## DAMPAK KRISIS KEUANGAN GLOBAL TERHADAP STABILISASI HARGA DAN OUTPUT DI INDONESIA: Analisis Bauran Kebijakan Sederhana
Samsul Arifin, email: samsularifin@untirta.ac.id Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan FEB Untirta

## ABSTRACT
The  enactment  of  the  ITF,  which  has  been  strengthened  by  the  FITF  framework  since  2010 amid the global financial crisis, is a test for the Central Bank in using interest rates as the only monetary policy operational target. The decline in liquidity in the Indonesian economy from the impact  of  the  global  financial  crisis  must  be  responded  by  Bank  Indonesia  to  maintain  credit growth. The monetary and macroprudential policy mix is carried out to maintain the momentum of  economic  growth  with  controlled  inflation  at  low  and  stable  levels  while  at  the  same  time under pressure in the banking sector after the 2008 global financial crisis. This research directly examines the macroeconomic structural model by incorporating the crisis value into exogenous and  credit-efficient  variables.  as  a  proxy  for  macroprudential  policy.  The  purpose  of  this research is related to looking at the monetary policy response of the operational interest rate target as the optimal policy rule for the stabilization of prices and output in Indonesia from the impact  of  the  global  financial  crisis  using  a  macro  structural  cointegrating  VAR  design  model State Contingent Rule (SCR).
The  results  showed  that  the  2008  global  financial  crisis  affected  the  optimal  policy  response through  a  simple  policy  mix  in  stabilizing  prices  and  output.  Monetary  policy  through  the  BI Rate  operational  target  can  stabilize  prices  in  a  relatively  fast  time  given  the  size  of  its contribution  in  shaping  the  price  component,  but  not  better  for  output.  The  credit  gap instrument in macroprudential can stabilize output in a fast and permanent time but with a very small contribution but it is not effective for price stabilization. The effective time of monetary policy in influencing price and output stabilization is up to 2.5 years.
Keywords: Monetary Policy, Global Financial Crisis, Policy Spread.

## PENDAHULUAN
Sejak 2004 Bank Indonesia telah menggunakan suku bunga sebagai satu- satunya  sasaran  operasional,  tidak  lagi  berbarengan  dengan  uang  primer sebagai  sasaran  kebijakan  moneter.  Hal  ini  dilakukan  dalam  rangka  kerja Inflation Targeting Framework (ITF) yang didasarkan atas pelaksanaan UU No. 3 tahun 2004 tentang Bank Indonesia (Republik Indonesia, 2004). Pada tahun 2010  Bank  Indonesia  memperkuat  kerangka ITF  menjadi  Flexible  ITF  (F-ITF) sebagai  respon  perkembangan  ekonomi  yang  semakin  komplek dengan peran sektor  keuangan  yang  semakin  kuat  dalam  memengaruhi  stabilitas  ekonomi makro .  Dalam  implementasinya  diterapkan  bauran  kebijakan  dalam  rangka menjaga  keseimbangan  pasar  barang  dan  pasar  uang  serta  keseimbangan
neraca  pembayaran  khususnya  setelah  terjadinya  krisis  keuangan  global 2008/2009.
Bersamaan  dengan  implementasi F-ITF  Bank  Indonesia  menjadikan  BI- 7DRR  sebagai  suku  bunga  kebijakan  setara  instrumen  moneter  7  hari sedangkan  BI  Rate  setara  dengan  instumen  moneter  12  bulan.  Pelaksanaan bauran kebijakan dalam implementasi F-ITF dengan pengintegrasian kebijakan moneter  dan  makroprudensial  untuk  memperkuat  transmisi  kebijakan  dan mendukung  stabilitas  makroekonomi  melalui  penguatan  kebijakan  nilai  tukar. Kebijakan  moneter  yang  bersifat forward  looking  dengan  tetap  menjadikan inflasi sebagai target utama kebijakan moneter (Bank Indonesia, 2018).
Krisis keuangan yang terjadi di Amerika tahun 2007 hingga 2009 berasal dari  kerugian  AS  yaitu,  hipotek  perumahan  subprime  yang  kemudian  menjadi penyebab  krisis  keuangan  global  pada  september  2008  (Mishkin,  2011). Dampak  krisis  keuangan  global  bagi  Indonesia  secara  langsung  melalui perusahaan  Indonesia  yang berinvestasi  di  institusi  keuangan  Amerika Serikat sedangkan dampak tidak langsung adalah menurunnya likuiditas, tingkat suku meningkat,  dan  melemahnya  nilai  tukar  serta  melemahnya  sumber  dana. Kondisi  tersebut  direspon  oleh  Bank  Indonesia  untuk  memperkuat  likuiditas sektor  perbankan  menjaga  pertumbuhan  kredit  serta  kebijakan  terkait  neraca pembayaran. (M. Zidny Nafi’ Hasbi, 2019)
Krisis  keuangan  global  yang  terjadi  2008/2009  telah  berdampak  pada perekonomian  Indonesia  tidak  hanya  bagi  sektor  perbankan  saja  namun tentunya  kepada  perekonomian  lebih  luas  khususnya  sektor  moneter.  Hal  ini didasarkan pada stabilitas sistem perbankan dan stabilitas moneter merupakan dua aspek yang saling terkait dan menentukan satu sama lain. Stabilitas sistem perbankan  dicerminkan  kondisi  perbankan  yang  sehat  dan  berjalannya  fungsi intermediasi  sedangkan  stabilitas  sistem  moneter  dicerminkan  oleh terkendalinya  inflasi,  nilai  tukar,  suku  bunga,  dan  besaran  moneter  uang beredar  dan  kredit.  Stabilitas  sistem  perbankan  menjamin  proses  perputaran uang  dan  mekanisme transmisi kebijakan  moneter  berjalan  dengan  baik  serta sebaliknya  stabilitas  sektor  moneter  mendukung  terjaganya  stabilitas  sistem perbankan  melalui  memperkecil  resiko  pasar  di  sektor  perbankan  (Warjiyo, 2007).
Uraian berikut ini dapat memperjelas bagaimana dampak krisis keuangan global  pada  stabilitas  sistem  perbankan  dan  stabilitas  sistem  moneter  serta sasaran  akhir  (output  dan  inflasi)  yang  terjadi  di  Indonesia  sebagai  informasi penting  untuk  menganalisa  keterkaitan  antara  respon  kebijakan  moneter terhadap ketidakpastian volatilitas output dan inflasi.
Dalam gambar 1 dibawah ini diperlihatkan bagaimana keadaan stabilitas sistem  perbankan  yang  ditunjukkan  oleh  kredit  sedangkan  stabilitas  sistem moneter  ditunjukkan  oleh  sasaran  akhir  (output  dan  inflasi)  serta  respon kebijakan moneter berupa suku  bunga BI Rate.
-2 0 2 4 6 8 10 12 0 1 2 3 4 5 6 7 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 KREDITRT GKREDIT Periode Rata-rata Standar deviasi 2005-2019 0,039 0,029 Grafik 1.a. Perkembangan Kredit dan Pertumbuhan
4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 BI Periode Rata-rata Standar deviasi 2005-2019 -0,041 0,687
Grafik 1.b. Perkembangan BI Rate 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
HP_IHKTREN IHK Periode Rata-rata Standar deviasi 2005-2019 1,512 1,481 Grafik 2. Perkembangan IHK dan tren 8,000 12,000 16,000 20,000 24,000 28,000 32,000 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 HP_PDBRIIL PDB_RIIL Periode Rata-rata Standar deviasi 2005-2019 0,018 0,031 Grafik 3. Perkembangan Output dan tren

## Gambar 1
Grafik Fluktuasi Data Observasi
Sebagaimana  pada  grafik  2  dan  3,  perilaku  output  dan  inflasi menunjukkan adanya trend deterministik positif dengan rata-rata (mean) positif sebesar 1,8% untuk output dan 1,521% untuk inflasi. Stabilitas sistem moneter yang  ditunjukkan  oleh  perkembangan  output  dan  harga  tercermin  pada besarnya standard  deviasi  dimana  masing-masing  berturut-turut  adalah  3,1% untuk  output  dan  1.48%  untuk  inflasi.  Keadaan  yang  tidak  berbeda  jauh ditunjukkan  oleh stabilitas  sistem  perbankan  dengan  besarnya standar  deviasi 2,9%.  Perilaku  kredit  menunjukkan  tren  positif  dengan  pertumbuhan  terlihat fluktuatif yang diperlihatkan dalam grafik 1.a untuk data pertumbuhan kredit.
Dari  kondisi  di  atas  juga  bisa  dilihat  bagaimana  respon  kebijakan moneter  (BI  Rate)  terhadap  kondisi  masing-masing  variabel,  besaran  ( mean) yang  negatif  menandakan  bahwa  rata-rata  pertumbuhan  suku  bunga  yang ditetapkan  selama  periode  penelitian  adalah  menurun  dengan  fluktuasi
perubahan  dari  kebijakan  moneter  (BI  Rate)  terhadap  respon  setiap perkembangan  variabel  output  dan  harga  (inflasi)  diperlihatkan  oleh  besaran standard deviasi. Angka standard deviasi yang relatif tinggi menandakan bahwa respon  kebijakan  moneter  (BI  Rate)  dalam  mengantisipasi  perkembangan output dan harga (inflasi) sangat tidak stabil dan fluktuatif besaran angka suku bunga yang ditetapkan Bank Indonesia.
Dari  sisi  perumusan  kebijakan,  besarnya  resiko  stabilitas  sistem perbankan  dan  stabilitas  sistem  moneter  menunjukkan  adanya  ketidakpastian volatilitas baik output dan inflasi serta kredit yang dapat mempengaruhi setiap kebijakan  yang  diambil  oleh  pihak  otoritas  moneter  ataupun  fiskal. Ketidakpastian volatilitas output dan inflasi berdampak pada besarnya trade-off antara output dan inflasi dalam menentukan pengambilan keputusan kebijakan untuk  meminimalkan  kerugian  terhadap  kesejahteraan  sosial  masyarakat. Secara teknis, optimalisasi kebijakan didasarkan pada suatu bentuk Goverment Loss  Function,  yang  bisa  di  ukur  dengan  seberapa  besar  perubahan kemakmuran  yang  bisa  dinikmati  oleh  masyarakat  akibat  dari  penerapan kebijakan tersebut.
Implikasi  dari  keadaan  stabilitas sistem  perbankan  dan  stabilitas  sistem moneter  berpengaruh  pada  penentuan  respon  kebijakan  moneter  menjadi semakin  penting  dalam  penerapan  ITF  di  Indonesia yang kemudian  diperkuat menjadi Flexible  ITF  (F-ITF).  Kita  ketahui  bahwa  mulai  bulan  Juli  2005  Bank Indonesia  menempuh  langkah-langkah  penguatan  dalam  menjalankan kebijakan  moneternya  secara  konsisten  dalam  program  ITF  yang  telah diterapkan sejak tahun 2000 kemudian dilanjutkan dengan menerapkan bauran kebijakan  pasca  krisis  keuangan  global  2008/09.  Dalam  kaitan  ini,  sebagai sasaran  akhir  kebijakan  moneter  sesuai  dengan  hasil  kesepakatan  antara Pemerintah  dan  Bank  Indonesia  sasaran  inflasi  untuk  jangka  panjang ditetapkan sebesar 3%. Sementara sasaran inflasi tahun 2005, 2015, dan 2018 ditetapkan masing-masing sebesar 6,0% ± 1%, 4% ± 1%,  dan 3,5% ±  1%, penetapan  sasaran  seperti  ini  menunjukkan  bahwa  sasaran  inflasi  jangka panjang  tersebut  akan  dicapai  secara  bertahap  dengan  mempertimbangkan fluktuasi  antara  stabilitas  harga  dan  pertumbuhan  ekonomi  dalam  jangka pendek  (Bank  Indonesia  and  Inflation-Central  Bank  of  Republic  of  Indonesia, 2020). Penguatan  kebijakan  moneter  dengan  kerangka  kerja  F-ITF  melalui bauran kebijakan yang ditempuh Bank Indonesia diharapkan dapat mengurangi ketidakpastian volatilitas output dan harga (inflasi) sehingga pencapaian tujuan optimalisasi  respon  kebijakan  moneter  tercapai.  Berdasarkan  data  dan  hasil penelitian  sebelumnya  tentang  respon  kebijakan  moneter  terhadap  kondisi fluktuasi  data  makroekonomi  Indonesia,  dalam  penelitian  ini  dicoba  mengkaji kembali respon kebijakan moneter di Indonesia dengan kasus krisis keuangan global 2008/2009 (Arifin, 2006).

## TINJAUAN LITERATUR Model keseimbangan umum
Untuk  keperluan  analisa  pengaruh  kebijakan  moneter  terhadap  harga  dan output  dengan  pilihan  sasaran  operasional suku  bunga  dalam  kondisi  terjadi makroekonomi shock,  maka  model  yang  akan  dibangun  sebagai  alat  analisa didasarkan  pada  pengembangan  dan  modifikasi  model  (Fair,  1988)  mengacu pada  model  (Juhro,  2008)  dengan  persamaan  barang  barang  menggunakan kurva IS. Landasan pemilihan model Pool didasarkan pada beberapa hal ;
1. Pilihan  sasaran  operasional  dalam  hal  terjadi spending  shock  pada  IS curve dan money market shock LM curve.
2. Pemilihan kedua sasaran operasional tersebut dalam hal terjadi agregate demand shock¸ dengan asumsi Agregate Supplay elastis.
3. Kriteria pemilihan sasaran operasional didasarkan pada kemampuan bank sentral  untuk  menstabilkan  output  riil  yang  menjadi  isu  sentral  pada stabilization kebijakan, diperluas dengan tujuan price stability.
4. Dengan  mempertimbangkan  adanya  saling  terkaitnya  perekonomian Indonesia  dengan  perekonomian  global,  maka  model  Pool  dimodifikasi dengan  memasukkan  keberadaan  variabel  nilai  tukar,  arbritase  pasar barang, dan hubungan paritas suku bunga.
Adapun  model  yang  akan  dibangun  berdasarkan  pengembangan  model Pool mengacu Juhro adalah sebagai berikut; Spesifikasi model i. Hubungan Paritas Suku Bunga ( Interest Rate Parity )
Kondisi paritas suku bunga mengacu pada kondisi tertentu dari arbitrase pasar uang  berdasarkan  hubungan uncovered  interest  parity  (UIP),  yang mencerminkan  kondisi  keseimbangan  proses  arbitrase antara  pemegang  surat berharga  domestik  dan  luar  negeri.  Dalam  kaitan  ini,  setiap  perbedaan  suku bunga  di  antara  negara-negara  terkait  (R  dan * R )  akan  di- offset  oleh ekspektasi  perubahan  nilai  tukar  (E).  Namun,  adanya  biaya  transaksi,  premi risiko,  dan  pengaruh  spekulatif  menyebabkan  pada  hubungan uncovered interest parity dalam jangka pendek. Dengan demikian, kondisi arbitrase pasar uang dijabarkan melalui interet rate parity, yang memformulasikan sebagai:
Ln (1 + R t ) = ln ((1 + R* t ) + (  Δe,t+1 ) + (  uip,t+1 ) + (  e e,t+1 ) (1)
ii. IS (Investasi-Saving) Kurva IS dengan adanya spending shock dikembangkan dari model (Fair, 1988) dimodifikasi memasukkan kreditgap (Warjiyo, 2017):
y t = b o + b 1 t – b 2 r t – b 3 e t – b 4 p t + b 5 cr t + u t (2)
di  mana r t adalah  suku  bunga  riil,  e t adalah  nilai  tukar,  p t adalah  harga domestik, cr adalah kreditgap dan u t adalah spending shock disisi kiri persamaan adalah menggambarkan besarnya output yang dipengaruhi oleh keberadaan suku bunga domestik, nilai tukar dan harga domestik. Tanda
dari parameter b 2 yang negatif mengandung arti bahwa hubungan suku bunga domestik dengan output adalah berlawan, artinya untuk meningkatkan kegiatan ekonomi  dengan  pertumbuhan  output  diperlukan  penurunan  suku  bunga domestik  yang  dalam  hal  ini  penurunan  suku  bunga  akan  menurunkan  biaya produksi  di  sektor  riil  sehingga  kegiatan  ekonomi  akan  naik  sehingga  output juga  akan mengalami peningkatan. Demikian  pula  untuk  parameter  b 3 dan  b 4 yang  memiliki  tanda  negative,  yang  berarti  bahwa  apresiasi  nilai  tukar  dan deflasi akan berdampak pada meningkatnya kegiatan ekonomi sehingga output akan  meningkat.  Parameter  b 5 positif  yang  berarti  perbaikan  ketidakstabilan makro-financial  berdampak  pada  meningkatnya  kegiatan  ekonomi  melalui peningkatan penyaluran kredit sehingga output akan meningkat.
iii. Hubungan Keseimbangan Pasar Uang ( Money  Market Equilibrium )
Hubungan  keseimbangan  dalam  persamaan  tersebut  pada  dasarnya  selaras dengan perilaku keseimbangan real money balanced dalam Kurva LM pada versi umumnya, yaitu:
Ln M t – ln p t =  +  1 ln y t +  2 ln R t +  t (3)
di mana  1 > 0,  2 < 0.
iv. Hubungan  Keseimbangan  Arbitrasi  Pasar  Barang  ( Purchasing Power Parity ) Konsep  PPP relationship  didasarkan  pada  keberadaan  arbitrase  pasar  barang, dan  mengangkap  ide  dasar  bahwa  harga  sekumpulan  barang-barang  akan sama  di  negara  yang  berlainan  apabila  di  ukur  dengan  menggunakan  mata uang  yang  dipakai  secara  umum  ( common  currency).  Disparitas  informasi, biaya  transportasi,  dan  pengaruh  restriksi  perdagangan  dapat  menyebabkan deviasi  perilaku  PPP  dalam  jangka  pendek.  Namun,  apabila  besar  pengaruh tersebut  konstan  sepanjang  waktu,  maka  harga-harga  sekumpulan  barang dalam common currency di negara yang berlainan akan meningkat secara one- for-one  dalam  jangka  panjang.  Kondisi  tersebut  terungkap  oleh  relative  PPP, yang secara umum diekspresikan sebagai berikut:
1 , * 1 1 1 exp(      t ppp t t t P E
P  ) (4a) dimana  P, * P ,  dan  E  masing-masing  adalah  tingkat  harga  domestik,  tingkat harga luar negeri (internasional), dan nilai tukar. Log-linierisasi kondisi tersebut adalah: Ln(P t+1 ) =ln(E t+1 ) + ln( * 1  t P ) +  ppp,t+1 (4b)
Pengaruh kebijakan moneter : Uang Beredar vs Suku Bunga Analisa kebijakan moneter dengan sasaran operasional uang beredar dan suku bunga terhadap besarnya tingkat harga dan output yang didasarkan pada model Pool dasar terhadap terjadinya shock pada IS curve, sebagai berikut;
Jika spending  shock  dalam  agregate  demand  dominan  dalam  ekonomi, sasaran  operasional  uang  beredar  lebih  superior  daripada sasaran  operasional suku  bunga,  karena  memberikan variability  dalam  output  riil  dan  juga  harga yang lebih rendah.
Pengaruh Kebijakan Moneter : Uang Beredar vs Suku Bunga Jika money  demand  shock  dalam  agregate  demand  dominan  dalam ekonomi,  sasaran  operasional  suku  bunga  lebih  superior  daripada  sasaran operasional  uang  beredar,  hal  ini  menunjukkan money  demand  yang  stabil merupakan prasyarat bagi monetary targeting.
Analisa kebijakan moneter dengan sasaran operasional uang beredar dan suku bunga terhadap besarnya tingkat harga dan output yang didasarkan pada model Pool dasar terhadap terjadinya shock pada LM curve, sebagai berikut;
LM(M 1 /P 1 ) r B ! LM 0 (M*/P 0 ) IS 1 IS 0 Y LM 1 (M*/P 1 )
LM 2 (M*/P 2 ) IS 2 P AD 1 AD 0 C Y AD 2 A P 2 P 0 P 1 Y f Y f Y 1 Y 2 AS 0 B ! A C r B ! LM 0 (M 0 /P 0 ) IS 1 IS 0 Y LM(M 2 /P 2 ) IS 2 P AD 1 AD 0 C Y AD 2 A P 2 P 0 P 1 Y f Y f Y 1 Y 2 AS 0 B ! A C r * I. Monetary Targeting
II. Interest Rate Targeting

## Kerangka Pemikiran
Didalam  meneliti  bagaimana  dampak  krisis  keuangan  global  terhadap stabilisasi harga dan output melalui respon kebijakan moneter makroprudensial sederhana (bauran kebijakan) desain Policy rule yang digunakan SCR.
Arbritasi pasar barang (PPP) Pasar Uang (LM) Core Model Pasar Barang (IS) External sector  (IRP) Kredit gap F-ITF State Contingent Rule Respon kebijakan moneter : BI Rate Makroprudensial : Kreditgap Instrument : BI Rate dan Kreditgap Macroeconomic Model Kebijakan Moneter: Harga dan Output
r LM 0 (M*/P 0 ) IS 0 Y LM 2 (M*/P 2 )
LM 1 (M*/P 1 ) P AD 1 AD 0 Y AD 2 P 2 P 0 P 1 Y f Y f Y 1 Y 2 AS 0 r LM 0 (M 0 /P 0 ) IS 0 Y LM(M 2 /P 2 )
LM(M 1 /P 1 ) P AD 0 Y P 0 Y f Y f AS 0 r * I. Monetary Targeting II. Interest Rate Targeting

## Gambar 2
Pembentukan Model Makroekonomi Persamaan Struktural Pelaku Ekonomi METODE PENELITIAN
Spesifikasi Model Berdasarkan  gambar  2  pembentukan  “ core  model”  persamaan mengakomodir  variabel trend  ditujukan  untuk  mengantisipasi  (kemungkinan) adanya kecenderungan perilaku jangka panjang keterkaitan variabel yang tidak dapat dijelaskan oleh model. Secara metodologis, validitas dari langkah tersebut umumnya diukur melalui signifikansi parameter dan/atau pengujian identifikasi ( over  or  under  identified)  sistem  permodelan  (Arifin,  2006).  Adapun  model adalah:
p t – p USA t - e t =  a 10 + a 11 t + ξ 1,PPP (eq 1.) y t =  a 20 + a 21 t -  22 r t -  23 nt t -  24 p t +  25 cr t + ξ 2,IS (eq 2.) m t – p t = a 30 + a 31 t -  32 r t +  33 y t + ξ 3,LM (eq 3.)
r t – r USA t = a 40 + ξ 4,IRP (eq 4.) dari  bangun model  di  atas,  vektor error  term  (reduced  form)  dapat  dituliskan sebagai: ξ 1,PPP = p t – p USA t - e t - a 10 - a 11 t (eq 1.a) ξ 2,IS = y t +  22 r t +  23 nt t +  24 p t -  25 cr t - a 20 - a 21 t (eq 2.a) ξ 3,LM = m t – p t +  32 r t -  33 y t - a 30 - a 31 t (eq 3.a) ξ 4,IRP = r t – r USA t - a 40 (eq 4.a) atau :
ξ t = β ’ z t-1 – (a 0 – a 1 ) – a 1 t, (eq 5)
dimana : z t = (r t, p t, y t, p USA , e t, m t, r USA t, cr t ) r t = BI Rate p t = IHK_2012
y t = PDBriil (ADHK2010)
p USA t = CPI_2012 nt t = rata-rata nilai tukar Rp terhadap US$ m t = uang primer (M0) r USA t = FED cr t = kreditgap kreditgap  sebagai  indikator  variabel  yang  dimasukkan  dalam  model  untuk menggambarkan  respon  bauran  kebijakan  atas  ketidakseimbangan  makro- finansial  dalam  model  makroekonomi  struktural.  Kreditgap  dipengaruhi  oleh kebijakan makroprudensial Loan To Value. (Warjiyo, 2017).
a 0 = (a 10, a 20, a 30, a 40), a 1 = (a 11, a 21, a 31 ) ξ t = (ξ 1PP, ξ 2IS, ξ 3LM, ξ 4IRP ) dan
β ’ = (eq 5’)
0
1 0 -1 0 0 0 0
β 22 β 24 1 0 β 23 0 0 - β 25 β 32 -1 -β 33 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 -1 0
dalam  pemodelan  dinamis  jangka  pendek,  penyimpangan  terhadap  hubungan jangka panjang ξ t , dapat diaproksimasi dengan menggunakan fungsi linier dari sejumlah  ( finite)  perubahan  dari  nilai  masa  lalu  dari  z t-1 .  Dengan  demikian, strategi  permodelan  digunakan  adalah  memperhitungkan  ξ t dalam error correction model :
t s i i t i t t u z b z            1
1  (eq 6)
dimana b adalah vektor 4x1 dari intercept,  adalah matrik 4x4 dari koefisien error  correction  (juga  dikenal  sebagai  the  loading  coefficient  matrix),  {Γ i, i=1,..,s-1} adalah matrik 4x8 dari koefisien jangka pendek,  t adalah vektor 8x1 dari disturbences  yang diasumsikan IID (0,  ), dengan  = (  ij ) adalah matrik positive definite. Dengan menggunakan persamaan (5), didapatkan:
t s i i t i t t u z z t a c z              1 1 1 ' 1 ) (   (eq 7)
dimana c = b +  (a 1 – a 0 ) dan ξ t = β ’ z t-1 adalah error correction term. Dilihat dari konstruksinya, spesifikasi permodelan di atas mengandung prediksi jangka panjang dari teori ekonomi, berbeda dengan pendekatan yang didasarkan pada unrestricted  VAR  mengasumsikan  adanya  sifat  keterkaitan  jangka  panjang secara “tersamar”.

## Data, Variabel, Indikator dan Sumber Data
Semua data time series yang akan digunakan disini bersumber dari BPS (“Central  Statistics  Agency,”  2020),  data  Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan Indonesia  yang  diterbitkan  oleh  Bank  Indonesia  (Monetary  Sector  -  Central Bank of the Republic of Indonesia, 2020), dan International Financial Statistics (International Financial Statistics - At Glance - IMF Data, 2020).
Tabel 1 Variabel, Indikator, Satuan dan Sumber Data No   Variabel Indikator Satuan Sumber 1  Tingkat Bunga Indonesia BI Rate % SEKI BI 2  Tingkat Harga Indonesia IHK quarterly Indeks BPS 3  PDB Riil Indonesia PDB Nominal Milyar Rp.  BPS 4  Tingkat Harga Amerika CPI quarterly Indeks IFS 5  Nilai tukar rupiah Rupiah terhadp Dollar Amerika USD/Rp. IFS 6  Jumlah uang beredar Indonesia Uang primer (M0)  Milyar Rp.  SEKI BI 7  Tingkat Suku Bunga USA FED % IFS 8  Kredit Kredit Milyar Rp.  SEKI BI 9  Krisis keuangan global 2008q4-2009q3

## State Contingent Rule (SCR)
SCR  dianggap  sebagai  strategi  kebijakan  yang  optimal,  yang memungkinkan  bank  sentral  untuk  merespon shock  tanpa  mengorbankan pencapaian tujuan stabilitas harga. “ SCR” merupakan strategi pengidentifikasian shock kebijakan moneter dengan penurunan error correction rule pada model makro SCVAR. Penjelasan “SCR” dijelaskan oleh (King, 1997), yakni Pilihan strategi moneter berkiatan menghitung selisih antara aturan dan diskresi. Strategi optimal melalui SCR memungkinkan fleksibilitas dalam respons kebijakan terhadap  goncangan dengan mempertahankan komitmen yang kuat terhadap stabilitas harga. Komitmen kebijakan yang sepenuhnya optimal tidak hanya  akan  mengarah  pada  nilai  rata-rata  jangka  panjang  yang  optimal  dari variabel  target,  tetapi  juga  pada  respons  optimal  terhadap  gangguan. Penjelasan  lainnya  perumusan  desain  policy  rule  dalam state-contingent  rule yaitu suatu rule  yang merefleksikan perilaku sasaran operasional pada kondisi keseimbangan  jangka  panjang  dan  perilaku  jangka  pendek  dalam  proses penyesuaian jangka panjang (Juhro, 2008).

## SCR dan SCVAR
Pengembangan dan penerapan model makroekonometrik struktural untuk perekonomian Indonesia, yang dilandaskan pada bangun SCVAR, sebagaimana pendekatan yang dikembangkan lebih lanjut oleh Garratt et al. (1999), respon kebijakan  yang  dihasilkan  pada  dasarnya  mencerminkan  respon  optimal  dari suatu  “ SCR”  yang  menggambarkan  respon  kebijakan  berdasarkan  kaidah keoptimalan.
Berdasarkan  bangun  model  hipotesis  yang  telah  diuraikan  sebelumnya, maka tahapan analisis yang akan dilakukan mengacu pada gambar Flow Chart Estimasi SCVAR berikut:
Gambar 3
Uji Akar-Akar Unit ADF dan  PP Uji Kointegrasi ; Johansen Weak Exogeneity test Variance Decomposition
SCR:
Respon SBI Generalized Impulse Response - Uji Teori - Uji Statistik - Uji  VEM stability condition check Uji Derajat Integrasi ADF dan PP Lag optimal order VAR Restriksi Kointegrasi SCVAR; JangkaPanjang Jangka Pendek Conditional Model Stasioneritas Struktural break

## Tahap Analisis Data SCVAR desain SCR HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS Hasil tahapan prosedur yang digunakan dalam model SCVAR Unit root test
Pengujian  akar  unit  yang  digunakan  PP.  Hasil  pengujian  akar  unit  data dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Dari  hasil  pengujian  pada  tingkat  signifkansi  95% dan  batas  pengujian  pada  lag  sama  dengan  2,  dapat  diperlihatkan  bahwa dalam bentuk level, pengujian pada umumnya tidak dapat menolak hipotesa nol tentang adanya unit root pada semua variabel (kecuali lkreditgap), yang berarti bahwa  semua variabel (kecuali  lkreditgap)  bersifat non-stasioner  pada  tingkat signifikansi 95%. Sementara itu, dalam bentuk first difference, hasil pengujian menolak hipotesa nol tentang adanya unit root pada semua  variabel sehingga semua variabel bersifat stasioner atau derajat integrasi 1.

## Tabel 2
Hasil Uji Stasioneritas Data Level dan First differences
The Regression include none, an constant or constant and linier trend Periode  2005.q1 – 2019.q4
For the levels: For the differences: Notasi PP-Test (None) PP-Test (Intercept) PP-Test (Trend and Intercept) PP-Test (None) PP-Test (Constant) PP-Test (Constant and Linier Trend) BI Rate -0.762283 -1.652041 -3.045259  -3.92904* -3.80544* -3.7416** LIHK 6.922958 -3.916600* -2.584602  -4.01296* -6.98812* -7.99184* LPDBRiil 5.654842 -2.6561*** -2.470912  -5.88332* -7.79426* -9.26497* LCPI 6.394010 -2.840113 - 3.2127*** -5.13960* -8.13506* -9.24793* LNT 1.113169 -0.681176 -2.135443  -6.20075* -6.22959* -6.19504* LM0 3.995738 -2.466157 -2.728207  -9.75482* -11.9629* -18.6091* FED -1.308505 -1.510113 -1.408340  -5.73898* -5.70089* -5.67146* Lkreditgap -0.280802 -6.385303* -6.26429*  -20.0631* -21.0204* -20.6818*
Keterangan : * stasioner α (1%), ** stasioner α (5%), *** stasioner α (10%) Sumber: data diolah
Pengujian Phillip-Perron Test untuk menghindari masalah dalam pemilihan jumlah  lag  dan  juga  mengadopsi  adanya  perubahan  struktur  data  secara permanent  yang  signifikan  dalam  data  series  seperti  struktual  break,  baik karena adanya internal maupun eksternal shock (Enders, 2014).
Untuk  mengetahui  ada  tidaknya  perubahan  struktural  pasca  krisis keuangan global 2008/09 perlu dilakukan pengujian akar unit dengan structural break ke dalam series diuji dengan menggunakan pendekatan sequential yang terdiri  dari  model  pergeseran trend  dan  mean  dengan  menggunakan  asumsi break date belum diketahui.
Berdasarkan tabel 3 menunjukkan bahwa krisis keuangan global 2008/09 menyebabkan break  dates  sequential  pada  variabel  FED  2008Q1,  LPDBriil 2008Q2 dan BI 2009Q1 dengan signifikansi pada derajat kepercayaan α =5% hasil uji Bai-Perron Test (Casini & Perron, 2018).
Tabel 3 Uji Bai-Perron multiple structural breaks Model Significant structural break dates Critival value Kesimpulan BI 17.97186* 10.13 2009Q1, 2016Q3 LIHK 37.84139* 11.14 2012Q3, 2014Q4, 2017Q2 LPDBRiil 31.80480* 11.83 2008Q2, 2010Q3, 2014Q2, 2017Q3 LCPI 0.558708 8.58 - LNT 157.6767* 8.58 2013Q3 LM0 26.02595* 11.83 2007Q3, 2010Q4, 2013Q4, 2016Q2 FED 188.2026* 10.13 2008Q1, 2017Q2 Lkreditgap 2.494040 8.58 - Keterangan : * signifikan pada α (5%) ( critical value tabel Bai-Perron)

## Sumber: data diolah

## SCVAR Analysis
1. Penaksiran model jangka pendek dan jangka panjang dilakukan mengikuti tahapan  (1)  pemilihan  panjang lag  model  var,  (2)  uji  kointegrasi,  (3) penaksiran model scvar, (4) uji diagnostik model jangka pendek.
Pemilihan  panjang  lag  dilakukan  dengan  menggunakan Schwarz Information  Criterion  menggunakan  batas  maksimal  lag  yang  dapat diperhitungkan  oleh  sistem  adalah  lima  sesuai  banyaknya  observasi  merujuk pada  literatur  (Gujarati,  2003).  Berdasarkan  uji  pemilihan  panjang  lag  terlihat bahwa  lag  optimal  untuk  model  VAR  terletak pada  order  5,  maka  lag optimal yang dipilih adalah lag 4.
Tabel 4 Pemilihan Order VAR Lag SC: Schwarz information criterion 0 1 2 3 4 5 - 6.363717 -17.16394 -15.48710 -14.50697 -14.10560 -17.49035*
*) Menunjukkan signifikansi pada α =5% Sumber: data diolah
Pemilihan  jumlah  keterkaitan  kointegrasi  dalam  sistem  permodelan  VAR menggunakan  kriteria trace  statistics  pendekatan  Johansen  reduced  rank  test (Harris  &  Sollis,  2005).  Berdasarkan  perbandingan  beberapa  model  dengan menggunakan  lag  ( order)  VAR  (1)  dapat  disimpulkan  hasil  pengujian kointegrasi LR test Trace statistic adalah model 4 dimana diasumsikan adanya intersep  dan  trend  dalam  keterkaitan  jangka  panjang  dan  adanya  trend  linier dalam data level dan memiliki jumlah keterkaitan kointegrasi dalam sistem VAR adalah empat yang signifikan pada derajat kepercayaan α =5%.
Tabel 5 Uji Rank Kointegrasi dan Komponen Deterministik LR Test Null  Alternatif Model 2 Model 3 Model 4 Trace Statistic 𝑟 = 0 𝑟 ≤ 1 𝑟 ≤ 2 𝑟 ≤ 3 𝑟 ≤ 4 𝑟 = 1 𝑟 = 2 𝑟 = 3 𝑟 = 4 𝑟 = 5 236.9055* 161.2738* 116.5351* 78.42493* 50.54010 200.4038* 152.8243* 111.7612* 74.23613* 46.66534 233.1872* 176.2743* 130.8892* 90.58136* 62.92892
Keterangan : * menolak hipotesis nol pada α (5%) Sumber: data diolah
Penaksiran model SCVAR dilakukan melalui model VECM dengan restriksi berdasarkan  apriori  teori.  Karena  jumlah  restriksi 𝑘 > 𝑟 − 1 ,  maka  pengujian restriksi  adalah  indentifikasi  yang  berlebih  dengan  restriksi  jangka  panjang dalam bentuk matrik ( lihat matrik β ’ pada eq 3.5’ ).

## Tabel 6
Hasil Uji Restriksi Koefisien Jangka Panjang (β ’ )
Chi-square(14) =  23.17565, Probability = 0.010116 Koefisien jangka panjang (β ’ ) BI(-1) LIHK(-1) LPDBRIIL(-1) LCPI(-1) LNT(-1) LM0(-1) FED(-1) LKREDITG AP(-1) @TREND (05Q1) C IRP 1 0 0 0 0 0 -1 0 -0.015 -5.282 0.021 [-0.705] PPP 0 1 0 -1 -1 0 0 0 0.006 9.060 -0.001 [ 5.364] IS 0.036 5.044 1.000 0.000 -3.234 0.000 0.000 -0.022 -0.030 -2.268 0.006 0.268 0.007 0.006 0.005 [6.479] [18.830] [-48.047] [-3.649] [-5.788] LM 0.036 -1.000 1.029 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 -0.031 -18.061 0.010 0.247 0.004 [3.789] [4.160] [-8.144] Koefisien penyesuaian (α) D(BI) D(LIHK) D(LPDBRIIL) D(LCPI) D(LRER) D(LM0) D(FED) D(LKREDI TGAP) IRP -0.041 0.002 0.008 0.001 -0.017 0.059 0.160 -0.278 -0.108 -0.002 -0.004 -0.001 -0.009 -0.010 -0.065 -0.306
[-0.381] [ 0.951] [ 2.089] [ 2.348] [-1.915] [ 5.990] [ 2.467] [-0.909] PPP 8.702 0.489 0.224 0.315 -0.327 3.796 9.117 -48.416 -9.304 -0.202 -0.322 -0.055 -0.754 -0.850 -5.592 -26.403 [ 0.935] [ 2.421] [ 0.697] [ 5.726] [-0.433] [ 4.465] [ 1.630] [-1.834] IS -2.376 -0.159 -0.064 -0.091 0.131 -0.999 -2.183 14.881 -2.740 -0.060 -0.095 -0.016 -0.222 -0.250 -1.647 -7.775 [-0.867] [-2.676] [-0.679] [-5.597] [ 0.589] [-3.991] [-1.326] [ 1.914] LM 0.837 0.112 -0.124 0.019 0.205 -0.008 0.075 -6.476 -1.821 -0.040 -0.063 -0.011 -0.148 -0.166 -1.095 -5.168 [ 0.460] [ 2.832] [-1.961] [ 1.810] [ 1.387] [-0.046] [ 0.069] [-1.253]
Keterangan: angka dalam [..] nilai t-stat
Berdasarkan  hasil  estimasi  jangka  panjang  yang  diperoleh  nilai  LR  test terestriksi  rank  =  4 diperoleh 𝜒 (10) =  23,17565  yang  menunjukkan  bahwa hipotesis  nol  ditolak  pada  α  =1%  dengan  adanya  keberadaan  restriksi tambahan, sehingga dapat dikatakan adanya restriksi tambahan valid.
Sebagai prosedur terakhir dalam proses penaksiran model jangka pendek dan  jangka  panjang  adalah  uji  diagnostik model  jangka  pendek  yang  meliputi (1)  uji  serial  korelasi,  (2)  uji  normalitas,  (3)  uji  heteroskedastisitas  dan,  (4) stabilitas parameter uji recursive residual dan struktur lag inverse AR root.

## Tabel 7 Rangkuman Pengujian Model
Validitas restriksi Uji Diagnostik Multivariat test: Stabilitas Parameter LR test LM-test Normalitas White Heteroskedasticity Uji recursive residual Uji struktur lag inverse AR root Model 23.175 (0.010)* 71,638 (0.239)* 27,960 (0.032)* Positive argument to function expected Outlier tdk signifikan Modulus < 1 Kesimpulan Valid No serial korelasi Distribusi Normal Tdk dpt dismpulkan Homoskedastisitas Cukup konstan Cukup konstan
Keterangan : menolak hipotesis nol pada * α(1%), ** α(5%), *** α(10%)
Sumber : data diolah
Pengujian  diagnostik  model  jangka  pendek  dilakukan  dengan LM  test, normalitas jarque-bera dan white heteroscedasticity serta uji recursive residual dan  struktur lag  inverse  AR  root  disimpulkan  bahwa  model  telah  lolos  dari adanya  serial  korelasi,  lolos  permasalahan  normalitas  dan  permasalahan heteroskedastisitas  tidak  dapat  didentifikasi  karena  argumen  positif  atau  non- negatif  untuk  fungsi  yang  diharapkan  serta  model  cukup  memenuhi  kondisi stabilitas parameter.

## 2. Uji Eksogenitas
Pengembangan model VAR dapat dilakukan melalui penambahan variabel dalam  model.  Variabel  yang  dapat  dibentuk  dalam  model  VAR  dapat  berupa variabel  endogen  dan conditioning  variable  yaitu  variabel  eksogen  yang dibentuk  di  luar  sistem.  Validitas  variabel conditioning  ini  bersifat  weakly exogenous  terhadap  parameter  yang  diamati  yaitu  koefisien  jangka  panjang dan koefisien penyesuaian (Patterson, 2000). Eksogenitas muncul pada model
yang  menggabungkan  antara  model  struktural  dan  VAR.  Salahsatu  konsep eksogenitas  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  yaitu weakly  exogeneity merupakan  antar  variabel  mengandung  informasi  penting  sehingga  estimasi menjadi efisien dari suatu parameter (Charemza & Deadman, 1997).
Berdasarkan  persamaan  model  SCVAR  yang  memungkinkan  variabel eksogen  adalah  nilai  tukar  dan  kredit.  Pengujian  konsep weakly  exogeneity yang dilakukan dengan menguji hipotesis restriksi α = 0 untuk kedua variabel tersebut. Hasil uji weakly exogeneity secara individual sebagaimana pada tabel
8.
Tabel 8 Hasil Uji Weakly Exogeneity Secara Individual Variabel restriksi α = 0 LR Statistik LNT Lkreditgap a(5,1)= 0,a(5,2)=0,a(5,3)=0,a(5,4)=0 a(8,1)= 0,a(8,2)=0,a(8,3)=0,a(8,4)=0 11,588* 6,197
Keterangan : menolak hipotesis nol pada * α(1%), ** α(5%), *** α(10%) Sumber: data diolah
Hasil  pengujian  tabel  8  terlihat  bahwa  Lkreditgap  menunjukkan  tidak signifikansi  pada  α  =10%  terhadap  variabel-variabel  endogen  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  Lkreditgap  bersifat exogenous  variable.  Berdasarkan keperluan  model  SCVAR  yang  dibangun  dalam  model  1-4  di  atas  serta pengujian  yang  dilakukan weakly  exogeneity  maka  dapat  diabaikan  terkait hasilnya, hal ini dapat diakomidasi dalam pengembangan model yang lain.

## 3. Model Jangka Panjang dan Jangka Pendek
Berdasarkan  tabel  6  dan  7  &  8  disimpulkan  model  sudah  memenuhi semua  prasyarat.  Penaksiran  model Structural  cointegrating  VAR  dengan mengkondisikan  seperti  diatas  diperoleh  model Long-Run  Equilibrium Relationships diformulasikan sebagai berikut:
(i) Purchasing Power Parity (PPP):
LIHK t – LCPI t – LNT t = - 9,060 - 0.006*Trend + ξ 1,ppp [5,364]*
(ii) Investasi-Saving (IS):
LPDBriil t = 2,268 + 0,030*Trend – 0,036*BI-rate t + 3,233*LNT t – 5,043*LIHK t + 0,021*Lkreditgap + ξ 2,IS [5,787]*         [-6,479]*           [48,047]*       [-18,829]*        [5,787]*
(iii) Money Market Equilibrium (MME):
LM0 t – LIHK t = 18,061 + 0,031*Trend - 0.036*BI-rate t – 1,028*LPDBriil t + ξ 3,LM
[8,143]*          [-3,789]*           [4,160]*
(iv) Interest Rate Parity (IRP):
BI-rate t – FED t = 5,360 + 0,012*Trend + ξ 4,IRP [0,643]
Model jangka pendek ditunjukkan dalam VECM, dimana: (i) Good of fit (koefisien determinasi, R 2 ) yang cukup tinggi untuk konsteks regresi antar variabel dalam bentuk first difference. R 2 persamaan LCPI merupakan  yang  tertinggi  (0,947)  sementara  LIHK  merupakan  yang terendah (0,538).
(ii) Signifikansi parameter ECM, menunjukkan danya respons (penyesuaian) dinamis  perkembangan  jangka  pendek  terhadap  kondisi  keseimbangan jangka panjang dalam sistem.
Tabel 9 Hasil Penaksiran Model Kondisional ( VECM) Var Terikat R 2 ECM Terms Keterangan Perilaku Penyesuaian (α) D(BI) 0,674 IRP (-) BI-Rate tidak merespon signifikan atas perkembangan ke empat sektor namun keberadaan krisis keuangan global 2008 berpengaruh negatif signifikan. PPP (+) IS (-) MME (+) D08 (-)*** D(LIHK) 0,538 IRP (+) IHK merespon negatif signifikan perkembangan sektor real dan merespon positif signifikan perkambangan sektor keuangan dan arbritase pasar barang/ Purchasing Power Parity PPP (+)* IS (-)* MME (+)* D08 (-) D(LPDBriil) 0,854 IRP (+)** PDBriil merespon signifikan positif perkembangan sektor eksternal dan merespon negatif perkembangan sektor keuangan. PPP (+) IS (-) MME (-)** D08 (-) D(LCPI) 0,947 IRP (+)* Harga luar negeri melakukan respon penyesuaian dinamis perkembangan jangka pendek terhadap keseimbangan jangka panjang atas perkembangan yang terjadi di keempat sektor serta krisis keuangan global PPP (+)* IS (-)* MME (+)** D08 (-)*** D(LNT) 0,725 IRP (-)** Nilai tukar  hanya merespon atas perkembangan yang terjadi sektor eksternal PPP (-) IS (+) MME (+) D08 (+) D(LM0) 0,899 IRP (+)* Uang primer merespon positif signifikan perkembangan sektor eksternal/ Interest Rate Parity dan arbritase pasar barang/Purchasing Power Parity serta merespon negatif signifikan perkembangan sektor riil. PPP (+)* IS (-)* MME (-) D08 (+) D(FED) 0,809 IRP (+)* Suku bunga luar negeri hanya melakukan respon penyesuaian dinamis perkembangan jangka pendek terhadap keseimbangan jangka panjang atas perkembangan yang terjadi di sektor eksternal dan arbritase pasar barang/ Purchasing Power Parity serta krisis keuangan global 2008.
PPP (+)** * IS (-) MME (+) D08 (-)* D(Lkreditgap) 0.679 IRP (-) Lkreditgap hanya merespon signifikan atas perkembangan arbritase
PPP (-)***  pasar barang/ Purchasing Power Parity dan perkembangan sektor riil IS (+)** * MME (-) D08 (+)
Keterangan  : Tanda  dalam  kurung  (…)  menunjukkan  arah  pengaruh  ECM terms  pada  masing-masing  persamaan  VECM.    Tanda  *  menunjukkan signifikansi  pada  α  =1%,**  menunjukkan  signifikansi  pada  α  =5%,  *** menunjukkan signifikansi pada α =10% Sumber : data diolah
4. Penaksiran Generalized Impulse Response dan Pola Hubungan Inflasi dan Output
Pengaruh adanya shock terhadap variabel-variabel endogen yang terdapat dalam  model  serta  keterkaitan  dinamis  antar  variabel  dalam  model  mengacu pada  kondisi  umum ( generalized)  yang  didasarkan hasil  estimasi  model VECM dengan variabel eksogen dumi krisis 2008.
-.008 -.004 .000 .004 .008 .012 .016 .020 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 BI LKREDITGAP_1 Response of LIHK to Generalized One S.D. Innovations -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 BI LKREDITGAP_1 Response of LPDB1 to Generalized One S.D. Innovations Gambar 4
Grafik Generalized IRF pengaruh suku bunga BI dan Lkreditgap terhadap perkembangan Output (LPDBriil) dan Harga (LIHK)
Dari  plot impulse  respon  yang  disampaikan  pada  gambar  4  dapat  ditarik kesimpulan utama, yaitu:
(i) Pengaruh  adanya shock  yang  bersumber  dari  suku  bunga  BI  Rate berdampak  positif  terhadap  inflasi  (IHK)  dengan  tren  menurun sedangkan Lkreditgap berpengaruh positif dengan tren meningkat.
(ii) Shock  yang  bersumber  dari  suku  bunga  BI  Rate  berpengaruh  negatif terhadap  LPDBriil  sedangkan  Lkreditgap  berpengaruh  positif  dengan tren meningkat.
Perilaku yang sama antara pengaruh policy variables (suku bunga BI) dan Lkreditgap pada indikator sasaran akhir kebijakan (harga) relatif sesuai teori.
5. Penaksiran Varian Decomposition dan Pola Hubungan Inflasi dan Output Peran relatif dari BI-rate dan lkreditgap terhadap harga dan output melalui fraksi error  harga  dan  output  terkait  waktu  dan  konstribusi  besarannya  dapat dilihat  melalui  VD.  Dari  tabel  10  dapat  dilihat  pada  periode  awal  Inflasi dipengaruhi  oleh  shock  BI  Rate  mencapai  30%,  peran  kebijakan  moneter  BI- rate  dalam  mempengaruhi  perubahan  harga  di  Indonesia  jauh  lebih  besar dibandingkan  Lkreditgap.  Berdasarkan variance  decomposition  di  atas  peran suku bunga terhadap harga mencapai 5,795% dalam pembentukan harga lebih kecil dibandingkan dengan Lkreditgap yang mencapai 7,26% dalam waktu 2,5 tahun (10 kuartal).
Tabel 10 Variance Decomposition of Inflasi Variance Decomposition of IHK: Period S.E. BI LIHK  LPDBRIIL  LCPI  LRER  LM0  FED  LKREDITGAP 1 0,435 30,331 69,669 0,000 0,000  0,000  0,000  0,000 0,000 2 0,689 28,329  61,658 0,057 1,591  0,486  0,061  3,605 4,212 3 0,906 25,813  60,815 0,082 1,850  1,141  0,081  6,239 3,979 4 1,065 21,889  56,144 0,229 2,288  0,814  0,494  11,909 6,234 5 1,174 18,263  57,045 0,360 1,790  1,192  1,895  13,592 5,864 6 1,254 15,452  54,856 0,279 1,679  1,384  2,116  17,432 6,802 7 1,324 11,850  54,556 0,206 1,525  2,596  1,818  21,083 6,365 8 1,381 9,170  54,532 0,187 1,303  2,985  2,120  22,865 6,839 9 1,433 7,169  53,890 0,289 1,141  3,071  2,522  24,632 7,285 10 1,466 5,795 53,500 0,348 0,947  3,377  2,653  26,163 7,216
Cholesky Ordering: BI LIHK LPDBRIIL LCPI LRER LM0 FED LKREDITGAP
Berdasarkan  tabel  11  menunjukkan  peran  suku  bunga  yang  mencapai 16,059% dalam menentukan output lebih besar dibandingkan peran lkreditgap sebesar 1,977%.
Tabel 11 Variance Decomposition of Output Variance Decomposition of PDBRiil: Period  S.E. BI LIHK  LPDBRIIL  LCPI  LNT  LM0  FED  LKREDITGAP 1 0,435  0,022  5,940 94,039 0,000  0,000  0,000  0,000 0,000 2 0,689  0,045  4,991 74,866 2,012  9,572  0,211  8,183 0,119 3 0,906  2,046  9,831 52,781 1,551  10,235  1,730  20,848 0,979 4 1,065  1,708  19,922 34,117 1,159  10,854  2,453  28,683 1,104 5 1,174  2,507  19,659 31,902 1,107  11,423  2,086  30,008 1,308 6 1,254  6,258  17,426 27,398 1,030  11,032  2,064  32,601 2,191 7 1,324  9,906  17,171 22,684 1,387  10,116  2,043  34,051 2,641 8 1,381  11,198  17,055 18,972 1,255  10,068  3,247  35,956 2,250 9 1,433  13,586  15,173 18,383 1,087  12,414  2,786  34,670 1,900
10 1,466 16,059 13,669 17,783 1,005  13,973  3,174  32,360 1,977

## Cholesky Ordering: BI LIHK LPDBRIIL LCPI LNT LM0 FED LKREDITGAP
Pembahasan
Krisis  keuangan  yang  melanda  Amerika  pada  tahun  2007,  pada  bulan september 2008 telah menjadi krisis global termasuk perekonomian Indonesia. Menurunnya  likuiditas  global  berdampak  pada  kebijakan  moneter  yang  harus merespon  dengan  meningkatkan  suku  bunga  untuk  memperkuat  likuiditas sektor  perbankan  serta  menjaga  sektor  kredit  agar  tetap  tumbuh.  Bauran kebijakan  Bank  Indonesia  yang  dilakukan  melalui  kebijakan  moneter  dan makroprudensial  yang  akomodatif  untuk  tidak  hanya  untuk  mendorong pertumbuhan ekonomi namun juga harus mampu menjaga stabilisasi harga dan output.  Dampak  krisis  keuangan  global  terhadap  stabilisasi  harga  dan  output tersebut  harus  direspon  oleh  kebijakan  moneter  yang  optimal  dalam  rangka bauran  kebijakan  bank  Indonesia  melalui  sasaran  operasional  suku  bunga kebijakan  moneter  dan  instrumen  makroprudensial  berupa  lkreditgap menggunakan model SCVAR desain SCR.
Pengaruh  adanya shock  variabel  BI-rate  sebagai  instrumen  kebijakan moneter  dan  Lkreditgap  proksi  kebijakan  makroprudensial  dalam  keterkaitan dinamis  dengan  variabel  LPDBriil  (pertumbuhan  ekonomi)  dan  LIHK  (inflasi) mengacu  pada  kondisi  umum.  Keterkaitan  bauran  kebijakan  (kombinasi kebijakan moneter dan kebijakan makroprudensial) terhadap inflasi dan output riil berdasarkan hasil estimasi model VECM dengan memasukkan variabel dumi krisis  2008  dalam  model  jangka  pendek  sebagai  variabel  eksogen  diperoleh hasil bahwa:
1. Perkembangan Variabel Penelitian dan Krisis Keuangan Global Tahun 2008 Keberadaan  dumi  krisis  2008  dalam  model  SCVAR  masih  menghasilkan model  yang  valid  dengan  dampak  signifikan  negatif  terhadap  tingkat  suku bunga domestik (BI Rate), dampak negatif signifikan terhadap harga luar negeri (LCPI USA), dan dampak negatif signifikan terhadap uang beredar dalam negeri (LM0).  Hasil  yang  menunjukkan  signifikan  negatif  dari  BI  Rate  dan  LM0 mengindikasikan  bahwa  kedua  sasaran  operasional  kebijakan  moneter  hanya direspon dalam jangka pendek atas adanya krisis keuangan global. Pada kuartal 3  tahun  2008  Bank  Indonesia  merespon  krisis  keuangan  global  dengan menaikkan  suku  bunga  menjadi  9,25%  naik  0,75  basis  poin  yang  bertahan hanya sampai kuartal 4 tahun 2008 kemudian terus turun sampai 2013 kuartal 3. Gambaran perkembangan variabel sasaran akhir (inflasi, output) dan variabel kebijakan  moneter  (BI  Rate)  dan  makroprudensial  (Lkreditgap)  dapat  dilihat pada grafik 5.a.
-5.0 -2.5 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 DLKREDITGAP BI LPE INFLASI % -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 LPE INFLASI %
T 5.a Grafik Perkembangan Sasaran Akhir Dan Instrumen Kebijakan 5.b Grafik Perkembangan Fluktuasi Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi Gambar 5 Grafik Perkembangan Variabel dalam Negeri
Gambar  grafik  5.a  menunjukkan  bahwa  terdapat  pergerakan  dengan  pola yang  sama  antara  pertumbuhan  kreditgap,  inflasi  dan  pertumbuhan  ekonomi. Tingkat  suku  bunga  BI  Rate  merespon  krisis  keuangan  global  dalam  waktu cukup lama yaitu 6 bulan dengan tetap menjaga kenaikannya yang ditunjukkan pada gambar di atas bahwa BI Rate pada periode 2008q3-2009q4 pada posisi 9,25%.  Pergerakan  pola  yang  sama  antara  inflasi  dan  pertumbuhan  ekonomi menunjukkan adanya saling keterkaitan ditunjukkan dalam grafik 5.b.
Krisis  keuangan  global  yang  teridentifikasi  dalam  model  yaitu  periode 2008q4-2009q3  atau  berjalan  selama  satu  tahun,  menunjukkan  bahwa  pada awal krisis 2008q4 pertumbuhan ekonomi negatif 3,5% (turun mencapai 195%) dengan  inflasi  0,53%  (turun  mencapai  81%)  dari  posisi  2008q3  dengan  pola yang  sama  sampai  dengan  2009q4.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  negatif  yang  sangat  besar  hanya  memberikan  tekanan inflasi  yang  rendah  disebabkan  krisis  yang  terjadi  tidak  banyak  menyebabkan sektor riil terdampak menurunnya daya beli masyarakat.
Perkembangan  variabel  makroekonomi  luar  negeri  selama  periode penelitian  khususnya  pada  saat  krisis  keuangan  global  2008  menunjukkan bahwa  pada  tahun  2008q4  FED  merespon  dengan  menurunkan  suku  bunga menjadi 0,125% (turun mencapai 94%) dengan inflasi mencapai negatif 2,87% (turun  mencapai  348%)  dibandingkan  2008q3.  Penurunan  FED  diharapkan dapat  memperbaiki  likuiditas  melalui  peningkatan  jumlah  uang  beredar sehingga  diharapkan mampu  mendorong  perbaikan  ekonomi  melalui  kenaikan permintaan aggregat. Pada periode ini terlihat negatif inflasi (disinflasi) apabila terjadi  dalam  waktu  yang  lama  akan  menyebabkan  terjadinya  deflationary spriral.  Kondisi  inflasi  negatif  menunjukkan  terjadinya  penurunan  permintaan aggregate akibat daya beli masyarakat turun (Kompasiana.com, 2020).
2. Stabilisasi harga dan output pengaruh shock BI Rate dan Lkreditgap serta krisis 2008
Berdasarkan hasil IRF bahwa perilaku yang sama antara pengaruh BI Rate dan  Lkreditgap  atas  shock  yang  terjadi,  yaitu shock  BI  Rate  dampaknya terhadap  inflasi  positif  sampai  dengan  2,5  tahun  kemudian  fluktuatif  yaitu merespon  positif  dan  negatif  (naik-turun)  dari  kuartal  10  sampai  kuartal  60 sedangkan  shock  Lkreditgap  permanen  positif.  Sesuai  teori  dampak  BI  Rate seharusnya  negatif,  artinya  pada  saat  terjadi  penurunan  suku  bunga  akan banyak orang meminjam uang (kenaikan kredit) akibatnya konsumsi bertambah karena uang beredar meningkat, ekonomi tumbuh selanjutnya inflasi naik dan sebaliknya. Sedangkan dampak BI Rate positif terhadap inflasi dapat dijelaskan bahwa penurunan suku bunga BI Rate tidak langsung dapat direspon oleh suku bunga pinjaman sehingga tidak dapat mendorong pinjaman tumbuh akibatnya konsumsi  tidak  dapat  naik  yang  akibatnya  ekonomi  tidak  tumbuh  yang  pada akhirnya  mengakibatkan  terjadi  deflasi  (inflasi  turun).  Pengaruh shock Lkreditgap  terhadap  inflasi  positif  menunjukkan  bahwa  perbaikan  atas ketidakseimbangan makro-finansial mendorong likuiditas meningkat meningkatnya  kredit  yang  tersalurkan  sehingga  meningkatkan  jumlah  uang beredar  akibatnya  inflasi  meningkat  sesuai  penjelasan  teori  kuantitas  uang bahwa inflasi adalah fenomena moneter.
Pengaruh  adanya shock  yang  bersumber  dari  tingkat  suku  bunga  BI-rate setiap  kenaikan  satu standard  error  menyebabkan  kenaikan  harga  sebesar 0,0052%  pada  kuartal  awal  dengan  tren  menurun  hingga  hanya  mencapai 0,0001% sampai dengan kuartal sepuluh. Keadaan yang sama untuk pengaruh shock  yang  bersumber  dari  Lkreditgap  memberikan  efek  permanen  kenaikan harga  dengan  tren  meningkat  dari  0,0026%  pada  kuartal  kedua  hingga mencapai 0,0047% pada waktu 2,5 tahun (kuartal 10). Pengaruh adanya shock yang  bersumber  dari  tingkat  suku  bunga  BI-rate  memberikan  efek  permanen penurunan  output  selama  periode  kuartal  awal  sampai  dengan  kuartal  ke sepuluh.  Kenaikan  satu standard  error  dari  tingkat  suku  bunga  BI-rate  akan menyebabkan  menurunkan  output  riil  sebesar  -0.002%  pada  kuartal  pertama hingga -0,01% pada kuartal sepuluh. Pola berbeda pengaruh shock Lkreditgap yaitu  menyebabkan  kenaikan  output  riil.  Pengaruh shock  Lkreditgap meningkatkan  output  riil  dimulai  dari  kuartal  ke  tiga  sebesar  0,002%  sampai kuartal ke sepuluh mencapai 0,003%.
Berdasarkan hasil VD bahwa suku bunga BI Rate menunjukkan peran lebih superior dibandingkan Lkreditgap baik konstribusi dan kecepatan waktu dalam mempengaruhi  sasaran  akhir  (output  dan  harga).  Konstribusi  BI  Rate  dalam membentuk inflasi pada kuartal pertama mencapai 30%, artinya apabila terjadi shock  BI  Rate  maka  langsung  akan  berdampak  pada  pembentukan  inflasi mencapai  30%  dari  komponen  pembentuk  inflasi.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  stabilitas  harga  sangat  tergantung  atas  kebijakan  moneter  melalui  BI Rate  berbeda  perannya  dalam  mempengaruhi  stabilitas  output  dibutuhkan waktu  2,5  tahun  baru  akan  berdampak  pada  output  riil  dengan  konstribusi hanya 16%.
Cepat  dan  besarnya  dampak  BI  Rate  terhadap  konstribusi  mempengaruhi Inflasi  menunjukkan  bahwa  setiap  perubahan  ( shock)  BI  Rate  akan  cepat direspon oleh kenaikan harga (inflasi) melalui fenomena moneter, bahwa suku bunga  berdampak  pada  sektor  keuangan  melalui  jumlah  uang  beredar  yang langsung  direspon  oleh  inflasi  akibat  perilaku  masyarakat  atas  perilaku konsumsi.  Berbeda  dengan  sktor  riil  (output)  yang  memerlukan  waktu  lebih lama  serta  tidak  mudah  untuk  langsung  direspon  oleh  sisi  penawaran (produksi).
Model  SCVAR  yang  direstriksi  melalui  VECM  didapatkan  model  jangka panjang  dan  jangka  pendek.  Dalam  jangka  panjang  persamaan  (1) menunjukkan  kondisi  PPP,  koefisien  negatif  dari  unsur  tren  menunjukkan bahwa dalam jangka panjang perilaku nilai tukar rupiah cenderung depresiatif terhadap US$. Persamaan (2) menunjukkan pertumbuhan output dalam jangka panjang  mengindikasikan  pertumbuhan  ekonomi  yang  terus  naik. Perkembangan  output  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh  suku  bunga,  nilai tukar  dan  harga  serta  ketidakseimbangan  makro-finansial.  Pengaruh  suku bunga  dan  harga  (inflasi)  negatif  menunjukkan  perilaku  kebijakan  moneter merespon  membaiknya  perkembangan  pertumbuhan  ekonomi  dengan menurunkan  suku  bunga  serta  terjadinya  membaiknya  pertumbuhan  ekonomi dibarengi oleh penurunan harga. Nilai tukar yang memiliki tanda positif artinya depresiasi  rupiah  terhadap  dolar  amerika  membawa  pertumbuhan  ekonomi yang positif. Lkreditgap memiliki tanda positif signifikan, artinya keadaan sektor keuangan  apabila  semakin  membaik  keberadaan  dari  ketidakseimbangan makro-finansial berdampak nyata terhadap kenaikan output riil. Persamaan (3) perilaku real  money  balance  (M0)  dalam  jangka  panjang  adalah  positif signifikan  tergantung  pada  perkembangan  output  dan  suku  bunga.  Yang terakhir,  persamaan  (4)  menunjukkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  perilaku interest rate differential relative konstan dengan tren yang positif (menaik).
Hasil persamaan sektor riil bahwa depresiasi rupiah terhadap dolar amerika membawa  pertumbuhan  ekonomi  yang  positif  melalui  mendorong  ekspor meningkat  sehingga  net-ekspor  membaik  yang  selanjutnya  meningkatkan output riil. Persamaan sektor keuangan (MME) menunjukkan pengaruh LPDBriil negatif terhadap jumlah uang beredar riil mengindikasikan bahwa peningkatan LPDBriil justru akan menurunkan jumlah uang beredar, artinya bahwa perilaku permintaan uang masyarakat motif transaksi telah mengalami pergeseran tidak lagi  positif  dipengaruhi  oleh  pendapatan.  Kegiatan  transaksi  (konsumsi) masyarakat yang meningkat bukan karena peningkatan pendapatan namun bisa dikarenakan  perilaku  yang  konsumtifnya  masyarakat  disebabkan  mudahnya akses untuk konsumsi seperti fasilitas pinjaman murah dan mudah. Pada model jangka pendek penyesuaian dinamis yang terjadi pada output riil  adalah  merespon  positif  signifikan  perkembangan  sektor  eksternal  dan merespon  negatif  signifikan  sektor  keuangan.  Sedangkan  yang  terjadi  untuk harga  domestik adalah merespon  negatif signifikan  perkembangan  sektor  real dan  merespon  positif  signifikan perkambangan  sektor keuangan dan  arbritase pasar barang.

## KESIMPULAN
Krisis keuangan global tahun 2008 yang berlangsung dalam waktu satu tahun yang  dimasukan  dalam  model  melalui  dumi  08  (2008q4-2009q3)  masih menghasilkan SCVAR yang valid. Dampak krisis untuk perekonomian Indonesia dirasakan  jauh  lebih  besar  efeknya  pada  pertumbuhan  ekonomi  dibandingkan inflasi,  artinya  belum  sampai  pada  menurunkan  daya  beli  masyarakat  yang drastis atau tidak sampai pada terjadinya deflationary spiral.
Stabilisasi harga dan output melalui respon kebijakan optimal “SCR” saat krisis memperlihatkan bahwa kebijakan moneter melalui sasaran operasional BI Rate mempunyai perilaku yang sama terhadap stabilisasi kedua sasaran akhir (harga dan  output)  yaitu  lebih  efektif  pada  periode  yang  lebih  pendek  (2,5  tahun). Sedangkan  untuk  makroprudensial  instrumen  kreditgap  mampu  menstabilkan output  baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang, namun cenderung tidak  stabil  untuk  harga.  Stabilitas  harga  sangat  dipengaruhi  oleh  BI  Rate mengingat konstribusinya membentuk harga 30%. Pengaruh BI Rate terhadap stabilisasi  harga berlangsung dalam waktu  cukup cepat mulai kuartal  pertama sampai  2,5  tahun  berikutnya.  Stabilitas  output  melalui  instrumen makroprudensial kreditgap hanya mampu berkontribusi sangat kecil mengingat output konstribusi terbesarnya berasal dari perilaku output itu sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin, S. (2006). Penentuan respon kebijakan moneter dalam... - Google Scholar. Retrieved February 12, 2020, from https://scholar.google.co.id/scholar?hl=en&as_sdt=0,5&cluster=18059332
136475346095 Bank Indonesia. (2018). Kerangka Kebijakan Moneter - Bank Sentral Republik
Indonesia. Retrieved January 20, 2020, from https://www.bi.go.id/id/moneter/kerangka- kebijakan/Contents/Default.aspx Bank Indonesia and Inflation-Central Bank of Republic of Indonesia. (2020). Bank Indonesia and Inflation. Retrieved February 14, 2020, from https://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/bi-dan- inflasi/Contents/Penetapan.aspx Casini, A., & Perron, P. (2018). Structural Breaks in Time Series. Journal of Time Series Analysis, 34(1), 1–16. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1805.03807 Central Statistics Agency. (2020). Retrieved January 19, 2020, from https://bps.go.id/subject/11/produk-domestik-bruto--lapangan-usaha- .html#subjekViewTab3
Charemza, W. W., & Deadman, D. F. (1997). New Directions In Econometric Practice, Second Edition. Books.
Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series: Supplementary Manual to Accompany, 46, 1–498. https://doi.org/10.1198/tech.2004.s813 Fair, R. C. (1988). Optimal choice of monetary policy instruments in a macroeconometric model. Journal of Monetary Economics, 22(2), 301–315.
https://doi.org/10.1016/0304-3932(88)90024-4 Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics. Retrieved February 12, 2020, from https://scholar.google.co.id/scholar?hl=en&as_sdt=0,5&q=Gujarati,+Damo dar+N.,+(2003),+“Basic+Econometrics”,+the+4th+ed.,+McGraw+Hill,+pp .275-276 Harris, R., & Sollis, R. (2005). Applied time series modelling and forecasting, John Wailey and Sons Ltd. International Financial Statistics - At Glance - IMF Data. (2020). International Financial Statistics - At a Glance - IMF Data. Retrieved January 19, 2020, from https://data.imf.org/?sk=4C514D48-B6BA-49ED-8AB9-52B0C1A0179B Juhro, S. M. (2008). RESPON KEBIJAKAN MONETER YANG OPTIMAL DI INDONESIA: The State-Contingent Rule? Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan, 10(4), 303 – 336. https://doi.org/10.21098/bemp.v10i4.229 King, M. (1997). Changes in UK monetary policy: Rules and discretion in practice. Journal of Monetary Economics, 39(1), 81–97. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(97)00009-3
Kompasiana.com. (2020). Inflasi Negatif dan Ancaman Deflationary Spiral Halaman all - Kompasiana.com. Retrieved February 27, 2020, from https://www.kompasiana.com/arnold.otp/560d1055b09273f50884a04d/infl asi-negatif-dan-ancaman-deflationary-spiral?page=all
M. Zidny Nafi’ Hasbi. (2019). DAMPAK KRISIS KEUANGAN GLOBAL TERHADAP PERBANKAN DI INDONESIA. LISAN AL-HAL: Jurnal Pengembangan Pemikiran Dan Kebudayaan, 13(2), 385–400. https://doi.org/10.35316/lisanalhal.v13i2.602
Mishkin, F. S. (2011). Over the Cliff: From the Subprime to the Global Financial Crisis. Journal of Economic Perspectives, 25(1), 49–70.
https://doi.org/10.1257/jep.25.1.49
Monetary Sector - Central Bank of the Republic of Indonesia. (2020). Sektor Moneter - Bank Sentral Republik Indonesia. Retrieved January 19, 2020,
from
https://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/Contents/Default.asp x
Patterson, K. (2000). An introduction to applied econometrics: a time series approach.
Republik Indonesia. (2004). UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 3 TAHUN 2004 TENTANG PERUBAHAN ATAS UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 23 TAHUN 1999 TENTANG BANK INDONESIA. Retrieved January 20, 2020, from https://www.ojk.go.id/id/kanal/perbankan/regulasi/undang- undang/Pages/undang-undang-nomor-3-tahun-2004-tentang-perubahan- atas-undang-undang-republik-indonesia-nomor-23-tahun-1999-tentang- ba.aspx Warjiyo, P. (2007). STABILITAS SISTEM PERBANKAN DAN KEBIJAKAN MONETER : KETERKAITAN DAN PERKEMBANGANNYA DI INDONESIA. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan, 8(4), 429 – 454–429 – 454. https://doi.org/10.21098/bemp.v8i4.144
Warjiyo, P. (2017). Bauran kebijakan bank sentral: Paradiga Baru dan Penerapannya di Indonesia. Kuliah Umum UGM, (April), 1–34.