p–ISSN: 2723 - 6609  e-ISSN : 2745-5254 Vol. 3, No. 6 Juni 2022 http://jist.publikasiindonesia.id/
DAMPAK  INSTABILITAS  INFLASI,  BANK  INDONESIA  RATE  DAN  KURS TERHADAP  SUKU  BUNGA  PASAR  UANG  ANTAR  BANK  2009-2019
Izza Aisha Rahmadiah 1* , Desmintari 2 , Indri Arrafi Juliannisa 3
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Indonesia izzaar@hotmail.com 1* , Desmintari@yahoo.com 2 , arrafi.juliannisa@gmail.com 3 *Correspondence Izza Aisha Rahmadiah, INFO ARTIKEL ABSTRAK Diajukan 20-06-2022 Diterima Diterbitkan Liberalisasi  Tingkat  Suku  Bunga  PUAB  ialah  acuan  yang  digunakan perbankan dan diterapkan oleh bank sentral untuk transaksi di pasar uang Indonesia.  Tingkat  suku  bunga  PUAB  itu  sendiri  dapat  dipengaruhi beberapa  variabel  yang  mencangkup  nilai  inflasi,  BI Rate dan  kurs. Tujuan dari penelitian ini bermaksud untuk mengetahui adanya pengaruh dari  inflasi,  BI Rate dan  kurs  terhadap  perubahan  suku  bunga  PUAB. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  merupakan  data  pertriwulan  dari tahun 2009-2019. Metode yang digunakan adalah metode OLS dengan model  analisis  linear  berganda.  Hasil  analisis  regresi  berganda menunjukkan bahwa (1) terdapat pengaruh yang signifikan antara inflasi terhadap Suku Bunga PUAB (2) tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara BI Rate terhadap Suku Bunga PUAB (3) terdapat pengaruh yang signifikan antara kurs terhadap Suku Bunga PUAB.

## ABSTRACT
The  Liberalization  of  the  PUAB  Interest  Rate  is  a  reference  used  by banks and applied by the central bank for transactions in the Indonesian money  market.  The  interbank  Rate  itself  can  be  influenced  by  several variables, including  inflation, the BI Rate  and the exchange  Rate. The purpose of this study is to determine the effect of inflation, BI Rate and exchange rate on changes in interbank rates. The data used in this study is quarterly data from 2009-2019. The method used is the OLS method with multiple linear analysis models. The results of multiple regression analysis show that (1) there is a significant effect between inflation on the PUAB Interest Rate (2) there is no significant effect between the BI Rate on the PUAB Interest Rate (3) there is a significant effect between the exchange rate on the PUAB Interest Rate.
Kata kunci : Suku bunga PUAB, inflasi, BI Rate , kurs
Keywords: PUAB Interest Rate, Inflation, BI Rate, Exchange Rate.

## Pendahuluan
Keadaan  pada  perekonomian  dunia  adalah  faktor  penting  diantara  faktor  lainnya yang diamati oleh seluruh negara dalam menetapkan suatu arah kebijakan. Perekonomian global  dalam  kondisi  tidak  stabil  tentu  dapat  memberikan  efek  yang  positif  maupun negatif  terhadap  perekonomian  seluruh  negara  di  dunia.  Upaya  yang  dapat  dilakukan guna  mengurangi  dampak  yang  terjadi  yang  disebabkan  oleh  ketidakstabilan  ekonomi adalah  kebijakan  moneter  yang  efektif  dan  efisien  ( Kharisma ,  2014).  Bank  Indonesia tentunya  melakukan  berbagai  kebijakan  dalam  mengendalikan  perekonomian,  salah satunya yaitu kebijakan yang dilakukan pada pasar uang, yang salah satu instrumennya
adalah Pasar Uang Antar  Bank (PUAB).  Pasar Uang  Antar Bank merupakan pinjaman dalam tenor dibawah 1 tahun pada antar bank dalam memenuhi kewajiban proses kliring yang  dikendalikan  oleh  suku  bunga  PUAB  ( Sinaga ,  2017).  Suku  Bunga  PUAB  ialah bentuk  dari  sasaran  operasional  dari  strategi  moneter  yang  yang  ditujukan  guna memelihara kestabilan. Suku bunga PUAB responsif terhadap inflasi, suku bunga acuan dan nilai tukar. Pandangan Keynes mengenai inflasi disebabkan oleh jumlah permintaan yang  terjadi  berlebihan  dan  berangsur  terus  menerus,  tingkat  permintaan  yang  tinggi dapat  dijadikan  acuan  dalam  menentukan  kebijakan  tingkat  suku  bunga  pasar  uang. Keynes juga berpendapat mengenai tingkat suku bunga yang merupakan kejadian nyata moneter,  dimana  pembentukan  tingkat  suku  bunga  tersebut  terjadi  pada  pasar  uang. Menurut Keynes pengaruh tingkat kurs yang berubah juga dapat langsung berpengaruh pada  tingkat  permintaan  dan  tingkat  penawaran  domestik,  hal  tersebut  tentunya  akan mempengaruhi tingkat suku bunga pasar uang ( Perlambang , 2017).
Keberadaan pasar uang antar bank dalam mengelola kelebihan maupun kekurangan dana sangatlah penting bagi pengerahan dana untuk masyarakat serta untuk pemenuhan likuiditas  perbankan  ( Izza ,  2017).  Tingkat  suku  bunga  PUAB  di  Indonesia  mengalami peningkatan  berkepanjangan,  peningkatan  tersebut  menyebabkan  bank-bank  memiliki kepercayaan  yang  rendah  untuk  bertransaksi  pada  pasar  uang  dan  mengakibatkan transaksi di pasar uang sangat terbatas. Bank- bank kecil yang memerlukan likuiditas akan sukar  mendapatkan  dana  dari  pasar  uang  karena  adanya  segmentasi  antar  bank-bank. Faktor lain yang menyebabkan rendahnya transaksi pasar uang di Indonesia karena akses bagi  pelaku  pasar  yang  masih  sulit  ( Muljawan,  Hafidz,  Astuti,  &  Oktapiani ,  2014). Adanya  kesulitan  tersebut  menyebabkan  dana  yang  tersalurkan  ke  masyarakat  melalui perbankan juga terhambat yang menyebabkan laju transaksi dan perekonomian menjadi terhambat,  sehingga  diperlukannya  penurunan  tingkat  suku  bunga  PUAB  untuk mengembangkan  pasar  uang  agar  terciptanya  pasar  uang  antar  bank  yang  likuid  serta efisien agar terciptanya stabilitas moneter, stabilitas dari sistem keuangan di Indonesia, serta dijadikan sumber pembiayaan bagi pembangunan perekonomian nasional ( Ghofur, Syarifuddin, Toyyibi, & Kurnianingsih, 2021).
Grafik 1. Grafik Instabilitas Tingkat Suku Bunga PUAB 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 2 0 09 -0 1 -0 1 2 0 09 -0 8 -0 1 2 0 10 -0 3 -0 1 20 10- 10 -01
2 0 11 -0 5 -0 1
2 0 11 -1 2 -0 1 2 0 12 -0 7 -0 1 2 0 13 -0 2 -0 1
2 0 13 -0 9 -0 1
2 0 14 -0 4 -0 1 2 0 14 -1 1 -0 1 2 0 15 -0 6 -0 1 2 0 16 -0 1 -0 1 2 0 16 -0 8 -0 1 2 0 17 -0 3 -0 1 2 0 17 -1 0 -0 1 2 0 18 -0 5 -0 1 2 0 18 -1 2 -0 1 2 0 19 -0 7 -0 1 GRAFIK PUAB
Berdasarkan grafik 1 diatas, menunjukan nilai pada tingkat suku bunga PUAB 2009 sampai dengan tahun 2019. Pada grafik diatas, data berupa data triwulan yang dihitung dengan sistem pencatatan selama tiga bulan berturut- turut. Dapat dilihat bahwa data dari tahun  2009  sampai  2019  mengalami  fluktuasi  setiap  triwulannya.  Pada  gambar  grafik tersebut,  nilai  suku  bunga  mencapai  titik  tertinggi  pada  2019  triwulan  pertama  yaitu sebesar 2,39%. Data menunjukan titik terendah berada pada 2014 triwulan 4 dan 2015 triwulan pertama yaitu sebesar 0,11%. Perubahan tingkat suku bunga pada PUAB yang terus meningkat pada beberapa tahun terakhir tidak diikuti dengan volume transaksi pada PUAB  yang hanya mengalami pertumbuhan  yang landai. Rendahnya  volume transaksi PUAB di Indonesia juga digambarkan dari kemudahan sarana prasarana bagi para pelaku pasar  uang  yang  masih  dinilai  rendah,  sehingga  masih  diperlukan  peningkatan ketersediaan infrastruktur  pasar keuangan serta penurunan kembali tingkat suku bunga PUAB ( Suratini , 2019).
Peningkatan  kemudahan  dalam  mengakses  pasar  uang  terus  dilakukan  dengan berbagai cara melalui peningkatan infrastruktur pasar keuangan yang telah direalisasikan sejak tahun 2008 ( Christmawan & Utami , 2022). Upaya dalam memperbaiki infrastruktur tersebut dimulai dari G20 OTC derivative market reforms yang disepakati oleh negara- negara anggota  G20, dimana upaya ini dilakukan sebagai peningkatan stabilitas sistem keuangan yang akan direalisasikan dengan lima key deliverable yang didalamnya terdapat trading venue dan BI-ETP, CCP, BI-SSSS, BI-RTGS dan TR. Pada realisasinya berbagai kebijakan  peningkatan  infrastruktur  pasar  keuangan  ini  masih  belum  efisien  karena peningkatan pada volume transaksi pada pasar uang masih belum bisa ditingkatkan secara signifikan ( Adenan, Safitri, & Yuliati , 2021). Selain itu kebijakan penuruan tingkat suku bunga PUAB juga sudah dilakukan pada 2018 triwulan 4 hingga 2019 triwulan 4, namun realisasinya  penurunan  tingkat  suku  bunga  puab  tersebut  belum  efektif  dalam meningkatkan tingkat volume transaksi PUAB.
Grafik 2. Grafik Volume Transaksi PUAB
34559 31208 38364 37756 36245 46900 44529 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

## Volume Transaksi PUAB
Miliar Rupiah
Inflasi  dapat  mempengaruhi  tingkat  suku  bunga  PUAB,  jika  pergerakan  inflasi rendah maka tingkat suku bunga PUAB meningkat ( Sunardi & Ula , 2017). Inflasi yang rendah maka tingkat suku bunga PUAB harus diturunkan agar tingkat volume transaksi PUAB kembali meningkat dan laju perekonomian tidak lesu, sebaliknya jika inflasi tinggi maka tingkat suku bunga PUAB harus ditingkatkan agar tingkat volume transaksi PUAB menurun dan laju inflasi jadi terkendali ( Nurmaida, 2018). Pergerakan suku bunga acuan Bank Indonesia seharusnya berbanding lurus instabilitas tingkat suku bunga PUAB, jika tingkat BI Rate yang merupakan suku bunga acuan terjadi peningkatan, maka seharusnya suku  bunga  PUAB  harus  diturunkan  untuk  menjaga  volume  transaksi  pada  pasar  uang agar laju perekonomian tetap stabil. Kurs atau nilai tukar yang tinggi maka suku bunga PUAB mengalami peningkatan, seharusnya tingkat suku bunga PUAB diturunkan untuk menjaga volume transaksi pada pasar uang agar laju perekonomian tetap stabil ( Senen, Kumaat, & Mandeij, 2020).
Grafik 3. Grafik data PUAB, Inflasi, BI Rate , Kurs 2009 - 2019
Berdasarkan gambar 3 diatas, menunjukan data suku bunga PUAB, inflasi, BI Rate , serta  nilai  kurs.  Seluruh  variabel  dalam  gambar  tersebut  mengalami  fluktuasi  yang terbilang  signifikan  sejak  tahun  2009  triwulan  pertama  hingga  tahun  2019  triwulan keempat. Tingkat inflasi pada grafik relatif menurun, tingkat Inflasi terendah pada tahun 2009  triwulan  4  yang  disebabkan  adanya  kondisi  krisis  ekonomi  dunia  sehingga berdampak pada perekonomian Indonesia, hal ini juga berdampak pada penurunan tingkat suku bunga PUAB sebesar 0,01%. Tingkat inflasi pada tahun 2013 triwulan 3 merupakan tingkat  inflasi  tertinggi  yang  disebabkan  oleh  adanya  kenaikan  BBM  sehingga  harga komoditas bahan makanan secara nasional mengalami peningkatan. Peningkatan inflasi ini  diikuti  dengan  penigkatan  suku  bunga  PUAB  dari  triwulan  sebelumnya  menjadi 0,23%. Kemudian pada BI Rate , data tertinggi berada pada tahun 2014 triwulan pertama yaitu  sebesar  12,00%  untuk  menstabilkan  likuiditas  perbankan  serta  peningkatan pertumbuhan  kredit,  yang  dimana  peningkatan  tersebut  merupakan  dampak  dari meningkatnya  harga  bahan  bakar  minyak,  selain  itu  suku  bunga  ditingkatkan  karena memicu  pertumbuhan  kredit agar  meningkat,  peningkatan  BI Rate tersebut  berdampak
-15 -10 -5 0 5 10 15 0 2 4 6 8 10 2 0 09 -0 1 -… 2 0 09 -0 9 -… 2 0 10 -0 5 -… 2 0 11 -0 1 -… 2 0 11 -0 9 -… 2 0 12 -0 5 -… 2 0 13 -0 1 -… 20 13- 09 -… 2 0 14 -0 5 -… 2 0 15 -0 1 -… 2 0 15 -0 9 -… 2 0 16 -0 5 -… 2 0 17 -0 1 -… 2 0 17 -0 9 -… 2 0 18 -0 5 -… 20 19- 01 -… 2 0 19 -0 9 -… GRAFIK DATA PUAB, INFLASI, BI

## RATE DAN KURS
PUAB Inflasi BI Rate Kurs
pada  kenaikan  suku  bunga  PUAB  menjadi  0,18%  dan  nilai  terendah  pada  tahun  2017 triwulan 4 sampai dengan 2018 triwulan 2. Penyebab dari nilai terendah pada BI Rate disebabkan  oleh  tingginya  nilai  inflasi  serta  adanya  penurunan  ini  diharapkan  dapat mempengaruhi peningkatan penyaluran kredit perbankan serta mendorong perekonomian ( Alim , 2014). Pada variabel terakhir yaitu kurs, memiliki nilai tertinggi pada tahun 2018 triwulan ke 3 dengan nilai terendah pada tahun 2011 triwulan ke 2. Nilai kurs tertinggi pada tahun 2018 yaitu disebabkan adanya krisis ekonomi dunia termasuk Indonesia. Hal ini terjadi akibat dari adanya perang dagang dua negara adidaya saat ini yaitu Amerika Serikat  dan  China.  Tingginya  kurs  pada  tahun  2018  berakibat  pada  peningkatan  suku bunga  PUAB,  namun  pada  awal  2019  ketika  kurs  mulai  menurun  suku  bunga  PUAB masih terus melanjutkan peningkatannya ( Herlianto & Hafizh , 2020).

## Tujuan Penelitian
Suku  bunga  PUAB  merupakah  salah  satu  sasaran  operasional  kebijakan moneter yang  disahkan  oleh  BI  dalam  menstabilkan  perekonomian  serta  menjaga  likuiditas perbankan.  Perubahan  tingkat  suku  bunga  PUAB  diduga  dipengaruhi  oleh  berbagai variabel moneter yaitu tingkat inflasi , tingkat suku bunga  BI Rate dan nilai tukar, oleh karena itu penelitian ini bermaksud untuk mengetahui dampak dari instabilitas berbagai faktor  moneter  tersebut  terhadap  penentuan  kebijakan  tingkat  suku  bunga  PUAB. Mengacu pada rumusan masalah yang dijelaskan diatas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  bagaimana  dampak  tingkat  inflasi  pada  tingkat  suku  bunga  PUAB. Kemudian mengetahui bagaimana dampak nilai tingkat suku bunga BI Rate pada tingkat suku  bunga  PUAB.  Serta  mengetahui  bagaimana  dampak  nilai  kurs  pada  tingkat suku bunga PUAB.

## Metode Penelitian
Variabel  Dependen  (Y)  merupakan  variabel  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  bebas. Variabel dependen (Y) dalam penelitian ini antaralain suku bunga PUAB dimana suku bunga yang diperoleh dalam bentuk satuan persentase (%) ( Rahmawati & Riyanto, 2017). Variabel suku bunga PUAB yang dipakai pada penelitian ini adalah data dalam triwulan mulai tahun 2009Q1 hingga 2019Q4 dengan media publikasi website resmi BPS.
Variabel Independen (X) pada penelitian merupakan variabel bebas atau faktor dari terjadinya perubahan pada variabel terikat. Variabel independen (X) pada penelitian kali ini berupa instabilitas inflasi, BI Rate dan Kurs (Aniq, 2015). Variabel-variabel tersebut merupakan variabel dengan data triwulan dari tahun 2009 sampai dengan 2019.
Tabel 1. Pengukuran Variabel Variabel Indikator Rumus Perhitungan Skala Pengukuran Tingkat Suku Bunga Pasar Uang Antar Bank (Y) Perubahan  suku  bunga acuan Pasar Uang Antar Bank dalam triwulan. Nilai Natural tingkat suku bunga PUAB Rasio
Inflasi (X1) Perubahan  indeks  harga konsumen  di  Indonesia dalam triwulan 𝐼𝐻𝐾 𝑁 −   𝐼𝐻𝐾 𝑁 𝐼𝐻𝐾 𝑁−1 𝑥 100
Rasio BI Rate (X2) Perubahan  suku  bunga acuan  Bank  Indonesia dalam triwulan. Nilai Natural tingkat suku bunga BI Rate Rasio Kurs (X3) Rupiah  terhadap  dollar Amerika Serikat. Nilai  Kurs  =  1  Rupiah  x Exchange Rate (Dollar) Nominal
Pada  data  pada  penelitian  ini  dipenuhi  secara  tidak  langsung  atau  sekunder  dan dipublikasikan secara resmi oleh pihak lain  yang dapat diakses bebas. Data bersumber dari situs resmi BPS,  BI  serta  Id.Investing.  Seluruh data  yang terdapat pada penelitian merukapan quantitative data. Jenis data pada penelitian ini yaitu data time series (runtutan waktu) dari tahun 2009 - 2019.
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan Teknik analisis Regresi Linear Berganda dengan  model Ordinary  Least  Square (OLS)  ( Mardiatmoko ,  2020).  Periode  pengujian sampel yang diteliti kemudian dilakukan selama periode pengamatan terus menerus (time series) selama sebelas tahun yaitu dari tahun 2009Q1 – 2019Q4 yang digunakan untuk menjelaskan  serta  menggambarkan  secara  umum  Dampak  Instabilitas  Inflasi,  BI Rate , dan Kurs terhadap Tingkat Suku Bunga Pasar Uang Antar Bank (PUAB) Periode 2009- 2019.
Model regresi linier berganda untuk metode Ordinary Least Square atau OLS dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐘 = 𝛂 + 𝛃𝟏 𝑿𝟏 + 𝛃𝟐𝑿𝟐 + 𝛃𝟑 𝑿𝟑 + 𝐞𝐭
Keterangan:
Y = Tingkat Suku Bunga PUAB Α = Konstanta β1, β2, β3 = Koefisien X1 = Inflasi X2 = BI Rate X3 = Kurs 𝑒 𝑡 = Error term

## Hasil dan Pembahasan
Uji asumsi klasik dibutuhkan untuk melihat hasil regresi benar terbebas dari suatu permasalahan. Berikut adalah hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan pada penelitian ini:
Tabel 2. Uji Normalitas Jarque-Bera 0.663742 Probability 0.717580
Jika probabilitas JarqueBera lebih besar dari 0,05, Error Term memiliki distribusi normal,  dan  sebaliknya.  Pada  Tabel  2  nilai  prob.  pencacahan Jarque-Bera adalah 0,717580  >  0,05,  sehingga  dapat  ditarik  kesimpulannya  yaitu  residual  berdistribusi normal yang berarti asumsi normalitas klasik terpenuhi.
Tabel 3. Uji Heteroskedastisitas
Prob. F(3,40)  0.1717
Prob. Chi-Square(3) 0.1637
Dari hasil uji Breusch-Pagan-Godfrey dapat disimpulkan bahwa nilai Chi-Square sebesar 0,1637 > alpha 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada data tidak memiliki masalah heteroskedastisitas.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas Centered Variable VIF C NA INFLASI 1.143517 BIRATE 1.082298 LNKURS 1.064030
Berdasarkan dari hasil uji mengenai multikolinieritas yang ada pada tabel 4, dapat dilihat  bahwa  nilai  dari Centered  Variance  Inflation  Factor antar  variabel  berada  di bawah 10, dimana nilai paling besar adalah 1.143517 pada variabel inflasi dan terendah sebesar 1.064030 pada variabel kurs. Pernyataan ini menunjukkan bahwa model yang ada pada model regresi diatas tidak memiliki masalah multikolinieritas.
Tabel 5. Uji Autokorelasi Prob. F(2,24) 0.0817 Prob. Chi-Square(2) 0.0658
Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi  didapatkan  nilai  pada  Prob  F  hitung  sebesar 0,0817,  dan  nilai  F  hitung  lebih  tinggi  dari  taraf  alpha  0,05,  sehingga  tidak  memiliki masalah pada autokorelasi.
Tabel 6. Uji Linearitas
Prob. F-statistic  0.2216
Berdasarkan  hasil  uji  linearitas,  dapat  ditarik  kesimpulannya,  yaitu  tidak  ada masalah linieritas yang terjadi karena nilai Prob. F hitung sebesar 0.2216 lebih besar dari tingkat alpha 5%, maka model regresi memenuhi asumsi linieritas.
Model Ordinary Least Square (OLS) ditujukan untuk dapat mencari tahu pengaruh antar faktor independen terhadap faktor dependen. Hasil estimasi Ordinary Least Square (OLS)  variable  Inflasi,  BI Rate dan  Kurs  terhadap  Suku  Bunga  PUAB  di  Indonesia sebagai berikut:
Tabel 7. Model Regresi Linear Berganda dan Uji T Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -17.85876  4.092251 -4.364044  0.0001 INFLASI -0.172450  0.047414 -3.637138  0.0008 BIRATE 3.68E-05  0.000446 0.082536 0.9346 LNKURS 2.062642  0.431147 4.784079 0.0000
Berdasarkan hasil pengelolaan data time series di atas, diperoleh sebuah persamaan regresi untuk variabel pertumbuhan ekonomi sebagai berikut:
Suku  Bunga  PUAB  =  -17.85876  –  0.172450  Inflasi  +  3.68E-05  BI Rate +  2.062642 LNKurs + e_t
Berdasarkan persamaan yang telah dibuat diatas, berikut hal-hal yang bisa dijelaskan:
1. Hasil  dari  regresi  linear  dengan  nilai  berganda  dapat  menghasilkan  nilai  konstanta pada angka -17.85876 yang menggambarkan bahwa jika variabel inflasi, BI Rate dan kurs dianggap tidak terjadi hal-hal yang mengalami perubahan atau bernilai konstan, maka nilai dari variabel suku bunga PUAB memiliki nilai sebesar -17.85876.
2. Koefisien regresi faktor X1 atau Inflasi dengan nilai -0.172450 dapat diartikan bahwa setiap peningkatan pada variabel inflasi senilai 1 satuan, maka akan menurunkan suku bunga  PUAB  (Y)  sebesar  -0.172450  satuan,  dengan  asumsi  faktor    lainnya  dari independent  nilainya  adalah  tetap.  Hal  tersebut  menggambarkan  adanya    hubungan yang negative antara tingkat inflasi dengan suku bunga pasar uang antar bank.
3. Koefisien  regresi  variabel  X2  atau  BI Rate sebesar  0.00000368  artinya  setiap peningkatan  variabel  kurs  senilai  1  satuan,  maka  akan  meningkatkan  suku  bunga PUAB (Y) sebesar 0.00000368 satuan, dengan asumsi variabel independent yang lain nilainya  tetap.  Hal  tersebut  menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan  positif  diantara faktor kurs dengan suku bunga PUAB.
4. Koefisien regresi variabel X3 atau kurs sebesar 2.062642  dapat diartikab hawa pada setiap  faktor  yang  mengalami  peningkatan  kurs  senilai  1  satuan,  hal  tersebut  dapat menaikkan  suku  bunga  PUAB  (Y)  sebesar  2.062642  satuan,  dengan  dugaan  faktor independent  yang  lain  nilainya  tetap.  Hal  itu  menggambarkan  adanya    hubungan positif yang terjadi antara variabel kurs dengan suku bunga PUAB.
Uji  signifikasi  atau  uji  t  dijalani  dengan  tujuan  agar  dapat  mengetahui  seberapa besar pengaruh dimasing-masing faktor bebas yang individual dalam menjelaskan faktor terikat. Keputusan dalam pengujian uji t dilakukan dengan membandingkan nilai thitung dengan ttabel. Apabila thitung > ttabel maka H0 diterima dan Ha ditolak, jika thitung < ttabel maka H0 ditolak dan Ha diterima. Nilai ttabel dicari dengan menggunakan rumus =tinv(α;n-k) = tinv(0.05;44-4) = 2.02.
a. Pengujian Terhadap Variabel Inflasi
Berdasarkan dari regresi diatas, inflasi memiliki thitung senilai (- 3.637138) > ttabel (2.02). Nilai probabilitas faktor inflasi dengan nilai 0.0008 yang terhitung lebih rendah dari  α  =  5%  (0.0008  <  0.05),  sehingga  secara  statistik  variabel  inflasi  berpengaruh signifikan terhadap variabel suku bunga  PUAB, maka dengan ini  kesimpulannya  yaitu (H0)  ditolak  yang  artinya  faktor  dari  inflasi  memiliki  pengaruh  terhadap  suku  bunga PUAB, oleh sebab itu Hipotesis satu (H1) dinyatakan di terima.

## b. Pengujian Terhadap Variabel BI Rate
Berdasarkan  hasil  regresi  di  atas,  BI Rate memiliki  thitung  (0.082536)  <  ttabel (2.02). Nilai probabilitas variabel BI Rate sebesar 0.9346 dinilai lebih besar dari α = 5% (0.9346 < 0.05), sehingga secara statistik faktor BI Rate tidak memberikan pengaruh yang signifikan  pada faktor suku bunga PUAB, maka dengan ini  kesimpulannya ialah  (H0) diterima  yang  artinya  variabel  BI Rate tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  suku  bunga PUAB, oleh sebab itu Hipotesis dua (H2) ditolak.
c. Pengujian Terhadap Variabel Kurs
Berdasarkan hasil regresi di atas, kurs memiliki thitung (4.784079) > ttabel (2.02). Nilai probabilitas variabel kurs sebesar 0.0000 lebih kecil dari α = 5% (0.0000 < 0.05), oleh  sebab  itu  secara  statistik  faktor  kurs  (LNKURS)  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  suku  bunga  PUAB,  maka  dengan  ini  dapat  di  simpulkan  bahwa  (H0)  ditolak memiliki arti faktor kurs memiliki pengaruh terhadap suku bunga PUAB, oleh sebab itu Hipotesis satu (H3) diterima.

## Tabel 8. Uji F
F-Statistic 16.07551 Prob(F-statistic) 0.000001
Hasil  regresi  pada  tabel  yang  ada  menunjukan  bahwa  diperoleh  Fhitung  pada variabel inflasi, BI Rate dan kurs terhadap suku bunga PUAB sebesar 16.07551 dengan Ftabel  sebesar  4.07.  Dengan  kesimpulan  Fhitung  >  Ftabel  (16.07551  >  4.07),  serta probabilitas  pada  F-stat  menunjukan  nilai  sebesar  0.000001.  Sehingga  secara  statistik,
faktor inflasi, BI Rate serta kurs yang bersama-sama dapat memberikan pengaruh yang bernilai  positif  atau  signifikan  pada  faktor  dependen  dalam  penelitian  yang  dilakukan ialah suku bunga PUAB.
Tabel 9. Koefisien Determinasi (R2) dan Adjusted R-Squared
R-Squared 0.546622 Adjusted R-Squared 0.512618
Berdasarkan  hasil  regresi  diatas,  diperoleh  nilai Adjusted  R-Squared sebesar 0.512618, hasil itu berartikan bahwa semakin besar pengaruh faktor independen tingkat inflasi,  BI Rate dan  nilai  tukar,  semakin  besar  kemungkinan  keduanya  menjadi  faktor yang  mempengaruhi  PUAB  secara  bersamaan,  dengan  51,27%  tanggapan  dan  sisanya 48,73%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  tidak  termasuk  dalam  penelitian  yang dilakukan.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  menganalisis  dampak  instabilitas  inflasi,  BI Rate ,  dan  nilai  tukar terhadap  suku  bunga  PUAB  tahun  2009-2019.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa  inflasi dan nilai tukar mempengaruhi suku bunga pasar  uang  antar  bank,  tetapi  BI Rate tidak.  Pasalnya,  Bank  Indonesia  menggunakan produk  BI-7  day reverse  reporate atau  BI7DRR  yang  merupakan  perangkat  kebijakan baru yang diharapkan dapat memperkuat kerangka kebijakan moneter. Penonaktifan alat ini telah berlangsung sejak 2016, menggantikan suku bunga BI dan memungkinkan alat tersebut memiliki dampak yang lebih besar di pasar uang, bank, dan sektor riil. Dampak diberlakukannya  BI7DRR sebagai policy  rate baru,  yaitu sebagai kriteria utama dalam perdagangan  di  pasar  keuangan,  dan  terbentuknya  pasar  keuangan  yang  berfokus  pada suku  bunga  Perdagangan  di  pasar  uang.  Dari  penjelasan  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa suku bunga BI tidak  mempengaruhi suku bunga pasar uang antar bank, karena alat  akan  diganti  dengan  BI7 Dayrate  Reverse  Reporate untuk  memperkuat  sistem pengelolaan mata uang di pasar keuangan. (Susilowati & Wahyuningdyah, 2018).

## Bibliografi
Adenan, Moh, Safitri, Ghaluh Hermawati, & Yuliati, Lilis. (2021). Market Share Bank Syariah  Terhadap  Institusi  Keuangan  Syariah  di  Indonesia. E-Journal  Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , 8 (1), 75–83. DOI: https://doi.org/10.19184/ejeba.v8i1.21144
Alim, Syahirul. (2014). Analisis pengaruh inflasi dan BI rate terhadap Return on Assets (ROA) bank syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi Modernisasi , 10 (3), 201–220.
DOI: https://doi.org/10.21067/jem.v10i3.785
Aniq, Miftahul. (2015). Pengaruh Kurs, Inflasi, Suku Bunga SBI, Jumlah Uang Beredar dan  Harga  Minyak  Mentah  Terhadap  Jakarta  Islamic  Index  (JII)  di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2012-2014. Skripsi  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam Universitas Islami Negeri Walisongo .
Christmawan,  Poly  Endrayanto  Eko  Christmawan,  &  Utami,  Lila  Retnani.  (2022).
Strategi  Kemudahan  Berusaha  dalam  Meningkatkan  Daya  Saing  Ekonomi Indonesia  di  Bidang  Ekspor  dan  Investasi:  Bidang  Ekspor  dan  Investasi.
Manajemen Dewantara , 6 (1), 118–131. DOI:
https://doi.org/10.26460/md.v6i1.12101
Ghofur, Abdul, Syarifuddin, Muhammad Alvis, Toyyibi, Abdul Majid, & Kurnianingsih, Retno.  (2021).  Strategi  Lembaga  Keuangan  Syariah  Menghadapi  Pembiayaan Bermasalah Di Masa Pandemi Covid-19. Ulumuddin: Jurnal Ilmu-Ilmu Keislaman , 11 (2), 129–142. DOI: https://doi.org/10.47200/ulumuddin.v11i2.795
Herlianto,  Didit,  &  Hafizh,  Luthfi.  (2020).  Pengaruh  Indeks  Dow  Jones,  Nikkei  225, Shanghai  Stock  Exchange,  Dan  Straits  Times  Index  Singapore  Terhadap  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Di Bursa Efek Indonesia (BEI). INOBIS: Jurnal Inovasi Bisnis Dan Manajemen Indonesia , 3 (2), 211–229. DOI: https://doi.org/10.31842/jurnalinobis.v3i2.133
Izza, Aqidatul. (2017). Peran Historis Perbankan Dalam Perekonomian Indonesia. Dinar: Jurnal Prodi Ekonomi Syariah , 1 (1), 20–43.
Kharisma, Bayu. (2014). Good governance sebagai suatu konsep dan mengapa penting dalam  sektor  publik  dan  swasta:  Suatu  pendekatan  ekonomi  kelembagaan. Jurnal Buletin Studi Ekonomi , 19 (1), 1–34.
Mardiatmoko,  Gun.  (2020).  Pentingnya  uji  asumsi  klasik  pada  analisis  regresi  linier berganda  (studi  kasus  penyusunan  persamaan  allometrik  kenari  muda  [canarium indicum l.]). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 14 (3), 333–342.
DOI: https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss3pp333-342
Muljawan,  Dadang,  Hafidz,  Januar,  Astuti,  Rieska  Indah,  &  Oktapiani,  Rini.  (2014). Faktor-faktor  penentu  efisiensi  perbankan  Indonesia  serta  dampaknya  terhadap perhitungan suku bunga kredit. Working Papar of Bank Indonesia , 2 .
Nurmaida, Desi. (2018). Analisis Pengaruh Tingkat Inflasi, Transaksi Pasar Uang antar Bank Syariah (PUAS) dan Investasi Syariah terhadap Imbal Hasil Sertifikat Bank Indonesia  Syariah  (SBIS). J-EBIS  (Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam) ,  164–186. https://doi.org/10.32505/v3i2.1243
Perlambang, Heru. (2017). Analisis pengaruh jumlah uang beredar, suku bunga sbi, nilai tukar terhadap tingkat inflasi. Media Ekonomi , 18 (2), 49–68.
Rahmawati,  D.  A.Dwi,  &  Riyanto,  Wahyu  Hidayat.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia dan Jumlah Uang Beredar Terhadap Tingkat Inflasi di Indonesia Periode 2006.1-2015.12 (Pendekatan Error Correction Model). Jurnal Ilmu Ekonomi JIE , 1 (1), 60–74.
Senen, Afifah S.,  Kumaat, Robby Joan, & Mandeij, Dennij. (2020). Analisis pengaruh nilai tukar rupiah, suku bunga acuan bank Indonesia dan cadangan devisa terhadap inflasi  di  Indonesia  periode  2008:  Q1–2018:  Q4. Jurnal  Berkala  Ilmiah Efisiensi , 20 (1).
Sinaga, Asmawarna. (2017). Analisis pengaruh tingkat suku bunga (BI rate), bagi hasil, inflasi dan harga emas terhadap jumlah deposito mudharabah perbankan syariah periode 2010-2015 . Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan.
Sunardi, Nardi, & Ula, Laila Nurmillah Rabiul. (2017). Pengaruh BI Rate, Inflasi Dan Kurs Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Jurnal Sekuritas: Saham, Ekonomi, Keuangan Dan Investasi , 1 (2), 27–41. https://doi.org/10.32493/skt.v1i2.745 DOI: http://dx.doi.org/10.32493/skt.v1i2.745
Suratini, Suratini. (2019). Tinjauan Teoritis Pinjaman Mikro Di Indonesia . Penerbit CV IRDH Anggota IKAPI No. 159-JTE-2017.