Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
1 matriks.greenvest.co.id
ANALISIS TRANSMISI KEBIJAKAN MONETER MELALUI JALUR HARGA
ASET DAN EKSPEKTASI INFLASI DI INDONESIA
Rifqa Pratiwi Balqish
1
, Ahmad Albar Tanjung
2
, Irsad Lubis
3
Universitas Sumatera Utara
Email: rifqabalqish25@gmail.com, alb4rt4njung@gmail.com,
irsyadhusin@yahoo.co.id
Diterima:
25 Juni 2022
Direvisi:
5 Juli 2022
Disetujui:
11 Juli 2022
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas mekanisme
transmisi kebijakan moneter dengan melihat jumlah tenggat waktu
yang dibutuhkan mencapai sasaran akhir inflasi dengan menggunakan
jalur harga aset dan ekspektasi inflasi. Selain itu, penelitian ini
bertujuan mengetahui jalur manakah yang paling efektif dalam
mewujudkan sasaran akhir inflasi. Penelitian ini menggunakan regresi
model Structural Vector Autoregression (SVAR) dalam mengestimasi
pengaruh mekanisme transmisi kebijakan moneter terhadap inflasi
melalui jalur harga aset dan jalur ekspektasi inflasi dan juga melihat
jumlah tenggat waktu yang dibutuhkan untuk mencapai sasaran akhir
inflasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data
sekunder dengan rentan waktu kuartalan dari tahun 2010 sampai
dengan 2021. Data sekunder yang digunakan bersumber dari laporan
tahunan yang dipublikasi resmi dari situs Bank Indonesia, Biro Pusat
Statistik dan Kementerian Investasi/BKPM. Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa efektivitas mekanisme transmisi kebijakan
moneter melalui jalur harga aset memerlukan tenggat waktu 6 (enam)
kuartal dalam mencapai sasaran akhir inflasi. Sedangkan efektivitas
mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui jalur ekspektasi
inflasi memerlukan tenggat waktu 4 (empat) kuartal dalam mencapai
sasaran akhir inflasi. Hasil penelitian juga menunjukan jalur ekspektasi
inflasi lebih efektif dibandingkan dengan jalur harga aset dalam
mewujudkan sasaran akhir inflasi.
Kata kunci: Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter, Inflasi,
Structural Vector Autoregression (SVAR)
Abstract
This study aims to determine the effectiveness of the monetary policy
transmission mechanism by looking at the number of deadlines needed
to achieve the final inflation target using the asset price and inflation
expectations path. In addition, this study aims to determine which path
is the most effective in realizing the final inflation target. This study
uses the Structural Vector Autoregression (SVAR) regression model in
estimating the effect of the monetary policy transmission mechanism
on inflation through the asset price channel and the inflation
expectation path and also looks at the number of deadlines needed to
achieve the final inflation target. The data used in this study is
secondary data with a quarterly period from 2010 to 2021. The
secondary data used is sourced from the annual reports published
officially from the websites of Bank Indonesia, the Central Bureau of
Statistics and the Ministry of Investment/BKPM. The results of this
study indicate that the effectiveness of the monetary policy
transmission mechanism through the asset price channel requires a
deadline of 6 (six) quarters to achieve the final inflation target.
Meanwhile, the effectiveness of the monetary policy transmission
mechanism through the inflation expectation channel requires a
deadline of 4 (four) quarters to achieve the final inflation target. The
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
2
results also show that the inflation expectation path is more effective
than the asset price path in realizing the final inflation target.
Keywords: Mechanism of Monetary Policy Transmission, Inflation,
Structural Vector Autoregression (SVAR).
Pendahuluan
Pandemi COVID-19 tidak hanya berdampak pada kesehatan masyarakat, tetapi
juga memengaruhi kondisi perekonomian, pendidikan, dan kehidupan sosial masyarakat
Indonesia (Nurkholis, 2020). Menurunnya berbagai aktivitas ini berdampak pada kondisi
sosial-ekonomi masyarakat, khususnya masyarakat rentan dan miskin. Oleh sebab itu,
Indonesia perlu melakukan kebijakan moneter modern yang lebih proaktif untuk menopang
keterbatasan ruang fiskal dan menciptakan likuiditas yang diperlukan untuk sektor riil agar
bisa dilakukannya pembenahan atau restrukturisasi terhadap pinjaman di perbankan
nasional (WALUJAN, 2020). Keterbatasan ruang fiskal dan moneter mengakibatkan
sangat diperlukannya ketersediaan dana atau likuiditas baru untuk penanganan kesiapan
sarana kesehatan, jaring pengaman sosial, pemulihan daya beli (demand side), dan
pemulihan sisi produksi (supply side). Negara-negara lain sudah melakukan penyikapan
fiskal untuk stimulus penanganan COVID-19 di level sekitar 10 persen atau lebih terhadap
PDB-nya (Radianto, 2020).
Pelonggaran kuantitatif adalah kebijakan moneter non-konvensional yang
dipakai bank sentral untuk mencegah penurunan suplai uang ketika kebijakan moneter
standar mulai tidak efektif (Soelistyo, 2015). Bank sentral memberlakukan pelonggaran
kuantitatif dengan membeli aset keuangan dalam jumlah tertentu dari bank komersial dan
institusi swasta lainnya, sehingga meningkatkan basis moneternya. Pelonggaran kuantitatif
kemudian bisa diterapkan oleh otoritas moneter untuk menstimulasi ekonomi dengan
membeli aset-aset berjangka panjang dari pada obligasi pemerintah jangka pendek,
sehingga menurunkan suku bunga jangka panjang sampai keluar kurva imbal hasil, yaitu
representasi visual dari tingkat bunga obligasi yang dipetakan pada grafik untuk
menentukan keadaan masa depan sekuritas treasury dan aspek ekonomi lainnya.
Pelonggaran kuantitatif menaikkan harga aset keuangan yang dibeli yang kemudian
menurunkan imbalnya (Pradana & Najamudin, 2014). Pelonggaran kuantitatif dapat
digunakan untuk menjamin bahwa inflasi tidak sampai berada di bawah target.
Penargetan inflasi (inflation targeting) menjadi sasaran kebijakan moneter
disebabkan oleh krisis keuangan dan moneter yang dimulai sejak tahun 1997 yang telah
membawa banyak perubahan, salah satunya terjadi perubahan pada strategi kebijakan
moneter yang memiliki tugas dalam pencapaian target stabilitas harga (Panjaitan &
Wardoyo, 2017).. Inflasi dianggap sangat sesuai untuk menjadi sasaran stategi oleh Bank
Indonesia karena hal ini dapat dijelaskan secara teoritis dalam jangka panjang, bahwa
peningkatan jumlah uang beredar akan mempengaruhi peningkatan harga (Warjiyo, 2017)
(Rezeki & Mahalli, 2015).
Dalam rangka mencapai tujuan inflasi yang stabil maka kebijakan moneter
memiliki kerangka kerja operasional berupa transmisi kebijakan moneter. Mekanisme
transmisi kebijakan moneter merupakan proses dari kebijakan moneter yang dilakukan oleh
bank sentral yang mempengaruhi kegiatan ekonomi dan keuangan hingga pada akhirnya
mencapai sasaran akhir, yaitu stabilitas harga dan pertumbuhan ekonomi (Taylor et al.,
2020). Mekanisme kebijakan moneter melibatkan interaksi antara bank sentral, sektor
keuangan, pelaku ekonomi, kebijakan pemerintah dan otoritas lainnya. Mekanisme
transmisi kebijakan moneter ini bekerja memerlukan lamanya tenggat waktu (time lag)
sejak ditetapkan kebijakan. Setiap jalur yang ada pada transmisi kebijakan moneter
memiliki time lag yang bisa berbeda dengan yang lain.
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
3 matriks.greenvest.co.id
Selanjutnya, peran pasar modal dalam pembiayaan investasi pada beberapa
dasawarsa belakangan ini memang mengalami peningkatan yang signifikan. Krisis
perbankan yang terjadi di beberapa negara, termasuk Indonesia pada waktu krisis ekonomi
di Asia, membuktikan bahwa ketergantungan terhadap perbankan menyulitkan pemulihan
ekonomi negara tersebut pasca krisis. Banyak diantara negara berkembang (emerging
countries) yang mencoba mengurangi ketergantungan tersebut dengan mendorong
pengembangan pasar modal, sehingga peran pasar modal dalam perekonomian menjadi
penting.
Kebijakan moneter melalui jalur harga aset dimulai apabila bank sentral
menginginkan kebijakan moneter ekspansif maka akan terjadi penurunan BI rate(Apsari,
2019). Selanjutnya penurunan BI rate akan berdampak terhadap penurunan suku bunga
PUAB dan akan direspon positif oleh harga aset yang mana dalam penelitian ini digunakan
data Indeks Harga Gabungan (IHSG). Selanjutnya, Peningkatan harga saham mendorong
peningkatkan investasi oleh perusahaan karena nilai pasar perusahaan yang meningkat.
Pada akhirnya, pengaruh harga aset pada investasi riil akan meningkatkan permintaan
agregat dan penawaran agregat bagi rumah tangga dan dunia usaha sehingga membentuk
suatu aktivitas ekonomi yang menuju pencapaian sektor rill dalam bentuk produk domestik
bruto serta inflasi. Kebijakan moneter melalui jalur harga aset juga masih memiliki peran
kuat dalam mencapai target inflasi terutama pengaruhnya terhadap aktivitas perekonomian
melalui perkembangan sektor perbankan dan keuangan yang semakin pesat.
Pada penelitian ini digunakan kebijakan moneter melalui jalur harga aset dimulai
dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2021, yang mana pada tahun 2020 dan 2021 terdapat
wabah covid-19 yang juga berdampak pada Negara Indonesia. Penelitian mengenai
kebijakan moneter melalui jalur harga aset dan ekspektasi inflasi juga sudah pernah
dilakukan sebelumnya, seperti penelitian yang dilakukan oleh (Saputra, 2017) menyatakan
bahwa peran harga aset di India dalam jangka menengah dominan memiliki kandungan
informasi yang penting sehubungan dengan ekspektasi inflasi pelaku ekonomi.
Hasil penelitian dari (RISMAYANTI, 2021) juga sependapat bahwa efek kekayaan
dari harga ekuitas dan harga properti dapat meningkatkan kekayaan rumah tangga
walaupun dampaknya masih kecil, namun ke depannya harga aset diharapkan mampu
berperan aktif dalam menjaga kestabilan inflasi. Namun, penelitian yang dilakukan oleh
(Aryawati, Widiaty, SEI, SE, & Anwar, 2022) diperoleh informasi bahwa mekanisme
transmisi kebijakan moneter melalui jalur harga aset di Indonesia belum menunjukkan
berjalannya transmisi kebijakan moneter secara efektif. Selanjutnya studi mengenai
bekerjanya transmisi moneter melalui saluran harga aset dilakukan oleh (Sulistyorini,
2022) studi ini diarahkan untuk menyelidiki apakah saluran harga aset bekerja di Indonesia.
Secara keseluruhan, studi ini menyimpulkan kurang kuatnya bukti yang menunjukkan
pentingnya harga saham dalam mentransmisikan kebijakan moneter di Indonesia ke sektor
riil. Dari beberapa bukti empiris tersebut terlihat masih adanya perdebatan dengan
efektivitas transmisi kebijakan moneter melalui jalur harga aset, namun dalam
perkembangannya bahwa nilai agregasi dari IHSG sebagai salah satu indikator harga aset
di Indonesia mengalami peningkatan yang luar biasa dalam kurun waktu lima belas tahun
terakhir. Dalam penelitian ini, peneliti juga tertarik menggunakan mekanisme transmisi
kebijakan moneter pada jalur ekspektasi inflasi periode 2010 hingga 2021 dengan
permasalahan-permasalahan pada negara berkembang seperti Indonesia, karena penelitian
ini diharapkan dapat melihat bahwa kredibilitas atas kebijakan moneter merupakan suatu
faktor yang penting dalam menciptakan stabilitas lingkungan ekonomi makro,
kemampuannya dalam meningkatkan efektivitas kebijakan moneter, dan merangsang
investasi dalam perekonomian.
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
4
Kreditbilitas kebijakan inilah yang menimbulkan adanya ekspektasi terhadap
kondisi perekonomian kedepannya khususnya ekspetasi terhadap inflasi di periode
selanjutnya. Lebih jelasnya, ekspektasi memberikan pengaruh perilaku ekonomi dalam
pengambilan keputusan atas konsumsi dan investasi yang pada akhirnya mendorang
permintaan agregat dan inflasi. Dengan kata lain, ekspektasi inflasi akan cenderung
mendekati target inflasi bila mekanisme transmisi kebijakan moneter berjalan dengan baik.
Penelitian mengenai mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui saluran
ekspektasi yang pernah dilakukan di Indonesia adalah penelitian yang dilakukan (Purba et
al., 2021). Penelitiannya menggunakan variabel inflasi, suku bunga SBI, output gap,
ekspektasi inflasi dan kurs. Hasil penelitianya menunjukkan bahwa mekanisme transmisi
kebijakan moneter saluran ekspektasi inflasi efektif mewujudkan sasaran akhir kebijakan
moneter tetapi dalam mewujudkannya membutuhkan waktu 12 triwulan. Penelitian ini
bertujuan untuk mengetahui efektivitas mekanisme transmisi kebijakan moneter dengan
melihat jumlah tenggat waktu yang dibutuhkan mencapai sasaran akhir inflasi dengan
menggunakan jalur harga aset dan ekspektasi inflasi. Selain itu, penelitian ini bertujuan
mengetahui jalur manakah yang paling efektif dalam mewujudkan sasaran akhir inflasi.
Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah penelitian deskriptif
dengan metode penelitian kuantitatif. Dalam Penelitian ini peneliti menggunakan data
sekunder dengan jenis data runtun waktu (time series) selama kurun waktu (2010–2021)
dalam bentuk kuartal di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari
beberapa sumber website resmi dari Bank Indonesia, BPS, Kementerian Investasi/BKPM
serta berbagai situs website yang mendukung. Jenis data yang digunakan dalam penelitian
ini adalah data sekunder. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data BI rate,
suku bunga Pasar Uang Antar Bank (PUAB), Indeks Harga Saham gabungan (IHSG),
Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) berdasarkan pengeluaran konsumsi rumah
tangga, ekspektasi inflasi, output gap, dan inflasi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan
data time series yang merupakan data runtun waktu yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
terhadap satu individu/objek. Data yang diambil dalam penelitian ini merupakan data
Indonesia yang dimulai dari kuartal pertama 2010 sampai dengan kuartal keempat 2021.
Berdasarkan jenis data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data sekunder, maka
metode pengumpulan data yang dilakukan adalah metode dokumentasi. Pada penelitian ini
menggunakan Microsoft Office Excel 2007 dan Stata 14 untuk pengolahan data dan
pengujian hipotesis. Pengolahan dan perhitungan data sekunder untuk variabel-variabel
akan diolah dan dihitung dengan menggunakan Microsoft Office Excel 2007. Sementara
pengolahan data sekunder untuk menguji hipotesis menggunakan Stata 14 yang
menggunakan model ekonometrika, yaitu SVAR (Structural Vector Autoregression).
Hasil dan Pembahasan
Hasil Analisis Structural Impulse Response Function (IRF)
Analisis structural impulse responce function (SIRF) digunakan untuk mengetahui
perilaku dinamis dari model SVAR. Analisis IRF digunakan untuk mengetahui berapa lama
waktu yang dibutuhkan variabel dependen dalam merespon perubahan variabel independen
yang pada akhirnya akan mengembalikan pada titik keseimbangan sebelum terjadi shock.
Fungsi respon terhadap shock berfungsi untuk melihat respon dinamika setiap variabel
apabila ada suatu guncangan tertentu. Respon inilah yang menunjukkan adanya pengaruh
dari suatu shock variabel dependen terhadap variabel independen.
Hasil Structural Impulse Response Function (IRF) Jalur Harga Aset
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
5 matriks.greenvest.co.id
Berikut gambar structural impulse response function (IRF) pada variabel transmisi
kebijakan moneter jalur harga aset:
1. Response BI rate Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Gambar 8
Hasil Response BI rate Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14,
Respon BI rate (dbirate) terhadap guncangan (shock) variabel BI rate (dbirate)
sendiri pada periode awal hingga periode kelima mengalami penurunan yang tajam, pada
periode keenam dan ketujuh mengalami sedikit kenaikan dan periode kedelapan turun
kembali, lalu pada periode keduapuluh shock mulai hilang dan variabel BI rate akan stabil
kembali atau mengalami konvergen mulai dari periode kedua puluh.
Selanjutnya BI rate (dbirate) merespon guncangan (shock) variabel COVID-19
(ddummy) pada periode pertama sampai periode ketiga mengalami penurunan, pada
periode keempat sampai periode kesembilan mengalami kenaikan, lalu pada periode
kesepuluh mengalami sedikit penurunan kembali. Shock COVID-19 hilang pada periode
kedua belas dan variabel BI rate kembali stabil atau mengalami konvergen.
2. Response PUAB Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Gambar 9
Hasil Response PUAB Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14
Guncangan (shock) BI rate (dbirate) menyebabkan suku bunga PUAB (dpuab)
merespon naik dan positif pada periode pertama dan mulai turun pada periode kedua
sampai periode ketiga, pada periode keempat kembali mengalami kenaikan. shock mulai
hilang pada periode kedua puluh dan suku bunga PUAB (dpuab) kembali stabil. Respon
suku bunga PUAB yang naik disebakan karena kenaikan BI rate yang mengakibatkan
kenaikan suku bunga perbankan.
Selanjutnya suku bunga PUAB (dpuab) merespon guncangan (shock) variabel
COVID-19 (ddummy) pada periode pertama sampai periode kedua merespon menurun dan
menuju negatif, pada periode ketiga dan keempat mengalami kenaikan, lalu turun kembali
0
.2
.4
0 10 20 30 40
test1, D.birate, D.birate
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.2
-.1
0
.1
.2
0 10 20 30 40
test1, D.dummy, D.birate
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.2
-.1
0
.1
.2
0 10 20 30 40
test1, D.dummy, D.puab
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
6
pada periode kelima dan naik pada periode keenam. Pada periode kesembilan belas shock
hilang dan variabel PUAB kembali stabil dan mengalami konvergensi.
1. Response Harga Saham Terhadap Impulse Bi rate, PUAB, dan COVID-19
Gambar 10
Hasil Response Harga Saham Terhadap Impulse Bi rate, PUAB, dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14
Respon harga saham (dlnihsg) terhadap guncangan (shock) BI rate (dbirate) pada
periode pertama hingga periode kedua menalami kenaikan yang tajam dan menuju positif,
lalu turun pada periode ketiga dan keempat. Pada periode kelima mengalami sedikit
kenaikan, kemudian shock) BI rate (dbirate) hilang pada periode kesembilan belas dan
harga saham (dlnihsg) kembali stabil atau mengalami konvergen. Respon positif tersebut
dikarenakan kenaikan BI rate akan menurunkan harga aset saham.
Pada guncangan (shock) suku bunga PUAB (dpuab), harga saham (dlnihsg) pada
periode pertama dan periode kedua merespon naik tajam dan menuju positif, lalu sedikit
mengalami penurunan pada periode ketiga sampai periode keempat, selanjutnya pada
periode kelima kembali mengalami kenaikan. Pada periode kesembilan belas shock PUAB
mulai hilang dan harga saham kembali stabil atau konvergen.
Selanjunya respon harga saham (dlnihsg) terhadap guncangan (shock) variabel
COVID-19 (ddummy) mengalami kenaikan pada periode pertama dan periode kedua naik
-.04
-.02
0
.02
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.lnihsg
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.02
0
.02
.04
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.lnihsg
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.02
-.01
0
.01
.02
0 10 20 30 40
test2, D.puab, D.lnihsg
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
7 matriks.greenvest.co.id
2. Response Investasi Riil Terhadap Impulse Bi rate, PUAB, Harga Saham, dan
COVID-19
Gambar 11
Hasil Response Investasi Riil Terhadap Impulse Bi rate, PUAB, Harga Saham, dan
COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14,
Respon investasi riil (dlnir) terhadap guncangan (shock) BI rate (dbirate) pada
periode pertama mengalami kenaikan positif, selanjutnya turun pada periode kedua dan
naik kembali pada periode ketiga. Pada periode keempat kembali mengalami penurunan
yang tajam. Pada periode kedua puluh shock BI rate hilang dan variabel investasi riil (dlnir)
kembali stabil atau mengalai konvergen.
Variabel investasi riil (dlnir) merespon turun pada periode pertama sampai periode
ketiga terhadap guncangan (shock) suku bunga PUAB (dpuab), lalu naik pada periode
keempat dan kelima, kemudian pada periode keenam dan ketujuh sedikit menurun kembali
dan pada periode kedua puluh shock PUAB mulai hilang dan variabel investasi riil (dlnir)
kembali stabil atau mengalami konvergen.
Guncangan (shock) harga saham (dlnihsg) mengakibatkan investasi riil (dlnir)
merespon naik tajam menuju positif pada periode pertama dan turun pada periode kedua
dan ketiga. Pada periode keempat kembali mengalami kenaikan, dan pada periode kelima
turun kembali sampai periode kesepuluh. Pada periode kesembilan belas shock harga
saham hilang dan variabel investasi riil (dlnir) kembali stabil atau mengalai konvergen.
Selanjutnya pada guncangan (shock) COVID-19 (ddummy), variabel investasi riil
(dlnir) merespon turun tajam menuju negatif dan naik pada periode kedua, kemudian turun
kembali pada periode ketiga. Pada periode kedua puluh shock dari COVID-19 hilang dan
variabel investasi riil kembali stabil atau mengalami konvergen.
5. Response Output Gap Terhadap Impulse BI rate, PUAB, Harga Saham, Investasi
Riil, dan COVID-19
-.1
-.05
0
.05
.1
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.lnir
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.05
0
.05
.1
0 10 20 30 40
test2, D.puab, D.lnir
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.05
0
.05
.1
0 10 20 30 40
test2, D.lnihsg, D.lnir
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.05
0
.05
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.lnir
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
8
Gambar 12
Hasil Response Output Gap Terhadap Impulse BI rate, PUAB, Harga Saham, Investasi
Riil, dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14
Respon output gap (dog) terhadap guncangan (shock) BI rate (dbirate) pada
periode pertama dan kedua mengalami kenaikan. Pada periode ketiga dan keempat
mengalami penurunan yang tajam. Selanjutnya shock semakin berkurang dan hilang pada
periode ketiga puluh dan output gap (dog) kembali stabil atau mengalami konvergen.
Variabel output gap (dog) merespon turun pada guncangan (shock) suku bunga
PUAB (dpuab) pada periode pertama dan kedua, lalu pada periode ketiga dan keempat
mulai naik dan kembali turun pada periode kelima sampai periode keenam. Selanjutnya
shock PUAB semakin berkurang dan hilang pada periode ketiga puluh dan output gap (dog)
kembali stabil atau mengalami konvergen.
Respon output gap (dog) terhadap guncangan (shock) harga saham (dlnihsg) pada
periode pertama dan kedua mengalami kenaikan, lalu pada periode ketiga dan keempat
mengalami penurunan dan shock harga saham semakin berkurang dan hilang pada periode
ketiga puluh dan output gap (dog) kembali stabil atau mengalami konvergen.
Selanjutnya pada guncangan (shock) variabel investasi riil (dlnir), variabel output
gap (dog) merespon naik pada periode pertama dan menurun pada periode kedua sampai
periode keempat, lalu pada periode kelima kembali mengalami kenaikan. Shock investasi
riil semakin berkurang dan hilang pada periode ketiga puluh dan output gap (dog) kembali
-.004
-.002
0
.002
.004
0 10 20 30 40
test2, D.puab, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.002
0
.002
0 10 20 30 40
test2, D.lnir, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.004
-.002
0
.002
.004
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.005
0
.005
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.004
-.002
0
.002
.004
0 10 20 30 40
test2, D.lnihsg, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
9 matriks.greenvest.co.id
stabil atau mengalami konvergen. Guncangan (shock) variabel COVID-19 (ddummy)
dalam merespon variabel output gap (dog) pada periode pertama mengalami penurunan
dan naik tajam pada periode kedua sampai periode ketiga, lalu periode keempat sampai
periode kelima turun kembali dan pada periode kenam kembali naik. Selanjutnya shock
COVID-19 semakin berkurang dan hilang pada periode ketiga puluh dan output gap (dog)
kembali stabil atau mengalami konvergen.
6. Response Inflasi Terhadap Impulse BI rate, PUAB, Harga Saham, Investasi Riil,
Output Gap, dan COVID-19
Gambar 13
Hasil Response Inflasi Terhadap Impulse BI rate, PUAB, Harga Saham, Investasi Riil,
Output Gap dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14,
Respon inflasi (dinf) terhadap guncangan (shock) BI rate (dbirate) pada periode
pertama mengalami penurunan yang tajam menuju negatif dan naik pada periode kedua.
Pada periode ketiga sampai kelima kembali mengalami penurunan dan naik kembali pada
periode keenam. Pada periode kesembilan belas shock dari BI rate hilang dan variabel
inflasi kembali stabil atau mengalami konvergen.
Variabel inflasi (dinf) merespon turun pada periode pertama dan merespon naik
-1
-.5
0
.5
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.4
-.2
0
.2
.4
0 10 20 30 40
test2, D.puab, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.5
0
.5
0 10 20 30 40
test2, D.lnihsg, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.4
-.2
0
.2
.4
0 10 20 30 40
test2, D.lnir, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.2
0
.2
.4
0 10 20 30 40
test2, D.og, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.5
0
.5
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
10
pada periode kedua terhadap guncangan (shock) PUAB. Pada periode ketiga kembali turun
dan naik pada periode keempat sampai periode kelima. Pada periode kedua puluh shock
dari PUAB hilang dan variabel inflasi kembali stabil atau mengalami konvergen.
Variabel inflasi (dinf) merespon naik pada periode pertama dan merespon turun
pada periode kedua terhadap guncangan (shock) harga saham. Selanjutnya pada periode
ketiga kembali naik sampai periode kesepuluh. Pada periode kedelapan belas shock dari
harga saham hilang dan variabel inflasi kembali stabil atau mengalami konvergen.
Selanjutnya pada guncangan (shock) variabel investasi riil (dlnir), variabel inflasi
(dinf) merespon turun pada periode pertama dan periode kedua, lalu pada periode ketiga
mengalami kenaikan dan turun kembali pada periode keempat. Pada periode kesebelas
shock investasi riil hilang dan variabel inflasi kembali stabil atau mengalami konvergen.
Pada guncangan (shock) variabel output gap (dog), variabel inflasi (dinf) merespon
turun pada periode pertama sampai periode ketiga dan naik pada periode keempat,
selanjutnya pada periode kelima dan keenam kembali mengalami penurunan. Pada periode
kedua puluh tiga shock output gap hilang dan variabel inflasi kembali stabil atau
mengalami konvergen.
Kemudian variabel inflasi (dinf) merespon naik pada periode pertama terhadap
guncangan (shock) variabel COVID-19 (ddummy) dan pada periode kedua mengalami
penurunan. Pada periode ketiga kembali mengalami kenaikan dan turun pada periode
keempat dan periode kelima. Pada periode kedelapan belas shock COVID-19 hilang dan
variabel inflasi kembali stabil atau mengalami konvergen.
Hasil Structural Impulse Response Function (IRF) Jalur Ekspektasi Inflasi
Berikut gambar structural impulse response function (SIRF) pada variabel
transmisi kebijakan moneter jalur ekpektasi inflasi:
1. Response BI rate Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Gambar 14
Hasil Response BI rate Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14
Respon BI rate (dbirate) terhadap guncangan (shock) variabel BI rate (dbirate)
sendiri pada periode awal hingga periode kelima mengalami penurunan yang tajam, pada
periode keenam dan ketujuh mengalami sedikit kenaikan dan periode kedelapan turun
kembali, lalu pada periode keduapuluh shock mulai hilang dan variabel BI rate akan stabil
kembali atau mengalami konvergen mulai dari periode kedua puluh.
Selanjutnya BI rate (dbirate) merespon guncangan (shock) variabel COVID-19
(ddummy) pada periode pertama sampai periode ketiga mengalami penurunan, pada
periode keempat sampai periode kesembilan mengalami kenaikan, lalu pada periode
kesepuluh mengalami sedikit penurunan kembali. Shock COVID-19 hilang pada periode
kedua belas dan variabel BI rate kembali stabil atau mengalami konvergen.
0
.2
.4
0 10 20 30 40
test1, D.birate, D.birate
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.2
-.1
0
.1
.2
0 10 20 30 40
test1, D.dummy, D.birate
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
11 matriks.greenvest.co.id
2. Response Ekspektasi Inflasi Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Gambar 15
Hasil Response Ekspektasi Inflasi Terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14
Respon ekspektasi inflasi (dekpinf) terhadap guncangan (shock) variabel BI rate
(dbirate) pada periode awal hingga periode kedua mengalami penurunan kea rah negatif,
lalu pada periode ketiga dan keempat mengalami kenaikan. Selanjutnya pada periode
kelima kembali mengalami sedikit penurunan dan naik pada periode keenam. Shock BI rate
mulai hilang pada periode kesepuluh dan variabel ekspektasi inflasi (dekpinf) kembali
stabil atau mengalam konvergen.
Respon ekspektasi inflasi (dekpinf) terhadap guncangan (shock) variabel COVID-
19 (ddummy) pada periode awal mengalami penurunan kea rah positif dan pada periode
kedua menglami kenaikan, lalu pada periode ketiga mengalami penurunan kembali dan
pada periode keempat sedikit mengalami kenaikan. Pada periode keenam shock COVID-
19 mulai hilang dan variabel ekspektasi inflasi (dekpinf) kembali stabil atau mengalam
konvergen.
3. Response Output Gap Terhadap Impulse BI rate, Ekspektasi Inflasi, dan
COVID-19
Gambar 16
Hasil Response Output Gap Terhadap Impulse BI rate, Ekspektasi Inflasi, dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14
Respon output gap (dog) terhadap guncangan (shock) variabel BI rate (dbirate)
pada periode pertama dan periode kedua menglami kenaikan yang tajam dan positif. Pada
periode ketiga sampai periode keempat output gap (dog) mengalami penurunan. Pada
periode kelima dan keenam naik kembali, selanjutnya pada periode ketujuh dan kedelapan
-.005
0
.005
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.2
-.1
0
.1
.2
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.ekpinf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.1
0
.1
.2
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.ekpinf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.004
-.002
0
.002
.004
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.004
-.002
0
.002
0 10 20 30 40
test2, D.ekpinf, D.og
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
12
kembali mengalami penurunan. Pada periode ketiga puluh shock BI rate mulai hilang dan
variabel output gap (dog) kembali stabil atau mengalam konvergen.
Pada guncangan (shock) variabel ekspektasi inflasi (dekpinf), output gap (dog)
merespon menurunan pada periode pertama dan kedua. Pada periode ketiga dan keempat
mengalami kenaikan, lalu turun kembali pada periode kelima dan keenam. Pada periode
ketujuh dan kedelapan output gap (dog) mengalami kenaikan kembali dan pada periode
kesembilan dan kesepuluh mengalami penurunan. Pada periode kedua puluh tiga shock
ekspektasi inflasi mulai hilang dan variabel output gap (dog) kembali stabil atau mengalam
konvergen. Selanjutnya respon output gap (dog) terhadap guncangan (shock) variabel
COVID-19 (ddummy) pada periode pertama mengalami penurunan dan pada periode kedua
dan ketiga mengalami kenaikan. Pada periode keempat dan kelima output gap (dog)
mengalami penurunan dan pada periode keenam kembali mengalami kenaikan. Pada
periode ketiga puluh shock COVID-19 mulai hilang dan variabel output gap (dog) kembali
stabil atau mengalam konvergen.
4. Response Inflasi Terhadap Impulse BI rate, Ekspektasi Inflasi, Output Gap, dan
COVID-19
Gambar 17
Hasil Response Inflasi Terhadap Impulse BI rate, COVID-19, Ekspektasi Inflasi, Output
Gap, dan COVID-19
Sumber: Hasil Olahan Data STATA 14, Lampiran 7
Respon inflasi (dinf) terhadap guncangan (shock) BI rate (dbirate) pada periode
pertama mengalami penurunan dan naik pada periode kedua. Pada periode ketiga sampai
periode kelima mengalami penurunan kembali, lalu pada periode keenam dan ketujuh naik
kembali. Pada periode ketujuh belas shock BI rate mulai hilang dan variabel inflasi kembali
stabil atau mengalam konvergen.
Respon inflasi (dinf) terhadap guncangan (shock) variabel ekspektasi inflasi
(dekpinf) pada periode pertama mengalami penurunan yang tajam ke arah negatif dan pada
periode kedua sampai periode ketiga mengalami kenaikan. Pada periode keempat
mengalami penurunan dan periode kelima mengalami kenaikan, lalu pada periode keenam
kembali turun dan pada periode kedua puluh shock ekspektasi inflasi mulai hilang dan
variabel inflasi kembali stabil atau mengalam konvergen.
-.5
0
.5
0 10 20 30 40
test2, D.ekpinf, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.5
0
.5
0 10 20 30 40
test2, D.birate, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.4
-.2
0
.2
.4
0 10 20 30 40
test2, D.og, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-.5
0
.5
0 10 20 30 40
test2, D.dummy, D.inf
95% CI orthogonalized irf
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
13 matriks.greenvest.co.id
Selanjutnya respon inflasi (dinf) terhadap guncangan (shock) variabel output gap
(dog) pada periode pertama sampai periode ketiga mengalami penurunan dan naik pada
periode keempat. Pada periode kelima sampai periode ketujuh kembali mengalami
penurunan, lalu pada periode kedelapan kembali naik. Pada periode kedua puluh dua shock
output gap mulai hilang dan variabel inflasi kembali stabil atau mengalam konvergen.
Guncangan (shock) variabel COVID-19 (ddummy) terhadap variabel inflasi (dinf)
pada periode pertama sedikit mengalami kenaikan yang positif dan turun pada periode
kedua. Pada periode ketiga mengalami kenaikan dan turun kembali pada periode keempat
sampai periode kelima. Pada periode kedua puluh lima shock COVID-19 mulai hilang dan
variabel inflasi kembali stabil atau mengalam konvergen.
Hasil Analisis Structural Variance Decomposition
Analisis structural variance decomposition digunakan untuk menyusun forecast error
variance suatu variabel, seberapa besar error variance suatu variabel dijelaskan oleh shock
yang berasal dari variabel itu sendiri maupun dari variabel lain. Semakin besar proporsi suatu
variabel dalam menjelaskan error variance, maka semakin besar peran variabel tersebut bagi
variabel yang lainnya dalam sistem.
Hasil Structural Variance Decomposition Jalur Harga Aset
Berikut merupakan hasil dari structural variance decomposition pada masing-masing
perubahan variabel dari transmisi kebijakan moneter melalui jalur harga aset yang mana
dibagi menjadi tiga periode waktu, yaitu jangka pendek (periode 1 sampai periode 12 ),
jangka menengah (periode 13 sampai periode 24), dan jangka panjang (periode 25 sampai
periode 36):
1. Variance Decomposition Response BI rate terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Kontribusi BI rate terhadap variabel BI rate itu sendiri pada jangka pendek periode
pertama sebesar 98,05% dan selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19,
selanjutnya kontribusi BI rate terhadap variabilitas BI rate semakin menurun pada jangka
menengah dan jangka panjang, dimana pada periode ketiga puluh enam kontribusi BI rate
hanya sebesar 80,58% dan masih dominan dalam mempengaruhi variabel BI rate itu sendiri.
Kontribusi COVID-19 terhadap variabel BI rate pada jangka pendek periode pertama sebesar
1,94%. Selanjutnya kontribusi COVID-19 terhadap variabilitas BI rate semakin meningkat
pada jangka menengah dan jangka panjang dan mulai stabil pada periode keempat belas yaitu
kontribusinya sebesar 3,88%.
2. Variance Decomposition Response PUAB terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Kontribusi BI rate terhadap variabel PUAB pada jangka pendek periode pertama
sebesar 16,58% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19 dan variabel PUAB
itu sendiri. Selanjutnya naik tajam pada periode kedua menjadi 34,48% dan pada periode
keempat mulai turun dan stabil pada periode keenam belas dengan kontribusi sebesar
28,57%. Kemudian kontribusi COVID-19 terhadap variabel PUAB pada jangka pendek
periode pertama sebesar 7,12% dan menurun pada periode kedua menjadi sebesar 4,96%.
Pada periode kesembilan mulai kembali stabil dengan kontribusi seesar 8,83%.
3. Variance Decomposition Response Harga Saham terhadap Impulse BI rate, PUAB,
dan COVID-19
Pada jangka pendek periode pertama kontribusi BI rate terhadap harga saham
sebesar 2,66% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19, PUAB, dan harga
saham itu sendiri, lalu menurun pada periode kedua menjadi 2,41%, kemudian pada periode
ketiga kontribusinya naik menjadi sebesar 4,45%. Selanjutnya pada periode kesembilan
belas kontribusinya mulai stabil menjadi sebesar 4,77%. Kontribusi suku bunga PUAB
terhadap harga saham pada jangka pendek periode pertama sebesar 0,53%. Pada periode
kedua naik menjadi 1,62%, lalu kontribusinya terus naik sampai periode kedua belas
menjadi 3,08% dan mulai stabil pada periode kedua puluh lima menjadi sebesar 3,14%
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
14
Selanjutnya kontribusi variabel COVID-19 terhadap harga saham pada jangka
pendek periode pertama sebesar 19,83%, lalu naik pada periode kedua dan ketiga menjadi
25,31%. Pada periode ketempat dan kelima mulai turun kembali menjadi 24,89%. Pada
periode kedua puluh satu kontribusi COVID-19 mulai stabil menjadi sebesar 24,83%.
4. Variance Decomposition Response Investasi Riil terhadap Impulse BI rate, PUAB,
Harga Saham, dan COVID-19
Pada jangka pendek periode pertama kontribusi BI rate terhadap investasi riil
sebesar 2,87% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19, PUAB, harga saham,
dan investasi riil itu sendiri. Kontribusi BI rate terus meningkat sampai pada periode kedua
belas mencapai 8,28%. Selanjutnya pada periode kedua puluh lima kontribusinya mulai
stabil menjadi 8,34%. Kemudian kontribusi suku bunga PUAB terhadap investasi riil pada
jangka pendek periode pertama sebesar 12,85% dan meningkat pada periode kedua menjadi
16,46% dan periode ketiga menjadi 19,34%. Pada periode keenam belas kontribusi PUAB
mulai stabil menjadi sebesar 19,47%. Kontribusi harga saham terhadap investasi riil pada
periode pertama sebesar 0,52% dan naik tajam pada periode kedua menjadi 4,27%. Pada
periode ketiga kontribusi harga saham mulai stabil menjadi sebesar 5,82%. Selanjutnya
kontribusi COVID-19 terhadap investasi riil pada periode pertama sebesar 2,37% dan
menurun pada periode kedua dan periode ketiga menjadi 1,92%. Pada periode keempat
kontribusinya mulai naik menjadi 2,46% dan mulai stabil pada periode kedua belas menjadi
sebesar 2,90%.
5. Variance Decomposition Response Output Gap terhadap Impulse BI rate, PUAB,
COVID-19, Harga Saham, dan Investasi Riil
Variabel output gap dalam merespon kontribusi variabel BI rate pada jangka
pendek periode pertama sebesar 2,42% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-
19, PUAB, harga saham, investasi riil, dan output gap itu sendiri. Kontribusi BI rate
menurun pada periode kedua menjadi 1,55%. Pada periode ketiga kontribusinya naik tajam
menjadi sebesar 11,29% sampai pada periode kesepuluh menjadi 17,78%. Pada periode
kembilan belas kontribusinya mulai stabil menjadi sebesae 18,62%. Kontribusi yang
diberikan oleh variabel PUAB terhadap variabel output gap pada jangka pendek periode
pertama sebesar 6,27% dan turun pada periode kedua menjadi 3,92%. Padda periode ketiga
kontribusinya mulai naik menjadi 5,72% sampai periode ke delapan belas menjadi 11,05%.
Pada period kesembilan belas kontribusi PUAB mulai stabil menjadi 11,10%. Kemudian
kontribusi yang diberikan oleh variabel harga saham terhadap variabel output gap pada
jangka pendek periode pertama sebesar 7,13% dan turun pada periode kedua menjadi
5,61%. Pada periode ketiga naik tajam menjadi 14,38% dan turun kembali pada periode
selanjutnya sampai pada periode kesepuluh menjadi 12,55%. Pada periode kesebelas
kontribusi harga saham mulai stabil menjadi sebesar 12,42%.
Pada jangka pendek periode pertama output gap merespon kontribusi investasi riil
sebesar 2,44% dan menurun sampai pada periode keempat menjadi 0,96%. Pada periode
kelima kontribusinya naik kembali menjadi 1,12% sampai pada periode kesembilan
menjadi 1,29%. Pada periode kesepuluh kontribusi investasi riil mulai stabil menjadi
1,23%. Selanjutnya kontribusi COVID-19 terhadap investasi riil pada periode pertama
sangat kecil hanya sebesar 0,08% dan naik dengan tajam pada periode kedua menjadi
32,09%, lalu turun pada periode berikutnya sampai pada periode kedua puluh enam
menjadi 18,20%. Pada periode kedua puluh tujuh kontribusi COVID-19 mulai stabil
menjadi 18,19%.
6. Variance Decomposition Response Inflasi terhadap Impulse BI rate, PUAB,
COVID-19, Harga Saham, Investasi Riil, dan Output Gap
Variabel inflasi dalam merespon kontribusi variabel BI rate pada jangka pendek
periode pertama sebesar 17,79% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19,
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
15 matriks.greenvest.co.id
PUAB, harga saham, investasi riil, output gap, dan inflasi itu sendiri. Kontribusi BI rate
naik pada periode kedua menjadi 23,64%. Pada periode ketiga mulai menurun menjadi
21,96%. Pada periode ketiga belas kontribusinya mulai stabil menjadi 21,29%.
Kontribusi suku bunga PUAB terhadap inflasi pada periode pertama sangat kecil
hanya sebesar 0,03% dan naik pada periode kedua sampai pada periode kedua puluh tiga
menjadi 3,39%. Pada periode ke dua puluh empat kontribusi PUAB mulai stabil menjadi
sebesar 3,40%. Selanjutnya kontribusi harga saham terhadap inflasi pada periode pertama
sebesar 1,05% dan naik dengan tajam pada periode kedua dan ketiga menjadi 5,23% dan
5,91%. Pada periode keempat kontribusinya mulai menurun menjadi 5,73% dan stabil pada
periode keenam belas sebesar 5,70%. Kontribusi investasi riil terhadap inflasi pada periode
pertama sangat kecil yaitu sebesar 0,04% dan menurun pada periode kedua menjadi 0,03%.
Pada periode ketiga dan keempat kontribusinya mulai naik menjadi 0,70% dan 1,16%. Pada
periode kelima kontribusi investasi riil mulai stabil yaitu sebesar 1,23%. Kontribusi output
gap terhadap inflasi pada periode pertama sebesar 3,76% dan menurun pada periode kedua
sampai periode kedua puluh menjadi 3,24%. Pada periode kedua puluh satu kontribusi
output gap mulai stabil menjadi sebesar 3,25%. Selanjutnya kontribusi variabel COVID-19
terhadap inflasi sangat kecil, yaitu hanya sebesar 0,02% dan naik pada periode kedua
menjadi 0,24%. Pada periode keempat naik secara tajam 2,99%. Pada periode keempat
belas mulai stabil menjadi 3,11%
Hasil Structural Variance Decomposition Jalur Ekspektasi Inflasi
Berikut merupakan hasil dari structural variance decomposition pada masing-
masing perubahan variabel dari transmisi kebijakan moneter melalui jalur ekspektasi inflasi
yang mana dibagi menjadi tiga periode waktu, yaitu jangka pendek (periode 1 sampai
periode 12), jangka menengah (periode 13 sampai periode 24), dan jangka panjang (periode
25 sampai periode 36):
1. Variance Decomposition Response BI rate terhadap Impulse BI rate dan COVID-19
Kontribusi BI rate terhadap variabel BI rate itu sendiri pada jangka pendek periode
pertama sebesar 98,05% dan selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19,
selanjutnya kontribusi BI rate terhadap variabilitas BI rate semakin menurun pada jangka
menengah dan jangka panjang, dimana pada periode ketiga puluh enam kontribusi BI rate
hanya sebesar 80,58% dan masih dominan dalam mempengaruhi variabel BI rate itu
sendiri. Kontribusi COVID-19 terhadap variabel BI rate pada jangka pendek periode
pertama sebesar 1,94%. Selanjutnya kontribusi COVID-19 terhadap variabilitas BI rate
semakin meningkat pada jangka menengah dan jangka panjang dan mulai stabil pada
periode keempat belas yaitu kontribusinya sebesar 3,88%.
2. Variance Decomposition Response Ekspektasi Inflasi terhadap Impulse BI rate dan
COVID-19
Kontribusi BI rate terhadap variabel ekspektasi inflasi pada jangka pendek periode
pertama sebesar 6,40% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19 dan
ekspektasi inflasi itu sendiri. Kontribusi BI rate menurun pada periode kedua menjadi
5,89%. Pada periode ketiga naik kembali menjadi 6,46%. Kontribusi BI rate mulai stabil
pada periode kesebelas 6,37%. Selanjutnya kontribusi COVID-19 terhadap variabel
ekspektasi inflasi pada periode pertama sebesar 0,40% dan naik pada periode kedua
menjadi 0,70%. Pada periode kesembilan kontribusi COVID-19 mulai stabil menjadi
0,82%.
3. Variance Decomposition Response Output Gap terhadap Impulse BI rate,
Ekspektasi Inflasi, dan COVID-19
Pada jangka pendek periode pertama, variable BI rate memberikan kontribusi
terhadap variabel output gap sebesar 0,18% selebihnya kontribusi berasal dari variabel
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
16
COVID-19, ekspektasi inflasi, dan output gap itu sendiri, lalu naik dengan tajam pada
periode kedua menjadi 3,83% sampai pada period eketujuh belas menjadi 12,08%. Pada
periode kedelapan belas kontribusi BI rate mulai stabil menjadi 12,09%.
Kontribusi ekspektasi inflasi terhadap output gap pada periode pertama sebesar
2,90%, lalu pada periode kedua dan ketiga naik menjadi 3,94% dan 4,43%. Pada periode
ketujuh belas kontribusi ekspektasi inflasi mulai stabil menjadi 4,75%. Selanjutnya
kontribusi COVID-19 terhadap variabel output gap pada periode pertama sebesar 3,80%
dan naik dengan tajam pada periode kedua menjadi 8,71%, lalu pada periode ketiga mulai
turun menjadi 6,95%. Pada periode ke dua belas kontribusi COVID-19 mulai stabil menjadi
7,11%.
4. Variance Decomposition Response Inflasi terhadap Impulse BI rate, Ekspektasi
Inflasi, Output Gap, dan COVID-19
Variabel inflasi dalam merespon kontribusi variabel BI rate pada jangka pendek
periode pertama sebesar 8,87% selebihnya kontribusi berasal dari variabel COVID-19,
ekspektasi inflasi, output gap, dan inflasi itu sendiri. Kontribusi BI rate naik pada periode
kedua menjadi 10,05%. Pada periode ketiga kontribusinya mulai menurun kembali menjadi
8,88%. Pada periode ketujuh belas kontribusinya mulai stabil menjadi 95,81%. Kontribusi
ekspektasi inflasi terhadap inflasi pada periode pertama sebesar 5,77%, lalu menurun
kontribusinya pada periode kedua sampai periode keenam menjadi 4,26%. Pada periode
ketujuh kontribusi ekspektasi inflasi mulai stabil menjadi sebesar 4,27%.
Kemudian kontribusi variabel output gap terhadap variabel inflasi pada jangka
pendek periode pertama sebesar 0,50% dan pada periode kedua dan ketiga naik dengan
tajam menjadi 4,09% dan 6,28%. Pada periode keempat belas kontribusi output gap mulai
stabil yaitu sebesar 6,55%. Kontribusi variabel COVID-19 terhadap variabel inflasi pada
periode pertama sebesar 5.3e-08, lalu pada periode kedua menjadi 0,13%. Pada periode
kedelapan kontribusi COVID-19 mulai stabil menjadi sebesar 1,77%.
B. Analisis Pembahasan
1. Efektivitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Jalur Harga Aset
Berdasarkan hasil pengujian Structural Impulse Response Function (SIRF) dan
structural variance decomposition di atas dibutuhkan 1 (satu) kuartal BI rate dalam
merespon guncangan (shock) BI rate itu sendiri, kemudian dibutuhkan 1 (satu) kuartal bagi
suku bunga PUAB dalam merespon guncangan (shock) BI rate. Harga saham
membutuhkan 1 (satu) kuartal untuk merespon guncangan (shock) PUAB. Investasi riil
membutuhkan 1 (satu) kuartal untuk merespon guncangan (shock) harga saham. Output
gap membutuhkan 1 (satu) kuartal untuk merespon guncangan (shock) investasi riil.
Selanjutnya, inflasi membutuhkan 1 (satu) kuartal untuk merespon guncangan (shock)
output gap. Berdasarkan penjumlah urutan response variabel terhadap guncangan (shock)
variabel sebelumnya yang dimulai dari BI rate sampai dengan inflasi adalah 6 (enam)
kuartal. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian oleh Husnansyah (2016) yang
mengatakan bahwa mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui jalur harga aset efektif
mewujudkan sasaran akhir kebijakan moneter di Indonesia. Tetapi, time lag atau waktu
tunda yang dibutuhkan sekitar 9 (sembilan) kuartal dengan data time series selama periode
2005 kuartal ketiga sampai 2014 kuartal keempat, yang mana penelitian tersebut juga
menggunkan Indeks Harga Sahan Gabungan pada jalur harga aset. Perbedaan hasil time
lag ini disebabkan adanya perbedaan periode data yang digunakan dalam penelitian dimana
penelitian tersebut menggunakan periode 2005 kuartal ketiga sampai 2014 kuartal keempat
yang mana pada periode waktu tersebut IHSG masih lebih rendah dibandingkan dengan
IHSG pada saat ini.
Hasil penelitian ini juga sesuai dengan Perry Warjiyo (2004) bahwa pengaruh
kebijakan moneter terhadap perkembangan harga aset akan berdampak pada berbagai
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
17 matriks.greenvest.co.id
aktivitas di sektor riil pada permintaan investasi oleh perusahaan. Pengaruh harga aset pada
konsumsi dan investasi tersebut akan mempengaruhi pula permintaan agregat dan pada
akhirnya akan menentukan tingkat output riil dan inflasi dalam ekonomi.
Selanjutnya, hasil penelitian yang dilakukan Sumarsono (2009) yang menunjukkan
bahwa kebijakan moneter melalui BI rate dapat ditransmisikan melalui jalur harga aset
finansial yang berbentuk saham, obligasi dan valuta asing baik mekanisme melalui
investasi maupun konsumsi.
2. Efektivitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Jalur Ekspektasi Inflasi
Berdasarkan hasil pengujian Structural Impulse Response Function (SIRF) dan
Structural variance decomposition di atas dibutuhkan 1 (satu) kuartal BI rate dalam
merespon guncangan (shock) BI rate itu sendiri. Ekspektasi inflasi membutuhkan 1 (satu)
kuartal untuk merespon guncangan (shock) BI rate. Output gap membutuhkan 1 (satu)
kuartal untuk merespon guncangan (shock) ekspektasi inflasi. Selanjutnya, inflasi
membutuhkan 1 (satu) kuartal untuk merespon guncangan (shock) output gap. Berdasarkan
pernjumlah urutan response variabel terhadap guncangan (shock) variabel sebelumnya
yang dimulai dari BI rate sampai dengan inflasi adalah 4 (empat) kuartal. Hasil ini sejalan
dengan penelitian Natsir (2009) yang mengatakan bahwa mekanisme transmisi kebijakan
moneter melalui jalur ekspektasi inflasi efektif mewujudkan sasaran akhir kebijakan
moneter di Indonesia. Tetapi, time lag atau waktu tunda yang dibutuhkan sekitar 12
triwulan. Selanjutnya, hasil penelitian yang dilakukan Masniari (2020) yang menunjukkan
bahwa mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui saluran ekpektasi membutuhkan
waktu selama 6 (enam) triwulan yang mana penelitian tersebut dilakukan pada periode
tahun 2008 triwulan pertama sampai dengan tahun 2018 triwulan keempat, yang mana
periode tersebut setelah dimulainya Inflation Targeting Framework (ITF) sebagai dasar
kerangka kebijakan moneter yang diterapkan di Indonesia.
3. Perbandingan Efektivitas Jalur Harga Aset dan Jalur Ekspektasi Inflasi
Pada bagian ini akan dijelaskan perbandingan efektivitas antara dua jalur
mekanisme transmisi kebijakan moneter, yakni jalur jalur harga aset dan ekspektasi inflasi
dalam mencapai sasaran akhir kebijakan moneter di Indonesia periode 2010:1-2021:4.
Kedua jalur tersebut sama-sama efektif dalam mencapai sasaran akhir kebijakan moneter.
Hanya saja, tingkat efektivitas yang dimiliki masing-masing tidaklah sama. Berdasarkan
hasil Structural Impulse Response Function (SIRF) dan Structural variance decomposition
dapat diketahui bagaimana proses transmisi moneter dan time lag yang diperlukan dalam
mencapai sasaran akhir inflasi.
Sebagaimana penjelasan sebelumnya bahwa instrumen kebijakan moneter melalui
jalur ekspektasi inflasi membutuhkan tenggat waktu 4 (empat) kuartal untuk mencapai
inflasi. Tenggat waktu ini lebih cepat daripada tenggat waktu yang dibutuhkan instrumen
kebijakan moneter melalui jalur harga aset dalam mencapai inflasi yaitu 6 (enam) kuartal.
Karena instrumen jalur harga aset lebih lama dalam mencapai inflasi, pada akhirnya dapat
menyebabkan tingkat inflasi yang ikut tinggi yang tidak dikendalikan ketika instrumen ini
digunakan dalam jangka waktu yang terlalu lama.
Kemudian, berdasarkan hasil Structural variance decomposition yang telah
dijelaskan sebelumnya, bahwa jalur harga aset pada akhir periode pengamatan memberikan
kontribusi terhadap perubahan inflasi mencapai 61,98% dengan nilai masing-masing
komposisi varian yaitu, BI rate sebesar 21,30%, PUAB sebesar 3,40%, harga saham
sebesar 5,71%, investasi riil sebesar 1,23%, output gap sebesar 3,25%, dan COVID-19
sebesar 3,11%. Sedangkan jalur ekspektasi inflasi pada akhir periode pengamatan
memberikan kontribusi terhadap perubahan inflasi mencapai 77,81% dengan nilai masing-
masing komposisi varian yaitu, BI rate sebesar 9,58%, ekspektasi inflasi sebesar 4,28%,
output gap sebesar 6,56%, dan COVID-19 sebesar 1,78%. Berdasarkan hasil Structural
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
18
variance decomposition tersebut menunjukkan bahwa jalur ekspektasi inflasi lebih
memberikan kontribusi dalam mengendalikan perubahan inflasi dibandingkan jalur harga
aset hingga akhir periode pengamatan.
Berdasarkan informasi yang diperoleh baik dari hasil Structural Impulse Response
Function maupun hasil Structural variance decomposition, maka mekanisme transmisi
kebijakan moneter melalui jalur ekspektasi inflasi memberikan bukti yang kuat bahwa
mekanisme ini berjalan lebih efektif dibandingkan mekanisme transmisi kebijakan moneter
melalui jalur harga aset dalam kerangka kerja kebijakan moneter yang diterapkan Bank
Indonesia, yaitu Inflation Targeting Framework (ITF). Sejalan dengan keefektifan jalur
ekspektasi inflasi dalam mekanisme transmisi kebijakan moneter di Indonesia, maka jalur
ini perlu diperhatikan oleh otoritas moneter. Ekspektasi inflasi lebih efektif dikarenakan
ekpektasi inflasi dapat dibentuk diantaranya melalui pengumuman kepada publik mengenai
target inflasi yang hendak dicapai dalam beberapa periode ke depan serta kebijakan yang
diambil bank sentral dalam pencapaian target tersebut. Kebijakan moneter bersifat forward
looking terhadap inflasi ke depan, dan hal ini berimplikasi bahwa inflasi yang akan terjadi
harus dijaga sesuai dengan target yang telah ditetapkan. Untuk mendukung formulasi
kebijakan tersebut diperlukan kemampuan bank sentral untuk menangkap atau
memperhitungakan perilaku ekspektasi dan informasi yang akurat dan realiable mengenai
proyeksi inflasi yang akan datang guna menentukan pilihan, respons kebijakan moneter
yang ditempuh, apakah netral ketat atau longgar. Hal ini tentunya memerlukan kredibilitas
kebijakan yang tinggi dari bank sentral untuk memberikan komitmen dalam mencapai
target inflasi yang rendah dan stabil. Jika bank sentral kredibel maka ekspektasi inflasi agen
ekonomi dapat diarahkan mendekati dan menuju target inflasi yang ditetapkan bank sentral.
Secara teoritis jika kebijakan moneter sepenuhnya kredibel maka ekspektasi inflasi dan
inflasi aktual akan konvergen ke target inflasi, atau tidak ada bias inflasi, sehingga
efektivitas kebijakan moneter dapat diupayakan secara optimal (Review Penerapan
Inflation Targeting Framewor di Indonesia, 2009).
Dalam upaya pencapaian tujuannya, Bank Indonesia menyadari bahwa pencapaian
pertumbuhan ekonomi dan pengendalian inflasi perlu diselaraskan untuk mencapai hasil
yang optimal dan berkesinambungan dalam jangka panjang. Kemampuan Bank Indonesia
untuk mengendalikan inflasi relatif terbatas apabila terdapat kejutan (shocks) yang sangat
besar, seperti ketika terjadi kenaikan harga BBM di tahun 2005 dan 2008, sehingga
menyebabkan adanya lonjakan inflasi. Dengan pertimbangan bahwa laju inflasi juga
dipengaruhi oleh faktor yang bersifat kejutan tersebut maka pencapaian sasaran inflasi
memerlukan kerjasama dan koordinasi antara Pemerintah dan Bank Indonesia melalui
kebijakan makroekonomi yang terintegrasi baik dari kebijakan fiskal, moneter maupun
sektoral. Sasaran inflasi tersebut diharapkan dapat menjadi acuan bagi pelaku usaha dan
masyarakat dalam melakukan kegiatan ekonominya ke depan, sehingga tingkat inflasi
dapat dijaga pada tingkat yang rendah dan stabil. Salah satu upaya pengendalian inflasi
menuju inflasi yang rendah dan stabil adalah dengan membentuk dan mengarahkan
ekspektasi inflasi masyarakat agar mengacu (anchor) pada sasaran inflasi yang telah
ditetapkan (Bank Indonesia, 2022).
Kemudian pada jalur harga aset, Bank Indonesia dapat menggunakan kebijakan
moneter yang ketat melalui peningkatan suku bunga yang berdampak pada harga aset yang
menurun seperti saham dan obligasi, sehingga mengurangi kekayaan individu dan
perusahaan yang akan mengurangi kemampuan mereka untuk melakukan kegiatan
ekonomi seperti konsumsi dan investasi, sehingga menurunkan tekanan inflasi. Sebaliknya,
penurunan suku bunga akan menurunkan suku bunga kredit sehingga permintaan kredit
dari perusahaan dan rumah tangga meningkat. Penurunan suku bunga kredit juga
Vol. 4, No. 1, Juli 2022
p-ISSN 2775-3832 ; e-ISSN 2775-7285
19 matriks.greenvest.co.id
menurunkan biaya modal perusahaan untuk melakukan investasi. Hal ini meningkatkan
aktivitas konsumsi dan investasi sehingga mendorong perekonomian. Hal ini juga
dikatakan oleh Goeltom, Miranda (2008) efektivitas dalam mempengaruhi riil ekonomi
dihambat oleh fakta bahwa konsumsi dan investasi tidak responsif terhadap perubahan suku
bunga dengan ditunjukkan fenomena dimana orang lebih suka menyimpan kekayaan
mereka dalam aset pada saat inflasi lebih tinggi, dan sebaliknya inflasi yang lebih tinggi
menyiratkan bahwa lebih menguntungkan untuk memiliki aset daripada tunai atau
deposito. Hasil ini sesuai dengan teori ekonomi meningkatkan suku bunga menyiratkan
biaya investasi yang lebih tinggi, oleh karena itu menghambat investasi. Sebaliknya, ketika
suku bunga kebijakan diturunkan, akan mendorong kegiatan di pasar saham.
Pemerintah juga harus lebih memperhatikan transmisi kebijakan moneter melalui
harga aset, karena penelitian yang dilakukan oleh Waiquamdee (2008) dengan periode
waktu 1993 – 2001 di Thailand mengatakan bahwa peran harga aset dalam
mentransmisikan kebijakan moneter harus diperkuat kedepannya, karena rumah tangga
berpartisipasi lebih aktif di pasar aset dan aset merupakan bagian yang tumbuh dari total
kekayaan dalam sektor rumah tangga. Namun, penelitian oleh Idris (2002) mengenai
saluran harga aset di Indonesia menyimpulkan kurang kuatnya bukti yang menunjukkan
pentingnya harga saham dalam mentransmisikan kebijakan moneter di Indonesia ke sektor
riil. Meskipun kebijakan moneter dapat mempengaruhi perkembangan harga saham dan
besarnya portfolio aset finansial, pengaruh selanjutnya terhadap inflasi tidak terlalu besar.
Dengan kata lain, perubahan harga belum mampu menunjukkan pengaruh kekayaan
(wealth effect) dalam ekonomi. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh masih relatif
kecilnya porsi saham dalam portfolio investasi dibandingkan dengan alternatif penanaman
lainnya khususnya dalam bentuk simpanan di bank maupun dalam aset properti dan tanah.
Hasil survei yang juga dilakukan dalam studi itu menunjukkan bahwa porsi saham hanya
sekitar 5% dari portfolio investasi. Pemerintah harus lebih menghimbau masyarakat untuk
melek terhadap investasi, seperti menabung saham, karena masyarakat Indonesia pada saat
ini cenderung mencari investasi yang aman, walaupun masyarakat Indonesia mau mencoba
investasi di pasar modal, namun tetap memegang emas sebagai salah satu jenis
investasinya.
Kesimpulan
Berdasarkan dari analisis dan pembahasan yang telah dilakukan pada Bab
sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa efektivitas mekanisme transmisi kebijakan
moneter melalui jalur harga aset di Indonesia dalam mencapai sasaran akhir inflasi
memerlukan waktu 6 (enam) kuartal. Efektivitas mekanisme transmisi kebijakan moneter
melalui jalur ekspektasi inflasi dalam mencapai sasar akhir inflasi memerlukan waktu 4
(empat) kuartal. Mekanisme transmisi kebijakan moneter jalur ekspektasi inflasi lebih
efektif dibandingkan dengan jalur harga aset dalam mewujudkan sasaran akhir inflasi.
Bibliography
Apsari, Milla. (2019). Pengaruh Inflasi, Bi Rate Dan Kurs Terhadap Profitabilitas
Perbankan Syariah Di Indonesia (Studi Pada Perbankan Syariah Yang Terdaftar Di
Bank Indonesia Tahun 2013-2017). Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
Aryawati, Ni Putu Ari, Widiaty, M. Si Eny, SEI, M. E., SE, M. M., & Anwar, S. E. M. M.
Dr. (2022). MANAJEMEN UMKM DAN KOPERASI. Penerbit Tahta Media Group.
Nurkholis, Nurkholis. (2020). Dampak Pandemi Novel-Corona Virus Disiase (Covid-19)
Terhadap Psikologi Dan Pendidikan Serta Kebijakan Pemerintah. Jurnal PGSD, 6(1),
39–49.
Panjaitan, Meita Nova Yanti, & Wardoyo, Wardoyo. (2017). Faktor-faktor yang
Analisis Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Jalur Harga
Aset dan Ekspektasi Inflasi di Indonesia
Matriks: Jurnal
Sosial dan Sains
Rifqa Pratiwi Balqish, Ahmad Albar Tanjung, Irsad Lubis
20
mempengaruhi inflasi di indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, 21(3).
Pradana, Hidayat Wahyu, & Najamudin, Yunan. (2014). Penerapan Psak 68: Pengukuran
Nilai Wajar Konvergensi Ifrs Dan Dampaknya Pada Pilihan Kebijakan Akuntansi
Pada Perusahaan Manufaktur Dan Properti & Real Estate Terdaftar Di Bursa Efek
Indonesia. Education, 2021.
Purba, Dewi Suryani, Kurniullah, Ardhariksa Zukhruf, Banjarnahor, Astri R., Revida,
Erika, Purba, Sukarman, Purba, Pratiwi Bernadetta, Sari, Anggri Puspita, Hasyim,
Hasyim, Yanti, Yanti, & Butarbutar, Marisi. (2021). Manajemen Usaha Kecil dan
Menengah. Yayasan Kita Menulis.
Radianto, Sambari Halim. (2020). Gresik Parakarta: Disiplin Peningkatan Penegakan
Protokol Kesehatan. Prenada.
Rezeki, Ariwan, & Mahalli, Kasyful. (2015). Analisis Ekspektasi Inflasi di Sumatera Utara.
Ekonomi Dan Keuangan, 1(8).
Rismayanti, A. Y. U. (2021). Transmisi Kebijakan Moneter Melalui Sistem Moneter
Konvensional Dan Syariah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Periode
2012-2019.
Saputra, Sukarno. (2017). Analisis Pengaruh Anomali Kalender: Pengujian Ramadan
Effect Pada Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia periode 1430 H-
1437 H. STIE Indonesia Banking School.
Soelistyo, Aris. (2015). Suatu Pendekatan Moneter Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Pada
Perekonomian Terbuka kecil Dengan Kontrol Modal: Studi Kasus Indonesia 2010.1-
2014.12. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 13(2), 141–168.
Sulistyorini, Sulistyorini. (2022). Pengaruh Inflasi dan Nilai Tukar terhadap Ekspor Jawa
Timur: The Effects of Inflation and Exchange Rates on Exports of East Jawa. Jurnal
Ilmiah Komputasi Dan Statistika, 1(2), 37–46.
Taylor, Steven, Landry, Caeleigh A., Paluszek, Michelle M., Fergus, Thomas A., McKay,
Dean, & Asmundson, Gordon J. G. (2020). Development and initial validation of the
COVID Stress Scales. Journal of Anxiety Disorders, 72, 102232.
Walujan, Talita. (2020). Pengaruh Faktor Internal Dan Eksternal Terhadap Inflasi Di
Indonesia Tahun 2005-2018. Universitas Hasanuddin.
Warjiyo, Perry. (2017). Kebijakan moneter di indonesia (Vol. 6). Pusat Pendidikan Dan
Studi Kebanksentralan (PPSK) Bank Indonesia.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-
ShareAlike 4.0 International License.