Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## RESPONS KEBIJAKAN MONETER TERHADAP PANDEMI COVID 19
Jeffry Sebayang 1 , Ahmad Albar Tanjung 2 , Dede Ruslan 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara; Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma; Universitas Negeri Medan

## Abstract
The COVID-19 pandemic has rapidly spread to all parts of the world, affecting the world economy, including Indonesia, which experienced an economic recession in the  third  quarter  of  2020.  Bank  Indonesia  has  the  authority  in  monetary  policy  to maintain the stability of the Indonesian economy. Therefore, one of the efforts made by Bank Indonesia to maintain economic balance and economic growth was through Interest  Rate  policy  the  BI  7DDR.  This  study  aims  to  examine  monetary  policy maintained the Indonesian economy during the Covid 19 pandemic. The results of a Bank  Indonesia  policy  study  on  maintaining  the  rupiah  exchange  rate  can  have  a positive impact on the Indonesian economy, as evidenced by the positive response of stock market actor.
Keywords: Covid-19, Kebijakan Moneter, Kurs, IHSG. JEL Classification: E4, E5.

## PENDAHULUAN
Pemerintah  mengumumkan  penemuan  kasus  Covid  19  pertama  di  Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 yang merupakan bagian dari perjalanan penyebaran virus Covid-19  yang  pertama  kali  muncul  di  Wuhan  pada  awal  Januari  tahun  2020  yang cepat  menyebar  ke  seluruh  belahan  dunia  yang  tercatat  telah  mencapai  219  negara. Dampak  pandemi  Covid  19  terhadap  perekonomian  secara  langsung  dapat  terlihat pada  volatilitas  harga  di  pasar  saham,  karena  pasar  saham  merupakan  barometer ekonomi makro (Bai, L., Wei, Y., Wei, G., Li, X., & Zhang, S, 2020).
Hasil  kajian  Lyócsa,  dkk  (2020)  menunjukkan  bahwa  munculnya  pandemi COVID-19 menyebabkan pasar di seluruh dunia kehilangan nilai dalam jumlah yang sangat  besar  dalam  waktu  singkat,  akibat  sentimen  negatif  investor  dalam  jangka pendek  karena ketakutan yang ditimbulkan oleh virus corona.
Hasil kajian Ashraf (2020 menunjukkan bahwa pasar saham merespons secara negatif pertumbuhan kasus konfirmasi Covid-19 dengan menurunnya nilai saham saat jumlah  kasus  konfirmasi  Covid-19  meningkat.  Pasar  saham  terlihat  lebih  bereaksi terhadap  pertumbuhan  jumlah  kasus  konfirmasi  Covid-19  dibandingkan  dengan pertumbuhan  jumlah  kematian  akibat  Covid-19.  Hasil  ini  juga  menunjukkan  reaksi pasar negatif kuat pada awal pengumuman kasus konfirmasi Covid-19 dan kemudian respons pasar saham bervariasi dari waktu ke waktu tergantung perkembangan wabah covid  19.  Berbeda  dengan  Ashraf  (2020),  studi  yang  dilakukan  Heyden  &  Heyden (2020)  menemukan  bahwa  pengumuman  kematian  pertama  menyebabkan  reaksi negatif yang signifikan dibanding pengumuman kasus konfimasi kasus pertama.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Kondisi  ini  juga  dialami  Indonesia,  pengumuman  penemuan  kasus  Covid pertama di respon sentimen negatif dengan terdepresiasinya nilai tukar rupiah hingga mencapai Rp16.000/dollar AS dan IHSG merosot hingga mencapai 4358 pada bulan Maret 2020 seperti pada gambar 1. Namun, perlahan bulan April pergerakan nilai tukar dan  IHSG  mulai  bergerak  ke  arah  kondisi  sediakala  sebelum  pengumuman  kasus Covid 19.

## Gambar 1 Respons Nilai Tukar dan IHSG terhadap Penemuan Kasus Covid di Indonesia

## Sumber: Bank Indonesia, Kementerian Kesehatan, Bursa Efek Indonesia
Situasi  ini  sejalan  dengan  temuan  Topcu  &  Serkan  (2020)  yang  melakukan penelitian pada pasar saham negara berkembang selama periode 10 Maret - 30 April 2020 untuk mengetahui dampak COVID-19 di. Hasil temuan mengungkapkan bahwa dampak negatif dari wabah di pasar saham negara berkembang secara bertahap turun dan mulai berkurang pada pertengahan April dampak wabah relatif lebih kecil di pasar negara  berkembang,  karena  pemerintah  mengambil  tindakan  yang  tepat  waktu  dan mengumumkan  paket  stimulus.  Respon  pemerintah  dalam  menanggapi  pandemi penyakit menular akan memberikan reaksi yang berbeda oleh pasar saham. Tindakan tepat  waktu  yang  diambil  oleh  satu  otoritas,  misalnya  pemerintah  China,  dapat mengurangi volatilitas (Bai, Wei, Li, & Zhang, 2020).
Kajian  Heyden  &  Heyden  (2020)  menunjukkan  reaksi  pasar  juga  berbeda ketika langkah-langkah awal kebijakan fiskal dan moneter diumumkan. Hasil temuan menunjukkan investor lebih merespon kebijakan dari bank sentral yang dianggap lebih meyakinkan  dan  membantu  menenangkan  pasar  dibanding  kebijakan  fiskal  yang dianggap menambah ketidakpastian di kalangan investor.
Bank  Indonesia  sebagai  otoritas  moneter  membuat  kebijakan  moneter yang forward  looking (kebijakan  berupa  langkah  antisipatif),  sehingga  pada  Bank

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Indonesia  segera  melakukan  respon  terhadap  situasi  pandemi  covid  19  dengan memutuskan menurunkan bi 7- day reverse repo r ate (bi7drr) sebesar 25 bps menjadi 4,750%, suku bunga deposit facility sebesar 25 bps menjadi 4,00%, dan suku bunga lending facility sebesar 25 bps menjadi 5,50% pada rapat dewan gubernur BI pada 19- 20 pebruari 2020 sebagai upaya menjaga pertumbuhan ekonomi Indonesia.

## Gambar 2 Respons Nilai Tukar terhadap Kebijakan Suku Bunga BI

## Sumber: Bank Indonesia
Kebijakan  suku  bunga  (BI  7  Days  Reverse  Repo/  BI  7DRR)  terlihat  dapat menjaga  kestabilan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS.  Meskipun  sempat mengalami depresiasi hingga mencapai Rp16.367/Dollar AS pada Maret 2020, namun dapat  kembali  stabil  di  kisaran  Rp14.000/Dollar  AS  pada  bulan  Mei  2020  (pada gambar 2)
Hasil kajian Shen & Zhang (2020) terhadap dampak COVID-19 di pasar saham China menemukan bahwa meski wabah Covid-19 sebagai peristiwa kejutan,  namun investor  di  pasar  saham  China  dapat  menafsirkan  kabar  baik  secara  moderat  dan mampu mengabaikan berita buruk.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Gambar 3 Respon IHSG terhadap Kebijakan Suku Bunga BI

## Sumber; Bank Indonesia, Bursa Efek Indonesia
Situasi  ini  juga  terjadi  di  Indonesia  meskipun  jumlah  kasus  Covid  19  masih mengalami  peningkatan,  namun  langkah  Bank  Indonesia  melalui  kebijakan  suku bunga rendah dan kebijakan yang dilakukan pemerintah melalui program Pemulihan Ekonomi Nasional (PEN) memberikan dampak positif terhadap pasar saham terlihat dengan  meningkatnya  IHSG  dari  4358  pada  bulan  Maret  2020  menjadi  5238  pada Agustus 2020 (gambar 3).
Oleh  sebab  itu,  tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  pengaruh  kebijakan moneter  yang  dibuat  Bank  Indonesia  untuk  merespon  pandemi  Covid  19.    Pada penelitian  ini  menggunakan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS  sebagai  variabel kebijakan moneter dan IHSG sebagai variabel sektor riil.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Pengaruh Pandemi Covid terhadap Perekonomian
Ashraf (2020) melakukan kajian dampak kasus Covid 19 terhadap nilai harga saham dengan menggunakan data harian kasus terkonfirmasi dan kematian COVID- 19 dari 64 negara selama periode 22 Januari 2020 hingga 17 April 2020, dengan model sebagai berikut:
𝑌 𝑐,𝑡 = 𝑌 𝑐 + 𝛽 1 𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷 − 19 𝑐,𝑡−1 +   ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑐 𝑘 𝑘 𝑘=1 +   ∑ 𝜀 𝑡 𝐷 𝑡 𝑇−1 𝑇=1 + 𝜀 𝑐,𝑡 …………(1) Y : Total Stock Market Return ; COVID-19 :  pertumbuhan jumlah kasus konfirmasi dan jumlah kematian akibat Covid 19;
𝑋 𝑘 𝑐 :  variabel  vector  yang  dikendalikan  negara  (seperti  akuntabilitas,
kebebasan berinventasi dan pendapatan domestic bruto); dan 𝐷 𝑡
: dummy untuk  variabel  gerakan  harian  semua  pasar  saham  yang terpengaruh peristiwa yang terjadi secara internasional.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Heyden  &  Heyden  (2020)  menemukan  bahwa    reaksi  pasar  bersifat  positif merespon  kebijakan  Bank  Sentral  karena  bersifat  meyakinkan  dan  membantu menenangkan pasar. Hal ini sejalan dengan kajian Hasil kajian Tanjung, dkk (2017) menemukan  bahwa  kebijakan  moneter  berpengaruh  positif  dan  signifikan  dalam perekonomian Indonesia.

## Kebijakan Moneter pada Masa Resesi
Secara  umum kebijakan  moneter terdiri dari 2 (dua) bentuk,  yaitu kebijakan moneter ekspansi dan kebijakan moneter kontraksi, Pemerintah dapat memperpendek periode  resesi  dengan  melakukan  kebijakan  moneter  yang  ekspansif  sehingga perekonomian dapat lebih cepat mengalami pemulihan kembali ( recovery) (Warjiyo dan Solikin, 2003).
Bank Indonesia menetapkan suku bunga kebijakan (BI 7 Days Reverse Repo/ BI 7DRR) sebagai instrumen kebijakan utama untuk mempengaruhi aktivitas kegiatan perekonomian  dengan  tujuan  akhir  pencapaian  inflasi.  Dalam  penerapan  kebijakan moneter  ekspansi  maka  Bank  Indonesia  akan  menerapkan  suku  bunga  rendah. Kebijakan moneter melalui suku bunga akan mempengaruhi, adanya  perbedaan suku bunga  dalam  negeri  dengan  luar  negeri  ( interest  rate  diffierential ),  sehingga mempengaruhi  besarnya  aliran  dana  luar  negeri  serta  permintaan  dan  penawaran  di pasar valuta asing yang akan mempengaruhi nilai tukar.
Perubahan nilai tukar mempengaruhi pola pembentukan harga oleh perusahaan dan ekspektasi inflasi di masyarakat, khususnya terhadap barang dan jasa yang diimpor dari  luar  negeri  baik  sebagai  barang  jadi  maupun  bahan  baku  dan  barang  modal sehingga akan berdampak pada besarnya output riil dalam ekonomi.
Perubahan  suku  bunga  juga  akan  mempengaruhi  investor  dalam  portfolio investasinya dalam bentuk obligasi, saham, dan aset fisik. Oleh sebab itu, suku bunga dan nilai tukar akan berpengaruh volume dan harga obligasi, saham, dan aset fisik yang akan berdampak pada berbagai aktivitas di sektor riil. Kondisi ini akan mempengaruhi perubahan  kekayaan  yang  dimiliki  ( wealth  effect )  maupun  perubahan  tingkat pendapatan yang dikonsumsi ( disposable income ).

## Interaksi Nilai Tukar dan Indeks Harga Saham
Model  autoregressive  yang  dikembangka  Bahmani-Oskooee  &  Ahmad Sohrabian (1992).
𝐸𝑋 𝑡 = 𝑎 +   ∑ 𝑏 𝑖 𝐸𝑋 𝑡−𝑖 𝑀 𝑖=1 +   ∑ 𝑐 𝑡 𝑆𝑃 𝑡−𝑖 𝑁 𝑖=1
+ 𝑢 𝑡 ………………………….……(2)
EX  :  nilai tukar dan SP  :  indeks harga saham.
Hasil kajian menunjukkan bahwa terdapat hubungan dua arah kausalitas antara harga  saham  indeks  S&P  500  dan  nilai  tukar  dolar,  dalam  jangka  pendek.  Namun, tidak ada hubungan antara jangka panjang antara nilai tukar dan nilai harga saham.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## METODE PENELITIAN

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Bank Indonesia, PT Bursa Efek Indonesia dan Kementerian Kesehatan RI. Data yang  digunakan  merupakan  data time  series secara  harian  Oktober  2019-Oktober 2020.

## Metode Analisis
Metode analisis menggunakan model Vector Auto Regression (VAR) sebuah pendekatan  model  persamaan  yang  dibentuk  berdasarkan  hubungan  antar  variabel dengan  masa  lalunya.  Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibentuk  dengan memodifikasi  model  yang  dikembangkan  Bahmani-Oskooee  &  Ahmad  Sohrabian (1992) dan Ashraf (2020), sehingga seperti terlihat pada persamaan (3).
IHSG = 𝛼 +   𝐾𝑈𝑅𝑆 + 𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝐾𝑎𝑠𝑢𝑠 +  𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑀𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 + 𝜀 ……….(3)
Sehingga model VAR sebagai berikut:
di mana: IHSG :  indeks harga saham gabungan harian, KURS :  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  AS  harian (Rp/Dollar AS), COVID_KASUS :  jumlah kasus konfirmasi harian (orang), COVID_MENINGGAL :  jumlah kasus meninggal harian (orang), dan e it :  Error term.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  stasioneritas pada data. Pengujian ini dilakukan dengan uji akar unit yang dikemukakan oleh Dickey dan Fuller, yaitu uji Augmented Dickey Fuller (ADF).
𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡 = 𝑎 10 + ∑ 𝑎 11 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−𝑝 𝑝 𝑖=1 + ∑ 𝑎 12 𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡−𝑝 +   ∑ 𝑎 24 𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷_𝐾𝐴𝑆𝑈𝑆 𝑡−𝑝 𝑝 𝑖=1 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝑎 25 𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷_𝑀𝐸𝑁𝐼𝑁𝐺𝐺𝐴𝐿 𝑡−𝑝 𝑝 𝑖=1 +𝑒𝑖𝑡 𝑡1
𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡 = 𝑎 10 + ∑ 𝑎 11 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−𝑝 𝑝 𝑖=1 + ∑ 𝑎 12 𝐾𝑈𝑅𝑆 𝑡−𝑝 +   ∑ 𝑎 24 𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷_𝐾𝐴𝑆𝑈𝑆 𝑡−𝑝 𝑝 𝑖=1 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝑎 25 𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷_𝑀𝐸𝑁𝐼𝑁𝐺𝐺𝐴𝐿 𝑡−𝑝 𝑝 𝑖=1 +𝑒𝑖𝑡 𝑡1

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## Tabel 1 Unit Root pada Level
Variabel Level 1 st Difference Critical Value (5%) ADF Test Prob Ket ADF Test Prob Ket COVID_Konfirmasi -2.8725 1.7482 0.9997 Tidak Stasioner - 14.7366 0.0000  Stasioner COVID_Meninggal -2.8725 - 0.2015 0.9351 Tidak Stasioner - 13.2920 0.0000  Stasioner KURS -2.8723 - 1.2714 0.6433 Tidak Stasioner - 15.0442 0.0000  Stasioner IHSG -2.8724 - 1.5632 0.5000 Tidak Stasioner - 12.7226 0.0000  Stasioner
Hasil uji stasioneritas pada level memperlihatkan seluruh data tidak ada yang stasioner pada level, sehingga dilanjutkan dengan melakukan uji stasioneritas pada 1 st Difference.  Hasil  uji  stasioneritas  pada  1 st Difference  memperlihatkan  seluruh  data stasioner pada level yang ditunjukkan t-statistic lebih besar dari test critical value (pada 5%)  sehingga  memenuhi  persyaratan  untuk  dilakukan  pendekatan  Vector Autoregressive (VAR).

## Panjang Lag
Langkah  selanjutnya  untuk  mengestimasi  model  VAR,  harus  terlebih  dahulu menentukan lag optimal yang akan digunakan dalam estimasi VAR.

## Tabel 2 Panjang Lag
Dari tabel di atas terlihat bahwa Lag 1; Lag 3; dan Lag 5 merupakan nilai yang direkomedasikan menjadi pilihan untuk panjang Lag. Berdasarkan rekomendasi yang tersedia, maka dipilih panjang Lag 5, karena direkomendasikan oleh 3 metode yaitu LR, FPE dan AIC.

## Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  ini  untuk  mengetahui  apakah  ada  tidaknya  pengaruh  jangka panjang untuk variabel yang akan kita teliti. Pengujian kointegrasi pada penelitian ini menggunakan  metode  uji  kointegrasi  dari Johansen  Trace  Statistic  test. .  Hasil  uji kointegrasi ditampilkan pada Tabel 3:
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -7154.049 NA 2.27e+19 55.92226 55.97765 55.94454 1 -5758.847 2735.904 4.76e+14 45.14724 45.42421* 45.25864 2 -5729.229 57.15339 4.28e+14 45.04085 45.53939 45.24136 3 -5694.282 66.34575 3.69e+14 44.89282 45.61294 45.18245 4 -5658.896 66.07200 3.17e+14 44.74137 45.68306 45.12012* 5 -5637.252 39.73591* 3.04e+14* 44.69728* 45.86055 45.16514 6 -5624.645 22.75187 3.12e+14 44.72379 46.10863 45.28077 7 -5611.132 23.96408 3.19e+14 44.74322 46.34963 45.38931 8 -5597.175 24.31567 3.25e+14 44.75918 46.58717 45.49439

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## Tabel 3 Hasil Uji Kointegrasi
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.132085 46.16627 47.85613 0.0714 At most 1 0.024268 9.617548 29.79707 0.9853 At most 2 0.012608 3.279156 15.49471 0.9528 At most 3 2.19E-05 0.005656 3.841466 0.9393
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Hasil uji kointegrasi Johansen menunjukkan bahwa  nilai trace statistic lebih kecil dari critical value dengan tingkat signifikansi 5%, sehingga hipotesis nol yang menyatakan  tidak  ada  kointegrasi  diterima.  Hasil  ini  menujukkan  tidak  terdapat adanya  hubungan  jangka  panjang  antar  variabel.  Hal  ini  sesuai  dengan  temuan Bahmani-Oskooee & Ahmad Sohrabian (1992).

## Uji Stabilitas
Uji  stabilitas sistem VAR/VECM dengan melihat inverse roots karakteristik AR polinomialnya melalui nilai modulus di tabel AR-nomialnya, jika semua akar dari fungsi polinomial tersebut berada di dalam unit circel atau jika nilai absolutnya < 1 maka  model  VAR  tersebut  dianggap  stabil  sehingga  IRF  yang  dihasilkan  akan dianggap valid.

## Gambar 4 Hasil Uji Stabilitas

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Hal  ini  dapat  diperlihatkan  pada  grafik  Inverse  Root  AR  Characteristic polynomial  yang  menunjukan  semua  titik  berada  di  dalam  lingkaran,  seperti  pada gambar 4, sehingga  hasil ini menunjukkan bahwa estimasi VAR stabil, sehingga dapat dilanjutkan dengan melakukan analisis Impulse Response Function
Uji Kausalitas Uji kausalitas Granger ( Granger Causality Test ) dilakukan untuk melihat apakah atu variabel memiliki hubungan sebab akibat dengan variabel lainnya secara signifikan (memiliki  hubungan  timbal  balik  atau  tidak),  karena  setiap  variabel  dalam  VAR mempunyai  kesempatan  untuk  menjadi  variabel  endogen  maupun  eksogen.  Uji kausalitas bivariate pada  penelitian  ini  menggunakan  VAR Pairwise  Granger Causality Test dengan hipotesis jika nilai probabilitas lebih kecil dari alpha 0,05 maka variabel memiliki hubungan kausalitas. Tabel 8 menyajikan hasil analisis uji Bivariate Granger Causality .

## Tabel 4 Uji Kausalitas
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. Ket (Hubungan Kausalitas) COVID_MENINGGAL does not Granger Cause COVID_KONFIRMASI 259 7.66525 1.E-06 Ada COVID_KONFIRMASI does not Granger Cause COVID_MENINGGAL 2.40993 0.0371 Ada KURS does not Granger Cause COVID_KONFIRMASI 259 1.35041 0.2438 Tidak ada COVID_KONFIRMASI does not Granger Cause KURS 0.77660 0.5674 Tidak ada IHSG does not Granger Cause COVID_KONFIRMASI 259 1.76290 0.1210 Tidak ada COVID_KONFIRMASI does not Granger Cause IHSG 0.46901 0.7992 Tidak ada KURS does not Granger Cause COVID_MENINGGAL 259 1.44807 0.2076 Tidak ada COVID_MENINGGAL does not Granger Cause KURS 0.93980 0.4558 Tidak ada IHSG does not Granger Cause COVID_MENINGGAL 259 1.47157 0.1996 Tidak ada COVID_MENINGGAL does not Granger Cause IHSG 1.17723 0.3208 Tidak ada IHSG does not Granger Cause KURS 259 4.06895 0.0014 Ada KURS does not Granger Cause IHSG 4.96592 0.0002 Ada
Hasil uji kausalitas memperlihatkan bahwa terdapat hubungan dua arah antara IHSG  dan  KURS.  Hal  yang  sama  berlaku  untuk  Jumlah  Kasus  Konfirmasi  dengan Jumlah Kasus Meninggal akibat Covid 19. Namun, tidak ada hubungan antara jumlah kasus  konfirmasi  dengan  IHSG  dan  KURS.    Hasil  yang  sama  diperlihatkan  untuk

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Jumlah  Kasus  Meninggal  akibat  Covid  19  tidak  ada  hubungan  dengan  IHSG  dan KURS.

## Impulse Response Function (IRF)
Analisa IRF merupakan salah satu metode pada VAR yang digunakan untuk melihat  respon  variabel  endogen  terhadap  adanya  inovasi (shock) variabel  endogen lain  yang  ada  dalam  model.    Variabel  endogen  merespon  shock  karena  memiliki hubungan (interdependen) dengan varibel lain dalam konstruksi model VAR.
Pada  model  VAR,  response  variabel  pada  t=1  merupakan  dampak contemporaneous (dampak seketika dari berbagai  arah). Sedangkan response  pada t >1  merupakan  respon  akibat  adanya  hubungan  dinamis  dan  interdependen  dari berbagai variabel dengan satuan berbeda-beda.
Respon Kurs dan IHSG terhadap Shock Jumlah Kasus Covid Konfirmasi

## Gambar 5 Respon Nilai Tukar dan IHSG terhadap Jumlah Kasus Covid 19 Konfirmasi
Kurs  mengalami  depresiasi  pada  t=1  hingga  t=8,  dan  mulai  mengalami penurunan  hingga  pengaruh  guncangan  kasus  Covid  konfirmasi  kehilangan pengaruhnya  pada  t=25  (Gambar  5.a).  IHSG  mengalami  penurunan  nila  pada  t=1 hingga t=8 dan mulai naik hingga mencapai t=15 dan persisten hingga t=30 (Gambar 5.b). Hasil ini menunjukkan bahwa guncangan kasus Covid 19 hanya mempengaruhi Kurs  dan  IHSG  pada  awal  pengumunan  kasus  tersebut.  Temuan  ini  sejalan  dengan temuan  Lyócsa,  dkk  (2020)  bahwa  penurunan  harga  saham  bersifat  jangka  pendek karena efek ketakutan karena pengumuman penemuan kasus Covid 19.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Respon Kurs dan IHSG terhadap Shock Jumlah Kasus Meninggal Akibat Covid Gambar 6 Respon Nilai Tukar dan IHSG terhadap Jumlah Meninggal Akibat Covid 19
Kurs  mengalami  apresiasi  pada  t=1  hingga  t=5,  dan  mulai  mengalami peningkatan  secara  persisten  untuk  kembali  ke  posisi  awal  sebelum  terjadinya pengumuman  kasus  meninggal  akibat  Covid  19  (Gambar  6.a).  IHSG  mengalami peningkatan nilai pada t=3 hingga t=5 dan mulai menurun hingga kembali ke posisi awal pada t=12 dan persisten hingga t=30 (Gambar 6.b). Hasil ini menunjukkan bahwa guncangan  kasus  Covid  19  hanya  mempengaruhi  Kurs  dan  IHSG  pada  awal pengumunan kasus tersebut. Temuan ini sejalan dengan temuan Ashraf (2020) bahwa kasus kematian akibat Covid 19 tidak berpengaruh pada nilai saham.

## Respons Kurs terhadap IHSG

## Gambar 7 Respon Nilai Tukar terhadap IHSG
Kurs  mengalami  apresiasi  pada  t=1  hingga  t=8,  dan  mulai  mengalami peningkatan  secara  persisten  (Gambar7).  Kondisi  ini  menunjukkan  pembentukan harga saham menunjukkan ekspektasi pelaku pasar yang positif sehingga nilai tukar rupiah terhadap dollar mengalami apresiasi pada waktu singat daj kemudian mencapai keseimbangan sehingga pergerakan nilai tukar menjadi stabil.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## Respons IHSG terhadap Interaksi Jumlah Covid Konfirmasi dan Kurs
Gambar 8 . Respon IHSG terhadap Nilai Tukar
IHSG mengalami penurunan nilai pada t=1 hingga t=3, dan mulai mengalami peningkatan sampai t=8 dan bergerak kemudian bergerak secara persisten (Gambar8). Kondisi  ini  menunjukkan  nilai  tukar  yang  mengalami  depresiasi  pada  awal pengumuman  kasus  Covid  19  memberi  pengaruh  penurunan  nilai  IHSG  pada  awal pengumuman.  Namun,  pengaruh  ini  tidak  berlangsung  lama,  harga  IHSG  segera bergerak  meningkat  dan  stabil.  Hasil  ini  sejalan  dengan  kajian  Lyócsa,  dkk  (2020) yang menunjukkan bahwa mempengaruhi nilai dalam waktu singkat, akibat sentimen negative pelaku pasar.

## Variance Decomposition

## Tabel 5 Uji Kausalitas
COVID_KONFIRMASI  COVID_MENINGGAL KURS IHSG COVID_KONFIRMASI: 1 100.00 0.00 0.00 0.00 2 96.73 1.99 0.71 0.57 5 85.08 12.25 0.94 1.72 15 52.82 45.69 0.66 0.83 30 33.66 64.06 0.90 1.37 COVID_MENINGGAL: 1 5.73 94.27 0.00 0.00 2 4.79 94.28 0.69 0.24 5 5.65 92.28 1.45 0.62 15 6.90 90.07 1.38 1.65 30 8.20 86.35 1.13 4.31 KURS: 1 0.03 0.51 99.47 0.00

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
COVID_KONFIRMASI  COVID_MENINGGAL KURS IHSG 2 0.70 0.31 97.54 1.46 5 0.70 1.61 89.40 8.29 15 0.37 3.12 73.18 23.33 30 0.28 2.94 62.94 33.84 IHSG 1 0.02 0.02 7.93 92.03 2 0.07 0.02 14.64 85.27 5 0.14 0.69 11.97 87.21 15 0.33 0.35 5.58 93.75 30 0.62 0.36 3.29 95.74
Hasil  analisis  variance  decomposition  variabel  kasus  Covid  19  konfirmasi menunjukkan  bahwa  guncangan  kasus  secara  dominan  masih  dipengaruhi  oleh goncangan kasus meninggal akibat Covid 19 dan jumlah kasus konfirnasi Covid 19. Kontribusi  variabel  lain  pada  periode  t=1,  belum  ada,  kontribusi  sebesar  100% dijelaskan oleh kasus Covid 19 konfirmasi sendiri. Periode t=2 hingga t=8, kontribusi kasus  Covid  19    menurun  menjadi  85,08  persen  dan  kasus  meninggal    meningkat hingga  12,25  persen,  Sedangkan  Kurs  dan  IHSG  kontribusinya  kecil  di  bawah  2%. Hasil  analisis  variance  decomposition  variabel  kasus  meninggal  akibat  Covid  19 konfirmasi    menunjukkan bahwa  guncangan  meninggal  akibat  Covid  19  konfirmasi berinteraksi dengan jumlah kasus konfirmasi covid 19. Sedangkan pengaruh Kurs dan IHSG kontribusinya kecil
Berdasarkan hasil variance decomposition variabel kasus Covid 19 konfirmasi dan kasus meninggal akibat covid 19 menunjukkan bahwa pengaruhnya kecil terhadap pergerakan Kurs dan IHSG.
Hasil analisis variance decomposition variabel IHSG menunjukkan gunjangan IHSG berinteraksi dengan Kurs, Pada periode t=2 hingga t=5, Kurs meningkat hingga 11.97persen  dan  IHSG  menurun  hingga  87.21  persen.  Pada  t=15  hingga  t=30,  kurs menurun hingga 3.29 persen dan nilai IHSG meningkat hingga 95.74 persen.

## PEMBAHASAN
Bank  Indonesia  menerapkan  kebijakan  suku  bunga  rendah  untuk mengendalikan  stabilitas  ekonomi  akibat  munculnya  pandemi  Covid  19  yang mempengaruhi  nilai  tukar  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Salah  satu indikator  untuk  mengetahui  pengaruh  kebijakan  moneter  terhadap  perekonomian dengan melihat pengaruh kebijakan tersebut terhadap pergerakan harga saham (Bai, Wei,  Li,  & Zhang, 2020; Heyden & Heyden, 2020, Shen & Zhang, 2020; Topcu & Serkan, 2020).
Hasil uji kausalitas memperlihatkan bahwa terdapat hubungan dua arah antara IHSG  dan  KURS.  Namun,  tidak  terdapat  adanya  hubungan  jangka  panjang  antar variabel.  Hal  ini  sesuai  dengan  temuan  Bahmani-Oskooee  &  Ahmad  Sohrabian (1992).

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Hasil  temuan  menunjukkan  bahwa  guncangan  kasus  Covid  19  hanya mempengaruhi  Kurs  dan  IHSG  pada  awal  pengumunan  kasus  tersebut.  Penurunan harga  saham  bersifat  jangka  pendek  akibat  pengaruh  efek  ketakutan  merespon pengumuman penemuan kasus Covid 19, (Lyócsa, dkk. 2020).
Kebijakan suku bunga yang dikeluarkan Bank Indonesia memberikan respon positif.  Hal  ini  karena  kebijakan  Bank  Sentral  karena  bersifat  meyakinkan  dan membantu menenangkan pasar (Heyden & Heyden. 2020).

## KESIMPULAN
Pandemi  Covid  19  mempengaruhi  perekonomian  Indonesia  terlihat  pada pergerakan nilai tukar dan harga IHSG . Pergerakan nilai tukar rupiah terhadap dollar AS  dan  harga  saham  di  Indonesia  lebih  dipengaruhi  oleh  pengumuman  kasus konfirmasi  Covid  19  dibanding  kasus  meninggal  akibat  Covid  19.  Namun, pengaruhnya bersifat jangka pendek.
Nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS  yang  merupakan  gambaran  kebijakan moneter  terlihat  mampu  mengendalikan  pergerakan  harga  IHSG.  Hal  ini  sejalan dengan temuan Heyden & Heyden (2020) bahwa reaksi pasar bersifat positif merespon kebijakan  Bank  Sentral  karena  bersifat  meyakinkan  dan  membantu  menenangkan pasar.
Penelitian  ini  menggunakan  model  Vector  Auto  Regression  (VAR) memodifikasi  dengan  model  yang  dikembangkan  Bahmani-Oskooee  &  Ahmad Sohrabian (1992) dan Ashraf (2020) untuk menganalisis pengaruh kebijakan moneter untuk menjaga stabilitas perekonomian Indonesia dan merespon pandemi Covid 19.
Keterbatasan  penelitian  ini  belum  memasukkan  variabel  pengaruh  kebijakan fiskal dan program Pemulihan Ekonomi Nasional (PEN).

## DAFTAR PUSTAKA
Ashraf,  B.  N.  (2020). Stock  markets’  reaction  to  COVID-19:  Cases  or  fatalities? , Research  in  International  Business  and  Finance,  Volume  54,  December  2020, 101249, https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101249
Bai, L., Wei, Y., Wei, G., Li, X., & Zhang, S. (2020). Infectious disease pandemic Bai, L., Wei, Y., Wei, G., Li, X., & Zhang, S. (2020). Infectious disease pandemic and permanent  volatility  of  international  stock  markets:  A  long-term  perspective. Finance Research Letters , May , 101709.
https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101709
Ciner,  C.  (2020).  Stock  return  predictability  in  the  time  of  COVID-19. Finance Research Letters , May , 101705. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101705 Heyden, K. J., & Heyden, T. (2020). Market reactions to the arrival and containment of  COVID-19:  An  event  study. Finance  Research  Letters , May ,  101745. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101745
Hwang,  J.-K.  (2011).  Cointegration  And  The  Causality  Between  Stock  Prices  And Exchange Rates of The Korean Economy. International Business & Economics Research Journal (IBER) , 3 (4), 79–84. https://doi.org/10.19030/iber.v3i4.3684

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Lyócsa, Š., Baumöhl, E., Výrost, T., & Molnár, P. (2020). Fear of the coronavirus and the stock markets. Finance Research Letters , 36 (June), 101735. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101735
Mohsen Bahmani-Oskooee & Ahmad Sohrabian (1992): Stock prices and the effective exchange rate of the dollar, Applied Economics, 24:4, 459-464
Shen, D., & Zhang, W. (2020). Stay-at-Home Stocks Versus Go-Outside Stocks: The Impacts  of  COVID-19  on  the  Chinese  Stock  Market. Asia-Pacific  Financial Markets , 92 . https://doi.org/10.1007/s10690-020-09322-4
Suriani,  S,  et.al,  (2015),  Impact  of  Exchange  Rate  on  Stock  Market,  International Journal  of  Economics  and  Financial  Issues,  2015,  5(Special  Issue)  385-388. ISSN: 2146-4138
Suseno,  &  Simorangkir,  I.  (2004).  Sistem  dan  Kebijakan  Nilai  Tukar.  Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK), Bank Indonesia
Tanjung, A. A., Afifuddin, S., Daulay, M., & Ruslan, D. (2017). Relationship between monetary policy, fiscal, country risk and macroeconomic variable in Indonesia. International Journal of Economic Research , 14 (15), 207–219. Topcu, M., & Serkan, O. (2020). The impact of COVID-19 on emerging stock markets, Finance Research Letters journal
https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101691
Warjiyo, P. dan Solikin. (2003). Kebijakan Moneter Indonesia. Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK), Bank Indonesia
Warjiyo,  P.,  (2004),  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  di  Indonesia,  Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK), Bank Indonesia
Yan, C. (2020). COVID-19 Outbreak and Stock Prices: Evidence from China. SSRN Electronic Journal , 71902187 . https://doi.org/10.2139/ssrn.3574374