## Determinan Stabilitas Sistem Keuangan Di Indonesia Melalui Pendekatan Makroekonomi
Fristi Wiku fristi.wiku@students.amikom.ac.id Universitas AMIKOM Yogyakarta
Fitri Juniwati Ayuningtyas f.ayuningtyas@amikom.ac.id Universitas AMIKOM Yogyakarta

## ABSTRACT
The condition of financial stability system during the crisis and after the crisis is a benchmark for the financial system in Indonesia, so efforts are needed to avoid or reduce the risk of financial instability system.  This  situation  had an  impact on  the  transmission of  monetary  policy  which  could not  run effectively and resulted in huge losses for the cost of crisis recovery in a long time. The data analysis method used was the Error Correction Model (ECM). The results showed that in the short term JUB, BI rate, SBI and IHSG had a significant effect on financial stability system, while inflation had no effect on  financial  stability  system.  The  estimation  of  the  research  model  in  the  long  term  for  inflation variables, JUB/M2, BI rate, SBI and IHSG has a significant influence on financial stability system. Keywords: Financial Stability System, Macroeconomic Policy, Error Correction Model

## PENDAHULUAN
Krisis keuangan yang terjadi di sebagian besar negara di kawasan Asia termasuk Indonesia pada  tahun  1997-1998  berdampak  buruk  pada  perekonomian.  Krisis  keuangan  awalnya  ditandai dengan  jatuhnya  nilai  mata  uang Bath  Thailand  terhadap  mata  uang  Dolar  Amerika  Serikat  yang kemudian  menyebar  hingga  ke  negara-negara  Asia  lainnya  seperti  Korea  Selatan,  Malaysia, Singapura,  dan Indonesia. Krisis  ekonomi  tersebut  mempercepat pertumbuhan ekonomi  domestik yang  melebihi  batas  kemampuan  negara,  menurunkan  kepercayaan  investor  baik  asing  maupun domestik serta menurunkan kegiatan produksi pada industri yang berbahan baku impor (Soelistyo, 2015). Dengan demikian krisis keuangan yang terjadi mengakibatkan gangguan pada stabilitas sistem keuangan.  Upaya  untuk  mengatasi  risiko  akibat  krisis  tersebut,  maka  perlu  penerapan  kebijakan
mikroprudensial dan makroprudensia untuk menjaga stabilitas sistem keuangan (Wahyudi, Nabella, & Badriyah, 2019).
Selain krisis keuangan yang melanda Asia tahun 1997-1998, adapula krisis keuangan global pada tahun 2008 yang menyerang perekonomian Amerika Serikat. Akibat krisis keuangan global ini, Indonesia  mengalami  ketidakstabilan  pada  pasar  modal  dan  pasar  uang.  Selain  itu  para  investor banyak yang memindahkan dana ke investasi yang dianggap lebih aman, penurunan harga komoditi ekspor  yang  menyebabkan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  ekspor  melakukan  pemutusan hubungan kerja (Rusydiana, Rani, & Hasib, 2019). Krisis ekonomi pada tahun 1997-1998 yang terjadi di  Indonesia  menyebabkan  masyarakat  melakukan  penarikan  dananya  yang  ada  di  bank  secara besar-besaran  ( bank  runs ).  Bank  mengalami  kesulitan  untuk  mengembalikan  dana  kepada masyarakat akibat bank menyalurkan sebagian besar dana ke perusahaan-perusahaan besar yang terdampak  krisis  keuangan  yang  menyebabkan  kredit  macet  sebesar 30  persen.  Kondisi  tersebut membuat kas perbankan menjadi berkurang sehingga menimbulkan angka likuiditas bank tinggi dan dapat mengganggu stabilitas sistem keuangan di Indonesia (Syaputra & Adry, 2019).
Pelonggaran  kebijakan  moneter  seperti  suku  bunga  yang  sangat  rendah,  pembelian  aset berskala  besar,  pinjaman  jangka  panjang  kepada  bank,  dan  pedoman  komunikasi  bank  sentral kedepan bertujuan untuk meningkatkan inflasi dan output dan bermanfaat untuk stabilitas keuangan. Namun  upaya  ini  ternyata  menimbulkan  berbagai  risiko  dan  tantangan  bagi  lembaga  keuangan sehingga harus diterapkan kebijakan lain. Kebijakan tersebut meliputi pengawasan mikroprudensial, pengawasan makroprudensial, kebijakan fiskal, dan pengaturan sektor-sektor yang berisiko terhadap stabilitas  keuangan,  seperti  konstruksi  (Claeys  &  Darvas,  Zsolt,  2015).  Peran  kebijakan  moneter sangat penting dalam mengatasi risiko stabilitas keuangan. Kebijakan moneter yang diterapkan harus mempertimbangkan keadaan regulasi makroprudensial saat ini dan masa depan, kondisi awal yang relevan,  dan  interaksi  antara  kebijakan  dan  regulasi  moneter  (Oleksiy,  Molico,  &  Tomlin,  2016). Kebijakan moneter menjadi tujuan utama yang fokus pada stabilitas harga. Secara umum, stabilitas harga tidak menjamin stabilitas keuangan sehingga diperlukan kebijakan lain, khususnya mikro dan makroprudensial,  untuk  menjaga  pengawasan  ketat  terhadap  sistem  keuangan  dan  mengurangi
kemungkinan  kejadian  sistemik  serta  meminimalkan  dampak  negatif  terhadap  perekonomian (Gameiro, Soares, & Sousa, 2020).
Stabilitas sistem keuangan suatu negara dapat diperkuat dengan semakin banyaknya dana pihak ketika yang disalurkan oleh perbankan berupa simpanan masyarakat yang berjenis deposito karena memiliki suku bunga yang lebih tinggi. Suku bunga deposito memberikan kontribusi terhadap kestabilan  sistem  keuangan  suatu  negara.  Suku  bunga  deposito  yang  tinggi  berdampak  pada kecenderungan  penyaluran  dana  perbankan  dan  pengajuan  kredit  masyarakat  semakin  banyak (Iramayasari & Adry, 2020). Stabilitas sistem keuangan yang baik dipengaruhi oleh penurunan sistem keuangan global dan regional serta penurunan ketidakpastian di pasar keuangan (Bank Indonesia, 2017). Pertumbuhan kredit yang cepat, arus masuk modal jangka pendek, dan risiko keuangan makro setelah  krisis  global  mengharuskan  ada  alternatif  penggunaan  instrumen  kebijakan  di  Turki.  Oleh karena itu, Bank Sentral Republik Turki telah merancang dan mengadopsi bauran kebijakan baru untuk memasukkan stabilitas keuangan ke dalam kerangka penargetan inflasi dengan memanfaatkan beberapa instrumen pelengkap (Erdem & Kara, 2011).
Indikator pengukuran stabilitas sistem keuangan di Indonesia terdiri dari mikroprudensial dan makroprudensial.  Indikator  makroprudensial  antara  lain  meliputi  pertumbuhan  ekonomi,  neraca pembayaran,  tingkat  inflasi,  suku  bunga  dan  nilai  tukar, contagion  effect (efek  gangguan  yang menular), serta faktor lainnya. Kemudian Indikator mikroprudensial terdiri dari rasio kecukupan modal bank, kualitas aset, tingkat kesehatan manajemen sistem keuangan, pendapatan dan keuntungan bank,  aspek  likuiditas,  sensitivitas  terhadap  risiko  pasar  serta  indikator  berbasis  pasar  lainnya (Rusydiana et al., 2019). Beberapa Indikator pengukuran stabilitas sistem keuangan dapat dijelaskan dengan Gambar 1 dan 2 dibawah ini.

## Gambar 1. Perkembangan NPL, Inflasi, dan BI Rate
Sumber Data: Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia Juli 2021, Bank Indonesia dan Statsitik Perbankan Indonesia Agustus 2021, Otoritas Jasa Keuangan (Diolah)
Grafik diatas mendeskripsikan perkembangan NPL Gross Bank Umum, Inflasi (yoy) dan BI rate selama  kurun  waktu  2020M1  hingga  2020M12.  Indikator  stabilitas  sistem  keuangan  dari  sisi sektor  perbankan  ditunjukkan  dengan  nilai  NPL.  NPL  tertinggi  terjadi  pada  periode  2020M7  yaitu sebesar  3,22 persen  sedangkan  terendah  pada  2020M1  dan  2020M3  yaitu  sebesar  2,77  persen. Selanjutnya  pergerakan  inflasi  terlihat  masih  diatas  4  persen  selama  periode  2020M1  hingga 2020M12 sehingga pemerintah harus melakukan kebijakan terkait pengendalian inflasi. Suku bunga BI rate mulai mengalami penurunan pada bulan Februari 2020 sebesar 0,25 persen. Penurunan yang sama kembali terjadi pada bulan Maret 2020 dan BI rate tercatat sebesar 4,50 persen. Angka tersebut konsisten  menurun  hingga  nilai  BI rate mencapai  angka  3,75  persen  di  bulan  November  dan Desember 2020. Secara teori, kenaikan dan penurunan suku bunga BI dipengaruhi oleh tingkat inflasi. Dalam hal ini Bank Indonesia menurunkan tingkat suku bunga karena kedepannya inflasi diperkirakan berada dibawah sasaran sehingga dapat membuka peluang pembiayaan kegiatan di sektor riil serta menciptakan  iklim  investasi  yang  baik  (Anggraeni,  2015).  Indikator  stabilitas  sistem  keuangan
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 % NPL Inflasi (yoy) BI Rate
selanjutnya  adalah  nilai  tukar  (kurs)  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  seperti  yang ditunjukkan pada grafik berikut.

## Gambar 2. Perkembangan Nilai Tukar dan IHSG
Sumber Data: Statistik Sistem Keuangan Indonesia Agustus 2021, Bank Indonesia (Diolah)
Perkembangan  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dolar  AS  (US$)  dapat dilihat  pada Gambar  2 diatas dimana kurs Rp/US$ mengalami fluktuasi. Kurs Rupiah berada pada angka Rp 13.662 di bulan Januari 2020 yang kemudian mengalami depresiasi di bulan Februari dan Maret 2020 yaitu sebesar Rp 14.234 dan Rp 16.367. Hal ini dikarenakan pada saat itu terjadi perisitwa pandemi Covid-19 yang menghambat seluruh aktivitas perekonomian. Selain itu faktor lain penyebab terjadinya depresiasi Rupiah  yaitu  adanya  penurunan  kegiatan  produksi  serta  berkurangnya  investor  asing  yang menanamkan modalnya di Indonesia. Selanjutnya di bulan berikutnya, April 2020 kurs Rupiah kembali mengalami apresiasi yaitu sebesar Rp 15.157 yang terus berlangsung hingga Juni 2020 dan kembali terdepresiasi pada Juli 2020 yaitu berada di angka Rp 14.653. Melemahnya nilai tukar Rupiah tersebut tidak  terlalu  signifikan  dikarenakan  pada  Desember  2020  nilai  tukar  Rupiah  berada  di  angka  Rp 14.015 yang berarti bahwa nilai tukar Rupiah kembali menguat.  Sama halnya  dengan nilait tukar, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) juga mengalami fluktuasi. Berdasarkan data yang terdapat
0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 0 5.000 10.000 15.000 20.000 Rp/USD Kurs IHSG
pada Gambar 2, IHSG berada pada level 5.940 di bulan Januari 2020. Kemudian IHSG mengalami penurunan  hingga  level  4.539  di  bulan  Maret.  Perisitiwa  pandemi  Covid-19  pada  Maret  2020 berdampak pada pergerakan saham yang berakibat pada guncangan perekonomian. Terlihat bahwa pergerakan IHSG cenderung naik secara signifikan mulai April 2020 hingga mencapai level 5.979 di bulan  Desember.  Kenaikan  tersebut  disebabkan  adanya  upaya  pemerintah  untuk  mengeluarkan kebijakan Pemulihan Ekonomi Nasional (PEN). Program tersebut diharapkan dapat meningkatkan aktivitas perekonomian sehingga dapat berdampak positif bagi kinerja di pasar uang dan saham.
Penelitian  Al-Tarawneh  &  Khataybeh  (2016)  menekankan  bahwa  perubahan  kelebihan cadangan berdampak positif pada indeks stabilitas keuangan yang memiliki pengaruh kecil. Sejalan dengan  itu,  perubahan  kredit  domestik  juga  berdampak  signifikan  terhadap  indeks  stabilitas keuangan. Makalah yang dituliskan oleh Tabak, Laiz, & Cajueiro (2013) menguji efek dari kebijakan moneter terhadap pertumbuhan pinjaman bank dan saluran pinjaman bank yang beroperasi di Brasil. Studi ini memberikan kontribusi literatur mengenai saluran pinjaman bank yang menunjukkan bahwa selama periode pelonggaran/pengetatan kebijakan moneter, bank akan melakukan penambahan atau pengurangan pinjamannya. Hasil empiris Cocriş & Nucu (2013) menunjukkan bahwa efektivitas suku bunga jangka pendek dalam mempengaruhi harga aset tergantung pada strategi kebijakan moneter. Temuan  lainnya  yaitu  penyesuaian  kebijakan  moneter  Bank  Sentral  Eropa  (ECB)  di  Latvia  dan Lithuania tidak sesuai dengan kondisi spesifik negara. Kontribusi penelitian ini adalah perdebatan kebijakan tentang desain kebijakan makro-prudensial setelah siklus boom-bust yang dialami negara- negara Eropa Tengah dan Timur pada lebih dari satu dekade terakhir paruh waktu kedua.
Studi  Dhal  (2011)  memberikan  penilaian  empiris  terhadap  isu-isu  krusial  mengenai keterkaitan  stabilitas  keuangan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi  di  India.  Penelitian  ini menggunakan model Vector Auto-Regression (VAR) yang terdiri dari: output, inflasi, suku bunga dan indeks stabilitas sektor perbankan. Hasil empiris penelitian ini adalah stabilitas keuangan pada satu sisi dan indikator makroekonomi yang terdiri dari output, inflasi dan suku bunga di sisi lain secara statistik memiliki hubungan kausalitas dua arah. Jiang, Li, Zhang, & Zhou (2019) dalam makalahnya memberikan  analisis  teoritis  dan  bukti  empiris  tentang  dampak  kebijakan  moneter  dan  kebijakan koordinasi makroprudensial di bidang stabilitas dan kesinambungan keuangan di China. Penelitian ini menggunakan System  Generalized  Method  of  Moments untuk  menganalisis  pengaruh  kebijakan moneter dan koordinasi kebijakan makroprudensial terhadap  pengambilan risiko 88 bank komersial;
dari  level  makro  dan Structural  Vector  Autoregression (SVAR)  untuk  menganalisis  pengaruh  dua kebijakan koordinasi terhadap harga rumah dan stock price bubbles . Kesimpulannya adalah sebagai berikut:  pertama,  untuk  mengatur  pengambilan  risiko  bank,  kebijakan  moneter  dan  kebijakan makroprudensial  harus  melakukan  regulasi counter-cyclical secara  bersamaan;  Kedua,  untuk mengatur harga perumahan,  pengetatan  kebijakan moneter dan kebijakan makroprudensial harus dilaksanakan  secara  bergantian;  ketiga,  untuk  mengatur stock  price  bubbles ,  kebijakan makroprudensial  harus  menjadi  garis  pertahanan  pertama  dan  kebijakan  moneter  menjadi  yang kedua.
Penelitian  ini  mengkaji  pengaruh  persaingan  terhadap  stabilitas  keuangan  bank  umum Association of Southeast Asian Nation (ASEAN) selama periode 1990 hingga 2014. Panzar-Rosse H- statistic , Lerner index dan Herfindahl-Hirschman Index (HHI) digunakan sebagai ukuran persaingan, sedangkan Z-score , rasio non-performing loan (NPL) dan rasio ekuitas digunakan untuk mengukur stabilitas keuangan. Estimasi sistem Generalized Method of Moments (GMM) menunjukkan bahwa persaingan yang diukur dengan statistik-H berhubungan positif dengan Z-score dan rasio ekuitas, dan berhubungan  negatif  dengan  rasio  kredit  bermasalah.  Sebaliknya,  kekuatan  pasar  yang  diukur dengan indeks Lerner berhubungan negatif dengan Z-score dan rasio ekuitas dan berhubungan positif dengan rasio NPL (Noman, Gee, & Isa, 2017). Njindan Iyke & Juhro (2019) mengembangkan indeks kondisi  keuangan  (FCI)  dan  menguji  pengaruh  kebijakan  moneter  terhadap  kondisi  keuangan  di Indonesia. Model Vector Autoregressive (VAR) digunakan untuk menguji pengaruh kebijakan moneter terhadap  kondisi  keuangan.  Temuan  kami  menghasilkan  peran  penting  otoritas  moneter  dalam membentuk kondisi keuangan di Indonesia.

## KAJIAN LITERATUR

## Stabilitas Sistem Keuangan
Stabilitas  sistem  keuangan  didasarkan  pada  tingkat  kesehatan  institusi  keuangan  dan kestabilan kondisi pasar keuangan. Ukuran tingkat kesehatan institusi keuangan yang dimaksudkan adalah bagaimana suatu institusi keuangan dapat melaksanakan fungsi intermediasi atau fungsi jasa keuangan lainnya, seperti seistem pembayaran dengan baik dan lancar. Stabilitas pasar keuangan merupakan kemampuan pasar untuk melakukan jual beli aset dengan harga yang mendekati nilai fundamentalnya (Gunadi, Taruna, & Harun, 2013). Pelaku sistem keuangan tidak hanya meliputi bank sentral, bank komersial, asuransi, lembaga sekuritas, namun juga institusi lain yang secara langsung dan  tidak  langsung  juga  berkaitan  dengan  intitusi  keuangan  seperti  rumah  tangga,  institusi  non finansial, pemerintah, sektor publik, pasar finansial dan properti (Wati, Rotinsulu, & Siwu, 2019). Bank
Indonesia  memiliki  peranan  penting  dalam  menjaga  stabilitas  sistem  keuangan  (SSK)  melalui kebijakan  makroprudensial guna  mencegah terjadinya  risiko  sistemik.  Kebijakan tersebut  tertuang dalam  Peraturan  Bank  Indonesia  No.  16/11/PBI/  2014  tentang  Pengaturan  dan  Pengawasan Makroprudensial yang menyebutkan bahwa dalam menjalankan pengaturan makroprudensial, Bank Indonesia  menggunakan  sejumlah  instrumen  salah  satunya  melalui  fungsi  intermediasi,  serta mengendalikan berbagai risiko seperti risiko kredit, risiko likuiditas, risiko nilai tukar, risiko suku bunga, serta  risiko  lain  yang  memungkinkan  munculnya  risiko  sistemik  (Santoso,  Muhajir,  Hafidz,  & Surjaningsih, 2018).
Menurut  Seprillina,  Maskie,  &  Khusaini  (2016),  kestabilan  sistem  keuangan  merupakan syarat  dalam  mewujudkan  stabilitas  kebijakan  moneter.  Bank  Indonesia  mengimplementasikan kebijakan moneter melalui berbagai instrumen kebijakan moneter seperti jumlah uang beredar dan tingkat  bunga  guna  mewujudkan  stabilitas  kebijakan  moneter  yang  stabil.  Agar  pelaksanaan implementasi  dari  instrumen-instrumen  tersebut  tepat  sasaran,  maka  dibutuhkan  jalur  kebijakan moneter yaitu Inflation Targeting Framework (ITF). Jadi, sistem keuangan yang stabil dapat dimaknai dengan kemampuan dalam mengalokasikan sumber dana serta meminimalisir terjadinya shock yang dapat mengganggu kegiatan sektor riil dan sistem. Berbeda halnya dengan ketidakstabilan sistem keuangan  yang  dapat  diakibatkan  berbagai  macam  gejolak  seperti  kegagalan  pasar  baik  yang bersumber dari internal maupun eksternal (Fauziah, Ayu, & Hidayatin, 2020).

## Tolak Ukur Stabilitas Moneter
Indikator stabilitas moneter diantaranya adalah Non Performing Loan (NPL), inflasi, jumlah uang beredar  (JUB),  BI  rate, Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI),  dan  indeks  harga saham gabungan (IHSG). Kredit bermasalah yang dialami oleh perbankan diukur rasio Non Performing Loan (NPL). Semakin rendah rasio NPL, maka jumlah kredit bermasalah juga semakin rendah yang artinya bahwa perbankan mengalami kondisi yang baik (Diyanti & Widyarti, 2012). Definisi inflasi adalah kenaikan harga-harga secara umum dan terus menerus serta konstan dalam perekonomian. Inflasi yang tinggi dapat  berpengaruh  terhadap  penurunan  pendapatan  riil  di  masyarakat  yang  berakibat  pada menurunnya standar hidup serta berdampak buruk bagi perekonomian secara keseluruhan (Fatoni & Sidiq, 2019). Irving Fisher mengemukakan konsep teori perputaran uang yang menjelaskan hubungan antara pengeluaran barang dan jasa dengan jumlah uang beredar. Teori ini menyatakan bahwa terjadi keseimbangan  antara  perubahan  jumlah  uang  beredar  dengan  perubahan  harga  (Permatasari  & Purwohandoko, 2020).
BI  rate  merupakan  kebijakan  suku  bunga  yang  diterapkan  oleh  Bank  Indonesia  yang diimplementasikan pada operasi moneter melalui manajemen likuiditas di pasar uang guna mencapai
sasaran operasional kebijakan moneter (Saridawati, 2015). Sertifikat Bank Indonesia termasuk dalam jenis  surat  berharga  berbentuk  Rupiah  yang  diterbitkan  oleh  Bank  Indonesia  sebagai  instrumen Operasi Pasar Terbuka, yaitu kegiatan transaski di pasar uang antara BI dengan bank dan pihak lain dalam rangka pengendalian moneter (Murdiyanto, 2012). Indeks harga saham gabungan (IHSG) yaitu indeks yang mengukur kinerja harga suatu saham pada Bursa Efek Indonesia yang disajikan setiap hari  berdasarkan  harga  penutupan  di  bursa  efek  pada  periode  tertentu.  Pergerakan  nilai  IHSG dipengaruhi oleh beberapa faktor makroekonomi dan dicerminkan melalui suatu nilai IHSG (Moorcy, Alwi, & Yusuf, 2021).

## METODE
Penelitian ini mengkaji variabel-variabel makroekonomi yang mempengaruhi stabilitas sistem keuangan di Indonesia. Jenis penelitian yang digunakan adalah  penelitian kuantitatif dengan data sekunder.  Data  sekunder  diperoleh  dari  Statistik  Ekonomi  Dan  Keuangan  Indonesia  yang dipublikasikan  oleh  Bank  Indonesia  dan  Statistik  Perbankan  Indonesia  yang  dipublikasikan  oleh Otoritas Jasa Keuangan. Data yang digunakan dalam penelitian berupa data time series dari kurun waktu  2015M1 – 201912  dengan  jumlah  observasi  sebanyak  60  data.  Model  penelitian  ini memodifikasi  model  penyesuaian  parsial  atau Error  Correction  Model  (ECM) Engel  Granger  (EG- ECM ). Pengujian model dilakukan dengan berbagai tahapan uji yaitu uji akar unit ( unit root test ), uji kointegrasi, estimasi EG- ECM, uji asumsi klasik, dan uji hipotesis.
Spesifikasi  model  penelitian  EG- ECM untuk  persamaan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi stabilitas sistem keuangan di Indonesia yaitu sebagai berikut:
a. Model jangka panjang
LOGSSK t =  β 0 +  β 1 INF t +  β 2 LOGJUB t +  β 3 BI t +  β 4 LOGSBI t +  β 5 LOGIHSG t + e t ………………………….. (1)
Keterangan:
LOGSSK = Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia (logaritma natural) INF = Inflasi (persen) LOGJUB = Jumlah Uang Beredar/M2 (logaritma natural) BI = BI rate dalam bentuk persen (persen) LOGSBI = Sertifikat Bank Indonesia (logaritma natural) LOGIHSG = Indeks Harga Saham Gabungan (logaritma natural) β 0 = Konstanta
β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 = Koefisien Regresi
et = Variabel gangguan atau error term t = periode waktu 2015M1 – 2019M12
b. Model jangka pendek
ΔLOGSSK t = β 0 + β 1 ΔINF t + β 2 ΔLOGJUB t + β 3 ΔBI t + β 4 ΔLOGSBI t + β 5 ΔLOGIHSG t + β 6 ECT + e t ……. (2)
Keterangan:
ΔLOGSSK = Perubahan Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia (logaritma natural) INF = Perubahan inflasi (persen) ΔLOGJUB = Perubahan Jumlah Uang Beredar/M2 (logaritma natural) Δ BI = Perubahan BI rate dalam bentuk persen (persen) ΔLOGSBI = Perubahan Sertifikat Bank Indonesia (logaritma natural) ΔLOGIHSG t = Perubahan Indeks Harga Saham Gabungan (logaritma natural) ECT = Residual persamaan jangka panjang β 0
= Konstanta
β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 = Koefisien Regresi
et = Variabel gangguan atau error term t = periode waktu 2015M1 – 2019M12

## HASIL ANALISIS

## Uji Akar Unit
Uji stasioneritas data dilakukan terhadap keseluruhan variabel yang terdapat dalam model penelitian. Metode pengujian ini menggunakan Augmented Dickey-Fuller test statistic ( ADF ). Hasil uji stasioneritas data terangkum dalam Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Uji Stasioneritas Data Variabel Level 1 st Difference Probabilitas Keterangan Probabilitas Keterangan LOG(SSK) 0,0662 Tidak Stasioner 0,0179 Stasioner INF 0,2673 Tidak Stasioner 0,0000 Stasioner LOG(JUB) 0,8663 Tidak Stasioner 0,0070 Stasioner BI 0,5456 Tidak Stasioner 0,0000 Stasioner LOG(SBI) 0,1729 Tidak Stasioner 0,0315 Stasioner LOG(IHSG) 0,7966 Tidak Stasioner 0,0000 Stasioner Sumber: Output Eviews, 2020
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa semua variabel dinyatakan tidak stasioner pada derajat level karena memiliki nilai p-value lebih besar dari nilai signifikansi α=5% sehingga harus dilakukan uji stasioner pada tingkat first difference . Adapun hasil uji stasioner pada tingkat first difference telah menunjukkan bahwa semua variabel telah stasioner pada tingkat first difference karena memiliki nilai p-value lebih kecil dari nilai signifikansi α=5% . Dengan demikian keseluruhan variabel yang diteliti dapat dilanjutkan dengan melakukan uji kointegrasi terhadap residual yang dihasilkan.
Tabel 2. Uji Kointegrasi Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Probabilitas Test critical values: 1% level -3,560019 0,0001 5% level -2,917650 10% level -2,596689
Sumber: Output Eviews, 2020
Hasil pengujian menunjukkan hasil bahwa nilai ADF t-statistik variabel ECT lebih besar dari nilai kritis Mackinnon pada tingkat α=5% . Ini berarti bahwa residual persamaan jangka panjang telah stasioner pada derajat level. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa  terdapat hubungan jangka panjang  antar  variabel  dependen  dan  variabel  independen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Selanjutnya dapat dilakukan pembentukan model ECM Engle Granger (EG-ECM) yang terdiri dari model  jangka  panjang  dan  model  jangka  pendek  yang  disertai  dengan  uji  asumsi  klasik  untuk mengetahui apakah hasil regresi data telah memenuhi syarat BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ).
Uji penyimpangan asumsi klasik persamaan jangka panjang dan jangka pendek terdiri dari uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas dan uji multikolinearitas. Berikut adalah uraian hasil uji asumsi klasik:
a. Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah data terdistibusi normal atau tidak. Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji Jarque-Bera. Kriteria pengujian normalitas dengan Jarque- Bera  adalah  apabila  nilai  probabilitas  statistik  Jarque-Bera  lebih  besar  dari α=5% ,  maka  data terdistribusi  normal  sedangkan  jika  kurang  dari α=5% ,  maka  data  tidak  terdistribusi  normal.
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  untuk  persamaan  jangka  panjang  menyatakan  bahwa  nilai probabilitas  Jarque-Bera  yaitu  sebesar  0,222281  lebih  besar  dari α=5% yang  berarti  data
terdistribusi  normal  sedangkan  untuk  persamaan  jangka  pendek  nilai  probabilitas  Jarque-Bera sebesar 0,871221 juga lebih besar dari α=5% yang berarti data terdistribusi normal.
b. Autokorelasi
Uji autokorelasi menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM . Kriteria pengujian adalah apabila nilai probabilitas Obs*R-square lebih besar dari α=5% , maka model tidak terdapat masalah autokorelasi,  namun  jika  nilai  probabilitas Obs*R-square kurang  dari α=5% ,  maka  model mengandung autokorelasi. Hasil uji autokorelasi pada persamaan jangka panjang menunjukkan nilai probabilitas Obs*R-square sebesar 0,0321 kurang dari 0,05 yang berarti terdapat masalah autokorelasi  sehingga  harus  dilakukan  penyembuhan.  Penyembuhan  masalah  autokorelasi menggunakan  metode  diferensi  tingkat  pertama  ( first  difference )  pada  estimasi  regresinya (Widarjono, 2013). Setelah dilakukan pengobatan autokorelasi selanjutnya hasil regresi kembali dilakukan  uji  autokorelasi.  Hasil  uji  menyatakan  bahwa  model  telah  terbebas  dari  masalah autokorelasi dikarenakan nilai probabilitas Obs*R-square sebesar 0,8236 lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model sudah terbebas dari masalah autokorelasi. Sementara itu hasil uji  autokorelasi  untuk  persamaan  jangka  pendek  model  juga  telah  terbebas  dari  masalah autokorelasi yang dibuktikan dengan nilai probabilitas Obs*R-square sebesar 0,9327 yang lebih besar dari 0,05.
c. Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  menggunakan  metode  uji Breusch-Pagan-Godfrey .  Kriteria pengujian adalah apabila nilai probabilitas Obs*R-square lebih besar dari α=5% , maka model tidak terdapat  masalah  heteroskedastisitas,  namun  jika  nilai  probabilitas Obs*R-square kurang  dari α=5% ,  maka  model  mengandung  heteroskedastisitas.  Nilai  probabilitas Obs*R-square pada persamaan jangka panjang adalah sebesar 0,1892 lebih dari 0,05 Hal ini berarti model persamaan jangka panjang tidak terdapat mengandung unsur heteroskedastisitas. Nilai probabilitas Obs*R- square pada  persamaan  jangka  pendek  adalah  sebesar  0,1955  lebih  dari  0,05  sehingga  juga terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
d. Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  menggunakan  metode Variance  Inflation  Factors (VIF)  dengan  kriteria pengujian jika nilai VIF lebih dari 10, maka terdapat masalah multikolinearitas dan jika kurang dari 10, maka tidak terdapat masalah multikolinearitas. Berdasarkan hasil uji multikolinearitas baik persamaan jangka panjang dan jangka pendek, nilai Centered VIF masing-masing variabel independen kurang
dari 10. Hal ini berarti pada model persamaan jangka panjang dan jangka pendek tidak mengandung multikolinearitas.
Setelah melalui tahapan uji asumsi klasik, maka langkah berikutnya adalah melakukan uji hipotesis terhadap model penelitian EG-ECM yang terdiri dari model jangka panjang model jangka pendek. Uji hipotesis terdiri dari uji statistik t dan uji signifikansi F. Uji t digunakan untuk melihat apakah ada  pengaruh  antara  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara  parsial.  Kriteria pengujian dalam uji t adalah jika nilai probabilitas t hitung lebih besar dari α=5 %, maka ada pengaruh signifikan variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial, dan sebaliknya. Kemudian uji siginfikansi F bertujuan untuk melihat apakah ada pengaruh secara bersama-sama dan siginifikan variabel independen  terhadap variabel dependen. Jika nilai  probabilitas  F hitung lebih dari α=5 %, maka berarti secara bersama-sama variabel-variabel yang terdapat dalam model penelitian memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependennya. Terakhir adalah uji koefisien determinasi (R 2 ) untuk  mengukur  seberapa  besar  kemampuan  model  regresi  dalam  menjelaskan  variasi  variabel dependen. Nilai R 2 memiliki besaran antara nol dan satu. Jika nilai R 2 semakin mendekati 1, maka semakin  kuat  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  artinya  bahwa  pengaruh  variabel independen terhadap variabel dependen semakin lemah (Ghozali, 2011).
Berikut dapat diuraikan hasil estimasi jangka panjang EG-ECM yang dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Estimasi Jangka Panjang EG-ECM Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Probabilitas C 1,693651 1,178569 1,437040 0,1565 INF -0,021380 0,006301 -3,393307 0,0013 LOG(JUB) 0,929311 0,100253 9,269679 0,0000 BI -0,061137 0,006933 -8,818759 0,0000 LOG(SBI) 0,033871 0,008947 3,785903 0,0004 LOG(IHSG) -0,491330 0,085632 -5,737718 0,0000 R-squared 0,929359 Adjusted R-squared 0,922819 Prob (F-statistic) 0,000000
Sumber: Output Eviews, 2020
Berdasarkan Tabel 3 maka diperoleh persamaan regresi model jangka panjang sebagai berikut:

## 𝐿𝑂𝐺𝑆𝑆𝐾
̂ =  1,693651  - 0,021380INF*  +  0,929311LOGJUB*  - 0,061137BI*  +  0,033871LOGSBI* - 0,491330IHSG*
Persamaan diatas menunjukkan bahwa variabel inflasi, BI rate, dan IHSG berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  variabel  stabilitas  sistem  keuangan  (SSK)  sedangkan  variabel  jumlah  uang beredar/M2 dan SBI berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel SSK. Hal tersebut dibuktikan dengan uji t statistik secara parsial yang menyatakan bahwa nilai probabilitas t statistik variabel inflasi, jumlah uang beredar/M2, BI rate, SBI, dan IHSG kurang dari tingkat signifikansi α=5 %. Selanjutnya pada uji siginifikansi F diketahui bahwa nilai probabilitas F statistik adalah 0,000000 kurang dari α=5 % yang artinya secara bersama-sama variabel inflasi, jumlah uang beredar/M2, BI rate, SBI, dan IHSG memiliki  pengaruh  siginfikan  terhadap  variabel  SSK.  Nilai Adjusted  R-Square adalah  sebesar 0,922819. Artinya bahwa variabel inflasi, jumlah uang beredar/M2, BI rate, SBI, dan IHSG mampu menjelaskan variabel SSK sebesar 92,28% dan sisanya sebesar 7,72% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model penelitian.
Hasil estimasi model jangka pendek untuk menguji pengaruh  variabel inflasi, jumlah uang beredar/M2, BI rate, SBI, dan IHSG terhadap variabel SSK adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Estimasi Jangka Pendek EG-ECM Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Probabilitas C 0,016077 0,004595 3,498791 0,0010 D(INF) 0,007032 0,009340 0,752831 0,4549 D(LOG(JUB)) -1,053858 0,390726 -2,697177 0,0094 D(BI) -0,034867 0,017132 -2,035251 0,0469 D(LOG(SBI)) 0,041590 0,020510 2,027751 0,0477 D(LOG(IHSG)) -0,440712 0,124311 -3,545230 0,0008 ECT(-1) -0,313558 0,119028 -2,634325 0,0111 R-squared 0,445385 Adjusted R-squared 0,381391 Prob (F-statistic) 0,000018 Sumber: Output Eviews, 2020
Tabel 4 diatas merupakan hasil estimasi regresi model jangka pendek yang dapat dituliskan pada persamaan berikut ini:
𝐷(𝐿𝑂𝐺(𝑆𝑆𝐾)) ̂ =  0,016077  +  0,007032D(INF)  -  1,053858D(LOG(JUB))*  -  0,034867D(BI)*  + 0,041590D(LOG(SBI))* - 0,440712D(IHSG)* - 0,313558ECT(-1)*
Persamaan  diatas  menunjukkan  bahwa  variabel  perubahan  inflasi  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  perubahan  SSK  dikarenakan  nilai  probabilitas  t  statistik  lebih  besar  dari  0,05. Variabel perubahan  JUB,  perubahan  BI  rate, dan perubahan IHSG  berpengaruh  negatif  terhadap variabel perubahan SSK yang ditandai dengan nilai probabilitas t statistik kurang dari 0,05. Variabel perubahan SBI berpengaruh positif dan siginifikan terhadap variabel perubahan SSK dimana nilai probabilitas t statistik kurang dari 0,05. Variabel ECT berpengaruh negatif  dan signifikan terhadap SSK dimana nilai probabilitas t statistik kurang dari 0,05.
Nilai  koefisien  ECT  sebesar  -0,313558  mempunyai  makna  bahwa  perbedaan  antara  nilai  aktual stabilitas  sistem  keuangan  dengan  nilai  keseimbangannya  sebesar  0,313558  persen  yang  akan disesuaikan  pada  keseimbangan  jangka  panjang  periode  pertama  dan  sisanya  akan  disesuaikan pada periode-periode berikutnya. Hasil ini membuktikan bahwa analisis ECM telah memenuhi syarat untuk menjelaskan perubahan stabilitas sistem keuangan di Indonesia. Uji siginifikansi F dengan nilai probabilitas  F  statistik  sebesar  0,000018  kurang  dari α=5 %  yang  artinya  ada  pengaruh  secara bersama-sama variabel inflasi, jumlah uang beredar/M2, BI rate, SBI, dan IHSG terhadap variabel SSK. Nilai Adjusted R-Square adalah sebesar 0,381391 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi, jumlah uang beredar/M2, BI rate, SBI, dan IHSG mampu menjelaskan variabel SSK sebesar 38,14 persen sedangkan sisanya sebesar 61,86 persen dijelaskan oleh variabel yang terdapat di luar model penelitian.

## PEMBAHASAN
Inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap  stabilitas  sistem  keuangan  jangka  panjang.  Nilai koefisien sebesar -0,021380 mengindikasikan bahwa jika inflasi meningkat sebesar 1 persen, maka stabilitas sistem keuangan di Indonesia akan mengalami penurunan sebesar 0,021380 persen; ceteris paribus . Hasil penelitian ini sama dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Syaputra & Adry (2019) yaitu bahwa ada pengaruh negatif inflasi terhadap stabilitas sistem keuangan di Indonesia. Hal ini ada kaitannya  dengan  dampak  pelemahan  nilai  tukar  yang  menyebabkan  terjadinya  kredit  macet dikarenakan  NPL  yang  terlalu  tinggi.  Peningkatan  NPL  menyebabkan  ketidakmampuan  debitur membayar tingkat pengembalian yang tinggi sehingga dapat menurunkan stabilitas sistem keuangan. Penelitian ini juga sejalan dengan penelitian Rahmah (2018) yang menyatakan bahwa IHK (inflasi) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap SSK yang artinya ketika ada peningkatan inflasi, maka stabilitas  sistem  keuangan  akan  terganggu.  Semakin  tinggi  tingkat  inflasi,  menyebabkan  semakin tinggi pula suku bunga acuan sehingga akan menarik jumlah uang beredar yang ada dimasyarakat ke  perbankan.  Dengan  demikian,  masyarakat  menjadi  kurang  tertarik  untuk  melakukan  pinjaman
sehingga  berdampak  pada  penurunan  permintaan  kredit.  Selanjutnya,  dalam  jangka  pendek, perubahan  inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap  perubahan  stabilitas  sistem  keuangan.  Temuan  ini mendukung penelitian Novella & Syofyan (2019) bahwa perubahan inflasi tidak berpengaruh terhadap perubahan  stabilitas  sistem  keuangan.  Walaupun  inflasi  dapat  memberikan  respon  positif, namun seberapapun  tingginya  inflasi,  tetap  tidak  dapat  memberikan  kontribusi  terhadap  stabilitas  sistem keuangan. Pendapat Rakhmawati & Suhadi (2018) mengungkapkan bahwa peningkatan inflasi tidak selalu  diikuti  oleh  peningkatan  kestabilan  sistem  keuangan.  Kondisi  tersebut  disebabkan  karena Indonesia sedang mengalami kelemahan fundamental makroekonomi yang ditandai dengan tingginya laju inflasi sehingga lebih rentan dalam menghadapi kemungkinan terjadinya krisis yang berdampak pada ketidakstabilan sistem keuangan (Zahra & Musdholifah, 2013).
Jumlah  uang  beredar/M2  memberikan  dampak  positif  dan  signifikan  terhadap  stabilitas sistem keuangan dalam jangka panjang. Setiap ada peningkatan JUB sebesar 1 Rupiah, maka akan menaikkan stabilitas sistem keuangan sebesar 0,929311 Rupiah, ceteris paribus yang berarti bahwa stabilitas  sistem  keuangan  semakin  membaik.  Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  hasil  kajian  yang ditulis oleh Ridha (2020) yaitu jumlah uang beredar berpengaruh positif terhadap stabilitas sistem keuangan yang diproksi dengan kredit modal perbankan. Selain itu temuan ini juga spendapat dengan hasil penelitian Liu, Lei, & Jin (2017) yang memberikan kesimpulan bahwa peningkatan jumlah uang beredar menyebabkan stabilitas keuangan naik, akan tetapi secara total efek negatifnya lebih besar daripada efek positifnya. Ini berarti bahwa pertumbuhan jumlah uang beredar yang ada di masyarakat dapat dikendalikan oleh pemerintah sehingga tidak menimbulkan inflasi tinggi karena jika terjadi inflasi tinggi yang disebabkan oleh peningkatan JUB maka akan memberikan efek negatif terhadap stabilitas sitem keuangan. Parlembang (2010) dalam temuannya menyatakan bahwa suatu negara dengan laju inflasi  yang  rendah  harus  dapat  menekan  pertumbuhan  jumlah  uang  beredar  melalui  kebijakan moneter ketat ( tight money policy ), misalnya dengan memberikan batasan kredit atau menaikkan suku bunga pinjaman. Di sisi lain jumlah uang beredar memberikan pengaruh negatif terhadap stabilitas sistem  keuangan  dalam  jangka  pendek.  Koefisien  sebesar  -1,053858  diartikan  bahwa  jika  ada perubahan  JUB  sebesar  1  Rupiah,  maka  perubahan  stabilitas  sistem  keuangan  akan  mengalami penurunan sebesar 1,053858 Rupiah, ceteris paribus . Hal tersebut mengindikasikan bahwa semakin banyak  jumlah  uang  beredar  di  masyarakat  justru  akan  menurunkan  stabilitas  sistem  keuangan. Kondisi  ini  dapat  diakibatkan  karena  ketika  terjadi  pelemahan  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar Amerika,  maka  dapat  berdampak  pada  tinggi  harga  barang-barang  impor  yang  menimbulkan terjadinya inflasi sehingga akan menurunkan pertumbuhan ekonomi dan menggangu stabilitas sistem keuangan (Rusydiana et al., 2019).
BI rate memberikan  efek  negatif  terhadap  stabilitas  sistem  keuangan  baik  dalam  jangka panjang maupun jangka pendek dimana nilai koefisiennya sebesar -0,061137 untuk jangka panjang dan -0,034867 untuk jangka pendek. Nilai koefisien tersebut diartikan bahwa dalam jangka panjang, jika terjadi peningkatan BI rate sebesar 1 persen, maka  stabilitas sistem keuangan akan menurun sebesar 0,061137 persen, ceteris paribus dan jika BI rate naik sebesar 1 persen,  maka stabilitas sistem  keuangan  akan  mengalami  penurunan  sebesar  0,061  persen, ceteris  paribus .  Temuan  ini sejalan dengan asumsi Fatoni & Sidiq (2019) yaitu bahwa ada hubungan negatif antara suku bunga dengan stabilitas. Suku bunga Pasar Uang Antar Bank (PUAB) merupakan cerminan dari sasaran opersional kebijakan moneter yang kemudian pergerakannya diikuti oleh perkembangan suku bunga deposito yang juga mempengaruhi suku bunga kredit perbankan. Dalam hal ini, peningkatan BI rate dapat  menyebabkan  kemungkinan  terjadinya  instabilitas  keuangan.  Situasi  ini  memicu  gangguan pada penyaluran kredit maupun pembiayaan perbankan yang diakibatkan karena ketidakmampuan debitur  membayar  bunga  pinjaman  dimana  bunga  yang  harus  dibayarkan  saat  ini  lebih  besar dibandingkan  pada  periode  sebelumnya.  Novella  &  Syofyan  (2019)  dalam  penelitiannya mengemukakan  bahwa  diperlukan  strategi  untuk  mengurangi  risiko  kemungkinan  terjadinya ketidakstabilan sistem keuangan agar terhindar dari kerugian besar. Upaya-upaya untuk mencapai stabilitas sistem keuangan secara teori meliputi aliran modal, kurs, BI rate , inflasi, rasio kredit macet dan lain-lain.
SBI  secara  siginfikan  memiliki  pengaruh  positif  baik  terhadap  stabilitas  sistem  keuangan dalam jangka panjang maupun jangka pendek. Angka koefisien jangka panjang sebesar  0,033871 menunjukkan bahwa apabila ada kenaikan SBI sebesar 1 Rupiah, maka stabilitas sistem keuangan akan meningkat sejumlah 0,033871 Rupiah. Berikutnya untuk koefisien jangka pendek yaitu sebesar 0,041590 yang artinya bahwa peningkatan SBI sebesar 1 Rupiah akan menaikkan stabilitas sistem keuangan sebesar 0,041590 Rupiah. Sertifikat Bank Indonesia merupakan instrumen moneter yang berfungsi  untuk  mengendalikan  peredaran  uang,  mengatur  lalu  lintas  moneter,  dan  mengontrol kestabilan nilai Rupiah. Jika uang yang beredar di masyarakat jumlahnya terlalu sedikit, maka Bank Indonesia akan melakukan kebijakan ekspansi moneter dengan membeli SBI. Namun jika JUB yang beredar  cukup  banyak,  maka  BI  melakukan  kebijakan  kontraksi  moneter  dengan  menjual  SBI (Iswandir,  2020).  Kemudian  investasi  asing  dalam  bentuk  SBI  dapat  mempengaruhi  stabilitas perekonomian Indonesia dilihat dari sisi eksternal dan gejolak nilai tukar. Pemasukan modal yang berasal  dari  investasi  tersebut  menyebabkan  terjadinya  penambahan  penawaran  valuta  asing sehingga akan mata uang Rupiah bernilai tinggi. Ini menandakan bahwa perkembangan ekonomi global bergantung dari nilai tukar suatu negara yang dipengaruhi oleh aliran modal investasi asing
dalam bentuk SBI. Investasi asing SBI perlu menjadi perhatian karena jika tidak dibatasi dan jangka waktu  jatuh  temponya  relatif  singkat,  maka  akan  rentan  terhadap  perilaku  spekulan  yang  dapat mempengaruhi  nilai  tukar.  Selain  itu  besarnya  kuota  investasi  asing  SBI  dapat  menyebabkan terjadinya capital  inflow yang dapat  mengakibatkan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  US$  terdepresiasi. Investasi asing SBI juga harus mempertimbangkan besaran laju inflasi untuk menjaga kestabilan nilai tukar  rupiah  (Trisnawati,  2012).  Penguatan  nilai  tukar  Rupiah  mengindikasikan  membaiknya perekonomian ketika mengalami inflasi (Kartikasari, 2019). Kondisi tersebut kemudian menyebabkan stabilitas sistem keuangan yang semakin baik pula. Fenomena gejolak keuangan sebagai akibat dari depresiasi  nilai  tukar  dapat  menimbulkan  kerentanan  pada  stabilitas  sistem  keuangan  jika  terjadi dalam waktu yang relatif lama dan berlangsung secara terus menerus (Trihadmini & B. S. W, 2011).
IHSG berpengaruh negatif terhadap stabilitas sistem keuangan di Indonesia dalam jangka panjang dan nilai koefisien sebesar -0,491330. Artinya dalam jangka panjang, setiap ada kenaikan 1 satu  perubahan  IHSG  maka  akan  menyebabkan  penurunan  stabilitas  sistem  keuangan  sebesar 0,491330. IHSG juga memiliki pengaruh negatif dalam jangka pendek dengan nilai koefisien sebesar -0,440712. Artinya dalam jangka pendek, setiap ada kenaikan 1 satu perubahan IHSG maka akan menyebabkan  penurunan  stabilitas  sistem  keuangan  sebesar  0,440712.  Penurunan  IHSG  dapat disebabkan  karena  depresiasi  Rupiah  sebagai  akibat  semakin  menguatnya  Dollar  AS  yang berdampak pada penurunan IHSG di BEI. Dengan demikian akan menjadi potensi risiko bagi para investor  yang  akan  berinvestasi  di  bursa  saham  Indonesia  (Alfira,  Fasa,  &  Suharto,  2021). Berdasarkan hasil estimasi model, IHSG dalam jangka panjang sesuai dengan temuan Wahyudi, et al (2019) yaitu IHSG berpengaruh negatif terhadap stabilitas sistem keuangan di Indonesia dalam jangka panjang. Dalam penelitiannya, dikemukakan bahwa perilaku agen ekonomi dapat merespon kondisi  ekonomi  dan  keuangan  yang  terjadi  atas  perubahan  harga  aset.  Hal  ini  sesuai  dengan hipotesis penelitian yang menyatakan bahwa penurunan stabilitas sistem keuangan disebabkan oleh kenaikan indeks harga saham gabungan. Namun Syaputra & Adry (2019) mengemukakan pendapat yang berbeda mengenai hasil analisis ini dimana IHSG memiliki dampak positif terhadap stabilitas sistem keuangan. Semakin nilai IHSG menguat, maka semakin meningkat stabilitas sistem keuangan di Indonesia. Pendapat lainnya juga dikemukakan oleh Wati, et al (2019) yang menyatakan bahwa dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek,  IHSG  tidak  berpengaruh  terhadap  stabilitas  sistem keuangan. Pemerintah  melakukan kebijakan berupa penekanan pelemahan rupiah sebagai upaya menjaga kestabilan IHSG guna memberikan sentimen positif bagi para pelaku pasar yang melakukan investasi.  Pengendalian  stabilitas  sistem  keuangan  juga  didukung  dengan  kondisi  pasar  obligasi pemerintah dan pasar saham baik (Bank Indonesia, 2018).

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka kesimpulan dari penelitian adalah pertama, dalam jangka pendek inflasi tidak berpengaruh terhadap stabilitas sistem keuangan, namun beepengaruh negatif terhadap stabilitas sistem keuangan pada jangka panjang. Kedua, kenaikan JUB/M2 dalam jangka pendek akan  menurunkan stabilitas  sistem  keuangan sedangkan  dalam  jangka  panjang  kenaikan JUB/M2 akan meningkatkan stabilitas sistem keuangan. Ketiga, BI rate dan IHSG berdampak negatif terhadap stabilitas sistem keuangan baik dalam jangka panjang maupun jangka paendek. Keempat, Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI)  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  berpengaruh  positif terhadap stabilitas sistem keuangan. Informasi ini sekaligus dapat memberikan rekomendasi sebagai upaya untuk menjaga stabilitas sistem keuangan di Indonesia. Pemerintah dan Bank Indonesia dalam menerapkan kebijakan moneter untuk mengatasi permasalahan yang ada, tidak cukup hanya dengan instrumen  moneter  saja,  tetapi  juga  harus  disertai  pembenahan  sektor  riil  dalam  memitigasi hambatan-hambatan struktural serta diperlukan adanya sinergi yang kuat antara pemerintah (Pusat dan Daerah), Bank Indonesia serta pihak yang termasuk dalam Komite stabilitas  sistem keuangan didalam menjaga stabilitas sistem keuangan.

## Referensi
Al-Tarawneh, A., & Khataybeh, M. (2016). Impact of Monetary Policy on Financial Stability Evidence from Jordan = رثأ ةسايسلا
ةيدقنلا يف سلاا رارقت يلاملا يف ندرلأا . Dirasat Administrative Sciences , 43 (1),
301 – 313. https://doi.org/10.12816/0028464
Alfira,  N.,  Fasa,  M.  I.,  &  Suharto.  (2021).  Pengaruh  Covid-19  terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  dan  Nilai  Tukar  Rupiah. Al-Kharaj :  Jurnal  Ekonomi,  Keuangan  &  Bisnis Syariah , 3 (2), 313 – 323. https://doi.org/10.47467/alkharaj.v3i2.356
Anggraeni,  W.  (2015).  Prediksi  Tingkat  Suku  Bunga  Bank  Indonesia  (BI  Rate)  Berdasarkan  Data Fuzzy Time Series. Journal of Applied Business and Economics , 2 (I), 49 – 60. Retrieved from http://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/JABE/article/view/1082
Bank  Indonesia.  (2017). Kajian  Stabilitas  Keuangan:  Mitigasi  Risiko  Sistemik  Melalui  Penguatan Koordinasi  Antar  Institusi  di  Tengah  Konsolidasi  Perekonomian  Domestik . Kajian  Stabilitas Keuangan . Jakarta.
Bank Indonesia. (2018). Kebijakan Makroprudensial . Laporan Perekonomian Indonesia . Jakarta.
Bank Indonesia. 2021. Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia Juli 2021. http://www.bi.go.id. Diakses tanggal 1 September 2021.
Bank Indonesia. 2021. Statistik Perbankan Indonesia April 2021. http://www.ojk.go.id. Diakses tanggal 1 September 2021.
Bank  Indonesia.  2021.  Statistik  Sistem  Keuangan  Indonesia  Agustus  2021.  http://www.bi.go.id. Diakses tanggal 1 September 2021.
Claeys, G., & Darvas, Zsolt, M. (2015). The Financial Stability Risks of Ultra-Loose Monetary Policy.
Bruegel Policy Contribution , (03), 1 – 17.
Cocriş, V., & Nucu, A. E. (2013). Monetary Policy and Financi al Stability: Empirical Evidence from Central  and  Eastern  European  countries. Baltic  Journal  of  Economics , 13 (1),  75 – 98. https://doi.org/10.1080/1406099X.2013.10840527
Dhal, S. (2011). Financial Stability , Economic Growth , Inflation and Monetary, 32 (3), 1 – 35.
Diyanti,  A.,  &  Widyarti,  E.  T.  (2012).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Internal  dan  Eksternal  Terhadap Terjadinya Non Performing Loan. Diponegoro Journal of Management , 1 (2), 290 – 299.
Erdem, B., & Kara, H. (2011). Financial Stability and Monetary Policy. Central Bank of The Republic of Turkey Working Paper , 08 (11), 1 – 16.
Fatoni,  A.,  &  Sidiq,  S.  (2019).  Analisis  Perbandingan  Stabilitas  Sistem  Perbankan  Syariah  dan Konvensional di Indonesia. Ekspansi: Jurnal Ekonomi, Keuangan, Perbankan Dan Akuntansi , 11 (2), 179 – 198. https://doi.org/10.35313/ekspansi.v11i2.1350
Fauziah, Ayu, F., & Hidayatin, N. N. (2020). Inklusi Keuangan dan Stabilitas Sistem Keuangan (Bank Z-Score) di Asia. Optimal: Journal Ekonomi Dan Kewirausahaan , 14 (1), 30 – 47.
Gameiro, I. M., Soares, C., & Sousa, J. (2020). Monetary Policy and Financial Stability. Journal of Advanced  Research  in  Dynamical  and  Control  Systems , 12 (5  Special  Issue),  1453 – 1459. https://doi.org/10.5373/JARDCS/V12SP5/20201905
Ghozali,  I.  (2011). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  19 .  Semarang:  BP Universitas Diponegoro.
Gunadi, I., Taruna, A. A., & Harun, C. A. (2013). Penggunaan Indeks Stabilitas Sistem Keuangan (ISSK) dalam Pelaksanaan Surveilans Makroprudensial. Working Paper Bank Indonesia , 1 – 55.
Iramayasari, & Adry, M. R. (2020). Pengaruh Inklusi Keuangan Terhadap Stabilitas Sistem Keuangan dan Pertumbuhan Ekonomi di ASEAN. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 2 (1), 161 – 176.
Iswandir. (2020). Monetary Policy in Order Stabilize Macroeconomics. Jurnal Mitra Manajemen , 5 (1),
27 – 35.
Jiang,  Y.,  Li,  C.,  Zhang,  J.,  &  Zhou,  X.  (2019).  Financial  Stability  and  Sustainability  under  the Coordination  of  Monetary  Policy  and  Macroprudential  Policy:  New  Evidence  from  China.
Sustainability (Switzerland) , 11 (6), 1 – 21. https://doi.org/10.3390/su11061616
Kartikasari,  P.  (2019).  Peramalan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  Guna  Deteksi  Dini Stabilitas Ekonomi Menggunakan Metode Regresi Time Series. Jurnal Statistika , 7 (2), 108 – 115.
Liu, X., Lei, L., & Jin, Y. (2017). Money Supply, Real Estate Prices and Financial Stability: Empirical Study Based on SVAR Model. China Academic Journal .
Moorcy, N. H., Alwi, M., & Yusuf, T. (2021). Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, dan Nilai Tukar terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia. Jurnal GeoEkonomi , 12 (1), 67 – 78. https://doi.org/10.31943/investasi.v4i1.32
Murdiyanto,  A.  (2012).  Faktor-Faktor  yang  Berpengaruh  dalam  Penentuan  Penyaluran  Kredit
Perbankan Studi pada Bank Umum di Indonesia Periode Tahun 2006  - 2011. Conference In Business,  Accounting,  And  Management  (CBAM) , 1 (1),  61 – 75.  Retrieved  from http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/cbam/article/view/123/99
Njindan Iyke, B., & Juhro, S. M. (2019). Monetary Policy and Financial Conditions in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 21 (3), 283 – 302. https://doi.org/10.21098/bemp.v21i3.1005
Noman, A. H. M., Gee, C. S., & Isa, C. R. (2017). Does Competition Improve Financial Stability of the Banking  Sector  in  ASEAN  Countries?  An  Empirical  Analysis. PLOS  ONE , 12 (5),  1 – 27. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176546
Novella, S., & Syofyan, S. (2019). Pengaruh Sektor Moneter terhadap Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia. Media Ekonomi , 26 (2), 89 – 102. https://doi.org/10.25105/me.v26i2.5211
Oleksiy, K., Molico, M., & Tomlin, B. (2016). On the Nexus of Monetary Policy and Financial Stability: Is the Financial System More Resilient? Bank of Canda Discussion Paper , (7).
Parlembang,  H.  (2010).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Uang  Beredar,  Suku  Bunga  SBI,  Nilai  Tukar terhadap Tingkat Inflasi. Media Ekonomi , 19 (2), 1 – 20. Retrieved from https://media.neliti.com/media/publications/224598-none-f4d91019.pdf
Permatasari,  K.,  &  Purwohandoko.  (2020).  Pengaruh  Pembayaran  Non  Tunai  terhadap  Variabel Makroekonomi di Indonesia Tahun 2010-2017. Jurnal Ilmu Manajemen , 8 (1), 225 – 232.
Rahmah, L. P. (2018). Analisis Hubungan Independensi Bank Sentral dan Variabel Makroekonomi terhadap Stabilitas Sistem Keuangan di ASEAN. Jurnal Ilmiah , 1 – 13.
Rakhmawati, I., & Suhadi, S. (2018). Daya Tahan Sektor Rumah Tangga Dalam Rangka Menjaga Stabilitas  Sistem  Keuangan. BISNIS :  Jurnal  Bisnis  Dan  Manajemen  Islam , 5 (1),  65 – 92. https://doi.org/10.21043/bisnis.v5i1.2955
Ridha,  M.  R.  (2020).  Error  Correction  Model  Analysis  of  the  Determinant  of  Stability  of  Financial System in Indonesia. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan
Statistika , 1 (2), 82 – 90. https://doi.org/10.46306/lb.v1i2.19
Rusydiana, A. S., Rani, L. N., & Hasib, F. F. (2019). Manakah Indikator Terpenting Stabilitas Sistem Keuangan?  Perspektif  Makroprudensial. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 27 (1),  25 – 42. https://doi.org/10.14203/jep.27.1.2019.25-42
Santoso,  B.,  Muhajir,  M.  H.,  Hafidz,  J.,  &  Surjaningsih,  N.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Perilaku Risk Taking Perbankan di Indonesia. Monograf Riset Stabilitas Sistem Keuangan , 21 – 27.
Saridawati. (2015). Analisis Peran Kebijakan Moneter Bank Indonesia (BI) Rate Terhadap Nilai Tukar US$ dan Inflasi.
Moneter , II (1), 132 – 141. Retrieved from http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322/3933
Seprillina, L., Maskie, G., & Khusaini, M. (2016). Analisis Respon Kebijakan Moneter dan Kebijakan Makroprudensial  dalam  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  Jalur  Kredit  di  Indonesia. International  Journal  of  Social  and  Local  Economic  Governance , 2 (1),  1 – 12. https://doi.org/10.21776/ub.ijleg.2016.002.01.1
Soelistyo,  A.  (2015).  Suatu  Pendekatan  Moneter  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  pada Perekonomian Terbuka Kecil dengan Kontrol Modal: Studi Kasus Indonesia 2010.1-2014.12.
Jurnal Ekonomi Pembangunan , 02 (hal 140), 140 – 168. Retrieved from http://www.springer.com/series/15440%0Apapers://ae99785b-2213-416d-aa7e- 3a12880cc9b9/Paper/p18311
Syaputra,  R.,  & Adry,  M. R.  (2019).  Pengaruh Variabel  Makroekonomi  terhadap  Stabilitas Sistem Keuangan  di  Indonesia  (Melalui  Pendekatan  Moneter). Jurnal  Kajian  Ekonomi  Dan Pembangunan , 1 (4), 473 – 486.
Tabak, B. M., Laiz, M. T., & Cajueiro, D. O. (2013). Financial Stability and Monetary Policy -The Case of  Brazil. Revista  Brasileira  de  Economia , 67 (4),  431 – 441.  https://doi.org/10.1590/S0034- 71402013000400003
Trihadmini, N., & B. S. W, P. (2011). Dampak  Multivariat Volatility, Contagion dan Spillover Effect Pasar Keuangan Global terhadap Indeks Saham dan Nilai Tukar Rupiah di Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia , 11 (2), 117 – 134. https://doi.org/10.21002/jepi.v11i2.185
Trisnawati, P. (2012). Analisis Investasi Asing Atas SBI Dan Inflasi Terhadap Kurs. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 10 (2), 104 – 115.
Wahyudi, S. T., Nabella, R. S., & Badriyah, N. (2019). Analisis Pengaruh Siklus Keuangan Terhadap Stabilitas  Sistem  Keuangan  Di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis , 20 (2),  87 – 95. https://doi.org/10.30659/ekobis.20.2.87-95
Wati, E. S. C., Rotinsulu, T. O., & Siwu, H. F. D. . (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia Periode 2013:Q1 – 2018:Q4. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 19 (03), 149 – 159.
Widarjono, A. (2013). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya . Yogyakarta: Ekonisia.
Zahra,  O.  S.,  &  Musdholifah,  M.  (2013).  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  dan  Faktor  Internal Perbankan  terhadap  Stabilitas  Sistem  Keuangan  dengan  Menggunakan  Financial  Stability Index. Seminar Nasional Dan Call for Papers (SENIMA 3) , 655 – 679.