http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/index

## Analisis Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Saluran Harga Aset Pada Sektor Riil
Yolanda Argi Utami 1 , Thomas Andrian 2
1,2 Program Studi Ekonomi Pembangunan Universitas Lampung
* Korespondensi : yolandaargiutami1811.001@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  see  how  the  variable  response  of  the monetary  policy  transmission  mechanism  of  the  asset  price  channel  in the  real  sector  when  there  is  a  change  in  each  variable  and  to  see  the contribution  of  the  SBK,  rPUAB,  rKREDIT,  IHPR,  INV,  OG,  and  INF variables to the final target. monetary policy reflected in inflation. The analytical  method  used  is  the  Vector  Error  Correction  Model  (VECM) with  the  analysis  of  Impulse  Responses  (IR)  and  Variance Decomposition (VD). The results of the impulse response analysis show that the policy interest rate, interbank interest rate, credit interest rate,
IHPR, investment and output gap variables quickly respond to the shock that occurs in each variable at the beginning of the period. The results of the analysis of variance decomposition in model 1 show that apart from the INF variable itself, each variable has a different contribution to the level of INF with the order of the greatest influence being the output gap (OG), IHPR, and INV. For further researchers, it is hoped that they will be  able  to  do  further  research  on  the  Residential  Property  Price  Index (IHPR), especially the factors that influence it other than credit interest rates
Keywords: Monetary Policy, Inflation, BI7DRR, IHPR.

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  bagaimana  respons variabel mekanisme transmisi kebijakan moneter saluran harga aset pada sektor  riil  ketika  terjadi  perubahan  pada  masing-masing  variabel  dan untuk  melihat  kontribusi  variabel  SBK,  rPUAB,  rKREDIT,  IHPR,  INV, OG,  dan  INF  terhadap  sasaran  akhir  kebijakan  moneter  yang  tercermin dalam  inflasi.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  Vector  Error Correction  Model  (VECM)  dengan  analisis  Impulse  Responses  (IR)  dan Variance  Decomposition  (VD).  Hasil  analisis  impulse  response menunjukkan  variabel  suku  bunga  kebijakan,  bunga  puab,  suku  bunga kredit,  IHPR,  investasi  dan  output  gap  dengan  cepat  merespons  shock yang  terjadi  pada  masing-masing  variabel  pada  awal  periode.  Hasil analisis variance decomposition pada model 1 menunjukkan bahwa selain dari variabel INF itu sendiri, masing-masing variabel memiliki kontribusi yang  berbeda  terhadap  tingkat  INF  dengan  urutan  yang  paling  besar pengaruhnya  adalah  output  gap  (OG),  IHPR,  dan  INV.  Untuk  peneliti selanjutnya, diharapkan dapat meneliti lebih lanjut lagi mengenai Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) terutama faktor-faktor apa saja yang memengaruhinya selain suku bunga kredit.
Kata Kunci : Kebijakan Moneter, Inflasi, BI7DRR, IHPR .
Kode Klasifikasi JEL: Eoo, E12, E42

## Info Artikel
Diterima: 01 April 2022
Disetujui: 20 Mei 2022
Terbit daring:
01 Juni 2022
DOI: -
Sitasi: Utami, A, U, & Andrian, T, (2022). Analisis Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Saluran Harga Aset pada Sektor riil. JKEP: Jurnal kajian ekonomi dan pembangunan, 4(2),

## PENDAHULUAN
Kebijakan  moneter  merupakan  kebijakan  otoritas  moneter  dalam  bentuk  pengendalian besaran  moneter  (jumlah  uang  beredar,  uang  primer,  atau  kredit  perbankan)  untuk mencapai perkembangan kegiatan perekonomian yang diinginkan seperti stabilitas ekonomi makro  yang  dicerminkan  oleh  stabilitas  harga  (rendahnya  laju  inflasi),  membaiknya perkembangan  output  riil  (pertumbuhan  ekonomi),  serta  kesempatan  kerja  yang  tersedia. Tujuan  akhir  dari  kebijakan  moneter  adalah  mencapai  dan  menjaga  tingkat  inflasi  yang rendah,  dan  pengumuman  target  inflasi  kepada  publik  dengan inflation  targeting yang digunakan  sebagai  kerangka  kerja  kebijakan  moneter.  Inflation  targeting  dimulai  dari penetapan dan diumumkannya sasaran inflasi yang ingin dicapai oleh bank sentral. Dengan target  inflasi  yang  digunakan  sebagai  jangkar,  perumusan  kebijakan  moneter  diarahkan untuk mencapai sasaran inflasi yang sudah ditetapkan oleh bank sentral (Juhro, 2020).

## Tabel 1 Perbandingan Target Inflasi dan Inflasi Aktual
Tahun Target Inflasi Inflasi Aktual 2010 5+1% 6,96 2011 5+1% 3,79 2012 4,5+1% 4,30 2013 4,5+1% 8,38 2014 4,5+1% 8,36 2015 4+1% 3,35 2016 4±1% 3,02 2017 4±1% 3,61 2018 3,5±1% 3,13 2019 3,5±1% 2,72 2020 3±1% 1,68 2021 3±1% 1,87
Dalam  mencapai  sasaran  akhir  tersebut,  Bank  Indonesia  secara  teratur  memantau  tren  di berbagai  variabel  ekonomi  riil,  moneter,  dan  keuangan  untuk  memastikan  bahwa  target inflasi  yang  ditetapkan  tercapai.  Dalam  penelitian  ini  transmisi  kebijakan  moneter  yang digunakan adalah melalui saluran harga aset.
Di  sisi  lain,  pemantauan  variabel  moneter  dan  moneter  dilakukan  sebagai  tujuan  antara untuk menilai pergeseran mekanisme transmisi kebijakan moneter ke sektor riil. Untuk itu, Bank  Indonesia  terus  memantau  perkembangan  target  intermediate  antara  lain  indikator keuangan  (M1  dan  M2),  suku  bunga,  dan  nilai  tukar  rupiah.  Variabel  sektor  keuangan meliputi pengembangan pendanaan bank, kredit dan pendanaan lainnya, persyaratan kehati- hatian  bank,  dan  pasar  modal.  Melalui  pemantauan  ini,  kita  dapat  menganalisis  seberapa besar pengaruh kebijakan moneter Bank Indonesia, terutama kecepatan dan tenggat waktu, terhadap  perkembangan  ekonomi  riil  dan  inflasi  ke  depan.  Sebagaimana  telah  disebutkan sebelumnya,  dengan  memantau  perkembangan  sektor  riil  dan  pelaksanaan  mekanisme transmisi moneter, maka dimungkinkan untuk merumuskan kebijakan moneter yang perlu diambil  untuk  memprediksi  perkembangan  inflasi  dan  output  riil  ke  depan  (Warjiyo  & Solikin, 2003).

## Sumber : (Warjiyo, 2004)

## Gambar 1. Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Saluran Harga Aset
Tujuan  transmisi  kebijakan  moneter  melalui  harga  aset  di  sektor  riil  adalah  untuk mengkonfirmasi dampaknya terhadap investasi melalui teori q Tobin. Untuk investasi bisnis, Tobin-q  didefinisikan  sebagai  rasio  nilai  pasar  bisnis  dibagi  dengan  biaya  rekapitalisasi. Ketika Tobin's q tinggi (misalnya, nilai pasar perusahaan tinggi karena ekonomi meningkat dan/atau suku bunga turun, sehingga biaya rekapitalisasi juga turun), investasi perusahaan akan  meningkat.  pinjaman  bank  untuk  membiayai  investasi.  Analisis  serupa  dapat diterapkan  pada  investasi  dalam  rumah  tangga  seperti  real  estat.  Hal  ini  disebabkan  oleh kenaikan  tajam  harga  aset  akibat  penurunan  suku  bunga  kredit  (Warjiyo  &  Juhro,  2020). Penurunan  harga  aset  mempengaruhi  belanja  modal  perusahaan.  Turunnya  harga  aset mengurangi  kemampuan  perusahaan  untuk  memperluas  atau  mengurangi  investasinya (Juhro,  2020).  Naiknya  suku  bunga  menyebabkan  kenaikan  biaya  modal  yang  harus diinvestasikan dalam produksi dan investasi. Pembentukan modal tetap bruto (PMTB) untuk komponen  bangunan  digunakan  sebagai  proxy  untuk  investasi,  karena  PMTB  terbentuk sebagai  hasil  dari  kegiatan  investasi  dan  sebagian  dari  investasi  digunakan  untuk  kegiatan manufaktur  perusahaan.  Penurunan  pengeluaran  konsumsi  dan  investasi  menyebabkan penurunan permintaan agregat dan output, yang mempengaruhi inflasi.
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  harga  rumah  yang  diukur  dengan  Indeks  Harga  Rumah (IHPR)  setiap  tahun  naik.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  peningkatan  permintaan  properti baik  untuk  tujuan  residensial maupun  investasi. Tingkat  suku  bunga  dapat  mempengaruhi keputusan untuk membeli real estate untuk konsumsi atau investasi. Hal ini karena tingkat suku  bunga  berarti  biaya  modal  yang  harus  dikeluarkan,  dan  tingkat  suku  bunga  juga menentukan imbal hasil yang dapat dicapai (Utama, 2012). Alasan penggunaan indeks harga real estate residensial sebagai proksi transmisi kebijakan moneter melalui jalur harga aset di sektor riil adalah untuk mencapai dan menjaga stabilitas nilai rupiah terhadap barang dan jasa (inflasi). tujuan bank. Hal yang sama berlaku untuk mata uang lainnya. Dalam hal ini, Bank Indonesia bertanggung jawab untuk mengendalikan inflasi yang dipengaruhi langsung oleh kebijakan moneter. Sehubungan dengan perumusan kebijakan tersebut, Bank Indonesia antara  lain  meminta  informasi  mengenai  perkembangan  harga  real  estate  residensial. Pengumpulan  informasi  tren  harga  rumah  diselenggarakan  oleh  Bank  Indonesia  melalui Survei Harga Rumah (SHPR) dan hasil survei tersebut disajikan dalam bentuk Indeks Harga Rumah (IHPR)  (Bank Indonesia, 2020). Penelitian ini bertujuan untuk  melihat bagaimana respons variabel mekanisme transmisi kebijakan moneter saluran harga aset pada sektor riil ketika terjadi perubahan pada masing-masing variabel dan untuk melihat kontribusi variabel
Kebijakan
Moneter Suku Bunga - SBI - PUAB - Deposito - Kredit Harga Aset Financial - Yield Obligasi - Harga Saham Transmisi di Sektor Keuangan Transmisi di Sektor Riil
Harga Aset Fisik Harga Properti Harga Emas Konsumsi Investasi Permintaan Agregat Inflasi Output Gap
SBK, rPUAB, rKREDIT, IHPR, INV, OG, dan INF terhadap sasaran akhir kebijakan moneter yang tercermin dalam inflasi. Penelitian ini diharapkan dapat memperluas pengetahuan kita semua mengenai transmisi kebijakan moneter khususnya melalui saluran harga aset.

## Sumber: Bank Indonesia

## Gambar 2. Indeks Harga Properti Residensial
Dalam  kegiatan  ekonomi,  real  estate  tidak  hanya  mempengaruhi  inflasi  harga  aset,  tetapi juga  berfungsi  sebagai  leading  indicator  yang  mencerminkan  perkembangan  ekonomi. Karena  berinvestasi  di  real  estat  adalah  investasi  jangka  panjang,  aktivitas    investor merupakan  indikator  aktivitas  ekonomi.  Namun,  pembangunan  sektor  real  estat  yang berlebihan  dapat  berdampak  negatif  pada  perekonomian.  Jika  pertumbuhan  di  sektor  real estat  melebihi  permintaan,  ada  kekhawatiran  gelembung  akan  pecah  dan  sektor  real  estat akan  anjlok  akibat  gelembung  harga.  Ada  kekhawatiran  bahwa  ini  akan  mengganggu stabilitas  sistem  keuangan  dan  berdampak  buruk  pada  perekonomian  secara  keseluruhan. Oleh karena itu, kebijakan moneter perlu merespon kenaikan harga rumah untuk  menjaga stabilitas  di  sektor  perbankan  dan  sektor  keuangan  pada  umumnya  (Wuryandani  et  al., 2005).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif kuantitatif untuk mengetahui hubungan antar variabel. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Bank Indonesia Statistik Ekonomi dan  Keuangan  (SEKI).  Penelitian  ini  menggunakan  data  runtun  waktu,  yaitu  kumpulan pengamatan  yang  diamati  pada  satu  variabel  atau  lebih  pada  waktu  yang  berbeda.  Survei dilakukan dari Q1 2010 hingga Q4 2021. Data yang digunakan antara lain inflasi, BI7DRR, suku bunga antar bank, suku bunga pinjaman, Indeks Harga Rumah (IHPR), investasi dan output gap.
Metode  analisis  data yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  VAR  atau  VECM  ( Vector Error Correction Model ). Langkah pertama dalam membuat model VAR adalah melakukan uji stasioneritas data. Jika data pada bidang stasioner, maka model yang digunakan adalah model regular VAR (unconstrained VAR). Di sisi lain, jika data Anda stasioner dalam proses diferensiasi  data  daripada  di  bidang,  Anda  harus  melakukan  uji kointegrasi  untuk  menguji apakah data Anda memiliki hubungan jangka panjang. Jika terjadi kointegrasi, model yang digunakan  adalah Vector  Error  Correction  Model (VECM)  (Widarjono,  2018).  Berikut
adalah  persamaan  model  VAR/VECM  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  melalui saluran harga aset di sektor riil.
Di mana INF merupakan inflasi, SBK adalah Suku bunga acuan/BI rate, rPUAB merupakan Suku Bunga Pasar Uang Antar Bank (PUAB), rKREDIT merupakan suku bunga kredit, IHPR merupakan Indeks Harga Properti Residensial, INV merupakan investasi dan OG merupakan Output Gap .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  pada  Uji  stasioneritas  dengan  menggunakan Philip  Perron menunjukkan variabel dalam penelitian ini stasioner pada proses diferensi pertama. Adapun panjang lag optimum yang digunakan adaah lag ke 3 berdasarkan nilai AIC terkecil. Pada Uji Stabilitas VAR, menunjukkan bahwa nilai modulus lebih kecil dari 1 (satu) sehingga sistem VAR yang digunakan stabil. Karena variabel stasioner pada  proses diferensi pertama maka dilakukan  Uji  Kointegrasi  apakah  terdapat  hubungan  jangka  panjang,  berdasarkan  Uji Kointegrasi dengan Johansen’s Cointegration test, maka terdapat kointegrasi pada variabel atau  menunjukkan  adanya  keseimbangan  jangka  panjang  sehingga  model  yang  digunakan adalah  VECM.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  Impulse  Response  dan  Variance Decomposition untuk menjawab rumusan masalah.
Impulse Response
(i) (ii) (iii) (iv)

## Sumber : Hasil pengolahan oleh Eviews12
Guncangan  suku  bunga  kebijakan  satu  standar  deviasi  dijawab  positif  oleh  suku  bunga kebijakan pada periode pertama sebesar 0,463122 persen sebelum lag optimal. Respon suku bunga PUAB terhadap suku bunga kebijakan SBK terus meningkat hingga periode ketiga. Hal ini menunjukkan  bahwa  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank  bereaksi  sangat  kuat  terhadap guncangan suku bunga kebijakan SBK, dan sesuai dengan teori bahwa ketika Bank Indonesia menaikkan suku bunga kebijakannya, suku bunga pasar uang antar bank juga ikut naik. Satu standar deviasi shock  suku bunga  resmi pada periode pertama dipenuhi secara positif oleh suku  bunga  kredit  0,061896  persen  sebelum  lag  optimal.  Reaksi  suku  bunga  pinjaman rKREDIT terhadap suku bunga pasar uang antar bank rPUAB meningkat 0,531232% selama periode kedua. Hal ini menunjukkan bahwa rKREDIT lending rate merespon dengan sangat baik terhadap guncangan suku bunga pasar uang antar bank, rPUAB, dan sesuai dengan teori bahwa ketika suku bunga pasar uang antar bank naik, suku bunga simpanan dan suku bunga pinjaman juga naik atau turun.
Guncangan satu standar deviasi terhadap suku bunga kredit pada periode pertama dijawab positif  oleh  IHPR  sebesar  153,1924  persen  dan  kemudian  bereaksi  negatif  pada  periode kedua  sebelum  lag  optimal  sebesar  -822,3281  persen.  Respon  IHPR  terhadap  suku  bunga pinjaman rKREDIT terus meningkat sebesar 181,8377 persen hingga periode kelima. Setelah itu,  perubahan  IHPR  mengalami  penurunan  sebesar  -798,3794%  dari  periode  6.  Reaksi negatif  yang  terjadi  di  babak  kedua  memang  seperti  yang  diharapkan.  Dengan  kata  lain, IHPR  bereaksi  negatif  (mengarah  ke  harga  rumah  yang  lebih  rendah)  ketika  ada  kejutan positif  terhadap  suku  bunga  pinjaman.  4.444  guncangan  IHPR  1  standar  deviasi  pada periode  pertama  direspon  positif  dengan  investasi  sebesar  2,128219  persen  sebelum  lag optimal dan meningkat sebesar 1,884242 pada periode kedua. Kemudian turun dari menjadi 1,53404 di kuarter ketiga. Pada periode keempat, reaksi fluktuasi 2,493789% bereaksi positif lagi, mendekati garis keseimbangan. Guncangan investasi satu standar deviasi pada periode pertama dijawab positif oleh gap PDB sebesar 14,97654%. Respon output gap terhadap shock investasi mengalami penurunan sebesar 13,31972% pada periode kedua dan kembali positif dari  periode  ketiga  hingga  kelima.  Respon  positif  ini  sejalan  dengan  ekspektasi  bahwa peningkatan  investasi  juga  akan  meningkatkan  permintaan  agregat  sehingga  produksi meningkat.  Guncangan  kesenjangan  output  standar  deviasi  1  pada  periode  pertama  kebal terhadap  inflasi.  Dari  periode  kedua,  shock  gap  PDB  dijawab  negatif  dengan  inflasi  - 0,032221%.  Setelah  itu,  mulai  bereaksi  positif  pada  periode  ke-3  dari  0,066573  pada  lag optimal.  Respon  positif  ini  sejalan  dengan  ekspektasi  bahwa  inflasi  akan  merespon  positif guncangan positif pada output gap.
Analisis  variance  decomposition  menggambarkan  relatif  pentingnya  setiap  variabel  pada sistem  VAR  karena  adanya  shock.  Variance  decomposition  berguna  untuk  memprediksi kontribusi persentase varian setiap variabel karena adanya perubahan suatu variabel tertentu di  dalam  sistem  VAR  (Widarjono,  2018).  Berikut  adalah  kontribusi  setiap  variabel  saat terjadi shock di sektor riil. Terdapat tujuh variabel yang ditinjau, namun pada penelitian ini dititik  beratkan  pada  variabel – variabel  mana  saja  yang  paling  besar  perannya  terhadap
(v) (vi)
inflasi dimasa mendatang. Tabel 2 menampilkan hasil uji dari variance decomposition yang memberikan  informasi  mengenai  seberapa  besar  kontribusi  dari  masing-masing  variabel terhadap inflasi. Berdasarkan hasil uji dekomposisi varians kontribusi terhadap tujuan akhir kebijakan  moneter  yang  tercermin  dalam  inflasi  periode  pertama  yang  dijelaskan  oleh variabel  inflasi  itu  sendiri  (INF)  adalah:  Anda  dapat  melihat  bahwa  itu  akan  menjadi  100 persen. Dari periode 2 sampai 10, kontribusi inflasi terbesar masih dijelaskan oleh variabel inflasi itu sendiri, namun menurun dari periode ke periode.
Variabel lain yang memberikan kontribusi yang cukup besar terhadap tujuan akhir kebijakan moneter yang tercermin dari inflasi adalah suku bunga PUAB periode kedua sebesar 6,734%. Meskipun  trennya  menurun  hingga  Q10,  variabel  suku  bunga  antar  bank  masih  menjadi faktor  terbesar  kedua  di  belakang  variabel  inflasi  itu  sendiri.  Variabel  suku  bunga  kredit memberikan  kontribusi  terhadap  sasaran  akhir  kebijakan  moneter  yang  tercermin  dari inflasi  sebesar  0,881%  pada  periode  kedua,  meningkat  lebih  lanjut  menjadi  3,358%  pada periode kesepuluh. Suku bunga kredit merupakan salah satu variabel yang digunakan dalam mengkomunikasikan  kebijakan  moneter  melalui  jalur  harga  aset  untuk  mencapai  tujuan stabilitas harga yang tercermin dalam inflasi. Jika inflasi naik, bank sentral Indonesia akan menaikkan suku bunga kebijakannya. Hal ini meningkatkan suku bunga pinjaman, menahan kegiatan  ekonomi,  dan  menahan  kegiatan  ekonomi.  Variabel  investasi  (INV)  memiliki kontribusi variabel inflasi sebesar 0,360% pada periode kedua dan terus meningkat sebesar 2,920%  hingga  periode  keenam.  Dari  periode  7  sampai  10,  kontribusi  variabel  investasi dalam menjelaskan volatilitas inflasi menurun. Investasi merupakan salah satu variabel yang dapat mempengaruhi inflasi, dengan semakin banyak investasi  meningkatkan inflasi.
Variabel  kebijakan  suku  bunga  menunjukkan  kontribusi    terbesar  setelah  tingkat  inflasi periode  kedua  dan  suku  bunga  pasar  uang  antar  bank  sebesar  4,130%.  Namun  terus mengalami  penurunan  sebesar  1,491%  hingga  triwulan  ke-10.  Kebijakan  suku  bunga merupakan  alat  yang  digunakan  Bank  Indonesia  untuk  menjaga  stabilitas  ekonomi.  Jika inflasi melebihi target, Bank Indonesia  akan menaikkan suku bunga acuan untuk menekan aktivitas ekonomi. Variabel 'output gap' (OG) dan 'IHPR' merupakan indikator yang paling sedikit memberikan kontribusi untuk menjelaskan perubahan yang terjadi pada tujuan akhir kebijakan moneter dan tercermin dalam inflasi. Variabel OG memberikan kontribusi sebesar 0,035%  terhadap  inflasi    pada  periode  kedua  dan  terus  meningkat  sebesar  1,089%  pada periode  keenam.  Setelah  itu,  menurun  dari  periode  ke-7  ke  periode  ke-10.  Untuk  variabel IHPR kontribusi periode kedua sebesar 0,785%, namun cenderung menurun setiap periode hingga periode kesepuluh. Berdasarkan hasil analisis dekomposisi varians dapat disimpulkan bahwa kontribusi variabel terhadap perubahan inflasi masih lebih dominan daripada variabel inflasi  itu  sendiri,  lebih  dari  50%,  diikuti  oleh  variabel  rPUAB,  rKREDIT,  INV,  SBK,  OG, IHPR.

## Tabel 2 Hasil Uji Variance Decomposition
Variance Decomposition of INF: Period S.E. INF SBK RPUAB  RKRDT  IHPR INV OG 1 1.261  100.000  0.000  0.000 0.000 0.000  0.000  0.000 2 1.729  87.075 4.130  6.734 0.881 0.785 0.360  0.035 3 2.120  89.052 2.923  4.524 1.408 0.714 1.259 0.122 4 2.467  86.896 2.336  5.553 1.695 0.665  2.409  0.446 5 2.662  85.850 2.094  5.772 2.375 0.612 2.627  0.670 6 2.860  85.374 1.825  5.205 3.030 0.558  2.920  1.089 7 2.994  85.053 1.905  5.446 3.199 0.523  2.852  1.022 8 3.120  85.583 1.756 5.107 3.369 0.482  2.740  0.964 9 3.260  85.877 1.623  5.074 3.388 0.516 2.637  0.886 10 3.401  86.108 1.491 5.098 3.358 0.563  2.565  0.817 Rata-rata 87.687 2.008  4.851 2.270 0.542  2.037  0.605
Sumber : Hasil pengolahan data oleh Eviews12

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah ditemukan, maka dapat diambil kesimpulan  sebagai  berikut:  Hasil  analisis  impuls  respon  sektor  riil  menunjukkan  bahwa variabel  suku  bunga  kebijakan,    suku  bunga  pemerintah,  suku  bunga  pinjaman,  IHPR, investasi,  dan  output  gap  merespon  dengan  cepat  dan  sesuai  harapan  terhadap  guncangan yang terjadi pada masing-masing variabel pada awal periode. Aku disini. Kontribusi terhadap tujuan akhir kebijakan moneter yang tercermin pada inflasi  periode pertama  dijelaskan oleh variabel  inflasi  itu  sendiri.  Variabel  lain  yang  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap tujuan  akhir  kebijakan  moneter,  sebagaimana  tercermin  dalam  inflasi,  adalah  suku  bunga pinjaman, suku bunga publik, dan suku bunga kebijakan. Variabel Output Gap (OG), IHPR, dan  INV  merupakan  indikator  yang    paling  sedikit  berkontribusi  untuk  menjelaskan perubahan yang terjadi pada tujuan akhir kebijakan moneter.

## DAFTAR RUJUKAN
Anastasia, N., & Hidayat, F. (2019). Hubungan Indeks Harga Properti Residensial Dan Kredit Perbankan. EKUITAS (Jurnal Ekonomi Dan Keuangan) , 3 (1), 95 – 111. https://doi.org/10.24034/j25485024.y2019.v3.i1.3998 Bank Indonesia. (2020). Fungsi Utama . https://www.bi.go.id/id/fungsi- utama/moneter/inflasi/Default.aspx Baroroh,  U.  (2012).  Pengaruh  Guncangan  Output  Gap  Dan  Inflasi  Terhadap  Suku  Bunga Sebagai Sasaran Operasional Kebijakan Moneter Di Indonesia. Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi , 1 (2). https://doi.org/10.15408/sjie.v1i2.2601 Juhro,  S.  M.  (2020). Pengantar  Kebanksentralan  Teori  dan  Kebijakan (1st  ed.).  Rajawali Pers.
Kumala,  N.  I.,  &  Rosyidi,  S.  (2017).  Komparasi  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter Syariah  dan  Konvensional  Melalui  Jalur  Harga  Aset  Terhadap  Inflasi  di  Indonesia.
Jurnal Ekonomi Syariah Teori Dan Terapan , 4 (10), 817. https://doi.org/10.20473/vol4iss201710pp817-832 Nasution, D., & Hendaranata, A. (2014). Laporan Akhir Estimasi Output Gap Indonesia . Sukirno, S. (2009). Mikroekonomi Teori Pengantar (3rd ed.). Rajawali Pers. Utama,  C.  (2012).  Transmisi  Kebijakan  Moneter  Melalui  Jalur  Perumahan. Ekonomika Bisnis , 03 . Warjiyo,  P.  (2004).  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  di  Indonesia.  In Seri Kebanksentralan . Warjiyo,  P.,  &  Juhro,  S.  M.  (2020). Kebijakan  Bank  Sentral  Teori  dan  Praktik .  PT RajaGrafindo Persada.
Warjiyo,  P.,  &  Solikin.  (2003).  Kebijakan  Moneter  di  Indonesia.  In Seri  Kebanksentralan Bank Indonesia . Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan. Widarjono,  A.  (2018). Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya (5th  ed.).  UPP  STIM YKPN.
Wuryandani,  G.,  Jony,  M.,  &  Prasetya,  H.  R.  (2005).  Perilaku  Pembiayaan  Dalam  Industri Properti. Jurnal Properti , XI (Januari), 1 – 77.