## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Vol 8, No 1 (2024): Maret, 754-762
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Webite: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v8i1.1711
Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)

## Yolanda Sari*, Faradilla Herlin, Selly Havilla
Universitas Muhammadiyah Jambi *Correspondence: yolandasari2711@gmail.com
Abstrak. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate (BI 7 DRRR) terhadap Inflasi di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang mencakup BI Rate, BI 7 DRRR dan Inflasi selama tahun 2011-2022 dan diperoleh dari website resmi Bank Indonesia. Metode penelitian yang digunakan yaitu pendekatan  deskriptif kuantitatif dengan alat  analisis Vector Autoregression (VAR). Hasil  penelitian menyatakan bahwa BI Rate memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap inflasi di Indonesia, sedangkan BI 7  DRRR memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap inflasi di Indonesia dengan alpa 5%.

## Kata Kunci: BI Rate, BI 7 DRRR, Inflasi, VAR
Abstract. This research aims to investigate and analyze the influence of the BI Rate and BI 7 Day Reverse Rate (BI 7 DRRR) on Inflation in Indonesia. The study utilizes secondary data covering BI Rate, BI 7 DRRR and Inflation for the period 2011- 2022,  obtained  from  the  official  website  of  Bank  Indonesia.  The  research  employs  a  quantitative  desciptive  approach, employing  Vector Autoregression  (VAR)  as  the  analytical  tool.  The  findings  indicate  that  the  BI  Rate  has  a  positive  and significant impact on inflation in Indonesia, whereas BI 7 DRRR exhibits a negative and insignificant influence on inflation in Indonesia at a 5% significance level.

## Keywords: BI Rate, BI 7 DRRR, Inflation, VAR

## PENDAHULUAN
Fenomena inflasi adalah salah satu indikator  perekonomian yang menjadi perhatian penting oleh para ekonom. Ketika terjadi ketidakstabilan sosial, politik, dan ekonomi baik di dalam maupun di luar  negeri,  tingkat  inflasi  yang  tetap  rendah  akan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  positif. Sebaliknya, tingkat inflasi yang tinggi dapat mengakibatkab gangguan pada stabilitas sosial dan politik serta  memberikan  dampak  negatif  pada  perekonomian.  Dampak  negatif  tersebut  diantaranya mengurangi  investor  untuk  menanam  modalnya,  tidak  terjadinya  pertumbuhan  ekonomi,  distribusi pendapatan memburuk (tidak seimbang) dan daya beli masyarakat berkurang. Salah satu yang menjadi perhatian pemerintah adalah inflasi, karena inflasi menyebabkan tabungan domestik yang merupakan sumber dana investasi bagi negara-negara berkembang menjadi berkurang, inflasi juga mengakibatkan terjadinya  defisit  neraca  perdagangan  dan  utang  luar  negeri  serta tingkat  bunga  nominal meningkat sehingga  mempengaruhi  tingkat  investasi  yang  akan  mempengaruhi  tingkat  pertumbuhan  ekonomi tertentu. Oleh karena itu, inflasi yang rendah tingkatannya atau kurang dari sepuluh persen setahun inilah yang diharapkan dan diupayakan oleh pemerintah.
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)

## Sumber: data olahan

## Gambar 1 Tingkat Inflasi Indonesia
Gambar 1 menunujukkan bahwa pertumbuhan inflasi tertinggi terjadi di bulan januari tahun 2011 yakni sebesar 7,02 % dan terendah pada bulan desember yakni 3,79 %. Inflasi setiap bulannya mengalami fluktuasi dan mencapai inflasi tertinggi pada bulan Agustus tahun 2013 yakni sebesar 8,79 %. Pada tahun 2022 inflasi terendah terjadi di bulan Januari 2022 yakni sebesar 2,18% dan pada bulan Desember 2022 sebesar 5,51%. Sepanjang tahun 2022 inflasi paling rendah terjadi di bulan Agustus yakni  sebesar  4,69%,  inflasi  tersebut  terealisasi  sedikit  di  atas  perkiraan  Bank  Indonesia,  terutama diakibatkan harga beras dan cabai yang masih tinggi hingga akhir tahun. Capaian ini tidak terlepas dari peran kebijakan Bank Indonesia dalam mengelola permintaan domestik, menjaga stabilitas nilai tukar, serta semakin baiknya koordinasi kebijakan pengendalian inflasi antara Bank Indonesia dan pemerintah, meskipun inflasi meningkat dari sisi biaya yang diatur pemerintah dan naik turunnya harga pangan.
Suku bunga adalah harga dari sebuah pinjaman yang mencerminkan jumlah yang dibayar oleh peminjam dan jumlah yang diterima oleh pemberi pinjaman atas tabungan mereka (Mankiw, 2006). Suku bunga merupakan instrumen yang dapat meredam inflasi karena salah satu yang mempengaruhi perubahan inflasi adalah suku bunga acuan Bank Indonesia atau BI Rate. Saat suku bunga antar bank mengalami  peningkatan  artinya  Bank  Indonesia  telah  menaikkan  suku  bunga  acuan.  Suku  bunga memainkan  peran  penting  dalam  industri  perbankan  karena  diterapkan  pada  pinjaman.  Meskipun tingkat suku bunga pinjaman ditetapkan oleh Bank Indonesia sebagai otoritas tertinggi dalam industri perbankan, namun tingkat suku bunga ditetapkan oleh bank tidak boleh melebihi ketentuan yang telah ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia.  Bank  Indonesia  memiliki  seperangkat  kebijakan  yang  dapat mempengaruhi tingkat inflasi untuk mengatur stabilitas harga dan pertumbuhan ekonomi.
Pada saat BI Rate meningkat, maka suku bunga kredit dan deposito akan mengalami kenaikan, ketika suku bunga deposito naik, masyarakat cenderung menyimpan uangnya di bank sehingga jumlah uang  beredar  menjadi  berkurang.  Kenaikan  suku  bunga  kredit  mengakibatkan  para  pelaku  usaha mengurangi  investasinya  karena  semakin  tingginya  biaya  modal.  Hal  inilah  yang  dapat  meredam aktivitas ekonomi dan mengurangi tekanan inflasi (Yodiatmaja, 2012).

## Sumber: data olahan

## Gambar 2 BI Rate di Indonesia
Gambar 2 grafik BI Rate menunjukkan pertumbuhan yang berfluktuasi dengan nilai tertinggi sebesar 7,5%  pada tahun 2014 dan 2015. Pada bulan Januari tahun 2015 BI Rate menunjukkan angka sebesar 7,75%. Pada 17 Desember 2015, keputusan yang diambil dalam Rapat Dewan Gubernur (RDG) Bank Indonesia adalah untuk mempertahankan BI rate pada tingkat 7,50%. Bank Indonesia menilai bahwa  pelonggaran  kebijakan moneter  dapat  dilakukan lebih lanjut  karena stabilitas makroekonomi tetap terjaga, terutama dengan perkiraan inflasi akhir tahun 2015 yang diperkirakan berada di bawah 3%. Bank Indonesia terus memingkatkan koordinasi dengan pemerintah dalam upaya mengendalikan inflasi,  memperkuat  stimulus  pertumbuhan,  dan  mendorong  reformasi  struktural.  Hal  ini  bertujuan
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
untuk mendukung pertumbuhan ekonomi yang lebih tinggi, sambil menjaga stabilitas ekonomi makro dan sistem keuangan.
Dalam  upaya  menjaga  stabilitas  perekonomian,  Bank  Indonesia  menggunakan  BI  7  day Reverse  Repo  Rate  (BI  7  DDD)  sebagai  dasar  utama  kegiatan  ekonomi  yang  memiliki  dampak signifikan pada beberapa sektor baik dalam jangka waktu singkat maupun panjang. BI 7 DRRR adalah suku bunga acuan baru, dimana memiliki hubungan yang lebih kuat ke suku bunga pasar uang, sifatnya transaksional atau diperdagangkan di pasar. Penggunaan BI 7 DRRR memungkinkan bank-bank umum untuk menarik kembali dana yang mereka simpan di BI dalam tempo tujuh hari. BI 7 day reverse repo rate  merupakan  tingkt  bunga  yang  berlaku  untuk  SBI  denga    tenor  7  hari,  14  hari,  21  hari,  dan seterusnya.  Tingkat  suku  bunga  ini  cenderung  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  BI  rate  karena tenornya lebih singkat dibandingkan dengan tenor SBI 12 bulan. Ini disebabkan oleh prinsip bahwa semakin singkat periode penyimpanan uang, maka tingkat bunganya cenderung lebih rendah. Baik BI rate maupun BI 7 day reverse repo rate tidak bersifat ‘memaksa’, yang berarti saat BI menaikkan suku bunga acuan, bank-bank umum memiliki kebebasan untuk ikut menaikkan bunga simpanan atau tidak, dan sebaliknya. Berikut adalah Grafik BI 7 DRRR di Indonesia.

## Sumber: data olahan

## Gambar 3 BI 7 Day Reverse Repo Rate di Indonesia
Gambar 3  menunjukkan  pertumbuhan  BI 7DRRR mengalami fluktuasi setiap tahun, namun pada tanggal 17-18 Mei tahun 2017, dalam RDG, Bank Indonesia memutuskan untuk menjaga BI 7 day reverse repo rate tetap pada tingkat 4,75%, dan keputusan ini mulai berlaku efektif sejak 19 Mei 2017. Keputusan  tersebut  selaras  dengan  komitmen  Bank  Indonesia  untuk  mempertahankan  stabilitas makroekonomi  dan  sistem  keuangan,  sambil  terus  mendorong  proses  pemulihan  perekonomian domestik. Bank Indonesia tetap waspada terhadap berbagai resiko, baik yang berasal dari dalam negeri maupun skala global.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh BI rate dan BI 7 DRRR  terhadap  inflasi  di  Indonesia  tahun  2011-2022  perlu  dilakukan  analisis  data  lebih  lanjut. Penelitian terdahulu oleh Darmawan (2020) menyatakan bahwa nilai tukar, e-money dan suku bunga berpengaruh  terhadap  peningkatan  inflasi.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Perlambang  (2017) mengatakan bahwa suku bunga berpengaruh positif terhadap inflasi yang terjadi di Indonesia.

## METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan deskriptif kuantitatif dengan jenis data sekunder yang didapat dari website resmi Bank Indonesia. Data yang digunakan merupakan data  bulanan  dalam  rentang  waktu  2011-2022. Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  model  Vector Autoregression  (VAR).  Penyusunan  model  VAR  dalam  penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan. Tahapan model VAR adalah sebagai berikut:
1. Uji Stasioneritas. Tahap awal dalam pengujian data runtut waktu adalah menjalani uji stasioneritas dengan  memanfaatkan  metode Augmented  Dickey  Fuller  (ADF) (Fauziyah,  2021).  Pertama  data diuji terlebih dahulu dalam tahap Level, apabila pada tahap Level tidak stasioner maka dilanjutkan
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
pengujian tahap diferensi pertama ( first difference ) dan diferensi kedua ( second difference) (Dedy & Pangkarego, 2020).
2. Pengujian Lag Optimal. Langkah kedua adalah uji lag optimal. Pengujian lag dalam model VAR ditentukan  dengan  melihat  nilai  terkecil  dari  Final  Prediction  Error  (FPE), Akaike  Information Criterion  (AIC),  Schwarz  Criterion  (SC),  dan  Hannan-Quinn  (HQ).  Dari  uji  lag  tersebut  akan menunjukkan lag yang ditentukan sebagai lag optimal atau  panjang lag. Salah satu metode yang sering  digunakan  untuk  menentukan  lag  optimal  atau  panjang  lag  adalah  dengan  melihat  nilai terkecil dari Akaike Information Criterion (AIC) (Gujarati, 2012).
3. Uji kausalitas Granger. Uji ini digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel bebas dan variabel  terikat.  Evaluasi  tersebut  dilakukan  dengan  memriksa  nilai  probabilitas  dari  setiap pengujian,  yang  selanjutnya  dibandingkan  dengan  tingkat  signifikansi  alpa  sebesar  5%.  Dalam konteks  penelitian  ini,  uji  kausalitas  Granger  digunakan  untuk  mengidentifikasi  arah  hubungan antara variabel BI rate, BI 7 DRRR, dan tingkat inflasi.
4. Estimasi  Model  VAR  dan Analisis  Struktural.  Secara  teoritis,  variabel  BI  rate  dan  BI  7  DRRR mempunyai hubungan sehingga kedua variabel tersebut kemudian dianalisis dengan model VAR. Adapun model yang akan digunakan  untuk melihat hubungan kausalitas antara BI rate dan BI 7 DRRR  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  model  yang  pernah  digunakan.  Estimasi  dalam VAR menggunakan jumlah lag yang telah ditentukan berdasarkan pengujian lag optimal. Selanjutnya, dari hasil  estimasi  VAR,  untuk  melihat  apakah  variabel  terikat  mempengaruhi  variabel  bebas  dan sebaliknya, dapat diketahui dengan cara membandingkan nilai t-statistik dengan nilai t-tabel. Jika nilai  t-statistik  >  nilai  t-tabel,  maka  variabel  terikat  mempengaruhi  variabel  bebas.  Selanjutnya, dalam implementasi analisis dalam model VAR akan ditekankan pada  analisis Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition .
Penerapan  analisis  IRF  bermanfaat  untuk  menentukan  durasi  waktu  yang  diperlukan  oleh variabel  terikat  untuk  merespon  perubahan  pada  variabel  bebas  dan  akhirnya  kembali  ke  titik keseimbangan  sebelum  terjadinya  kejutan  yang  diukur  dengan  standar  deviasi.  Sumbu  horizontal mencerminkan waktu dalam periode hari ke depan setelah terjadinya kejutan, sementara sumbu vertikal menunjukkan nilai respon. IRF memberikan ilustrasi tentang bagaimana suatu variabel akan merespon di  masa  depan  ketika  terjadi  gangguan  pada  variabel  lain  (Dedy  &  Pangkarego,  2020).  Setelah melakukan  uji  analisis  IRF,  tahap  selanjutnya  melibatkan  uji  analisis  variance  decomposition  yang bertujuan  untuk  mengukur  proporsi  dari  kejutan  pada  setiap  variabel.  Variance  decomposition digunakan  untuk  memberikan  gambaran  rinci  megenai  sejauh  mana  perubahan  pada  suatu  variabel dipengaruhi  oleh  perubahan  pada  variabel  lainnya  (Hardani,  Hoyyi  dan  Sudarno,  2016). Variance decomposition akan  memberikan  informasi  mengenai  proporsi  dari  perubahan  pengaruh  dari  suatu kejutan pada variabel tertentu terhadap kejutan variabel lainnya, baik pada periode saat ini maupun periode yang akan datang.

## HASIL
Hasil uji untuk melihat apakah data stasioner atau tidak digunakan Augmented Dickey Fuller , untuk data yang mengandung akar unit atau belum stationer pada tahap level, maka akan dilakukan uji lagi pada tahap diferensi pertama (first difference) .

## Tabel 1 Uji Stasioneritas
Variabel Nilai Kritis (α) Level First Difference ADF t-statistic Prob. ADF t-statistic Prob. BI_RATE 5% -1,986620 -3,442006 0,6032 -7,110660 -3,441777 0,0000 BI_7DRRR 5% -2,392682 -3,441552 0,3818 -10,15365 -3,441777 0,0000 INFLASI 5% -2,300240 -3,441777 0,4307 -9,649284 -3,441777 0,0000

## Sumber: data olahan
Tabel 1 pada tingkat level nilai probabilitas BI Rate, BI 7 DRRR dan Inflasi belum stasioner karena  semua  variabel  memiliki  nilai  probabilitas lebih  besar  dari  α  =  5%,  sehingga  dilakukan lagi
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
tahapan diferensi pertama (first difference) dan hasil sudah memenuhi syarat atau lebih kecil dari α = 5% artinya data sudah stasioner atau tidak mengandung akar unit. Setelah data dalam kondisi stasioner pada first  difference ,  estimasi  model VAR  dimulai  dengan  menentukan  berapa  panjang  lag  optimal dalam model VAR. Tabel 2 menunjukkan bahwa lag yang paling optimal adalah lag 2. Terlihat dari kriteria nilai LR, FPE, AIC, SC dan HQ. Tanda bintang (*) terbanyak pada Tabel di atas menyatakan bahwa lag optimal berada pada lag 2. Nilai AIC terendah juga berada pada lag 2.
Tabel 2

## Pengujian Lag Optimal
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -594,7392 NA 1,318707 8,790282 8,854532 8,816392 1 -97,79547 964,6554 0,001009 1,614639 1,871638* 1,719077 2 -81,65334 30,62258 0,000908* 1,509608* 1,959356 1,692374* 3 -78,37039 6,083105 0,000989 1,593682 2,236180 1,854777 4 -77,17102 2,169459 0,001110 1,708397 2,543644 2,047820 5 -66,68780 18,49979 0,001088 1,686585 2,714581 2,104337 6 -62,76322 6,752599 0,001175 1,761224 2,981969 2,257304 7 -47,28295 25,95221 0,001071 1,665926 3,079420 2,240334 8 -35,00379 20,04392* 0,001025 1,617703 3,223946 2,270439
Sumber: data olahan
Uji  dalam  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  suatu  variabel  endogen  dapat diperlakukan sebagai variabel eksogen. Uji ini juga digunakan untuk menguji hubungan kasusalitas antara  variabel  terikat  dan  variabel  bebas.  Kekuatan  prediksi  dari  informasi  sebelumnya  dapat menunjukkan adanya hubungan kausalitas antara variabel yang diamati. Tabel 3 terlihat bahwa variabel BI  Rate  tidak  signifikan  mempengaruhi  BI  7  DRR  namun  variabel  BI  7  DRRR  secara  signifikan mempengaruhi BI rate, dapat dilihat dari nilai probabilitasnya < 0,05 yang berarti terjadi kausalitas satu arah antara variabel BI Rate dan BI 7 DRRR. Variabel BI Rate signifikan mempengaruhi Inflasi terlihat dari nilai probabiltasnya yang kurang 0,05, namun variabel inflasi tidak signifikan mempengaruhi BI Rate artinya terjadi kausalitas satu arah antara variabel Inflasi dan BI Rate. Variabel BI 7 DRRR tidak berpengaruh  terhadap  tingkat  inflasi,  begitu  pula  sebaliknya  variabel  inflasi  juga  tidak  berpengaruh terhadap variabel BI 7 DRRR, sehingga tidak terjadi kausalitas antara kedua variabel BI 7 DRRR dan inflasi. Variabel BI rate sangat mempengaruhi pergerakan di pasar dan mempengaruhi suku buka bank- bank umum, artinya apabila BI Rate meningkat, akan mengakibatkan inflasi turun, sehingga BI Rate memang signifikan mempengaruhi inflasi. BI 7 DRRR dijadikan suku bunga kebijakan baru sehingga pergerakannya akan sangat mempengaruhi BI Rate.

## Tabel 3 Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. BI_7DRRR doesn’t Granger Cause BI_RATE BI_RATE doesn’t Granger Cause BI_7DRRR 142 0,49386 3,53771 0,6113 0,0318 INFLASI doesn’t Granger Cause BI_RATE BI_RATE doesn’t Granger Cause INFLASI 142 9,74555 1,34194 0,0001 0,2648 INFLASI doesn’t Granger Cause BI_7DRRR BI_7DRRR doesn’t Granger Cause INFLASI 142 2,75183 0,79533 0,0673 0,4535
Sumber: data olahan
Tabel 4 Hasil Estimasi VAR Variabel DBI_RATE DBI_7DRRR DINFLASI DBI_RATE(-1) 1,281500 (0,08370) [15,3098]* 0,233829 (0,16509) [1,41637] 0,492583 (0,26816) [1,83691 DBI_RATE(-2) -0,357830 (0,07856) [-4,55483] -0,225243 (0,15494) [-1,45370] -0,406853 (0,25168) [-1,61656] DBI_7DRRR(-1) 0,015680 (0,04382) 1,036782 (0,08643) -0,149062 (0,14237)
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
[0,35783] [11,9961]* [-1,06182] DBI_7DRRR(-2) 0,001809 (0,0444) [0,04071] -0,137660 (0,08765) [-1,57055] 0,045846 (0,14237) [0,32201] DINFLASI(-1) 0,069783 (0,02669) [2,61448]* 0,025318 (0,05264) [0,48094] 1,122566 (0,08551) [-2,55533] DINFLASI(-2) -0,016059 (0,02787) [-0,57621] -0,001900 (0,05497) [-0,03456] -0,228157 (0,08929) [-2,55533] C 0,114556 (0,08097) [1,41488] 0,324878 (0,15969) [2,03446]* 0,430982 (0,25938) [1,66157]
Keterangan: tanda (*) adalah tanda variabel yang berpengaruh Sumber: data olahan
Tabel 4 diperoleh t-tabel sebesar 1,976931, variabel yang memiliki hubungan yang signifikan atau memiliki pengaruh dibuktikan dengan nilai t-statistik > t-tabel dengan alpa 5%. Nilai t-statistik variabel  DBI_RATE(-1)  adalah  [15,3098].  Nilai  t-statistik  DBI_RATE(-1)  >  t-tabel,  maka  variabel DBI_RATE(-1)  berpengaruh  terhadap  DBI_RATE,  variabel  DBI_7DRRR(-1)  berpengaruh  terhadap DBI_7DRRR,  variabel  DINFLASI(-1)  berpengaruh  terhadap  DBI_RATE,  dan  variabel  konstanta berpengaruh terhadap DBI_7DRRR.

## Analisis Impulse Response Function
Setelah  beberapa  tahapan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  kita  mengestimasi,  ada  dua analisis yang penting, yakni impulse response function dan Variance decomposition estimation terhadap IRF yang bertujuan untuk menelusuri guncangan peubah inovasi (εt) terhadap peubah lainnya dengan asumsi bahwa masing-masing peubah inovasi tidak berkorelasi satu sama lain sehingga penelusuran dampak suatu guncangan dapat bersifat langsung.
-.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DBI_RATE to DBI_RATE -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DBI_RATE  to  DBI_7DRRR -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DBI_RATE  to  DINFLASI -.1 .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DBI_7DRRR  to  DBI_RATE -.1 .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DBI_7DRRR  to  DBI_7DRRR -.1 .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DBI_7DRRR  to  DINFLASI -.8 -.4 .0 .4 .8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DINFLASI  to  DBI_RATE -.8 -.4 .0 .4 .8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DINFLASI  to  DBI_7DRRR -.8 -.4 .0 .4 .8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  DINFLASI  to  DINFLASI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Sumber: data olahan
Impulse Response Function BI Rate, BI 7 Day Reverse Repo Rate dan Inflasi
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
Gambar 4 menunjukkan IRF BI rate, BI 7 DRRR dan Inflasi. Pertama, respon BI Rate terhadap BI 7 DRRR (Response of DBI_RATE to DBI_7DRRR) terlihat bahwa respon BI 7DRRR mendekati nol hingga periode ke empat, lalu menurun hingga ke bawah garis horizontal yang menunjukkan BI 7DRRR berdampak  negatif.  Dapat  disimpulkan  bahwa  realisasi  BI  7DRRR  di  Indonesia  mendekati  nol  dan cenderung menurun serta memiliki dampak negatif.
Kedua, respon BI Rate terhadap inflasi (Response of DBI_RATE to DINFLASI) terlihat bahwa inflasi  yang  awalnya  bergerak  dari  nol  cenderung  terus  meningkat  hingga  periode  ke  sembilan  dan mulai stabil di periode ke sepuluh, sehingga dapat disimpulkan bahwa inflasi di Indonesia mengalami kecenderungan  meningkat  dan  akhirnya  stabil  di  periode  ke  sepuluh.  Ketiga,  respon  BI  7DRRR terhadap BI Rate (Response of DBI_7DRRR to DBI_RATE) terlihat bahwa BI Rate bergerak di atas angka nol di periode ke satu terus meningkat hingga periode ke lima namun tidak sampai ke angka 1, lalu kembali menurun hingga periode ke sembilan  dan mulai stabil di periode ke sepuluh, sehingga dapat disimpulkan bahwa BI Rate mengalami perubahan cenderung meningkat dan menurun namun pergerakan nya di bawah 1 tapi tidak berdampak negatif.
Keempat, respon BI 7DRRR terhadap Inflasi (Response of DBI_7DRRR to DINFLASI) terlihat bahwa inflasi bergerak dari angka nol dan cenderung meningkat hingga periode ke tujuh dan periode ke  delapan  mulai  stabil  namun  tidak  sampai  ke  angka  1.  Dengan  demikian,  inflasi  di  Indonesia cenderung meningkat dan stabil tapi tidak sampai ke angka 1.Kelima, respon Inflasi terhadap BI rate (Response  of  DINFLASI  to  DBI_RATE) terlihat  bahwa  BI  Rate  bergerak  di  atas  angka  nol  terus meningkat  hingga  periode  ke  empat  dan  kemudian  cenderung  menurun  namun  masih  di  atas  garis horizontal. Dapat disimpulkan nahwa BI Rate di Indonesia cenderung meningkat lalu menurun tapi tidak sampai berdampak negatif. Keenam, respon Inflasi terhadap BI 7DRRR (Response of DINFLASI to DBI_7DRRR) terlihat bahwa BI 7DRR dari awal sudah begerak di angka negatif dan cenderung terus menurun  dan  stabil  di  angka  negatif.  Dengan  demikian  suku  bunga  acuan  BI  7DRRR  di  Indonesia berdampak negatif dan cenderung terus menurun.

## Variance Decomposition

## Tabel 5
Hasil Uji Variance Decomposition BI Rate, BI 7 DRRR dan Inflasi
Variance Decomposition of DBI_RATE:
Period S.E DBI_RATE DBI_7DRRR DINFLASI 1 0,164208 100,0000 0,000000 0,000000 2 0,274235 98,26561 0,002233 1,732159 3 0,366738 94,42841 0,001681 5,569914 4 0,448816 89,42176 0,004170 10,57407 5 0,524078 84,05330 0,026852 15,91984 6 0,594077 78,83466 0,087860 21,07748 7 0,659395 74,02256 0,200120 25,77732 8 0,720224 69,71169 0,369954 29,91836 9 0,776639 65,90958 0,598036 33,49238 10 0,828708 62,58300 0,880960 36,53604 Variance Decomposition of DBI_7DRRR: Period S.E DBI_RATE DBI_7DRRR DINFLASI 1 0,323867 1,644680 98,35532 0,000000 2 0,471192 3,915664 96,00711 0,077230 3 0,566914 5,724357 93,82501 0,450630 4 0,634013 7,082673 91,71088 1,206452 5 0,683413 8,113949 89,57773 2,308321 6 0,721025 8,914538 87,41769 3,667775 7 0,750361 9,546330 85,26640 5,187272 8 0,773664 10,04894 83,17220 6,778864 9 0,792439 10,44927 81,18005 8,370682 10 0,807740 10,76703 79,32491 9,908063 Variance Decomposition of DINFLASI: Period S.E DBI_RATE DBI_7DRRR DINFLASI 1 0,526061 2,297960 1,038248 96,66379 2 0,807763 5,107543 2,229652 92,66281 3 1,006599 7,061748 3,457811 89,48044 4 1,154565 8,265014 4,677871 87,05712
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
5 1,268951 8,975332 5,871420 85,15325 6 1,359756 9,389214 7,025422 83,58536 7 1,433160 9,628597 8,128529 82,24287 8 1,493245 9,764965 9,171254 81,06378 9 1,542861 9,840007 10,14645 80,01354 10 1,584092 9,878399 11,04947 79,07213 Sumber: data olahan
Tabel  5  menunjukkan  tiga variance  decomposition dari  DBI_RATE,  DBI_7DRRR  dan DINFLASI.  Tabel  awal  menggambarkan  tentang variance  decomposition dari  DBI_RATE.  Selama periode pertama, DBI_RATE dipengaruhi oleh variabelnya sendiri sebesar 100%. Pada saat periode ke tujuh,  variabel  DBI_7DRRR  memberikan  kontribusi  sebesar  0,200120%  dan  pada  periode  ke  tiga variabel  DINFLASI  memberikan  kontribusi  sebesar  5,569914%.  Nilai  ini  terus  meningkat  hingga periode ke-10 sebesar 0,880960% untuk variabel DBI_7DRRR dan sebesar 36,53604% untuk variabel DINFLASI.  Kemudian, variance  decomposition dari  variabel  DBI_7DRRR.  Pada  awal  periode, variabel DBI_RATE memberikan pengaruhnya sebesar 1,644680%. Nilai ini terus meningkat hingga periode  ke-10  sebesar  10,76703%,  sedangkan  DINFLASI  pada  periode  pertama  tidak  memberikan pengaruh karena kontribusinya nol namun untuk periode selanjutnya terus meningkat hingga periode ke-10  dengan  kontribusi  sebesar  9,908063%.  Selanjutnya, variance  decomposition dari  variabel DINFLASI. Pada periode pertama variabel DBI_RATE memberikan kontribusi pengaruhnya sebesar 2,297960% dan terus naik hingga periode ke sepuluh mencapai 9,878399%, sedangkan DBI_7DRRR pada periode awal memberikan kontribusi pengaruh sebesar 1,038248% dan terus meningkat hingga periode ke sepuluh dengan kontribusi mencapai 11,04947%.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel BI rate, BI 7DRRR dan inflasi stasioner pada tahap first difference dan pada uji lag optimal memiliki lag optimal yang berada pada lag 2. Pada uji kausalitas Granger, BI Rate tidak signifikan mempengaruhi variabel BI 7DRRR, namun BI 7DRRR signifikan mempengaruhi BI Rate, artinya terjadi kausalitas satu arah antara variabel BI Rate dan BI 7DRRR.  Variabel  BI  Rate  signifikan  mempengaruhi  inflasi,  namun  inflasi  tidak  signifikan mempengaruhi BI Rate artinya terjadi kausalitas satu arah antara inflasi dan BI Rate, sedangkan antara BI 7DRRR dan inflasi tidak ada hubungan atau tidak terjadi kausalitas. BI 7DRRR merupakan suku bunga  yang  dikenakan  oleh  bank  sentral  atas  penempatan  dana  jangka  pendek  dari  bank-bank  di Indonesia sehingga memiliki rentang waktu yang lebih singkat dari BI Rate dan memiliki pengaruh yang lebih cepat di pasar uang, industri perbankan dan sektor riil sehingga BI 7DRRR akan sinifikan mempengaruhi BI Rate. Bank Indonesia akan menaikkan BI Rate apabila jumlah uang yang beredar (JUB)  di  masyarakat  terlalu  banyak  yang  menyebabkan  inflasi,  sehingga  peredaran  uang  dapat dikendalikan dan inflasi akan menurun. Hal inilah yang menyebabkan BI rate signifikan mempengaruhi inflasi, hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Agustin (2021), Setyaningrum & Sucipto (2021) yang menyatakan bahwa BI rate berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat inflasi di Indonesia.
Pada analisis struktural uji IRF, BI Rate berpengaruh positif dan cenderung meningkat  terhadap inflasi, sedangkan BI 7DRRR berpengaruh negatif dan cenderung menurun terhadap inflasi. Analisis variance  decomposition  menunjukkan  bahwa  inflasi  memberikan  kontribusi  pengaruh  lebih  besar daripada BI 7DRRR pada saat menjelaskan variance decomposition dari BI Rate. BI Rate memberikan kontribusi  pengaruh  lebih  besar  daripada  inflasi  saat  menjelaskan variance  decompistion dari  BI 7DRRR. Pada saat menjelaskan variabel Inflasi, BI Rate pada periode awal memberikan kontribusi lebih besar daripada BI 7DRRR, namun pada periode ke-10 kontribusi pengaruh BI 7DRRR lebih besar daripada kontribusi BI Rate. Hal ini dikarenakan BI 7 DRRR merupakan kebijakan moneter baru yang dapat  menggantikan  BI  Rate  lebih  cepat  dalam  merespon  pasar  dan  meningkatkan  efektifitas  Bank Indonesia.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menemukan  bahwa  BI  rate  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap inflasi, sedangkan BI 7 DRRR memiliki pengaruh negatif dan tidak sinifikan terhadap inflasi namun dalam jangka panjang BI 7 DRRR memiliki kontribusi pengaruh yang lebih besar dibandingkan BI Rate terhadap inflasi dengan alpa 5%. Hal ini terlihat dari hasil uji kausalitas Granger yang melihat pengaruh  signfikan  dan  hasil  IRF  untuk  melihat  pengaruh  positif  atau  negatif  serta  hasil variance
Yolanda Sari et al., Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan BI 7 Day Reverse Repo Rate terhadap Inflasi di Indonesia dengan Metode Vector Autoregression (VAR)
decomposition dalam melihat keefektifan kontribusi pengaruh variabel BI rate dan BI 7 DRRR terhadap inflasi. Penelitian ke depan diharapkan dapat melihat pengaruh dan kontribusi dalam jangka penjang secara lebih detil untuk variabel BI Rate dan BI 7 DRRR terhadap Inflasi serta dapat memprediksi nilai BI rate maupun BI 7 DRRR dan inflasi untuk beberapa tahun ke depan agar dapat dijadikan acuan Bank Indonesia dalam merumuskan kebijakan moneter perekonomian di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin, D. P. 2021. Analisis Pengaruh Tingkat Kurs dan Suku Bunga Bank Indonesia dengan Jumlah Uang Beredar, terhadap Tingkat Inflasi di Indonesia. Develop , 2(1), 33-46. Ajija, Scochrul R, dkk. 2011. Cara Cerdas Menguasai Eviews . Salemba Empat. Bank Indonesia. 2022, Fungsi Utama Moneter BI 7 Day Reverse Repo Rate . Jakarta Darmawan,  D.  2020.  Analisis  Pengaruh  E-Money,  Nilai  Tukar,  dan  Suku  Bunga  terhadap  Inflasi Indonesia Tahun 2014-2019. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya. 9 (1). Dedy & Pangkarego, F. R. 2020. Analisis Kemampuan BI 7 Days Repo Rate, Fed Rate, dan Tingkat Inflasi  dalam  Mempengaruhi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG). MSDJ:  Management Sustainable Development Journal , 1-17.
Fauziyah, W. E. 2021. Pengaruh BI Rate dan Jumlah Uang yang Beredar terhadap Tingkat Inflasi di Indonesia. Ejourna-Unesa , 1-9.
Gujarati, D. 2012. Basic Econometric. New York: The McGrow Hill Companies Inc. Hardani, P. R., Hoyyi, A., & Sudarno. 2016. Peramalan Laju Inflasi, Suku Bunga Indonesia dan Indeks Harga  Saham  Gabungan  Menggunakan  Metode  Vector  Autoregression  (VAR). Jurnal Gaussian , Volume 6, Nomor 1, 101-110.
Haryono,  E.  2023. BI  7-Day  Reverse  Repo  Rate  Tetap  5,57%:  Sinergi  Menjaga  Stabilitas  dan Mendorong Pertumbuhan . Jakarta.
Mankiw, G. N. 2006. Makroekonomi, Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga.
Perlambang, H. 2017. Analisis Pengaruh Jumlah Uang Beredar, Suku Bunga SBI, Nilai Tukar terhadap Tingkat Inflasi. Media Ekonomi , 19 (2), 49-68.
Setyaningrum, T. A & Sucipto, A. 2021. Apakah Jumlah Uang Beredar Memoderasi Bank Indonesia Rate, Transaksi Non Tunai, Nilai Tukar dan Inflasi?. Akuntabel, 18 (4), 790-804. Sukirno, S. 2019. Makroekonomi: Teori Pengantar. Depok: Rajawali Pers.
Wahyudi, E. 2020. Pengaruh Suku Bunga Bank Indonesia (BI Rate) dan Produk Domestik Bruto (PDB) terhadap Laju Inflasi di Indonesia Periode Tahun 2000.1-2013.4. Jim Feb , 1-17.
Yodiatmaja,  B.  2012.  Hubungan  antara  BI  Rate  dan  Inflasi  Pendekatan  Kausalitas  Toda-Yamato.
Journal of Economics and Policy Universitas Negeri Semarang , 5(2).