Interest Rate Passthrough Sektor Perbankan Indonesia | Wibowo | Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia 1 PB

Abstract

Robust measurement of interest rates speed of adjustment to monetary policy changes is very important to obtain a comprehensive understanding on the monetary transmission process and the effectiveness of monetary policy. The speed of adjustment are determined by number of frictions that interfere with the transmission of monetary policy. We measure Indonesia interest rate pass-through which have distinct characteristics in terms of banking competition, segmented banking market and concentrated structure. Interest rate pass-through is measured by using Vector Error Correction Model (VECM) and Mean Adjusted Lags (MAL). This paper shows the interest rate adjustment did take a relatively long time. Keywords: Interest Rate Pass-through; Bank; Monetary; VECM; MAL

Abstrak

Pengukuran kecepatan penyesuaian suku bunga perbankan terhadap perubahan kebijakan moneter sangat penting sehingga diperoleh pemahaman komprehensif atas proses transmisi moneter dan efektivitas kebijakan. Kecepatan perubahan suku bunga deposito dan kredit perbankan ditentukan oleh adanya friksi-friksi transmisi kebijakan moneter ke sektor perbankan dan sektor riil. Penelitian ini mengukur interest rate pass-through perbankan Indonesia yang memiliki karakteristik khas dalam hal tingkat kompetisi perbankan, segmentasi pasar, dan struktur industri perbankan yang tinggi. Interest rate pass-through diukur dengan menggunakan Vector Error Correction Model (VECM) dan Mean Adjusted Lags (MAL). Hasil uji menunjukkan penyesuaian suku bunga membutuhkan waktu yang lama. Kata kunci: Interest Rate Pass-through; Bank; Moneter; VECM; MAL

Kode Klasifikasi JEL: E43; E58

Pendahuluan

beda antar-negara. Beberapa riset terbaru menun- jukkan interest rate pass-through tidak sempurna dan

Kecepatan transmisi kebijakan moneter bank sentral penyesuaian suku bunga tidak bersifat simetris an- ke sektor perbankan dan sektor riil menentukan

tara suku bunga deposito dan suku bunga kredit efektivitas sebuah kebijakan moneter. Penelitian

(Gigineishvili, 2011; De Graeve et al., 2007). Suku yang berkaitan dengan interest rate pass-through,

bunga kredit cenderung naik lebih cepat daripada yang mengukur kecepatan perubahan yang terjadi

suku bunga deposito ketika suku bunga acuan naik. pada tingkat suku bunga perbankan sebagai reaksi

Sementara ketika suku bunga acuan turun, suku bu- atas perubahan tingkat suku bunga acuan oleh bank

ga deposito cenderung lebih cepat turun daripada sentral, menunjukkan perilaku bank yang berbeda-

suku bunga kredit. Inilah fenomena yang disebut sebagai asymmetric adjustment dari suku bunga bank

(De Bondt, 2005; Hofmann dan Mizen, 2004; Chong

✝ Alamat Korespondensi: Program Pascasarjana Ilmu Ma-

et al., 2006).

najemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia Kampus UI Depok 16424. E-mail: buddi.wibowo@ui.ac.id .

Rigiditas suku bunga mempunyai implikasi yang

Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...

serius karena efektivitas kebijakan moneter tergan- ekonomi agar lebih bergairah dan pertumbuhan tung pada kecepatan perbankan meneruskan (pass-

ekonomi yang lebih tinggi. Penurunan suku bunga through) kebijakan moneter bank sentral ke besaran

BI rate berdampak pada menurunnya suku bunga suku bunga deposito dan kredit. Rigiditas yang

kredit perbankan yang mendorong meningkatnya asimetris memiliki efek yang lebih serius lagi ka-

permintaan akan kredit dari perusahaan dan rumah rena penyesuaian suku bunga deposito dan suku

tangga. Penurunan suku bunga kredit berdampak bunga kredit memiliki reaksi yang berbeda atas

pada biaya modal semakin rendah dan mendorong kenaikan atau penurunan suku bunga acuan. Suku

perusahaan untuk lebih agresif dalam melakukan bunga kredit lebih cepat naik ketika suku bunga

investasi. Kebijakan moneter yang ekspansif akan acuan meningkat, sementara ketika suku bunga

meningkatkan aktivitas konsumsi dan investasi se- acuan turun, suku buga kredit perbankan relatif

hingga aktivitas perekonomian semakin bergairah. tidak berubah atau berubah dengan sangat lambat.

Sebaliknya, apabila muncul tekanan inflasi kare- Sebaliknya, suku bunga deposito cenderung beru-

na perekonomian yang overheating, BI merespons bah cepat mengikuti turunnya suku bunga acuan.

dengan melancarkan kebijakan moneter yang kon- Sementara ketika suku bunga acuan turun, suku bu-

traktif dengan cara menaikkan suku bunga BI rate nga deposito menyesuaikan dengan sangat lambat.

yang bertujuan untuk menurunkan aktivitas per- Kebijakan moneter yang bersifat ekspansif dan kon-

ekonomian yang terlalu tinggi sehingga tekanan traktif akan memengaruhi perekonomian dengan

inflasi dapat dikendalikan.

efek dan kecepatan yang berbeda. Beberapa kajian lintas-negara di area Euro 1 dan Berdasarkan Undang-Undang Republik Indone-

negara Organization for Economic Cooperation and De- sia Nomor 3 Tahun 2004 tentang Perubahan Atas

velopment (OECD) sejak pertengahan era tahun 1990, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23

secara umum menemukan bahwa interest rate pass- Tahun 1999 Tentang Bank Indonesia, menjelaskan

through dari tingkat suku bunga ke tingkat suku bahwa Bank Indonesia (BI) diberikan wewenang

bunga kredit perbankan tidak sempurna (dengan untuk mengambil kebijakan dalam bidang mone-

tenggang waktu sekitar tiga bulan) (Bank for Inter- ter sedemikian hingga tercapai stabilitas nilai mata

national Settlements, 1994; Cottarelli dan Kourelis, uang rupiah, inflasi yang terkendali, dan pertum-

1994; Borio dan Fritz, 1995).

buhan ekonomi serta sektor riil yang memadai. Penelitian-penelitian yang relatif lebih baru de- Pada tahun 2005, BI mengadopsi Inflation Targeting

ngan data yang lebih panjang seperti De Bondt Framework (ITF) untuk mencapai target kestabilan

(2005) yang menguji interest rate pass-through di moneter di Indonesia. Penerapan ITF oleh BI dila-

negara-negara Euro, Chong et al. (2006) untuk da- kukan secara forward-looking yang mana BI meng-

ta Singapura, Horv´ath et al. (2004) di Hungaria, umumkan secara eksplisit sasaran inflasi kepada

dan Qayyum et al. (2005) di Pakistan semuanya publik. Instrumen operasional yang digunakan oleh

juga menunjukkan adanya friksi pada transmisi BI adalah BI rate, yang dievaluasi secara berkala

kebijakan moneter yang dilancarkan oleh otoritas terhadap pencapaian sasaran inflasi yang telah diu-

moneter masing-masing negara tersebut sehingga mumkan pada periode tersebut. BI rate diharapkan

reaksi perubahan suku bunga perbankan terhadap memberikan pengaruh terhadap suku bunga pasar

kebijakan moneter terjadi secara relatif lambat. Seti- uang, suku bunga deposito perbankan, dan suku

ap negara tersebut memiliki faktor penentu interest bunga kredit melalui mekanisme transmisi kebijak-

rate pass-through yang spesifik karena kondisi per- an moneter. Efektivitas BI rate sebagai instrumen

bankan, industri keuangan non-bank, pasar modal, moneter banyak diragukan oleh beberapa kalang-

dan sistem keuangan yang berbeda-beda. Friksi an. Pada tahun 2016, BI mengeluarkan instrumen

yang berbeda-beda menyebabkan interest rate pass- moneter baru, yaitu reverse repo 7 days, untuk dapat

through yang berbeda-beda antar-negara. memengaruhi suku bunga perbankan dengan cepat

Penelitian De Bondt (2005) menunjukkan adanya dan efektif.

pengaruh signifikan tingkat suku bunga pasar de- Dari sudut pandang channel suku bunga, peru-

ngan tenor yang lebih panjang terhadap tingkat bahan BI rate dimaksudkan untuk mengarahkan

suku bunga perbankan di negara Euro. Peneliti- suku bunga deposito dan kredit perbankan ke arah yang diinginkan otoritas moneter. BI meluncurkan

1 adalah serikat moneter dari 19 negara anggota Uni Eropa

kebijakan moneter yang ekspansif melalui penu-

(UE) yang telah mengadopsi euro (e) sebagai mata uang bersama

runan suku bunga untuk menstimulasi aktivitas

mereka.

189 an ini menyimpulkan bahwa adanya tingkat suku

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

kerangka kebijakan moneter lainnya. Dalam hal bunga pasar dengan tenor lebih panjang, seperti

ini, penelitian dengan data perbankan Indonesia ini obligasi pemerintah, dapat memengaruhi keputus-

menjadi penting untuk dapat secara akademis lebih an tingkat harga suku perbankan dan menjadi salah

tajam dan teruji secara ilmiah dalam mengukur ke- satu alasan dari lambatnya interest rate pass-through

cepatan penyesuaian suku bunga perbankan seba- di Eropa.

gai reaksi kebijakan moneter BI yang menggunakan Chong et al. (2006) melakukan analisis respons da-

kerangka inflation targeting, sementara Indonesia ri tingkat suku bunga bank komersial di Singapura

memiliki karakteristik persaingan perbankan yang ketika terjadi perubahan tingkat suku bunga pa-

rendah dengan penguasaan pasar yang dominan sar uang antar-bank, Singapore Interbank Offered Rate

oleh beberapa bank besar saja (Wibowo, 2016) dan (SIBOR). SIBOR dikontrol tidak langsung oleh Mone-

industri keuangan non-bank (IKNB) yang relatif tary Authority of Singapore (MAS) sebagai instrumen

kecil, sehingga peran IKNB dalam proses transmisi moneter di Singapura. Temuan utama dari peneliti-

moneter dapat diduga relatif tidak signifikan (World an ini adalah kecepatan penyesuaian yang beragam

Bank, 2011).

antara jenis institusi keuangan, yang memperkuat Penelitian ini mengukur speed of adjustment dari bukti adanya friksi dalam interest-rate channel.

suku bunga sektor perbankan Indonesia terhadap Horv´ath et al. (2004) menemukan suku bunga

perubahan kebijakan moneter dalam bentuk per- kredit korporasi merespons dengan cepat dan sem-

ubahan besarnya bunga acuan BI rate. Kecepatan purna ketika suku bunga acuan berubah, semen-

penyesuaian suku bunga diukur dalam ukuran in- tara suku buga deposito dan suku bunga kredit

terest rate pass through jangka pendek dan jangka konsumsi merespons dengan perlahan dan tidak

panjang dengan menggunakan vector error correct- sempurna. Peneltian Qayyum et al. (2005) dengan

ion model (VECM). Penelitian ini akan berfokus pa- data negara Pakistan menemukan pass-through dari

da perilaku dari interest rate channel (suku bunga policy rate (T-Bills rate) kepada call money rate terjadi

simpanan dan kredit) terhadap perubahan suku sempurna dalam jangka waktu sebulan, sementara

bunga referensi. Kecepatan perubahan suku bu- pass-through kepada bunga deposito dan kredit ter-

nga deposito dan kredit ditentukan oleh adanya jadi jauh lebih lambat. Ringkasan hasil penelitian

friksi sehingga proses transmisi moneter menjadi interest rate pass-through di beberapa negara dapat

tidak mulus, serta efektivitas kebijakan moneter diihat pada Tabel 1 .

bank sentral menjadi cukup terganggu. Hasil uji Penelitian interest rate pass-through untuk kondisi

empiris menunjukkan perubahan BI rate baru mu- ekonomi Indonesia diperlukan, karena menurut

lai direspons rata-rata 2–4 bulan setelah kebijakan Cottarelli dan Kourelis (1994) struktur finansial dari

suku bunga acuan diambil, dan secara penuh baru tiap ekonomi yang berbeda dapat memengaruhi

kembali ke posisi kesetimbangan jangka panjang tingkat interest rate stickiness karena ada biaya penye-

rata-rata sekitar 12 bulan setelah perubahan BI rate suaian yang dihadapi perbankan dan inelastisitas

diumumkan.

permintaan kredit bank, ketidakpastian tingkat su- ku bunga pasar uang, sasaran non-profit dari bank

(misalnya bank persero yang dimiliki pemerintah

Tinjauan Literatur

memiliki sasaran non-profit sehingga keputusan- nya tidak semata dengan pertimbangan bisnis),

Mekanisme transmisi moneter dalam memengaruhi dan struktur kompetisi perbankan (misalnya pasar

sektor riil dapat melalui beberapa jalur. Melalui ja- kredit yang oligopolistik). Penelitian Gigineishvili

lur suku bunga perbankan, perubahan suku bunga (2011) menunjukkan beberapa faktor determinan

BI rate akan mendorong perubahan suku bunga per- interest rate pass-through antara lain: tingkat inflasi,

bankan yang berdampak serius terhadap konsumsi level suku bunga, kualitas kredit, biaya overhead,

dan investasi. Melalui jalur nilai tukar, meningkat- ekses likuiditas, dan struktur kompetisi industri

nya BI rate akan menaikkan selisih suku bunga di perbankan. Gigineishvili menyarankan negara de-

Indonesia dengan suku bunga luar negeri. Selisih ngan tingkat interest rate pass through yang lemah

suku bunga riil yang cukup tinggi akan menarik dan sulit untuk dapat ditingkatkan, sebaiknya ti-

modal asing yang masuk secara masif dan men- dak menggunakan kerangka inflation targeting yang

ciptakan apresiasi nilai tukar rupiah. Menguatnya membutuhkan interest rate pass-through yang efektif,

nilai tukar rupiah mendorong impor dan mene- dan sebaiknya mempertimbangkan penggunaan

kan ekspor sehingga mengakibatkan melambatnya

Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...

pertumbuhan ekonomi Indonesia. full fledged inflation targeting dengan akuntabillitas Transmisi moneter dapat pula melalui jalur peru-

yang spesifik dan relatif transparan. Temuan peneli- bahan harga aset. BI rate yang meningkat berakibat

tian ini mengonfirmasi adanya friksi dalam saluran naiknya suku bunga bank sehingga terjadi perubah-

suku bunga, yang ditunjukkan dengan adanya per- an alokasi penempatan dana ke dalam instrumen

bedaan kecepatan penyesuaian tingkat suku bunga investasi yang berisiko seperti saham dan obligasi

dari berbagai produk finansial. Selain itu, penelitian korporasi menjadi lebih rendah. Dana yang ditarik

ini menemukan bahwa kebijakan moneter memi- dari pasar saham dan pasar obligasi korporasi akan

liki pengaruh lebih cepat terhadap tingkat suku menyebabkan harga saham dan obligasi korpora-

bunga jangka pendek dibandingkan bunga jangka si akan tertekan sehingga mengurangi kekayaan

panjang.

individu dan perusahaan, yang pada gilirannya Liu et al. (2011) menganalisis hubungan tingkat mengakibatkan menurunnya kapasitas individu

suku bunga kredit perbankan dan biaya dana (cost dan perusahaan untuk melakukan kegiatan ekono-

of funds) di New Zealand. Penelitian ini berangkat mi.

dari permasalahan dari sektor swasta yang menga- Perubahan suku bunga dan dampaknya terhadap

lami kesulitan pendanaan usaha karena tingginya kegiatan ekonomi juga memengaruhi ekspektasi

suku bunga kredit untuk tujuan bisnis, dibanding- publik terhadap inflasi domestik (jalur ekspektasi).

kan dengan tingkat suku bunga mortgage. Penelitian Suku bunga yang menurun diperkirakan akan men-

ini menemukan bahwa tingginya suku bunga kre- dorong aktivitas ekonomi yang memicu tuntutan

dit bisnis tidak terkait dengan kondisi cost of fund, pekerja meminta upah yang lebih tinggi sebagai

melainkan pada kesediaan bank untuk menyesuai- antisipasi kenaikan inflasi dan tuntutan redistribu-

kan suku bunga kredit. Kesediaan menyesuaikan si keuntungan perusahaan. Kenaikan upah pada

suku bunga kredit dipengaruhi oleh tingkat per- akhirnya akan dibebankan oleh produsen kepada

saingan antar-bank dan besarnya perubahan suku konsumen dengan menaikkan harga. Maka inflasi

bunga. Liu et al. (2011) juga menunjukkan tingkat benar-benar terjadi seperti yang diekspektasikan.

pass-through yang berbeda-beda antar-kelompok Transmisi kebijakan moneter memerlukan waktu

nasabah bank. Bunga kredit kepada Usaha Kecil (time lag) untuk secara sempurna terasa efeknya

Menengah (UKM) memiliki interest rate pass-through di sektor riil. Waktu yang dibutuhkan mekanisme

yang paling lambat sementara kredit konsumsi me- transmisi kebijakan moneter untuk berjalan secara

miliki tingkat penyesuaian yang relatif jauh lebih penuh dan sempurna melalui sebuah jalur transmi-

cepat. Kelompok nasabah yang memiliki elastisitas si dapat berbeda dengan jalur yang lain. Keadaan

permintaan terhadap kredit lebih tinggi, cenderung sektor keuangan dan perbankan memengaruhi ke-

memiliki interest rate pass-through yang lebih cepat. cepatan transmisi kebijakan moneter. Tingkat per-

Interest rate pass-through lebih mencerminkan pricing saingan antar-bank yang rendah dan cenderung

strategy yang dilakukan perbankan. oligopolistik membuat suku bunga kredit menjadi

Rocha (2012) menemukan interaksi antara tingkat rigid dan ditentukan oleh pricing strategy internal

suku bunga kredit, deposito, dan suku bunga antar- setiap bank. Suku bunga kredit perbankan yang

bank di perbankan Portugal. Interaksi ini bersifat rendah dan dengan tren menurun tidak selalu di-

asimetris yang besarnya kecepatan perubahan suku ikuti permintaan kredit yang meningkat karena

bunga deposito dan perubahan suku bunga kredit beberapa faktor, yaitu prospek perekonomian yang

tidak sama, dengan beragam nilainya antar-sektor tidak jelas, iklim bisnis yang tidak kondusif, atau

penerima kredit, dan berbeda antar-tenor kredit. daya dukung infrastruktur yang rendah. Apa yang

Rocha menyimpulkan bahwa kebijakan moneter di terjadi pada sektor keuangan, perbankan, dan kon-

Portugal memiliki efek yang lebih kuat terhadap disi sektor riil sangat menentukan proses transmisi

cost of finance dibandingkan dengan return on savings, kebijakan moneter dapat berjalan secara cepat dan

yang diindikasikan dari tingkat pass-through jangka efektif.

panjang yang lebih tinggi untuk tingkat suku bunga Liu et al. (2008) menganalisis intensitas pass-

kredit dibandingkan tingkat suku bunga deposito. through dan kecepatan penyesuaian tingkat suku

Tabel 1 menunjukkan hasil uji empiris interest rate bunga retail ketika terjadi perubahan tingkat suku

pass-through di beberapa negara. Dapat disimpul- bunga pasar acuan dalam periode tahun 1994–2004

kan dari penelitian-penelitian sebelumnya bahwa di New Zealand. New Zealand merupakan negara

hasil pengukuran interest rate pass-through dapat sa- anggota OECD pertama yang mengadopsi rezim

ngat berbeda besarannya dan kecepatannya antar-

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

Tabel 1: Ringkasan Pengukuran Interest Rate Pass-Through pada Penelitian Sebelumnya

Kanada Interest Rate pass-through

Euro

Amerika Serikat

Kredit Jangka Pendek

Cottarelli dan Kourelis (1994)

Donnay dan Degryse (2001)

Toolsema et al. (2001)

Heinemann dan Sch ¨uler (2002)

Angeloni dan Ehrmann (2003)

De Bondt (2005)

0,80 Kwapil dan Scharler (2006)

Kaufmann dan Scharler (2006)

Kredit Jangka Panjang

Donnay dan Degryse (2001)

Toolsema et al. (2001) Angeloni dan Ehrmann (2003)

Kwapil dan Scharler (2006)

Kaufmann dan Scharler (2006)

De Bondt (2005)

0,95 Sumber: Boamah et al. (2011)

negara, yang mengindikasikan perbedaan karak- tingkat suku bunga perbankan. Model ini menyata- teristik dari kondisi finansial dari suatu ekonomi.

kan perubahan suku bunga acuan akan diteruskan Namun dari seluruh penelitian tersebut, tujuan uta-

bank kepada nasabahnya karena suku bunga acu- ma dari mengukur interest rate pass-through adalah

an mencerminkan biaya marginal bank. Model ini sebagai basis formulasi kebijakan moneter yang le-

masih menjadi model yang terbaik dalam menje- bih akurat, yakni peta yang mengindikasikan ragam

laskan transmisi suku bunga acuan kepada suku dari sektor, jenis produk, jenis institusi finansial,

bunga bank (Rocha, 2012). Persamaan ini sekaligus kerangka kebijakan, suku bunga acuan, dan banyak

merepresentasikan kondisi kesetimbangan jangka faktor lainnya yang merupakan hal yang vital.

panjang (long run equilibrium) antara tingkat suku

bunga acuan dan tingkat suku bunga perbankan. pass-through jangka pendek tidak sempurna, namun

Seperti terlihat pada Tabel 1 , pada umumnya

α 1 pada Persamaan (1) adalah tingkat long run akan mendekati pass-through sempurna pada jangka

pass-through, dengan pass-through dikatakan sem- panjang. Dengan asumsi kompetisi dan informasi

purna apabila α 1 tidak berbeda dari 1 (Liu et al., sempurna, Rousseas (1985) mendefinisikan perilaku

2008). Beberapa hal yang mungkin menyebabkan penetapan harga (suku bunga) oleh bank dalam

adalah ketika demand akan produk perbankan tidak marginal cost pricing model sebagai berikut:

elastis sempurna atau bank memiliki market power yang cukup kuat (Gigineishvili, 2011).

Bank.Rate t ✏γ 0 α 1 Policy.Rate t ε t

Persamaan (1) merupakan apa yang disebut oleh dengan Bank.Rate adalah suku bunga perbankan,

Engle dan Granger (1987) sebagai cointegrating equ- γ adalah nilai margin laba perbankan yang dia-

ation. Apabila dilakukan regresi dua variabel time sumsikan konstan, dan Policy.Rate adalah marginal

series, yang keduanya bersifat non-stasioner, maka cost price yang direpresentasikan oleh tingkat suku

model regresi yang diperoleh dapat bersifat spu- bunga pasar yang ditetapkan sebagai acuan oleh

rious, yakni eror dari model regresi tersebut tidak bank sentral.

bersifat stasioner (ε ✓ i.i.dN♣0, 1q). Namun apabila Dalam mekanisme transmisi kebijakan moneter

kedua variabel time series non-stasioner tersebut sa- melalui saluran tingkat suku bunga, diharapkan

ling terkointegrasi, maka akan diperoleh eror hasil tingkat suku bunga acuan dapat memengaruhi se-

regresi yang stasioner. Dalam jangka pendek, pola cara langsung marginal cost price yang dihadapi

pergerakan kedua variabel non-stasioner bersifat oleh bank, sehingga dapat langsung memengaruhi

acak, tidak berpola, dan tidak saling berhubungan.

Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...

Namun apabila kedua variabel tersebut saling ter- Untuk mengukur kecepatan penyesuaian menuju kointegrasi, maka dalam jangka panjang terdapat

keseimbangan jangka panjang, Hendry (1995) mem- hubungan ekuilibrium antar-variabel itu.

bangun ukuran yang disebut sebagai Mean Adjusted Untuk menangkap pola hubungan antar-variabel

Lag (MAL), yang mengukur kecepatan respons dari yang non-stasioner seperti ini, dan kecepatan kem-

tingkat suku bunga perbankan terhadap perubah- bali ke kondisi ekuilibrium jangka panjang, maka

an tingkat suku bunga acuan. Apabila pass-through digunakan error correction model yang menunjukkan

terjadi secara sempurna, MAL dihitung dengan kecepatan perubahan mencapai posisi ekuilibrium

formula sebagai berikut:

jangka panjang kembali setelah terjadi disekuilibri- um dalam jangka pendek:

∆ Bank.Rate t ✏γ 0 α 0 Policy.Rate t α 1 ε t ✁1

Apabila pass-through tidak terjadi secara sem-

e t purna dengan besaran pass-through jangka panjang adalah α 1 , maka MAL dapat ditulis sebagai berikut:

dengan ε t ✁1 diperoleh dari Persamaan (1), yang menunjukkan deviasi dari posisi ekuilibrium jangka

β 0 ✁1 panjang pada periode sebelumnya (t

✁ 1). Sehingga (6) α 1 Xδ dapat ditulis Persamaan (2) menjadi:

MAL ✏

Metode pengukuran interest rate pass-through se-

∆ Bank.Rate t ✏γ 0 α 0 Policy.Rate t

perti yang dijelaskan di atas adalah metode yang

1 ♣Bank.Rate

t ✁1 ✁γ 0 (3)

selain digunakan oleh Liu et al. (2008) juga diguna-

kan oleh Gigineishvili (2011) dan Zulkhibri (2012).

✁α 2 Policy.Rate t ✁1 qe t

Metode ini dinyatakan oleh Gigineishvili (2011) se- bagai metode yang relatif lebih robust dibandingkan

Gigineishvili (2011) dan Zulkhibri (2012) men- metode yang lain, misalnya seperti yang diguna- definisikan α 2 sebagai estimasi interest rate pass-

kan oleh Toolsema et al. (2001) serta Angeloni dan

Ehrmann (2003). Toolsema et al. (2001) menggu- jangka pendek. α 1 adalah koefisien error-correction

through jangka panjang dan α 0 adalah pass-through

nakan data bulanan untuk menganalisis interest term yang menunjukkan kecepatan penyesuaian

rate pass-through dari enam negara Euro dengan menuju kesetimbangan ketika tingkat suku bunga

menggunakan fully modified Ordinary Least Square perbankan mengalami deviasi jangka pendek dari

(OLS) estimator dalam mengukur hubungan kointe- kesetimbangan jangka panjangnya. Dengan asum-

grasi antara government money market rate dan retail si bahwa tingkat suku bunga deposito perbankan

interest rate. Kelemahan metode yang digunakan memiliki atribut mean reversion menuju kesetim-

oleh Toolsema et al. (2001) adalah model mereka bangan dengan tingkat suku bunga acuan, nilai α 1 belum mengakomodasi kemungkinan adanya pola

dihipotesiskan bernilai negatif. penyesuaian suku bunga perbankan yang berbeda Untuk menangkap efek dari lag yang lebih pan-

dalam menyikapi kenaikan atau penurunan suku jang, Liu et al. (2008) menggunakan error-correction

bunga acuan bank sentral. Adanya interest rate speed process dengan model Auto Regressive Distributed

of adjustment yang berbeda (asimetris) antara saat Lag - ARDL(p,q) sebagai berikut:

kebijakan moneter ekspansif dan kontraktif mem-

butuhkan metode dan model penelitian yang lebih

∆ y t ✏β 0 ∆ x t δ ♣y t ✁1 ✁α 0 ✁α 1 x t ✁1 q

tajam. Sebagian besar penelitian yang ada pada Ta-

bel 1 belum mengakomodasi adanya penyesuaian ➳ p

t ✁i

i ✏1

suku bunga bank yang asimetris. γ i ∆ y t ✁i υ t

Y ¨uksel dan ¨ Ozcan (2013), Wang dan Lee (2009),

i ✏1

juga Haughton dan Iglesias (2012) menggunakan

asymmetric threshold autoregressive (TAR) dan momen- dengan ∆ adalah difference tingkat pertama, y su-

tum threshold autoregressive (MTAR) untuk mengu- ku bunga perbankan, dan x suku bunga acuan.

kur interest rate pass-through di Turki, dan negara- (y t ✁1 ✁α 0 ✁α 1 x t ✁1 ) adalah error-correction term dan

negara Karibia seperti yang diperkenalkan oleh koefisien δ menunjukkan speed of adjustment ke ke-

Enders dan Siklos (2001). Model TAR ini memiliki setimbangan jangka panjang.

kelemahan utama sehingga penggunaannya tidak

193 meluas karena, seperti yang ditunjukkan oleh Tsay

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

terhadap pergerakan suku bunga deposito dan kre- (1989), yakni pertama, sulit mengidentifikasi secara

dit perbankan. Dengan menggunakan model error- praktis threshold variable dan mengestimasi threshold

correction, penelitian ini akan mengukur tingkat values, dan kedua, tidak ada prosedur pemodelan

interest rate pass-through yang menunjukkan efekti- yang cukup sederhana

vitas dari BI rate sebagai instrumen moneter dalam memengaruhi pergerakan suku bunga perbankan

Data

melalui mekanisme transmisi saluran tingkat suku bunga. Indikator interest rate pass-through yang akan

Suku bunga acuan adalah BI rate yang besarannya diestimasi adalah: kecepatan penyesuaian tingkat ditentukan setiap bulannya dalam rapat Dewan Gu-

suku bunga perbankan terhadap perubahan ting- bernur Bank Indonesia. Observasi BI rate dimulai

kat suku bunga acuan (diukur melalui MAL), serta dari Oktober 2005 hingga Januari 2013, dengan total

dampak marginal dari perubahan satu unit tingkat

88 observasi. Periode ini dipilih karena periodenya suku bunga acuan terhadap perubahan tingkat suku cukup panjang sehingga siklus pergerakan secara ti-

bunga perbankan dalam jangka pendek dan jangka me series dapat dipastikan telah tercakup pada data

panjang (diukur melalui koefisien pass-through jang- yang telah diobservasi (88 bulan). Periode tersebut

ka pendek dan jangka panjang). Karena seluruh juga telah mencakup periode-periode ketika terjadi

variabel diukur pada tingkat level, maka dampak krisis moneter tahun 2008 di Amerika Serikat yang

yang diukur bersifat marginal. dampaknya cukup luas pada negara-negara lain termasuk Indonesia. Periode tersebut juga memiliki ciri kebijakan moneter yang tidak ada terjadi pe-

Metode

nurunan suku bunga. Hal ini menyebabkan model penelitian dapat lebih sederhana karena tidak perlu

Model yang akan digunakan untuk penelitian ini mengakomodasi kemungkinan adanya asymmetric

adalah Error Correction Model seperti yang diguna- adjustment suku bunga sekaligus menjadi batasan

kan oleh peneliti sebelumnya, misalnya Chong et al. dari penelitian ini.

(2006), Liu et al. (2008, 2011), dan Rocha (2012) yang Data BI rate diperoleh dari pengumuman suku bu-

didasari oleh adanya kointegrasi antara variabel- nga kebijakan yang dipublikasikan melalui website

variabel yang akan diuji (Engle dan Granger, 1987). BI 2 . Sumber data berasal dari Laporan Bulanan Bank

Langkah yang diaplikasikan dalam penelitian ini Umum (LBU) yang dikonsolidasi oleh Departemen

mengikuti penelitian sebelumnya adalah pertama, Statistik dan Moneter BI dengan periode bulanan.

unit root test/uji stasioneritas terhadap variabel be- Suku bunga deposito perbankan adalah tingkat

bas dan terikat. Uji unit root akan menggunakan suku bunga simpanan berjangka rupiah yang di-

uji Phillips-Perron (Phillips dan Perron, 1988) dan berikan perbankan Indonesia dengan tenor 1, 3, 6,

uji Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin (KPSS)

12, dan 24 bulan. Angka suku bunga simpanan ber- (Kwiatkowski et al., 1992) sebagai confirmatory ana- jangka rupiah dibentuk dari rata-rata tertimbang

lysis (Brooks, 2008). Kedua, uji kointegrasi terhadap menurut jumlah deposito dari suku bunga simpan-

variabel bebas dan terikat yang telah diuji stasioner an berjangka seluruh bank umum di Indonesia.

pada tingkat turunan yang sama. Uji kointegrasi Suku bunga kredit perbankan yang digunakan

ini menggunakan uji kointegrasi Johansen (Johan- adalah tingkat suku bunga pinjaman rupiah yang

sen, 1991). Ketiga, berdasar estimasi model error- diberikan dengan kategori Kredit Modal Kerja, Kre-

correction process dengan variabel bebas dan terikat dit Investasi, dan Kredit Konsumsi. Angka suku

yang telah diuji, terdapat hubungan kointegrasi bunga pinjaman rupiah yang diberikan dibentuk

pada langkah nomor 2.

dari rata-rata tertimbang menurut jumlah kredit Uji stasioneritas diperlukan karena hasil regre- yang disalurkan dari suku bunga kredit seluruh

si dengan variabel bebas dan terikat yang non- bank umum di Indonesia.

stasioner, dengan shock terhadap sistem tidak ber- BI rate sebagai tingkat suku bunga acuan seha-

2, . . . t n), dapat rusnya memiliki pengaruh yang kuat dan segera

kurang seiring waktu (t

1, t

menghasilkan hasil regresi yang spurious. Dalam penelitian ini akan diuji hipotesis perta-

2 BI Rate (Berdasarkan hasil dari Rapat Dewan Gubernur). Di-

ma bahwa variabel tingkat suku bunga acuan dan

akses dari http://www.bi.go.id/id/moneter/bi-rate/data/

tingkat suku bunga perbankan terkointegrasi pada

Default.aspx .

ordo 1 CI(1). Jadi walaupun dalam jangka pendek

Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...

pergerakan BI rate tidak memengaruhi pergerak- bunga kredit kredit modal kerja, (2) tingkat suku an suku bunga perbankan, namun dalam jangka

bunga kredit investasi, (3) tingkat suku bunga kre- panjang terdapat pergerakan bersama (cointegrated).

dit konsumsi, (4) tingkat suku bunga simpanan berjangka rupiah 1 bulan, (5) tingkat suku bunga

Uji Kointegrasi

simpanan berjangka rupiah 3 bulan, (6) tingkat su- ku bunga simpanan berjangka rupiah 6 bulan, (7)

Untuk menguji kointegrasi, penelitian ini meng- tingkat suku bunga simpanan berjangka rupiah gunakan uji kointegrasi Johansen berbasis vector

12 bulan, dan (8) tingkat suku bunga simpanan autoregression (VAR) (Johansen, 1991, 1995).

berjangka rupiah 24 bulan.

x t adalah time series variabel terikat yaitu tingkat

∆ y i ✏Πy t ✁k Γ 1 ∆ y t ✁1 Γ 2 ∆ y t ✁2 ...

suku bunga acuan BI rate. Seluruh variabel digu- Γ k ✁1 ∆ y t ✁♣k✁1q u t

nakan pada tingkat level dengan interval bulanan. ✁➦ Pemilihan time lag yang optimal dilakukan dengan

i ✏1 β j ✁I g menggunakan modul VAR Lag Order Selection Crite- ria pada statistical software package Eviews 6. Kriteria

VAR pada Persamaan (7) mengandung variabel lag optimal diukur dengan : (a) Sequential modified first difference sebanyak g buah pada sisi kiri persa-

LR test statistic (each test at 5% level); (b) Final Pre- maan dan sebanyak k ✁1 buah variabel terikat (juga

diction Error (FPE); (c) Akaike information Criterion dalam bentuk first difference) di sisi kanan persa-

(AIC); (d) Schwarz Information Criterion (SC); dan (e) maan yang masing-masing punya sebuah matriks

Hannah and Quinn information Criterion (HQ). koefisien Γ.

Uji kointegrasi Johansen berpusat pada Π, yaitu matriks koefisien jangka panjang karena dalam ke-

Pengukuran Interest Rate Pass-Through

setimbangan seluruh nilai ∆y t ✁1 akan sama dengan Indikator tingkat interest rate pass-through jangka

0, dan mengubah nilai u t menjadi expected value-nya panjang diperoleh dari hasil estimasi koefisien α 1 yaitu 0, sehingga akan membuat nilai Πy t ✁k ✏0

yang ada pada Persamaan (10). Tingkat interest (Brooks, 2008).

rate pass-through jangka panjang sempurna akan Uji kointegrasi antara variabel time series dila-

menghasilkan besaran koefisien α 1 signifikan sa- kukan dengan memperhitungkan rank dari matriks

ma dengan 1, dengan perubahan 1 unit tingkat Π melalui eigenvalue-nya. Kedua tes statistik yang

suku bunga acuan akan mengubah 1 unit tingkat digunakan dalam uji kointegrasi Johansen adalah

suku bunga perbankan pada kesetimbangan jangka trace statistic (λ trace ) dan maximum eigenvalue (λ max ).

panjang.

Indikator tingkat interest rate pass-through jangka

Vector Error Correction Model

pendek diukur dari hasil estimasi koefisien β 0 yang ada pada Persamaan (10). Indikator kecepatan pe-

Spesifikasi model untuk estimasi VECM dibangun nyesuaian tingkat suku bunga perbankan terhadap berlandaskan marginal cost pricing model bank (Rous-

perubahan tingkat suku bunga acuan diukur dari seas, 1985):

besaran MAL yang didefinisikan sebagai berikut (Hendry, 1995):

Bank.Rate t ✏γ 0 α 1 Policy.Rate t ε t

β 0 ✁1 Selanjutnya dibangun spesifikasi untuk bivaria-

(10) te error-correction process dengan mengakomodasi

MAL ✏

α 1 Xδ ARDL (p,q) seperti (Liu et al., 2011):

β 0 adalah tingkat interest rate pass-through jangka ∆ y

t ✏β 0 ∆ x t δ ♣y t ✁1 ✁α 0 ✁α 1 x t ✁1 q

pendek, yaitu tingkat perubahan seketika (t) suku

bunga perbankan yang disebabkan oleh perubahan

1 unit tingkat suku bunga acuan; α 1 β i ∆

adalah ting- x t ✁i

γ i ∆ y t ✁i υ t

kat interest rate pass-through jangka panjang, yaitu tingkat perubahan suku bunga perbankan yang

i ✏1

i ✏1

dengan y t adalah time series variabel terikat dan disebabkan oleh perubahan 1 unit tingkat suku dilakukan bertahap dengan variabel y, yang pada

bunga acuan pada saat kesetimbangan tercapai; masing-masing tahapnya adalah: (1) tingkat suku

dan δ adalah koefisien error-correction term dari error

195 correction model yang digunakan. Koefisien ini meng-

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

membiayai aset tetap yang pada umumnya akan indikasikan adanya atribut mean-reversion menuju

menjadi jaminan dari transaksi kredit tersebut. Dari kesetimbangan jangka panjang.

nilai standar deviasi masing-masing jenis kredit, terlihat bahwa kredit konsumsi memiliki standar deviasi terendah diikuti oleh kredit investasi dan

Hasil dan Analisis

kredit modal kerja. Hal ini mengindikasikan bahwa volatilitas atau perubahan dari kredit konsumsi re-

Gambar 1 menggambarkan pergerakan dari suku latif lebih kaku daripada kedua jenis kredit lainnya. bunga acuan BI rate (BIRATE) dengan tingkat suku

Namun hal ini bisa diakibatkan karena tingkat suku bunga deposito perbankan, dengan tenor 1, 3, 6, 12,

bunga dari kredit konsumsi sendiri sudah cukup dan 24 bulan (DRATE M).

tinggi, dan bank merasa perubahan tingkat suku Tingkat suku bunga deposito 1, 3, 6, dan 12 bulan

bunga kredit konsumsi tidak mengubah demand da- memiliki pergerakan mengikuti pergerakan BI rate

ri kredit konsumsi. Ketiga jenis kredit juga terlihat dengan proses penyesuaian semakin lebih lama

memiliki standar deviasi di bawah BI rate sebagai untuk tenor yang semakin panjang. Secara visual

tingkat suku bunga acuan.

dapat disimpulkan bahwa tingkat suku bunga depo- Dari sisi deposito, statistik deskriptif memberi- sito 24 bulan memiliki pola pergerakan yang tidak

kan konfirmasi bahwa terdapat selisih signifikan seiring BI rate (tahun 2009–2010). Hal ini mendu-

antara BI rate dengan tingkat suku bunga deposito kung teori yang menyatakan bahwa saluran tingkat

perbankan, yang nilai selisih ini mengikuti pola suku bunga memiliki kemampuan untuk meme-

upward sloping yield curve. Dari nilai mean, tingkat ngaruhi tingkat suku bunga jangka pendek, yang

suku bunga deposito 1 bulan menunjukkan nilai kemudian diteruskan kepada tingkat suku bunga

mean di bawah BI rate. Dari nilai standar deviasi, jangka panjang (Bernanke dan Gertler, 1995). Atau

deposito jangka panjang menunjukkan nilai standar dapat diobservasi berlakunya teori ekspektasi, de-

deviasi yang cukup tinggi, mendekati nilai standar ngan tingkat suku bunga jangka panjang adalah

deviasi BI rate. Hasil uji stasioneritas untuk variabel rata-rata dari ekspektasi tingkat suku bunga jangka

terikat dan bebas diringkas dalam Tabel 3 . pendek di masa depan, maka tingkat suku bunga

Hasil uji stasioneritas dengan menggunakan uji jangka pendek yang rendah (tinggi) akan menu-

Phillips-Perron dan KPSS mengindikasikan bahwa runkan (meningkatkan) pula tingkat suku bunga

seluruh variabel time series yang digunakan tidak jangka panjang yang terdapat tenggang waktu yang

stasioner pada tingkat level namun stasioner pa- signifikan.

da integrasi tingkat pertama I(1). Seluruh variabel Gambar 2 menggambarkan pergerakan dari suku

time series akan melalui uji kointegrasi Johansen bunga acuan BI rate (BIRATE) dengan tingkat suku

untuk membuktikan adanya hubungan kointegrasi bunga kredit perbankan untuk kegunaan modal

antara suku bunga deposito dalam berbagai tenor kerja (LNRATEWC), investasi (LNRATEINV), dan

dengan suku bunga acuan, serta hubungan kointe- konsumsi (LNRATEC).

grasi antara suku bunga kredit bank untuk berbagai Observasi awal menunjukkan pola pergerakan

kepentingan dan tenor dengan suku bunga acuan. yang serupa antara BI rate dengan tingkat suku

Sebelum uji kointegrasi dilakukan, perlu terlebih bunga kredit modal kerja dan investasi. Kredit kon-

dahulu ditentukan panjang lag optimal untuk setiap sumsi terlihat memiliki pola pergerakan yang se-

variabel.

dikit berbeda, yang hal ini mungkin terjadi karena elastisitas demand akan kredit konsumsi berbeda dengan kredit modal kerja dan investasi.

Pemilihan Time Lag Optimal

Dari sisi kredit, statistik deskriptif pada Tabel 2 mengonfirmasi bahwa terdapat selisih signifikan

Dengan menggunakan modul VAR Lag Order Select- antara BI rate dengan tingkat suku bunga kredit

ion Criteria (bivariate VAR system variabel terikat dan perbankan. Dari nilai mean masing-masing jenis kre-

bebas), Tabel 4 meringkas hasil dari optimal lag yang dit, kredit investasi memiliki nilai mean terendah,

dihasilkan oleh tiap kriteria. diikuti kredit modal kerja, dan tertinggi kredit kon-

Pemilihan maksimum time lag dibatasi pada 6 sumsi. Secara intuitif, kredit investasi seharusnya

bulan mengacu pada observasi empiris sebelumnya memiliki margin terendah. Hal ini dijelaskan de-

(Mojon, 2000), dengan perkecualian pada sistem ngan tujuan pembiayaan dari kredit investasi, yaitu

BIRATE dan LNRATEC (optimal lag 8).

196 Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...

Gambar 1: Observasi Grafis BI Rate dan Tingkat Suku Bunga Deposito Perbankan Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia, diolah

Gambar 2: Observasi Grafis BI Rate dan Tingkat Suku Bunga Kredit Perbankan Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs web BI, diolah

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

Tabel 2: Statistik Deskriptif Variabel

% Mean

Jumlah Observasi # BIRATE

Median

Mode

Standar Deviasi

88 DRATE1M

88 DRATE3M

88 DRATE6M

88 DRATE12M

88 DRATE24M

88 Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs web BI, diolah

Tabel 3: Hasil Uji Stasioneritas

Interpretation KPSS BIRATE

Variabel Test for Unit Root In

Prob. value PP

Interpretation PP

Prob. value KPSS

Level

Non-stasioner 1st difference

Stasioner LNRATEWC

Non-stasioner 1st difference

Stasioner LNRATEINV

Non-stasioner 1st difference

Stasioner LNRATEC

Non-stasioner 1st difference

Stasioner DRATE1M

Non-stasioner 1st difference

Stasioner DRATE3M

Non-stasioner 1st difference

Stasioner DRATE6M

Non-stasioner 1st difference

Stasioner DRATE12M

Non-stasioner 1st difference

Stasioner DRATE24M

Non-stasioner 1st difference

Stasioner Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs web BI, diolah

Tabel 4: Time Lag Optimal

Lag Selected

DRATE1M

DRATE3M

DRATE6M

DRATE12M

DRATE24M

Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Sumber: Situs web BI, diolah

Tabel 5: Hipotesis Tes Statistik dalam Uji Kointegrasi Johansen

(λ trace )

(λ max )

H0 Jumlah CE ↕r

Jumlah CE = r

H1 Jumlah CE →r

Jumlah CE = r+1

Keterangan: CE adalah Cointegrating Equation, Keterangan: r adalah jumlah variabel bebas Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia Sumber: dan Situs web BI, diolah

Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...

Hasil Uji Kointegrasi Johansen

terikat. Koefisien pass-through β 0 ➔ 1 menunjukkan adanya friksi dalam mekanisme transmisi kebijak-

Uji kointegrasi Johansen dilakukan dengan modul an moneter melalui suku bunga jangka pendek. uji kointegrasi pada statistical software package Eviews,

Koefisien pass-through jangka pendek signifikan pa- dengan hipotesis dan kriteria seperti pada Tabel

da suku bunga deposito jangka pendek 1 bulan

5 . Untuk mendapatkan hasil uji kointegrasi yang saja (DRATE1M), sementara suku bunga deposito robust, maka hasil uji kointegrasi antara variabel

jangka 6 bulan dan 2 tahun tidak signifikan. Penye- terikat dan bebas harus mendapatkan hasil seperti

suaian suku bunga deposito hanya pada deposito pada Tabel 6 .

dengan tenor yang terpendek. Sementara semua Tabel 7 meringkas hasil uji kointegrasi Johan-

suku bunga kredit terbukti signifikan menyesuai- sen antara BI rate dengan 8 variabel terikat tingkat

kan diri dengan perubahan suku bunga acuan, wa- suku bunga perbankan pada tingkat lag optimal

lau speed of adjustment-nya relatif sangat lambat yang telah ditentukan sebelumnya (seperti yang

(di bawah 0,25), kecuali pada suku bunga kredit ada pada Tabel 4 ). Dua variabel time series yang

korporasi (LNRATEC).

diregresi dengan variabel bebas adalah BI rate yang Rigiditas suku bunga kredit korporasi lebih kuat dapat diyakini signifikan terkointegrasi jika hasil

dibandingkan jenis kredit yang lain. Hal ini meng- dari trace statistic dan maximum eigenvalue test untuk

indikasikan elastisitas permintaan kredit korporasi

cointegrating equation = 0 menolak H 0 dan secara ber-

relatif lebih tinggi dibandingkan dengan kredit je-

nis yang lain, sehingga ditempatkan paling akhir ditemukan adanya kointegrasi (Cointegrating equ-

samaan. Dari observasi Tabel 7 terlihat bahwa tidak

ketika menaikkan suku bunga kredit oleh bank. ation) pada sistem dari [BIRATE, DRATE3M] dan

Koefisien pass-through tingkat suku bunga kredit [BIRATE, DRATE12M]. Dengan demikian disim-

yang jauh lebih rendah dibandingkan tingkat suku pulkan bahwa estimasi error-correction model akan

bunga deposito 1 bulan mengindikasikan bahwa dilakukan pada variabel BIRATE sebagai variabel

dalam jangka pendek efek kebijakan moneter le- bebas dan [LNRATEWC, LNRATEINV, LNRATEC,

bih kuat terhadap return of savings dibandingkan DRATE1M, DRATE6M, DRATE24M] sebagai vari-

dengan cost of capital.

abel terikat secara bivariate (lihat Tabel 8 ).

Indikator kecepatan penyesuaian tingkat suku

bunga perbankan terhadap perubahan tingkat suku ri hasil estimasi VECM antara variabel bebas dan

Tabel 9 meringkas estimasi nilai koefisien α 1 da-

terikat. Koefisien pass-through α 1 ➔ 1 menunjukkan

bunga acuan diestimasi melalui nilai MAL seperti

yang ada pada Persamaan (11) dengan koefisien α 1 , adanya friksi dalam mekanisme transmisi kebijak-

β 0 , dan δ diestimasi dengan menggunakan model an moneter melalui suku bunga jangka panjang.

error-correction yang ada pada Persamaan (10). Tabel Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa setelah men-

11 meringkas estimasi nilai koefisien δ dari hasil capai kesetimbangan jangka panjang, perubahan

estimasi VECM antara variabel bebas dan terikat.

1 unit tingkat suku bunga acuan BI rate akan ber- Koefisien error-correction term δ diinterpretasikan dampak perubahan kurang dari 1 unit tingkat suku

sebagai persentase mean reverting process yang ter- bunga perbankan, kecuali pada tingkat suku bunga

jadi dalam satu interval periode ketika nilai dari deposito dengan tenor 24 bulan, sehingga terlihat

variabel menyimpang dari kesetimbangan jangka adanya pass-through lebih dari 100%. Koefisien pass-

panjang atau sering juga disebut sebagai koefisien through yang secara signifikan lebih besar dari 1

speed of adjustment. Nilai negatif dan signifikan dari mengindikasikan adanya reaksi kuat (overshoot) da-

koefisien menunjukkan adanya koreksi menuju ke- ri perbankan dalam produk deposito dengan tenor

setimbangan jangka panjang, sebaliknya nilai yang yang lebih panjang. Suku bunga kredit yang paling

positif menunjukkan adanya sistem yang semakin cepat merespons perubahan suku bunga acuan ada-

menjauh dari kesetimbangan. lah suku bunga kredit modal kerja yang hampir

MAL dapat diinterpretasikan sebagai rata-rata mendekati satu (0,946).

tertimbang seluruh lag sebagai cerminan dari kece- patan respons dari tingkat suku bunga perbankan

Estimasi Indikator Interest Rate Pass-

terhadap perubahan pada tingkat suku bunga acu-

Through Jangka Pendek

an. Tabel 12 meringkas estimasi nilai MAL dari hasil estimasi koefisien VECM yang ada pada Tabel 9 , 10 ,

Tabel 10 meringkas estimasi nilai koefisien β 0 da-

dan 11 .

ri hasil estimasi VECM antara variabel bebas dan Penyesuaian tingkat suku bunga perbankan ter-

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

Tabel 6: Kombinasi Hasil Trace Statistic dan Maximum Eigenvalue

(λ trace )

(λ max )

No CE / None

Reject H 0 Reject H 0

At least 1 CE

Do not Reject H 0 Do not Reject H 0

Keterangan: CE adalah Cointegrating Equation Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Sumber: Situs web BI, diolah

Tabel 7: Hasil Uji Kointegrasi Johansen

λ max (at least 1 CE) LNRATEWC

Y Asumsi

λ trace (None)

λ trace (at least 1 CE)

λ max (None)

Do not Reject LNRATEWC

1 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject LNRATEWC

2 Reject

Do not Reject

Reject

Reject LNRATEWC

Do not Reject LNRATEWC

4 Reject

Do not Reject

Reject

Reject LNRATEINV

Do not Reject LNRATEINV

1 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject LNRATEINV

2 Reject

Do not Reject

Reject

Reject LNRATEINV

3 Do not Reject

Reject

Do not Reject

Do not Reject LNRATEINV

4 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Reject LNRATEC

5 Do not Reject

Reject

Do not Reject

Do not Reject LNRATEC

1 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject LNRATEC

2 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject LNRATEC

3 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject LNRATEC

4 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Reject DRATE1M

5 Reject

Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE1M

1 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE1M

2 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE1M

3 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE1M

4 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE3M

5 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE3M

1 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE3M

2 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE3M

3 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE3M

4 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE6M

5 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE6M

1 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE6M

2 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE6M

3 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE6M

4 Do not Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE12M

5 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE12M

1 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE12M

2 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Reject DRATE12M

3 Do not Reject

Reject

Do not Reject

Do not Reject DRATE12M

4 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Reject DRATE24M

5 Reject

Reject

Do not Reject

Reject DRATE24M

Reject DRATE24M

Do not Reject DRATE24M

3 Reject

Do not Reject

Reject

Do not Reject DRATE24M

4 Do not Reject

Do not Reject

Do not Reject

Reject Keterangan: CE adalah Cointegrating Equation Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs web BI, diolah

5 Reject

Reject

Do not Reject

200 Uji Empiris Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter... Tabel 8: Spesifikasi Estimasi Error-Correction Model

Terikat

Bebas

Lag Selected

Assumption selected

DRATE1M

BIRATE

DRATE1M

BIRATE

DRATE6M

BIRATE

DRATE6M

BIRATE

2 3 Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Sumber: Situs web BI, diolah

DRATE24M

BIRATE

Tabel 9: Estimasi Indikator Interest Rate Pass-Through Jangka Panjang

DRATE1M

BIRATE

2 0,8574** Incomplete

DRATE1M

BIRATE

3 0,8615** Incomplete

DRATE6M

BIRATE

2 0,7325** Incomplete

DRATE6M

BIRATE

3 0,7446** Incomplete

DRATE24M

BIRATE

3 1,1757** Complete

Keterangan: ** Signifikan pada taraf 5% Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs Sumber: web BI, diolah

Tabel 10: Estimasi Interest Rate Pass-Through Jangka Pendek

Terikat

Bebas

Assumption selected

4 0,2272** Incomplete LNRATEINV

DRATE1M

BIRATE

2 0,4188** Incomplete

DRATE1M

BIRATE

3 0,4203** Incomplete

DRATE6M

BIRATE

2 0,0077 Incomplete

DRATE6M

BIRATE

3 0,0086 Incomplete

3 0,0903 Incomplete Keterangan: ** Signifikan pada taraf 5% Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs web BI, diolah

DRATE24M

BIRATE

Tabel 11: Estimasi Koefisien Error-Correction Term

Terikay

Bebas

Assumption selected δ

DRATE1M

BIRATE

2 -0,0437**

DRATE1M

BIRATE

3 -0,0434**

DRATE6M

BIRATE

2 -0,0351**

DRATE6M

BIRATE

3 -0,0353**

DRATE24M

BIRATE

3 -0,0361

Keterangan: ** Signifikan pada taraf 5% Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs Sumber: web BI, diolah

Wibowo, B., & Lazuardi, E.

Tabel 12: Estimasi Mean Adjusted Lag

MAL LNRATEWC

13,09 DRATE1M

11,71 DRATE1M

11,80 DRATE6M

28,22 DRATE6M

28,02 DRATE24M

25,61 Keterangan: ** Signifikan pada taraf 5% Sumber: Laporan Bulanan Bank Umum Bank Indonesia dan Situs web BI, diolah