta terjadinya  perubahan  pada  jalur-jalur transmisi moneter itu sendiri sesuai dengan perkembangan  ekonomi  dan  keuangan  di negara yang bersangkutan.
Strategi  kebijakan  moneter  yang kredibel  sangat  bergantung  pada  jalur mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter. Selanjutnya  jalur  mekanisme  transmisi kebijakan  moneter  akan  mempengaruhi stabilitas sistem keuangan, namun kenyataannya  terdapat  indikasi  efek  dari transmisi  masih  lemah  (Bhattacharya, Patnaik dan Shah, 2011). Seperti diketahui bahwa  mekanisme  transmisi  kebijakan moneter dibuat melalaui enam  jalur,  yakni jalur jumlah uang beredar, suku bunga, nilai tukar,  kredit,  harga  aset,  dan  ekspektasi (Mohan,  2006).  Secara  teoritis,  jalur  yang paling dominan dan signifikan adalah jalur suku  bunga,  karena  itu  mempengaruhi pasar  keuangan  melalui  jalur  lainnya. Namun,  secara  empiris  di  negara-negara berkembang,  jika  kondisi  dimana  pasar keuangan  yang  belum  berkembang  dan sistem  perbankan  yang  tidak  efisien, terbukti  bahwa  mekanisme  transmisi melalui suku bunga masih lemah (Moreno, 2008).  Fakta  lain  diungkapkan  bahwa masih  relatif  kurangnya  dana  pinjaman sehingga  berdampak  pada  permintaan agregat dan  lemahnya transmisi pada  jalur kredit,  yang  pada  akhirnya  menciptakan efek  pada  tingkat    bunga  (Bernanke  dan Gertler,  1995,  Mohan,  2006).  Pendapat (Adolf  Son,  2001,  Bjornland,  2005) mengungkapkan  bahwa  pada  jalur  nilai tukar  diakibatkan  adanya  efek  yang signifikan  oleh  sinyal  dan  guncangan transmisi pada instrumen moneter.
Sejak  Agustus  1997  di  Indonesia diberlakukannya  sistem  nilai  tukar mengambang penuh/bebas ( freely floating system ),  dimana  posisi  nilai  tukar  rupiah terhadap mata uang asing (khususnya US dolar)  ditentukan  oleh  mekanisme  pasar. Sejak  masa  itu  naik  turunnya  nilai  tukar (fluktuasi)  ditentukan  oleh  kekuatan pasar. Gambaran pergerakan nilai rupiah seperti tertera dalam grafik berikut.
Tekanan  terhadap  rupiah  pada triwulan ke-empat tahun 2016 secara point to  point  melemah  (terdepresiasi)  sebesar 3,13  persen  menjadi  Rp.  13.473  per  US dolar.  Kondisi  tersebut  diakibatkan  oleh bebera  hal,  antara  lain  adanya  guncangan terhadap kondisi ekonomi globar, perubahan terhadap tingkat suku bunga the FED, kenaikan  terhadap permintaan  valas, baik oleh perseorangan, perusahaan, maupun  oleh  pemerintah  dalam  rangka pembayaran  hutang  luar  negeri pada akhir tahun.  Tekanan  terhadap  nilai  tukar diakibatkan juga oleh guncangan interdependensi  indikator  moneter  jumlah uang beredar, suku bunga,  nilai tukar, dan inflasi.  Untuk  itu  penguatan  kebijakan adalah  dalam  rangka  menurunkan  tekanan inflasi  sehingga  dapat  segera  kembali kepada lintasan sasarannya dan menurunkan  defisit  transaksi  berjalan  ke tingkat  yang  lebih  sehat.  Sebagai  langkah antisipatif ( preemptive ) merespons naiknya tekanan  inflasi,  menaikkan  suku  bunga acuan,  memperkuat  operasi  moneter, memperdalam  pasar  keuangan,  mengelola lalu  lintas  devisa,  dan  menjaga  stabilitas nilai  tukar  rupiah  agar  sesuai  dengan kondisi fundamentalnya (BI, 2013).
Di  negara-negara  maju  sudah banyak  studi  yang  membahasa  indikator nilai  tukar  sebagai  instrumen  yang menentukan mekanisme transmisi moneter (Coibion, 2012, Bernanke dan Blinder,1992,  Eichenbaum  dan  Evans, 1995,  Taylor,  1995,  Sims  dan  Jha,  2006), sedangkan  di  negara-negara  berkembang terutama  di  Indonesia  relatif  sedikit  studi yang  membahas  hal  tersebut.  Terutama masih relatif sedikitnya studi yang meneliti dan  pembuktian  panjangnya  waktu  (time lag).  Seperti  diketahui  bahwa  mekanisme transmisi  kebijakan  moneter  ini  bekerja
memerlukan  waktu  (time  lag).  Time  lag masing-masing  jalur  bisa  berbeda  dengan yang lain. Jalur nilai tukar biasanya bekerja lebih cepat karena dampak perubahan suku bunga  kepada  nilai  tukar  bekerja  sangat cepat.  Kondisi  sektor  keuangan  dan perbankan  juga  sangat  berpengaruh  pada kecepatan  transmisi  kebijakan  moneter. Apabila perbankan melihat risiko perekonomian cukup tinggi, respon perbankan terhadap penurunan suku bunga BI rate biasanya sangat lambat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuktikan berapa lama waktu ( time lag ) guncangan oleh indikator-indikator moneter pada transmisi  kebijakan moneter melalui  jalur  nilai  tukar.    Tujuan selanjutnya dari penelitian ini didasari atas beberapa  pertimbangan  empiris,  pertama  : sebagian  besar  studi  sebelumnya  secara langsung  menggunakan  kerangka  vector autoregresive  (VAR),  tanpa  memasukkan kesalahan  kointegrasi.  Karena  variabel- variabel  makroekonomi  biasanya  tidak stasioner dan tidak berointegrasi pada level. Olah karena itu harus menjadi pertimbangan  untuk  menggunakan  vector error  corection  model  (VECM).  Kedua, sebagian besar studi   tentang masalah efek kebijakan  moneter  di  India,  diterapkan berdasarkan pertimbangan  ukuran  sampel. (Bhattacharya dan Ray, 2007) atau variabel kebijakan tunggal dalam kerangka multivariat  (Bhattacharya,  Patnaik  dan Shah, 2011) atau mereka memilih menggunakan  instrumen  kebijakan  secara terpisah untuk menguji efek dari guncangan kebijakan  (Bhattacharya  dan  Sensarma, 2008).
Satu  kelemahan  dalam  pendekatan VAR yang disorot oleh (Bernanke, Boivin, and Eliasz, 2005), adalah bahwa pendekatan VAR standar hanya membahas dampak  dari  perubahan  tak  terduga  dalam kebijakan  moneter,  yang  lebih  penting bukan efek dari bagian sistematis kebijakan moneter  atau  pilihan  aturan  kebijakan moneter.  Sebagian  besar  kritik  ini  fokus kepada  terbatasnya  jumlah  variabel  yang digunakan dalam estimasi. Untuk
Vol. 1 No. 1, (2019), 54 - 65
mengatasi kelemahan ini  (Bernanke, Boivin,  &  Eliasz,  2005)  menyarankan menggunakan VAR faktor (FVAR) dengan jumlah  data  longitudinal  yang  relatif panjang.
Bagian  pertama  dari  paper  ini seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, Bagian ke-2 membahas literatur review dan kesenjangan  penelitian  (research  gap), Bagian ke- 3 membahas model empiris, dan Bagian  ke-4  membahas  hasil  pembuktian atau  pengujian  empiris,  serta  Bagian  ke-5 simpulan dan saran kebijakan.

## 2. LITERATUR REVIEW
Saeed et  al (2012)  studi  empiris yang berjudul “ An Econometric Analysis of Determinants  of  Exchange  Rate  In Pakistan ” dengan
menggunakan pendekatan  model  dinamik  Autoregresive Distributed  Lag  (ARDL),  kointegrasi  dan ECM,  simpulannya  mendukung  peran faktor  ekonomi  dan  non  ekonomi  dalam penentuan  nilai  tukar  di  Pakistan.  Lebih lanjut  diungkapkan  bahwa  harga  relatif surat  berharga  (saham)  dan  hutang  luar negeri  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap nilai tukar, cadangan devisa relatif berpengaruh negatif dan signifikan terhadap nilai tukar Pakistan.
Ketidakstabilan politik berpengaruh negatif terhadap nilai tukar. Variabel tingkat bunga relatif  jangka  pendek  dan  PDB  riil  relatif tidak  signifikan  terkait  dengan  penentuan nilai tukar.
Moura  (2010)  menguji  model ekonomi  Chile,  Meksiko,  Peru,  Brasil  dan Kolombia, dengan menggabungkan konsep nilai  tukar  dan kebijakan  moneter. Peramalan  hasil  estimasi  menggunakan fungsi  reaksi  dari  Taylor  Rule.  Temuan empiris  diungkapkan  bahwa  suku  bunga merespon  positif  terhadap  kesenjangan GDP,  kenaikan  tingkat  harga  relatif  dan target  inflasi.  Dan  disimpulkan  bahwa penelitian ini didukung dengan menggunakan pendekatan moneter, ketersediaan data, teknik ekonometrik, dan ketepatan dalam spesifikasi model. Terlepas  dari  dukungan  tersebut,  hasil
temuan tetap saja tidak bisa diklaim secara superioritas terhadap pendekatan lain guna menjelaskan perilaku nilai tukar.
Hsieh  (2009)  telah  mempelajari perilaku  Rupiah  Indonesia  per  unit  US Dollar.  Menggunakan  model  Mundell- Fleming,  hasil  penelitian  diungkapkan bahwa nilai tukar dipengaruhi oleh jumlah uang  beredar  secara  signifikan,  tingkat bunga  relatif  dalam  negeri  yang  lebih tinggi,  atau  tingkat  harga  relatif  dianggap sebagai penyebab melemahnya (depresiasi) terhadap nilai tukar Rupiah. Semakin tinggi rasio  pengeluaran  pemerintah  terhadap PDB  atau  kenaikan  harga  saham,    akan menyebabkan menguatnya (apresiasi) terhadap nilai tukar rupiah per US dolar.
Wilson  (2009)  meneliti  nilai  tukar rata-rata  tertimbang  efektif  US  dollar berdasarkan mitra dagang dengan Amerika Serikat. Jumlah uang beredar secara positif berkaitan dengan nilai tukar, dan peningkatan jumlah uang beredar menyebabkan penurunan nilai tukar efektif. Koefisien estimasi tingkat bunga, pengeluaran pemerintah dan defisit terhadap  PDB  secara  negatif  berhubungan dengan nilai tukar efektif
Karim  et  al  (2007)  menggunakan data kuartalan terhadap variabel makroekonomi di Selandia Baru dan mitra dagangnya (Australia, Jepang dan Amerika Serikat). Hasil temuannya mengungkapkan banhwa  guncangan  kebijakan  moneter berdampak  terhadap  nilai  tukar  nominal dan efektif Selandia Baru. Estimasi empiris dari  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa implementasi kebijakan moneter yang ketat menyebabkan menguatnya (apresiasi) nilai tukar nominal dan nilai tukar efektif.
Chin  et  al  (2007)  menguji  versi alternatif  model  moneter  untuk  nilai  tukar Ringgit  Malaysia  per  unit  US  Dollar, menggunakan pendekatan kointegrasi Johansen,  serta  mengacu  kepada  studi Dornbusch  (1978)  bahwa  jumlah  uang beredar  dan  pendapatan  agregat  adalah konsisten,  namun  variabel  tingkat  bunga memiliki tanda positif.
Penelitian  serupa  juga  dilakukan oleh  Maina  Vincent  Gitonga  (2006). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meneliti dampak dari mekanisme transmisi moneter pada  jalur  suku  bunga  di  Kenya,  dengan menggunakan data kuartalan selama periode  2005-2013.  Alat  analisis  yang digunakan  adalah  menggunakan  model VAR,  untuk  menguji  dampak  relatif  dari variabel  yang  berbeda,  yakni  suku  bunga repo, NEER, M3, CPI, GDP, dan tabungan. Hasil  analisis  menemukan  dua  hal  yang menarik, pertama : semua variabel stasioner pada level 1. Kedua : kecuali jumlah uang dalam  arti  yang  luas  (M3),  terdapat pengaruh  yang  signifikan  dan  guncangan yang kuat terhadap gross domestic product (GDP)  dan Consumers  Price  Index (CPI) pada jalur suku bunga, meskipun berpengaruh signifikan namun guncangannya lemah terhadap NEER.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Tomas Havranek and Marek Rusnak (2005) terkait  dengan  lag  transmisi  kebijakan moneter,  menggunakan  meta  analisis. Transmisi kebijakan moneter dalam perekonomian  pada  umumnya  diduga memiliki  lag  dalam  kurun  waktu  yang lama, rata-rata lag transmisi adalah selama dua  puluh  sembilan  bulan,  dan  guncangan kebijakan terhadap harga rata-rata mencapai  0,9  persen.  Sebaliknya  lag transmisi  lebih  lama  terjadi  di  negara- negara  maju  yakni  selama  25-50  bulan, namun  jika  kondisi  ekonomi  setelah terjadinya  masa  transisi,  jumla  lag  adalah selama 10-20 bulan. Hasil temuan selanjutnya  diungkapkan  bahwa  faktor yang  paling  efektif  dalam  menjelaskan heterogenitas perkembangan sektor moneter  adalah  sebagai  akibat  lambannya transmisi kebijakan moneter.
Hyder dan Mehboob (2005)
mengestimasi keseimbangan nilai tukar riil efektif (EREER) terhadap Rupee Pakistan. Berdasarkan  identifikasi  terhadap  derajat keterbukaan ekonomi, peningkatan pengeluaran pemerintah dan keseimbangan neraca  modal,  adalah  indikator-indikator
yang mengakibatkan melemahnya (depresiasi) nilai tukar riil efektif.
Karfakis  (2003)  menguji  model nilai  tukar  mata  uang  Rumania  terhadap US  Dollar  dan  menyimpulkan  bahwa jumlah  uang  beredar  adalah  positif berkaitan  dengan  nilai  tukar.  Kenaikan jumlah  uang  beredar  adalah  sumber  dari melemahnya (depresiasi) nilai tukar domestik. Pendapatan riil adalah berpengaruh  negatif  terhadap  nilai  tukar, sedangkan  inflasi  berpengaruh  positif berkaitan  dengan  nilai  tukar  Rumania terhadap US Dolar.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif ( post positivisme ). Adapun Jenis data yang digunakan  dalam  penelitian  adalah  data sekunder  berupa  data time  series ,  dalam bentuk  data  bulanan  yakni  selama  periode 2008.1  sampai  dengan  peride  2016.12.
Variabel utama dalam penelitian ini adalah inflasi,  suku  bunga  sertifikat  Bank Indonesia  (rSBI),  jumlah  uang  beredar (JUB),  dan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  US dolar (Kurs).
Variabel  utama  tersebut  secara operasional  didefinisikan  sebagai  berikut: (1) Inflasi sebagai ukuran yang menggambarkan  perubahan  tingkat  harga umum  terhadap  harga  barang-barang  dan jasa.  Perubahan  tingkat  harga  umum terhadap barang-barang dan jasa menggunakan  pendekatan  indek  harga konsumen (IHK), dalam satuan prosen. (2) rSBI sebagai ukuran yang menggambarkan suku  bunga  sertifikan  Bank  Indonesia, dinyatakan dalam persen. (3) Jumlah uang beredar, sebagai ukuran terhadap likuiditas perekonomian  dalam  bentuk  jumlah  uang yang diedarkan dalam arti yang luas, dalam satuan milyar rupiah.  (4) Nilai Tukar (kurs valuta asing) suatu ukuran yang menggambarkan  perubahan  nilai  tukar mata  uang  domestik  terhadap  mata  uang asing,  atau  perubahan  nilai  tukar  rupiah terhadap dolar AS yang dihitung
berdasarkan  kurs  tengah.  Nilainya  dalam satuan rupiah per US dolar (IDR/USD).
Model  analisis  yang  digunakan adalah model Vector Autoregresive (VAR). Analisis VAR mula – mula dikembangkan oleh  Christopher  Sims  pada  awal  tahun 1980-an  sebagai  kritiknya  pada  model- model ekonometrik simultan yang komplek (Enders,  1995;  Gujarati,  1995).  Para pengkritik  metode  analisis  VAR  adalah Cooley  dan  Leroy  (1985)  dan  Bernake (1986).  Inti  kritiknya  adalah  interpretasi hasil  analisis  VAR  tidak  bisa  dilepaskan dari suatu model struktural ekonomi makro, untuk  itu  perlu  diintroduksikan  batasan- batasan (restriksi) dalam modelnya. Adapun  skema  tahapan  model  VAR dijelaskan dalam gambar berikut.
Sumber : Ascarya, et al (2008)
Bentuk  umum  model  VAR  adalah untuk  menguji  hubungan  antara  inflasi, rSBI,  JUB,  dan,  nilai  tukar  (kurs).  Pada tahap  awal  kita  mengasumsikan  bahwa VAR  tersebut  mengandung  panjang  lag  1 sampai  i,  sehingga  persamaan  tersebut dapat diformulasikan sebagai berikut.
Inflasi t =  a1  +  α1inflasi t-1 +  α2rSBI t-1 + α3JUB t-1 + α4Kurs t-1 + β1Inflasi t-
i + β2rSBI t-i + β3JUB t-i + β4kurs i + e1t rSBIt      =  a2  +  α1Inflasi t-1 +  α2rSBI t-1 + α3JUB t-1 + α4kurs t-1 + β1inflasi t-i + β2rSBI t-i + β3JUB t-i + β4kurs t-i + e2t JUBt      =  a3  +  α1inflasi t-1 +  α2rSBI t-1 + α3JUB t-1 + α4kurs t-1 + β1inflasi t-i + β2rSBI t-i + β3JUB t-i + β4kurs t-i + e3t
Kurst  =  a4  +  α1inflasi t-1 +  α2rSBI t-1 + α3JUB t-1 + α4kurs t-1 + β1inflasi t-i + β2rSBI t-i + β3JUB t-i + β4kurs t-i + e4t
Dimana  :  ai,  αi,  dan  βi  :  parameter  yang akan di estimasi; t-i = lag ke i
Persamaan  di  atas  mencerminkan bahwa setiap variabel dalam metode model VAR  tergantung  pada  struktur  lag  yang sama  yang digunakan pada setiap  variabel dalam  semua  persamaan,  karena  tidak  ada ristriksi  maka  semua  parameter  α  dan  β adalah nilainya tidak sama dengan nol.
Tahapan pengujian selanjutnya adalah.
a. Pengujian uji akar-akar unit ( Unit
Root s Test )
b. Penentuan Lag Optimal
Untuk mengetahui jumlah lag optimal yang digunakan  dalam  uji  stasioneritas,  berikut adalah kriteria yang digunakan.
Akaike Information Criterion (AIC)  :
−2 ( 1 𝑇 ) + 2(𝑘 + 𝑇)
Schwarz Information Criterion (SIC) : −2 ( 1 𝑇 ) + 𝑘 𝑙𝑜𝑔(𝑇) 𝑇 Hannan-Quinn Information Criterion
(HQ): −2 ( 1 𝑇 ) + 2𝑘𝑙𝑜𝑔 ( 𝑙𝑜𝑔(𝑇) 𝑇 ) dimana
1 =  Nilai  fungsi log  likelihood yang
sama jumlahnya dengan − 𝑇 2 (1 +
𝑙𝑜𝑔(2𝜋) + 𝑙𝑜𝑔 [ 𝜀 ′′ 𝜀 ′
𝑇 ]) ; 𝜀 ′′ 𝜀 ′ merupakan sum of squared residual
T = jumlah obeservasi
k = parameter yang diestimasi c. Pengujian  kointegrasi  menggunakan metode Johansen’s Multivariate Cointegration Test.
d. VECM
Model  VECM  digunakan  jika dalam persamaan terdapat kointegrasi antar variabel atau rank kointegrasi (r) lebih dari nol, jika  data  yang  digunakan  tidak stasioner namun terkointegrasi (Juanda dan Junaidi, 2012).
Adapun  spesifikasi  model  VECM  secara umum  adalah  sebagai  berikut.  (Firdaus, 2017, 172).
∆yt = ∝ 0x +  βxt + ∏ x y t−1 ∑ Гix ∆y t−1 k−1 i=1 + 𝑒𝑡
Dimana : yt : vektor variabel Inflasi, rSBI, JUB, dan kurs
∝ 0x ∶ vektor intercept βxt    ∶ vektor koefisien regresi
t        : time trend
∏ x ∶ kointegrasi jangka panjang
Y t-1 : variabel in-level Гix ∶ matriks koefisien regresi k-1   : ordo VECM dari VAR et      : error term
e. Impulse Response Function (IRF)
f. Forecast
Error Variance Decompisitions (FEVD) , atau  biasa disebut dengan Variance Decomposition .

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Uji Stasioneritas Data
Uji stasioneritas data dilakukan  pada  setiap  variabel  yang digunakan dalam model. Pengujian stasioneritas  digunakan  untuk  menguji stasioneritas  data  agar  terhindar  dari spurious  regression atau  regresi  palsu, sehingga  apabila  masing-masing  variabel bersifat  stasioner  maka  koefisien  dalam model  akan  menjadi  valid.  Pembetukan VECM  dapat  digunakan  apabila  variabel endogen dalam model tidak stasioner pada tingkat level atau 1(0). Dalam menentukan stasioneritas variabel, maka akan digunakan  uji  Augmented  Deckey  Fuller Test.  Data  yang  digunakan  untuk  estimasi VAR/VECM perlu dilakukan uji stasioneritasnya terlebih dahulu. Suatu data dikatakan  stasioner  jika  nilai  rata-rata  dan variannya  untuk  berbagi  lag  yang  berbeda nilainya  adalah  konstan  sepanjang  waktu. Untuk mendekati stasioneritas data inflasi,
suku  bunga  SBI  (rSBI),  jumlah  uang beredar (JUB) dan Kurs dilakukan dengan menggunakan  Augmented  Deckey  Fuller (ADF) Test. Uji ADF yang digunakan pada tingkat  level  maupun  pada first  difference dengan  series  data  bulanan  dari  tahun 2008.1 sampai dengan 2016.12.
Hasil  ADF  test  terhadap  variabel pada tingkat level menunjukkan bahwa dari empat variabel, hanya variabel inflasi yang stasioner,  dan  ketiga  variabel  (rSBI,  JUB, dan  Kurs)  tidak  stasioner.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  nilai  probabilita  untuk inflasi lebih kecil dari alfa 5 persen, dimana probabilita  Inf  sebesar  0,0000.  Dan  untuk ketiga variabel yang lain  memperoleh nilai probability  lebih  besar  dari  alfa  5  persen atau  lebih  besar  dari  0,05,  dimana probabilita  rSBI  sebesar  0,1973;  JUB sebesar  0,9997;  dan  Kurs  sebesar  0,8569. Karena tidak stasioner pada level atau 1(0) maka  dilakukan  uji  ADF  pada first difference .  Berdasarkan  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  semua  variabel  pada tingkat  first  difference  bersifat  stasioner dengan  alfa  5  persen,  dengan  demikian maka  data  yang  telah  stasioner  tesebut dapat  digunakan  untuk  analisis  dengan menggunakan model VAR/VECM.

## Hasil Uji Lag Optimal
Lag optimal merupakan jumlah lag yang  memberikan  pengaruh  atau  respons yang  signifikan.  Isu  tentang  penentuan panjang  lag  optimal  semakin  penting seiring dengan anggapan bahwa pemilihan lag yang tepat akan menghasilkan residual yang bersifat Gaussian, yaitu residual yang terbebas  dari  permasalahan  autokorelasi dan  heterokedastisitas.  Penentuan  panjang lag  optimal  dalam  studi  ini  menggunakan beberapa  krietria  informasi  antara  lain: Likelihood Ratio Test (LR), Final
Prediction Erro r (FPE), Akaike Information  Criterion (AIC)  dan Schwarz Criterion (SC)  serta Hannan-Quinn (HQ). Hasil  VAR  lag order  selection secara lengkap dapat dilihat pada tabel 2.
Hasil  perhitungan  lag  optimal  dari tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  lag optimal  untuk  jalur  nilai  tukar  masing- masing kriteria memiliki nilai referensi lag optimal  yang  berbeda.  Tiga  kriteria  yaitu LR dan FPE serta AIC merekomendasikan lag  enam  sebagai  lag  optimal.  Sedangkan kriteria SC merekomendasikan lag nol dan kriteria  HQ  merekomendasikan  lag  empat sebagai  lag  yang  optimal.  Berdasarkan kriteria  dan  pertimbangan  yang  dijelaskan sebelumnya, maka digunakan lag 6 (enam) sebagai lag optimal.

## Hasil Uji Kointegrasi
Menurut Firdaus (2011), uji kointegrasi  dilakukan  untuk  menentkan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner  pada  level  terkointegrasi  atau tidak.  Uji  kointegrasi  mengimplikasikan bahwa  dalam  sistem  persamaan  tersebut terdapat error  correction model  yang menggambarkan adanya dinamisasi jangka pendek secara  konsisten dengan hubungan jangka
panjangnya.
Kointegrasi mempresentasikan hubungan jangka panjang.  Uji  kointegrasi  dalam  penelitian ini  menggunakan  pendekatan  Johansen dengan  membandingkan trace  statistic dengan  nilai  kritis  sebesar  5  persen.  Jika nilai trace statistic lebih besar dibandingkan  dengan  nilai  kritisnya  maka
terdapat kointegrasi dalam sistem persamaan tersebut (Masyitha, 2012:51).
Hasil  uji  kointegrasi  pada  table  3 menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan kointegrasi. Hal ini dikarenakan nilai trace statistic lebih  besar  dibaningkan  dengan nilai kritisnya. Terkointegrasinya variabel- variabel pengamatan, maka langkah selanjutnya
adalah
pembuktian keseimbangan  jangka  panjang  melalui  uji VECM.
Analisis Hasil VAR/VECM
Hasil  Estimasi  VAR/VECM  Jangka Pendek
Berdasarkan tabel 4 dapat dijelaskan  bahwa  JUB  dalam  jangka pendek berpengaruh positif terhadap Kurs, sedangkan rSBI dan inflasi bernilai negatif masing-masing  sebesar  -149.2563,  dan  - 728.3274.
Makna  dari  hasil  uji  VAR/VECM yang  bernilai  negativ  yaitu  variabel  rSBI dan  inflasi  adalah  mampu  menahan (menguatkan) nilai tukar sebesar 149,2563; dan  728,3274  (cateris  paribus).  Variabel JUB bernilai positif yaitu sebesar 0,003625 persen  yang  bermakna  variabel  tersebut mampu  memicu  melemahnya  nilai  tukar sebesar 0,3 persen (cateris paribus).
Hasil  Estimasi  VAR/VECM  Jangka Panjang
Dalam  jangka  panjang  rSBI  dan JUB  berpengaruh  negatif  terhadap  nilai tukar  yang  ditunjukkan  oleh  hasil  dari  uji VAR/VECM  yaitu  -77,58739  dan  - 0,019657. Angka-angka tersebut bermakna ketika variabel tersebut mengalami kenaikan  sebesar  satu  satuan  (cateris paribus) maka mampu menahan nilai tukar sebesar  77,58739  persen  untuk  rSBI;  dan 0,019657  persen  untuk  JUB.  Sedangkan inflasi  berpengaruh  positif  terhadap  nilai tukar,  ditunjukkan  hasil  uji  VAR/VECM yaitu  sebesar  5244,718,  yang  bermakna bahwa  setiap  inflasi  mengalami  kenaikan sebesar  satu  satuan  maka  mampu  memicu nilai  tukar  sebesar  5244,718  rupiah  per  1 US dollar.

## Innovation Accounting
Innovation Accounting ini mencoba untuk menguraikan bagaimana dan seberapa  besar  pengaruh  shock  atau disturbance terhadap variabel-variabel yang dibentuk dalam persamaan.
Innovation Accounting terdiri dari Impulse Response  Function  (IRF) dan Forecast Error  Variance  Decomposition (FEVD). IRF  berfungsi  untuk  melihat  shock  atau guncangan dari beberapa variabel terhadap inflasi selama periode pengamatan, sedangkan Variance  Decomposition untuk melihat  seberapa  besar  komposisi  dari variabel  tersebut  dapat  menjelaskaan inflasi.
Hasil  Uji  Impulse  Response  Function (IRF)
Uji  IRF  ini  berfungsi  untuk menggambarkan  ekspektasi  k-periode  ke depan  dari  kesalahan  prediksi  suatu variabel  akibat  inovasi  dari  variabel  lain
dan melacak respons saat ini. Jadi, lamanya pengaruh  shock  suatu  variabel  terhadap variabel  lain  sampai  pengaruhnya  hilang atau  kembali  ke  titik  keseimbangan  (Ajija dkk, 2011:168).
Sumber: data sekunder diolah
Impulse Response
akan menunjukkan  respon  suatu  variabel  akibat kejutan  variabel  lainnya  sampai  dengan beberapa periode setelah terjadinya shock. Jika gambar Impulse Response menunjukkan  pergerakan  yang  semakin mendekati titik keseimbangan ( convergence ) atau kembali ke keseimbangan sebelumnya bermakna respon  suatu  variabel  akibat  suatu  kejutan makin  lama  akan  menghilang  sehingga kejutan tersebut tidak meninggalkan pengaruh  permanen  terhadap  variabel tersebut.
Jika  terjadi  guncangan  pada  jalur nilai  tukar  mengalami  trend  yang  negatif artinya adalah variabel tersebut menyebabkan terjadinya depresisai terhadap  nilai  tukar,  sedangkan  jika mengalami  trend  positif  artinya  adalah variabel  tersebut  menyebabkan  terjadinya depresisai terhadap nilai tukar. Secara rinci hasil  IRF  pada  masin-masing  variabel menunjukkan  bahwa  rSBI  pada  awal periode hingga akhir periode menunjukkan trend yang berfluktuatif negatif (melemahkan kurs).  JUB pada awal hingga akhir  periode  menunjukkan  trend  yang berfluktuatif  negatif.  Inflasi  pada  awal periode hingga periode ketujuh
-.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 DRSBI DJUB DKURS DINFLASI Response of DRSBI to Cholesky One S.D. Innovations -10,000 0 10,000 20,000 30,000 40,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 DRSBI DJUB DKURS DINFLASI Response of DJUB to Cholesky One S.D. Innovations -100 0 100 200 300 1 2 3 4 5 6 7 8 9 DRSBI DJUB DKURS DINFLASI Response of DKURS to Cholesky One S.D. Innovations -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 DRSBI DJUB DKURS DINFLASI Response of DINFLASI to Cholesky One S.D. Innovations
berfluktuatif  negatif,  masuk  pada  periode kedelapan hingga akhir periode menunjukkan trend positif dan stabil secara permanen.
Hasil  Uji  Forecast  Error  Variance Decomposition  (FEVD)  atau  Variance Decomposition(VD)
FEVD atau VD digunakan memberikan  informasi  mengenai  proporsi dari  pergerakan  pengaruh shock pada sebuah  variabel  terhadap  variabel  lainnya pada  periode  yang  akan  datang.  Hasil  uji FEVD/  VD  pada    jalur  nilai  tukar  (kurs), adalah sebagai berikut.
(a) Guncangan rSBI terhadap Inflasi Dapat dijelaskan bahwa, pada periode awal (dalam jangka pendek)
guncangan  ( shock )  terhadap  inflasi diakibatkan  oleh  guncangan  rSBI sebesar  0,38  persen,  dan  semakin meningkat sampai  periode  akhir (dalam  jangka  menengah),  guncangan terhadap  inflasi  diakibatkan  oleh guncangan rSBI sebesar 3,7 persen.
(b) Guncangan JUB terhadap Inflasi Dapat dijelaskan bahwa, pada periode awal (dalam jangka pendek)
guncangan  (shock)  terhadap  inflasi diakibatkan  oleh  guncangan  JUB sebesar  9,31  persen,  dan  semakin meningkat sampai  periode  akhir (dalam  jangka  menengah),  guncangan terhadap  inflasi  diakibatkan  oleh guncangan JUB sebesar 18,40 persen.
(c) Guncangan Kurs terhadap Inflasi Dapat dijelaskan bahwa, pada periode awal (dalam jangka pendek) guncangan  (shock)  terhadap  inflasi diakibatkan  oleh  guncangan  kurs sebesar  0,27  persen,  dan  semakin meningkat sampai  periode  akhir
(dalam  jangka  menengah),  guncangan terhadap  inflasi  diakibatkan  oleh guncangan kurs sebesar 3,15 persen. (d) Guncangan terhadap Inflasi Periode pertama (dalam jangka pendek) angka inflasi diakibatkan oleh guncangan yang terjadi oleh perubahan indek harga konsumen sebesar  sebesar 90.05  persen  dan  semakin  menurun pengaruhnya  pada  periode  akhir (jangka menenah) adalah sebesar 74.78 persen. Jadi pada model konvensional, variabel inflasi (IHK) sebagai indicator inflasi (IHK) sebagian besar dipengaruhi  oleh  JUB  sebesar  10.40 persen.
Penjelasan di atas mengindikasikan
bahwa  sepanjang  periode,  yakni  dari periode 1 (selama 1 bulan) sampai dengan periode  akhir  (selama  9  bulan)  guncangan ( shock )  rSBI,  JUB,  dan  Kurs  terhadap inflasi  akan  semakin  besar.  Hal  ini dikarenakan  inflasi  (IHK)  mendapatkan pengaruh  langsung  dari  semua  indikator (indikator  makro)  yang  dijadikan  sebagai instrument  dalam  jalur  moneter,  serta memiliki  kontribusi  adanya  guncangan pada  transmisi moneter.
Jalur  nilai  tukar  berpandangan bahwa  perubahan  nilai  tukar  atau  kurs merupakan  variabel  yang  berpengaruh terhadap tercapainya sasaran akhir kebijakan moneter, khususnya perekonomian terbuka dengan sistem  nilai tukar  mengambang  bebas.  Apabila  bank sentral  menjalankan  kebijakan  moneter yang kontraktif, maka suku bunga nominal domestik  akan  meningkat.  Jika  pada  saat yang sama suku bunga asing (SIBOR) tidak berubah,  maka  perbedaan  antara  suku bunga  domestik  dengan  suku  bunga  luar negeri ( interest rate differential ) meningkat,  hal  ini  akan  medorong capital inflow .  Akibatnya,  nilai  tukar  mata  uang domestik  (rupiah)  akan  terapresiasi  yang selanjutnya  menyebabkan  kegiatan  ekspor akan  menurun,  dan  sebaliknya  kegiatan impor meningkat. Sehingga current account dalam  neraca  pembayaran  akan membaik,  akibatnya  permintaan  agregat
akan menurun dan selanjutnya berpengaruh terhadap inflasi (Boediono, 1998).
Hasil  studi  ini  berbeda  dengan kondisi  yang  disyaratkan  dalam  teori purchasing  power  parity (PPP)  bahwa gejolak  nilai  tukar  berpengaruh  terhadap variablitas  harga  barang-barang  yang diperdagangkan ( tradeabl e) yang
selanjutnya
berpengaruh
terhadap variabilitas inflasi, adalah tidak relevan jika dikaitkan  dengan  kondisi  perekonomian Indonesia  dalam  rentang  waktu  kajian  ini dilakukan. Hal ini terjadi karena nilai tukar Rupiah terhadap US dolar selain dipengaruhi  oleh  faktor  ekonomi  juga dipengaruhi  oleh  faktor  non-ekonomi misalnya faktor sentimen pasar dan gejolak politik.  Di  samping  itu,  teori  PPP  hanya berlaku dalam  jangka panjang (Dornbusch dkk,  2004:  127)  dan  (MacDonald,  1989: 74) serta (Mankiw, 2003: 206).

## 5. SIMPULAN DAN REKOMENDASI
Variabel-variabel makro dalam jalur  nilai  tukar  telah  bekerja  dalam mentransmisikan perubahan kebijakan moneter  melalui  guncangan  instrumen kebijakan  (rSBI,  JUB,  nilai  tukar,  dan inflasi)  hingga  tercapainya  sasaran  akhir kebijakan  moneter  dengan  kecepatan  atau time lag dan kekuatan yang berbeda antara variabel yang satu dengan variabel lainnya.
Mekanisme  transmisi  kebijakan moneter melalui jalur nilai tukar membutuhkan time  lag atau  kecepatan sekitar 6 bulan hingga terwujudnya sasaran akhir kebijakan moneter (inflasi). Respons indikator  makro  pada  jalur  nilai  tukar terhadap  perubahan  instrument  moneter (suku bunga SBI) relative lemah, sedangkan  variabel  utama  pada  jalur  ini yaitu  nilai  tukar  (kurs)  hanya  mampu menjelaskan  variasi  inflasi  sebesar  3,15 persen,  lebih  kecil  dibandingkan  dengan porsi  yang  dapat  dijelaskan  oleh  Jumlah Uang Beredar (JUB)
Rekomendasi  dari  hasil  temuan adalah  Bank  Indonesia  sebagai  otoritas moneter  tertinggi,  harus  dapat  mengelola
dengan baik  volatilitas  variabel  nilai  tukar agar inflasi dapat dikendalikan pada tingkat yang  rendah  dan  stabil.  Karena  UU  No.3 Tahun  2004  tentang  BI  Pasal  7  Ayat  (1) memberi mandat kepada BI untuk menjaga kestabilan nilai rupiah.

## REFERENSI
Ascarya,  Heni  Hasanah,  dan  Noer  A. Achsani. (2008). Perilaku
Permintaan  Uang  dalam  Sistem Moneter  Ganda  di Indonesia. Buletin  Ekonomi,  Moneter  dan Perbankan  Bank  Indonesia  Vol.11 No.1. Jakarta:Bank Indonesia.
Boediono.  (1998).  “Ekonomi  Makro.  Seri Sinopsis  Pengantar  Ilmu  Ekonomi No.  2.  Edisi  Ketiga.  Yogyakarta: Badan  Penerbit  Fakultas  Ekonomi (BPFE) UGM.
Firduas, M. (2017). Aplikasi
Ekonometrika,  Untuk  Data  Panel dan Time Series. IPB, Press. Bogor Maina  Vincent  Gitonga. Analysis  of Interest  Rate  Channel  of  Monetary Transmission Mechanism in Kenya. International  Journal  of  Business and  Commerce  Vol.  4,  No.04  [38- 67]  (ISSN:  2225-2436) Published by  Asian  Society  of  Business  and Commerce Research 38 Warjiyo,  Perry,  dan  Solikin.  (2003). “Kebijkan  Moneter  di  Indonesia”.
Jakarta: PPSK Bank Indonesia.
Warjiyo,  Perry. (2004).  “ Mekanisme Transmisi  Kebijakan  Moneter  Di Indonesia ”. Buku Seri Kebanksentralan  No.11.  Jakarta: Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK).
Adolfson, M (2001) Monetary Policy With
Incomplete  Exchange  Rate  Pass- Through.  Working  Paper  Series, No.127, Sveriges Riksbank.
Bernanke  B  and  Blinder  A  (1992)  The
Federal  Funds  Rate  and  The Channels of Monetary
Transmission.  American  Economic Review 82, 901-921.
Bernanke B and Gertler M (1995) Inside the Black  Box:  The  Credit  Channel  of
Monetary  Policy Transmission.
Journal of Economic Perspectives 9, 27-48.
Berananke  B  and  Mihov  I  (1998)
Measuring  Monetary  Policy.  The Quarterly  Journal  of  Economics
113, 869-902. Bhattacharya I and Ray P (2007) How Do We Assess Monetary Policy
Stance?  Characterisation of  a Narrative  Monetary  Measure  for India.  Economic  and  Political weekly 42, 1201-1210.
Bhattacharya  R,  Patnaik  I  and  Shah  A (2011) Monetary Policy Transmission  in  an  Emerging Market Setting. IMF Working Paper
11/5.
Bhattacharya  I  and  Sensarma  R  (2008) How Effective are Monetary Policy Signals  in  India:  Evidence  from  a SVAR  Model.  Journal  of  Policy Modelling 30, 169-183.
Bjornland  H  (2005)  Monetary  Policy  and Exchange  Rate  Interactions  in  a Small  Open  Economy.  University of Oslo, Department of Economics.
Memorandum No.31.
Coibion  O  (2012)  Are  the  Effects  of
Monetary  Policy  Shocks  Big  or
Small? American Economic
Journal: Macroeconomics 4, 1-32. Chin,  L.,  Azali,  M.  and  Matthews,  K.  G. (2007). The Monetary Approach to Exchange  Rate  Determination  for
Malaysia. Applied
Economic
Letters, 3: 91 - 94.
Eichenbaum M and Evans C (1995) Some Empirical  Evidence  on  the  Effects of  Shocks  to  Monetary  Policy  on Exchange  Rates.  The  Quarterly Journal  of  Economics  110,  975- 1009.
Hyder,  Z.  and  Mehboob,  A.  (2005).
Equilibrium Real Effective Exchange Rate and  Exchange Rate
Misalignment  in  Pakistan.  SBP
Conference 2005. Hsieh,  Wen-jen.  (2009).  Study  of  the Behavior of the Indonesian Rupiah/US  Dollar  Exchange  Rate and Policy Implications. International  Journal  of  Applied Economics,  6(2)  September  2009: 41-50.
Karim, M. S., Lee, M. and Gan, C. (2007). Exchange  Rate  Dynamics  of  New Zealand.  Journal  of  Economic Policy Reforms, 10(3):241-260
Mishkin,  F.S.  (2004). The  Economics  of Money,  Banking  and  Financial
Markets. Seventh Edition. Internasional  Edition,  New  York: Pearson Addison Wesley Longman Mohan R (2008) Monetary Policy Transmission  in  India.  BIS  Papers on  Transmission  Mechanisms  for Monetary  Policy  in  Emerging Market Economies. No.35.
Moreno,  R,  (2008)  Monetary  Policy Transmission  and  Long  Term Interest Rate in Emerging Markets. In  Transmission  Mechanism  for Monetary  Policy  in  Emerging Market Economies. Working Paper No. 35,. BIS.
Sims  C  and  Zha  T  (2006)  Were  there
Regime switches  in U.S. Monetary Policy? American Economic Review 96, 54-81. Taylor J (1995) The Monetary Transmission Mechanism: An
Empirical  Framework.  Journal  of
Economic Perspectives 9, 11-26.
Williamson,  J.  (2009).  Exchange  Rate
Economics.  Open  Econ  Rev,  20:
123-146.
Wilson, I. (2009). The Monetary Approach to Exchange Rates: A Brief Review and Empirical Investigation of Debt Management: Evidence from United  States,  The  Journal  of Business Inquiry, 8(1): 83-99.