Journal of Business and Information System Vol. 5, No. 1, June (2023) www.thejbis.org DOI : 10.36067/jbis.v5i1.172 ISSN:2685-2543
Accepted, May 2023 Revised, May 2023 Published, June 2023

## Dampak Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Saluran Uang Beredar terhadap Perekonomian
Deswita Herlina 1 *
Stannia Cahaya Suci 1
Muhammad Rafi Rahman 1
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sultan Ageng Tirtasyasa
* Corresponding author: deswita@untirta.ac.id
Abstract: This  study  aims  to  assess  the  effectiveness  of  the  monetary  policy transmission mechanism on the money supply channel to the economy with the goal of prices (inflation) and income (Real GDP) from the first quarter of 2010 to the fourth  quarter  of  2021.  The  variables  in  this  study  include  the  BI  Rate  or  Bank Indonesia reference interest rate, the money supply M0, the money supply M1, the money supply M2, inflation, and real GDP. The data processing phases begin with verifying  data  stationarity,  optimum  lag  processing,  and  the  Johansen  co- integration  test.  Then  this  research  employs  an  analytical  method,  namely  the vector  error  correction  model  (VECM).  The  effectiveness  of  monetary  policy transmission was analyzed using the optimal lag test. Then the impulse response and variance decomposition function to see the magnitude of the response of each variable.  This  study  shows  that  the  transmission  of  monetary  policy  to  inflation through the money supply channel is more effective than the money supply channel to real GDP.
Keywords: Inflation; Money channel ; Transmission of monetary policy ; VECM .

## 1. Pendahuluan
Kebijakan  moneter  berperan  penting  dalam  sektor  keuangan  sehingga  otoritas  kebijakan moneter  dipegang  oleh  Bank  Sentral.  Tujuan  utama  kebijakan  ini  adalah  stabilitas  harga, stabilitas nilai tukar dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Stabilitas harga yang dilihat dari inflasi yang rendah merupakan sasaran akhir dari kebijakan moneter. Misi utama Bank Indonesia adalah memastikan dan memelihara stabilitas mata uang Rupiah yang dapat dilihat dari  perspektif  internal  dan  eksternal.  Secara  internal,  stabilitas  rupiah  tercermin  dari stabilitas  inflasi  domestik  sedangkan  stabilitas  eksternal  rupiah  tercermin  dari  kestabilan nilai rupiah terhadap mata uang asing (kurs). Secara teori, inflasi dapat terjadi karena jumlah uang beredar lebih besar dari jumlah produksi, sehingga nilai uang turun. Oleh karena itu penting  dilakukan  penelitian  yang  menganalisis  pengaruh  jumlah  uang  beredar  terhadap inflasi yang pada akhirnya mempengaruhi berbagai tindakan ekonomi masyarakat (Herlina, 2018b) .
Berhasil  atau  tidaknya  suatu  kebijakan  moneter  dapat  dilihat  efektifitas  kebijakan moneter  yaitu  sejauh  mana  kebijakan  moneter  yang  ditempuh  otoritas  moneter  memberi dampak  positif  bagi  kegiatan  ekonomi  riil.  Dampak  positif  kebijakan  moneter  terhadap kegiatan  ekonomi  riil  terlihat  dari  meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi,  kesejahteraan masyarakat,   kesempatan   kerja,   penerimaan  devisa   serta   membawa   pengaruh  pada
kebijakan  makro  lainnya (Pohan,  2008) .  Kondisi  ini  menjadikan    salah    satu  indikator stabilisasi    perekonomian    suatu  negara  adalah  stabilisas  harga  atau  pengendalian inflasi. Stabilisasi harga tercapai ketika tidak terdapat fluktuasi harga yang tajam karena fluktuasi ini merugikan masyarakat dan merusak basis ekonomi. Perekonomian beresiko menjadi lesu ketika  inflasi  dibiarkan  lepas  kendali,  suatu  kondisi  yang  dikenal  sebagai  hiperinflasi. Tingkat suku bunga yang ditawarkan oleh bank komersial atau bank sentral adalah salah satu dari banyak faktor  yang mungkin berpengaruh pada tingkat inflasi suatu negara. Menurut gagasan  klasik,  jumlah  uang  yang  dihemat  bergantung  pada  tingkat  bunga.  Ketika  suku bunga  lebih  tinggi,  konsumen  memiliki  motivasi  yang  lebih  besar  untuk  menyimpan uangnya di tabungan (Deviana, 2014) .
Perekonomian  saat  ini  semakin  berkembang  dengan  meningkatnya  penggunaan teknologi disebut juga perekonomian berbasis teknologi atau digitalisasi ekonomi. Inovasi digital  ini  semakin  berkembang  dalam  berbagai  sektor  seperti  perbankan,  ritel,  energi, transportasi, pendidikan dan sektor perekonomian lainnya. Digitalisasi ekonomi tentu saja akan  berpengaruh  pada  kebijakan  pengendalian  inflasi.  Dampak  inflasi  dalam  digitalisasi ekonomi melewati tiga fase: pertama adalah peran langsungnya lewat harga barang dan jasa terkait teknologi informasi (TI), kedua adalah efeknya pada struktur pasar dan persaingan di beberapa sektor, dan fase ketiga terhadap produktivitas dan berbagai persyaratan pekerjaan (Harahap et al., 2018) . Pengendalian inflasi ini penting dilakukan karena menjadi salah satu indikator  untuk  melihat  berhasil  atau  tidaknya  perekonomian  negara  yang  salah  satunya adalah perubahan harga (inflasi). Para pembuat kebijakan berusaha mengendalikan tingkat inflasi  sedemikian  rupa  sehingga  tetap  rendah  dan  konsisten.  Hal  ini  dilakukan  untuk menghindari  terjadinya  kesulitan  perekonomian  secara  makro  yang  pada  akhirnya  dapat menyebabkan  ketidakstabilan  ekonomi.    Menurut Langi  (2014) tingkat  inflasi menggambarkan  harga-harga  barang  dan  jasa  yang  naik  secara  umum  dan  konstan  dari waktu ke waktu serta kecenderungannya relatif tidak stabil.
Bank Indonesia sebagai bank sentral yang memiliki kewewenangan (otoritas moneter) untuk  melaksanakan  kebijakan  moneter.  Pada  skenario  ini,  tugas  bank  sentral  adalah mengatur jumlah uang beredar melalui implementasi kebijakan moneter, yang selanjutnya mempengaruhi ekonomi riil. Keberhasilan atau kegagalan bank sentral dalam melaksanakan tujuan kebijakan moneternya mempengaruhi keadaan ekonomi dan kesejahteraan penduduk. Kebijakan  moneter  yang  diterapkan  Bank  Indonesia  tidak  serta  merta  mempengaruhi perekonomian,  melainkan  melalui  proses  yang  dikenal  dengan  Mekanisme  Transmisi Kebijakan  Moneter  (MTKM).  Keberhasilan  MTKM  merupakan  bukti  keberhasilan  Bank Indonesia dalam mengimplementasikan perangkat kebijakan moneter yang mempengaruhi perekonomian  dan  keuangan  untuk  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan (Warjiyo  dan Juda, 2002) .
Pelaksanaan kebijakan moneter oleh Bank Indonesia bertujuan menjaga stabilitas mata uang rupiah dengan menjaga stabilitas harga lewat pengendalian inflasi melalui alat moneter kuantitatif  dan  kualitatif.  Instrumen  kuantitatif  yang  digunakan  Bank  Sentral  antara  lain operasi pasar terbuka (OPT), fasilitas diskonto, pengelolaan cadangan wajib minimum dan instrumen bersifat kualitatif seperti himbauan moral dari Gubernur Bank Sentral. Tindakan
ini  kemudian  dapat  berdampak  pada ekonomi  dan  sistem  keuangan  lewat  banyak  saluran transmisi kebijakan moneter seperti saluran uang, saluran kredit, saluran suku bunga, saluran aset, saluran nilai tukar dan saluran ekspektasi inflasi (Warjiyo, 2004) .
Dampak inflasi terhadap perekonomian telah menjadi perhatian dan perdebatan para ahli ekonomi yaitu aliran Monetarist dan  aliran Keynesian. Aliran Monetarist berpendapat bahwa  uang  hanya  berpengaruh  pada  tingkat  inflasi  dan  tidak  pada  tingkat  pertumbuhan ekonomi  riil.  Implikasinya  adalah  bahwa  kebijakan  moneter  hanya  diarahkan  untuk pengendalian inflasi  dan  tidak  bisa  dipergunakan  untuk  mempengaruhi  kegiatan  ekonomi riil. Lebih lanjut lagi, pelaksanaan kebijakan moneter tersebut perlu dilakukan dengan rules yang dibakukan akan diarahkan untuk mengendalikan inflasi. Kebijakan moneter tidak dapat dipergunakan  secara  aktif  mempengaruhi  kegiatan  ekonomi  riil,  dalam  arti  dapat dilonggarkan  apabila  sektor  riil  sedang  lesu  dan  diketatkan  apabila  terjadi  peningkatan kegiatan  ekonomi  rill  secara  berlebihan.    Di  pihak  lain  aliran Keynesian yang  dikenal percaya bahwa uang dapat secara langsung mempengaruhi kegiatan ekonomi riil disamping pengaruhnya  terhadap  inflasi.  Implikasinya  adalah  bahwa  kebijakan  moneter  dapat dipergunakan sebagai salah satu instrument kebijakan yang secara aktif mempenaruhi naik turunnya  kegiatan  ekonomi  riil (Herlina,  2018a) .  Berdasarkan  mekanisme  transmisi kebijakan  moneter  (MTKM)  aliran Monetarist dan Keynesian memiliki  perbedaaan pandangan. Mekanisme transmisi kebijakan moneter menurut aliran Monetarist menyatakan bahwa  besaran  uang  beredar  (kuantitas  uang)  berpengaruh  langsung    melalui  jalur  uang beredar dan hanya berpengaruh terhadap inflasi. Sedangkan aliran Keynes percaya bahwa kuantitas  uang  mempengaruhi  output  dan  inflasi  secara  tidak  langsung  melainkan  secara bertahap melalui jalur-jalur transmisi kebijakan moneter (Kelikume, 2014) .
Pemahaman jalur-jalur transmisi kebijakan moneter  sangat penting bagi bank sentral untuk mencapai kestabilan perekonomian. Walaupun hal ini tidak mudah dilakukan karena jalur-jalur  MTKM  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  seperti  perubahan  perilaku  bank  dan perilaku  pelaku  ekonomi  lainnya.  Kompleksitas  lain    yang  berkaitan  dengan  mekanisme transmisi  adalah  masalah  berapa  lama  waktu  yang  dibutuhkan,  misalnya  untuk  mencapai target inflasi yang ditargetkan. Tenggat waktu ini beragam karena alasan interval waktu yang panjang dan bervariasi. Oleh karena itu, untuk merencanakan dan melaksanakan kebijakan moneter dengan baik, otoritas moneter  harus  mempunyai  pertimbangan  kapan  sebaiknya kebijakan  tersebut  dilaksanakan  dan  bagaimana  pengaruh kebijakan tersebut terhadap perekonomian (Herlina, 2013) .
Pembahasan MTKM pada periode yang lalu sampai saat ini masih merupakan topik yang menarik dilakukan, dan selalu menjadi perdebatan dikalangan akademisi dan praktisi. Penelitian  MKTM  telah  dilakukan  pada berbagai  jalur  transmisi  moneter  antara lain  oleh (Akinbobola,  2012;  Anglingkusumo,  2003;  Bernanke  &  Gertler,  1995;  Herlina,  2013; Mochtar,  Firman;  Sahminan,  Sahminan;  Budiman,  2021;  Warjiyo,  Perry;  Agung,  2002) . Selanjutnya  penelitian  yang  fokus  dampak  MTKM  terhadap  ouput  dan  inflasi  telah dilakukan oleh antara lain Fuddin (2014) tentang MTKM jalur uang, jalur suku bunga, jalur kredit, dan jalur nilai tukar terhadap  petumbuhan ekonomi dan inflasi. Hasil menjelaskan bahwa saluran kredit dianggap paling efektif dalam menjelaskan pertumbuhan ekonomi dan
jalur  suku  bunga  dianggap  paling  efektif  dalam  menjelaskan  inflasi  yang  ditemukan  di Indonesia.  Kemudian Teapon & Mustafa (2018) melihat MTKM melalui saluran tradisional suku  bunga,  saluran  kredit  bank,  saluran  nilai  tukar  dan  saluran  harga  aset  tidak  terbukti efektif dalam mentransmisikan kebijakan moneter ke pasar keuangan maupun pasar barang. Selanjutnya Herlina (2018b) menguji efektifitas  MTKM jalur suku bunga  dan jalur uang beredar, hasil penelitian menunjukan bahwa MTKM saluran suku bunga dengan effek biaya modal (suku bunga kredit investasi) lebih efektif dibandingkan dengan saluran suku bunga efek konsumsi (suku bunga kredit konsumsi) dan saluran kuantitas uang.
Sebagian  besar  penelitian  tentang  MTKM  melakukan  identifikasi  jalur  transmisi moneter yang mana yang paling efektif terhadap satu sasaran akhir yaitu berupa inflasi atau perekonomian  riil.  Namun,  masih  jarang  penelitian  yang  membandingkan  efektifitas transmisi  kebijakan  moneter  pada  dua  sasaran  akhir  yaitu  inflasi  dan  perekonomian  riil. Selain  itu  meskipun  telah  banyak  dilakukan  studi  mengenai  peranan  MTKM  yang menyangkut  efektivitas  MTKM  baik  secara  parsial  maupun  terintegrasi,  namun  karena adanya  faktor  ketidakpastian  dan  kecenderungan-kecenderungan  baru  yang  dapat mempengaruhi MTKM, maka penelitian lanjutan untuk masalah tersebut tetap relevan untuk dilakukan.  Atas  alasan  diatas  penulis  melakukan  penelitian  dengan  mengidentifikasi efektifitas  MTKM  jalur  uang  beredar  terhadap  inflasi  dan  jalur  uang  beredar  terhadap perekonomian riil.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  rumusan  masalah  pada  penelitian  adalah melakukan identifikasi saluran uang beredar dalam MTKM apakah lebih efektif berdampak pada inflasi atau justru berdampak pada perekonomian riil (PDB Riil).Tujuan dari penelitian ini, mengidentifikasi efektifitas  MTKM  di Indonesia pada jalur uang beredar pada tahun 2010 sampai dengan 2021. Temuan empiris dari studi yang dilakukan ini diharapkan dapat memberikan  kontribusi  positif  dan  penting  baik  dari  sisi  akademik  maupun  bagi  otoritas moneter terutama dalam mengindentifikasi jalur transmisi yang paling efektif sudah berjalan dan  mengevaluasi  kembali  sasaran  akhir  kebijakan  moneter  yang  telah  dicapai (Mishkin, 2011) .

## 2. Tinjauan Literatur
2.1. Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter (MTKM)
MTKM adalah proses dimana kebijakan moneter bergerak dari pengunaan instrumen utama sampai kepada sasaran akhir, proses MTKM ini sangat kompleks sehingga sering disebut sebagai  “kotak  hitam”.  Terdapat  tiga  faktor  yang  mempengaruhi  kompleksitas  dalam MTKM yaitu, pertama adalah perubahan sebagai bentuk antisipasi saat melakukan kegiatan ekonomi  dan  keuangan.  Kedua,  kebijakan  moneter  yang  berlangsung  memiliki  tenggat waktu yang lama untuk mencapai tujuan akhir yaitu sasaran inflasi. Ketiga adalah terjadinya perubahan masing-masing saluran MTKM yang  mengikuti perkembangan ekonomi negara. Pengaruh jumlah uang beredar terhadap kegiatan ekonomi tidak bisa dilihat secara langsung namun  bisa  terlihat  dari  bagaimana  pergerakan  daripada  output  yang  memiliki  hubungan dengan jumlah uang beredar (Mishkin 2011) .

## 2.2. Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Jalur Uang Beredar
Gambar 1 menunjukan tahapan yang dilalui MTKM pada saluran uang beredar. Terdapat dua tahapan yang dilalui transmisi moneter. Tahap yang pertama terjadinya interaksi antara bank  sentral  dengan  perbankan  pada  pasar  uang  Rupiah.  Pada  tahap  ini  proses  MTKM dimulai dari tindakan bank sentral mengendalikan uang primer ( base money ) ditansmisikan ke  jumlah  uang  beredar  (M1,  M2)  sesuai  dengan  permintaan  masyarakat.  Tahap  kedua, interaksi melalui fungsi intermediasi antara perbankan dan pelaku ekonomi. Uang beredar ini  pada  akhirnya  akan  mempengaruhi  berbagai  kegiatan  ekonomi,  khususnya  inflasi  dan output riil (Warjiyo, 2004) .
Sumber: Warjiyo (2004)
Gambar 1. Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Saluran Uang

## 2.4. Indikator Efektivitas MTKM  Saluran Uang Beredar
Efektifitas MTKM diukur dari dua indikator yaitu pertama dari kecepatan atau time lag ; kedua  adalah  kekuatan  variabel  dalam  merespon shock instrumen  kebijakan  moneter. Indikator kecepatan diukur dengan berapa lama waktu yang dibutuhkan oleh variabel jalur untuk  merespon  guncangan  instrumen  kebijakan  hingga  tujuan  akhir  tercapai  dan  dapat dilihat  pada  uji Impulse Response  Function  (IRF) .  IRF  menggambarkan  respon  variabel dependen terhadap guncangan dalam error term dengan nilai standar deviasi dalam sistem VAR/VECM  kemudian  indikator  kekuatan  respon  MTKM  dilihat  dari  Uji Variance Decomposition (VD) (Gujarati, 2009) .

## 2.5. Kajian Empiris
Mpofu (2011) dalam penelitiannya  menemukan perubahan jumlah uang beredar dan nilai tukar berpengaruh positif terhadap indeks harga konsumen. Akinbobola (2012) mengamati dinamika  jumlah  uang  beredar,  nilai  tukar  dan  inflasi  di  Nigeria  dan  menemukan  bahwa respon variabel PDB Riil dan nilai tukar riil dalam jangka pendek berdampak terhadap inflasi sangat  kecil  dibandingkan  kontribusi  JUB  dan  nilai  tukar  akan  mempengaruhi  inflasi. Variabel suku bunga dan minyak mentah ditemukan tidak berpengaruh signifikan terhadap Consumer  Price  Indeks (CPI). Langi  (2014) menemukan  bahwa  variabel  BI rate berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel inflasi. Kemudian variabel jumlah uang beredar  (M2)  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  variabel  Inflasi  serta variabel  nilai  tukar  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  inflasi. Fuddin  (2014) mencatat
bahwa  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  jalur  uang  tidak  merespon  secara  efektif terhadap PDB dan juga inflasi. Ginting (2016) menyatakan bahwa terdapat kontribusi oleh variabel nilai tukar, output gap, jumlah uang beredar, dan BI rate terhadap inflasi.
Madito & Odhiambo (2018) menemukan bahwa nilai tukar, pengeluaran pemerintah, dan  GDP  berpengaruh  negatif  terhadap  inflasi  namun  impor,  upah  karyawan  dan  jumlah uang  beredar  memiliki  pengaruh  yang  positif. Herlina  (2018a) menyatakan  bahwa mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  melalui  saluran  uang  tidak  efektif  dalam mempengaruhi  inflasi  dan  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  melalui  saluran  suku bunga  efektif  terhadap  inflasi. Sultana et  al .  (2019) dalam  penelitian  untuk  menemukan hubungan kausal antara money supply dan inflasi di Bangladeshdan menyatakan bahwa pada jangka  pendek  variabel  jumlah  uang  beredar  (M1  dan  M2)  tidak  berpengaruh  terhadap variabel inflasi sedangkan pada jangka panjang variabel jumlah uang beredar (M1 dan M2) berpengaruh terhadap variabel inflasi. Sean et al. (2019) menemukan bahwa JUB dan nilai tukar  memiliki  hubungan  positif  dengan  inflasi  namun  kontribusi  variabel  nilai  tukar  dan jumlah uang beredar terhadap inflasi  nilainya kecil.
Malisa & Karsinah (2019) menganalisis exchange rate pass-through di Indonesia dan menemukan bahwa nilai tukar, indeks harga grosir domestik indeks harga impor dan indeks harga  grosir  AS  akan  berpengaruh  positif  terhadap  kenaikan  indeks  harga  konsumen sedangkan suku bunga memiliki dampak yang sebaliknya. Rumondor et al. (2021) dalam penelitian yang melihat pengaruh nilai tukar, jumlah uang beredar terhadap inflasi pada masa pandemic  Covid-19  menemukan  bahwa  nilai  tukar  berpengaruh  terhadap  inflasi  namun jumlah uang beredar ditemukan tidak berpengaruh terhadap inflasi. Wardhono et al . (2021) menyatakan output gap , varibel moneter memiliki pengaruh terhadap variabel inflasi. Long et  al .  (2021) dalam  melakukan  studi  komparatif  empiris  pada money  supply ,  inflasi  dan output  di  Vietnam  dan  Cina  menemukan  bahwa  variabel  jumlah  yang  beredar  dan  ouput memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap inflasi. Astuti & Udjianto (2022) menyatakan dalam jangka pendek kebijakan moneter efektif dalam mempengaruhi output dan  harga  (inflasi).  Perdagangan  internasional  hanya  dapat  mempengaruhi  dalam  jangka pendek.  Mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  jalur  suku  bunga  efektif  dalam mempengaruhi inflasi pada jangka pendek, tetapi akan berkurang efektifitasnya pada jangka panjang.

## 3. Metodologi

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menghimpun data yang terdiri dari BI Rate, jumlah uang beredar, inflasi, dan PDB riil pada kuartal pertama di tahun 2010 sampai dengan kuartal keempat tahun 2021. Sumber  data  yang  diperoleh  adalah  dari  Statistik  Ekonomi  Keuangan  dan  Perbankan Indonesia (SEKI), dan Badan Pusat Statistik (BPS) . Dengan menggunakan metode VECM, penelitian ini ingin melihat dampak mekanisme transmisi kebijakan moneter saluran uang beredar    terhadap  perekonomian  yaitu  inflasi  dan  PDB.  Variabel  BI rate (PIR)  adalah kebijakan  suku  bunga  mencerminkan  posisi  Bank  Indonesia  sebagai  regulator  kebijakan moneter. BI rate dideklarasikan oleh Dewan Gubernur Bank Indonesia saat Rapat Dewan
Gubernur bulanan dan diimplementasikan dalam operasi moneter Bank Indonesia melalui pengendalian  likuiditas  di  pasar  uang  untuk  memenuhi  tujuan  operasional  kebijakan moneter. Variabel jumlah uang beredar (LM0) menggambarkan kewenangan bank sentral dalam  peredaran  uang  kartal  dan  simpanan  giro  bank  umum.  Uang  kartal  dan  simpanan giro  bank  umum  yang  berada  di  bank  sentral  ini  disebut  uang  primer  atau  uang  inti. Variabel jumlah uang beredar (LM1) terdiri dari uang kartal dan yang giral/ demand deposit (DD). DD bersifat setengah likuid yang terdiri dari cek dan bilyat giro. Variabel jumlah uang beredar (LM2) mencakup uang luas  dalam arti luas termasuk aset seperti rekening tabungan selain koin dan mata uang kertas serta deposito berjangka. Variabel inflasi (INF) mencerminkan  kenaikan  harga  barang  yang  terjadi  secara  terus-menerus  dalam  suatu periode tertentu. Variabel Produk Domestik Bruto Riil (LPDB) merangkum nilai  riil suatu barang dan jasa yang dihasilkan oleh suatu wilayah dalam suatu periode tertentu.

## 3.2. Metode Analisis Data
Metode Vector  Autoregressive (VAR)  merupakan  metode  yang  bersifat anti-theory. Metode  VAR  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antar  variabel  yang  belum dipastikan variabel independen maupun dependen. Dalam metode VAR terdiri beberapa asumsi yang harus terpenuhi yaitu seluruh variabel harus stasioner pada tingkat level dan tidak terdeteksi kointegrasi antar variabel (Gujarati, 2009) .  Data tidak stasioner pada level, maka dilakukan deferensiasi ( first difference (1 st ), dapat digunakan VAR dengan dengan syarat tidak terdapat kointegrasi data. Jika kointegrasi data terjadi, maka akan dilanjutkan pengolahan data dengan Vector Error Correction Model (VECM).
Analisis VAR mengevaluasi banyak variabel endogen secara bersamaan, ini analog dengan model persamaan simultan. Pada kenyataannya, pendekatan ini menyerupai model persamaan  simultan  konvensional.  Analisis  VAR  mengkaji  bagaimana  pengaruh  nilai sebelumnya suatu variabel dapat menjelaskan keadaannya saat ini (periode sekarang) dan dipengaruhi  oleh  nilai  periode  sebelumnya  seluruh  variabel  endogen  pada  model  yang diamati (Gujarati, 2009) .
3.3. Persamaan Model Persamaan VAR/VECM
𝛥X 𝑡 =   𝑎 0 + A 1 𝛥X 𝑡−k +   a 2 ect +   ℇ 𝑖𝑡 (1) 𝛥Y1 𝑡 =   𝛽 0 + β il 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 Y1 𝑡−k +   β il 𝛴 𝑖=1 𝜌 Y2 𝑡−k +. . . . . . +β il 𝛴 𝑖=1 𝜌 Yn 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (2)
Sumber: Herlina (2018b)
X t adalah vektor dari masing-masing variabel yaitu PIR, M0, M1, M2, dan INF , α 0 adalah vektor dari intersep atau konstanta, a 1 adalah koefisien matriks, a 2 adalah vektor dari error correction  model,  Ɛ it adalah  vektor  dari error  term, Δ  adalah  data  dalam  bentuk turunan pertama ( 1 st Difference), t adalah waktu, k adalah Lag optimum berdasarkan AIC dan SIC.
3.4. Persamaan Model Persamaan VAR/VECM saluran uang terhadap Inflasi
𝛥PIR 𝑡 =   𝑐 1 + β 11 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +  β 12 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 13 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 14 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M2 𝑡−k +  β 15 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 INF 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (3)
𝛥LM0 𝑡 =   𝑐 2 + β 21 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +   β 22 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 23 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 24 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M2 𝑡−k +   β 25 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 INF 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (4)
𝛥LM1 𝑡 =   𝑐 3 + β 3l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +  β 32 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M0 𝑡−k + β 33 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 34 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM2 𝑡−k +  β 35 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 INF 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (5)
𝛥𝐿M2 𝑡 =   𝑐 4 + β 4l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +   β 42 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 43 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 44 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM2 𝑡−k +  β 45 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 INF 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (6)
𝛥INF 𝑡 =   𝑐 5 + β 5l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +   β 52 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 53 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 54 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM2 𝑡−k
+   β 55 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 INF 𝑡−k +  ℇ 𝑖𝑡 (7)
c n adalah  vektor  intersep  (konstanta  koefisien  regresi PIR,  M0,  M1,  M2,  INF ), β n adalah matriks koefisien, LPIR; LM0; LM1; LM2 dan INF masing-masing adalah BI Rate; Log M0; Log M1; Log M2 dan Inflasi, Ɛ adalah error , p adalah banyaknya Lag , t untuk periode waktu, t-k menunjukkan periode waktu sebelumnya.
3.5. Persamaan Model Persamaan VAR/VECM saluran uang terhadap PDB Riil
𝛥PIR 𝑡 =   𝑐 1 + β 1l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +  β 12 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M0 𝑡−k + β 13 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 14 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M2 𝑡−k +  β 15 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PDB 𝑡−k +  ℇ 𝑖𝑡 (8)
𝛥LM0 𝑡 =   𝑐 2 + β 2l P𝐼𝑅 +  β 2l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 2l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 2l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM2 𝑡−k +   β 2l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LGDP 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (9)
𝛥LM1 𝑡 =   𝑐 3 + β 3l PIR 𝑡−k +  β 3l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 3l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M1 𝑡−k + β 3l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M2 𝑡−k +   β 3l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LGDP 𝑡−k +  ℇ 𝑖𝑡 (10)
𝛥LM2 𝑡 =   𝑐 4 + β 4l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +  β 4l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 4l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM1 𝑡−k + β 4l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM2 𝑡−k
+   β 4l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LGDP 𝑡−k +   ℇ 𝑖𝑡 (11)
𝛥LGDP 𝑡 =   𝑐 5 + β 5l 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 PIR 𝑡−k +  β 52 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LM0 𝑡−k + β 53 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M1 𝑡−k + β 54 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 𝐿M2 𝑡−k +   β 55 𝛴 𝑖=1 𝜌=1 LGDP 𝑡−k +  ℇ 𝑖𝑡 (12)
Sumber: (Herlina, 2018b)
cn adalah  vektor  intersep  (konstanta  koefisien  regresi BIR,  LM0,  LM1,  LM2,  LGDP ),  Βn adalah  matriks  koefisien, PIR;LM0;LM1;LM2 dan LGDP masing-masing  adalah  BI Rate;Log M0;Log M1;Log M2 dan Log Produk Domestik Bruto, Ɛ adalah error, p adalah Lag, t adalah periode waktu, t-k menunjukkan periode waktu sebelumnya.

## 4. Hasil
4.1. Uji Stasioneritas Data ( Unit Root test)
Uji Stasioner berikut dilakukan sebagai langkah awal dalam pengujian pada variabel BI rate (PIR), jumlah uang beredar (LM0,  LM1,  dan  LM2),  Inflasi (INF), dan PDB riil (LGDP). Jika nilai probabilitas ADF > nilai kritis yaitu 5% atau 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data tidak stasioner dan sebaliknya.
Tabel 1. Uji Akar unit pada tingkat level
Variabel Nilai ADF Nilai Kritis MacKinnon Prob. ADF Keterangan 1% 5% 10% PIR -1.177622 -3.581152 -2.926622 -2.601424 0.6763 Tidak Stasioner LM0 -1.119991 -3.592462 -2.931404 -2.603944 0.6994 Tidak Stasioner LM1 0.342393 -3.588509 -2.929734 -2.603064 0.9779 Tidak Stasioner LM2 -2.300255 -3.581152 -2.926622 -2.601424 0.1762 Tidak Stasioner INF -1.294199 -3.581152 -2.926622 -2.601424 0.6245 Tidak Stasioner LGDP -1.933850 -3.584743 -2.928142 -2.602225 0.3143 Tidak Stasioner
Sumber: Eviews, diolah tahun 2022
Tabel  1  menguji  stabilitas  semua  variabel  di  tingkat  level  dan  nilai  yang  diperoleh tidak memenuhi syarat stasioneritas ketika t-statistik ADF lebih besar dari nilai kritis 5%.
Probabilitas ADF yang signifikan lebih besar dari 5%. Setelah itu, dapat dikatakan bahwa semua  variabel  tidak  stasioner  di  level.  Oleh  karena  itu  dilakukan  pengujian  kembali menggunakan derajat pertama atau 1 st difference.
Tabel 2. Uji Akar unit pada tingkat 1 st Difference Variabel Nilai ADF Nilai Kritis MacKinnon Prob. ADF Keterangan 1% 5% 10% D(PIR) -4.624863 -3.581152 -2.926622 -2.601424 0.0005 Stasioner D(LM0) -3.953602 -3.592462 -2.931404 -2.603944 0.0038 Stasioner D(LM1) -5.405403 -3.588509 -2.929734 -2.603064 0.0000 Stasioner D(LM2) -9.082844 -3.581152 -2.926622 -2.601424 0.0000 Stasioner D(INF) -8.870685 -3.581152 -2.926622 -2.601424 0.0000 Stasioner D(LGDP) -11.86605 -3.584743 -2.928142 -2.602225 0.0000 Stasioner
Sumber: Eviews, diolah tahun 2022
Tabel 2 menguji stabilitas seluruh variabel di tingkat 1st difference . Hasil pengujian menunjukkan pemenuhan syarat stationeritas, dimana t-statistik ADF juga lebih kecil dari nilai kritis 5% Probabilitas bahwa ADF signifikan kurang dari 5%. Berdasarkan uji root test (ADF)  dinyatakan  semua  variabel  dalam keadaan  stasioner  di  derajat  pertama,  karena    t- statistik ADF lebih rendah dari nilai kritis McKinnon 5% pada level derajat pertama.
4.2. Uji Lag Optimum MTKM Saluran Uang Beredar terhadap Inflasi
Tabel 3 menunjukkan hasil uji Lag optimal MTKM jalur uang beredar dengan sasaran akhir inflasi  kriteria  metode Likehood  Ratio (LR), Final  Prediction  Error (FPE),  dan Akaike Information Criterion (AIC). Berdasarkan hasil diatas diperoleh lag optimal pada variabel terdapat di lag tiga.
Tabel 3. Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 276.4087 NA 3.02e-12 -12.33676 -12.13401* -12.26157 1 320.9460 76.92799 1.25e-12 -13.22482 -12.00832 -12.77368 2 355.3830 51.65557 8.54e-13 -13.65377 -11.42354 -12.82669* 3 386.9086 40.12354* 7.16e-13* -13.95039* -10.70641 -12.74737
Sumber: Eviews, diolah tahun 2022
4.3. Uji Lag Optimum MTKM Saluran Uang Beredar terhadap PDB Riil
Tabel 4 menunjukan hasil uji Lag optimal  MTKM jalur  uang beredar dengan sasaran akhir Pendapatan Domestik Bruto Riil (PDB)   dari kriteria metode Likehood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC) dan Hannan-Quinn (HQ) diperoleh lag optimal untuk variabel-variabel tersebut adalah lag satu.
Tabel 4. Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 501.5584 NA 2.89e-16 -21.58950 -21.39073 -21.51504 1 565.3709 110.9781* 5.39e-17* -23.27699* -22.08440* -22.83024*
Sumber: Eviews, diolah tahun 2022

## 4.4. Uji Kointegrasi MTKM Saluran Uang Beredar terhadap Inflasi
Pengujian kointegrasi perlu dilakukan untuk penentuan model estimasi VAR atau VECM. Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  kointegrasi  menggunakan  metode Johansen's Cointegration Test dengan melihat nilai maximum Eigenvalue untuk melihat kointegrasi data
(Gujarati, 2009) . Berdasarkan nilai maximum Eigenvalue test t erindikasi 1 (satu) kointegrasi, oleh karena itu model Vector Error Correction Model (VECM) digunakan dalam estimasi data.
Tabel 5. Uji Kointegrasi Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.610099 40.50009 33.87687 0.0070 At most 1 0.421024 23.49925 27.58434 0.1532 At most 2 0.258120 12.83839 21.13162 0.4672 At most 3 0.136663 6.318862 14.26460 0.5726 At most 4 * 0.122991 5.643244 3.841466 0.0175 Sumber: Eviews, diolah tahun 2022

## 4.5. Uji Kointegrasi MKTM Saluran Uang Beredar terhadap PDB Riil
Dari hasil uji kointegrasi Johansen menunjukkan terdapat 2 indikasi kointegrasi dari nilai Maximum Eigenvalue . Hal ini terlihat dari nilai trace stats yang lebih besar dari nilai kritis lima  persen,  sehingga  model  yang  digunakan  adalah Vector  Error  Correction  Model (VECM) karena memiliki persamaan kointegrasi.
Tabel 6. Uji Kointegrasi
Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.784400 69.04497 33.87687 0.0000 At most 1 * 0.718404 57.02766 27.58434 0.0000 At most 2 0.359529 20.04980 21.13162 0.0703 At most 3 * 0.298635 15.96271 14.26460 0.0267 At most 4 * 0.172450 8.517873 3.841466 0.0035 Sumber: Eviews, diolah tahun 2022
4.6. Hasil Impulse Response Function (IRF) Saluran Uang Beredar terhadap Inflasi
Gambar 2, 3, 4 dan 5 menunjukkan IRF inflasi (INF) akibat guncangan atau shock atau guncangan variabel BI Rate (PIR), jumlah uang beredar (M0), jumlah uang beredar (M1), jumlah uang beredar (M2) dalam 48 periode. Respon Inflasi (INF) cenderung mengalami fluktuasi  akibat shock atau  guncangan  variabel-variabel  tersebut.  Terjadi  pertumbuhan antara periode 1 dan periode 2 kemudian menurun di periode ketiga dan meningkat lagi di periode  ke-4.  Pada  periode  ke-5  dan  ke-6  turun  kemudian  periode  ke-7  mengalami peningkatan,  kemudian  pada  periode  ke  11  sampai  dengan  17  mengalami  fluktuasi  dan peningkatan. Pada periode antara periode ke-18 hingga ke-25, respon PDB riil cenderung berimbang akibat shock suku bunga BI.
Gambar 2. Respon Inflasi akibat  Shock BI Rate
Gambar 3. Respon Inflasi akibat Shock LM 0
Gambar 4. Respon Inflasi Akibat  Shock  LM 1 Gambar 5. Respon Inflasi Akibat  Shock LM 2 Sumber: Eviews, diolah tahun 2022
4.7. Hasil Impulse Response Function (IRF) Saluran Uang Beredar terhadap PDB Riil Berdasarkan (Gambar 6, Gambar 7, Gambar 8 dan Gambar 9) terdapat respon variabel PDB Riil (GDP) akibat shock atau guncangan variabel BI Rate (PIR), Jumlah Uang Beredar (M0), jumlah uang beredar (M1), jumlah uang beredar (M2) dalam 48 periode. Respon PDB Riil (GDP) cenderung mengalami fluktuasi akibat shock atau guncangan variabel jumlah uang beredar (M2). Pada periode ke-1 hingga periode ke-2 terjadi penurunan. Pada periode ke-3 hingga  periode  ke-4  mengalami  peningkatan.  Pada  periode  ke-5  hingga  periode  ke-6 mengalami penurunan. Pada periode ke-7 hingga periode ke-8 mengalami peningkatan. Pada periode  ke-9  hingga  periode  ke-10  mengalami  penurunan.  Pada  periode  ke-11  hingga periode  ke-30  terus  berkurang  fluktuasinya  dan  mulai  stabil.  Pada  periode  ke-31  hingga periode ke-48 semakin sedikit berfluktuasi dan semakin stabil yang diakibatkan oleh shock jumlah uang beredar (M2).
Gambar 6. Respon PDB Riil Akibat Shock BI
Rate
Gambar 7. Respon PDB Riil Akibat Shock
LM0
Gambar 8. Respon PDB Riil Akibat Shock
LM1 Gambar 9. Respon PDB Riil Akibat Shock LM2 Sumber: Eviews, diolah tahun 2022 4.8. Uji Variance Decomposition (VD) Saluran Uang Beredar terhadap Inflasi
Tabel  7  menampilkan  hasil  uji variance  decomposition (VD) dari  variabel  inflasi  dan kontribusi  variabel  lain  yang  memberikan  kontribusinya  untuk  variabel  inflasi.  Dari  hasil tersebut didapat bahwa varian inflasi memberikan shock kontribusinya dengan skala besar kepada  variabel  inflasi  itu  sendiri.  Untuk  kontribusi shock variabel-variabel  lain  terhadap variabilitas  inflasi  (INF)  setelah  10  periode  adalah  sebesar  21,61%  untuk  BI  Rate  (PIR), 3,82%  untuk  jumlah  uang  beredar  (LM0),  11,10%  untuk  jumlah  uang  beredar  (LM1), 23,64% untuk jumlah uang beredar  (LM2). Pada periode ke-20 kontribusi yang diberikan oleh shock variabel lain kepada inflasi adalah sebesar 25,84% untuk BI Rate (PIR), 4,03% untuk jumlah uang beredar (LM0), 10,59% untuk jumlah uang beredar (LM1), 22,69% untuk jumlah  uang  beredar  (LM2).  Pada  periode  ke-48  kontribusi  yang  diberikan  oleh shock variabel lain kepada inflasi adalah sebesar 36,06% untuk BI Rate (PIR), 4,61% untuk jumlah uang beredar (LM0), 8,96% untuk jumlah uang beredar (LM1), 19,84% untuk jumlah uang beredar (LM2).
Tabel 7. Variance Decomposition Inflasi Variance Decomposition of D(INF) Period S.E. D(PIR) D(LM0) D(LM1) D(LM2) D(INF) 1 0.937248 28.98842 0.042587 0.941387 0.097140 69.93047 2 1.230602 23.42667 0.031148 8.036259 24.46936 44.03656 10 1.514436 21.61332 3.824107 11.10573 23.64185 39.81500 20 1.615996 25.84181 4.034467 10.59271 22.69765 36.83336 30 1.677813 29.92381 4.263604 9.951066 21.56912 34.29240 40 1.735678 33.51531 4.471500 9.372628 20.56425 32.07630 48 1.780165 36.06499 4.616918 8.961003 19.84503 30.51206
Sumber : Eviews, diolah tahun 2022
4.8. Uji Variance Decomposition S aluran Uang Beredar terhadap PDB Riil
Tabel 8 menampilkan hasil uji variance decomposition dari variabel PDB riil (LGDP) dan kontribusi variabel lain yang memberikan kontribusinya  untuk variabel PDB riil (LGDP). Dari hasil tersebut didapat bahwa varian PDB riil (LGDP) memberikan shock kontribusinya dengan skala besar kepada variabel PDB riil (LGDP) itu sendiri.
Kontribusi shock variabel-variabel lain terhadap variabilitas PDB riil (LGDP) setelah 10 periode adalah sebesar 13,48% untuk BI rate (PIR), 8,50% untuk jumlah uang beredar (LM0), 18,14% untuk jumlah uang beredar (LM1), 12,89% jumlah uang beredar (LM2), dan 46,97% untuk PDB riil (LGDP). Pada periode ke-30 kontribusi yang diberikan oleh shock variabel lain kepada PDB riil (LGDP) adalah sebesar 24,31% untuk BI rate (PIR), 6,65% untuk jumlah uang beredar (LM0), 22,48% untuk jumlah uang beredar (LM1), 13,40% untuk jumlah  uang  beredar  (LM2),  dan  33,13%  untuk  PDB  riil  (LGDP).  Pada  periode  ke-48 kontribusi yang diberikan oleh shock variabel lain kepada PDB riil (LGDP) adalah sebesar 30,28% untuk BI rate (PIR), 5,38% untuk jumlah uang beredar (LM0), 24,71% untuk jumlah uang beredar (LM1), 13,28% untuk jumlah uang beredar (LM2), dan 26,31% untuk PDB riil (LGDP), maka dari itu, dari hasil uji variance decomposition menunjukkan bahwa fluktuasi (variabilitas)  variabel  PDB  riil  (LGDP)  setelah  48  periode  dipengaruhi  secara  besar  oleh shock variabel (PIR), (LM1), (LGDP), (LM2), dan (LM0).
Tabel 8. Variance Decomposition PDB Riil Variance Decomposition of D(LGDP) Period S.E. D(PIR) D(LM0) D(LM1) D(LM2) D(LGDP) 1 0.007221 7.090839 7.239434 14.41533 2.459082 68.79532 2 0.007512 7.440833 6.687702 13.81022 8.070433 63.99081 10 0.012447 13.48314 8.506357 18.14247 12.89659 46.97146 20 0.014349 19.54033 7.577144 20.35579 13.77948 38.74725 30 0.015657 24.31860 6.650156 22.48859 13.40886 33.13379 40 0.016791 27.98161 5.875706 23.82023 13.36554 28.95691 48 0.017648 30.28866 5.387523 24.71444 13.28942 26.31995
Sumber: Eviews, diolah tahun 2022

## 5. Pembahasan
Temuan  empiris  dari  penelitian  ini  adalah  MTKM  melalui  jalur  uang  beredar  terdapat perbedaan hasil antara jalur uang dengan sasaran akhir inflasi dan jalur uang dengan sasaran akhir  Pendapatan  Domestik  Bruto  riil.  Berdasarkan  waktu  yang  dibutuhkan  MTKM  jalur uang beredar dengan sasaran akhir inflasi membutuhkan waktu tunggu (time lag) sebesar 3 periode  (3  triwulan).  Kemudian  jika  dianalisis  berdasarkan  besaran  respon  dari  variabel MTKM, menunjukan bahwa fluktuasi inflasi dipengaruhi oleh shock variabel BI rate adalah sebesar  36,06%,    M0  sebesar  4,61%,    M1  sebesar  8,96,    dan  M2  sebesar  19,84%.  Dapat disimpulkan bahwa BI rate efektif dalam mempengarhi fluktuasi infalsi, sehingga kebijakan moneter dengan menggunakan suku bunga BI rate masih efektif pada pengendalian inflasi.
MTKM jalur uang beredar dengan sasaran akhir produksi dalam hal ini menggunakan variabel  Produk  Domestik  Bruto  riil  (PDB  riil),  membutuhkan  waktu  3  periode  ( lag 3). Selanjutnya  besar  kontribusi  yang  diberikan  oleh shock variabel  lain  kepada  PDB  Riil (LGDP)  yang  terbesar  adalah  BI  rate  sebesar  30,28%,  M1  sebesar  24.71%,    M2  sebesar 13.28 %, dan M0 sebesar 5.38 %. Temuan empiris ini menunjukkan bahwa BI rate efektif dalam  mempengaruhi  fluktuasi  inflasi,  penggunaan  instrumen  kebijakan  moneter  BI  rate masih efektif sebagai alat kebijakan moneter utama. Kebijakan ini mengacu pada upaya atau tindakan yang dilakukan bank sentral untuk mempengaruhi pertumbuhan variabel moneter dalam  mencapai  tujuan  ekonomi  tertentu.  Mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  ini
merupakan  suatu  proses  yang  dilalui  kebijakan  moneter  melalui  berbagai  jalur  transmisi moneter  yang  pada  akhirnya  bertujuan  untuk  menjaga  stabilitas  nilai  mata  uang  Rupiah dengan  menjaga  stabilitas  harga  (stabilitas  inflasi)  sekaligus  mendorong  pertumbuhan ekonomi (Hasibuan & Pratomo, 2013) .

## 6. Kesimpulan
Besaran  pengaruh  variabel  terhadap  sasaran  akhir  yang  terbesar  adalah  variabel  BI rate , sehingga  penggunaan  BI rate sebagai  suku  bunga  acuan  atau  sebagai  sinyal  kebijakan moneter  sudah  tepat  dan  masih  efektif  sampai  saat  ini  (periode  penelitian).  Berdasarkan temuan hasil penelitian simpulkan bahwa instrumen kebijakan moneter yang menggunakan jumlah uang beredar sebagai instrumen utama MTKM lebih efektif mempengaruhi PDB riil dibandingkan inflasi. Waktu yang dibutuhkan bekerjanya MTKM jalur uang beredar dengan sasaran akhir PDB rill memerlukan waktu  yang lebih singkat  dibandingkan dengan jalur uang beredar dengan sasaran akhir inflasi. Rekomendasinya jika MTKM tujuannya adalah waktu yang tercepat, maka gunakan transmisi kebijakan kebijakan moneter dengan sasaran akhir  Pendapatan  Domestik  Bruto.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengisi keterbatasan  penelitian  ini  dalam  penggunaan  variabel  makro  lainnya  dan  jalur  transmisi kebijakan  moneter  yang  berdampak  pada  peningkatan GDP  Rill. Jalur  trasmisi  yang berdampak langsung terhadap PDB riil adalah jalur kuantitas kredit dengan variabel yang dilaluinya adalah suku bunga SBI atau jumlah uang beredar sebagai instrumen utamanya, selanjutnya  melalui  kuantitas  kredit  investasi  dan  investasi  riil  menuju  sasaran  akhir Pendapatan Domestik Bruto Rill

## References
Akinbobola, T. O. (2012). The dynamics of money supply, exchange rate and inflation in Nigeria. Journal of Applied Finance and Banking , 2, 1–8.
Anglingkusumo,  R.  (2003).  Monetary  Policy  In  Post  Crisis  Indonesia:  Some  Lessions Learned. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 5(3), 1–51. https://doi.org/10.21098/bemp.v5i3.312
Astuti, R. D., & Udjianto, D. W. (2022). The impact of monetary policy and international trade  on  economic  growth  and  inflation  in  ASEAN-4  Countries. Signifikan:  Jurnal Ilmu Ekonomi , 11(1), 175–190. https://doi.org/10.15408/sjie.v11i1.22142
Bernanke, B. S., & Gertler, M. (1995). Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission. Journal of Economic Perspectives , 9(4), 27–48. https://doi.org/10.1257/jep.9.4.27
Deviana,  N.  (2014).  Analisis  pengaruh  suku  bunga  sbi,  suku  bunga  kredit  dan  nilai  tukar terhadap  inflasi  di  Indonesia  periode  2006-2016. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 12(2), 81–91. https://doi.org/10.29259/jep.v12i2.4872
Fuddin,  M.  K.  (2014).  Effectiveness  of  monetary  policy  transmission  in  Indonesia. Economic  Journal  of  Emerging  Markets ,  6(2),  119–130. https://doi.org/10.20885/ ejem.vol6.iss2.art5
Ginting,  A.  M.  (2016).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  inflasi :  studi  kasus  di indonesia periode tahun 2004-2014. Jurnal Kajian , 21(1), 37–58. https://jurnal.dpr.go.id/index.php/kajian/article/view/766/511
Gujarati. (2009). Dasar-dasar Ekonometrika . Buku 2 Edisi 5.
Harahap,  B.  A.,  Paundralingga,  A.  Y.,  Cinditya,  A.,  &  Kusuma,  M.  (2018).  Implikasi Makroekonomi Dari Inovasi Digital: Studi Literatur. Occasional Paper .
Hasibuan, S., & Pratomo, W. A. (2013). Mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui suku  bunga  sbi  sebagai  sasaran  operasional  kebijakan  moneter  dan  variabel makroekonomi  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan  Keuangan ,  1(12),  27–40. https://jurnal.usu.ac.id/index.php/edk/article/view/9515
Herlina, D. (2013). Indentifikasi mekanisme transmisi kebijakan moneter di Indonesia tahun 2000-2011. KINERJA , 17(2). https://doi.org/10.24002/kinerja.v17i2.377
Herlina, D. (2018a). Mekanisme transmisi kebijakan moneter di Indonesia Tahun 2000-2014 (Suatu kajian pendekatan Keynesian dan Monetaris). Disertasi . Program Doktor Ilmu Ekonomi. Universitas Sebelas Maret.
Herlina, D. (2018b). Indentifikasi mekanisme transmisi kebijakan moneter saluran uang dan saluran suku bunga di Indonesia. Jurnal Ekonomi -Qu, 8(2). https://doi.org/10.35448/jequ.v8i2.4446
Kelikume, I. (2014). Interest rate channel of monetary transmission mechanism: Evidence from Nigeria. ERN: Monetary Policy Objectives; Policy Designs; Policy Coordination (Topic).
Langi, T. M. (2014).  Analisis pengaruh suku bunga  BI, jumlah uang beredar, dan tingkat kurs terhadap tingkat inflasi di Indonesia. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 14(2), 44- 58.
Long, P. D., Hien, B. Q., & Ngoc, P. T. B. (2021). Money supply, inflation and output: an empirically comparative analysis for Vietnam and China. Asian Journal of Economics and Banking . https://doi.org/10.1108/AJEB-03-2021-0040
Madito, O., & Odhiambo, N. M. (2018). The main determinants of inflation in south africa: an empirical investigation. Organizations and Markets in Emerging Economies , 9(2), 212–232. https://doi.org/10.15388/omee.2018.10.00011
Malisa, N., & Karsinah, K. (2019). Analysis of exchange rate pass-through in Indonesia with VECM  approach. Efficient:  Indonesian  Journal  of  Development  Economics ,  2(2), 424–435. https://doi.org/10.15294/efficient.v2i2.30802
Mishkin, F. S. (2011). The Economics of Money , Banking and Financial Markets. Mochtar,  Firman.,  Sahminan.,  Budiman,  A.  S.  (2021).  Transmisi  kebijakan  moneter  di indonesia menuju era ekonomi digital. https://www.bi.go.id/id/publikasi/kajian/Pages/ Transmisi-Kebijakan-Moneter-di-Indonesia-Menuju-Era-Ekonomi-Digital.aspx
Mpofu, R. T. (2011). Money supply, interest rate, exchange rate and oil price influence on inflation  in  South  Africa. Corporate  Ownership  and  Control ,  8(3),  594–605. https://doi.org/10.22495/cocv8i3c6p3
Pohan, A. (2008). Kerangka Kebijakan Moneter dan Implementasinya di Indonesia . PT Raja Grafindo Persada.
Rumondor, Nichen., Kumaat, R. J., & Tumangkeng, S. Y. (2021). Pengaruh nilai tukar dan jumlah  uang  beredar  terhadap  inflasi  di  Indonesia  pada  masa  pandemic  Covid-19. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 21(3), 57-67.
Sean,  M.,  Pastpipatkul,  P.,  &  Boonyakunakorn,  P.  (2019).  Money  supply,  inflation  and exchange rate movement: The case of Cambodia by Bayesian VAR approach. Journal of Management, Economics, and Industrial Organization , 63–81. https://doi.org/10.31039/jomeino.2019.3.1.5
Sultana, N., Koli, R., & Firoj, M. (2019). Causal relationship of money supply and inflation: A  study  of  Bangladesh. Asian  Economic  and  Financial  Review ,  9(1),  42–51. https://doi.org/10.18488/journal.aefr.2019.91.42.51
Teapon,  R.  R.  H.,  &  Mustafa,  R.  D.  (2018).  Kejutan  transmisi  kebijakan  moneter  dan variabel  makro  ekonomi  di  Indonesia:  Suatu  pendekatan  structural  vector autoregression. Jurnal Economica , 14(2), 177–196.
Wardhono, A., Nasir, M. A., Qori’ah, C. G., & Indrawati, Y. (2021). movement of inflation and  new  keynesian  phillips  curve  in  ASEAN. Economies ,  9(1),  1-9. https://doi.org/10.3390/economies9010034
Warjiyo, Perry; Agung, J. (2002). Transmission mechanism of monetary policy in Indonesia . Directorate of Economic Research and Monetary Policy Bank in Indonesia.
Warjiyo, P. (2004). Mekanisme transmisi kebijakan moneter di Indonesia . Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksetralan.