BAB II TINJAUAN PUSTAKA
D. Hipotesis Penelitian
Menurut Zulganef (2008:46), hipotesis adalah kesimpulan atau jawaban sementara terhadap masalah penelitian yang dibuat berdasarkan kerangka pemikiran, karena dibuat berdasarkan kerangka pemikiran, maka hipotesis sering juga dinamakan teori peneliti. Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran sebelumnya, maka hipotesis dari penelitian ini:
1. Setidaknya terdapat minimal satu variabel yang memiliki hubungan kausalitas satu arah maupun kausalitas dua arah dengan Yield Sukuk Negara Ritel Seri SR-005.
2. Terdapatnya pengaruh guncangan (shock) yang ditimbulkan variabel BI Rate, Inflasi dan Jakarta Islamic Index (JII) terhadap Yield Sukuk Negara Ritel Seri SR-005.
3. Terdapat variabel yang pengaruh guncangan (shock)-nya paling besar terhadap perubahan variabel Yield Sukuk Negara Ritel Seri SR-005.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian
Dalam penelitian ini, objek yang akan diteliti yaitu yield sukuk negara seri Sukuk Negara Ritel dan variabel makro ekonomi. Data yield yang digunakan adalah yield to maturity (ytm) pada Sukuk Negara Ritel seri SR-005. Sedangkan untuk data variabel makro ekonomi yang digunakan yaitu data BI Rate, Inflasi dan Nilai Jakarta Islamic Index (JII). Data yang digunakan adalah data time series (runtun waktu) pada periode Maret 2013 sampai Desember 2015. Dalam melakukan perhitungan dan pengolahan data, penulis akan menggunakan alat bantu berupa software Eviews 8.
B. Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder sendiri merupakan data yang diperoleh dari instansi/pihak lain. Data pada penelitian ini diperoleh dengan cara:
1. Field Research
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersifat sekunder yaitu data yang diperoleh melalui hasil pengolahan pihak kedua atau data yang sudah dipublikasikan untuk menjelaskan gejala dari suatu fenomena ekonomi, seperti Indonesia Bond Pricing Agency (IBPA), Bank
Indonesia (BI), Otoritas Jasa Keuangan (OJK), dan Badan Pusat Statistik (BPS).
2. Library Research
Library research dilakukan dengan cara mengumpulkan, membaca dan memahami literatur, buku, artikel, jurnal dan sejenisnya yang berkaitan dengan topik permasalahan yang akan diteliti agar penulis memperoleh gambaran tentang aspek-aspek teoritis dalam penelitian ini.
3. Internet Research
Terkadang buku referensi atau literatur yang kita dapatkan di perpustakaan tertinggal selama beberapa waktu atau kadaluarsa secara keilmuanya, karena ilmu selalu berkembang. Oleh karena itu, untuk mengantisipasi hal tersebut penulis melakukan penelitian dengan teknologi yang juga berkembang yaitu internet sehingga data yang diperoleh merupakan data yang sesuai dengan perkembangan zaman.
C. Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini, pengujian data dilakukan dengan menggunakan alat analisis Vector Autoregressive (VAR). VAR merupakan model ekonometrika yang digunakan dalam analisis kebijakan makroekonomi dinamik dan stokastik. Siregar dan Irawan (2005) menjelaskan bahwa VAR merupakan sistem-sistem persamaan yang memperlihatkan setiap variabel sebagai fungsi linier dari konstanta dan nilai lag (lampau) dari variabel itu
sendiri, serta nilai lag dari variabel lain yang ada dalam sistem. Variabel penjelas dalam VAR meliputi nilai lag dari variabel lain yang ada dalam sistem VAR yang membutuhkan identifikasi restriksi untuk mencapai persamaan melalui interpretasi persamaan. (Ajija, dkk, 2011:163)
Secara umum, VAR untuk k-variabel akan terdiri atas k-persamaan (yakni setiap satu persamaan merupakan persamaan dengan salah satu variabel sebagai variabel dependen dan variabel independen adalah lag dari seluruh variabel yang lain, dan mungkin ditambah komponen trend deterministik).
Dalam praktik digunakan nilai lag yang sama untuk semua variabel, sehingga diperoleh model VAR(p). (Rosadi, 2012:214)
Alat analisis VAR memiliki beberapa keunggulan diantaranya yaitu: (1) Metodenya sederhana, tidak perlu khawatir dalam menentukan variabel mana yang endogen dan variabel mana yang eksogen. Semua variabel di dalam VAR dianggap variabel endogen. (2) Estimasinya sederhana, dimana metode OLS biasa dapat diterapkan pada masing-masing persamaan secara terpisah.
(3) Penaksiran pada metode ini dalam beberapa kasus lebih baik daripada penaksiran pada model persamaan simultan yang kompleks. (Gujarati, 2003:
853)
Vector Autoregressive (VAR) adalah model persamaan regresi yang menggunakan data time series yang mempunyai persoalan stasioner dan kointegrasi, sehingga pembentukan model VAR sangat terkait dengan masalah stasioner dan kointegrasi antar variabel di dalam model. Langkah pertama
pembentukan model VAR adalah melakukan uji stasioneritas data, jika stasioner pada tingkat level maka kita mempunyai model VAR biasa (unrestricted VAR). Jika data tidak stasioner pada level tetapi stasioner pada proses differensiasi data, harus diuji apakah data mempunyai hubungan dalam jangka panjang atau tidak, dengan melakukan uji kointegrasi. Bila terdapat kointegrasi maka modelnya adalah Vector Error Correction Model (VECM) yang merupakan model yang terrestriksi (restricted VAR). Restricted VAR bisa terjadi karena adanya kointegrasi yang menunjukkan hubungan jangka panjang antar variabel di dalam sistem VAR. Bila data stasioner pada proses differensi, tetapi variabel tidak terkointegrasi, disebut dengan model VAR data differenssi (VAR in difference). (Hamja, 2014:260). Berikut ini langkah-langkah pengujian pada analisis VAR:
1. Uji Stasioneritas Data
Langkah pertama dalam melakukan analisis VAR yaitu pengujian stasioneritas pada data. Asumsi dasar yang harus dipenuhi dalam analisis VAR adalah semua variabel tak bebas bersifat stasioner, semua sisaan bersifat white noise, yaitu memiliki rerataan nol, ragam konstan, dan diantara variabel tak bebas tidak ada korelasi. Menurut Rosadi (2012:18), di dalam analisis runtun waktu, asumsi stasioneritas dari data merupakan sifat yang penting. Pada model stasioner, sifat-sifat statistik di masa yang akan datang dapat diramalkan berdasarkan data historis yang telah terjadi di masa lalu.
Variabel-variabel yang tidak stasioner berpotensi menyebabkan keadaan yang disebut dengan regresi semu / regresi lancung (spurious regression). Menurut Gujarati (2003:792), regresi lancung (spurious regression) merupakaan keadaan dimana suatu persamaan regresi menghasilkan nilai R2 yang tinggi meskipun tidak ada hubungan yang berarti diantara kedua variabel.
Dalam melakukan uji stasioneritas data, salah satu uji yang dapat digunakan yaitu uji Augmented Dicky-Fuller (ADF). Uji ini merupakan salah satu uji yang paling sering digunakan dalam pengujian stasioneritas data, yakni dengan melihat apakah terdapat unit root di dalam model (disebut data integrated) atau tidak. Pengujian ini dilakukan dengan menguji hipotesis H0: ρ= 0 (terdapat unit root). Hipotesis nol ditolak jika nilai statistik uji ADF memiliki nilai kurang (lebih negatif) dibandingkan nilai daerah kritis. Jika hipotesis nol ditolak, maka data telah stasioner (Rosadi, 2012:41).
2. Penentuan Lag Optimal
Penentuan lag optimal dalam model VAR digunakan untuk menghilangkan masalah autokorelasi pada model. Menurut Gujarati (2003:849), memasukkan terlalu banyak lag akan mengurangi derajat kebebasan (degree of freedom), sedangkan memasukkan sedikit lag akan menghasilkan kesalahan spesifikasi. Pemilihan lag optimal didasarkan pada kriteria Final Predictian Error (FPE), Akaike Information Criteria
(AIC), Schwarz Information Criteria (SC) dan Hanan-Quin Criterion (HQ). Lag yang akan dipilih merupakan lag dengan nilai kriteria terkecil.
3. Uji Kointegrasi
Regresi data time series yang non stasioner menghasilkan regresi lancung (spurious regression). Regresi lancung terjadi karena koefisien determinasi tinggi, namun hubungan antar variabel independen dan dependen tidak bermakna. Ini terjadi karena hubungan keduanya yang berupa data time series hanya berupa data trend saja. Jadi, tingginya koefisien determinasi karena trend bukan hubungan antar keduanya (Hamja, 2014:242).
Kointegrasi merupakan kondisi jika variabel Y dan X mengandung unit root (tidak stasioner), tetapi kombinasi linear antara kedua variabel tersebut kemungkinan bisa stasioner. Dengan demikian, jika terjadi kointegrasi maka masalah regresi lancung (spurious regression) akan hilang dan lebih lanjut terdapat hubungan ekulibrium diantara variabel Y dan X dalam bentuk arah trend yang sama. Definisi kointegrasi ini menjadi penting karena dengan konsep ini dapat diamati hubungan ekuilibrium jangka panjang (long-run equilibrium) dari variabel-variabel yang tidak stasioner (karena mengandung trend). (Rosadi, 2012:200)
Uji kointegrasi hanya bisa dilakukan bila data berintegrasi pada derajat yang sama. Salah satu metode uji kointegrasi yang dapat digunakan yaitu Johanssen Cointegration Test. Metode Johanssen
Cointegration Test digunakan untuk mengestimasi matriks Π dari unrestricted VAR dan untuk melakukan pengujian apakah hasil reduced rank Π dapat diterima atau tidak. Dalam pengujian reduced rank tersebut, Johanssen menggunakan dua pengujian statistik yang berbeda, yaitu trace test (λ trace) dan maksimum eigenvalue test (λ max). Penentuan ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai Max-Eigen dengan nilai trace-nya.
Jika nilai Max-Eigen dan nilai trace-nya lebih besar daripada nilai kritis 1% dan 5% maka data terkointegrasi. (Ajija, dkk, 2011 dalam Hudaya, 2011:47).
4. Uji Kausalitas Granger
Meskipun dalam analisis regresi terkait dengan ketergantungan antara satu variabel dengan variabel lainnya, itu bukan berarti menunjukkan suatu kausalitas. Dengan kata lain, terdapatnya hubungan antara variabel tidak membuktikan suatu kausalitas atau arah hubungan variabel tersebut. Namun, pada regresi yang melibatkan data time series, konsep kausalitas dapat diterangkan dengan cara berbeda dengan adanya fakta bahwa waktu tidak dapat berjalan mundur. Artinya, jika kejadian A terjadi sebelum kejadian B, maka mungkin saja A menyebabkan B.
Namun, tentunya tidak mungkin kejadian B menyebabkan kejadian A.
Dengan kata lain, kejadian di masa lalu dapat menyebabkan kejadian yang terjadi hari ini (Gujarati, 2003:696).
Dalam menguji hubungan kausalitas antar variabel dapat digunakan Uji Kausalitas Granger. Secara umum, suatu persamaan Granger dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
a. Unidirectional causality dari variabel dependen ke variabel independen. Hal ini terjadi ketika koefisien lag variabel dependen secara statistik signifikan berbeda dengan nol, sedangkan koefisien lag seluruh variabel independen sama dengan nol. Dalam ilmu ekonomi, ketergantungan suatu variabel Y (variabel tak bebas) atas variabel lain X (variabel yang menjelaskan) jarang bersifat seketika. Sangat sering, Y bereaksi terhadap X dengan suatu selang waktu. Selang waktu seperti itu disebut suatu lag. (Gujarati, 1999:234).
b. Feedback/bilaterall causality jika koefisien lag seluruh variabel, baik variabel dependen maupun independen secara statistik signifikan berbeda dengan nol.
c. Independence jika koefisien lag seluruh variabel, baik variabel dependen maupun independen secara statistik tidak berbeda dengan nol.
5. Estimasi VAR
Dari hasil estimasi VAR dapat diketahui bagaimana pengaruh antara variabel X terhadap Y dan demikian pula sebaliknya. Pengaruh tersebut dapat diketahui dengan membandingkan nilai t-statistik
masing-masing parameter dengan nilai t-tabelnya. Apabilai nilai t-statistik lebih besar daripada nilai t-tabel, maka masing-masing parameter terbukti mempengaruhi variabel dependen-nya.
6. Uji Impulse Response Function (IRF)
Secara individual koefisiensi di dalam model VAR sulit di interpretasikan maka para ahli ekonometrika menggunakan analisis Impulse Response. Sims (1992) menjelaskan bahwa fungsi IRF menggambarkan ekspektasi k-periode kedepan dari kesalahan prediksi suatu variabel yang lain. Dengan demikian, lamanya pengaruh dari shock suatu variabel terhadap variabel lain sampai pengaruhnya hilang atau kembali ke titik keseimbangan dapat dilihat atau diketahui. (Ajija, dkk, 2011:168).
7. Uji Forecasting Error Variance Decomposition (FEDV)
Variance Decomposition atau disebut Forecast Error Decomposition of Variance merupakan perangkat pada model VAR yang akan memisahkan variasi dari sejumlah variabel yang diestimasi menjadi komponen-komponen shock atau menjadi variabel innovation, dengan asumsi bahwa variabel-variabel innovation tidak saling berkorelasi.
Kemudian Variance Decomposition akan memberikan informasi mengenai proporsi dari pergerakan pengaruh shock pada sebuah variabel terhadap shock variabel lainnya pada periode saat ini dan periode yang akan datang. (Ajija, dkk, 2011:168)
D. Operasional Variabel Penelitian
1. Variabel Yield Sukuk Negara Ritel Seri SR-005
Yield merupakan tingkat keuntungan yang diperoleh investor dalam berinvestasi obligasi maupun sukuk. Penelitian ini akan mengunakan jenis yield to maturity. Yield to maturity dihitung dengan menggabungkan tingkat imbal hasil yang diperoleh dan selisih harga obligasi (capital gain/capital loss) selama memegang sukuk sampai jatuh tempo. Penelitian ini akan menggunakan data yield to maturity sukuk negara ritel seri SR-005 dari periode Maret 2013 sampai Desember 2015. Data tersebut diperoleh dari Indonesia Bond Pricing Agency (IBPA) atau lebih dikenal dengan PT. Penilai Harga Efek.
2. Variabel BI Rate
BI Rate merupakan tingkat suku bunga acuan yang mencerminkan arah kebijakan moneter yang ditetapkan Bank Indonesia (BI Rate). BI Rate dipublikasikan di website Bank Indonesia dan dinyatakan dalam bentuk persen (%). Dalam penelitian ini akan menggunakan data BI Rate periode Maret 2013 sampai Desember 2015.
3. Variabel Inflasi
Inflasi merupakan kenaikan harga secara umum dan berlangsung secara terus menerus. Inflasi dapat dihitung dengan menggunakan beberapa pendekatan seperti Indeks Harga Konsumen (IHK), Indeks
Harga Perdagangan, dan GNP deflator. Pengukuran inflasi pada penelitian ini akan menggunakan pendekatan Indeks Harga Konsumen. Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan indeks yang mengukur perubahan harga rata-rata sekelompok barang dan jasa yang dikonsumsi masyarakat dengan dasar periode tertentu. Berikut rumus perhitungannya:
1 100
1
IHKt IHKt Inflasi IHKt
Penelitian ini akan menggunakan data inflasi secara bulanan (month-on-month) yang dipublikasikan di website Badan Pusat Statistik (BPS) dengan periode data Maret 2013 sampai Desember 2015.
4. Variabel Index JII
Secara umum indeks harga saham merupakan indeks yang mengukur perubahan harga-harga saham. Suatu indeks saham dapat dibangun dengan suatu kriteria tertentu, seperti Indeks JII yang merupakan indeks saham yang berisi 30 saham-saham syariah paling likuid dan memiliki nilai kapitalisasi terbesar. Indeks JII dapat digunakan sebagai indikator pergerakan harga saham-saham syariah. Dalam penelitian ini periode data indeks JII yang digunakan dimulai dari Maret 2013 sampai Desember 2015. Data tersebut diperoleh dari website Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian 1. Sukuk Negara Ritel Seri SR-005
Sukuk negara ritel seri SR-005 merupakan SBSN tanpa warkat (scriptless) yang diterbitkan khusus untuk investor individu Warga Negara Indonesia (WNI) di pasar perdana. Akad yang digunakan pada sukuk tersebut adalah Ijarah Asset to be Leased. Ijarah Asset to be Leased merupakan akad ijarah dimana objek ijarahnya sudah ditentukan spesifikasinya dan sebagian objek ijarah sudah ada saat akad dilakukan, tetapi penyerahan keseluruhan objek ijarah dilakukan pada masa yang akan datang sesuai dengan kesepakatan. Dengan demikian, berdasarkan akad yang digunakan, sukuk negara ritel seri SR-005 merupakan surat berharga yang menunjukkan suatu bukti kepemilikan atas bagian aset yang menjadi underlying sukuk, baik aset yang sudah ada maupun yang akan ada. Pada sukuk tersebut yang menjadi underlying asset-nya adalah proyek dalam APBN 2013 dan Barang Milik Negara (BMN) berupa tanah dan/atau bangunan.
Sukuk negara ritel SR-005 diterbitkan tanggal 27 Februari 2013 dengan jangka waktu (tenor) 3 tahun yang akan jatuh tempo pada 27 Februari 2016. Sukuk tersebut memiliki nilai per unit sebesar Rp1 juta dengan minimal pembelian sebesar Rp5 juta dan batas maksimal
pembelian sebesar Rp5 milyar. Sukuk ini menawarkan imbal hasil tetap (fixed return) sebesar 6 persen per tahun dimana pembayarannya akan dilakukan setiap bulan pada tanggal 27. Tingkat imbal hasil sukuk ini merupakan yang paling rendah diantara seluruh sukuk negara ritel yang pernah diterbitkan pemerintah. Selama masa penawaran, total pemesanan sukuk negara ritel seri SR-005 yang masuk dari 25 agen penjual sebesar Rp20,87 triliun. Dengan memperhatikan minat beli masyarakat terhadap sukuk negara ritel SR-005 yang demikian besar, Direktur Jenderal Pengelolaan Utang atas nama Menteri Keuangan menetapkan sukuk negara ritel seri SR-005 mendapat jatah penerbitan sebesar Rp14,968 triliun (Kementrian Keuangan, 2013).
Investor pada sukuk negara ritel seri SR-005 di Pasar Perdana mencapai jumlah 17.783 investor. Berdasarkan wilayah persebarannya, investor sukuk sebagian besar berasal dari wilayah Indonesia Bagian Barat. Dari jumlah investor, 38 persen dari DKI Jakarta, 55 persen dari Indonesia Bagian Barat selain DKI Jakarta, 5 persen dari Indonesia Bagian Tengah dan 2 persen dari Indonesia Bagian Timur. Dari volume pemesanan, 44 persen berasal dari DKI Jakarta, 49 persen dari Indonesia Bagian Barat selain DKI Jakarta, 6 persen dari Indonesia Bagian Tengah dan 1 persen dari Indonesia Timur. Berdasarkan sebaran kelompok profesinya, jumlah investor yang berprofesi sebagai pegawai swasta dan wiraswasta menjadi yang paling banyak. Dari jumlah investornya, 28,5 persen berprofesi sebagai Pegawai Swasta, 24,95 persen sebagai
Wiraswasta, 16,62 persen sebagai Ibu Rumah tangga, 4,58 persen sebagai PNS, 1,97 persen sebagai TNI/Polri, dan profesi lainnya sekitar 23,34 persen. Dari volume penerbitan, 35,11 persen dimiliki oleh pegawai swasta, 31,29 persen oleh wiraswasta, 13,82 persen oleh ibu rumah tangga, 3,29 persen oleh PNS, 1,34 persen oleh TNI/Polri, dan profesi lainnya sekitar 15,16 persen. (Kementrian Keuangan, 2013)
Sukuk negara ritel seri SR-005 bersifat tradable yang artinya dapat diperdagangkan di pasar sekunder. Perdagangan sukuk negara ritel seri SR-005 di pasar sekunder dilakukan pada tingkat harga pasar dengan mekanisme bursa efek atau transaksi di luar bursa (over the counter). Saat di pasar sekunder investor institusi dan investor asing diperbolehkan ikut membeli sukuk negara ritel seri SR-005, tidak seperti saat di pasar perdana yang hanya boleh diikuti oleh investor individu WNI. Investasi pada sukuk negara ritel seri SR-005 di pasar sekunder mengandung beberapa risiko diantaranya yaitu risiko gagal bayar, risiko pasar dan risiko likuiditas.
Risiko gagal bayar yaitu risiko tidak terpenuhinya pembayaran imbalan dan nilai nominal saat jatuh tempo. Risiko ini sangat kecil karena berdasarkan undang-undang, pembayaran pada sukuk negara ritel dijamin oleh pemerintah. Risiko pasar yaitu risiko terjadinya capital loss akibat harga jual di pasar sekunder lebih rendah dari harga beli. Risiko likuiditas yaitu risiko terjadinya kendala untuk menjual di pasar sekunder.
Dalam mengukur tingkat keuntungan sukuk negara ritel seri SR-005 di pasar sekunder, investor dapat melihat dari pergerakan tingkat yield
pada sukuk tersebut. Salah satu jenis yield yang digunakan investor yaitu yield to maturity (ytm). Yield to maturity menunjukkan ukuran keuntungan yang diperoleh investor dari imbal hasil ditambah dengan selisih harga (capital gain/capital loss) selama memegang sukuk ritel sampai waktu jatuh tempo. Pada perdagangan di pasar sekunder, yield to maturity (ytm) sukuk negara ritel seri SR-005 bergerak fluktuatif, seperti yang terlihat pada grafik di bawah ini:
Gambar 4.1.
Grafik Pergerakan Yield To Maturity (YTM) Sukuk Negara Ritel Seri SR-005 Periode Maret 2013 s.d. Desember 2015
Sumber: Indonesia Bond Pricing Agency (IBPA), diolah
Berdasarkan grafik diatas, terlihat bahwa tingkat yield to maturity (ytm) sukuk negara ritel seri SR-005 bergerak diantara 5 persen sampai 8 persen. Pada bulan Maret 2013 atau sebulan setelah sukuk negara ritel seri SR-005 terbit, ytm berada di tingkat 5,65 persen. Yield tersebut dibawah
imbal hasil sukuk yang artinya harga sukuk tersebut berada di atas nilai nominalnya. Penguatan harga tersebut mengindikasikan bahwa permintaan sukuk negara ritel seri SR-005 masih tinggi setelah satu bulan penerbitannya. Selama periode Maret 2013 sampai Desember 2015, ytm terendah berada pada tingkat 5,13 persen yang terjadi pada bulan April 2013. Sedangkan, ytm tertinggi berada pada tingkat 8,54 persen yang terjadi pada bulan Januari 2014.
2. BI Rate
BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia. BI Rate diumumkan oleh Dewan Gubernur Bank Indonesia setiap Rapat Dewan Gubernur bulanan dan diimplementasikan pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia melalui pengelolaan likuiditas (liquidity management) di pasar uang untuk mencapai sasaran operasional kebijakan moneter. Sasaran operasional kebijakan moneter dicerminkan pada perkembangan suku bunga Pasar Uang Antar Bank Overnight (PUAB O/N). Pergerakan di suku bunga PUAB ini diharapkan akan diikuti oleh perkembangan di suku bunga deposito, dan pada gilirannya suku bunga kredit perbankan (www.bi.go.id diakses pada 02 Februari 2016).
Dalam menentukan tingkat BI Rate, Bank Indonesia (BI) mempertimbangkan sejumlah faktor ekonomi seperti inflasi. Dalam menjaga stabilitas keuangan, Bank Indonesia akan berusaha
mengendalikan inflasi pada tingkat tertentu. Saat peningkatan inflasi melebihi target inflasi yang ditetapkan, Bank Indonesia akan menaikan BI Rate. Sedangkan, saat inflasi berada dibawah target inflasi, Bank Indonesia akan menurunkan BI Rate (www.bi.go.id diakses pada 02 Februari 2016). Sejak tahun 2013 sampai 2015, BI Rate berada di kisaran 5,75 persen sampai 7,75 persen, seperti yang terlihat pada grafik dibawah ini:
Gambar 4.2.
Grafik Tingkat BI Rate Periode Maret 2013 s.d. Desember 2015
Sumber: Bank Indonesia (BI), diolah
Berdasarkan grafik diatas, terlihat bahwa selama tahun 2013 sampai 2015 tingkat BI Rate cenderung tidak banyak mengalami perubahan. Pada Maret 2013, BI Rate masih di tingkat 5,75 persen dan perlahan terus meningkat hingga mencapai 7,50 persen pada bulan November 2013. BI Rate terus bertahan pada tingkat 7,50 persen sampai bulan Oktober 2014.
Pada bulan November 2014, BI Rate meningkat pada level 7,75 persen dan bertahan selama tiga bulan tepatnya sampai Januari 2015. Lalu, pada bulan Februari 2015 BI menurunkan BI Rate kembali pada tingkat 7,50 persen. Tingkat BI Rate tersebut bertahan dan tidak mengalami perubahan sampai akhir tahun 2015.
3. Inflasi
Inflasi merupakan salah satu masalah yang menjadi perhatian utama dalam suatu negara. Inflasi yang rendah dan stabil merupakan prasyarat untuk mewujudkan kesejahteraan masyarakat. Bank Indonesia yang memiliki tugas menjaga stabilitas keuangan negara selalu berusaha menjaga agar inflasi stabil dengan menetapkan target atau sasaran inflasi.
Target atau sasaran inflasi merupakan tingkat inflasi yang harus dicapai Bank Indonesia, berkoordinasi dengan Pemerintah. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat (www.bi.go.id diakses 20 Agustus 2016).
Meskipun inflasi merupakan salah satu masalah ekonomi yang ditakutkan suatu negara, bukan berarti membuat tingkat inflasi menjadi nol memiliki dampak baik bagi perekonomian. Inflasi yang baik bagi perekonomian adalah inflasi dengan tingkat yang rendah dan terkendali.
Meskipun inflasi merupakan salah satu masalah ekonomi yang ditakutkan suatu negara, bukan berarti membuat tingkat inflasi menjadi nol memiliki dampak baik bagi perekonomian. Inflasi yang baik bagi perekonomian adalah inflasi dengan tingkat yang rendah dan terkendali.