## ANALISIS INTEREST RATE PASS-THROUGH PADA MEKANISME TRANSMISI KEBIJAKAN MONETER INDONESIA
Risna Amalia Hamzah 1 , Handri 2

## Abstract
This  reseach  aimed  to  evaluate  the  performance  of  monetary  policy,  toexamine and  test  the  magnitude  of  the  response  rates  on  deposits  and  bank  loans  to  the money  market  interest  rate,  and  how  fast  adjustment  of  the  interest  rate  of deposits  and  loans  in  response  to  changes  in  money  market  interest  rates.  The performance evaluation of the level of adjustment of interest rate pass-through is done by testing the coefficient of adjustment of the interest rate deposits and loans in response to changes in money market interest rates. The object of this reseach is  reported  in  interest  rates  interbank  money  market  (rPUAB)  and  bank  interest rates (loans and deposits) of all commercial banks in Indonesia, the data used in the  form  of  a  row  of  monthly  time  (monthly  time  series)  of  the  annual  report  of Bank Indonesia and SEKI ( Economic and  Financial statistics Indonesia), in the period  2005-2016.  The  method  used  in  this  research  is  the  Autoregressive Distributed Lag (ARDL) for calculating the amount of long-term coefficients and Error Correction Model (ECM)  -ARDL for calculating the amount of short-term coefficients.  We  find  of  the  analysis  indicate  a  change  of  monetary  policy in  the short  term  through  the  interest  rate  channel  with  its  operational  targets  interest rates interbank money market (interbank) did not  respond in full by the rates on deposits and loans in commercial banks in Indonesia, represented by the value of the  degree  of  pass-  through  which  less  than  1  and  there  is  a  tendency  that  the longterm  interest  rates  on  loans  and  deposits  experienced  incomplete  pass- through, then interest rates on consumer loans and deposits of 24 months has the speed of  the slowest, which means consumer loans and deposits of 24  months in Indonesia unresponsive to changes in interbank rates. keywords: ARDL, ECM, Interest Rate pass-through, PUAB.

## PENDAHULUAN
Mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  merupakan  proses  atau  saluran (channel) yang dilalui oleh kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank  sentral dalam mempengaruhi aktivitas perekonomian, baik di sektor riil maupun di sektor keuangan,  untuk  mencapai  tujuan  utama  ( ultimate  goal )  atau  tujuan  akhir  yang ditetapkan, misalnya pertumbuhan ekonomi dan/atau inflasi.
Secara teoritis, mekanisme transmisi kebijakan moneter dimulai ketika bank sentral  menggunakan  instrumen-instrumennya  untuk  mempengaruhi  sasaran operasional, sasaran antara dan akhir. Misalnya Bank Sentral (BI) menaikkansuku bunga  Surat  Berharga  Bank  Indonesia(rSBI),  kenaikan  tersebut  akan  mendorong naiknya  Suku  Bunga  Pasar  Uang  Antar  Bank  (rPUAB),  dan  selanjutnya  suku bunga  deposito  dan  suku  bunga  kredit  perbankan,  harga  aset,  nilai  tukar  dan ekspektasi  inflasi  di  masyarakat.  Perkembangan  ini  mencerminkan  bekerjanya jalur-jalur  transmisi  moneter  yang  selanjutnya  akan  berpengaruh  terhadap konsumsi dan investasi, ekspor dan impor yang merupakan komponen permintaan eksternal  dan  keseluruhan  permintaan  agregat.  Secara  empiris,  besarnya permintaan  agregat  tidak  selalu  sama  dengan  penawaran  agregat.  Jika  terjadi
1 Universitas Siliwangi
2 STIE Kalpataru
selisih  antara  permintaan  dan  penawaran  atau  terjadioutput  gap  maka  akan memberi  tekanan  terhadap  kenaikan  harga-harga  (inflasi)  dari  sisi  domestik. Sementara  itu,  tekanan  inflasi  dari  sisi  luar  negeri  terjadi  melalui  pengaruh langsung  dan  pengaruh  tidak  langsung  perubahan  nilai  tukar  terhadap perkembangan harga barang-barang yang diimpor.
Menurut Pohan (2008) studi empiris di banyak negara menunjukkan bahwa jalur  agregat  moneter  semakin  tidak  efektif  dalam  mempengaruhisasaran  akhir kebijakan  moneter  yaitu  inflasi.Tidak  stabilnya money  multiplier dan income velocity sebagai  akibat  dari  semakin  berkembangnya financial  innovation dan terintegrasi  pasar  keuangan  merupakan  beberapa  alasan  yang  mendasari  tidak efektifnya  jalur  agregat  moneter.Oleh  karena  itu,  sebagian  besar  negara  (negara industri  dan  negara  berkembang)  mulai  mendasarkan  prosedur  operasional kebijakan  moneter mereka  pada  jalur  transmisi  suku  bunga.  Hal  yang  sama  juga terjadi  pada  negara-negara  yang  menggunakan inflation  targeting sebagai kerangka kebijakan moneternya seperti Negara Indonesia.
Kebijakan  moneter  yang  ditransmisikan  melalui  Jalur  Suku  Bunga  dapat dijelaskan  dalam  dua  tahap:  Pertama,  transmisi  di  sektor  keuangan  (moneter). Perubahan  kebijakan  moneter  berawal  dari  perubahan  instrumen  moneter  yaitu tingkat  suku  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  (rSBI)  yang  berpengaruh  terhadap perkembangan  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank  (rPUAB),  selanjutnya perubahan  ini  akan  berpengaruh  terhadap  suku  bunga  deposito  dan  suku  bunga kredit.  Proses  transmisi  ini  pada  umumnya  tidak  berlangsung  segera,  tetapi memerlukan tenggang  waktu  ( time  lag ) tertentu  terutama  karena  kondisi internal bank  dalam  pengelolaan  aset  dan  kewajibannya.  Kedua,  transmisi  dari  sektor keuangan  ke  sektor  riil  tergantung  pada  pengaruh  suku  bunga  pasar  terhadap konsumsi  dan  investasi.  Pengaruh  suku  bungaterhadap  konsumsi  terjadi  karena suku  bunga  deposito  merupakan  komponen  dari  pendapatan  masyarakat  ( income effect ) dan suku bunga kredit sebagai pembiayaan konsumsi ( substitution effect ). Sedangkan  pengaruh  suku  bunga  terhadap  investasi  terjadi  karena  suku  bunga kredit merupakan komponen biaya modal.
Mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  melalui  jalur  tingkat  suku  bunga yang berawal dari penetapan BI rate yang sasaran operasional kebijakan moneter dicerminkan  pada  perkembangan  suku  bunga  Pasar  Uang  Antar  Bank  (PUAB), dimana  kemudian  akan  mendorong  pergerakan  suku  bunga  deposito  dan  suku bunga kredit.Dalam membahas penyesuaian tingkat suku bunga. Hal yang paling utama dan mendasar adalah mengetahui seberapa besar perbankan melalui tingkat suku  bunga retail (Deposit  dan  kredit)akan  merespon  perubahan  tingkat  suku bunga  pasar  uang,  adanya  perubahan  tingkat  suku  bunga  pasar  uang  tersebut disebabkan  karena  adanya  guncangan  yang  terjadi  pada  suku  bunga  acuan  bank sentral.
Adanya respon perubahan pada tingkat suku bunga retail terhadap perubahan suku  bunga  acuan  atau  pasar  uang  biasa  disebut interest  rate  pass-through . Mekanisme pass-thorugh sendiri memainkan peranan yang sangat penting dalam kebijakan  moneter.  Kecepatan  dan  pemenuhan pass-through dari  suku  bunga acuan menuju suku bunga pasar perbankan menjadi kekuatan transmisi kebijakan moneter di dalam sebuah perekonomian. Pemahaman yang tepat mengenai tingkat penyesuaian suku bunga retail terhadap perubahan tingkat suku bunga pasar uang penting untuk dikaji.
Seiring  berkembangnya  kebijakan  moneter  melalui  jalur  transmisi  melalui jalur  suku  bunga  yang  banyak  digunakan  di  berbagai  negara  di  dunia.  Maka penelitian ini akan berfokus mengevaluasi kinerja kebijakan moneter di Indonesia dengan  menganalisis interest  rate  pass-through dalam  mekanisme  transmisi melalui  jalur  suku  bunga.  Proses  penelitian  pertama  kali  adalah  dengan menghitung  koefisien pass-through antara  suku  bunga  pasar  uang  dalam  suku bunga retail pada  jangka  panjang  dengan  menggunakan  metode Autoregressive Distributed  Lag (ARDL).  Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung koefisien  jangka  pendek  dengan  menggunakan  metode ErrorCorection  Model (ECM)-ARDL  yang  mengikuti  lag  jangka  panjangnya,  dan  mengetahui  tingkat penyesuaian pass-through dari suku bungapasar uang antar bank (rPUAB)terhadap  suku  bunga  deposit  dan  kreditperbankanperiode  tahun  2005 hingga tahun 2016.
Penelitian  ini  di  fokuskan  untuk  menganalisis  seberapa  besar  respons  dan kecepatan penyesuaian  tingkat suku bunga bank umum,  yakni suku bunga kredit dan  deposito  terhadap  perubahan  tingkat  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank (rPUAB) di Indonesia.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  besifat  kuantitatif  deskriptif  untuk  menganalisis  seberapa besar  respon  suku  bunga  perbankan  terhadap  perubahan  suku  bunga  pasar  uang dan  analisis    seberapa  cepat  penyesuaian  suku  bunga  perbankan  terhadap  suku bunga pasar uang. Objek penelitian ini adalah laporan suku bunga pasar uang dan suku  bunga  perbankan  (kredit  dan  deposito)  seluruh  Bank  umum  di  Indonesia, data  yang  digunakan  berupa  deretan  waktu  bulanan  ( monthly  time  series )  dari SEKI ( Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan  Indonesia)  dan  laporan  tahunan  Bank Indonesia  periode  Januari  2005  sampai  dengan  Desember  2016.  Data  yang digunakan  adalah  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank,  suku  bunga  deposito meliputi  deposito  1  bulan,  3  bulan,  6  bulan,  12  bulan  dan  24  bulan.  Lalu  suku bunga  kredit  meliputi  suku  bungakredit  modal  kerja,  suku  bunga  investasi  dan suku bunga konsumsi.
Metode analisis yang digunakanadalah Autoregressive Distributed Lag (ARDL)  yang  diperkenalkan  oleh  Pesaran  dan  Shin  pada  tahun  1997 denganpendekatan  kointegrasi.Metode  ARDL  merupakan  metode  yang  dapat mengestimasi model regresi linear dalam menganalisis hubungan jangka panjang yang  melibatkan  adanya  uji  kointegrasi  diantara  variabel  time  series.  Secara umum terdapat beberapa uji kointegrasi lain yang digunakan dalam mengestimasi hubungan  jangka  panjang  seperti residual  based Engle-Granger  (1987)  dan Johansen  (1988)  dengan  prosedur two  step  dan  one  step ,  metode  Johansen  dan Juselius  (1990) test  based  on  maximum  likelihood ,  namun  uji  kointegrasi  yang telah  disebutkan  sebelumnya  mensyaratkan  perlunya  variabel-variabel  yang diestimasi  terintegrasi  dalam  level  yang  sama  ordo  I(1)  atau first  difference (Enders,  2004).  Untuk  menghindari  hal  tersebut  dalam    penelitian  ini menggunakan  metode Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL)  dengan pendekatan kointegrasi Bounds Test yang diciptakan oleh Pesaran dan Shin pada tahun 1995.
Secara  umum  model  ARDL  (p,q,r,s,t)  dalam  persamaan  jangka  panjang dapat dituliskan sebagai berikut :
Prosedur  dalam  metode  ARDL  diyakini  dapat  mengestimasi  parameter dalam  jangka  panjang  dengan  tepat  serta  dapat  mengestimasi  t-statistik  dengan valid  (Pesaran,  1997).  Menurut  Hutapea  (2007)  dan  Marsella  (2010)  pendekatan ARDL  dengan Bound  Test  Cointegration memiliki  tiga  buah  kelebihan dibandingkan  dengan  metode  yang  sebelumnya  yaitu  memiliki  prosedur  yang lebih  simple,  dapat  digunakan  pada  data short  seri es  dan  tidak  mensyaratkan adanya praestimasi (dapat  dilakukan  pada  variabel  I(0),  I(1)  ataupun  kombinasi keduanya). Uji kointegrasi pada metode ini dilakukan dengan membandingkan F- statistic dengan F tabel yang telah disusun oleh Pesaran dan Shin (1997).
Menurut  Banerjee et  al .,  (1993), Error  Correction  Model (ECM)  dapat diturunkan  dari  model  ARDL  melalui  transformasi  linear  sederhana.  Pendekatan ARDL yang digunakan dapat melihat hubungan jangka panjang diantara variabel dan dapat diaplikasikan tanpa menghiraukan variabel yang diestimasi stasioner di level, first difference atau second difference.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Stasioneritas Data
Metode  Pengujian  yang  digunakan  untuk  uji  stasioneritas  data  adalah Augmeted  Dickey  Fuller-  Test (ADF-Test)  dan Philips-Peron  Test (PP-Test).
Dalam  uji  ini  digunakan automatic  lag  selection berdasarkan criteria  schwarz Infomation Criterion (SIC) dengan maksimum lag berjumlah 12. Jika nilai t-ADF lebih kecil dari pada nilai kritis MacKinnon, maka dapat disimpulkan bahwa data yang  digunakan  bersifat  stasioner  (tidak  mengandung  akar  unit),  Pengujian  data pada  penelitian  ini  dilakukan  pada  orde  I(0)  dan  I(I)  dengan  menggunakan intercept.
Tabel 1 Unit root Variabel Augmented Dickey Fuller (ADF) Philips Peron (PP) level 1st Difference level 1st Difference t-stat Prob t-stat Prob t-stat Prob t-stat Prob PUAB -2.673229 0.0814 -4.575883  0.0002 -7.73198 0.0000 lnwc -2.105215 0.2430 -4.123108  0.0012 -1.467002 0.5476 -5.358134  0.0000 lnin -1.399949 0.5808 -5.623816  0.0000 -1.284931 0.6357 -5.609376  0.0000 lnc -1.133742 0.7014 -3.899648  0.0026 -0.893313 0.7880 -11.33484  0.0000 drate1 -3.12951 0.0266 -2.338700 0.1614 -4.636568  0.0002 drate3 -3.93044 0.0024 -2.348307 0.1584 -4.878059  0.0001 drate6 -4.50664 0.0003 -2.306836 0.1712 -4.100808  0.0013 drate12 -3.62047 0.0065 -2.103454 0.2437 -8.422502  0.0000 drate24 -10.9156 0.0000 -1.535375 0.5129 -11.14318  0.0000
Sumber: Data diolahKeterangan :signifikan pada taraf  5%
Berdasarkan  hasil  uji  Stasioneritas  menggunakan  metode  ADF-Test  pada tabel  diatas,  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki stasioneritas pada orde yang berbeda-beda. Pada data suku bunga deposito 1 bulan (Drate1), 3 bulan (Drate3), 6 bulan (Drate6) dan 12 bulan (Drate12) data stasioner
pada level. Sedangkan untuk data Puab, suku bunga deposito 24 bulan (Drate24) serta  kelompok  suku  bunga  kredit  meliputi  kredit  modal  kerja  (lnwc),  kredit investasi  (lnin)  dan  kredit  konsumsi  (lnc)  data  tersebut  tidak  stasioner  di  level melainkan first  difference .  Dengan  menggunakan  metode  PP-Test  semua  data stasioner pada first difference kecuali data puab yang stasiner pada level. Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai ADF  test  Statistic dari semua variabel sudah lebih besar dari pada nilai kritis α = 5 persen, sehingga data sudah  dapat  dikatakan  stationer.  Selain  melihat  nilai ADF  test  statisyic -nya,  kita juga dapat melihat nilai probabilitanya yang lebih kecil dari pada nilai kritisα =  5 persen.  Secara  keseluruhan  dalam  uji  stasioneritas  tidak  ada  variabel  yang stasioner  pada second  difference sehingga Bound  TestingCointegration dapat dilakukan.

## Bound Testing Cointegration
Setelah dilakukan uji stasioneritas, variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini memiliki stasioneritas pada orde yang berbeda-beda, sehingga untuk uji  kointegrasi  menggunakan  metode Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL) Bounds  Test  yang  diciptakan  oleh  Pesaran  dan  Shin  pada  tahun  1995.Hasil  uji kointegrasi data untuk masing-masing model dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2 Hasil uji kointegrasi Bound test No  Variabel calculated 10% critical 5% critical 1% critical f-statistik Bound Bound Bound I(0) I(I) I(0) I(I) I(0) I(I) 1  lnwc-puab 18.70913 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 2  lnin-puab 15.33092 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 3  lnc-puab 10.45400 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 4  drate1-puab 28.09494 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 5  drate3-puab 27.84530 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 6  drate6-puab 24.91706 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 7  drate12-puab 25.06908 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 8  drate24-puab 5.589625 4.04 4.78 4.94 5.73 6.84 7.84 Sumber : Data diolah Tabel 3. Ringkasan Hasil uji kointegrasi Bound test pada setiap model No Model Kointegrasi Ya Tidak 1  lnwc-puab  - 2  lnin-puab  - 3  lnc-puab  - 4  drate1-puab  - 5  drate3-puab  - 6  drate6-puab  - 7  drate12-puab  - 8  drate24-puab  -
Berdasarkan  hasil  Bound  test  dapat  dilihat  bahwa  nilai F-statistic yang diperoleh  dari  setiap  model  lebih  besar  dari  pada upper  critical  value maka
variabel  dalam  model  terkointegrasi.  Artinya  dapat  digunakan  untuk  mengetahui bahwa  masing-masing  model  memiliki  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang, serta  variabel-variabel  telah  stasioner  artinya  antara  variabel  independen  dan dependent tersebut terkointegrasi atau memiliki hubungan jangka panjang.

## Penetapan Lag Optimal untuk metode ARDL
Pendekatan  dengan  menggunakan  model  ARDL  mensyaratkan  adanya  lag. Pemilihan lag yang tepat untuk model dapat dipilih menggunakan basis Schawrtz Bayesian Criteria (SBC), Akaike Information Criteria (AIC) serta Hannan Quinn Criterion (HQ) atau menggunakan informasi kriteria yang lain, model  yang baik memiliki  nilai  informasi  kriteria  yang  terkecil.  lag  opitimum  yang  terpilih tergantung pada batas mana lag tersebut terkointegrasi.
Hasil  penetapan  lag  untuk  metode  ARDL  pada  setiap  model  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4 Ringkasan penetapan lag optimal pada masing-masing model Model lag optimal Basis lnwc-puab ARDL (2.2) SIC lnin-puab ARDL (2.2) SIC lnc-puab ARDL(1.2) SIC drate1-puab ARDL (2.2) SIC drate3-puab ARDL (3.3) SIC drate6-puab ARDL (3.3) SIC drate12-puab ARDL (4.2) SIC drate24-puab ARDL (2.0) SIC Sumber : Data diolah
Berdasarkan  table  diatas,  lag  optimum  dipilih  dengan  menggunakan  nilai kriteria  terkecil.  Menurut automatic  lag  selection berdasarkan  criteria Schwarz Information  Criterion (SIC).  Karena  kemampuan  yang  hampir  sama  dalam sampel yang kecil dengan ARDL-SBC menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam  mayoritas  eksperimen  yang  dilakukan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa Schawrtz  Bayesian  Criteria merupakan  kriteria  pemilihan  model  yang  konsisten dan  lebih  ringkas  ketika Akaike  Information  Criteria tidak  konsisten.  Pada  saat melakukan  uji  stasioneritas  lag  maxsimum  berjumlah  12  namun  uji  coba penentuan lag optimum hanya sampai lag 4.4 karena setelah lag 4.4 nilai kriteria konsisten selalu lebih besar.

## Hasil perhitungan Derajat pass-through dan speed of adjustment
Derajat  pass-through  dapat  diartikan  sebagai  besarnya  respon  perubahan suku  bunga  perbankan  akibat  perubahan  kebijakan  moneter,  kebijakan  moneter tersebut  merupakan  mekanisme  transmisi  yang  dimulai  dari  penetapan  tingkat suku bunga acuan oleh bank sentral sehingga menyebabkan perubahan pada suku bunga  pasar  uang  antar  bank.  Pada  estimasi  derajat  pass-through  dibagi  menjadi dua  yaitu  jangka  pendek  dan  jangka  panjang. Speed  of  adjustment merupakan kecepatan penyesuaian dalam merespon adanya perubahan suku bunga perbankan terhadap  suku  bunga  PUAB  menuju  jangka  panjang.  Nilai speed  of  adjustment berasal  dari  nilai error  correction  term (ECT)  pada error  correction model dimana harus bernilai negatif. Nilai negatif pada ECT menunjukan bahwa model yang  di  estimasi  valid.  Seluruh  koefisien  dalam  persamaan  jangka  pendek  diatas merupakan koefisien yang menghubungkan model dinamis dalam jangka pendek konvergen  terhadap  keseimbangan.  Hal  ini  memperlihatkan  bagaimana ketidakseimbangan akibat shock tahun sebelumnya disesuaikan pada
keseimbangan jangka panjang pada tahun ini. Berikut hasil dari perhitungan dari derajat pass-through dan speed of adjustment .
Tabel 5 Hasil perhitungan Derajat Pass-through dan Speed of Adjustment Model Derajat pass-through Speed of Jangka pendek Jangka panjang Adjustment lnwc-puab -0.035454 0.731790 -0.074785 lnin-puab -0.000374 0.815589 -0.052939 lnc-puab 0.086320 1.119664 -0.034287 drate1-puab 0.010628 0.755298 -0.120431 drate3-puab 0.006664 0.770201 -0.11671 drate6-puab -0.000724 0.674559 -0.073834 drate12-puab 0.011146 1.030407 -0.093406 drate24-puab -0.015668 1.032733 -0.058825 Sumber: Data diolah
Keterangan : Cetak tebal merah menandakan nilai tertinggi dan Cetak tebal hijau menandakan nilai terendah
Berdasarkan  tabel  diatas.  Tujuan  adanya  perhitungan  mengenai  dua komponen  pass-through  yaitu derajat  pass-through dan speed  of  adjustment adalah  untuk  menganalisa  seberapa  baik  kinerja  kebijakan  moneter  di  Indonesia dalam  mekanisme  transmisi  melalui  jalur  suku  bunga.  Dari  kedua  komponen tersebut  peneliti  dapat  menjelaskan  hasil  proses  dari  interest  rate  pass-through sebagai berikut :
Pertama,  nilai  dari  derajat  pass-through  pada  jangka  pendek  bergantung pada elastisitas permintaan deposito dan kredit. Elastis atau tidak nya permintaan deposito  dan  kredit  dapat  dilihat  dari  nilai  derajat pass-through pada  jangka pendek,  jika  nilai  nya  kurang  dari  1  berarti  permintaan  akan  deposito  dan  kredit kurang  atau  tidak  elastis,  nilai  yang  kurang  dari  1  juga  menunjukan  bahwa perubahan kebijakan moneter melalui jalur suku bunga tidak terlalu direspon dan berpengaruh  terhadap  suku  bunga  deposito  dan  kredit  perbankan  dan perekonomian.
Elastisitas  dari  permintaan  dan  penawaran  akan  ditentukan  oleh  seberapa besar  perubahan  suku  bunga  perbankan  terhadap  perubahan  kebijakan  moneter. Pada kebijakan moneter melalui jalur suku bunga terlihat adanya perubahan suku bunga  perbankan  yaitu  suku  bunga  kredit  dan  deposito  akibat  respon  perubahan suku  bunga  pasar  uang  antar  bank  yang  mekanisme  transmisi  nya  dimulai  dari penetapan  tingkat  suku  bunga  acuan  oleh  bank  sentral  sehingga  menyebabkan perubahan pada suku bunga pasar uang antar bank.
Terlihat  dari  tabel  5  diatas  bahwa  pada  jangka  pendek  adanya  perubahan kebijakan  moneter  melalui  jalur  suku  bunga  dengan  target  oprasional  nya  suku bunga  pasar  uang  antar  bank  (PUAB)  tidak  direspon  secara  penuh  oleh  suku bunga  deposito  dan  kredit  perbankan  pada  bank  umum  di  Indonesia.  Hal  ini ditunjukan dari besarnya nilai derajat pass-through yang kurang dari 1. Pada suku bunga kredit yang memiliki nilai derajat pass-through tertinggi adalah suku bunga kredit  konsumsi.  sedangkan  untuk  suku  bunga  deposito  yang  memiliki  nilai derajat pass-through tertinggi  adalah  suku  bunga  deposito  24  bulan.  Namun secara keseluruhan suku bunga deposito 24 bulan dalam jangka pendek memiliki nilai  derajat pass-through tertinggi  yaitu  sebesar  -0.015.  Tingginya  derajat  pass- through  ini  bisa  dilihat  bahwa  data  deposito  jangka  panjang  memiliki  nilai  lebih besar  jika  dibandingkan  dengan  data  deposito  jangka  pendek.  Pada  tahun  2016
rata-rata deposito dengan jangka waktu 24 bulan sebesar 9 persen sedangkan rata- rata deposito dengan jangka waktu 1 bulan sebesar 6 persen.
Kedua,  terdapat  kecendrungan  bahwa  pada  jangka  panjang  suku  bunga kredit  mengalami incomplete  pass-through ,  yaitu  pada  suku  bunga  kredit  modal kerja  dan  kredit  investasi,  sedangkan  suku  bunga  kredit  konsmusi  mengalami complete pass-through . Hal ini menunjukan bahwa nilai derajat pass-through yang rendah  pada  suku  bunga  kredit  tersebut  menandakan  bahwa  suku  bunga  kredit modal  kerja  dan  kredit  investasi  tidak  merespon  secara  penuh adanya  perubahan suku  bunga  PUAB.  Sedangkan  suku  bunga  kredit  konsumsi  merespon  penuh adanya  perubahan  suku  bunga  PUAB.  Hal  ini  disebabkan  mayoritas  penyaluran kredit  bank  umum  di  Indonesia  fokus  pada  pemberian  kredit  konsumsi  dimana kredit konsumsi merupakan kredit jangka pendek.
Selanjutnya  terdapat  kecendrungan  bahwa  pada  jangka  panjang  suku bunga deposito juga mengalami incomplete pass-through , yaitu pada suku bunga deposito 1 bulan, 3 bulan dan 6 bulan. Sedangkan suku bunga deposito 12 bulan sebesar  1.30  dan  deposito  24  bulan  sebesar  1.032  mengalami  kecendrungan complete pass-through . Hal ini menunjukan bahwa nilai derajat pass-through yang rendah  pada  suku  bunga  deposito  tersebut  menandakan  bahwa  suku  bunga deposito 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan tidak merespon secara penuh adanya perubahan suku  bunga  PUAB.  Sedangkan  suku  bunga  deposito  12  bulan  dan  24  bulan merespon penuh adanya perubahan suku bunga PUAB.
Ketiga, estimasi dari speed of adjustment menuju jangka panjang diperoleh dari  koefisien  ECM  pada  model  .hal  penting  yang  harus  diingat  dalam  estimasi ECM  adalah  bahwa error  correction  term (ECT)  harus  bernilai  negatif,  nilai negatif  dalam  ECT  menunjukan  bahwa  model  yang  diestimasi  valid.  Seluruh koefisien  dalam  persamaan  jangka  pendek  diatas  merupakan  koefisien  yang menghubungkan  model  dinamis  dalam  jangka  pendek  konvergen  terhadap keseimbangan.  Hal  ini  memperlihatkan  bagaimana  ketidakseimbangan  akibat shock ditahun  sebelumnya  disesuaikan  pada  keseimbangan  jangka  panjang  pada tahun ini.
Terlihat  dari  tabel  diatas  bahwa  nilai speed  of  adjustment tertinggi  yang dimiliki  oleh  suku  bunga  kredit  adalah  kredit  modal  kerja  dengan  nilai  sebesar 0.074,  sedangkan  dengan  nilai speed  of  adjustment terkecil  adalah  suku  bunga konsumsi.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  ketidakseimbangan  jangka  pendek  suku bunga kredit akan dikoreksi menuju keseimbangan jangka panjangnya. Dan dapat diketahui  pula  bahwa  suku  bunga  kredit  konsumsi  memiliki speed yang  paling lambat di antara suku bunga kredit yang lainnya, yang artinya kredit konsumsi di Indonesia tidak responsif terhadap perubahan suku bunga PUAB.
Terlihat  dari  tabel  diatas  bahwa  nilai speed  of  adjustment tertinggi  yang dimiliki  oleh  suku  bunga  deposito  adalah  deposito  1  bulan  dengan  nilai  sebesar 0.120,  sedangkan  dengan  nilai speed  of  adjustment terkecil  adalah  suku  bunga deposito  24  bulan.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  ketidakseimbangan  jangka pendek  suku  bunga  deposito  akan  dikoreksi  menuju  keseimbangan  jangka panjangnya.  Dan  dapat  diketahui  pula  bahwa  suku  bunga  deposito  24  bulan memiliki speed yang paling lambat di antara suku bunga kredit yang lainnya, yang artinya  deposito  24  bulan  di  Indonesia  tidak  responsif  terhadap  perubahan  suku bunga PUAB.
Keempat,  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  dalam  metode  ARDL  yaitu memastikan  bahwa  model  yang  diestimasi  tidak  terkena  autokorelasi,  non-
normalitas  dan  heteroskedastisitas,  yaitu  dengan  menggunakan  uji  yang  umum dilakukan  jika  kita  mengestimasi  model  dengan  menggunakan  metode Ordinary Least Square seperti Jarque- Bera test, Ljung-Box test dan ARCH test pada setiap model. Selain itu, meskipun di dalam model yang diestimasi terdapat kointegrasi, akan  menghasilkan  hasil  estimasi  yang  tidak  menentu  apabila  parameter  tidak konstan, untuk menguji kestabilan dalam parameter jangka panjang maka Pesaran dan  Shin  (1997)  memberikan  saran  untuk  melakukan The  Cumulative  Sum  of Recursive  Residual (CUSUM) Test yang  diperkenalkan  oleh  Brown  et  al  (1975) (Habibullah, 2011).  Hasil pengujian dari  CUSUM test ini akan berupa plot garis dengan  taraf  nyata  5%,  apabila cumulative  sum berada  di  luar  area  garis  maka parameter yang diestimasi tidak stabil.

## CUSUM Test
Hasil  dari  CUSUM  test  dapat  dilihat  pada  lampiran  1.  Hasil  keseluruhan pada  model  menunjukan  bahwa  model  yang  diestimasi  memiliki  parameter  yang stabil, namun pada beberapa model memiliki cumulative sum yang sedikit keluar dari plot garis dengan taraf nyata 5% yaitu pada model lnwc-puab dan lnin-puab. Model  yang  telah  disebutkan  diatas  masih  dapat  dikategorikan  sebagai  model yang mengestimasi parameter yang stabil. Hal ini menggambarkan adanya vektor ß yang tetap konstan diestimasi dari period ke period (E(W t )=0).

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
1. Pada  jangka  pendek  suku  bunga  kredit  yang  memiliki  nilai  derajat pass- through tertinggi  adalah  suku  bunga  kredit  konsumsi.  sedangkan  untuk  suku bunga deposito yang memiliki nilai derajat pass-through tertinggi adalah suku bunga  deposito  24  bulan.  Namun  secara  keseluruhan  suku  bunga  deposito  24 bulan dalam jangka pendek memiliki nilai derajat pass-through tertinggi yaitu sebesar -0.015.
2. Terdapat  kecendrungan  bahwa  pada  jangka  panjang  suku  bunga  kreditmodal kerja dan kredit investasi mengalami incomplete pass-through , sedangkan suku bunga kredit konsumsi mengalami complete pass-through . Selanjutnya terdapat kecendrungan bahwa pada jangka panjang suku bunga deposito1 bulan, 3 bulan dan 6 bulan juga mengalami incomplete pass-through , Sedangkan suku bunga deposito 12 bulan sebesar 1.30 dan deposito 24 bulan sebesar 1.032 mengalami complete pass-through .
3. Nilai speed of adjustment tertinggi yang dimiliki oleh suku bunga kredit adalah kredit modal kerja dengan nilai sebesar 0.074, sedangkan dengan nilai speed of adjustment terkecil adalah suku bunga konsumsi. Speed of adjustment tertinggi yang  dimiliki  oleh  suku  bunga  deposito  adalah  deposito  1  bulan  dengan  nilai sebesar 0.120, sedangkan dengan nilai speed of adjustment terkecil adalah suku bunga deposito 24 bulan.
4. Dari  hasil Bound  test diperoleh  bahwa  keseluruhan  model  yang  diestimasi terkointegrasi  serta  variabel-variabel  penelitian  telah  stasioner  artinya  antara variabel  independen  dan  dependent  tersebut  terkointegrasi  atau  memiliki hubungan  jangka  panjang.Hal  ini  mengindikasikan  proses pass-through berjalan cukup baik

## Saran
Adapun saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian ini yaitu :
1. Kecendrungan bahwa pada jangka panjang suku bunga kredit  modal kerja dan kredit investasi mengalami incomplete pass-through , artinyasuku bunga kredit tidak  merespon  secara  penuh  adanya  perubahan  suku  bunga  pasar  uang  antar bank  (rPUAB).Pemberian  kredit  perbankan  memiliki  peranan  penting, mengingat  Indonesia  merupakan  negara  berkembang  yang  sedang  berada dalam masa perbaikan perekonomian. Sehingga adanya peningkatan pemberian kredit  yang  ditujukan  untuk  masyarakat  yang  membutuhkan  terutama  untuk usaha produktif, sehingga dapat memacu sektor riil berkembang.
2. Dibutuhkannya  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi pass-through pada kelompok bank di Indonesia, sehingga dapat memberikan pembahasan secara menyeluruh.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank  Indonesia,  2016.  Statistik  :  SEKI ( Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan Indonesia).Bank Indonesia.Jakarta
Banerjee  A,  Dolado  J,  Galbraith  J,  Hendry  D.  1993.  Co-integration,  Error correction  and  The  Econometric  Analysis  of  Non-Stationary  Data.  Oxford (GB):Oxford University Press.
Blanchard  O,  2009.  Macroeconomics  Fifth  Edition.New  Jersey  (US):  Pearson Prentice Hall.
Bofinger P., 2001.Monetary Policy.New York: Oxford University Press Inc.
Bond G.2002. Retail Bank Interest Rate Pass-Through. New Evidence atthe Euro Area LevelEuropan Central Bank: Working Paper No. 136.
Cuaresma J, Egert B dan Reininger T,  2004. Interest Rate Pass-Through in  New EUMember  States.  The  Case  of  the  Czech  Republic,  Hungary  and Poland. Working Paper No. 671 , The William Davidson Institute . Dornbusch R, Fischer S, Startz R., 2008. Makroekonomi. Edisi 10 . Mirazudin RI, penerjemah;  Wibisono  Y,  editor.  New  York  (US):  McGraw-Hill Companies, Inc. Terjemahan dari :Macroeconomics 10 th edition . Egert  Balazs  dan  Jamilov  R.  2013. Interest  Rate  Pass-Through  and  Monetary PolicyAsymmetry :  A  Journey  into  the  Caucasian  Black  Box. CESifo Working PaperMonetary Policy and International Finance No. 4131. GujaratiD. 2004. Basic Econometrics Fourth Edition .Boston (US) : The McGraw- HillCompanies.
Habibullah  M.  2011. The  Impact  of  Corruption  on  Economic  Development  of Bangladesh :Evidence on the Basis of an Extended Solow Model. Stockholm University.[Jurnal]. MPRA Paper No. 28755 . Horvath  C,  Judit  K,  Anna  N.  2005. Interest  Rate  Pass-Through :  The  Case  of Hungary. Magyar Nemzeti Bank. MNB Working Paper No.8 . Karagiannis  S,  Panagopoulos  Y  dan  Vlamis  P.  2011. Symmetric  or AsymmetricInterest  Rate  Adjustment?  Evidence  from  Southeastern  Europe . Review ofDevelopment Economics 15 (2): 370-385. Mankiw G. 2006. Macroeconomics 6th edition . Fitria Liza dan Imam Nurmawan, penerjemah. Jakarta: Erlangga.
Mishkin, F. S., (2004). The Economics of Money, Banking, and Financial Markets . 7th ed.
Mishkin,  Frederic  S.  2008. Ekonomi  Uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan . Edisi Sembilan, jilid 2. Penerbit Salemba Empat, Jakarta
Mojon B. 2002. Financial Structure and Interest Rate Channel of ECBMonetary Policy. Europan Central Bank. Working Paper No.40 .
Nopirin. 1996. Ekonomi Moneter , Buku 2 Edisi 1. BPFE Yogyakarta. Pesaran  MH,  Shin  Y.  1997. An  Autoregressive  Distributed  Lag  Modelling Approach  to  Cointegration  Analysis .[Jurnal]. Departement  of  Applied Economics University of Cambridge.
Pesaran MH, Pesaran B. 1997. Working with Microfit4.0 : Interactive Econometric Analysis.Oxford (GB) : Oxford University Press.
Pesaran MH, Shin Y, Simth RJ. 2001. Bound Testing Approaches to the Analysis of Level Relationship .[Jurnal]. Journal of Applied Econometrics Vol.16. Pohan  A.  2008. Kerangka  Kebijakan  Moneter  dan  Implementasi  di  Indonesia . Jakarta (ID) :Rajawali Press.
Putri K. 2009. Interest Rate Pass-Through terhadapa Suku Bunga Perbankan dan Perekonomian : Studi Komparatif di ASEAN +3. [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Bogor (ID).
Sander,  H  dan  S.  Kleimeier.2004b. Interest  Rate  Pass-Through  in  the  Common Monetary  Area  of  the  SACU  Countries .University  of  Maastricht.METEOR RM/06/023.
Tai N, Siok K, Wai M. 2012. Interest Pass-Through and Monetary Transmission in  Asia .  [Jurnal]. International  Journal  of  Economics  and  Finance  Vol.4 No.2 .
Ur Rehman H. 2009. Interest Rate Pass-Through and Banking Market Integration in ASEAN : A Cross Country Comparison. [Thesis]. University of Malaya. Vega  E,  Rebucci  A.  2003. Retail  Bank  Interest  Rate  Pass-Through :  Is  Chile Atypical?. IMF Working Paper (WP/03/112) . Warjiyo,  Perry  (2006), Stabilitas  Sistem  Perbankan  dan  Kebijakan  Moneter: Keterkaitan dan Perkembangannya di Indonesia . Buletin Ekonomi Moneter