Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(02), 2021, 980-993
Analisis Efektivitas Kebijakan Moneter Dalam Perspektif Konvensional dan Syariah Terhadap Inflasi di Indonesia Tahun 2013-2020
Rindani Dwihapsari 1*) , Mega Rachma Kurniaputri 2) , Nurul Huda 3)
1,3 Mahasiswa S2 Program Studi Kajian Wilayah Timur Tengah dan Islam, Universitas Indonesia
2 Program Studi Magister Manajemen, Sekolah Pascasarjana Universitas YARSI *Email Korespondensi: rindani.dwihapsari@gmail.com

## Abstract
This  scientific  research  was  conducted  to  see  the  effect  and  how  the  effectiveness  of  the  monetary  policy transmission mechanism from both conventional and sharia perspectives to tackle inflation in 2013-2020. The conventional  monetary  policy  transmission  mechanism  can  be  seen  from  the  total  conventional  bank  credit (LOAN), the interest rate on Bank Indonesia Certificates (SBI), and the average yield on Government Securities (SUN). Meanwhile, sharia monetary policy can be seen from the yield rates on Bank Indonesia Sharia Certificates (SBIS), total Islamic bank financing (FINC) and the average yield of State Sharia Securities (SBSN). Through the Vector Error Correction Model method, it is found that the SBI results have a significant negative effect so that if the  interest  rate  increases  by  one  percent  it  will  reduce  inflation.  Unlike  the  case  with  the  effectiveness  as measured by the Impulse Response Function (IFR) and Forecast Error Variance Decomposition (FEVD), where conventional  monetary  policy  is  fast  in  controlling  the  inflation  rate  compared  to  Islamic  monetary  policy. However, the magnitude of Islamic monetary policy is greater than conventional monetary policy.

## Keywords: Inflation; Monetary Policy; Interest Rate Channel; Line of Credit; Asset Price Line
Saran sitasi : Dwihapsari, R., Kurniaputri, M. R., & Huda, N. (2021). Analisis Efektivitas  Kebijakan Moneter Dalam  Perspektif  Konvensional  dan  Syariah  Terhadap  Inflasi  di  Indonesia  Tahun  2013-2020. Jurnal  Ilmiah Ekonomi Islam, 7 (02), 980-993. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2368
DOI : http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2368

## 1. PENDAHULUAN
Fenomena  terjadinya  peningkatan  pada  harga barang dan jasa secara umum dan kontinu merupakan gambaran  dari  inflasi.  Apabila  fenomena  tersebut terjadi,  maka  akan  menjadi  salah  satu  permasalahan ekonomi terbesar yang dihadapi suatu negara. Selain itu,  jika  inflasi  dibiarkan  berlangsung  lama  dapat menimbulkan  krisis  resesi  ataupun  depresi  ekonomi. Maka tidak salah kalau pengendalian inflasi menjadi salah  satu  perhatian  pemerintah  di  berbagai  negara khususnya Indonesia (Sutawijaya, 2012).
Salah satu negara yang termasuk kategori negara berkembang  adalah  Indonesia,  dimana  dalam perkembangan ekonominya masih sangat berhubungan  dengan  inflasi.  Sebagaimana  pada Gambar  1.1  berikut,  tingkat  inflasi  di  Indonesia sebagian besar masih tidak terkendali.
Tingkat  inflasi  tersebut  diukur  melalui  Indeks Harga  Konsumen  (IHK)  atau  angka  indeks  yang
memberikan  gambaran  terkait  perubahan  harga barang  dan  jasa    yang  masyarakat  konsumsi  pada periode  tertentu  dalam  waktu  yang  telah  ditetapkan (Karlina, 2017).
Gambar 1.1 Tingkat Inflasi Indonesia Tahun 2013 - 2019
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020
Berdasarkan  data  dalam  Gambar  1.1,  dapat diketahui  bahwa  selama  10  tahun  terakhir  sebagian
2,78 6,96 3,79 4,3 8,38 8,36 3,35 3,02 3,61 3,13 2,72 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Inflasi  Aktual 2014 - 2019 Inflasi Aktual
besar  tingkat  inflasi  masih  belum  terkendali.  Faktor yang melatarbelakangi hal tersebut adalah banyaknya perubahan  harga  barang  dan  jasa  dalam  transaksi, gejala  alam,  ataupun  adanya  kebijakan  Pemerintah. Selain itu berdasarkan gambar, inflasi tertinggi terjadi di  tahun  2013  karena  dampak  dari  kenaikan  harga BBM  (Katadata,  2014).  Sedangkan  inflasi  terendah terjadi  di  tahun  2019  karena  pasokan  produksi  yang memadai  dengan  permintaan  pasar  (CNN  Indonesia, 2020).
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  Sutawijaya  &  Zulfahmi  (2012)  serta  Setyawan (2010), dari perspektif konvensional penyebab inflasi ialah meningkatnya harga faktor-faktor produksi ( cost push ),  peningkatan  permintaan  terhadap  komoditi- komoditi hasil produksi dalam kondisi unemployment ( demand pull ), dan campuran ( mixed ). Sementara itu Al-Arif (2010) menyatakan bahwa dalam  pandangan Islam inflasi terjadi karena kesalahan natural dari sisi permintaan  dan  penawaran  serta  kesalahan  manusia seperti  konsumsi  berlebihan.  Adapun  dampak  dari terjadinya  inflasi  yaitu  dapat  menyebabkan  turunnya pendapatan  riil  masyarakat  yang  pada  akhirnya membuat  standar  hidup  masyarakat  menurun. Ketidakstabilan tingkat inflasi pun akan menyebabkan ketidakpastian  ( uncertainty )  bagi  para  pelaku ekonomi untuk mengambil keputusan dalam melakukan  kegiatan  produksi,  investasi  maupun konsumsi dimana hal tersebut membuat pertumbuhan ekonomi suatu negara akan ikut turun.
Guna  mengatasi  masalah  inflasi,  pemerintah merancang  berbagai  penerapan  kebijakan  moneter. Dalam  pengertiannya,  kebijakan  moneter  adalah sebuah kebijakan makroekonomi yang dikelola Bank Sentral  untuk  mempengaruhi  kegiatan  ekonomi melalui  pengawasan  terhadap  Jumlah  Uang  Beredar (JUB)  atau  tingkat  suku  bunga  sehingga    kestabilan nilai  rupiah  akan  terjaga  dan  terpelihara    (Bank Indonesia, 2017).
Maksud  dari  kebijakan moneter  yang  dilakukan oleh  Bank  Sentral  adalah  untuk  mempengaruhi kegiatan  ekonomi  riil  dan  harga  melalui  mekanisme transmisi  yang  terjadi  (Ascarya,  2012).  Mekanisme transmisi  kebijakan  moneter  bergerak  melalui berbagai jalur, diantaranya adalah suku bunga, kredit, harga  aset,  nilai  tukar  dan  ekspektasi.  Mekanisme tersebut  dijalankan  Indonesia  dengan  menerapkan sistem  konvensional  dan  Islam  secara  berdampingan karena  adanya  sistem  keuangan  ganda  yang diterapkan (Yuliadi, Kusuma, & Syahputra, 2016).
Hanya  saja  kebijakan  moneter  yang  diterapkan masih menjadi salah satu penyebab masalah inflasi itu sendiri. Sebagaimana hasil penelitian Ascarya (2013) yang  menyatakan  bahwa  salah  satu  akar  penyebab krisis keuangan adalah ketidakstabilan dan ketidakadilan  sistem  moneter  atau  keuangan. Begitupula  dari  pengalaman  beberapa  negara termasuk  Indonesia,  di  mana  kebijakan  moneter bersifat  kontradiktif  sehingga  menyebabkan  kondisi perekonomian  sebuah  negara  memburuk  (Natsir, 2008).  Solusi  yang  dinilai  tepat  untuk  menjawab masalah tersebut adalah perlunya Bank Sentral untuk menetapkan pencapaian target inflasi serta menetapkan jalur transmisi mana yang lebih dominan berpengaruh terhadap perekonomian untuk kemudian di terapkan (Hasibuan, 2015)
Mekanisme transmisi kebijakan moneter (MTKM)  dapat  diukur  melalui  dua  indikator, diantaranya dengan mengukur berapa besar kecepatan ( time  lag )  atau  dengan  mengukur  berapa  besar kekuatan  variabel-variabel  dalam  merespon  adanya shock hingga  terwujudnya  tingkat  inflasi  stabil. Perhitungan dua indikator tersebut harus melalui Uji Impulse  Response  Function  (IRF) dan Uji  Forecast Error  Variance  Decomposition  (FEVD) dalam analisis data Vector Error Correction Model (VECM) (Natsir, 2008).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  mekanisme transmisi  kebijakan  moneter  (MTKM),  memberikan penjelasan  mengenai  perubahan  instrumen  dari kebijakan  moneter  yang  mempengaruhi  variabel makroekonomi  sehingga  terwujud  target  akhir kebijakan moneter (Natsir, 2008). Selain itu menurut Fauziyah  (2015),  dalam  mempengaruhi  inflasi ternyata  mekanisme  transmisi  moneter  syariah melalui  jalur  harga  aset  menghasilkan  mekanisme yang  lebih  baik  daripada  alur  mekanisme  transmisi moneter  konvensional  yang  dilihat  dari  jalur  harga asset.
Walau terdapat beberapa studi mengenai peranan MTKM  yang  menyangkut  efektivitasnya,  masih terdapat ketidakpastian serta kecenderungan lain yang dapat  mempengaruhi  MTKM.  Oleh  sebab  itu, diperlukan  penelitian  berikutnya  agar  masalah tersebut tetap relevan untuk dilakukan (Natsir, 2008). Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan fokus kepada  kebijakan  moneter  dalam  tiga  jalur  utama yaitu  jalur  suku  bunga  dan  tingkat  bagi  hasil,  jalur kredit dan pembiayaan, serta jalur harga aset.
Melalui  judul  “Analisis  Efektivitas  Kebijakan Moneter dalam Perspektif Konvensional dan Syariah Terhadap  Inflasi  di  Indonesia  Tahun  2013-2020” dengan menggunakan metode Vector Error Correction  Model  (VECM), penelitian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  sejauh  mana  pengaruh  dan efektivitas  variabel-variabel  kebijakan  moneter konvensional  serta  sejauh  mana  pengaruh  dan efektivitas kebijakan moneter syariah terhadap Inflasi di Indonesia.

## Tinjauan Pustaka

## Inflasi
Menurut  Tandeilin  (2010),  inflasi  merupakan kecenderungan  terjadinya  peningkatan  harga  secara keseluruhan  dari  produk-produk  barang  dan  jasa dalam periode tertentu. Satu kondisi dapat dikatakan inflasi jika terdapat tiga komponen. Kondisi pertama, terdapat  kenaikan  harga  walau  dalam  waktu  tertentu mengalami  penurunan  bahkan  peningkatan    dari sebelumnya.  Kedua,  adanya  kenaikan  harga  secara umum  atau  di  alami  bukan  hanya  satu  komoditas.
Tiga, terjadi kenaikan harga yang berlangsung secara kontinu serta pada waktu yang cukup lama (Rahardja & Manurung, 2004).
Sementara  itu,  dalam  ekonomi  Islam  tidak terdapat  istilah  inflasi  sebab  dinar  dan  dirham  yang digunakan sebagai uang. Hal tersebut sejalan dengan Riani  (2003)  yang  mengungkapkan  bahwa  istilah inflasi, secara eksplisit tidak tersurat dalam Al-Qur’an atau  dalam  Hadits.  Kondisi  terjadinya  inflasi  ini merupakan  masalah  masa  kini  yang  dapat  terjadi karena  keinginan  masyarakat  untuk  melakukan konsumsi  secara  berlebihan.  Maka  jauh  sebelum timbulnya  inflasi,  AlQur’an  maupun  Hadits  telah memberikan petunjuk sebagai berikut:
a. Q.S. Ali-Imran (3) : 14
Artinya: “Dijadikan  terasa  indah  dalam pandangan  manusia  kecintaan  kepada  apa-apa yang  diinginkannya,  yaitu  wanita-wanita,  anak- anak,  harta  yang  banyak  dari  jenis  emas,  perak, kuda pilihan, binatang-binatang ternak dan sawah ladang…”
b. HR. Muslim
Artinya: “Sangatlah  celaka  orang  yang diperhamba oleh harta (kapital), baik berupa uang mas (dinar), uang perak (dirham), atau lainnya.”
Salah  seorang  ekonom  Islam  yaitu  Taqiyuddin Ahmad  ibn  al-Maqrizi  mengelompokkan  inflasi  ke dalam dua golongan yaitu natural inflation dan human error  inflation.  Natural  inflation sendiri  merupakan
inflasi  karena  peristiwa  yang  alami  terjadi  dan manusia  tidak  memiliki  kendali  seperti  turunnya penawaran  agregat  (AS)  akibat  turunnya  tingkat produksi  atau  naiknya  permintaan  agregat  (AD) karena  uang  yang  masuk  dari  luar  negeri  terlalu banyak.  Adapun Human  Error  Inflation yakni  jenis inflasi  yang  disebabkan  karena  perilaku  manusia seperti  korupsi, administrasi  yang  buruk,  pajak  yang berlebihan  ( excessive  tax ),  serta  pencetakan  uang dengan maksud menarik keuntungan yang berlebihan ( excessive seignorage )  (Al-Arif, 2010).
Pada  intinya,  secara  teoritis  inflasi  dapat  dinilai dari  dua  paradigma  yang  berbeda,  konvensional  dan Islam. Dari perspektif konvensional, penyebab inflasi ialah cost push , demand pull , dan mixed (campuran). Sementara  itu,  paradigma  Islam  menekankan  bahwa inflasi adalah hasil kesalahan alamiah dan kesalahan manusia.
Berikut  merupakan  tingkat  inflasi  di  Indonesia pada periode Januari 2013 hingga Januari 2020:

## Gambar 1.2 Tingkat Inflasi Indonesia Periode
Januari 2013-Januari 2020
Sumber: Laman Resmi Bank Indonesia

## Kebijakan Moneter
Kebijakan  moneter  adalah  salah  satu  peran negara dalam memberi peraturan serta tindakan dalam keuangan negara. Kebijakan moneter secara sinonim digunakan  sebagai  alat  pengelolaan  uang.  Hal  ini dapat  digambarkan  sebagai  pengelolaan  permintaan dan  penawaran  mata  uang  untuk  mencapai pertumbuhan  ekonomi.  (Hossain,  2019)    Dalam pengertian khusus, kebijakan moneter adalah tindakan besar yang dilakukan pemerintah melalui bank sentral dengan cara mempengaruhi penciptaan uang (Ascarya,  2012).  Melalui  cara  tersebut  pemerintah dapat mempengaruhi jumlah uang beredar, pengeluaran  investasi,  permintaan  agregat  dan berakhir pada tingkat harga sehingga kondisi ekonomi akan tetap terjaga kestabilannya (Wahyudi, 2013)
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00 Ja n u a ri '1 3 A p ri l' 1 3 Ju li '1 3 O k to b e r' 1 3 Ja n u a ri '1 4 A p ri l' 1 4 Ju li '1 4 O k to b e r' 1 4 Ja n u a ri '1 5 A p ri l' 1 5 Ju li '1 5 O k to b e r' 1 5 Ja n u a ri '1 6 A p ri l' 1 6 Ju li '1 6 O k to b e r' 1 6 Ja n u a ri '1 7 A p ri l' 1 7 Ju li '1 7 O k to b e r' 1 7 Ja n u a ri '1 8 A p ri l' 1 8 Ju li '1 8 O k to b e r' 1 8 Ja n u a ri '1 9 A p ri l' 1 9 Ju li '1 9 O k to b e r' 1 9 Ja n u a ri '2 0 Inflasi 2013-2020 Inflasi 2013-2020
Dalam  perspektif  Islam,  tujuan  kebijakan moneter yaitu untuk menjaga stabilitas dari mata uang sehingga pemerataan pertumbuhan ekonomi tercapai.
Instrumen  kebijakan  moneter  syariah  menggunakan profit  loss  sharing ,  margin,  dan  fee  untuk menggantikan  sistem  suku  bunga  karena  pelaku ekonomi  syariah  meyakini  bahwa  bunga  sebagai komponen  riba  dalam  transmisi  kebijakan  moneter. (Herianingrum & Syapriatma, 2016) Stabilitas dalam nilai uang merupakan sebuah hasil yang didapat dari sebuah  ketulusan  dan  keterbukaan  dalam muamalah, sebagaimana Q.S. Al-An’am : 152, sebagai berikut: Artinya: “……Dan  sempurnakanlah  takaran  dan timbangan dengan adil….”
Konsep Bank Sentral tidak dikenal dalam sejarah perekonomian  Islam  karena  tidak  sesuai  dengan Islam.  Sebab  terhubung  dengan seignorage atau pendapatan yang diperoleh dari hasil mencetak uang, dimana  nilai  uang  yang  dicetak  jauh  lebih  besar daripada nilai kertas maupun biaya percetakan. Hal ini dapat dikatakan tidak Islami jika kita kaitkan dengan Q.S. Al-Baqarah (2) : 188
Artinya: “…Dan  janganlah  sebagian  kamu memakan  harta  sebagian  yang  lain  di  antara  kamu dengan  jalan  yang  batil,  dan  (janganlah)  kamu membawa  (urusan)  harta  itu  kepada  hakim,  supaya kamu dapat memakan sebagian daripada harta benda orang lain itu dengan (jalan berbuat) dosa, padahal kamu mengetahui.”
Adapun  transmisi  kebijakan  moneter  yaitu interaksi  yang  terjadi  melalui  dua  tahapan  proses perputaran  uang  antara  bank  sentral  sebagai  otoritas moneter  dengan  perbankan  dan  lembaga  keuangan lainnya;  serta  pelaku  ekonomi  lainnya  di  sektor  riil (Sugianto, Harmain, & Harahap, 2012).

## Gambar 1.3 Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter dibawah Sistem Keuangan Ganda
Sumber: Ascarya (2014)

## Jalur Suku Bunga dan Tingkat Bagi Hasil
Jalur  suku  bunga  awalnya  diperkenalkan  di Keynes  General  Theory  tahun  1936.  Jalur  ini  telah menjadi mekanisme kunci dalam model dasar IS-LM Keynesian.  Model  ini  menunjukkan  pasokan  dan
permintaan  uang  yang  menjelaskan  bagaimana  suku bunga  dan  total  output  yang  dihasilkan  dalam perekonomian,  mengingat  tingkat  harga  tetap. Ekspansi  kebijakan  moneter  (M↑)  mengarah  pada penurunan suku bunga riil (r↓), sehingga biaya modal menurun, dan pengeluaran untuk investasi meningkat (I↑),  alhasil  mengarah  pada  naiknya  permintaan agregat dan kenaikan output (Y↑)  (Ascarya, 2014)

## a. Sertifikat Bank Indonesia (SBI)
Sertifikat Bank Indonesia merupakan instrument pasar  uang  yang  bertujuan  untuk  mengendalikan likuiditas  perekonomian  dengan  memastikan  uang yang  beredar  dalam  jumlah  optimal,  dan  mencegah kenaikan  permintaan  dana  oleh  masyarakat  serta kalangan  pengusaha  dalam  keperluan  transaksi. Dalam  jangka  pendek,  SBI  ini  menjadi  tolok  ukur bank  pemerintah,  swasta  nasional  maupun  swasta asing  untuk  menentukan  tingkat  deposito  atau pinjaman  dan  suku  bunga  tabungan  (Hismendi, Hamzah, & Musnadi, 2013).
Adapun  grafik  suku  bunga  SBI  dengan  tenor  9 bulan  periode  Januari  2013  hingga  Januari  2020 digambarkan dalam grafik berikut:

## Gambar 1.4  Suku Bunga SBI Periode Januari
2013-Januari 2020
Sumber: Laman Resmi Bank Indonesia
b. Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS)
SBIS adalah surat berharga berlandaskan prinsip- prinsip syariah, berjangka waktu pendek dalam mata uang  rupiah  yang  diterbitkan  oleh  Bank  Indonesia dalam  rangka  mengupayakan  efektivitas  mekanisme moneter  dengan  prinsip  syariah  meningkat.  (Daniar, 2016).
Data penelitian SBIS yang digunakan merupakan data  imbal  bagi  hasil  SBIS  dengan  tenor  9  bulan periode  Januari  2013  hingga  Januari  2020  sebagai berikut:
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 JA N '1 3 A P R '1 3 JU L '1 3 O K T '1 3 JA N '1 4 A P R '1 4 JU L '1 4 O K T '1 4 JA N '1 5 A P R '1 5 Ju li '1 5 O K T '1 5 JA N '1 6 A P R '1 6 Ju li '1 6 O K T '1 6 JA N '1 7 A P R '1 7 Ju li '1 7 O K T '1 7 JA N '1 8 A p ri l' 1 8 Ju li '1 8 O K T '1 8 JA N '1 9 A P R '1 9 Ju li '1 9 O K T '1 9 JA N '2 0 SBI 2013-2020 SBI 2013-2020
Gambar 1.5  Imbal Hasil SBIS Periode Januari 2013 – Januari 2020
Sumber: Laman Resmi Bank Indonesia

## Jalur Kredit dan Pembiayaan
Asumsi yang mendasari jalur kredit adalah tidak semua  simpanan  masyarakat  berbentuk  uang, melainkan  dapat  berupa  kredit  yang  disalurkan  oleh bank ke masyarakat yang membutuhkan (Rusydiana, 2009).
a. Kredit Perbankan Konvensional (LOAN)
Kredit  perbankan  konvensional  atau  LOAN adalah  pengeluaran  bank  berupa  kredit  dengan prinsip  bunga.  Prinsip  bunga  adalah  prinsip  yang didasarkan  dari  persentase  terhadap  dana  yang dipinjamkan  di  awal  transaksi  tanpa  melihat  laba rugi  yang  terjadi  nanti  (Ascarya,  Hasanah,  & Achsani,  2008).  Kredit  perbankan  konvensional (LOAN)  dapat  digolongkan  berdasarkan  jenis penggunaannya yakni Modal Kerja, Investasi dan Konsumsi.
Adapun LOAN berdasarkan jenis penggunaannya  yakni  modal  kerja,  investasi  dan konsumsi  pada  periode  Januari  2013  hingga Januari 2020:

## Gambar 1.6 Total Kredit Perbankan
Konvensional Periode Januari 2013-Januari 2020 Sumber: Statistik Perbankan Indonesia, OJK
b. Pembiayaan Perbankan Syariah (FINC)
Secara definisi, pembiayaan adalah pemberian dana yang digunakan untuk mendukung perencanaan  investasi  (Yusuf  &  Sari,  2013).
Komponen pembiayaan perbankan syariah (FINC) terdiri dari transaksi bagi hasil, jual beli, sewa dan pinjaman.  Namun  FINC  diutamakan  untuk mendukung  pergkembangan  sektor  riil,  terlebih lagi produk kerja sama atau profit sharing. Melalui pembiayaan  kerja  sama  diharapkan  berdampak positif terhadap produktivitas masyarakat sehingga meningkatkan  pendapatan  (Asnuri,  2013).  Dari segi  moneter,  FINC  digunakan  oleh  bank  untuk meningkatkan jumlah uang beredar (Daniar, 2016).
Berikut  data  total  FINC  berdasarkan  jenis akad  pembiayaan  perbankan  syariah  periode Januari 2013 hingga Januari 2020:
Gambar 1.7 Total Pembiayaan Perbankan Syariah Periode Januari 2013-Januari 2020 Sumber: Statistik Perbankan Syariah, OJK

## Jalur Harga Aset
Dengan jalur harga asset, kebijakan moneter ini dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  pergerakan harga-harga asset, baik itu harga asset finansial seperti saham, obligasi dan sukuk. Jika mengalami perubahan suku bunga, nilai tukar atau besaran investasi di pasar uang  maka  dapat  mempengaruhi  volume  dan  harga obligasi,  saham,  ataupun  sukuk  tersebut.  Kemudian harga  asset  pada  konsumsi  dan  investasi  akan mempengaruhi agregat  demand, sehingga  menjadi penentu tingkat output riil dan inflasi dalam ekonomi (Fauziyah, 2015).
a. Obligasi Negara (SUN)
Adapun  pengertian  dari  obligasi  negara merupakan surat berharga berupa surat pengakuan utang  yang  pembayaran  bunga  dan  pokoknya dijamin  oleh  Negara  Republik  Indonesia  sesuai dengan  masa  berlakunya.  Terdapat  dua  jenis obligasi  negara  yakni  Surat  Pembendaharaan Negara  (SPN)  yaitu  SUN  berjangka  waktu  12 bulan dengan pembayaran bunga secara diskonto. Kedua,  Obligasi  Negara  (ON)  yaitu  SUN berjangka waktu lebih dari 12 bulan baik dengan kupon  atau  tanpa  kupon  (Direktorat  Jenderal Pengelolaan Utang, 2018).
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 J A N '1 3 A P R '1 3 J U L '1 3 O K T '1 3 J A N '1 4 A P R '1 4 J U L '1 4 O K T '1 4 J A N '1 5 A P R '1 5 J u li '1 5 O K T '1 5 J A N '1 6 A P R '1 6 J u li '1 6 O K T '1 6 J A N '1 7 A P R '1 7 J u li '1 7 O K T '1 7 J A N '1 8 A p ri l' 1 8 J u li '1 8 O K T '1 8 J A N '1 9 A P R '1 9 J u li '1 9 O K T '1 9 J A N '2 0 SBIS 2013-2020 SBIS 2013-2020 0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 J A N '1 3 A P R '1 3 J U L '1 3 O K T '1 3 J A N '1 4 A P R '1 4 J U L '1 4 O K T '1 4 J A N '1 5 A P R '1 5 J u li '1 5 O K T '1 5 J A N '1 6 A P R '1 6 J u li '1 6 O K T '1 6 J A N '1 7 A P R '1 7 J u li '1 7 O K T '1 7 J A N '1 8 A p r il '1 8 J u li '1 8 O K T '1 8 J A N '1 9 A P R '1 9 J u li '1 9 O K T '1 9 J A N '2 0 LOAN 2013-2020
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 JA N '1 3 A P R '1 3 JU L' 1 3 O K T '1 3 JA N '1 4 A P R '1 4 JU L' 1 4 O K T '1 4 JA N '1 5 A P R '1 5 Ju li '1 5 O K T '1 5 JA N '1 6 A P R '1 6 Ju li '1 6 O K T '1 6 JA N '1 7 A P R '1 7 Ju li '1 7 O K T '1 7 JA N '1 8 A p ri l' 1 8 Ju li '1 8 O K T '1 8 JA N '1 9 A P R '1 9 Ju li '1 9 O K T '1 9 JA N '2 0 FINC 2013-2020
Tingkat hasil (yield) SUN yang berfluktuasi dapat mempengaruhi harga pasar SUN itu sendiri.
Maka investor dan emiten akan selalu memperatikan  fluktuasi  harga  serta  perubahan yield  SUN  (Nasher,  2011).  Tingkat  bunga  yang naik  membuat  harga  SUN  turun  sehingga  yield pasar juga turun  (Finansial Bisnis, 2012).
Adapun  data  rata-rata yield Surat  Utang Negara dalam penelitian ini adalah:

## Gambar 1.8  Rata-rata Yield Obligasi Negara
Periode Januari 2013 – Januari 2020 Sumber: Laman Resmi Kementrian Keuangan

## b. Sukuk Negara (SBSN)
Penerbitan  sukuk  negara  merupakan  salah satu  langkah  pemerintah  guna  mereduksi  uang yang telah beredar untuk kembali ke bank sentral (Daniar,  2016).  Dalam  pengertiannya,  Sukuk Negara  yaitu  surat  berharga  Negara  yang diterbitkan  berdasarkan  prinsip  syariah  sebagai bukti  atas  bagian  penyertaan  terhadap  asset SBSN,  baik  dalam  mata  uang  rupiah  dan  valuta asing  (Direktorat  Jenderal  Pengelolaan  Utang, 2018). Sukuk Negara dapat diterbitkan sepanjang tidak bertentangan dengan prinsip syariah.
Berikut merupakan data rata-rata yield SBSN periode Januari 2013-Januari 2020 yang digunakan penelitian ini:
Gambar 1.9 Rata-rata Yield Sukuk Negara Periode Januari 2013-Januari 2020
Sumber: Laman Resmi Kementrian Keuangan

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini difokuskan untuk melihat mekanisme  kebijakan  moneter  konvensional  dan kebijakan moneter syariah yang berlaku di Indonesia. Kebijakan  moneter  konvensional  diukur  dengan tingkat  suku  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI), total kredit bank umum (LOAN), serta rata-rata yield obligasi  negara  (SUN).  Adapun  kebijakan  moneter syariah  diukur  dengan  imbal  hasil  Sertifikat  Bank Indonesia  Syariah  (SBIS),  total  pembiayaan  Bank Umum  Syariah  (FINC),  juga  rata-rata yield sukuk negara (SBSN), dengan tingkat inflasi sebagai subjek penelitiannya. Pengambilan data dalam penelitian ini bersumber  dari  web  resmi  yaitu  Bank  Indonesia, Otoritas  Jasa  Keuangan  dan  Kementrian  Keuangan periode  Bulan  Januari  2013  sampai  Bulan  Januari 2020.
Metode  dalam  penelitian  ini  adalah  metode deskriptif kuantitatif dengan adanya hubungan sebab- akibat  (kausalitas).  Selain  itu,  desain  penelitian  ini adalah  desain  eksplanatori,  yaitu  menggambarkan hubungan dua variable atau lebih. (Silalahi, 2012)
Proses  analisis  data  dilakukan  dengan  analis Vector  Error  Correction  Model (VECM).  VECM (Vector  Error  Correction  Model) adalah  metode analisis  data  untuk  melihat  hubungan  berjangka panjang  dan  hubungan  berjangka  pendek  pada  satu data  time-series  terhadap  data  time-series  lainnya. Analisis  VECM  pada  penelitian  ini  diolah  dengan software Eviews 9.
Prosedur  yang  dilakukan  adalah  menguji  data dengan  uji  stasioneritas,  stabilitas  dan  kointegrasi. Tidak  lupa  dilakukan  langkah  menentukan  lag optimum. Selanjutnya model dapat diuji pengaruhnya melalui  uji  kausalitas Engel-Granger dan  VECM. Yang  pada  akhirnya  dapat  ditaksir  efektivitasnya melalui  uji Impulse  Response  Function (IRF)  dan Forecast Error Variance Decomposition (FEVD).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Penelitian

## Uji Stasioneritas
Uji Stasioneritas (Unit Root Test) ini menggunakan  pendekatan Augmented  Dickey  Fuller (ADF).
Variabel Unit
Root ADF Test Statistics MacKinnon Critical Value 5% P- Value Ket. Inflasi Level -1.847110  -2.896779  0.3556  Tidak 1 st Diff -7.219252  -2.896779  0.0000 Stasioner
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00 J A N '1 3 M A R '1 3 M E I '1 3 J U L '1 3 S E P '1 3 N O V '1 3 J A N '1 4 M A R '1 4 M E I '1 4 J U L '1 4 S E P '1 4 N O V '1 4 J A N '1 5 M A R '1 5 M e i' 1 5 J u li '1 5 S E P '1 5 N O V '1 5 J A N '1 6 M A R '1 6 M e i' 1 6 J u li '1 6 S E P '1 6 N O V '1 6 J A N '1 7 M A R '1 7 M e i' 1 7 J u li '1 7 S E P '1 7 N O V '1 7 J A N '1 8 M a r e t' 1 8 M e i' 1 8 J u li '1 8 S E P '1 8 N O V '1 8 J A N '1 9 M A R '1 9 M e i' 1 9 J u li '1 9 S E P '1 9 N O V '1 9 J A N '2 0 Rata-rata yield  SUN 2013-2020 Rata-rata yield SUN 2013-2020 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 J A N '1 3 M A R '1 3 M E I '1 3 J U L '1 3 S E P '1 3 N O V '1 3 J A N '1 4 M A R '1 4 M E I '1 4 J U L '1 4 S E P '1 4 N O V '1 4 J A N '1 5 M A R '1 5
M e i' 1 5
J u li '1 5 S E P '1 5 N O V '1 5 J A N '1 6 M A R '1 6
M e i' 1 6
J u li '1 6 S E P '1 6 N O V '1 6 J A N '1 7 M A R '1 7 M e i' 1 7 J u li '1 7 S E P '1 7 N O V '1 7 J A N '1 8 M a r e t' 1 8
M e i' 1 8 J u li '1 8 S E P '1 8 N O V '1 8 J A N '1 9 M A R '1 9 M e i' 1 9 J u li '1 9 S E P '1 9 N O V '1 9 J A N '2 0 Rata-rata yield SBSN Rata-rata yield SBSN
Variabel Unit Root ADF Test Statistics MacKinnon Critical Value 5% P- Value Ket. 2 nd Diff -10.23751  -2.896779  0.0000 Stasioner
SBI Level -2.213824  -2.896779  0.2030  Tidak 1 st Diff -5.814027  -2.896779  0.0000 Stasioner 2 nd Diff -9.570131  -2.896779  0.0000 Stasioner

## Ln_LO
AN Level -1.389401  -2.900137  0.5832  Tidak
1 st Diff -2.190868  -2.902358  0.2114  Tidak 2 nd Diff -7.958998  -2.902358  0.0000 Stasioner
SUN Level -3.174431  -2.896779  0.0251 Stasioner
1 st Diff -12.07333  -2.896779  0.0001 Stasioner
2 nd Diff -10.68309  -2.898145  0.0001 Stasioner
Tabel 3.1 Hasil Uji Stasioneritas Model I Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Mengacu  pada  tabel  3.1,  dapat  dilihat  bahwa hasil  ADF  menunjukkan  hanya  variabel  SUN  saja yang dinyatakan stasioner karena nilai P-value < 0,05 dan  t-ADF  <  MacKinnon  taraf  5%.  Di  sisi  lain, variabel Inflasi, SBI dan Ln_LOAN dinyatakan tidak stasioner.  Maka  selanjutnya  uji  ADF  pada  turunan pertamanya (first  difference). Hasilnya,  variabel Inflasi,  dan  SBI  sudah  stasioner,  namun  variabel Ln_LOAN kebalikannya. Oleh karena itu diperlukan uji ADF, pada turunan keduanya (second difference) . Hasilnya, semua variabel dalam Model I (Inflasi, SBI, Ln_LOAN  dan  SUN)  telah  stasioner  pada  turunan keduanya.
Adapun pada uji stasioneritas model syariah (II) ternyata  hanya  variabel  SBSN  saja  yang  dinyatakan stasioner diakibatkan oleh P-Value < dari 0.05 dan t- ADF < MacKinnon taraf 5%. Selanjutnya dibawah ini adalah tabel hasil uji stasioneritas model II:
Variabel Unit
Root ADF Test Statistics MacKinno n Critical Value 5% P-Value  Ket.
Inflasi Level -1.847110 -2.896779  0.3556  Tidak 1 st Diff. -7.219252 -2.896779  0.0000 Stasioner 2 nd Diff. -10.23751 -2.896779  0.0000 Stasioner
SBIS Level -2.181611 -2.896779  0.2145  Tidak 1 st Diff -5.832297 -2.896779  0.0000 Stasioner 2 nd Diff -9.356561 -2.897678  0.0000 Stasioner
Ln_FINC Level 0.166021  -2.897678  0.9688  Tidak 1 st Diff -3.983907 -2.899115  0.0025 Stasioner
2 nd Diff -8.181244 -2.899115  0.0000 Stasioner
SBSN Level -3.775304 -2.896779  0.0055 Stasioner 1 st Diff -8.390543 -2.897678  0.0000 Stasioner 2 nd Diff -7.799097 -2.899619  0.0000 Stasioner
Tabel 3.2 Hasil Uji Model II
Sumber: Data Hasil Penelitian (2020)

## Menentukan Lag Optimum
Penetapan  ini  ditentukan  dengan  melihat hasil Likehood  Ratio  (LR),  Final  Prediction  Error  (FPE), Akaike  Information  Criterion  (AIC),  Schwarz Information  Criterion  (SC), dan Hannan-Quin Criterion (HQ) yang ditandai dengan lambang bintang (*).  Lag  dengan  tanda  bintang  yang  paling  dominan menjadi lag yang dipilih untuk estimasi pada tahapan berikutnya.

## Tabel 3.3 Lag Optimum Model I
Lag LR FPE
AIC SC HQ
0 NA 0.002495   5.357871   5.479628   5.406573
1 653.4061   4.33e-07  -3.301629   -2.692848*  -3.058122*
2 31.71056   4.13e-07  -3.352376  -2.256571  -2.914063 3 30.38453*   3.93e-07*  -3.411550*  -1.828720  -2.778432
4 22.96520   4.13e-07  -3.378719  -1.308865  -2.550795
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Berdasarkan tabel 3.3 dapat disimpulkan bahwa Model I menggunakan lag 3 sebagai lag optimum.

## Tabel 3.4 Lag Optimum Model II
Lag LR FPE AIC SC HQ 0 -246.9596 NA 0.007962   6.518430   6.640187
1 113.5472   674.1944   1.04e-06  -2.429797   -1.821016*
2 130.0007    29.06085*   1.03e-06*  -2.441578*  -1.345773
3 144.8806   24.73538   1.07e-06  -2.412484  -0.829654
4 156.3194   17.82665   1.22e-06  -2.294010  -0.224156
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Berdasarkan  hasil  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa  Model  II  menggunakan  lag  2  sebagai  lag optimum.

## Uji Stabilitas
Uji  stabilitas  bertujuan  untuk  memastikan panjang  selang  maksimum  telah  stabil.  Jika  nilai modulusnya  di  bawah  satu,  maka  model  stabil  dan menghasilkan prediksi yang valid (Firdaus, 2011).
Tabel 3.5 Uji Stabilitas Model I Root Modulus 0.993469 0.993469 0.862353 - 0.076601i 0.865749 0.862353 + 0.076601i 0.865749 0.426474 0.426474 Sumber: Data Hasil Penelitian(2020) Tabel 3.6 Uji Stabilitas Model II Root Modulus 0.999292 0.999292 0.872977 - 0.091005i 0.877708 0.872977 + 0.091005i 0.877708 0.002713 0.002713 Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Berdasarkan  tabel  3.5  dan  tabel  3.6,  dapat disimpulkan  yaitu  Model  I  dan  Model  II  stabil  pada panjang selangnya.

## Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  diperlukan  untuk  melihat hubungan  jangka  panjang  variable  yang  digunakan dalam penelitian. Berikut hasil Johansen Cointegration test pada aplikasi EViews 9.0:

## Tabel 3.7 Uji Kointegrasi Model I
Hypothesized No. Of CE (s) Trace Statistic 0,05 Critical Value Max Eigen Statistic 0,05 Critical Value None * 56.93452  47.85613  27.19014  27.58434 At most 1    29.74438  29.79707  16.43612  21.13162 At most 2 13.30826  15.49471  12.27975  14.26460 At most 3 1.028505  3.841466  1.028505  3.841466 Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)

## Tabel 3.8 Uji Kointegrasi Model II
Hypothesized No. Of CE (s) Trace Statistic 0,05 Critical Value Max Eigen Statistic 0,05 Critical Value None * 74.19243  47.85613  39.18924   27.58434 At most 1    35.00318  29.79707  22.32135   21.13162 At most 2 12.68184  15.49471   12.63374  14.26460 At most 3 0.048095  3.841466  0.048095   3.841466
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Berdasarkan  hasil  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa Model I dan Model II terdapat kointegrasi.

## Uji Kausalitas Engel-Granger
Uji  ini  diperlukan  dalam  rangka  mengetahui pengaruh  variabel  kebijakan  moneter  ganda  baik konvensional  (SBI,  LOAN  dan  SUN)  dan  syariah (SBIS,  FINC  dan  SBSN)  terhadap  Inflasi.  Berikut hasil  pengujian  Kausalitas Engel-Granger pada aplikasi EViews 9.0:

## Tabel 3.9 Uji Kausalitas Model I
Null Hypothesis Observat ion F-Statistic  Prob. Arah Hubungan Inflasi dipengaruhi SBIS 83 6.29187  0.0029  Signifikan Inflasi dipengaruhi FINC 83 3.55315  0.0334  Signifikan Inflasi dipengaruhi SBSN 83 2.70558  0.0731 Tidak Signifikan SBIS dipengaruhi FINC 83 3.97427  0.0227  Signifikan SBSN dipengaruhi SBIS 83 3.74835  0.0279  Signifikan SBSN dipengaruhi FINC 83 6.03734  0.0036  Signifikan
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Berpacu pada Tabel 3.9, dapat dilihat bahwa pada  taraf  sebesar  lima  persen,  yaitu  pada  saat  nilai probabilitas <  0.05,  kebijakan  moneter  konvensional yang  berpengaruh  terhadap  inflasi  secara  signifikan adalah  variabel  SBI  dan  SUN.  Hal  ini  dikarenakan ketika inflasi naik otomatis JUB sedang banyak, maka suku  bunga  dari  SBI  akan  dinaikkan  supaya masyarakat  teralihkan  untuk  menyimpan  uangnya dibandingkan  dibelanjakan,  pada  akhirnya  jumlah uang  beredarpun  akan  menurun.  Sedangkan  LOAN tidak berpegaruh signifikan terhadap inflasi dikarenakan  naik  turunnya  inflasi  tidak  direspon langsung  oleh  LOAN  begitupun  sebaliknya,  dimana pengaruhnya  akan  melewati  suku  bunga  terlebih dahulu.  Selain  itu  variabel  yang  memiliki  hubungan saling  berpengaruh  secara  signifikan  adalah  SBI terhadap LOAN, SBI dengan SUN, dan SUN terhadap SBI.

## Tabel 3.10 Uji Kausalitas Model II
Null Hypothesis Observat ion F-Statistic  Prob. Arah Hubungan Inflasi dipengaruhi SBI 84 18.2688 5.E-05  Signifikan Inflasi dipengaruhi LOAN 84 0.44694  0.5057 Tidak Signifikan Inflasi dipengaruhi SUN 84 4.25915  0.0422 Signifikan LOAN dipengaruhi SBI 84 7.38748 0.0080 Signifikan SUN dipengaruhi SBI 84 11.0465  0.0013 Signifikan SBI dipengaruhi SUN 84 6.68077  0.0115 Signifikan
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Sebagaimana  hasil  dari  Tabel  3.10,  yakni  pada saat nilai prob. < 0.05, kebijakan moneter syariah yang dicerminkan  dalam  model  II  yaitu  SBIS  dan  FINC berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi. Hal ini bisa terjadi karena menjadi satu rangkaian dimana saat inflasi sedang meningkat maka imbal hasil dinaikkan, lalu FINC juga meningkat, lalu berlangsung. Adapun SBSN  tidak  berpengaruh  signifikan  karena  pada beberapa bulan, tingkat yield tidak didapatkan sesuai dengan  target.  Selain  itu  variabel  yang  memiliki hubungan berpengaruh secara signifikan adalah FINC terhadap  SBIS  dan  SBSN  serta  antara  SBIS  dengan SBSN.

## Uji Vector Error Correction Model (VECM)
Model  VECM  dapat  memberikan  perkiraan pengaruh secara jangka pendek juga jangka panjang. Penelitian ini menggunakan signifikansi dengan nilai kritis 5%, dimana nilai t-statistiknya adalah ± 1,98932. Variabel  dinyatakan  berpengaruh  signifikan  jika menolak  H0  atau  menerima  H1  yaitu  saat  >1.98932 dan <-1.98932.
Tabel 3.11 Uji VECM Model I
Jangka Panjang Variabel Koefisien  T-Statistic  Kesimpulan Inflasi (-1) 1.000000 - - SBI (-1) -8.697401 -4,73094 Signifikan LOAN (-1)  0,708770 0,18428 Tidak SUN (-1) 8,160485 5,03141 Signifikan C -19,34504 - - Jangka Pendek Variabel Koefisien  T-Statistic  Kesimpulan Inflasi (-1) 0,246845 2,19713 Signifikan SBI (-1) 0,122724 0,33807 Tidak LOAN (-1)  1,482776 0,22588 Tidak SUN (-1) 0,101469 0,63390 Tidak C -0,043040 -0,47010 Tidak R-squared   0,082165 - Tidak Adj. R- squared 0,022565 - Tidak
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Pada hasil Tabel 3.11, diketahui bahwa SBI dan SUN  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  inflasi dalam  jangka  panjang.  SBI  berpengaruh  positif, karena peningkatan suku bunga membuat pengeluaran terbatasi,  sehingga  permintaan  agregat  pun  menurun dan  pada  akhirnya  menurunkan  inflasi  (Setiawan, 2009).
Sedangkan,  SUN  berpengaruh  positif,  karena perubahan  yield  berpengaruh  pada  tingkat  harga. Selanjutnya,  harga  memiliki  pengaruh  terhadap permintaan  agregat,  sehingga  berdampak  kepada tingkat output riil dan inflasi (Fauziyah, 2015).
Adapun    dalam  jangka  pendek,  variabel  inflasi hanya  dipengaruhi  oleh  dirinya  sendiri  di  periode sebelumnya.
Nilai  koefisien  R-squared  dan  Adj.  R-squared dalam  Model  I  sangat  kecil  yakni  sebesar  0,082165 dan 0,022565 yang berarti hanya sebesar 8,21% atau 2,25% variabel inflasi dapat dijelaskan oleh variabel SBI,  LOAN  dan  SUN  pada  tahun  2013-2020. Sedangkan  sebesar  91,79%  atau  92,75%  pengaruh inflasi tahun 2013-2020 dapat dijelaskan oleh variabel
lain di luar model. Hal ini wajar mengingat kebijakan moneter  yang  diterapkan  itu  banyak  baik  dari kebijakan  moneter  konvensional  dan  syariah  dengan berbagai  jalur,  selain  itu  inflasi  tidak  hanya dipengaruhi  oleh  variabel  kebijakan  moneter  saja. Nilai  tukar  yang  terus  melemah  akibat  sistem fiat money pun perlu dicermati.
3.2. Pembahasan

## Pengaruh SBI terhadap Inflasi
Berdasarkan  hasil  uji  kausalitas Engel-Granger Model 1,  diperoleh  nilai  probabilitas  SBI  <  0.05, artinya  SBI  berpengaruh  signifikan  terhadap  inflasi. Begitupula pada hasil analisis VECM pada tabel 3.11, dimana pada periode jangka panjang SBI berpengaruh negative  secara  signifikan  terhadap  inflasi,  dengan nilai  koefisien  -8.6997401  yang  menandakan  bahwa setiap  terjadi  peningkatan  sebesar  satu  persen  pada SBI,  maka  akan  berdampak  pada  penurunan  tingkat inflasi sebesar 8,70%. Adapun dalam periode jangka pendek,  SBI  berpengaruh  positif  namun  tidak signifikan terhadap inflasi.
Hubungan  negative  antara  SBI  dan  inflasi  ini sesuai  dengan  teori  tentang  kebijakan  suku  bunga, yakni  apabila  terjadi  inflasi  maka  suku  bunga  Bank Indonesia  akan  dinaikkan  sehingga  JUB  menurun. Sebaliknya,  apabila  terjadi  resesi  maka  suku  bunga akan diturunkan agar JUB meningkat  (Murni, 2013)
Hal tersebut terjadi karena pengeluaran masyarakat,  pemerintah  dan  investasi  swasta  akan dibatasi  dengan  adanya  kenaikan  suku  bunga  agar permintaan mengalami penurunan secara menyeluruh, dan  diharapkan  hal  ini  membuat  tingkat  inflasi mengalami penurunan. (Setiawan, 2009)

## Pengaruh LOAN terhadap Inflasi
Apabila  melihat  uji  kausalitas  Engel  Grager, diperoleh  probabilitas  LOAN  >  0.05,  yakni  variabel LOAN  memiliki  pengaruh  tidak  signifikan  terhadap inflasi.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  analisis  VECM, LOAN  berpengaruh  positif  namun  tidak  signifikan dalam periode jangka panjang. Begitupun yang terjadi dalam  periode  jangka  pendek,  dimana  LOAN berpengaruh  positif  namun  tidak  signifikan.  Dengan itu dapat disimpulkan  bahwa LOAN tidak signifikan dalam  mempengaruhi  inflasi.  Hal  tersebut  terjadi karena LOAN memiliki pengaruh atau shock terhadap inflasi  yang  lemah  karena  harus  melewati  alur  suku bunga terlebih dahulu. (Noviasari, 2012)
Hal  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  jika simpanan/deposito  masyarakat  ingin  ditingkatkan oleh perbankan, maka suku bunga harus ditingkatkan
agar  minat menabung menjadi lebih besar. Sebaliknya,  jika  perbankan  ingin  mengoptimalkan pemberian  kreditnya,  maka  suku  bunga  kredit  harus dikurangi  agar  animo  masyarakat  untuk  meminjam mengalami peningkatan. (Rusydiana, 2009)

## Pengaruh LOAN terhadap Inflasi
Berdasarkan  hasil  uji  kausalitas,  diperoleh  nilai probabilitas  SUN  <  0,05  yang  menandakan  bahwa Surat  Utang  Negara  berpengaruh  signifkan  kepada inflasi. Adapun hasil analisis VECM pada tabel 3.11 didapatkan data yakni dalam periode jangka panjang, SUN  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  inflasi  dengan  nilai  koefisien  sebesar 8.160485  yang  menandakan  bahwa  setiap  terjadi kenaikan  rata-rata  yield  SUN  sebesar  satu  persen maka  akan  berdampak  pada  kenaikan  tingkat  inflasi sebesar  8.16%.  Sedangkan  pada  periode  jangka pendek  SUN  berpengaruh  positif  namun  tidak signifikan.
Dalam jangka panjang, SUN berpengaruh positif signifikan. Maka, dapat menjelaskan teori yield yakni perubahan tingkat hasil ( yield ) asset yang didapat oleh investor  ternyata  mengalami  perubahan  seiring berjalannya waktu yang mana akan berpengaruh bagi tingkat  harga  asset  itu  sendiri.  Apabila  harga  asset investasi  mempengaruhi agregat  demand, maka tingkat output riil serta inflasi dalam ekonomi  dapat ditentukan  (Fauziyah, 2015)
Efektivitas  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan Moneter (MTKM) Konvensional dalam Mengatasi Inflasi
Efketivitas  kebijakan  moneter  dapat  dinilai  dari hasil IRF dan FEVD. Hasil IRF menunjukkan variabel SBI dapat mengendalikan inflasi menjadi stabil pada bulan  ke  empat  dengan  pengaruh  di  rentang  0% sampai  0.10%.  Sedangkan  variabel  LOAN  dapat mengendalikan  inflasi  menjadi  stabil  pada  bulan  ke lima, dengan pengaruh di rentang 0% hingga -0.03%. Pada  variabel  SUN,  dapat  mengendalikan  inflasi menjadi stabil pada bulan ke delapan dengan pengaruh di rentang 0 sampai -0.22%.
Selain  itu,  hasil  FEVD  menunjukkan  bahwa pengaruh  kebijakan  moneter  konvensional  yang tercermin oleh SBI, LOAN dan SUN masih terbilang kecil.  Dimana  diperkirakan  hingga  bulan  ke-50  SBI hanya dapat menjelaskan tingkat inflasi 1.60%. Lalu hingga bulan ke-50 LOAN hanya dapat menjelaskan tingkat inflasi sebesar 0.15% dan yang terakhir hingga bulan  ke-50  SUN  hanya  dapat  menjelaskan  tingkat inflasi  sebesar  7.43%.  Sehingga  diperkirakan
pengaruh  kebijakan  moneter  konvensional  yang tercermin oleh SBI, LOAN dan SUN hingga periode ke-50 hanya menggambarkan variabel inflasi sebesar 9.18%.

## Tabel 3.12 Uji VECM Model II
Jangka Panjang Variabel Koefisien  T-Statistic  Kesimpulan Inflasi (-1)  1.000000 - - SBIS (-1)  -10,30273  -5,07221 Signifikan FINC (-1) 4,665039 1,16638 Tidak SBSN (-1)  12,30164 6,67992 Signifikan C -87,63580 - - Jangka Pendek Variabel Koefisien  T-Statistic  Kesimpulan Inflasi (-1)  0,235689 2,07031 Signifikan SBIS (-1) 0,041037 0,11728 Tidak FINC (-1) 2,371465 0,42043 Tidak SBSN (-1)  0,138078 1,32206 Tidak C -0,050642  0,014359 Tidak R-squared   0,087630 - Tidak Adj. R- squared 0,028386 - Tidak
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Berdasarkan  Tabel  3.12,  pada  periode  jangka panjang  variable  SBSN  dan  SBIS  berpengaruh signifikan terhadap inflasi. Sedangkan variable FINC tidak  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap inflasi.  Hal  tersebut  wajar  karena  pangsa  pasar perbankan  Indonesia  lebih  banyak  dipengaruhi  oleh bank  konvensional  dibandingkan  bank  syariah (Rusydiana, 2009).
Selain itu, dalam jangka pendek semua variabel kebijakan  moneter  syariah  ini  tidak  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  inflasi.  Hal  tersebut wajar mengingat proses transmisi kebijakan moneter memerlukan  tenggat  waktu  (time  lag)  tertentu (Noviasari, 2012).
Nilai  koefisien  R-squared  dan  Adj.  R-squared dalam  Model  II  sangat  kecil  namun  lebih  besar dibandingkan  Model  I  yaitu  masing-masing  sebesar 0,087630  dan  0,028386  memiliki  arti  bahwa  hanya sebesar  8,76%  atau  2,84%  variabel  inflasi  dapat dijelaskan oleh variabel SBIS, FINC dan SBSN pada tahun 2013-2020.

## Pengaruh SBIS Terhadap Inflasi
Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  ditarik hipotesis  bahwa  SBIS  memiliki  pengaruh  negatif signifikan  kepada  inflasi.  Perbedaan  hasil  tersebut terjadi karena adanya perbedaan jangka waktu dalam
melihat  pengaruh  SBIS  tersebut.  Dari  hasil  uji kausalitas  pada  tabel  3.10,  dapat  dilihat  bahwa  nilai prob.  SBIS  <  0,05,  artinya  SBIS  memiliki  pengaruh signifikan terhadap inflasi.
Pengaruh  dari  SBIS  ini  berarah  negatif  sama seperti  SBI  karena  tingkat  bagi  hasil  SBIS  ternyata masih  mengarah  berdasarkan  tingkat  diskonto  hasil lelang Sertifikat Bank Indonesia (SBI) dengan jangka waktu  satu  bulan  (Daniar,  2016).  Sedangkan, Noviasari  (2012)  menyatakan  bahwa  dampak  dari SBIS  adalah  jika  masyarakat  yang  berinvestasi  pada perbankan  syariah  semakin  banyak,  maka  SBIS menjadi  meningkat  lalu  agregate  demand  pun  akan mengalami  hal  yang  sama,  sehingga  pendapatan masyarakat akan mengalami pertumbuhan dan di sisi lainnya inflasi akan menurun.

## Pengaruh FINC Terhadap Inflasi
Dari  hasil  perhitungan  dapat  ditarik  sebuah hipotesis  bahwa  FINC  memiliki  hubungan  positif terhadap inflasi. Lalu jika dilihat dari nilai prob. FINC <  0,05  (tabel  3.10),  maka  berarti  FINC  memiliki pengaruh signifikan terhadap inflasi. Adapun menurut perhitungan  dari  tabel  4.12  VECM,  FINC  memiliki pengaruh  yang  positif  namun  tidak  signifikan, dikarenakan melihat dari periode jangka panjang dan jangka pendek.
Berdasarkan  penelitian  'Ayuniyyah,  Achsani  & Ascarya  (2010),  total  pembiayaan  bank  syariah ternyata berpengaruh signifikan dalam meningkatkan produksi  output  riil.  Hal  tersebut  terjadi  karena pembiayaan  yang  dipengaruhi  oleh  bagi  hasil  akan memberi  dampak  positif  terhadap  inflasi  (Ascarya, 2012).  FINC  yang  berpengaruh  positif  dapat dijelaskan oleh teori pembiayaan yang mengemukakan bahwa FINC lebih diutamakan untuk menggerakkan  perkembangan  sektor  riil,  terkhusus bentuk  kerjasama  atau  bagi  hasil,  dimana  hal  ini memiliki imbas pada produktivitas masyarakat dalam menghasilkan  barang  dan  jasa  serta  meningkatkan pendapatan  masyarakat  (Asnuri,  2013).  Selain  itu, FINC digunakan oleh bank untuk menaikkan jumlah uang beredar (Daniar, 2016).

## Pengaruh SBSN Terhadap Inflasi
Berdasarkan hasil uji,  didapati gambaran terkait adanya  hubungan yang positif antara  variabel  SBSN terhadap  inflasi.  Sementara  itu,  pada  tabel  3.10 diperoleh nilai probabilitas SBSN > 0,05, menandakan SBSN memiliki pengaruh tidak signifikan pada inflasi. Adapun menurut perhitungan dari tabel 3.12 VECM, dalam periode jangka panjang,
SBSN berpengaruh positif signifikan terhadap inflasi, namun  memiliki  hubungan  positif  tidak  signifikan dalam periode jangka pendek.
Hasil  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan Fauziyah (2015) dimana transmisi moneter syariah melalui jalur harga aset mekanismenya lebih baik  dari  moneter  konvensional  dalam  pengaruhnya terhadap IHK.
Efektivitas  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan Moneter  (MTKM)  Syariah  dalam  Mengatasi Inflasi
Efektivitas  kebijakan  moneter  dapat  dinilai  dari hasil  IRF  dan  FEVD.  Pada  intinya,  ketidakefektifan kebijakan  moneter  dalam  menanggulangi  inflasi menandakan  ada  hal  lain  yang  lebih  kuat  dalam mempengaruhi  inflasi.  Jika  kita  berkaca  dari  teori kebijakan  moneter  syariah  pengendalian  inflasi ditempuh dengan cara penggunaan full bodied money , sistem 100 persen reserve banking system dan sistem keuangan  bagi  hasil    ('Ayuniyyah,  Achsani,  & Ascarya, 2010)
Penerapan  sistem  keuangan  bagi  hasil  memang sudah  diterapkan,  namun  sayangnya  masih  banyak bagi  hasil  yang  malah  mengacu  pada  sistem  bunga. Alhasil fungsi dari bagi hasil itu sendiri menjadi bias karena  tidak  berbeda  dengan  tingkat  bunga.  Hal  ini terbukti dari hasil penelitian tingkat imbal hasil SBIS yang mengacu pada suku bunga SBI  (Daniar, 2016). Pada  akhirnya  tingkat  imbal  hasil  SBIS  malah  tidak bisa  berpengaruh  signifikan  sebagaimana  suku  buga SBI.
Selain  itu,  100  persen reserve  banking  system adalah  suatu  konsep  dimana  sebuah  perbankan mengkonversikan  keseluruhan  depositnya  untuk dijadikan  cadangan  yang  diserahkan  pada  Bank sentral.  Konsep  ini  memberikan  dampak  tidak terciptanya  uang  baru,  sehingga  Pemerintah  tidak mendapatkan  pendapatan  yang  tidak  adil  dari  uang yang  beredar  dikarenakan seignorage .  Selanjutnya, daya beli baru tidak akan timbul, oleh karena itu tidak ada  unsur  ribawi  dalam  konsep  ini  serta  tidak menciptakan  efek  inflasi.  (Ascarya,  Hasanah,  & Achsani, 2008).
Sistem  ekonomi  (berdasarkan fiat  money ) mengandung banyak permasalahan didalamnya. Mata uang  kertas  akan  terus  terancam  inflasi  karena nilainya  tidak  akan  sama  dari  waktu  ke  waktu  pada ujungnya  selisih  nilai  mata  uang  kertas  tersebut berujung  pada  keuntungan  suatu  pihak  (Hidayat, 2009).  Hal  ini  dapat  terlihat  jelas  dari  terus
meningkatnya  nilai  dollar  disamping  melemahnya berbagai nilai tukar mata uang termasuk rupiah. Oleh karena  itu,  penggunaan full  bodied  money, dimana nilai  instriksi  sama  dengan  nilai  nominal  pada  uang tersebut, dapat dijadikan sebuah alternative. ('Ayuniyyah, Achsani, & Ascarya, 2010).

## Uji Impulse Response Function (IRF)
Impulse-Response  Function (IRF)  digunakan untuk  melakukan  estimasi  dan  melihat  bagaimana pengaruh  suatu  kejutan  ( shock) dari  satu  variable endogen terhadap variable lainnya.

## Tabel 3.13 Hasil IRF Model I
Response of IHK : Periode  Inflasi SBI LN_LOAN SUN 1 0.64 0.00 0.00 0.00 2 0.77 0.06 0.09 -0.07 3 0.78 0.09 -0.01 -0.14 4 0.77 0.10 -0.02 -0.18 5 0.75 0.10 -0.03 -0.20 6 0.73 0.10 -0.03 -0.21 7 0.74 0.10 -0.03 -0.21 8 0.74 0.10 -0.03 -0.22 9 0.74 0.10 -0.03 -0.22 10 0.74 0.10 -0.03 -0.22
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Dilihat  dari  Tabl  3.13,  hasil  IRF  menujukkan variabel  SBI  dapat  mengendalikan  inflasi  menjadi stabil di periode ke-4 dengan pengaruh di rentang 0% sampai 0,10%. Lalu variabel LOAN dapat mengendalikan inflasi menjadi stabil pada periode ke- 5 dengan pengaruh di rentang 0% sampai -0,03%. Dan variabel  SUN  dapat  mengendalikan  inflasi  menjadi stabil pada periode ke-8 dengan pengaruh di rentang 0% sampai -0,22%.

## Tabel 3.14 Hasil IRF Model II
Response of IHK : Periode  INFLASI  SBIS  LN_FINC SBSN 1 0.63 0.00 0.00 0.00 2 0.75 0.04 0.03 0.059 3 0.81 0.06 0.03 -0.02 4 0.82 0.05 0.02 -0.04 5 0.82 0.05 0.02 -0.04 6 0.82 0.05 0.02 -0.04 7 0.82 0.05 0.02 -0.04 8 0.82 0.05 0.02 -0.04 9 0.82 0.05 0.02 -0.05 10 0.82 0.05 0.02 -0.05 Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Dilihat dari Tabel 3.14, hasil IRF menggambarkan bahwa variabel SBIS dapat mengendalikan inflasi menjadi stabil pada periode ke- 4 dengan pengaruh di rentang 0% sampai 0,05%. Lalu variabel  FINC  dapat  mengendalikan  inflasi  menjadi stabil pada periode ke-4 dengan pengaruh di rentang 0% sampai 0,02%. Dan yang terakhir variabel SBSN dapat  mengendalikan  inflasi  menjadi  stabil  pada periode  ke-4    sampai  periode  ke-8,  lalu  dari  periode ke-9  sampai  periode  ke-10,  adapun  pengaruhnya  di rentang 0% sampai -0,05%.

## Uji  Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)
Uji  FEVD  diperlukan  untuk  memperkirakan kesalahan varian suatu variable. Langkah perhitungan FEVD  dimulai  dengan  menganalisa  persentase kejutan-kejutan atas setiap variabel.
Tabel 3.15 Hasil FEVD Model I
Periode (Bulan) Inflasi SBI LOAN SUN 1 100.0000   0.000000   0.000000   0.000000
2 99.27647   0.292465   0.006762   0.424301
3 97.84845   0.622731   0.007360   1.521461
4 96.52314   0.863021   0.022096   2.591748
5 95.46822   1.025550   0.039603   3.466624
6 94.66959   1.136057   0.055722   4.138630
7 94.06393   1.214197   0.068973   4.652899
8 93.59735   1.271846   0.079658   5.051150
9 93.23016   1.316067   0.088250   5.365524
10 92.93514   1.351082   0.095239   5.618540
15 92.05109   1.454660   0.116387   6.377866 20 91.61241   1.505830   0.126915   6.754841 25 91.35062   1.536362   0.133198   6.979817 30 91.17669   1.556647   0.137373   7.129289 35 91.05274   1.571103   0.140348   7.235805
40 90.95994   1.581926   0.142576   7.315555
45 90.88786   1.590333   0.144306   7.377503 50 90.83025   1.597052   0.145689   7.427010
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Melihat  pada  tabel  3.15,  dapat  disimpulkan bahwa pada periode pertama variabilitas dan fluktuasi nilai dari variabel inflasi dapat dijelaskan 100% oleh nilai  variabel  itu  sendiri.    Adapun  pengaruh  yang diberikan  oleh  variabel-variabel  lain  mulai  terlihat pada  periode  kedua,  dimana  pengaruh  dari  variabel inflasi itu sendiri berkurang menjadi 99,30%. Variabel SUN  memberi  pengaruh  terbesar,  dengan  jumlah pengaruh sebesar 0,42%, lalu diikuti oleh variabel SBI
yang berpengaruh sebesar 0,30% dan variabel LOAN yang  hanya  berpengaruh  sebesar  0,01%.  Variabel inflasi hingga akhir periode merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap perubahan inflasi sendiri. Lalu diikuti oleh variabel SBI yang setiap periodenya mengalami kenaikan secara bertahap sehingga di akhir periode memiliki pengaruh sebesar 1,60%.
Dalam Model II, ada 4 FEVD yakni Inflasi, SBIS, FINC  dan  SBSN  dengan  jangka  waktu  50  periode. Berikut hasil pengujian FEVD menggunakan aplikasi EViews 9.0:

## Tabel 3.16 Hasil FEVD Model II
Periode (Bulan) Inflasi SBIS FINC SBSN 1 100.0000   0.000000   0.000000   0.000000 2 99.37676   0.172315   0.112395   0.338532
3 99.35136   0.290091   0.125591   0.232958
4 99.33951   0.326737   0.113875   0.219879
5 99.32893   0.336235   0.106992   0.227842
6 99.32366   0.338090   0.102282   0.235967
7 99.31939   0.337545   0.098957   0.244106
8 99.31655   0.336324   0.096457   0.250674
9 99.31443   0.335038   0.094540   0.255992
10 99.31282   0.333875   0.093022   0.260282
15 99.30822   0.330120   0.088568   0.273088
20 99.30601   0.328240   0.086398   0.279353
25 99.30470   0.327128   0.085115   0.283060
30 99.30383   0.326393   0.084267   0.285510
35 99.30322   0.325871   0.083664   0.287250 40 99.30276   0.325481   0.083215   0.288549 45 99.30240   0.325179   0.082866   0.289556 50 99.30212   0.324937   0.082588   0.290359
Sumber: Data Hasil Penelitian(2020)
Jika dilihat pada tabel 3.16, data periode pertama variabilitas  dan  fluktuasi  nilai  dari  variabel  inflasi dapat dijelaskan 100% oleh nilai variabel itu sendiri. Pengaruh  yang  diberikan  oleh  variabel-variabel  lain mulai  terlihat  pada  periode  kedua,  dimana  pengaruh dari  variabel  inflasi  itu  sendiri  berkurang  menjadi 99,38%. Variabel SBSN memberi pengaruh terbesar, dengan  jumlah  pengaruh  sebesar  0,34%,  lalu  diikuti oleh variabel SBIS yang berpengaruh sebesar 0,17% dan  variabel  FINC  yang  hanya  berpengaruh  sebesar 0,11%.  Variabel  inflasi  hingga  akhir  periode merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap perubahan  inflasi  sendiri  dengan  besaran  kontribusi pada akhir periode mencapai nilai 99,30%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian,  dalam  jangka pendek  ternyata  hanya  variabel  SBSN  yang berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  inflasi. Adapun  pada  periode  jangka  panjang  variabel  SBI berpengaruh  negative,  artinya  variable  SBI    akan menurunkan tingkat inflasi di Indonesia. Sedangkan, hasil  uji  efektivitas  oleh  metode  IRF  ( Impulse Response  Function )  serta  FEVD  ( Forecast  Error Variance Decomposition ) menjelaskan terkait kebijakan moneter konvensional dimana dinilai tidak membutuhkan  waktu  lama  dalam  menstabilkan tingkat  inflasi  dengan  besaran  yang  kecil.  Berbeda dengan  itu,  kebijakan  moneter  syariah  dinilai  lebih membutuhkan waktu untuk menstabilkan inflasi tetapi besarannya  lebih  besar.  Oleh  karena  itu,  diharapkan pemerintah terus melakukan perbaikan pada kebijakan moneter konvensional dan syariah yang diterapkan.

## 5. REFERENSI
Al-Arif,  N.  R.  (2010). Teori  Makroekonomi  Islam:
Konsep, Teori, dan Analisis. Bandung: Alfabeta. Ascarya.  (2012).  Alur  Transmisi  dan  Efektivitas
Kebijakan Moneter Ganda di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan Bank
Indonesia , 283-315.
Ascarya.  (2014).  Monetary  Policy  Transmission Mechanism  Under  Dual  Financial  System  in Indonesia. International  Journal  of  Economics ,
1-32.
Ascarya,  Hasanah,  H.,  &  Achsani,  N.  A.  (2008). Perilaku Permintaan Uang dalam Sistem Moneter Ganda  di  Indonesia. Buletin  Ekonomi  Moneter dan Perbankan , 53-88.
'Ayuniyyah,  Q.,  Achsani,  N.  A.,  &  Ascarya.  (2010). Pengaruh  Instrumen  Moneter  Syariah  dan Konvensional. Iqtishodia: Jurnal Ekonomi Islam , 6-17.
Bank  Indonesia.  (2017). Moneter .  Retrieved  from
Bank
Indonesia:
http://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/bi-dan inflasi/Contents/Penetapan.aspx
CNN  Indonesia.  (2020). Ekonomi .  Retrieved  from CNN
Indonesia:
https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/202001 03194543-532-462274/bi-ungkap-penyebab- inflasi-2019-terendah-sejak-1998
Daniar.  (2016).  Transmisi  Kebijakan  Moneter Syariah:  Sebuah  Anallisa. Falah:  Jurnal
Ekonomi Islam , 90-102.
Direktorat Jenderal Pengelolaan Utang. (2018). Surat Utang Negara. Jakarta: Kementerian Keuangan.
Retrieved from Kementerian Keuangan.
Fauziyah,  F.  (2015).  Kebijakan  Moneter  dalam Mengatasi Inflasi di Indonesia. Signifikan Vol.4,
No.1 , 83-94.
Finansialbisnis.  (2012). Obligasi .  Retrieved  from Finansialbisnis: http://www.finansialbisnis.com/Data2/Riset/Obl igasi_2012
Hasibuan, S. (2015). Mekanisme Transmisi Kebijakan
Moneter  Melalui  Suku  Bunga  SBI  Sebagai Sasaran  Operasional  Kebijakan  Moneter  dan Variabel  Makroekonomi  Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Keuangan Vol1.No.12 , 27 - 40.
Herianingrum, Sri., & Imronjana Syapriatama (2016).
Dual  Monetary  System  And  Macroeconomics Performance  In  Indonesia. Al-Iqtishad:  Jurnal
Ilmu  Ekonomi  Syariah  (Journal  of  Islamic Economics) Volume 8(1), 65 – 80.
Hismendi,  Hamzah,  A.,  &  Musnadi,  S.  (2013).
Analisis  Pengaruh  Nilai  Tukar,  SBI,  Inflasi  dan Pertumbuhan GDP Terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia.
Jurnal Ilmu Ekonomi Pascasarjana , 16-28.
Hossain,  Basharat  (2019).  Islamization  of  Monetary Policy of 27 OIC Muslim Countries in Asia: The Successes,  The  Barriers  and  The  Future Directions. Global Review of Islamic Economics and Business Vol, 7, No.2, 091-104.
Karlina,  B.  (2017).  Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Indeks
Harga  Konsumen  Terhadap  PDB  di  Indonesia pada  Tahun  2001-2015. Jurnal  Ekonomika  dan Manajemen Vol.6 No.1 , 16 - 27.
Katadata.  (2014). Berita .  Retrieved  from  Katadata:
https://katadata.co.id/berita/2014/01/02/inflasi- sepanjang-2013-capai-839-persen
Murni,  A.  (2013). Ekonomi  Makro. Bandung:  PT
Refika Aditama.
Natsir,  M.  (2008).  Peranan  Jalur  Suku  Bunga  dalam Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  di
Indonesia. Pustaka Pascasarjana Unhalu
Kendari , 1 - 12.
Noviasari,  A.  (2012).  Efektivitas  Mekanisme
Transmisi Kebijakan Moneter Ganda di
Indonesia. Media Ekonomi Vol.20, No.3 , 23-48.
Rahardja,  P.,  &  Manurung,  M.  (2004). Pengantar
Ilmu Ekonomi: Mikroekonomi dan
Makroekonomi. Jakarta:  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia.
Rusydiana, A. (2009). Mekanisme Transmisi Syariah pada Sistem Moneter Ganda di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 345-367.
Setiawan,  I.  (2009).  Analisis  Dampak  Kebijakan Moneter  Terhadap  Perkembangan  Inflasi  dan Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia. Jurnal Ekonomi,  Keuangan,  Perbankan  dan  Akuntansi Vol.1, No.1 , 15 - 31.
Silalahi,  U.  (2012). Metode  Penelitian  Sosial.
Bandung: Refika Aditama.
Sugianto,  Harmain,  H.,  &  Harahap,  N.  (2012).
Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  di Indonesia  Melalui  Sistem  Moneter  Syariah. Human Falah , 50-74.
Sutawijaya,  A.  (2012).  Pengaruh  Faktor-Faktor Ekonomi  Terhadap  Inflasi  di  Indonesia. Jurnal
Ogranisasi dan Manajemen , 85-101.
Wahyudi,  A.  (2013).  Kebijakan  Moneter  Berbasis Prinsip Islam. Justitia Islamica , 57-80.
Yuliadi, I., Kusuma, D. B., & Syahputra, A. S. (2016).
Dynamics of Inflation Determinants Under Dual Monetary  Systems:  Empirical  Evidences  From
Indonesia  and  Malaysia. Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis Islam , 150 - 166.
Yusuf, M., & Sari, R. K. (2013). Analisis Faktor yang Mempengaruhi  Tingkat  Perolehan  Margin dengan Akad Murabahah Pada Bank Syariah X.
Binus Business Review , 687-696.