Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06

## EFEKTIFITAS MEKANISME TRANSMISI KEBIJAKAN MONETER PADA JALUR SUKU BUNGA PERIODE
2005:07-2010:06
Muhammad Alfian Karyawan PT. Bank Mega Email : muhammad.alfian@bankmega.com

## Abstract
Vector Auto Regression (VAR) is an analysis or statistic method which can be used to predict time series variable and to analyst dynamic impact of disturbance factor in  the  variable  system.  In  addition,  VAR  analysis  is  very  usefull  to  assess  the interrelationship between economics variable. This research through the following test phases: unit root test, optimal lag test, granger causality test, and form a vector auto regression model (VAR). The data used in this research is the Bank Indonesia Certificate  rate  data  (SBI),  interbank  offered  rate  data  (PUAB),  deposit  rate  data (DEP), loan rate data (KDRT) and credit aggregate data (AGKDRT) of Indonesia in the  period  2005:07-2010:06.  The  effectiveness  was  measured  by  two  indicators. They are: (1). how fast or how many time lag needed since the shock of monetary instruments (rSBI) until the realisation of intermediary target of monetary policy (monetary  aggregate).  (2).  How  strong  the  variables  of  Interest  Rate  Channel response the shock of SBI interest rate and other variable. This study used secondary data issued by Bank Indonesia. The result of the study shows that response velocity of variable in Interest Rate Channel towards shock instrument of monetary policy (SBI) until reach the final target about 4 months. While impulse response function of variables in this channel to the shock instrument of monetary policy (SBI) is quiet weak  and  the  main  variable  in  interest  rate  money  market  among  bank  (PUAB) able  to  explain  diversity  intermediary  target  of  monetary  policy  (Monetary Aggregate)  about  2,82%.  This  result  once  shows  a  weak  Granger  causality  and predictive power between PUAB as the operational target with monetary aggregate as the intermediary target of monetary policy. Thus we can conclude that mechanism of monetary policy transmission through Interest Rate Channel is not effective to reach the intermediary target of monetary policy of Indonesia period of 2005:07- 2010:06.
Keyword: Vector Auto Regression (VAR), The Monetary Transmission Mechanism (MTKM), The Interest Rate Channel.
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011

## PENDAHULUAN
BI rate adalah suku bunga kebijakan yang  mencerminkan  sikap  atau  stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI rate diumumkan oleh Dewan Gubernur  Bank  Indonesia  setiap  Rapat Dewan  Gubernur  bulanan  dan  di implementasikan pada operasi moneter yang  dilakukan  Bank  Indonesia  melalui pengelolaan likuiditas ( liquidity management )  di  pasar  uang  untuk mencapai sasaran operasional kebijakan moneter (Bank Indonesia).
merupakan  komponen  dari  permintaan agregat.
Efektifitas  Kebijakan  Moneter  yaitu sejauh  mana  kebijakan  moneter  yang ditempuh  bank  sentral  (apapun bentuknya) memberi dampak positif bagi perekonomian  dan  masyarakat,  dalam arti:  dapat  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi;  dapat  meningkatkan  kesejah- teraan masyarakat; dapat meningkatkan kesempatan  kerja;  dapat  meningkatkan penerimaan devisa negara; serta memberi pengaruh pada kebijakan makro lainnya.
Kebijakan Moneter Suku Bunga Biaya Modal Investasi/ Konsumsi Jumlah Uang Beredar
Mekanisme  transmisi  melalui  jalur suku  bunga  menekankan  bahwa kebijakan moneter dapat mempengaruhi permintaan  agregat  melalui  perubahan suku  bunga.  Dalam  hal  ini  pengaruh perubahan  suku  bunga  jangka  pendek ditransmisikan pada suku bunga jangka menengah-panjang  melalui  mekanisme penyeimbangan  sisi  permintaan  dan penawaran di pasar uang. Perkembangan suku bunga tersebut akan mempengaruhi cost  of  capital “biaya  modal”,  yang  pada gilirannya akan mempengaruhi
pengeluaran  investasi dan konsumsi yang
Gambar 1
Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Suku Bunga
Sumber : Perry Warjiyo (2004)
Efektifitas  kebijakan  moneter  dan stabilitas sistem keuangan dapat dipantau berdasarkan  beberapa  parameter penting  yang  tidak  secara  langsung dikontrol  oleh  bank  sentral.  Parameter tersebut  seperti  elastisitas  penawaran, permintaan  aset  keuangan  (sekuritas) dan  aset  riil  termasuk  juga  suku  bunga deposito  dan  kredit  relatif  lebih  banyak dipengaruhi  oleh  struktur  sistem keuangan  seperti  kondisi  dan  tingkat kecanggihan pasar uang, kompetisi, dan ketersediaan alternatif sumber pembiayaan lainnya (Miller, 2004).
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
Rigiditas suku bunga pinjaman yang terkait  dengan  suku  bunga  pasar seringkali dianggap sebagai penghambat kelancaran  transmisi  aliran  kebijakan moneter dan pergerakan sektor riil yang diharapkan  dapat  mempercepat pemulihan ekonomi.
Selain itu survei perkembangan suku bunga  menunjukkan  bahwa  rigiditas dapat  berasal  dari  faktor  internal maupun eksternal  bank.  Penyebab  dari faktor  internal  bank  antara  lain  adalah struktur  aktiva  produktif  bank  yang sebagian return -nya sangat terpengaruh oleh penurunan suku bunga SBI, sehingga bank  perlu  menahan  penurunan  suku bunga kreditnya untuk mempertahankan profit  margin -nya  dan  bank  masih menyimpan dana lama yang cost of fund - nya  tinggi.  Sementara,  bank  juga diperkirakan  belum  sepenuhnya  dapat menerapkan risk  management yang optimal  sehingga  bank  kurang  mampu menetapkan pricing yang  akurat  untuk masing-masing  debiturnya  (Hadad, 2003).
Sedangkan  faktor  yang  cukup berpengaruh  dari  sisi  eksternal  adalah banyaknya  nasabah  yang  masih menunggu penurunan suku bunga lebih lanjut sebelum memutuskan mengajukan pinjaman  kepada  bank  dan  masih banyaknya proyek debitur/calon debitur yang tidak bankable .
Pendekatan  klasik  Fisher  telah menganalisis  penentuan  tingkat  suku bunga dalam ekonomi dengan mengkaji mengapa  orang-orang  menabung
(mengapa mereka tidak mengkonsumsi semua  sumber  daya  mereka)  dan mengapa  orang  lain  meminjam.  Dalam perekonomian  yang  sederhana,  semua pinjaman  dilakukan  oleh  perusahaan, dengan  tujuan  untuk  investasi.  Faktor penting yang  mempengaruhi mengenai peminjaman  adalah  keuntungan  dari investasi,  yaitu  selisih  positif  antara sumber daya yang digunakan oleh suatu proses  dengan  total  sumber  daya  yang akan  dihasilkan  dimasa  depan.  Jumlah maksimum  yang  akan  diinvestasikan perusahaan tergantung pasa suku bunga, yaitu biaya pinjaman. Perusahaan hanya akan  berinvestasi  sepanjang marginal productivity of capital melebihi atau sama dengan suku bunga. (Fabozzi, 1999).
Berdasarkan latar belakang penelitian permasalahan yang akan dibahas dalam studi ini adalah : Apakah suku bunga SBI memiliki  dampak  terhadap  perubahan tingkat  suku  bunga  Pasar  Uang  Antar Bank (PUAB), suku bunga deposito dan suku bunga kredit danperubahan jumlah kredit yang disetujui bank kepada swasta.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian ini didasari oleh teori-teori mengenai  mekanisme  kebijakan moneter  yang  telah  dikemukakan  oleh berbagai ahli dan penulis buku. Tinjauan pustaka  dilakukan  agar  penulis  dapat memahami  mekanisme  transmisi kebijakan moneter lebih komprehensif. Bahwa  seseorang  yang  tertarik  pada kebijakan moneter seharusnya
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
menyisihkan  lebih  sedikit  waktu  untuk peramalan  ekonomi  dan  lebih  banyak waktu  untuk  implikasi  dari  kejutan peramalannya.  Jika  anda  berada  dalam bisnis peramalan, maka masuk akal jika anda  menyusun  peramalan  dan  analisa dibaliknya.  Bagi  sebagian  kami, peramalan  memberikan  dasar  dalam menentukan kebijakan-kebijakan penting. Seni  sesungguhnya  dari  kebijakan moneter  yang  baik  adalah  mengelola kejutan  (shock)  peramalan  dan  bukan melakukan  hal  yang  telah  jelas  yang diimplikasikan  dari  peramalan  dasar. (William  Poole,  Federal  Reserve  Bank  of St.  Louis  Review,  Mei/Juni  2004  dalam buku Dornbusch, 2008).
Kebijakan Moneter ( Monetary Policy ) Kebijakan  moneter  adalah  tindakan yang  dilakukan  oleh  penguasa  moneter (biasanya  bank  sentral)  untuk  mem- pengaruhi  jumlah  uang  beredar  dan kredit  yang  pada  gilirannya  akan mempengaruhi  kegiatan  ekonomi masyarakat  (Nopirin,  1997).  Arti  yang lebih  luas  kebijakan  moneter  adalah semua upaya atau tindakan Bank Sentral dalam  mempengaruhi  perkembangan variabel  moneter    (uang  beredar,  suku bunga,  kredit  dan  nilai  tukar)  untuk 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.
Idealnya,  semua  sasaran  akhir kebijakan moneter dapat dicapai secara simultan  dan  berkelanjutan.  Namun, pengalaman  di  banyak  negara  menun- jukkan  bahwa  hal  yang  dimaksud  sulit dicapai,  bahkan  ada  kecenderungan bersifat kontradiktif. Misalnya kebijakan moneter yang kontraktif untuk menekan laju  inflasi  dapat  berpengaruh  negatif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Pengalaman  empiris  menunjuk-kan bahwa perekonomian memburuk karena kebijakan moneternya bertujuan  ganda. Untuk  alasan ini, mayoritas Bank Sentral termasuk BI fokus pada  sasaran tunggal yaitu  mencapai  dan  memelihara  inflasi yang rendah dan stabil.

## Kerangka Operasi Kebijakan Moneter
Pada pasal 7 (tujuh) UU No. 3/ 2004 tentang  Bank  Indonesia,  BI  memiliki beberapa instrumen untuk merumuskan dan  menjalankan  kebijakan  moneter untuk mencapai tujuan stabilisasi rupiah. Informasi mengenai perubahan kebijakan  moneter  penting  dan  selalu mendapat  perhatian  pelaku  ekonomi. Karena  setiap  perubahan  ( shock ) kebijakan  moneter  melalui  perubahan instrumen  moneter  akan  direspon  oleh perubahan  perilaku  perbankan  dan pelaku  dunia  usaha  lainnya  yang selanjutnya mempengaruhi tujuan akhir kebijakan  moneter.  Proses  seperti  ini yang menggambarkan suatu mekanisme yang dalam teori ekonomi dan kebijakan
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
moneter dinamakan sebagai Mekanisme Transmisi  Kebijakan  Moneter  (MTKM). Transmisi kebijakan moneter merupakan 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  melalui perubahan ( shock ) 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).

## Instrumen-Instrumen Moneter
Instrumen  pengendalian  moneter merupakan  alat-alat  operasi  moneter yang dapat digunakan oleh Bank Sentral dalam  mewujudkan  tujuan  akhir  yang telah  ditetapkan.  Instrumen-instrumen kebijakan    moneter  (Nopirin,  1997) terdiri dari: 1) Operasi Pasar Terbuka ( Open Market Operation ).
2) Fasilitas Diskonto ( Discount Facility .
3) Giro  Wajib  Minimum  ( Reserve Requirement ).
4) Himbauan Moral ( Moral Suasion ).
Sasaran  Operasional  ( Operational Target )
Sasaran  operasional  merupakan sasaran  yang  ingin  segera  yang  dicapai oleh Bank Sentral dalam operasi moneter. Variabel sasaran operasional digunakan
untuk mengarahkan tercapainya sasaran antara.  Kriteria  sasaran  operasional (Hubbard, 2002) antara lain:
1. Measurability , variabel dapat diukur dalam  periode  yang  pendek  dan variabel  tersedia  dalam  waktu  yang singkat.
2. Controllability ,  variabel  tersebut dapat dikendalikan oleh bank sentral;
3. Predictability ,  variabel  dipilih  dari varibel-variabel  yang  memiliki keterkaitan  dengan sasaran akhir,
Sertifikat Bank Indonesia (SBI) adalah surat  berharga  yang  dikeluarkan  oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka waktu pendek (1, 3, 6 dan 12 bulan)  dengan  sistem  diskonto/  bunga (Warjiyo,  2004).  SBI  merupakan  salah satu  mekanisme  yang  digunakan  Bank Indonesia  untuk  mengontrol  kestabilan nilai Rupiah. Dengan menjual SBI, Bank Indonesia dapat menyerap kelebihan uang primer yang beredar.
Tingkat suku bunga yang berlaku pada setiap  penjualan  SBI  ditentukan  oleh mekanisme  pasar  berdasarkan  sistem lelang.  Sejak  awal  Juli  2005,  BI menggunakan mekanisme “ BI rate ” (suku bunga  Bank  Indonesia),  yaitu  BI mengumumkan  target  suku  bunga  SBI yang diinginkan BI untuk pelelangan pada masa  periode  tertentu.  BI  rate  ini kemudian yang digunakan sebagai acuan para  pelaku  pasar  dalam  mengikuti pelelangan. Sejak Februari 2008, sasaran operasional kebijakan moneter
(penyempurnaan  dari  ITF/ Inflation
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
Targeting Framework ) dicerminkan pada perkembangan  suku  bunga  Pasar  Uang Antar  Bank Ovenight (PUAB  O/N). Pergerakan  di  suku  bunga  PUAB  ini diharapkan  akan  diikuti  oleh  per- kembangan di suku bunga deposito, dan pada  gilirannya  suku  bunga  kredit perbankan.
Sasaran Antara ( Intermediate Target ) Hubungan antara sasaran operasional dan sasaran akhir kebijakan moneter  bersifat  tidak  langsung  dan kompleks  serta  membutuhkan  jangka waktu  ( time  lag )  yang  panjang.  Untuk alasan itu, para ahli moneter dan praktisi Bank  Sentral    mendesain  aturan sederhana ( simple rule ) untuk membantu pelaksanaan kebijakan moneter dengan cara  menambahkan  indikator  yang disebut sebagai sasaran antara.
Sasaran antara merupakan indikator untuk  menilai  kinerjakeberhasilan kebijakan moneter, Hubbard (2002) menetapakan kriteria dalam memilih sasaran antara:
1. Measurability , variabel dapat diukur dalam  periode  yang  pendek  dan variabel  tersedia  dalam  waktu  yang singkat.
2. Controllability ,  variabel  tersebut dapat dikendalikan oleh bank sentral;
3. Predictability ,  variabel  dipilih  dari varibel-variabel  yang  memiliki keterkaitan  dengan sasaran akhir,
Target  antara  yang  paling dikenal  adalah  penawaran  uang  atau jumlah  uang  beredar  yang  diukur  oleh
salah  satu  agregat  moneter.  Variabel sasaran antara meliputi: agregat moneter (M 1dan  M 2), kredit perbankan dan nilai tukar (Hubbard, 1994) dan (Modigliani, 1999).
Sasaran Akhir ( Final Target ) Pada mekanisme transmisi kebijakan moneter  terdapat  tujuan  terakhir  yaitu terjaganya  stabilitas  ekonomi  makro yang  antara  lain  dicerminkan  oleh stabilitas  harga (rendahnya  laju  inflasi), membaiknya  perkembangan output  riil (pertumbuhan  ekonomi),  serta  cukup luasnya  lapangan/  kesempatan  kerja yang tersedia (Miller, 2004).
Sasaran  akhir  kebijakan  moneter  yang ingin  dicapai  oleh  Bank  Sentral tergantung pada tujuan yang dimandatkan oleh UU bank sentral suatu negara. Tujuan akhir kebijakan moneter di Indonesia  mengacu  pada  Pasal 7 ayat (1) UU Nomor 3 Tahun 2004 yang secara eksplisit  bahwa  tujuan  akhir  kebijakan moneter  adalah      mencapai  dan memelihara  kestabilan  nilai  rupiah (stabilitas moneter dalam hal inflasi yang rendah  dan  stabil  serta  nilai  kurs  yang tidak volatil) (Warjiyo, 2004).
Mekanisme  Transmisi  Kebijakan Moneter (MTKM)
Secara  spesifik  Taylor,  1995  (dalam Warjiyo,  2004)  menyatakan  bahwa mekanisme transmisi kebijakan moneter adalah  “ the  process  through  which monetary policy decision are  transmitted into  changes  in  real  GDP  and  inflation ”.
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
? Tujuan Akhir: Inflasi Kebijakan Moneter
Artinya, Menanisme Transmisi Kebijakan Moneter (MTKM) merupakan jalur-jalur yang dilalui oleh kebijakan moneter untuk dapat  mempengaruhi  sasaran  akhir kebijakan  moneter  yaitu  pendapatan nasional  dan  inflasi.  Pada  gambar dibawah  terlihat  kotak  hitam  yang merupakan  area MTKM  atau  jalur-jalur yang dilalui oleh suatu  kebijakan moneter hingga  terwujudnya  tujuan  akhirnya kebijakan moneter yaitu inflasi.
Pada  Jalur  Suku  Bunga Traditional  ( Tradiotional  Interest-Rate Channels ), Mishkin (2009) menjelaskan skema MTKM Jalur Suku Bunga:
Expansionary monetary policy i r + => I‘ => Y
ketika  ekspansi  moneter  dilakukan dengan menurunkan tingkat suku bunga ril  ( i r ),  kemudian  menurunkan  biayaa modal,  selanjutnya  menaikan  penge- luaran  investasi  ( I ),  akhirnyaa meningkatkan  agregar  permintaan  dan menaikan output ( Y ).
Secara    teoritis,    konsep    standar mekanisme    transmisi    kebijakan moneter  dimulai dari ketika bank sentral
Gambar 2 Mekanisme Transmisi Kebijkan Sebagai “ Black Box ”
mengubah  instrumen-instrumennya yang selanjutnya mempengaruhi sasaran operasional, sasaran antara dan sasaran akhir.  Misalnya  Bank    Sentral  (BI) merubahBI rate.
Perubahan tersebut akan mendorong naik  turunnya  pada  pelelangan  suku bunga  diskonto  SBI,  Suku  Bunga  Pasar Uang  Antar  Bank  (Suku  Bunga  PUAB), suku bunga deposito, kredit perbankan, harga  aset,  nilai  tukar  dan  ekspektasi inflasi di masyarakat. Perkembangan ini mencerminkan  bekerjanya  jalur-jalur transmisi moneter yang akan selanjutnya berpengaruh  terhadap  konsumsi  dan investasi,  ekspor  dan  impor  yang merupakan  komponen  permintaan eksternal  dan  keseluruhan  permintaan agregat (Warjiyo, 2004).
Pada awalnya pelaksanaan kebijakan moneter  hanya  ditransmisikan  melalui Jalur Uang ( money channel ).  Tapi,  seiring dengan  kemajuan  di  bidang  ekonomi dan keuangan serta perubahan struktural dalam  perekonomian,  maka  jalur-jalur MTKM berkembang menjadi enam jalur, salah satu di antaranya adalah Jalur Suku Bunga. MTKM melalui Jalur Suku Bunga
Sumber : Perry Warjiyo (2004)
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
menekankan  peranan  perubahan struktur suku bunga di sektor  keuangan. Pengaruh  perubahan  suku  bunga  jangka pendek    ditransmisikan  kepada  suku bunga menengah/panjang yang selanjut mempengaruhi  permintaan  dan  pada akhirnya berpengaruh terhadap inflasi.
Kebijakan  moneter  yang  ditran- smiskan melalui Jalur Suku Bunga dapat dijelaskan dalam dua tahap:
· Pertama, transmisi di sektor keuangan (moneter).    Perubahan  kebijakan moneter  berawal  dari  perubahan instrumen  moneter  (BI rate )  akan berpengaruh  terhadap  perkembangan suku  bunga  SBI,  suku  bunga  PUAB, suku bunga deposito dan suku bunga kredit.  Proses  transmisi  ini  me- merlukan  tenggat  waktu  ( time  lag ) tertentu.
· Kedua, transmisi dari sektor keuangan ke  sektor  riil  tergantung  pada pengaruhnya terhadap konsumsi dan investasi.  Pengaruh  suku  bunga terhadap      konsumsi  terjadi  karena suku  bunga  deposito  merupakan komponen dari pendapatan masyarakat ( income effect ) dan suku bunga kredit sebagai  pembiayaan  konsumsi ( substitution  effect ).  Sedangkan pengaruh  suku  bunga  terhadap investasi  terjadi  karena  suku  bunga kredit  merupakan  komponen  biaya modal.
Indikator  Efektivitas  Mekanisme
Transmisi KebijakanMoneter
Terdapat 2 teori mengenai efektifitas kebijakan  moneter,  yaitu Natural  Rate
Hypothesis dan Rational  Expectation Hypothesis . Natural  Rate  Hypothesis menjelaskan bahwa efektifitas kebijakan moneter hanya berpengaruh pada jangka pendek saja, tidak untuk jangka panjang. Hal  ini  disebabkan  kebijakan  moneter dalam jangka pendek akan meningkatkan output ,  namun  dalam  jangka  panjang masyarakat  akan  sadar  bahwa  upah rilnya turun sehingga output yang semula naik kembali turun. Rational Expectation Hypothesis menjelaskan bahwa kebijakan moneter tidak efektif baik jangka pendek maupun  jangka  panjang,  karena masyarakat  sadar  kebijakan  moneter akan  berdapak  pada  turunnya  upah  ril (Pohan, 2008). Efektivitas MTKM dapat diukur dengan dua indikator, yaitu: 1) Berapa    kecepatan  atau  tenggat waktu ( time lag );
2) Kekuatan variabel-variabel pada jalur tranmsisi moneter dalam merespons shock BI rate hingga  terwujudnya sasaran akhir.
Indikator  kecepatan  diukur  dari berapa time  lag yang  dibutuhkan  oleh variabel-variabel dalam suatu jalur untuk merespons shock instrumen  kebijakan hingga    tercapainya  sasaran  antara (agregat  kredit)  dan  sasaran  akhir (inflasi) (Natsir, 2008).

## Penelitin Terdahulu
Terdapat  beberapa  penelitian terdahulu  yang  berhubungan  dengan penilitian ini, antara lain :

## Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
Dampak  Kebijakan  Bank  Indonesia Berupa Penurunan BI Rate /Suku bunga
SBI  Terhadap  Suku  Bunga  Dana  dan
Kredit  Menggunakan  Metode Vector Autoregression (VAR).  Jurnal  penelitian ini  dipublikasikan  oleh  Kantor  Bank Indonesia  Gorontalo  dalam  rangka penyusunan  Kajian  Ekonomi  Regional dengan  judul  “ Perkembangan  Ekonomi dan Keuangan Daerah Provinsi Gorontalo Triwulan  III-2006 ”.  Variabel  yang digunakan  adalah  suku  bunga  SBI  1 bulan, suku bunga deposito 1 bulan dan suku bunga kredit (modal kerja, investasi dan konsumsi). Kesimpulan penelitian ini adalah  kebijakan Bank  Indonesia dalam hal  ini  menurunkan  BI rate atau  suku bunga  SBI  sudah  cukup  efektif  untuk menurunkan  suku  bunga  perbankan secara  umum.  Namun  perubahannya tidak  serta  merta  pada  saat  yang bersamaan.  Suku  bunga  SBI  direspon oleh  masing-masing  jenis  kredit  secara berbeda-beda. Deposito membutuhkan 4 lag untuk merespon perubahan SBI lebih lama  dibandingkan  perubahan  kredit sebesar 2 bulan setelah perubahan SBI.
Peranan Jalur Suku Bunga Dalam Mekanisme  Transmisi  Kebijakan Moneter  Di  Indonesia  Periode  1990:2- 2007:1  oleh  M.  Natsir.  Kesimpulan disertasinya  adalah  peranan  jalur  suku bunga dalam MTKM di Indonesia efektif mewujudkan  sasaran  akhir  kebijakan moneter  di  Indonesia  periode  1990:2- 2007:1. Variabel yang digunakan adalah Inflasi (INF), suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (rSBI), suku bunga Pasar Uang
Antar  Bank  (rPUAB),  suku  bunga Deposito  (rDEP),  suku  bunga  Kredit (rKDRT)  dan Output  Gap (OG),  dimana seluruh variabel dalam bentuk data tiga bulanan. Melalui jalur ini dibutuhkan time lag  sekitar  10  triwulan  atau  dua  tahun enam bulan hingga terwujudnya sasaran akhir kebijakan respons variabel-variabel pada jalur ini terhadap shock rSBI relatif kuat  dan  variabel  utama  jalur  ini  yaitu rPUAB  mampu  menjelaskan  variasi sasaran akhir kebijakan moneter secara signifikan  yakni  sebesar  63,11%.  Hasil ini sekaligus menunjukkan bahwa rPUAB berfungsi secara efektif sebagai sasaran operasional  kebijakan  moneter  di Indonesia.
Kusmiarso, et al (2001) dan Astiyah (2005)  dalam Bank  Of  International Settlement Paper No. 35 Editor Miranda S. Gultom (2008). Mengenai “Analyses to see  how  the  cost  of  capital,  substitution effects,  and  income  effects  transmit  the change  in  interest  rate  as  a  result  of monetary  policy ”.  Hubungan  tingkat kebijakan  dan  variabel  sektor  riil diselidiki dengan uji Granger dan analisis VAR.  Variabel  yang  digunakan  adalah suku bunga pasar uang antar-bank, suku bunga deposito, dan  suku bunga  kredit. Bukti  empiris  dari  analisis  VAR menunjukkan  bahwa  sebelum  krisis, suku bunga deposito riil dan suku bunga kredit  investasi  riil  sangat  dipengaruhi oleh  tingkat  suku  bunga  pasar  uang antar-bank.  Namun,  Pertumbuhan investasi  lebih  dipengaruhi  oleh  akses tinggi  pinjaman  luar  negeri  dari  pada
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
suku bunga kredit investasi riil. Likuiditas bank  (proxy Loan  to  Deposit  Rasio ) menjadi  relevan  dalam  menentukan tingkat  suku  bunga  antar-bank. Penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa dampak dari suku bunga kebijakan lebih cepat dalam mempengaruhi suku bunga kredit (dalam waktu tiga bulan) daripada suku bunga deposito (dalam waktu enam bulan).  Perilaku  tersebut  berkaitan dengan fakta bahwa suku bunga deposito merupakan biaya bank sedangkan suku bunga  kredit  merupakan  pendapatan bank.  Tanggapan  dan  arah  dari  setiap variabel dalam sistem VAR menunjukkan bahwa  selama  periode  pra-krisis  biaya modal  bekerja  dengan  baik  dalam transmisi  kebijakan  moneter  dengan menggunakan jalur suku bunga. Hal ini dijelaskan  sebagai  selama  periode perbankan  dan  sektor  riil  masih  dalam keadaan  normal,  maka  mereka  dapat memberikan  respon  yang  sebanding dengan kebijakan moneter bank sentral. Setelah  krisis,  respon  suku  bunga deposito  riil, suku bunga kredit riil dan tingkat  suku  bunga  antar-bank  lebih lemah  dibandingkan  dengan  periode sebelum  krisis.  Suku  bunga  kredit investasi  riil,  tidak  berubah  secara proporsional terhadap perubahan suku bunga deposito riil karena kekhawatiran bank  bahwa  tingkat  bunga  yang  lebih tinggi  akan  menyebabkan  debitur ( default )  dan non-performing  loan yang lebih  tinggi.  Pertumbuhan  investasi secara signifikan dipengaruhi oleh suku bunga kredit investasi riil. Demikian juga,
pertumbuhan konsumsi secara signifikan telah didorong oleh suku bunga deposito  riil.  Sektor  riil  menanggapi secara  signifikan  perubahan  tingkat bunga  perbankan  setelah  masa  krisis. Pertumbuhan  investasi  telah  merespon lebih kuat dibandingkan dengan periode sebelum  krisis  terhadap  suku  bunga kredit  investasi  riil  karena  investor memiliki  akses  terbatas  pada  sumber- sumber  pembiayaan  dari  pembiayaan dalam  negeri  yaitu  kredit  dari  bank, pinjaman  luar  negeri  dan  dari  sumber- sumber  lain  seperti  kertas  berharga beresiko  tinggi.  Tingkat  suku  bunga pasar uang antar-bank, likuiditas dan lag yang  menentukan  tingkat  bunga deposito.  Bunga  deposito  dan  kondisi likuiditas  adalah  dua  penentu  perilaku bank  dalam  menentukan  suku  bunga kredit modal kerja. Likuiditas (LDR) telah menjadi faktor yang relevan untuk suku bunga  pinjaman  dalam  periode  pasca- krisis  karena  bank  memiliki  akses terbatas  ke  pendanaan.  Respon  lebih lemah  investasi  dari  suku  bunga  kredit investasi  riil  disebabkan  oleh  inflasi  ke tingkat  yang  lebih  tinggi  dan kekhawatiran  bank  tentang default debitor .  Bukti  survei  ketika  terjadi penurunan  suku  bunga  SBI,  bank-bank mengurangi tingkat deposito mereka dan kepemilikan  portofolio  SBI  dan kemudian  meningkatkan  portofolio pinjaman mereka terutama untuk kredit modal  kerja.  Selain  itu,  bank  cenderung untuk menaikkan suku bunga pinjaman mereka  dan  mengurangi  portofolio
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
pinjaman  mereka  dalam  hal  likuiditas ketat  atau  peningkatan  yang  signifikan dalam suku bunga SBI.
waktu  pendek  (1  bulan)  dengan sistem  diskonto/  bunga,  variabel tersebut diukur dalam persen. 2. Suku Bunga Pasar Uang Antar Bank (PUAB) adalah  tingkat  suku  bunga rSBI rPUAB rDEP rKDRT AGKDRT t t t t

## Gambar 3 Kerangka Pemikiran

## METODOLOGI PENELITIAN

## Data dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah suku  bunga  SBI  1  bulan,  tingkat  bunga pasar  uang  antar  bank  (PUAB),  tingkat bunga  deposito  1  bulan,  tingkat  bunga kredit  (suku  bunga  rata-rata  dari  suku bunga  konsumsi,  modal  kerja  dan investasi) dan agregat moneter  (jumlah kredit  yang  diberikan  bank  kepada sektor  swasta).  Data-data  tersebut merupakan data sekunder  yang berasal dari  Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan Indonesia (SEKI) Bank Indonesia.

## Definisi Operasional Variabel
Definisi  operasional  variabel-variabel penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Suku  Bunga  Sertifikat  Bank Indonesia  (SBI).  Suku  bunga  SBI adalah  surat  berharga  yang dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka
pinjaman  bank  kepada  bank  yang melakukan pinjaman di pasar antar bank  dalam  satu  hari/ Overnight-1 days (O/N).  Suku  bunga  tersebut diukur dalam persen.
3. Suku Bunga Deposito (DEP) adalah tingkat  suku  bunga  yang  berlaku pada  deposito  bank  umum    dengan jangka    waktu    tiga    bulan.    Suku bunga    tersebut    diukur    dalam persen.
4. Suku  Bunga  Kredit  (KRDT)  adalah tingkat  suku  bunga  yang  diber- lakukan  oleh  perbankan  kepada debiturnya yang diukur dalam satuan persen.
5. Agregat  Kredit  (AGKDRT)  adalah jumlah kredit yang disalurkan bank umum  yang  diukur  dalam  satuan miliaran rupiah.

## Metode Analisa Data
Penelitian  dapat    dikelompokkan sebagai    penelitian    eksplanatori.
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
Penelitian eksplanatori adalah penelitian yang  bertujuan  untuk  menganalisis hubungan-hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu  variabel  mempengaruhi  variabel lainnya.Alat  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  pengujian model  VAR.  Dalam  model  ini  setiap variabel dianggap simetris, karena sulit menentukan secara pasti  apakah suatu variabel bersifat eksogen atau endogen. Karena  secara  individual  koefisien didalam  model  VAR  sulit  diintre- pretasikan  para  ahli  ekonometrika menggunakan Impulse Respons (Widardjono,  2009) Teknik analisis yang digunakan adalah properties modelVector
Auto Regression (VAR), yaitu:
1) Impulse Response Function (IRF); 2) Variance Decomposition (VD). Dengan program Eviews 4.1 Aplikasi model  VAR  mensyaratkan  beberapa pengujian,  antara lain: Uji  Stasioneritas, Penentuan Lag  Optimal, Uji  Kausalitas Granger  serta  uji  stabilitas.  Indikator efektivitas  mekanisme  transmisi kebijakan moneter diukur dengan:
1) Berapa kecepatan atau berapa jumlah
tenggat waktu ( time lag );
2) Berapa  kekuatan  variabel-variabel pada masing-masing jalur transmisi.Indikator tersebut diperoleh dari hasil Uji IRF dan Uji VD.
Uji Akar Unit ( Unit Root Test ) Data  deret  waktu  ( time  series ) biasanya  mempunyai  permasalahan
dalam  stasioneritas,  sehingga  dapat menjatuhkan  validitas  dari  parameter yang  diestimasi.  Uji  akar  unit  atau  uji stasioneritas  data  digunakan  untuk melihat  apakah  data  yang  diamati stationer  atau  tidak.  Data Time  series dikatakan stasioner jika secara stokastik data menunjukkan pola yang konstan dari waktu  ke  waktu  atau  dengan  kata  lain tidak  terdapat  peningkatan  atau penurunan  data.  Data  yang  tidak stasioner  akan  menghasilkan  regresi palsu atau lancung ( spuriuos regression ). Spuriuos  regression adalah  regresi  yang menggambarkan hubungan dua variabel atau lebih yang nampak signifikan secara statistik padahal kenyataannya tidak. Model Unit Root Test ...........(1) Jika ñ =  1,  maka  model  menjadi random  walk tanpa trend .  Disini  akan menghadapi  masalah  dimana  varian Y t tidak stasioner. Dengan demikian Y t dapat disebut mempunyai “ unit root ” atau tidak stasioner.  Bila  persamaan  diatas dikurangi pada Y t-1 sisi kanan dan sisi kiri, maka persamaannya menjadi:
..........(2) ..................(3)
Atau dapat ditulis dengan:
................................(4)
Uji  akar  unit  secara  umum  dapat dilakukan  dengan  melihat  secara  grafis ( visual ) apakah terdapat trend dalam data atau tidak, dan melihat varian data pada periode  penelitian.  Jika  data  pada  level tidak  stasioner,  maka  data  dapat
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
dimodifikasi  menjadi  selisih  antar  data sebelumnya  ( first  difference )  sehingga data menjadi stasioner, data ini kemudian disebut terintegrasi pada derajat pertama atau  I(1).  Variabel-variabel  yang  tidak stasioner  pada  level  tidak  dapat digunakan  untuk  melihat  hubungan jangka  panjang  dalam  VAR.  Meskipun penggunaan first  difference dalam  VAR dapat  digunakan,  namun  identifikasi restriksi  jangka  panjang  tidak  dapat dilakukan. Oleh karena itu, kestasioneran data harus diketahui sebelum menggunakan VAR. Penelitian ini menggunakan Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  untuk menguji stasioneritas data. Dalam tes ADF, jika nilai ADF lebih kecil dari Mc Kinnon Critical  Value maka  dapat  disimpulkan bahwa data tersebut stasioner. Jika data berdasarkan  uji  ADF  tidak  stasioner maka solusinya adalah dengan melakukan difference non stationary processes . Hasil series  stasioner  akan  berujung  pada penggunaan VAR dengan metode standar. Sementara  data time  series yang  tidak stasioner  akan  berimplikasi  kepada penggunaan  VAR  dalam  bentuk first difference .  Keberadaan  variabel  yang tidak stasioner
meningkatkan kemungkinan  keberadaan  hubungan kointegrasi antar variabel.

## Uji Lag Optimal
Penentuan lag optimal sangat penting dalam  analisis  yang  menggunakan metode  VAR,  karena  dalam  model  VAR suatu variabel juga dipengaruhi dirinya
sendiri  selain  variabel  lain.  Pengaruh variabel terhadap dirinya sendiri harus tepat  lama  pengaruhnya,  tidak  boleh terlalu  cepat  ataupun  terlalu  lama  agar estimasi  yang  dihasilkan  dapat diandalkan.  Jika  lag  yang  ditetapkan terlalu  panjang  maka  akan  membuang dengan  percuma  derajat  bebas, sedangkan jika lag yang ditetapkan terlalu pendek  maka  akan  meng-akibatkan spesifikasi model yang salah.
Sebelum  menentukan  lag  optimal, perlu dilakukan pengujian lag maksimal. Lag maksimal didapat jika roots memiliki modulus lebih kecil dari satu dan semua terletak dalam unit circle , sehingga akan didapat  bentuk  persamaan  VAR  yang stabil.
Kriteria-kriteria yang dapat digunakan untuk menetapkan besarnya lag  optimal  diantaranya Akaike
Information  Criterion (AIC), Schwarz Information  Criterion (SIC), Hannan- Quinn  Information  Criterion (HQ), Final Prediction  Error (FPE)  dan Likelihood Ratio (LR).

## Uji Kausalitas Granger
Susunan  model  VAR  mempunyai kemiripan dengan uji kausalitas Granger. Perbedaannya,  jika  kausalitas  Granger hanya mempunyai satu variabel endogen, model VAR mempunyai variabel endogen lebih  dari  satu.  Bila  lag  semakin  besar, maka semakin panjang pula model penuh yang digunakan.
......(5)
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
Uji  kausalitas  Granger  bertujuan untuk  mengetahui  hubungan  sebab akibat  (kausalitas)  diantara  variabel- variabel  yang  ingin  diuji.  Uji  kausalitas Granger  pada  penelitian  ini  meng- gunakan VAR Pairwise Granger Causality Test .  Hipotesis  nol  adalah  jika  suatu variabel  tidak  mempunyai  kausalitas dengan  variabel  tertentu.  Hipotesis alternatif nya  adalah  suatu  variabel mempunyai hubungan kausalitas dengan variabel tertentu. Untuk menerima atau menolak  hipotesis  nol  digunakan  nilai probability .  Jika  nilai probability lebih kecil  daripada  nilai  taraf  nyata  tertentu, maka kita mempunyai cukup bukti untuk menolak  hipotesis  nol  dan  menyim- pulkan  bahwa  variabel  tersebut mempunyai  mempunyai  hubungan kausalitas dengan variabel tertentu.

## Vector Auto Regression (VAR)
VAR ( Vector Auto Regression ) pertama kali  dikemukakan  oleh  Sims,  sebagai kritik terhadap persamaan simultan yang cenderung  menggunakan  model  besar, seperti  ditunjukkan  oleh  hasil  studi komisi  Cowles  ( Cowles  commission ), model  Klein  dan,  model  FRB-MIT.  VAR didesain  hanya  menggunakan  variabel- variabel  utama  secara  minimalis,  dan menganggap bahwa semua variabel yang berperan  adalah  variabel  endogen. Metode VAR, menganggap bahwa semua variabel adalah endogen.
VAR  adalah  suatu  metode  yang diciptakan oleh Christopher Sims (1980) dalam  Nachrowi  (2006)  untuk  men-
deskripsikan  hubungan  antara  variabel yang ingin diuji. Sims berpendapat, jika memang  terdapat  hubungan  yang simultan  antar  variabel  yang  diamati, variabel-variabel  tersebut  perlu diperlakukan  sama  sehingga  tidak  ada lagi  variabel  eksogen  dan  endogen. Berdasarkan  pemikiran  inilah  Sims memperkenalkan  konsep  yang  disebut Vector Auto Regression (VAR).
Analisis  VAR  pada  dasarnya  bisa dipadankan  dengan  suatu  model persamaan  simultan,  karena  dalam analisis  VAR  kita  mempertimbangkan beberapa  model.  Perbedaannya  dengan model persamaan simultan biasa adalah bahwa  dalam  analisis  VAR  masing- masing variabel selain diterangkan oleh nilainya  di  masa  lampau,  juga dipengaruhi  oleh  nilai  masa  lalu  dari semua  variabel  endogen  lainnya  dalam model yang diamati.
Menurut  Nachrowi  (2006),  ada beberapa  keunggulan  dari  analisis  VAR dibanding  metode  ekonometri  lainnya antara lain adalah:
1. Model  VAR  adalah  model  yang sederhana  dan  tidak  perlu  mem- bedakan mana variabel endogen dan mana variabel eksogen karena semua variabel  pada  model  VAR  dianggap sebagai variabel endogen.
2. Cara  estimasi  model  VAR  sangat mudah,  yaitu  dengan  menggunakan OLS  pada  setiap  persamaan  secara terpisah.
3. Peramalan menggunakan model VAR
pada  beberapa  hal  lebih  baik
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
dibandingkan  menggunakan  model dengan  persamaan  simultan  yang lebih  kompleks.Variabel  endogen secara  bersama-sama  dalam  suatu model.
Metode  VAR  juga  tetap  mempunyai kelemahan.  Ada  beberapa  kelemahan metode VAR, antara lain:
1. Model  VAR  lebih  bersifat  ateoritik karena tidak memanfaatkan informasi  atau  teori  terdahulu.  Oleh karena itu, VAR sering disebut sebagai model yang tidak struktural.
2. Tidak  mempermasalahkan  per- bedaan variabel eksogen dan variabel endogen,  sehingga  menyebabkan implikasi  kebijakan  yang  kurang tepat.
3. Semua variabel VAR harus stasioner, jika  tidak  stasioner  maka  harus ditransformasi terlebih dahulu.
4. Tujuan  utama  metode  VAR  adalah untuk  peramalan,  oleh  karena  itu metode  VAR  kurang  cocok  untuk analisis kebijakan.

## Uji Stabilitas VAR
Sebelum masuk pada tahapan analisis hasil  dari  Uji Impulse  Respons  Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD), hasil  estimasi  sistem  persamaan  VAR yang  telah  terbentuk  perlu  diuji stabilitasnya melalui VAR stability condition check yang berupa roots of characterictic polynomial terhadap seluruh variabel yang digunakan  dikalikan  jumlah  lag  dari masing-masing VAR.
Stabilitas  sistem  VAR  dilihat  dari inverse roots karakteristik AR polinomial . Hal ini dapat dilihat dari nilai modulus di tabel AR-nomial ,  jika  seluruh  nilai AR- roots di  bawah  1,  maka  sistem  VAR dianggap  stabil.  Uji  stabilitas  VAR dilakukan dengan menghitung akar-akar dari  fungsi polinomial atau  dikenal dengan roots of characteristic polinomial . Jika  semua  akar  dari  fungsi polinomial tersebut berada di dalam unit circle atau jika nilai absolutnya < 1 maka model VAR tersebut  dianggap  stabil  sehingga  hasil IRF dan VD akan dianggap valid.

## Respons  Terhadap  Adanya  Inovasi
( Impulse Response )
Impulse response function menelusuri pengaruh kontemporer dari satu standar deviasi shock dari satu inovasi terhadap nilai-nilai variabel endogen saat ini atau nilai mendatang. Suatu shock dari variabel endogen langsung berpengaruh terhadap variabel itu sendiri dan juga diteruskan terhadap  variabel  endogen  lainnya melalui  struktur  dinamis  dari  VAR. Impulse  response  function (IRF) memberikan  arah  hubungan  dan besarnya  pengaruh  antar  variabel endogen karena menunjukkan pengaruh satu  standar  deviasi  dari shock variabel endogen  terhadap  variabel  endogen lainnya  maupun  variabel  itu  sendiri. Dengan  demikian shock atas  suatu variabel  dengan  datangnya  informasi baru  akan  mempengaruhi  variabel  itu sendiri  dan  variabel-variabel  lainnya dalam sistem.
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
Respons  terhadap  adanya  inovasi merupakan  salah  satu  metode  estimasi pada VAR yang digunakan untuk melihat Respons  variabel  endogen  terhadap adanya pengaruh inovasi ( shock ) variabel endogen  yang  lain.  Indikator  kekuatan variabel  dalam  merespons  shock  suatu variabel  diukur  dengan order  of magnitude . Jika order  of magnitude suatu variabel  semakin  lebar  (jauh  dari  titik keseimbangan),  maka  semakin  kuat variabel  tersebut  merespons shock instrumen  moneter  atau  perubahan variabel  lainnya.  Indikator  untuk kekuatan respons juga dapat dilihat dari Uji VD.
Dekomposisi  Varian  (V ariance Decomposition )
Dekomposisi  varian  merupakan metode lain dari sistem dinamik dengan menggunakan  VAR.  Apabila Respons terhadap  adanya  inovasi  menunjukkan efek  dari  sebuah  kebijakan  ( shock ) variabel endogen terhadap variabel lain. Dekomposisi varian menguraikan inovasi pada sebuah variabel endogen terhadap komponen  goncangan  ( shock )  dari variabel endogen yang lain.
Dengan  kata  lain,  untuk  memahami karakteristik dari perilaku dinamis adalah dengan variance  decomposition .  Jika impulse response functions dapat melacak pengaruh  dari  suatu shock yang  terjadi terhadap  endogenous  variabel  dalam sistem,  maka variance  decomposition memisahkan  varian  yang  ada  dalam variabel  endogen  menjadi  komponen-
komponen shock pada variabel endogen dalam  VAR. Variance  decomposition digunakan  untuk  menyusun  perkiraan error  variance suatu  variabel,  yaitu seberapa besar perbedaan antara variasi sebelum  dan  sesudah shock ,  baik shock yang  berasal  dari  diri  sendiri  maupun shock dari variabel lain atau untuk melihat pengaruh  relatif  variabel-variabel penelitian  terhadap  variabel  lainnya.
Prosedurnya dengan mengukur persentase kejutan-kejutan atas masing- masing variabel.
Variance decomposition menunjukkan kekuatan  hubungan  Granger  causality yang  mungkin  ada  diantara  variabel- variabel.  Dengan  kata  lain,  jika  suatu variabel  menjelaskan  porsi  yang  besar dalam forecast  error  variance dari variabel  lain  atau  sebaliknya,  meng- indikasikan hubungan Granger causality yang kuat.

## Model VAR
Model penelitian mengenai efektivitas MTKMmenggunakan  model Vector  Auto
Regression (VAR). Apabilasemuavariabelyangdilibatkandalam penelitian  ini  dirumuskan  dalam  model VAR,  maka  model  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Dalam  regresi  dengan menggunakan  data  runtut  waktu  ( time series )  adalah  masaalah  data  yang stasioner.  Regresi  yang  melibatkan  dua atau  lebih  data  time  series  yang  tidak stasioner  akan  menghasilkan  regresi lancung  ( Spurious  regression ).  Indikasi
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
awal  terjadinya  regresi  lancung ditunjukan dengan tingginya nilai R 2 dan rendahnya  nilai  statistik Durbin-Watson (DW). Oleh karena itu sebelum melakukan analisis  regresi,  perlu  terlebih  dahulu melakukan uji stasioneritas, apakah pada derajat  nol I(0) stasioner  atau  tidak. Prosedur  yang  dilakukan  untuk melakukan  untuk  menguji  stasioneritas data adalah uji Dickey – Fluller (DF) dan Augmented  Dickey  Fuller (ADF).  Uji  ini dapat  dipandang  sebagai  stasioneritas, karena  pada  intinya  uji  tersebut dimaksudkan untuk mengamati apakah koefisien tertentu dari model otoregresif yang ditaksir mempunyai nilai satu atau tidak. Berdasarkan uji Augmented Dickey Fuller dapat disimpulkan data variabel SBI dan  AGKDRT  (Agregat  Kredit)  tidak stasioner pada derajad nol I(0) sehingga seluruh  variabel  harus  menggunakan data first  difference untuk  pengolahan pda uji granger dan VAR.
SBI t =α 1i +Σβ 1i SBI t-i +Σγ 1i PUAB t-i +Σδ 1i DEP t-i +Σπ 1i KDRT t-i + Σθ 1i AGKDRT t-i +ε t PUAB t = α 2i +Σβ 2i SBI t-i +Σγ 2i PUAB t-i +Σδ 2i DEP t-i +Σπ 2i KDRT t-i + Σθ 2i DAGKDRT t-i +ε t
DEP t = α 3i +Σβ 3i SBI t-i +Σγ 3i PUAB t-i +Σδ 3i DEP t-i +Σπ 3i KDRT t-i + Σθ 3i DAGKDRT t-i +ε t
KDRT t = α 4i +Σβ 4i SBI t-i +Σγ 4i PUAB t-i +Σδ 4i DEP t-i +Σπ 4i KDRT t-i + Σθ 4i DAGKDRT t-i +ε t
DAGKDRT t = α 5i +Σβ 5i SBI t-i +Σγ 5i PUAB t-i +Σδ 5i DEP t-i +Σπ 5i KDRT t-i + Σθ 5i DAGKDRT t-i +ε t

## Hasil Penentuan Lag Optimal
Tabel  2s  menunjukkan  hasil  yang bervariasi,  sehingga  tidak  mudah menentukan lag yang seharusnya dipakai dalam  analisis.  Berdasarkan  HQ  lag
optimal  yang  disarankan  adalah  2, berdasarkan  SC  adalah  1,  berdasarkan AIC adalah 8, berdasarkan FPE adalah 2 dan  berdasarkan  LR  adalah  2. Beragamnya lag mengisyaratkan bahwa lag  yang  digunakan  dalam  persamaan diperbolehkan antara 1 sampai 8. Dalam penelitian ini lag yang digunakan adalah lag 2.

## Hasil Uji Kausalitas Granger
Terdapat  kausalitas  granger  pada variabel  DEP  AGKDRT,  KDRT  AGKDRT. Sedangkan pengaruh satu arah terjadi  pada  DEP  =>  SBI  dan  DEP  => KDRT. Sedangkan variabel lainnya tidak memiliki  hubungan  sama  sekali  adalah SBI # PUAB dan PUAB # DEP.

## Hasil  Tahapan  Pembentukan  Sistem Persamaan VAR
Koefisien  determinasi  ( R 2 Adjusted ) menunjukkan  peran  masing-masing
variabel  dalam  menjelaskan  pengaruh variabel endogen lainnya. R 2 Adjusted dari variabel suku bunga kebijakan moneter (SBI)  adalah  0,6435  artinya  64,35% perubahan  SBI  dapat  dijelaskan  oleh variabel  dalam  model. Standar  error
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
VARIABEL LEVEL FIRST ORDER DIFFERENCE NONE CONSTANT CONSTAN +TREND NONE CONSTANT CONSTAN +TREND SBI [-1.130672] (0.2320) -2.605442 -1.946549 -1.613181 [-1.802572] (0.3757) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-3.199347] (0.0947) -4.124265 -3.489228 -3.173114 [-3.494555] (0.0007) -2.605442 -1.946549 -1.613181 [-3.533172] (0.0104) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-3.405704] (0.0605) -4.124265 -3.489228 -3.173114 PUAB [-1.810692] (0.0670) -2.604746 -1.946447 -1.613238 [-5.142048] (0.0001) -3.546099 -2.911730 -2.593551 [-5.411598] (0.0002) -4.121303 -3.487845 -3.172314 [-13.39268] (0.0000) -2.605442 -1.946549 -1.613181 [-13.38742] (0.0000) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-13.46807] (0.0000) -4.124265 -3.489228 -3.173114 DEPOSITO [-1.593579] (0.1038) -2.607686 -1.946878 -1.612999 [-2.892839] (0.0523) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-3.893507] (0.0185) -4.124265 -3.489228 -3.173114 [-2.682722] (0.0081) -2.605442 -1.946549 -1.613181 [-4.790526] (0.0002) -3.555023 -2.915522 -2.595565 [-4.669087] (0.0022) -4.133838 -3.493692 -3.175693 KREDIT [-0.316874] (0.5671) -2.605442 -1.946549 -1.613181 [-1.647272] (0.4523) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-3.284114] (0.0791) -4.124265 -3.489228 -3.173114 [-3.380354] (0.0011) -2.605442 -1.946549 -1.613181 [-3.358871] (0.0166) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-3.554652] (0.0429) -4.124265 -3.489228 -3.173114 AGG KREDIT [6.342658] (1.0000) -2.604746 -1.946447 -1.613238 [0.997799] (0.9961) -3.546099 -2.911730 -2.593551 [-1.674807] (0.7500) -4.121303 -3.487845 -3.172314 [-1.254407] (0.1905) -2.606911 -1.946764 -1.613062 [-5.579107] (0.0000) -3.548208 -2.912631 -2.594027 [-5.733614] (0.0001) -4.124265 -3.489228 -3.173114 Keterangan:
[  ] Augmented Dickey-Fuller test statistic (  ) Probability Test critical values: *1% level **5% level ***10% level MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Uji Stasioneritas Data
Tabel 1
Panel Unit Root Test
variabel pada model ini adalah 0,255967 artinya kemungkinan kesalahan variabel dalam  model  sebagai  variabel  untuk memprediksi  perubahan  suku  bunga kebijakan moneter (SBI). R 2 Adjusted dari
variabel suku bunga pasar uang (PUAB sebagai sasaran antara) adalah 0,028614 artinya  2,86%  perubahan  PUAB  dapat dijelaskan  oleh  variabel  dalam  model. Standar  error variabel  pada  model  ini
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
V A R   L a g  O r d e r  S e l e c t io n  C r i te r ia
E n d o g e n o u s   va r i a b l e s : D S B I  D P U A B   D D E P   D K D R T   D A G K D R T E x o g e n o u s   v a r ia b le s :  C D a te :  0 2 /0 7 /1 1      T i m e :  2 1 : 4 0 S a m p l e :  2 0 0 5 :0 7  2 0 1 0 :0 6 I n c lu d e d  o b s e rv a t io n s :  5 1 L a g L o g L L R F P E A IC S C H Q 0 - 6 5 1 . 3 8 8 4 N A 1 0 3 9 1 8 .2 2 5 . 7 4 0 7 2 2 5 .9 3 0 1 1 2 5 .8 1 3 0 9 1 - 5 9 9 . 6 3 3 1    9 1 .3 3 2 8 3 3 6 5 9 1 . 8 8 2 4 . 6 9 1 4 9      2 5 . 8 2 7 8 6 *   2 5 .1 2 5 7 3 2 - 5 6 2 . 2 5 6 2      5 8 . 6 3 0 4 7 *      2 3 1 8 2 .4 4 *   2 4 . 2 0 6 1 2 2 6 .2 8 9 4 7      2 5 . 0 0 2 2 3 * 3 - 5 4 4 . 3 7 7 9    2 4 .5 3 8 8 5 3 3 0 4 0 . 4 8 2 4 . 4 8 5 4 1 2 7 .5 1 5 7 2 2 5 .6 4 3 3 8 4 - 5 1 6 . 9 5 3 1    3 2 .2 6 4 3 7 3 4 9 1 3 . 5 7 2 4 . 3 9 0 3 2 2 8 .3 6 7 6 1 2 5 .9 1 0 1 6 5 - 4 7 8 . 6 1 1 5    3 7 .5 8 9 8 5 2 7 0 2 0 . 2 3 2 3 . 8 6 7 1 2 2 8 .7 9 1 3 8 2 5 .7 4 8 8 2 6 - 4 5 6 . 6 0 4 4    1 7 .2 6 0 4 6 4 7 6 4 8 . 4 4 2 3 . 9 8 4 4 9 2 9 .8 5 5 7 2 2 6 .2 2 8 0 6 7 - 4 2 2 . 5 4 5 6    2 0 .0 3 4 5 8 7 0 9 9 1 . 9 1 2 3 . 6 2 9 2 4 3 0 .4 4 7 4 5 2 6 .2 3 4 6 8 8 - 3 7 7 . 4 0 0 0    1 7 .7 0 4 1 9 1 2 1 3 7 3 .8     2 2 .8 3 9 2 1 *   3 0 .6 0 4 4 0 2 5 .8 0 6 5 2 *  i n d ic a t e s   la g  o r d e r   s e l e c te d  b y  th e  c r i te r i o n L R :  s e q u e n t i a l  m o d if ie d  L R  te s t  s ta ti s ti c  ( e a c h   te s t a t  5 %   le v e l) F P E :  F i n a l  p r e d i c t io n  e r r o r A IC : A k a i k e  i n f o rm a t io n  c r i te r i o n S C : S c h w a r z   in fo r m a ti o n   c r i te r io n
H Q :  H a n n a n - Q u i n n  i n fo r m a ti o n  c r i te r i o n
Tabel 2 Lag Optimal Sumber: Data diolah D A G K D R T D D EP D AG KD R T D K D R T D S B I D D EP D KD R T D D EP Gambar 4
Bagan Hasil Kausalitas Granger
adalah  2,018361  artinya  kemungkinan kesalahan variabel dalam model sebagai variabel untuk memprediksi perubahan suku  bunga  pasar  uang  (PUAB). R 2 Adjusted terbesar adalah R 2 Adjusted dari
variabel  suku  bunga  deposito  (DEP), artinya  75,60%  perubahan  DEP  dapat dijelaskan  oleh  variabel  dalam  model. Standar  error variabel  dalam  model  ini adalah  0,198261  artinya  kemungkinan
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
V e c t o r   A u t o r e g r e s s i o n   E s t im a t e s S t a n d a r d   e r r o r s   i n   (   )   &   t - s t a t is t i c s   i n   [   ] D S B I D P U A B D D E P D K D R T D A G K D R T D S B I ( - 1 ) 0 . 4 5 6 2 4 2 0 . 6 3 7 7 8 6 0 .0 2 2 7 9 5 - 0 . 0 0 3 4 4 0 2 3 3 2 . 0 8 7 ( 0 . 1 5 3 6 7 ) ( 1 . 2 1 1 7 2 ) ( 0 . 1 1 9 0 3 ) ( 0 . 0 5 6 2 0 ) ( 9 0 2 2 . 9 3 ) [   2 . 9 6 8 9 8 ] [   0 . 5 2 6 3 5 ] [   0 . 1 9 1 5 1 ] [ - 0 . 0 6 1 2 1 ] [  0 . 2 5 8 4 6 ] D S B I ( - 2 ) - 0 . 1 1 0 2 4 6 0 . 5 2 7 5 7 8 0 .1 9 6 9 1 5 - 0 . 0 9 0 8 1 0 - 8 3 4 2 . 5 2 0 ( 0 . 1 4 7 4 1 ) ( 1 . 1 6 2 3 7 ) ( 0 . 1 1 4 1 8 ) ( 0 . 0 5 3 9 1 ) ( 8 6 5 5 . 4 9 ) [ - 0 . 7 4 7 8 8 ] [   0 . 4 5 3 8 8 ] [   1 . 7 2 4 6 2 ] [ - 1 . 6 8 4 4 4 ] [ - 0 . 9 6 3 8 4 ] D P U A B ( - 1 ) 0 . 0 0 7 8 7 9 - 0 . 2 9 8 8 2 5     0 .0 0 3 8 5 4 0 . 0 0 3 9 6 7 1 5 8 7 . 7 4 0 ( 0 . 0 1 6 1 0 ) ( 0 . 1 2 6 9 6 ) ( 0 . 0 1 2 4 7 ) ( 0 . 0 0 5 8 9 ) ( 9 4 5 . 3 8 9 ) [   0 . 4 8 9 3 3 ] [ - 2 . 3 5 3 7 0 ]   [   0 . 3 0 9 0 5 ] [   0 . 6 7 3 6 2 ] [  1 . 6 7 9 4 6 ] D P U A B ( - 2 ) - 0 . 0 1 3 2 9 7 - 0 . 1 2 0 1 6 1   - 0 . 0 1 3 4 1 2 0 . 0 0 2 7 2 9 4 3 2 . 4 4 8 9 ( 0 . 0 1 3 7 0 ) ( 0 . 1 0 7 9 9 ) ( 0 . 0 1 0 6 1 ) ( 0 . 0 0 5 0 1 ) ( 8 0 4 . 1 4 4 ) [ - 0 . 9 7 0 9 2 ] [ - 1 . 1 1 2 6 9 ]   [ - 1 . 2 6 4 3 4 ] [   0 . 5 4 4 8 3 ] [  0 . 5 3 7 7 8 ] D D E P ( - 1 ) 0 . 7 5 2 4 0 2 - 0 . 4 5 6 1 3 4     0 .7 6 1 8 5 0 0 . 2 2 4 7 6 1 2 1 5 9 0 . 3 6 ( 0 . 1 9 3 0 4 ) ( 1 . 5 2 2 2 0 ) ( 0 . 1 4 9 5 2 ) ( 0 . 0 7 0 6 0 ) ( 1 1 3 3 4 . 9 ) [   3 . 8 9 7 5 7 ] [ - 0 . 2 9 9 6 5 ]   [   5 . 0 9 5 1 9 ] [   3 . 1 8 3 5 9 ] [  1 . 9 0 4 7 8 ] D D E P ( - 2 ) - 0 . 1 5 6 2 0 7 0 . 3 7 4 3 4 2   - 0 . 3 4 5 8 1 0 - 0 . 0 7 1 9 9 0 1 3 2 0 1 . 0 0 ( 0 . 2 1 1 3 3 ) ( 1 . 6 6 6 3 8 ) ( 0 . 1 6 3 6 9 ) ( 0 . 0 7 7 2 9 ) ( 1 2 4 0 8 . 5 ) [ - 0 . 7 3 9 1 7 ] [   0 . 2 2 4 6 4 ]   [ - 2 . 1 1 2 6 4 ] [ - 0 . 9 3 1 4 7 ] [  1 . 0 6 3 8 7 ] D K D R T ( - 1 ) - 0 . 1 3 6 4 4 0 0 . 4 5 7 7 2 4 0 .0 3 8 6 1 9 0 . 2 7 9 4 6 9 - 4 7 8 0 . 7 1 5 ( 0 . 3 6 5 3 1 ) ( 2 . 8 8 0 5 9 ) ( 0 . 2 8 2 9 6 ) ( 0 . 1 3 3 6 0 ) ( 2 1 4 4 9 . 9 ) [ - 0 . 3 7 3 4 9 ] [   0 . 1 5 8 9 0 ] [   0 . 1 3 6 4 8 ] [   2 . 0 9 1 8 0 ] [ - 0 . 2 2 2 8 8 ] D K D R T ( - 2 ) - 0 . 4 7 1 1 1 0 - 1 . 0 6 2 2 4 8     0 .1 1 7 7 0 3 0 . 3 3 5 0 0 1 - 6 6 4 6 4 . 3 8 ( 0 . 3 4 1 6 3 ) ( 2 . 6 9 3 8 5 ) ( 0 . 2 6 4 6 1 ) ( 0 . 1 2 4 9 4 ) ( 2 0 0 5 9 . 4 ) [ - 1 . 3 7 9 0 0 ] [ - 0 . 3 9 4 3 2 ]   [   0 . 4 4 4 8 1 ] [   2 . 6 8 1 2 6 ] [ - 3 . 3 1 3 3 7 ] D A G K D R T ( - 1 ) 3 . 8 8 E - 0 6 6 . 1 1 E - 0 6 5 . 3 4 E - 0 6 4 . 7 1 E - 0 7 0 . 1 1 3 1 4 6 ( 2 . 3 E - 0 6 ) ( 1 . 8 E - 0 5 ) ( 1 . 8 E - 0 6 ) ( 8 . 5 E - 0 7 ) ( 0 . 1 3 5 8 8 ) [   1 . 6 7 5 1 3 ] [   0 . 3 3 4 6 3 ] [   2 . 9 7 8 0 9 ] [   0 . 5 5 6 0 2 ] [  0 . 8 3 2 7 0 ] D A G K D R T ( - 2 ) - 3 . 3 4 E - 0 6 - 1 . 7 4 E - 0 5 1 . 6 3 E - 0 6 3 . 5 2 E - 0 6 - 0 . 0 6 7 7 0 7 ( 2 . 5 E - 0 6 ) ( 2 . 0 E - 0 5 ) ( 1 . 9 E - 0 6 ) ( 9 . 1 E - 0 7 ) ( 0 . 1 4 5 4 4 ) [ - 1 . 3 4 7 6 7 ] [ - 0 . 8 9 0 6 9 ]   [   0 . 8 4 8 8 5 ] [   3 . 8 8 8 2 0 ] [ - 0 . 4 6 5 5 3 ] C - 0 . 0 4 9 1 0 0 0 . 1 3 9 7 1 1   - 0 . 1 1 4 6 6 5 - 0 . 0 7 0 5 2 1 1 3 1 5 1 . 4 4 ( 0 . 0 5 6 5 5 ) ( 0 . 4 4 5 9 4 ) ( 0 . 0 4 3 8 0 ) ( 0 . 0 2 0 6 8 ) ( 3 3 2 0 . 6 0 ) [ - 0 . 8 6 8 2 1 ] [   0 . 3 1 3 3 0 ]   [ - 2 . 6 1 7 7 0 ] [ - 3 . 4 0 9 6 6 ] [  3 . 9 6 0 5 6 ] R - s q u a r e d 0 . 7 0 7 1 4 6 0 . 2 0 2 0 7 5 0 .7 9 9 6 0 2 0 . 7 9 4 8 5 6 0 . 3 9 1 6 7 3 A d j.   R - s q u a r e d 0 . 6 4 3 4 8 2 0 . 0 2 8 6 1 4 0 .7 5 6 0 3 7 0 . 7 5 0 2 6 0 0 . 2 5 9 4 2 8 S u m   s q .   r e s i d s 3 . 0 1 3 8 7 9 1 8 7 . 3 9 3 9 1 .8 0 8 1 4 4 0 . 4 0 3 1 0 8 1 . 0 4 E + 1 0 S . E .   e q u a t i o n 0 . 2 5 5 9 6 7 2 . 0 1 8 3 6 1 0 .1 9 8 2 6 1 0 . 0 9 3 6 1 2 1 5 0 2 9 . 4 9 F - s t a t is t ic 1 1 . 1 0 7 4 8 1 . 1 6 4 9 5 6 1 8 . 3 5 4 3 0 1 7 . 8 2 3 3 2 2 . 9 6 1 7 2 2 L o g   lik e lih o o d 2 . 9 0 5 4 7 2 - 1 1 4 . 7 9 9 1     1 7 . 4 6 6 8 9 6 0 . 2 4 1 1 8 - 6 2 2 . 9 8 1 7 A k a i k e   A I C 0 . 2 8 4 0 1 9 4 . 4 1 4 0 0 3   - 0 . 2 2 6 9 0 8 - 1 . 7 2 7 7 6 1 2 2 . 2 4 4 9 7 S c h w a r z   S C 0 . 6 7 8 2 9 2 4 . 8 0 8 2 7 7 0 .1 6 7 3 6 5 - 1 . 3 3 3 4 8 8 2 2 . 6 3 9 2 4 M e a n d e p e n d e n t - 0 . 0 6 5 6 1 4 0 . 0 4 0 8 7 7   - 0 . 0 4 1 5 7 9 - 0 . 0 2 5 6 1 4 1 3 8 6 7 . 8 9 S . D .  d e p e n d e n t 0 . 4 2 8 6 9 0 2 . 0 4 7 8 7 2 0 .4 0 1 3 9 8 0 . 1 8 7 3 2 2 1 7 4 6 4 . 6 8 D e te r m in a n t  R e s i d u a l C o v a r i a n c e 1 0 4 8 7 .5 0 L o g   L i k e li h o o d   ( d . f .   a d ju s t e d ) - 6 6 8 . 2 4 8 7 A k a i k e   I n f o r m a t i o n  C r i t e r i a 2 5 . 3 7 7 1 5 S c h w a r z   C r it e r i a 2 7 . 3 4 8 5 1 Sumber: Data diolah Tabel 4 Hasil Vector Auto Regression (VAR)
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
kesalahan variabel dalam model sebagai variabel untuk memprediksi perubahan suku bunga deposito (DEP). R 2 Adjusted dari variabel suku bunga kredit (KDRT) adalah  0,750206  artinya  75,02% perubahan  KDRT  dapat  dijelaskan  oleh variabel  dalam  model. Standar  error variabel pada model ini adalah 0,093612 artinya kemungkinan kesalahan variabel dalam  model  sebagai  variabel  untuk memprediksi  perubahan  suku  bunga kredit (KDRT). R 2 Adjusted dari variabel agregat  kredit  (AGKDRT)  adalah 0,259428  artinya  25,94%  perubahan AGKDRT  dapat  dijelaskan  oleh  variabel dalam model. Standar error variabel pada model  ini  adalah  15029,49  artinya kemungkinan kesalahan variabel dalam model  sebagai  variabel  untuk  mem- prediksi  perubahan  agregat  kredit (AGKDRT).
Dalam kajian VAR ini digunakan lag 2 sesuai  dengan  HQ,  LR  dan  FPE,  karena lebih  efisien  dan  efektif.  Efisien  karena cukup  menggunakan  20  periode  waktu yang  akan  datang,  efektif  karena  tetap dapat menunjukkan dampak perubahan suatu instrumen.

## Uji Stabilitas VAR
Sebelum masuk pada tahapan analisis berikutnya,  hasil  estimasi  sistem persamaan  VAR  yang  telah  terbentuk perlu  diuji  stabilitasnya  melalui VAR stability  condition  check yang  berupa roots  of  characterictic  polynomial terhadap  seluruh  variabel  yang digunakan  dikalikan  jumlah  lag  dari
masing-masing  VAR.  Jika  modulus  dari seluruh nilai AR-roots di bawah 1, maka sistem  VAR  dikategorikan  stabil.  Dari Tabel dapat diketahui bahwa semua nilai modulus di tabel AR-nomial berada pada kisaran 0,3196 – 0,8404 dan bernilai di bawah  1,  sehingga  dapat  dikatakan sistem VAR stabil.
Spesifikasi  model  yang  terbentuk dengan  menggunakan Roots  of Characteristic  Polynomial dan Inverse Roots  of  AR  Characteristic  Polynomial diperoleh  hasil  stabil,  hal  ini  dapat ditunjukkan  bahwa  semua  unit  roots berada dalam lingkaran gambar Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial .

## Hasil Implementasi Model VAR
Pada  bagian  ini  merupakan  hasil pengolahan  data  melalui properties dari uji vector  autoregression (VAR)  dalam Eviews  4.1.  Banyak  ahli  ekonometrika mengatakan  bahwa  koefisien  dalam pemodelan  VAR  sulit  untuk  di  analisa sehingga peneliti akan lebih fokus untuk menganalisa Impulse  Respons dan Variance Decomposition.
Uji  Respon  Variabel  ( Impulse Response Functions )
Pada  tahap  ini  diuraikan  mengenai analisis  hubungan  antara  instrumen kebijakan  moneter  (SBI)  dengan  PUAB sebagai  sasaran  operasional  kebijakan moneter.  Gambar  ini  menunjukkan bahwa respons PUAB terhadap shock SBI mengalami  peningkatan  satu  standar deviasi SBI dan mencapai titik tertinggi
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: DSBI DPUAB DDEP DKDRT DAGKDRT Exogenous variables: C
Lag specification: 1 2 Date: 02/16/11   Time: 18:55 Root Modulus 0.791345 + 0.283007i 0.840428 0.791345 - 0.283007i 0.840428 0.029758 + 0.620011i 0.620725 0.029758 - 0.620011i 0.620725 -0.470310 - 0.394285i 0.613720 -0.470310 + 0.394285i 0.613720 0.458733 - 0.212656i 0.505627 0.458733 + 0.212656i 0.505627 -0.153585 + 0.280279i 0.319601 -0.153585 - 0.280279i 0.319601
No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.
Sumber: Data diolah
Gambar 5 Inverse Roots of AR Characteristic
Gambar 6 Response of DPUAB to DSBI
Tabel 5 Uji Stabilitas VAR
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
pada  periode  kesatu  dan  mengalami penurunan pada periode keenam. Setelah periode tersebut PUAB berangsur-angsur menuju posisi keseimbangan (konvergen). Gambar ini juga menunjukkan bahwa diperlukan time lag satu  bulan  bagi  PUAB  untuk  dapat merespon shock SBI  dan respons PUAB terhadap shock SBI relatif lemah.
Pada  tahap  ini  diuraikan mengenai hubungan antara PUAB dengan DEP.  Gambar  ini  menunjukkan  bahwa respons DEP  terhadap  shock  PUAB mengalami  penurunan  satu  standar deviasi  PUAB  yang  mencapai  titik terendah  pada  periode  ketiga  dan mengalami  peningkatan  pada  periode berikutnya setelah terjadi shock . Setelah periode tersebut DEP berangsur-angsur menuju keposisi keseimbangan (konvergen). Gambar ini juga menunjukkan bahwa diperlukan time lag
satu  bulan  bagi  DEP  untuk  dapat merespon shock PUAB  , respons DEP terhadap shock PUAB relatif lemah.
Pada  tahap  ini  diuraikan mengenai  analisis  hubungan  antara KRDT  dengan  DEP.  Gambar  ini menunjukkan  bahwa respons KRDT terhadap shock DEP  mengalami peningkatan  satu  standar  deviasi  DEP yang  mencapai  titik  tertinggi  pada periode kedua setelah terjadi shock . Pada periode kesepuluh mengalami penurunan hingga  periode  keduapuluh.  Setelah periode  tersebut,  KRDT  berangsur- angsur  menurun  menuju  posisi keseimbangan. Dari gambar ini tampak bahwa  diperlukan time  lag satu  bulan bagi KRDT untuk dapat merespon shock DEP  dan respons KRDT  terhadap shock DEP relatif kuat.
Pada  tahap  ini  diuraikan  mengenai analisis hubungan antara Agregat Kredit AGKDRT  dengan  KRDT.  Gambar  ini
Gambar 7
Response of DDEP to DPUAB
Sumber: Data diolah
Sumber: Data diolah
Gambar  8
Response of DKDRT to DDEP
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
menunjukkan  bahwa respons AGKDRT terhadap shock KRDT  mengalami penurunan sebesar satu standar deviasi KRDT yang mencapai titik terendah pada periode ketiga setelah terjadi shock dan mengalami  peningkatan  pada  periode keempat.  Setelah  periode  tersebut AGKDRT  berangsur-angsur  menuju posisi  keseimbangan.  Gambar  ini  juga menunjukkan bahwa diperlukan time lag satu  bulan  bagi  AGKDRT  untuk  dapat merespon shock KRDT  dan respons
AGKDRT  terhadap shock KRDT  relatif kuat.
Dari  hasil  analisis  tersebut, dapat dikatakan bahwa MTKM moneter melalui  Jalur  Suku  Bunga,  sejak  dari perubahan  kebijakan  moneter  melalui shock SBI  hingga  terwujudnya  sasaran Agregat Kredit Perbankan untuk sektor swasta  membutuhkan  tenggat  waktu ( time lag ) atau dengan kecepatan 4 bulan.
Untuk jelasnya mengenai time  lag sejak dari shock SBI  hingga  terwujudnya sasaran antara agregat kredit (investasi sektor swasta).
Dari tabel terlihat bahwa pada periode pertama,  variasi  SBI  yang  dapat dijelaskan oleh SBI sendiri adalah sebesar 100%.  Hingga  dua  puluh  periode mendatang  variasi  SBI  yang  dapat dijelaskan  oleh  SBI  sendiri  makin menurun menjadi 42,75%. Terlihat juga pada  tabel  yang  sama  bahwa  pada periode  pertama,  variasi  PUAB  yang dapat dijelaskan oleh SBI adalah sebesar 1,07%.  Hingga  dua  puluh  periode mendatang  variasi  PUAB  yang  dapat dijelaskan oleh SBI makin naik menjadi 1,97%.  Dari  tabel  terlihat  juga  bahwa pada periode pertama, variasi DEP yang dapat dijelaskan oleh SBI adalah sebesar 25,06%.  Hingga  dua  puluh  periode mendatang  variasi  DEP  yang  dapat dijelaskan oleh SBI makin naik menjadi 28.59%.  Dari  tabel  terlihat  juga  bahwa pada periode pertama, variasi KDRT yang dapat dijelaskan oleh SBI adalah sebesar 25,26%.  Hingga  dua  puluh  periode mendatang  variasi  KDRT  yang  dapat dijelaskan  oleh  SBI  makin  menurun menjadi 16,23%. Selain itu, variabel SBI tidak memiliki granger causality dengan variabel PUAB, DEP, KDRT dan AGKDRT.

## SIMPULAN  DAN  IMPLIKASI KEBIJAKAN
Gambar 9 Response of DAGKDRT to DKDRT
Sumber: Data diolah
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
Hasil Uji Kontribusi Variabel ( Variance  Decomposition )
Period DSBI ? DSBI DSBI ? DPUAB DSBI ? DDEP DSBI ? DKDRT 1 100.0000 1.073553 25.05693 25.26231 2 84.10601 1.123769 24.69983 27.97804 3 73.27652 1.807879 30.09729 18.83055 4 69.58561 1.802674 32.73252 19.26198 5 69.00113 1.915817 31.58162 17.53618 6 68.07995 1.965450 30.96169 16.92336 7 67.12299 1.965013 30.66205 16.90075 8 66.17807 1.965390 30.31869 16.85370 9 65.31175 1.965284 29.85190 16.82169 10 64.63716 1.965312 29.42052 16.69325 11 64.18325 1.965207 29.07697 16.55054 12 63.91932 1.965663 28.85112 16.41288 13 63.77554 1.965705 28.73450 16.32125 14 63.70733 1.965808 28.68465 16.26926 15 63.66802 1.965907 28.66511 16.24898 16 63.63330 1.965963 28.65289 16.24512 17 63.59721 1.965987 28.63874 16.24553 18 63.56288 1.965985 28.62140 16.24456 19 63.53453 1.965980 28.60400 16.24052 20 63.51449 1.965977 28.58977 16.23484

## Tabel 6

## Variance Decomposition
Peranan  jalur  suku  bunga  dalam MTKM  di  Indonesia  (setelah  di- berlakukannya  BI  rate  pada  Juli  2005) efektif mewujudkan pertumbuhan kredit periode  2005:07-2010:06.  Melalui  jalur ini  dibutuhkan time  lag sekitar  4  bulan hingga terwujudnya pertumbuhan kredit di  sektor  swasta. Respons variabel- variabel  pada  jalur  ini  terhadap shock suku  bunga  SBI  relatif  lemah  masing- masing  membutuhkan  satu time  lag untuk  merespon shock SBI.  Selain  itu, untuk melakukan forecast agregat kredit variabel penentunya adalah suku bunga pasar  uang  antar  bank,  suku  bunga deposito dan suku bunga kredit. Dimana
kontribusi  variabel  masing-masing variabel  terhadap  agregat  kredit  terus meningkat dari periode pertama hingga periode ke dua puluh. Sesuai dengan uji unit root test yang tidak  stasioner  pada kondisi level (tidak  terkointegrasi) sehingga  tidak  dapat  menganalisa apakah kebijakan moneter berpengaruh pada jangka panjang. Pada hasil Impulse Respons diketahui  bahwa  sasaran operasional  merespon  lemah  terhadap perubahan  variabel  kebijakan  moneter dan agregat kredit memiliki respon yang relatif  kuat  terhadap  perubahan  suku bunga perbankan. Sedangkan, pada tabel dekomposisi  variasi  dapat  disimpulkan
Sumber: Data diolah
Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, Agustus 2011
bahwa  kebijakan  moneter  dapat menjelaskan  variasi  dari  sasaran operasional dan sasaran antara, variabel kebijakan  moneter  juga  mampu menjelaskan  perubahan  suku  bunga perbankan.
Berdasarkan  kesimpulan  dari  hasil pembahasan, penulis dapat memberikan saran sebagai berikut : 1. Mendorong suku bunga kredit hingga level  satu  digit  seperti  yang diinginkan  sektor  swasta  sehingga kebijakan moneter pada bunga pasar lebih efektif;
2. Senantiasa  menjaga dan  mengawasi efisiensi  perbankan  agar  reaksi optimal terhadap shock SBI (atau BI
rate sebagai stace /  sikap  kebijakan moneter);
3. Membuat  kebijakan  yang  dapat mengurangi biaya dana ( cost of fund ) yang masih mahal bagi sektor swasta untuk mendapatkan modal dari bank.
4. Mengkaji  pengaruh  besarnya  aliran dana  asing  yang  masuk  terhadap perubahan  di  pasar  uang  dan pengaruh Initial Public Offering (IPO) sebagai  sumber  pendapatan  modal perusahaan  selain  dari  kredit perbankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Nopirin. (1997). Ekonomi Moneter. Buku 1 Edisi Keempat. Cetakan Kelima.
BPFE-Yogyakarta. Yogyakarta.
Fabozzii,  Frank  J.  Modigliano,  Franco. Ferri, Michael G. (1999). Pasar dan Lembaga  Keuangan .  Buku  Satu Edisi  Pertama.  Penerbit  Salemba Empat. Jakarta. Hubbard,  Glend.  (1994). Money  The Financial  System  And  The Economy Fourth Edition, International  Edition .  Addison- Wesley  Publishing Company,  Inc.
USA.
——————————  (2002). Money The  Financial  System  And  The Economy Fourth Edition, International  Edition .  Addison- Wesley  Publishing Company,  Inc.
USA.
Hadad,  Muliaman  D.  Santoso,  Wimboh. dan Besar, Dwityapoetra S. (2003). Studi Biaya Intermediasi Beberapa
Bank  Besar  di  Indonesia:  Apakah Bunga  Kredit  Bank  Umum
Overpriced? . (http:// www.bi.go.id/NR/rdonlyres/ B90F9B4F-E1CE-4656-9135-
4 4 6 9 4 D 6 B 0 3 8 4 / 7 8 3 2 / Studibiayaintermediasibbrpbankbesar.pdf). Miller, Rogger LeRoy. VanHoose, David D. (2004). Money,  banking  and Financial Markets, Second Edition. South-Western Thomson Learning. Ohio, United States. Warjito,  Perry.  (2004). Bank  Indonesia; Bank  Sentral  Republik  Indonesia Sebuah Pengantar. Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan Bank Indonesia. Jakarta.
Efektifitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Pada Jalur Suku Bunga Periode 2005:07-2010:06
Nachrowi,  D.  Nachrowi  dan  Usman, Hardius.  (2006). Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika Untuk  Analisis  Ekonomi  dan Keuangan. Lembaga  Penerbit Fakultas  ekonomi  Universitas Indonesia. Jakarta. Widardjono, Agus. (2007). Ekonometrika
Teori dan Aplikasi Untuk Ekonomi
Dan  Bisnis  Edisi  Kedua .  Penerbit Ekonosia  Fakultas  Ekonomi  UII. Yogyakarta. Goeltom, Miranda S. (2008). Mekanisme transmisi  kebijakan  moneter  di Indonesia  (Krisis  1997/1998  - 1999/2000  dan  Setelah  krisis 2000:01 - 2005:03) . BIS Papers No 35.  Bank  Of  International
Settlement. Natsir,  M.  (2008). Peranan  Jalur  Suku Bunga Dalam Mekanisme Transmisi  Kebijakan  Moneter  Di Indonesia . (http:// jurnal.unhalu.ac.id/download/
Pe ra n a n - J a lur -S u k u - B u n ga - dalam-Mekanisme-Transmisi-
K e b i j a k a n - M o n e t e r - d i - Indonesia.pdf). Dornbusch, Rudiger. Stanley Fischer. Dan Richard Startz. (2008). Makroekonomi, Edisi 10 . McGraw- Hill. New York, AS. Pohan,  Aulia.  (2008). Kerangka Kebijakan Moneter & Implementasinya Di Indonesia . PT. Rajagrafindo Persada. Jakarta.
Bank  Indonesia.  (2009). Inflation Targeting  Framework  (ITF) . Kantor Bank Indonesia Surabaya. Mishkin,  Frederic  S.  (2009). The Economics of Money, Banking and Financial Markets –97 th ed. Person Addition-Wesley.  United  State  of America.