PENGARUH INFLASI, HARGA MINYAK MENTAH DAN SUKU BUNGA THE FED TERHADAP SUKU BUNGA BANK INDONESIA
Elisabeth Maria Saru Dua Moong 1 , Sugeng Setyadi 2 , M. Sabeth Abilawa 3
1 Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: elisabethmaria1905@gmail.com
2 Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: sugeng.setyadi@untirta.ac.id
3 Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: abilawa@untirta.ac.id

## ABSTRACT
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh inflasi, harga minyak mentah dan suku bunga the Fed terhadap suku  bunga  Bank  Indonesia.  Penentuan  sampel  berdasarkan  data  time-series  bulanan  periode  2010:01-2016:06. Data dalam penelitian ini didapat dari Bank Indonesia, Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral Indonesia dan Federal  Reserve  Bank  of  St.  Louis.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  Error  Correction  Model  (ECM). Berdasarkan hasil uji simultan (Uji-F) menunjukkan bahwa inflasi, harga minyak mentah dan suku bunga the  Fed secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  suku  bunga  Bank  Indonesia.  Sedangkan  hasil  uji  parsial  (Uji-t) menunjukkan bahwa variabel  inflasi signifikan dan positif terhadap suku bunga Bank Indonesia, sedangkan harga minyak mentah dan suku bunga the Fed berpengaruh signifikan dan negatif terhadap suku bunga Bank Indonesia dalam  jangka  panjang.  Sedangkan  dalam  jangka  pendek suku  bunga  the  Fed  berpengaruh  signifikan  dan negatif terhadap  suku  bunga  Bank  Indonesia,  sedangkan  variabel  inflasi  dan  harga  minyak  mentah  tidak  berpengaruh signifikan terhadap suku bunga Bank Indonesia dalam jangka pendek.
The aim of this research is to prove the influence of inflation, crude oil price and Fed Fund Rate to BI Rate. The data are monthly time series from 2010:01-2016:06. The data are collected from Bank Indonesia, Indonesia Ministry of Energy  and  Mineral  Resources  and  Federal  Reserve  Bank  of  St.  Louis.  Methodology  of  this  research  used  Error Correction Model (ECM). The result show that simultaneous test (F-test) indicating that inflation, crude oil price and Fed Fund Rate  have significant effect on BI Rate simultaneously. Partial test (t-test) indicating that inflation have significant and positive effect on BI Rate, while crude oil price and Fed Fund Rate have significant and negative effect on BI Rate in long term. While in the short term indicating that Fed Fund Rate have significant and negative  effect on BI Rate. Inflation and crude oil price have insignificant effect on BI Rate in the short term.
Kata kunci : Inflasi, Harga Minyak Mentah, Suku Bunga the Fed, Suku Bunga Bank Indonesia, Error Correction Model
Keyword : Inflation, Crude Oil Price, Fed Fund Rate, BI Rate, Error Correction Model

## 1 PENDAHULUAN
Kebijakan  moneter  ( monetary  policy )  bekerja  pada  dua  variabel  ekonomi  utama  yaitu,  jumlah (tingkat penawaran) uang beredar agregat, serta angka atau tingkatan suku bunga (Todaro, 2000 :  693).  Mempertahankan  struktur  suku  bunga  tertentu  menjadi  salah  satu  implementasi  yang
dilakukan  oleh  otoritas  moneter  untuk  menjalankan  kebijakan  moneter  yang  telah  ditentukan (Jhingan, 2013 : 370).
Suku  bunga  merupakan  salah  satu  variabel  yang  paling  banyak  diamati  dalam  perekonomian. Hal  ini  disebabkan  oleh  suku  bunga  memengaruhi  kehidupan  masyarakat  dan  mempunyai konsekuensi  penting  bagi  kesehatan  perekonomian.  Suku  bunga  memengaruhi  keputusan pribadi (memutuskan untuk mengonsumsi atau menabung, membeli rumah atau tidak, menaruh dana  dalam  tabungan  atau  dalam  bentuk  obligasi)  maupun  keputusan  ekonomi usaha  (bisnis) dan rumah tangga (menggunakan  dana  untuk berinvestasi dalam bentuk peralatan  baru  untuk pabrik atau untuk disimpan di bank) (Mishkin, 2010 : 89).
Struktur suku bunga di negara berkembang biasanya amat tinggi. Suku bunga yang tinggi dapat menjadi  hambatan  bagi  pertumbuhan  investasi  swasta  maupun  publik  di  negara  berkembang (Jhingan,  2013  :  372).  Sama  halnya  dengan  suku  bunga  Bank  Indonesia  yang  memegang peranan  penting  dalam  kebijakan  moneter  Indonesia  dan  juga  merupakan  implementasi kebijakan  moneter  Indonesia,  sudah  seharusnya  Bank  Indonesia  sebagai  otoritas  moneter moneter Indonesia mempertahankan kestabilan struktur atau tingkat suku bunga Bank Indonesia.
Suku  bunga  merupakan  salah  satu  variabel  yang  paling  banyak  diamati  dalam  perekonomian. Hal  ini  disebabkan  oleh  suku  bunga  memengaruhi  kehidupan  masyarakat  dan  mempunyai konsekuensi  penting  bagi  kesehatan  perekonomian.  Suku  bunga  memengaruhi  keputusan pribadi (memutuskan untuk mengonsumsi atau menabung, membeli rumah atau tidak, menaruh dana  dalam  tabungan  atau  dalam  bentuk  obligasi)  maupun  keputusan  ekonomi usaha  (bisnis) dan rumah tangga (menggunakan  dana  untuk berinvestasi dalam bentuk peralatan  baru  untuk pabrik  atau  untuk  disimpan  di  bank)  (Mishkin,  2010  :  89).  Struktur  suku  bunga  di  negara berkembang  biasanya  sangat  tinggi.  Suku  bunga  yang  tinggi  dapat  menjadi  hambatan  bagi pertumbuhan investasi swasta maupun publik di negara berkembang (Jhingan, 2013 : 372). Oleh karena  itu  kebijakan  suku  bunga  yang  rendah  penting  untuk  merangsang  investasi  publik. Kebijakan ini dimaksudkan untuk menyediakan pinjaman publik secara murah dan menjaga biaya pelayanan  utang  publik  tetap  rendah,  sehingga  dapat  membantu  membiayai  pembangunan ekonomi.  Namun,  kebijakan  suku  bunga  yang  rendah  dapat  berpengaruh  buruk  terhadap pertumbuhan tabungan dan obligasi (Jhingan, 2013 : 372).
Pergerakan  suku  bunga  Bank  Indonesia  dari  tahun  2011  sampai  tahun  2015  selalu  berada  di bawah 5 persen. Jika dibandingkan dengan suku bunga acuan beberapa negara ASEAN (Bank Nasional Malaysia, Bank of Thailand dan Central Bank of Phillipines) , berada di bawah 5 persen. Perbedaan tingkat suku bunga acuan yang cukup drastis juga terjadi jika dibandingkan dengan suku bunga the Fed ataupun suku bunga European Central Bank . Dari Gambar 1. dapat dilihat bahwa  suku  bunga  Bank  Indonesia  cukup  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  suku  bunga  bank sentral beberapa negara di  ASEAN, dalam hal ini Bank Nasional Malaysia (Malaysia), Bank of Thailand (Thailand),  dan Central  Bank  of  Philippines (Filipina).  Suku  bunga  acuan  Amerika Serikat dan  Eropa justru malah bergerak lebih rendah dibandingkan  4 negara tersebut. Hal ini menandakan  bahwa  bank  sentral  di  negara  maju  sudah  lebih  stabil  kebijakan  moneternya sehingga mampu menekan tingkat suku bunganya hingga hampir selalu di bawah 1 persen pada the  Fed dan  di  bawah  1.5  persen  untuk European  Central  Bank. Sedangkan  untuk  Indonesia belum dapat dikatakan stabil kebijakan moneternya, meskipun secara angka, suku bunga Bank Indonesia dapat dikatakan stabil, jika menimbang dari fluktuatif pergerakannya.
Sumber : Bank Indonesia, 2016 Gambar 1. Suku Bunga Bank Indonesia, Bank Sentral Negara-Negara ASEAN,

## Bank Sentral AS dan Bank Sentral Eropa
Suku  bunga  Bank  Indonesia  ditetapkan  melalui  Rapat  Dewan  Gubernur  atau  yang  biasa disingkat dengan RDG. Pelaksanaan Rapat Dewan Gubernur ini adalah setiap bulan selama dua hari.  RDG  Bulanan  hari  pertama  dilaksanakan  untuk  memperdalam  hasil  asesmen  sektor moneter  termasuk  materi  ekonomi  regional  (perkembangan  ekonomi  dari  berbagai  daerah  di seluruh  Indonesia),  sektor  stabilitas  sistem  keuangan,  sektor  sistem  pembayaran,  dan pengelolaan  uang  rupiah,  serta  mengintegrasikan  opsi-opsi  bauran  kebijakan  yang  akan ditempuh  Bank  Indonesia.  Selanjutnya,  RDG  Bulanan  hari  kedua  dilaksanakan  untuk menetapkan bauran kebijakan Bank Indonesia (Bank Indonesia, 2016). Keputusan suku bunga Bank Indonesia yang telah ditetapkan oleh RDG menimbang dari beberapa hal. Inflasi, kondisi transaksi berjalan, nilai tukar Rupiah, pertumbuhan ekonomi Indonesia, harga komoditas, suku bunga  the  Fed  dan  rasio  GWM  Primer  Rupiah  adalah  beberapa  hal  yang  diperhatikan  dalam penentuan suku bunga Bank Indonesia (Laporan Perekonomian Indonesia 2016). Menurut teori suku  bunga  Fisher,  harga  berpengaruh  terhadap  suku  bunga.  Jika  tingkat  harga  mengalami penurunan maka hal ini akan mendorong suku bunga untuk bergerak turun. Namun lain halnya jika yang terjadi adalah kenaikan harga-harga barang, hal ini akan mendorong suku bunga juga meningkat  apalagi  jika  yang  terjadi  adalah  kenaikan  harga  yang  berkepanjangan  dan  terus menerus maka suku bunga akan terus mengalami kenaikan pula (Fisher, 2005 : 128).
Selain  inflasi  dan  harga,  otoritas  moneter  negara  berkembang  masih  memerhatikan  kebijakan moneter  negara  maju  yang  telah  dianggap  sebagai  acuan  dalam  menentukan  keputusan kebijakan moneternya. Todaro pun menjelaskan hal yang sama, yaitu orientasi bank sentral di negara  berkembang  memberikan  perhatiannya  pada  situasi  moneter  eksternal  (2000  :  694). Dalam hal ini, Bank Indonesia memerhatikan keputusan yang diambil oleh the Fed melaui suku bunganya.  Sehingga  keputusan  suku  bunga  Bank  Indonesia  tergantung  pada  keputusan  suku bunga the Fed. Dari uraian tersebut maka penulis mencoba mengembangkan spesifikasi model untuk  melihat  faktor-faktor  yang  memengaruhi  suku  bunga  Bank  Indonesia.  Sehingga  penulis mengangkat judul usulan penelitian ini dengan judul “Pengaruh Inflasi, Harga Minyak Mentah dan Suku Bunga The Fed Terhadap Suku Bunga Bank Indonesia” .

## 2 METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Error  Correction  Model  (ECM)  untuk  melihat  hubungan jangka  pendek  dan  menggunakan  uji  kointegrasi  untuk  melihat  indikasi  hubungan  jangka panjang. Metode ECM yang digunakan telah melalui uji stasioneritas, uji kointegrasi, uji asumsi klasik,  sehingga  model  yang  digunakan  sudah  layak  untuk  digunakan.  Penelitian  ini  bertujuan menganalisis pengaruh inflasi, harga minyak mentah, dan suku bunga The Fed terhadap suku bunga Bank Indonesia dengan menggunakan data-data yang diolah dalam software E-Views 8 .

## 2.1 Pengujian ECM
Apabila data tidak stasioner pada tingkat level, tetapi stasioner pada tingkat diferensi dan variabel saling  terkointegrasi,  ini  berarti  terdapat  hubungan  atau  keseimbangan  jangka  panjang  antara kedua  variabel  tersebut.  Dalam  jangka  pendek  mungkin  saja  ada  ketidakseimbangan ( disequilibrium ).  Ketidakseimbangan  inilah  yang  sering  kita  temui  dalam  perilaku  ekonomi. Artinya bahwa apa yang diinginkan pelaku ekonomi belum tentu sama dengan apa yang terjadi sebenarnya. Adanya perbedaan apa yang diinginkan pelaku ekonomi dan apa yang terjadi maka diperlukan  penyesuaian  ( adjusment ).  Model  yang  memasukan  penyesuaian  untuk  melakukan koreksi  bagi  ketidakseimbangan  disebut  sebagai  model  koreksi  kesalahan  ( Error  Correction Model ).
Model ECM adalah model koreksi kesalahan persamaan tunggal (single equation error correction model) yang dapat digunakan ketika teridentifikasi adanya hubungan kointegrasi pada variabel- variabel penelitian. Salah  satu  cara mengidentifikasi hubungan  di antara variabel yang  bersifat non-stationary dengan melakukan permodelan koreksi kesalahan. Dengan syarat terdapat suatu kointegrasi  pada  sekelompok  variabel  non-stationary  tersebut.  Syarat  ini  dinyatakan  dalam teorema  representasi  Engle-Granger  (Ariefianto,  2012  :  142).  Model  ECM  ini  menjelaskan hubungan jangka panjang dan jangka pendek dari variabel penelitian yang disebabkan karena adanya ketidakseimbangan hubungan pada model dan ketidaknormalan serta ketidakstsioneran data.

## 2.2 Uji Stasioneritas
Dalam  melakukan  uji  deret  waktu  ( time-series ),  diperlukan  kestasioneritasan  data  yang digunakan. Adapun tujuan dari pengujian ini adalah untuk mendapatkan nilai rata-rata yang stabil dan random  error yang  sama  dengan  nol,  sehingga  model  regresi  yang  didapatkan  memiliki kemampuan  prediksi  yang  handal  dan  menghindari  munculnya  regresi  lancung  ( spurious regression ).  Regresi  lancung  adalah  situasi  di  mana  hasil  regresi  menunjukkan  nilai  koefisien determinasi  (R2)  yang  tinggi  tetapi  sebenarnya  hubungan  antar  variabel  di  dalam  model  tidak memiliki arti (Gujarati, 2004).
Uji akar unit digunakan untuk menguji stasioneritas data penelitian. Regresi yang menggunakan data  time  series  yang  tidak  stasioner  kemungkinan  besar  menghasilkan  regresi  lancung (Widarjono,  2007).  Ketika  Prob.  ADF  <  α,  maka  variabel  dinyatakan  stasioner.  Namun,  jika sebaliknya, Prob. ADF > α maka variabel dinyatakan tidak stasioner.

## 2.3 Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  digunakan  untuk  memberi  indikasi  awal  bahwa  model  yang  digunakan  memiliki hubungan  jangka  panjang  ( cointegration  relation )  (Widarjono,  2007).    Dalam  uji  kointegrasi Johansen, pengambilan keputusan terdapat kointegrasi atau tidak adalah ketika trace statistics > 0.05 critical value maka terdapat hubungan jangka panjang.

## 2.4 Error Correction Model
Metode  ECM  mulai  timbul  sejak  perhatian  para  ahli  ekonometrika  membahas  secara  khusus ekonometrika time series . Metode ECM pertama kali diperkenalkan oleh Sargan dan kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Hendry dan akhirnya dipopulerkan oleh Engle-Granger. Metode ECM  mempunyai  beberapa  kegunaan,  namun  penggunaan  yang  paling  utama  bagi  pekerjaan ekonometrika  adalah  dalam  mengatasai  time  series  yang  tidak  stasioner  dan  masalah  regresi lancung.
Model jangka panjang :
(1)
Model jangka pendek :
(2)
Keterangan :
BI_Rate : Suku Bunga Bank Indonesia INF : Inflasi LnICP : Ln Harga Minyak Mentah Fed_Rate : Suku Bunga The Fed D(BI_Rate) : Difference Suku Bunga Bank Indonesia D(INF) : Difference Inflasi D(Ln ICP) : Difference Ln Harga Minyak Mentah D(Fed_Rate) : Difference Suku Bunga The Fed ECT : Error Correction Term β 0 : Koefisien Konstanta/Intersep
β 1 , β 2 , β 3 , β 4
: Koefisien Regresi Variabel Independen/Slope
ε t :Error term

## 2.5 Pengujian Asumsi Klasik
Dalam  melakukan  estimasi  persamaan  linier  dengan  menggunakan  metode  regresi,  maka asumsi-asumsi dari  kelayakan  estimasi  harus  terpenuhi.  Apabila  asumsi tidak  terpenuhi,  maka tidak dapat menghasilkan nilai parameter yang BLUE ( Best Linier Unbiased Estimator ). Asumsi BLUE (Gujarati, 2004) yaitu:
-  Nilai harapan dari rata-rata kesalahan adalah 0 (nol).
-  Variansnya tetap (homoskedasticity).
-  Tidak ada autokorelasi dalam gangguan.
-  Variabel  yang  menjelaskan  adalah  nonstokastik  (yaitu  tetap  dalam  penyampelan  berulang) atau jika stokastik didistribusikan secara independen dari gangguan residual.
-  Tidak ada multikolinearitas di antara variabel yang menjelaskan.
-  Residual didistribusikan secara normal.
Untuk  mengetahui  apakah  model  tersebut  memenuhi  asumsi  BLUE  atau  tidak  perlu  dilakukan beberapa pengujian yaitu, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

## 2.5.1 Uji Multikolinearitas
Hubungan  linier  antar  variabel  eksogen  di  dalam  regresi  berganda  disebut  multikolinearitas (Widarjono, 2007:111). Ketika correlation matrix < 0.8 maka tidak terdapat multikolinearitas antar variabel independen.
Deteksi multikolinearitas dilihat dari : -  Koefisien determinasi (R 2 ) tinggi, namun hanya sedikit variabel eksogen yang signifikan.
-  Korelasi Parsial Antar Variabel Eksogen
Menguji r antar variabel eksogen, jika > 0.80 maka terdeteksi multikolinearitas, jika < 0.80 tidak terdeteksi multikolinearitas.

## 2.5.2 Uji Heteroskedastisitas
Metode  regresi  mengasumsikan  bahwa  variabel  gangguan  (e i )  mempunyai  rata-rata  nol  atau E(e i ) = 0, mempunyai varian yang konstan atau Var(e i ) = σ2 dan variabel gangguan tidak saling berhubungan  antara  satu  observasi  dengan  observasi  lainnya  atau  Cov(e i ,e j )=0,  sehingga menghasilkan  estimator  yang  BLUE.  Variabel  gangguan  yang  mempunyai  varian  yang  tidak konstan  disebut  heteroskedastisitas  (Widarjono,  2007:125).  Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya heteroskedastisitas, maka bisa menggunakan uji White, yang pada prinsipnya meregres residual yang  dikuadratkan  dengan  varibel  bebas  yang  sama.  Di  mana  keputusan  ada  tidaknya heteroskedatisitas berdasarkan besar kecilnya Obs*R-Square .
H 0 : tidak ada heteroskedastisitas
H 1 : ada heteroskedastisitas
Kriteria uji White adalah : Obs*R-Square > χ 2 tabel  H 0 ditolak.
Obs*R-Square < χ 2 tabel  H 1 ditolak.
Bisa juga dengan menggunakan probabilitas Chi-Square , dengan tingkat signifikan 5 persen : Prob Chi-Square < 0.05  H 0 ditolak.
Prob Chi-Square > 0.05  H 1 ditolak.

## 2.5.3 Uji Autokorelasi
Secara  harfiah  autokorelasi  berarti  adanya  korelasi  antara  anggota  observasi  satu  dengan observasi  lain  yang  berlainan  waktu.  Dalam  kaitannya  dengan  kelayakan  suatu  estimasi, autokorelasi merupakan korelasi antara satu variabel gangguan dengan variabel gangguan yang lain.  Sedangkan  salah  satu  asumsi  penting  suatu  estimasi  dikatakan  BLUE  berkaitan  dengan variabel  gangguan  adalah  tidak  adanya  hubungan  antara  variabel  gangguan  satu  dengan variabel  gangguan  yang  lain  (Widarjono,  2007:155).Dalam  kaitannya  dengan  kelayakan  suatu estimasi,  autokorelasi  merupakan  korelasi  antara  satu  variabel  gangguan  dengan  variabel gangguan yang lain (Widarjono, 2007 : 155).
Dalam  penelitian  ini  untuk  melihat  ada  tidaknya  autokorelasi  digunakan  uji  autokorelasi  yang dikembangkan  oleh  Breusch  dan  Godfrey  yang  lebih  umum  dan  dikenal  dangan  uji Lagrange Multiplier (LM-test) .
H 0 : tidak ada autokorelasi
H 1 : ada autokorelasi
Dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% dan menggunakan distribusi Chi-Square , maka:
Jika Prob Chi-Square > 0,05, tidak signifikan, H 1 ditolak Jika Prob Chi-Square < 0,05, signifikan, H 0 ditolak

## 2.5.4 Pengujian Normalitas
Untuk memenuhi asumsi bahwa residual terdistribusi secara normal, maka uji normalitas perlu dilakukan.  Uji  ini  dapat  dilakukan  dengan  histogram  dan  uji  Jarque  Bera.  Metode  untuk mengetahui  normal  atau  tidaknya  distribusi  residual  menggunakan  Jarque  Bera  (J-B Test ). Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  J-B Test ,  apabila  nilai  J-B  < tabel,  maka  nilai residual terdistribusi normal. Sedangkan jika yang terjadi kebalikannya bila nilai J-B > tabel, maka residual tidak terdistribusi normal. (Winarno, 2011 : 5.37).

## 2.6 Pengujian Hipotesis

## 2.6.1 Uji t (Parsial)
Uji t merupakan suatu prosedur yang mana hasil sampel secara parsial dapat digunakan untuk verifikasi  kebenaran  atau  kesalahan  H0.  Keputusan  untuk  menerima  atau  menolak  H0  dibuat berdasarkan nilai uji statistik.  (Widarjono, 2007 : 46).
Hipotesis statistik parsial dalam penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut.
- H 0 : β 1 ≤ 0  Tidak terdapat pengaruh positif inflasi terhadap suku bunga Bank Indonesia H 1 : β 1 > 0  Terdapat pengaruh positif inflasi terhadap suku bunga Bank Indonesia
- H 0 : β 2 ≤ 0  Tidak terdapat pengaruh positif harga minyak mentah terhadap suku bunga Bank Indonesia.
H 1 : β 2 > 0  Terdapat pengaruh positif harga minyak mentah terhadap suku bunga Bank Indonesia.
- H 0 : β 3 ≥ 0  Tidak terdapat pengaruh negatif suku bunga the Fed terhadap suku bunga Bank Indonesia.
H 1 : β 3 < 0  Terdapat pengaruh negatif suku bunga the Fed terhadap suku bunga Bank Indonesia.
Taraf signifikansi (α) = 0.05 dengan derajat bebas: df = (n-k). Statistik t diformulasikan sebagai berikut: (Widarjono, 2013 : 43)
(3)
Keterangan:
β i = Koefisien variabel ke i
Se (β i )  = Simpangan baku dari variabel independen ke i
Kriteria  pengambilan  keputusan  uji  hipotesis  secara  parsial  yaitu  sebagai  berikut  (Widarjono, 2013 : 43):
-  Jika t hitung > t tabel atau -t hitung < -t tabel, maka hipotesis statistik atau H0 ditolak. Artinya variabel  inflasi,  harga  minyak  mentah,  dan  suku  bunga  the  Fed  secara  parsial  berpengaruh terhadap suku bunga Bank Indonesia.
-  Jika t hitung < t tabel atau -t hitung > -t tabel, maka hipotesis statistik atau H1 ditolak. Artinya variabel  inflasi,  harga  minyak  mentah,  dan  suku  bunga  the  Fed  secara  parsial  berpengaruh terhadap suku bunga Bank Indonesia.

## 2.6.2 Uji F (Simultan)
Saat menggunakan metode regresi, pasti mempunyai lebih dari satu variabel eksogen, maka itu perlu untuk mengevaluasi pengaruh semua variabel eksogen terhadap variabel endogen dengan menggunakan uji F atau uji simultan (Widarjono, 2007 : 73).
Hipotesis statistik simultan dalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut.
H 0 : β i = 0  Tidak terdapat pengaruh inflasi, harga minyak mentah, dan suku bunga the Fed terhadap suku bunga Bank Indonesia.
H 1 : β i ≠0  Terdapat pengaruh inflasi, harga minyak mentah, dan suku bunga the Fed terhadap suku bunga Bank Indonesia.
Taraf  signifikansi  (α)  =  0.05  dengan  derajat  bebas:  df  1=  (k-1),  df  2  =  (n-k).  Statistik  F diformulasikan sebagai berikut: (Widarjono, 2013 : 66)
(4)
Keterangan:
R 2 : Koefisien determinasi
k : Jumlah variabel independen ditambah intercept dari suatu model estimasi
n : Jumlah sampel
Kriteria pengambilan uji hipotesis secara simultan yaitu sebagai berikut (Widarjono, 2013 : 67) : -  Jika F hitung > F tabel, maka hipotesis statistik atau H 0 ditolak. Artinya variabel inflasi, harga minyak  mentah,dan  suku  bunga  the  Fed  berpengaruh  terhadap  suku  bunga  Bank  Indonnesia secara simultan.
-  Jika F hitung < F tabel, maka hipotesis statistik atau H 1 ditolak. Artinya variabel inflasi, harga minyak  mentah,  dan  suku  bunga  the  Fed  berpengaruh  terhadap  suku  bunga  Bank  Indonesia secara simultan.

## 2.6.3  Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  (R 2 )  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  model  yang  digunakan  dalam memprediksi nilai variabel terikat atau dengan kata lain, R 2 menunjukkan berapa persen variabel bebas  yang  digunakan  dalam  model  tersebut  dapat  menjelaskan  variabel  terikatnya.  Nilai  R 2 terletak  antara  0  (nol)  dan  1  (satu).  Semakin  mendekati  satu  maka  model  dapat  dikatakan membaik.  Perlu  diperhatikan  bahwa  nilai  R 2 dapat  bernilai  negatif  jika  tidak  menggunakan intersep  atau  konstanta  (Widarjono,  2007).  Rumus  koefisien  determinasi  dapat  dijelaskan sebagai berikut (Gujarati, 2004 : 84):
(5)
Keterangan :
R 2 : Koefisien Determinasi
RSS  : Residual Sum Square (Jumlah Kuadrat Sisa)
TSS : Total Sum Square (Jumlah Kuadrat Total)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian ECM

## 3.1.1 Uji Akar Unit
Uji akar unit digunakan untuk menguji stasioneritas data penelitian. Regresi yang menggunakan data  time  series  yang  tidak  stasioner  kemungkinan  besar  menghasilkan  regresi  lancung (Widarjono,  2007).  Ketika  Prob.  ADF  <  α,  maka  variabel  dinyatakan  stasioner.  Namun,  jika sebaliknya, Prob. ADF > α maka variabel dinyatakan tidak stasioner.
Dari hasil uji akar unit pada derajat 1 terhadap empat variabel yang digunakan dalam penelitian ini  yang  diuji  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller (ADF),  dapat  dinyatakan  bahwa  seluruh variabel stasioner pada derajat 1 (uji akar unit), karena nilai Prob. ADF < α (0.05).
Tabel 1. Hasil Uji Akar Unit (Derajat 1) No. Variabel Level H 0 =  Tidak Stasioner Prob. α  = 5%  H 1 = Stasioner 1 D(BI_Rate) 0.0002 0.05 H 0 ditolak 2 D(INF) 0.0000 0.05 H 0 ditolak 3 D(LnICP) 0.0000 0.05 H 0 ditolak 4 D(Fed_Rate) 0.0000 0.05 H 0 ditolak
Sumber : Output Eviews 8.0 (diolah)

## 3.1.2 Uji Kointegrasi
Pendekatan  kointegrasi  merupakan  isu  statistik  yang  tidak  dapat  diabaikan  yang  berkaitan dengan  pengujian  terhadap  kemungkinan  adanya  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang antara variabel-variabel ekonomi seperti yang dikehendaki teori ekonomi. Pendekatan ini dapat pula dianggap sebagai uji teori ekonomi dan merupakan bagian penting dalam perumusan dan estimasi sebuah model dinamis (Insukindro, 2003).
Uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah Johansen Cointegration Test. Berdasarkan tabel 2,  dapat disimpulkan bahwa terdapat kointegrasi pada penelitian ini, dengan dibuktikan bahwa trace  statistics  (51.35185)  >  0.05  critical  value  (47.85613),  artinya  terdapat  hubungan  jangka panjang variabel independen (inflasi, harga minyak mentah dan suku bunga the Fed ) terhadap variabel dependen (suku bunga Bank Indonesia).
Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi Johansen
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.287262 51.35185 47.85613 0.0226 At most 1 0.191940 25.95370 29.79707 0.1301 At most 2 0.104142 9.969753 15.49471 0.2831 At most 3 0.022695 1.721756 3.841466 0.1895
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

## Sumber : Output Eviews 8.0
Dari hasil uji kointegrasi tersebut dapat dibentuk persamaan jangka panjang sebagai berikut,
(6)

## 3.1.3 Uji Error Correction Model
Dengan ditemukannya fenomena hubungan jangka panjang, maka  langkah selanjutnya adalah melakukan  pendekatan Error  Correction  Model (ECM)  untuk  melihat  ada  tidaknya  hubungan antar variabel dalam jangka pendek.
Pada tabel 2, dapat dilihat bahwa nilai probabilitas ECT signifikan pada tingkat signifikansi α = 5 %  (0.05)  dan  koefisiennya  bernilai  negatif.  Maka  dapat  dikatakan  persamaan  jangka  pendek tersebut  sudah  valid.  Berdasarkan  tabel  2,  maka  dapat  dibentuk  persamaan  jangka  pendek sebagai berikut:
(7) 1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 274.3375 Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) BI_RATE INF LNICP FED_RATE C 1.000000 -1.471947 -3.114087 -20.89528 18.57144 (0.26945) (1.14358) (7.22967) (6.68765)
Tabel 3. Hasil Regresi Error Correction Model
Dependent Variable: D(BI_RATE) Method: Least Squares Date: 05/10/17   Time: 06:00 Sample (adjusted): 2010M02 2016M06 Included observations: 77 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.002684 0.016457 0.163077 0.8709 D(INF) 0.047102 0.024290 1.939172 0.0564 D(LNICP) -0.311499 0.207015 -1.504719 0.1368 D(FED_RATE) -1.483499 0.742703 -1.987432 0.0496 ECT(-1) -0.095908 0.040698 -2.356582 0.0212 R-squared 0.163283     Mean dependent var 0.000000 Adjusted R-squared 0.116798     S.D. dependent var 0.151744 S.E. of regression 0.142607     Akaike info criterion -0.994711 Sum squared resid 1.464255     Schwarz criterion -0.842516 Log likelihood 43.29639     Hannan-Quinn criter. -0.933835 F-statistic 3.512642     Durbin-Watson stat 1.652395 Prob(F-statistic) 0.011228

## Sumber : Output Eviews 8.0

## 3.2 Pengujian Asumsi Klasik
Hasil  pengujian  asumsi  klasik  menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  terbebas  asumsi multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

## 3.2.1. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka terdapat multikolinearitas dimana model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantar variabel independen. Apabila hubungan diantara variabel bebas  yang  satu  dengan  yang  lain  lebih  dari  0.8,  maka  bisa  dipastikan  terdapat  gejala multikolinearitas.  Setelah  data  diolah  menggunakan  aplikasi  Eviews  8.0,  maka  terlihat  hasil sebagai berikut.
Berdasarkan tabel 4, dapat dilihat bahwa nilai korelasi di antara variabel independen yaitu inflasi, harga minyak mentah dan suku bunga the Fed tidak terdapat multikolinearitas karena nilai matrix correlation < 0.8, sehingga bisa dilanjutkan ke pengujian selanjutnya.
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinearitas INF LNICP FED_RATE INF 1.000000 0.138685 -0.395685 LNICP 0.138685 1.000000 -0.65711 FED_RATE -0.395685 -0.65711 1.000000
Sumber : Output Eviews 8.0

## 3.2.2. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah varian dari dua observasi dalam penelitian sama ( homogen ) untuk semua variabel terikat dengan variabel bebas sehingga hasil estimasi  tidak  bias.  Identifikasi  ada  atau  tidaknya  permasalahan  heteroskedastisitas  dilakukan melalui Uji White Heteroskedasticity Test .
Berdasarkan  tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Obs*R-squared  (14.88194)  <  Chi-Square  tabel (95.08147)  dan  Prob  Chi-Square  (0.0942) >  α  (0.05), maka  tidak  terdapat  heteroskedastisitas. Hal  ini  menyatakan  bahwa  model  ECM  ini  terbebas  dari  heteroskedastisitas,  sehingga  bisa dilanjutkan pada pengujian selanjutnya.
Tabel 5. Hasil Uji Heterokedastisitas Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.781445     Prob. F(9,68) 0.0878 Obs*R-squared 14.88194     Prob. Chi-Square(9) 0.0942 Scaled explained SS 12.45485     Prob. Chi-Square(9) 0.1889

## Sumber : Output Eviews 8.0

## 3.2.3 Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah terdapat hubungan antar residual antar waktu pada model penelitian yang digunakan, sehingga estimasi menjadi bias. Apabila nilai Prob Chi Square > 0.05 maka dipastikan tidak terdapat autokorelasi. Begitupun sebaliknya, jika nilai Prob  Chi  Square  <  0.05  maka  dinyatakan  terdapat  autokorelasi.  Berdasarkan  tabel  6, menunjukkan bahwa nilai Prob Chi-Square sebesar 0.0522. Berdasarkan nilai Prob Chi-Square (0.0619) > 0.05, maka dipastikan model ECM ini tidak terjadi autokorelasi.
Tabel 6. Hasil Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 5.934158     Prob. F(57,17) 0.0001 Obs*R-squared 74.26739     Prob. Chi-Square(57) 0.0619
Sumber : Output Eviews 8.0

## 3.2.4 Pengujian Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model penelitian, variabel dependen  dan  variabel  independen  mempunyai  distribusi  normal  atau  tidak.  Model  yang  baik adalah berdistribusi normal atau mendekati normal. Identifikasi ada atau tidaknya permasalahan normalitas dilakukan dengan melihat nilai Jarque-Bera.
Untuk melihat data berdistribusi normal atau tidak, apabila nilai Jarque-Bera < Chi-Square tabel dan  Prob  >  α  (0.05),  maka  data  tersebut  berdistribusi  normal,  begitupun  sebaliknya.  Hasil pengujian  normalitas  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  residual  pada  penelitian  ini terdistribusi normal.
0 2 4 6 8 10 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Series: Residuals Sample 2010M01 2016M06 Observations 78 Mean 2.15e-15 Median -0.078156 Maximum 1.044357 Minimum -0.855031 Std. Dev. 0.410715 Skewness 0.393488 Kurtosis 2.859665 Jarque-Bera 2.076832 Probability 0.354015

## Sumber : Output Eviews 8.0

## Gambar 2. Hasil Uji Normalitas

## 3.3 Pengujian Hipotesis

## 3.3.1 Uji t
Hasil uji t pada  penelitian  ini akan dibedakan antara hasil uji t pada jangka panjang dan pada jangka  pendek.  Berdasarkan  tabel  7,  menunjukkan  bahwa,  pada  hubungan  jangka  panjang, variabel inflasi, harga minyak mentah dan suku bunga the Fed secara parsial berpengaruh positif signifikan terhadap suku bunga Bank Indonesia.
Tabel 7. Hasil Uji t (Jangka Panjang) Variabel t-hitung t-tabel Kesimpulan INF 5.462783 (α = 5%) 1.992 Signifkan LNICP 2.723103 Signifikan FED_RATE 2.890212 Signifikan Sumber : Output Eviews 8.0 (diolah)
Berdasarkan tabel 8, menunjukkan bahwa pada hubungan jangka pendek, variabel suku bunga the  Fed  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  suku  bunga  Bank  Indonesia.  Sedangkan variabel inflasi dan harga minyak mentah secara parsial tidak berpengaruh  signifikan  terhadap suku bunga Bank Indonesia.
Tabel 8. Hasil Uji t (Jangka Pendek)
Variabel Prob. Taraf Sig Hasil Kesimpulan D(INF) 0.0564 0.05 H 1 ditolak Tidak Signifikan D(LNICP) 0.1368 0.05 H 1 ditolak Tidak Signifikan D(FED_RATE) 0.0496 0.05 H 0 ditolak Signifikan
Sumber : Output Eviews 8.0 (diolah)

## 3.3.2. Uji F
Hasil  uji  F  (simultan)  pada  penelitian  ini  dibuat  dalam  satu  tabel  informasi  seperti  berikut  ini. Berdasarkan  tabel  9,  menunjukkan  bahwa  pada  hubungan  jangka  panjang  maupun  jangka pendek,  variabel  inflasi,  harga  minyak  mentah  dan  suku  bunga the  Fed secara  simultan berpengaruh signifikan terhadap suku bunga Bank Indonesia.
Tabel 9. Hasil Uji F F-tabel F-hitung Kesimpulan Jangka Pendek Jangka Panjang 2.49 3.512642 42.93266 Signifikan Sumber : Output Eviews 8.0

## 3.3.3 Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi (R2) merupakan ukuran ringkas yang  menginformasikan  seberapa besar pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  yang  dinyatakan  dalam  bentuk persen. Berdasarkan tabel 10, nilai R 2 dalam jangka pendek yaitu 0.1632. Hal ini menunjukkan bahwa pada hubungan jangka pendek variabel inflasi, harga minyak mentah dan suku bunga the Fed berpengaruh  terhadap  suku  bunga  Bank  Indonesia  sebesar  16.32%,  sedangkan  83.68% dipengaruhi oleh variabel independen lain yang tidak dimasukan dalam penelitian ini. Sedangkan, nilai R 2 dalam jangka panjang yaitu 0.6351. Hal ini menunjukkan bahwa pada hubungan jangka panjang variabel inflasi, harga minyak mentah dan  suku bunga the  Fed berpengaruh terhadap suku  bunga  Bank  Indonesia  sebesar    63.51%,  sedangkan  36.49%  dipengaruhi  oleh  variabel independen lain yang tidak dimasukan dalam penelitian ini.
Tabel 10. Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi Nilai R 2 Jangka Panjang 0.6351 Jangka Pendek 0.1632 Sumber : Output Eviews 8.0 (diolah)

## 3.4 Hasil dan Pembahasan

## 3.4.1 Pengaruh Inflasi Terhadap Suku Bunga Bank Indonesia
Hasil  penelitian  ini  yang  menyatakan  bahwa  dalam  jangka  panjang,  inflasi  berpengaruh  positif terhadap suku bunga Bank Indonesia, sesuai dengan teori Fisher Effect dan beberapa penelitian terdahulu oleh Douglas Breeden (1986), Estrella Arturo dan Frederic S. Mishkin (1997) dan Banu Yodiatmaja  (2012).  Sedangkan  dalam  jangka  pendek,  hasil  penelitian  ini  menyatakan  bahwa inflasi tidak berpengaruh terhadap suku bunga Bank Indonesia.

## 3.4.2 Pengaruh Harga Minyak Mentah Terhadap Suku Bunga Bank Indonesia
Hasil  penelitian  ini  yang  menyatakan  bahwa  dalam  jangka  panjang,  harga  minyak  mentah berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  suku  bunga  Bank  Indonesia,  sesuai  dengan  teori  suku bunga Mishkin dan beberapa penelitian terdahulu oleh Evangelia Papapetrou (2001) dan Mark A. Hooker (1996). Sedangkan hasil penelitian ini yang menyatakan bahwa dalam jangka pendek, harga minyak mentah tidak berpengaruh terhadap suku bunga Bank Indonesia, sesuai dengan penelitian terdahulu oleh Ben Bernanke, Mark Gertler, dan Mark Watson (1997).

## 3.4.3 Pengaruh Suku Bunga The Fed Terhadap Suku Bunga Bank Indonesia
Hasil  penelitian  ini  yang  menyatakan  bahwa  dalam  jangka  panjang,  suku  bunga The  Fed berpengaruh positif signifikan terhadap suku bunga Bank Indonesia dan dalam jangka pendek, suku bunga The Fed berpengaruh negatif terhadap suku bunga Bank Indonesia, sesuai dengan pernyataan Todaro (2000:694) dan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh John Cochrane dan Monika Piazessi (2002), Thomas Andrian dan Tetik Puji Lestari (2013) serta oleh Lasma Melinda Siahaan  dan  Paidi  Hidayat  (2013).  Sedangkan  dalam  jangka  pendek,  hasil  penelitian  ini menjelaskan  bahwa  suku  bunga  the  Fed  tidak  berpengaruh  terhadap  suku  bunga  Bank Indonesia.

## 4 SIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Simpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini  maka  dapat  dihasilkan kesimpulan-kesimpulan sebagai berikut:
-  Dalam  analisis  jangka  panjang,  inflasi,  harga  minyak  mentah  dan  suku  bunga  the  Fed berpengaruh positif signifikan terhadap suku bunga Bank Indonesia.
-  Dalam analisis jangka pendek, inflasi dan  harga minyak mentah  tidak berpengaruh  terhadap suku bunga Bank Indonesia. Namun, suku bunga the Fed berpengaruh negatif siginfikan terhdap suku bunga Bank Indonesia.

## 4.2 Saran
Dari hasil penelitian yang diperoleh maka diajukan beberapa saran sebagai berikut :
-  Kestabilan  dalam  kebijakan  inflasi.  Pengendalian  harga  barang  dan  jasa  (komoditas)  di masyarakat akan berpengaruh bagi kestabilan suku bunga Bank Indonesia.
-  Pemerintah Indonesia tetap memberikan subsidi bahan bakar minyak. Mengingat dampaknya pada kestabilan harga komoditas di masyarakat dan kestabilan suku bunga Bank Indonesia juga.
-  Bank  Indonesia  diharapkan  tetap  pada  kebijakan  yang  rasional  dalam  mengahadapi perubahan-perubahan suku bunga the Fed.

## 5 REFERENSI

## Buku
Ariefianto,  Moch.  Doddy.  (2012).  Ekonometrika  :  Esensi  dan  Aplikasi  dengan  Menggunakan EVIEWS. Penerbit Erlangga, Jakarta.
Fisher, I. (1930). The Theory of Interest. MacMillan Company, Jakarta.
Fisher, I. (2005). The Theory Of Interest. MacMillan Company, Jakarta.
Gujarati, D. (2004). Basic Econometrics 4th Edition.The McGraw-Hill Companies, New York.
Jhingan,  M.  L.  (2013).  Ekonomi  Pembangunan  dan  Perencanaan  (Diterjemahkan  oleh  D. Guritno) Edisi 1Cetakan ke-15. PT. RajaGrafindo Persada, Jakarta.
Mankiw, Gregory. (2006). Makroekonomi Edisi Keenam. Penerbit Erlangga, Jakarta.
Mishkin,  Frederic  S.  (2010).  Ekonomi  Uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan  Buku  1  Edisi Kedelapan. Salemba Empat, Jakarta.
Mishkin,  Frederic  S.  (2011).  Ekonomi  Uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan  Buku  2  Edisi Kedelapan. Salemba Empat, Jakarta.
Nopirin. (1992). Ekonomi Moneter Buku I Edisi 4. BPFE-Yogyakarta, Yogyakarta.
Pohan, Aulia. (2008). Kerangka Kebijakan Moneter dan Implementasinya di Indonesia. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Putong, Iskandar. (2002). Ekonomi Mikro & Makro. Ghalia Indonesia, Jakarta.
Rahardja, Pratama dan Mandala Manurung. (2008). Pengantar Ilmu Ekonomi (Mikroekonomi & Makroekonomi)  Edisi  Ketiga.  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi  Universitas Indonesia, Jakarta.
Sukirno, Sadono. (2011). Teori Pengantar Makroekonomi. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Teguh,  Muhammad.  (2005).  Metodologi  Penelitian  Ekonomi.  Penerbit  Raja  Grafindo  Persada,
Jakarta
Todaro, Michael P. (2000). Pembangunan Ekonomi (Diterjemahkan oleh Haris Munandar) Edisi 5 Cetakan 1. Bumi Aksara bekerja sama dengan Longman, Jakarta.
Widarjono,  Agus.  (2007).  Ekonometrika  :  Teori  dan  Aplikasi  Untuk  Ekonomi  dan  Bisnis  Edisi Kedua. Ekonisia Fakultas Ekonomi UII, Yogyakarta
Widarjono,  Agus.  (2013).  Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya.  UPP  STIM  YKPN, Yogyakarta.
Winarno, Wing Wahyu. (2011). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews Edisi 3. UPP STIM YKPN, Yogyakarta.

## Prosiding:
Badan  Kebijakan  Fiskal  Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia.  (2009).  Perekonomian Minyak. Jakarta: Kementerian Keuangan Republik Indonesia
Badan  Kebijakan  Fiskal  Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia.  (2012).  Laporan  Kajian Kerangka Hubungan Keuangan (APBN) dan Pertamina Persero. Jakarta : Kementerian Keuangan Republik Indonesia
Badan Kebijakan Fiskal Kementerian Keuangan Republik Indonesia. (2015). Dampak Penurunan Crude  Oil Price Terhadap Perekonomian Indonesia. Jakarta: Kementerian Keuangan Republik Indonesia
Direktorat  Jenderal  Anggaran  Kementerian  Keuangan  RI.  (2009).  Perkembangan  Government Selling Price Harga Minyak Mentah Indonesia (ICP). Jakarta : Kementerian Keuangan Republik Indonesia
Direktorat Jenderal Minyak & Gas Bumi Kementerian ESDM RI. (2016). ICP Januari 2016 Turun Jadi  US$27.49  per  Barel.  Jakarta  :  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral Republik Indonesia

## Jurnal:
Alvyonita,  M.,  &  Hidayat,  P.  (2011).  Analisis  Kausalitas  Antara  Suku  bunga  Bank  Indonesia dengan Jumlah Uang Beredar. Jurnal Ekonomi Dan Keuangan, 2(1), 623–633.
Andrian, T., & Lestari, T. P. (2013). Analisis Dampak Target the Fed Rate Terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia. Jurnal Dinamika Ekonomi & Bisnis.
Banjarnahor, N. R. (2008). Mekanisme Suku Bunga SBI sebagai Sasaran Operasional Kebijakan Moneter  dan  Variabel  Makroekonomi  Indonesia:  1990.1  -  2007.4.  Buletin  Ekonomi Moneter Dan Perbankan, 21–52.
Bank  Indonesia.  (2010-2016).  Data  Inflasi  dan  Suku  bunga  Bank  Indonesia.  Jakarta  :  Bank Indonesia
Bank Indonesia. (2010-2016). Laporan Perekonomian Indonesia.Jakarta : Bank Indonesia
Bernanke, B. S., & Blinder, A. S. (1992). The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission. American Economic Review, 82(4), 901–921.
Bernanke, B. S., Gertler, M., & Watson, M. (1997). Systematic Monetary Policy and the Effects of Oil Price Shocks. Brookings Papers on Economic Activity, 1997(1), 91–157.
Breeden,  D.  T.  (1986).  Consumption,  Production,  Inflation  and  Interest  Rates  :  A  Synthesis. Journal of Financial Economics, 16(1), 3–39.
Cochrane,  J.  H.,  &  Piazzesi,  M.  (2002).  The  Fed  and  Interest  Rates :  A  High-Frequency Identification. National Bureau of Economic Research, 8839(March).
Cologni,  A.,  &  Manera,  M.  (2008).  Oil  Prices,  Inflation  and  Interest  Rates  In  A  Structural Cointegrated VAR Model for The G-7 Countries. Energy Economics, 30(3), 856–888.
Estrella,  A.,  &  Mishkin,  F.  S.  (1997).  The  Predictive  Power  of  The  Term  Structure  of  Interest Rates In Europe and the United States: Implications for The European Central Bank. European Economic Review, 41(7), 1375–1401.
Federal  Reserve  Bank  of  St.  Louis.  (2010-2016).  Federal  Reserve  Economic  Data  :  Effective Federal Funds Rate. Missouri, United States of America : Federal Reserve Bank of St. Louis
Gibson, W. E. (1968). Price-Expectations Effects of Interest Rates. The Journal of Finance, 19– 24.
Herlina,  D.  (2013).  Identifikasi  Mekanisme  Transmisi  Kebijakan  Moneter  Di  Indonesia.  Kinerja, 17(2), 158–173.
Hooker, M. A. (1996). What Happened to The Oil Price-Macroeconomy Relationship? Journal of Monetary Economics, 38, 195–213.
Insukindro.  2003,  Analisis  Dampak  Kebijakan  Moneter  terhadap  Variabel  Makroekonomi  di Indonesia Tahun 1983.1 - 2003.2. Tesis, FE-UGM, Yogyakarta.
Irwan, L. N. Q. (2012). Penetapan dan Proyeksi Tingkat Suku Bunga Bank Indonesia ( BI - Rate ) Hubungannya dengan Laju Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Trikonomika, 11(2), 148– 159.
Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  Republik  Indonesia.  (2010-2016).  Data  Harga Minyak  Mentah  Indonesia  (ICP).  Jakarta  :  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral Republik Indonesia.
Mork, K. A., Mysen, H. T., & Olsen, Ø. (2013). Macroeconomic Responses to Oil Price Increases and  Decreases  in  Seven  OECD  Countries.  International  Association  for  Energy Economics, 15(4), 19–35.
Mundell, R. A. (1963). Inflation and Real Interest. Journal of Political Economy, 71(3), 280–283.
Papapetrou, E. (2001). Oil Price Shocks , Stock Market, Economic Activity and Employment In Greece. Energy Economics, 23, 511–532.
Siahaan, L. M., & Hidayat, P. (2013). Analisis Kausalitas dan  Kointegrasi Antara Tingkat Suku Bunga  Bank  Indonesia  (Suku  bunga  Bank  Indonesia)  dengan  Suku  Bunga  Bank Amerika Serikat (the Fed). Jurnal Ekonomi Dan Keuangan, 1(2009), 49–60.
Yodiatmaja,  B.  (2012).  Hubungan  Antara  Suku  bunga  Bank  Indonesia  dan  Inflasi  Periode  Juli 2005  -  Desember  2011 :  Uji  Kausalitas  Toda  -  Yamamoto.  Economics  Development Analysis Journal, 1(1), 1–7.