ANALISIS HUBUNGAN RISIKO-RISIKO TERHADAP

PENGUKURAN EFISIENSI BANK YANG LISTING DI

INDONESIA PERIODE 2007-2011 Dimas Adiyasa W.

Ririen Setiati Riyanti, M.M, CFP

Program Studi S1 Reguler

Departemen Manajemen

Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia

Penelitian oleh akademisi mencoba menggali dan menemukan hubungan antara risiko kredit, risiko pasar, dan risiko operasional terhadap kinerja perbankan. Variabel-variabel yang digunakan untuk mewakili risiko masing-masing menunjukkan hasil yang secara signifikan memiliki hubungan terhadap tingkat efisiensi dari perbankan di Indonesia. Risiko kredit mempunyai hubungan yang signifikan terhadap teknikal efisiensi dari perbankan. Risiko pasar mempunyai hubungan yang signifikan terhadap teknikal efisiensi dari perbankan . Risiko operasional mempunyai hubungan yang signifikan terhadap teknikal efisiensi dari perbankan. Kata Kunci :Risiko Kredit, Risiko Operasional, Risiko Pasar, teknikal efisiensi, kinerja perbankan

1. Latar Belakang

Krisis moneter yang sempat melanda Indonesia pada tahun 1998 merupakan

pelajaran berharga bagi dunia perekonomian nasional terutama industri perbankan,

dimana saat itu ketahanan bank masih sangat lemah sehingga menyebabkan kondisi

perekonomian saat itu menjadi sangat labil. Dampak negatif yang secara langsung

dirasakan saat krisis ketika kepercayaan masyarakat menjadi turun terhadap kinerja

perbankan, sehingga terjadi penarikan dana ketiga secara besar-besaran dikarenakan

kepanikan sesaat (Suta dan Soebowo, 2003). Dampak lainnya adalah turunnya jumlah

kredit yang disalurkan sektor perbankan kepada sektor riil dari sebelumnya di atas

80% pada periode sebelum krisis hingga menjadi 64% pada periode krisis (Survei

Kredit Perbankan, Bagian Statistik Sektor Riil dan Keuangan Pemerintah, 2011).

Selain itu, beberapa bank juga mengalami kesulitan likuiditas serta meningkatnya

risiko kredit macet yang ada pada sektor perbankan. Selain itu dampak yang terbesar

dari krisis 1998 adalah dilikuidasinya 16 bank pada akhir tahun 1997 karena

dinyatakan bermasalah.

Bank merupakan institusi yang sangat penting dan berpengaruh terhadap

perekonomian suatu negara. Dalam Ikhtisar Perbankan oleh Bank Indonesia (Bank

Indonesia, 2011), bank berfungsi sebagai penunjang pelaksanaan pembangunan

nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan pembangunan dan hasil-hasilnya,

menggerakkan pertumbuhan ekonomi dan stabilitas nasional ke arah peningkatan

taraf hidup rakyat banyak. Untuk menjalankan fungsinya tersebut bank-bank di

Indonesia dituntut untuk memiliki kinerja yang efisien.

Penelitian mengenai tingkat efektivitas dan efisiensi bank telah banyak

dilakukan. Burger dan Humprey (1997) melakukan studi mengenai efisiensi bank-

bank di Amerika, Eropa, dan beberapa negara berkembang dan hasilnya

menunjukkan masih sedikit bank-bank khususnya di kawasan Asia yang berkerja

secara efisien. Menurut World Bank dan Asian Development Bank (ADB), penyebab

krisis keuangan yang melanda beberapa negara, terutama di negara Asia pada 1997,

adalah buruknya pelaksanaan tata kelola perusahaan (Simanjuntak, 2010). Krisis

finansial yang menyebabkan banyak bank-bank di Indonesia dilikuidasi,

meningkatnya suku bunga, dan turunnya nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing

telah membuka mata dan menarik perhatian untuk mengembangkan ekonomi di

negara-negara Asia khususnya dalam sektor perbankan.

Ide penelitian yang diterapkan penulis yaitu melihat hubungan antara risiko

kredit, risiko pasar, dan risiko operasional terhadap pengukuran tingkat efisiensi

perbankan. Hubungan antara masing-masing risiko dengan pengukuran tingkat

efisiensi dilakukan dengan menggunakan variabel determinan yang berbeda-beda.

Penelitian ini dibatasi hanya mencakup bank umum yang listing di Bursa Efek

Indonesia (BEI) pada periode 2007 hingga 2011.

Penelitian ini menggunakan metode SFA (Stochastic Frontier Approach)

untuk mengukur efisiensi perbankan dalam mengolah inputnya menjadi output.

Penggunaaan rasio keuangan yang tradisional dianggap tidak dapat lagi relevan untuk

menggambarkan kinerja perusahaan secara valid. Pendekatan efficient frontier

dianggap lebih unggul dibandingkan penggunaan rasio keuangan dalam mengukur

performa perusahaan (Wang, 2002). Sufian dan Majid (2007) mendefinisikan metode

ini sebagai metode yang memungkinkan dekomposisi perbedaan dari efisiensi dan

produktivitas menjadi satu, untuk mewakilkan efisiensi dan level produktifitas dari

bank dibandingkan dengan bank lain dalam frontier. SFA merupakan pemrograman

linear yang membentuk sebuah non-parametrik frontier dari data-data input dan

output untuk menentukan efisiensi dari masing-masing DMU (Decision Making Unit)

terhadap frontier tersebut. Pertimbangan utama yang diambil karena pendekatan non

parametrik mengabaikan gangguan acak (random shock) yang tidak dapat

dikendalikan oleh bank. Metode ini telah menjadi populer untuk mengukur efisiensi

dari institusi keuangan dan non-keuangan dan telah digunakan oleh banyak peneliti di

seluruh dunia. Sherman dan Gold (1985) pertama kali mengaplikasikan metode SFA

untuk menganalisis efisiensi 14 cabang bank-bank di Amerika Serikat. Kemudian

penelitian tersebut dikembangkan oleh Parkan (1987) dan Rangan et al. (1988).

Selain pada perbankan AS, Fukuyama (1995) menilai efisiensi lembaga keuangan di

Asia dengan menggunakan metode ini. Avkiran (2004) menemukan bahwa bank

komersial di Australia mengalami penurunan efisiensi yang disebabkan oleh beban

bunga. Oleh karena itu, bisa dikatakan bahwa metode SFA merupakan satu dari

berbagai metode lainnya yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dari

perbankan di Indonesia.

Bagian penelitian ini akan disusun sebagai berikut: Bab 2 penjelasan tinjauan

pustaka. Metodologi penelitian pada bab 3. Hasil, analisis dan pembahasan pada bab

4 serta kesimpulan pada bab 5.

2. Tinjauan Pustaka

2.1. Teori Efisiensi

Efisiensi adalah suatu hal yang sering dibincangkan, terutama dalam

kaitannya dengan kinerja suatu perusahaan. Di samping itu, efisiensi sering kali

dikaitkan dengan tingkat produktivitas. Dalam beberapa literatur, terminologi

efisiensi maupun produktivitas dianggap tidak memiliki perbedaan, karena keduanya

menunjukkan perbandingan antara input dan output. Produktivitas dan efisiensi pada

dasarnya merupakan indeks yang menunjukkan hasil perbandingan antara input dan

output. Kedua rasio tersebut dapat menunjukkan bahwa indeks efisiensi atau

produktivitas dapat dikendalikan dengan jalan memanipulasi besaran input atau

besaran output, atau bahkan kedua-duanya sekaligus. Efisiensi dan produktivitas

dapat digunakan untuk mengukur kinerja suatu unit kegiatan ekonomi, keduanya

bersifat saling melengkapi. Menurut Mankiw (2008) efisiensi berarti masyarakat

mendapatkan keuntungan maksimum dari sumber dayanya yang terbatas.

Efisiensi lebih berkaitan dengan pola atau cara pemanfaatan input untuk

menghasilkan output, sementara produktivitas lebih banyak berhubungan dengan

rasio atau hubungan antara input dan output. Dengan demikian untuk memperbaiki

produktivitas dapat dilakukan melalui pengurangan sejumlah input untuk

menghasilkan output tertentu, atau dengan menghasilkan lebih banyak output dari

sejumlah input tertentu.

Dalam teori ekonomi, konsep efisiensi yang biasanya digunakan untuk

mengukur kinerja suatu unit kegiatan ekonomi adalah efisiensi ekonomi. Efisiensi

ekonomi terdiri dari efisiensi teknis (technical efficiency) dan efisiensi alokasi

(allocative efficiency). Efisiensi teknis merupakan proses transformasi input menjadi

output. Dengan demikian konsep ini hanya berlaku pada hubungan internal yang

bersifat teknis antara input dan output. Inefisiensi menunjukkan keadaan dimana unit

pengambil keputusan gagal menghasilkan output maksimum dari kombinasi input

yang dipilih. Dengan kata lain, efisiensi teknis merupakan kapasitas merupakan

kemampuan unit kegiatan ekonomi untuk memproduksi tingkat output maksimum

dari input-input dan teknologi yang konstan.

Efisiensi alokatif merupakan kemampuan unit ekonomi dalam

memperhitungkan tingkat nilai marjinal produk (marginal value product) dan biaya

marjinal (marginal cost). Efisiensi alokasi tidak hanya berlaku terbatas pada

hubungan internal yang bersifat teknis antara input dan output, tetapi mencakup juga

semua faktor yang mempengaruhi perbandingan nilai input dan output, baik faktor

internal ataupun eksternal bagi organisasi atau badan usaha yang bersangkutan.

Dalam rangka menentukan ukuran yang dijadikan dasar untuk mengukur

efisiensi lembaga perbankan, langkah awal yang diperlukan adalah menentukan

konsep efisiensi yang akan digunakan. Sebagaimana yang dikemukakan oleh Berger

dan Mester (1997), salah satu yang membuat hasil penelitian mengenai efisiensi itu

berbeda adalah perbedaan konsep efisiensi yang digunakan. Dalam dunia ekonomi

dan bisnis terdapat banyak konsep efisiensi yang dikemukakan oleh para peneliti

sebelumnya meskipun dasarnya mengerucut kepada satu hal yang sama.

Berger dan Mester (1997) mengemukakan tiga konsep efisiensi ekonomis

(economic of efficiency) yang dianggap paling penting, yaitu :

1. Cost Efficiency

Cost efficiency yang dimaksud adalah ukuran tingkat jumlah biaya yang

paling optimal atau paling sedikit yang dikeluarkan oleh bank untuk

menghasilkan jumlah output yang sama dalam kondisi yang sama mengacu

kepada bank terbaik (The Best Bank). Apabila biaya yang dikeluarkan

semakin mendekati biaya yang dikeluarkan oleh bank yang menjadi acuan

maka tingkat efisiensinya akan semakin tinggi dan begitu juga sebaliknya.

2. Standard Profit Efficiency

Konsep yang kedua ini memilih pendekatan standard profit efficiency dengan

menggunakan variabel profit sebagai variabel pengukur. Standard profit

efficiency mengukur seberapa besar kemampuan suatu bank untuk

menghasilkan profit maksimum pada tingkat harga input dan output tertentu.

3. Alternative Profit Efficiency

Pendekatan terakhir yang digunakan adalah alternative profit efficiency,

dimana sebuah analisis efisiensi yang merupakan jembatan dari dua

pendekatan sebelumnya. Pendekatan ini membantu apabila beberapa asumsi

yang mendasari pendekatan cost efficiency dan standard profit efficiency tidak

terpenuhi. Pendekatan ini menekankan kepada kemampuan bank untuk

memperoleh profit maksimum dengan tingkat output tertentu, bukan tingkat

harga dari output.

2.3. Teori Risiko

Pengertian risiko adalah kemungkinan dalam investasi dimana suatu pihak

akan menerima return yang berbeda dari return yang diharapkan (Damodaran, 2002).

Risiko sering kali diibaratkan dengan sesuatu hal yang berbau negatif. Namun,

sebenarnya risiko memiliki arti yang lebih luas dari sekadar itu. Risiko bukan semata-

mata kemungkinan mengalami kerugian tetapi juga terdapat kemungkinan

memperoleh keuntungan. Sedangkan menurut Megginson (1997: 95), risiko

merupakan “variability of returns associated with a given asset” yang dapat diartikan

sebagai keragaman dari return sebuah aset.

Penelitian ini akan lebih fokus untuk membahas dan mengenal lebih jauh

mengenai tiga risiko yang terjadi pada bank, yaitu risiko pasar (market risk), risiko

operasional (operational risk), dan risiko kredit (credit risk)

2.3.1. Risiko Pasar (Market Risk)

Menurut Saunders dan Cornett (2002: 233), risiko pasar diartikan sebagai

risiko yang berkaitan dengan ketidakpastian pendapatan suatu institusi finansial yang

diakibatkan perubahan kondisi pasar seperti harga aset, nilai tukar, fluktuasi pasar,

dan likuiditas pasar. Risiko pasar dapat muncul mengambil dua bentuk: risiko

absolut, yang diukur dalam mata uang suatu negara, dan risiko relatif, yang diukur

relatif terhadap suatu indeks acuan. Risiko absolut terfokus pada volatilitas dari total

return sedangkan risiko relatif mengukur risiko dalam hal melacak penyimpangan

dari indeks yang dijadikan acuan.

2.3.2. Risiko Operasional (Operational Risk)

Risiko operasional merupakan salah satu risiko finansial yang menjadi

perhatian banyak manajer perusahaan setelah Bassel Capital Accord meminta bank

komersial untuk mengalokasikan modal untuk merestrukturisasi manajemen bank

agar terhindar dari potensi kerugian. Kejadian yang sering dialami oleh banyak

perusahaan terkait dengan risiko operasional adalah bagaimana risiko operasional

diidentifikasi, diukur, dipantau, dan dikendalikan. Seringkali risiko operasional

dianggap remeh walaupun sebenarnya sangat rumit karena memang risiko ini terlihat

cukup sederhana namun sebenarnya sangat rumit. Oleh sebab itu untuk memahami

pengertian akan risiko operasional penulis mencoba secara lebih mendalam melihat

pengertian-pengertian mengenai risiko operasional.

Definisi risiko operasional menurut Laycock (1998) adalah segala risiko yang

terkait dengan pergerakan atau dinamisme suatu hasil usaha akibat pengaruh dari hal-

hal yang terkait dengan kegagalan sebuah sistem pengawasan dan peristiwa yang

tidak dapat dikontrol oleh perusahaan. Selain itu, Crouchy, Galai, dan ark (1998)

mendefinisikan risiko operasional sebagai risiko dari kejadian eksternal (external

events), atau kelemahan dalam sistem pengendalian intern (internal control system),

yang menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Kerugian akibat terjadinya risiko

tersebut sebagian dapat diantisipasi dengan baik, namun sebagian yang lainnya tidak

dapat diantisipasi sama sekali. Sedangkan menurut Bank Indonesia yang tertuang

dalam PBI No.05/08/2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum,

risiko operasional merupakan risiko yang disebabkan ketidakcukupan atau tidak

berfungsinya proses internal, kesalahan manusia, kegagalan sistem, atau adanya

problem eksternal yang mempengaruhi operasional bank. Risiko operasional dapat

menimbulkan kerugian keuangan secara langsung maupun tidak langsung dan

kerugian potensial atas kehilangan meraih kesempatan memperoleh keuntungan yang

lebih besar.

2.3.3. Risiko Kredit (Credit Risk)

Crouchy (2001) berpendapat bahwa risiko kredit adalah risiko terjadinya

perubahan dalam kualitas kredit debitur yang dapat mempengaruhi nilai dari suatu

bank. Default atau gagal bayar yang terjadi bila debitur tidak ingin atau tidak sanggup

untuk memenuhi kewajibannya merupakan contoh ekstrim dari risiko kredit. Risiko

kredit menjadi pertimbangan utama bila berkaitan dengan nilai aset suatu bank, atau

memiliki replacement value yang positif.

Menurut PBI No.5/8/PBI/2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi

Bank Umum, dinyatakan bahwa risiko kredit adalah risiko yang timbul sebagai akibat

kegagalan counterparty memenuhi kewajibannya. Risiko kredit berkaitan dengan

pihak peminjam tidak dapat atau tidak mau memenuhi kewajiban untuk membayar

kembali dana yang dipinjamnya secara penuh pada saat jatuh tempo atau sesudahnya.

Pinjaman yang dimaksud adalah aktiva produktif bank, yaitu alokasi dana bank yang

ditempatkan pada pihak lawan transaksi atau peminjam atau debitur, dimana

peminjam berkewajiban untuk mengembalikannya kembali pada waktu yang

disepakati. Pengembalian dana dari peminjam berupa pokok pinjaman ditambah

bunga. Sedangkan berdasarkan komponen utama dari risiko kredit, terbagi menjadi

tiga komponen, yakni

1. Probability of default, adalah kemungkinan debitur gagal untuk melakukan

pembayaran pada jatuh tempo sesuai dengan perjanjian.

2. Recovery Rate, adalah bagian yang dapat diterima oleh bank apabila debitur

mengalami bangkrut atau gagal bayar.

3. Credit exposure, adalah hal-hal yang berkaitan dengan jumlah pinjaman pada

saat terjadi default.

3. Metodologi Penelitian

Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 30 bank umum yang

listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2007-2011.

Metode yang digunakan adalah Stochastic Frontier Approach (SFA) untuk

melihat hubungan antara risiko-risiko yang diuji terhadap pengukuran tingkat

efisiensi bank. Beberapa studi mengembangkan metode SFA untuk menginvestigasi

determinan yang membuat inefisiensi pada Decision Making Unit dan

mengasumsikan dampak inefisiensi sebagai fungsi dari beberapa faktor DMU yang

spesifik (Battese dan Coelli, 1995). Baru-baru ini penelitian dalam memodelkan

heteroskedastisitas pada dampak efisiensi (Uit) mempertimbangkan spesifikasi yang

lebih fleksibel dalam dua asumsi, yaitu Uit (i.e., µit) dibedakan antar Decision Making

Unit (DMU) (Khumbakar et al., 1991). Asumsi yang kedua µit diasumsikan konstan

namun memperbolehkan varians dari pre-truncated distribution (𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2) menjadi

observasi yang spesifik (Caudill et al., 1995).

Wang (2002) mengkombinasikan sifat dari model tradisional dan model yang

dikembangkan di atas dan memperbolehkan µit dan 𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2 diteliti dengan observasi yang

spesifik. Untuk menentukan biaya total pada bank ke-x pada tahun t ditunjukkan

dengan TCit, kemudian Yit dan Pit adalah vektor dari output dan harga (price) dari

input masing-masing. Model heteroscedastic stochastic frontier untuk fungsi biaya

dapat ditunjukkan di bawah ini :

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑓𝑓(𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 .𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖) + 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 . 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 ~ 𝑁𝑁(0,𝜎𝜎𝑣𝑣2). 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 ~ 𝑁𝑁 �𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 .𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2�

𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛿𝛿0 + 𝑍𝑍𝑖𝑖𝑖𝑖𝛿𝛿

𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2 = exp(γ0 + Zit𝛾𝛾).

(3.1)

Dimana,

𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 = stochastic error term dengan distribusi normal.

𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 = error yang memiliki distribusi normal yang dengan observasi spesifik mean (𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 )

dan varians (𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2) dari pre-truncated distribution.

Lebih dari itu heteroscedastic stochastic frontier model juga mengasumsikan 𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 dan

𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2 adalah fungsi dari beberapa determinan (Zit). Lai dan Huang (2010)

mengilustrasikan model yang dibuat oleh Wang (2002) merupakan spesifikasi terbaik

diantara delapan model stochastic frontier.

Berdasarkan pendekatan intermediasi, penulis menetapkan output sebanyak empat

buah dan input sebanyak dua buah. Variabel output meliputi Total Loans (TL), Other

Earning Assets (OEA), Total Deposits (TD), dan Liquid Assets (LA). Keempat output

variabel ini diadopsi dari penelitian sebelumnya yaitu Sun dan Chang (2010) dan

Bonin et al. (2005). Hal yang patut diperhatikan adalah bahwa kualitas dari pinjaman

(non performing loans) mendapatkan perhatian khusus dalam studi yang telah

dilakukan. Oleh sebab itu, cadangan piutang tak tertagih (loan loss provision)

dikurangi dari total pinjaman untuk memastikan output ini memerlukan kualitas yang

sebanding.

Sedangkan untuk variabel input, peneliti menggunakan variabel price of

capital dan price of funds (Sun dan Chang, 2009). Price of funds dihitung dengan

menggunakan rasio dari beban bunga (interest expense) dengan total deposits. Price

of capital dihitung dengan menggunakan rasio dari non-interest expense dengan total

fixed assets. Biaya total (Total Cost) dari setiap sampel bank terdiri dari interest

expense dan non-interest expense.

Penelitian ini mengestimasi efisiensi biaya dengan cara menspesifikasi secara

umum menggunakan bentuk fungsi translog untuk fungsi biaya. Mengingat bahwa

biaya total (Total Cost) dan Price of Capital diskalakan dengan Price of Funds untuk

memastikan linear homogeneity pada variabel input dari fungsi biaya. Dengan kata

lain pengskalaan ini menunjukkan bahwa penjumlahan koefisien untuk Price of

Capital dan Price of Funds adalah sama dengan satu kesatuan.

Tabel 3.1.

Input dan Ouput Variabel

NO. INPUT VARIABLE OUTPUT VARIABLE

1. Price of Capital Total Loans

2. Price of Funds Total Other Earning Assets

3. Total Deposits

4. Liquid Assets

Variabel input dan ouput yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel-

variabel yang digunakan untuk melihat observasi spesifik mean (𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 ) dan varians (𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖2)

dari pre-truncated distribution yang mempengaruhi pengukuran tingkat efisiensi,

diantaranya:

Tabel 3.2.

Variabel Determinan

No Variabel Determinan Proxy

1 Loan Loss Reserves Ratio Loan Loss Reserves

Gross Loans

2. Exchange Rate Volatility Annualized Standard

Deviation from daily

exchange rate return

3. Interest Volatility Monthly standard

deviation of the BI rate

4. Exchange Difference between

exchange rate of t and t-1

5. Interest Change Difference between the BI

rate of t and t-1

6. ROA Volatility 5-year standard deviation

of ROA

7. Return Volatility Annualized standard

deviation from the monthly

log return

8. ETA ratio Total Equity

Total Asset

Dimana :

1. Risiko kredit diukur dengan menggunakan rasio Loan Loss Reserves (LLR)

yaitu cadangan piutang tak tertagih dibagi dengan gross loans. Penggunaan

rasio ini bertujuan untuk mengukur kualitas output dan bagaimana manajer

menginvestasikan pada aset yang berisiko tinggi (Sun dan Chang, 2009).

2. Risiko operasional, terdapat tiga variabel untuk menghitung risiko

operasional yaitu, volatilitas ROA, volatilitas return saham, dan equity to

asset ratio. Volatilitas ROA adalah indikator volatilitas berbasis akuntansi

yang dihitung dengan me-log-kan standar deviasi dari ROA selama lima tahun

(ROA_V). Volatilitas return saham adalah indikator volatilitas berbasis pasar

yang dihitung dengan memasukkan standar deviasi secara annual dari log

return bulanan (Ret_V). Equity to Asset Ratio menghitung posisi modal suatu

bank sebagai fraksi terhadap total aset. Rasio ini bisa digunakan sebagai proxy

apakah manajer bank seorang risk-averse atau risk lovers (Sun dan Chang,

2009).

Sedangkan untuk risiko pasar, penelitian ini menggunakan standar deviasi dari

return nilai tukar harian rupiah terhadap Dollar US (Ex_V), standar deviasi dari suku

bunga (BI rate) bulanan (interest_V) dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap Dollar

(Ex change) dan tingkat suku bunga yang mengikuti BI rate (Interest change) dari t-1

hingga t (Sun dan Chang, 2009).

4. Analisis dan Pembahasan Penelitian

Model 1 : - Credit Risk

Variabel Determinan Signifikansi Parameter Koefisien P-Value

Inefficiency Model (Effects on μ it)

Loan Loss Reserves Signifikan δ1 -21,83949 0,001

ROA Signifikan δ2 -15,01032 0

Variance Parameter (Effects on σ2it)

Loan Loss Reserves Tidak Signifikan δ1 -17,6326 0,17

ROA Signifikan δ2 -44,4938 0,031

Sumber : Output Stata 12, Olahan Penulis

*Signifikan pada tingkat 5%

Hasil estimasi parameter untuk explanatory variabel adalah sebagai berikut :

• Loan Loss Reserves

Estimasi nilai rata-rata teknikal efisiensi dari variabel Loan Loss Reserves

menunjukkan angka yang negatif dan signifikan, namun tidak dengan variansnya. Hal

ini dapat diartikan bahwa semakin tinggi rasio Loan Loss Reserves maka bank akan

memiliki tingkat efisiensi biaya yang lebih rendah. Dengan kata lain, Bank dengan

Loan Loss Reserves yang semakin tinggi sangat mungkin mengalami risiko non-

performing.

• ROA

Estimasi nilai rata-rata teknikal inefisiensi ROA menunjukkan angka yang positif dan

signifikan, begitu pula dengan variansnya.

Model 2 : - Market Risk

Variabel Determinan Signifikansi Parameter Koefisien P-Value

Inefficiency Model (Effects on μit)

Interest Change Signifikan δ1 14,22016 0

Ex Change Signifikan δ2 6,338108 0008

Interest Volatility Signifikan δ3 7,231303 0

Ex Volatility Signifikan δ4 -828,0326 0

ROA

Tidak

Signifikan δ5 -2,365554 0,669

Variance Parameter (Effects on σ2it)

Interest Change Signifikan γ1 30,37107 0

Ex Change Signifikan γ2 4,719516 0

Interest Volatility

Tidak

Signifikan γ3 12,26994 0,688

Ex Volatility

Tidak

Signifikan γ4 -1854,759 0,441

ROA

Tidak

Signifikan γ5 9,865947 0,556

Sumber : Output Stata 12, Olahan Penulis

*Signifikan pada Tingkat 5%

Hasil estimasi parameter untuk explanatory variable adalah sebagai berikut :

• Interest Change

Estimasi nilai rata-rata teknikal inefisiensi Interest Change atau perubahan tingkat

bunga menunjukkan angka yang positif dan signifikan, namun tidak demikian dengan

variansnya yang tidak signifikan. Hal ini bisa diartikan sebagai perubahan yang

terjadi pada tingkat bunga pasar secara teknis mempengaruhi tingkat inefisiensi dari

suatu bank, perubahan bunga yang semakin tinggi dapat membuat tingkat inefisiensi

yang semakin tinggi pula.

• Exchange

Estimasi nilai rata-rata teknikal inefisiensi Exchange atau perubahan nilai tukar

menunjukkan angka yang positif dan signifikan, namun tidak demikian dengan

variansnya yang tidak signifikan. Hal ini bisa diartikan sebagai perubahan yang

terjadi pada nilai tukar secara teknis mempengaruhi tingkat inefisiensi dari suatu

bank, perubahan nilai tukar yang semakin positif mengindikasikan nilai tukar mata

uang lokal terdevaluasi.

• Interest Volatility

Estimasi nilai rata-rata teknikal Interest Volatility atau volatilitas dan pergerakan

tingkat bunga menunjukkan angka yang positif dan signifikan. Semakin tinggi

volatilitas tingkat bunga maka semakin inefisien bank tersebut.

• Ex Volatility

Estimasi nilai rata-rata teknikal Exchange Volatility atau volatilitas dan pergerakan

nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar menunjukkan angka yang negatif dan

signifikan. Hal ini mengindikasikan bahwa bank yang beroperasi pada suatu

lingkungan yang memiliki tingkat volatilitas nilai tukar yang tinggi akan beroperasi

dengan lebih efisien dibandingkan dengan bank yang beroperasi di pasar yang

volatilitas nilai tukarnya rendah.

• ROA

Estimasi nilai parameter ROA menunjukkan angka yang negatif dan tidak

signifikan. Variabel ROA yang dijadikan sebagai indikator risiko pasar dapat

dikatakan tidak dapat menolak H0 yang berarti risiko pasar tidak mempengaruhi

tingkat efisiensi dari suatu bank. Rata-rata error dari variabel ROA tidak signifikan

mempengaruhi efisiensi pada suatu bank. Dengan kata lain variabel error yang

dijadikan indikator sebagai risiko pasar menunjukkan tidak signifikan.

Dari kelima variabel yang digunakan untuk melihat risiko pasar, dimana empat

diantaranya menunjukkan hasil yang signifikan maka dapat dikatakan risiko pasar

mempengaruhi tingkat inefisiensi dari suatu bank.

Model 3 : - Operational Risk

Variabel Determinan Signifikansi Parameter Koefisien P-Value

Inefficiency Model (Effects on μ it)

Return Volatility Signifikan δ1 -27,166 0

ROA Volatility

Tidak

Signifikan δ2 2,997283 0,187

ETA

Tidak

Signifikan δ3 -7,45952 0,201

ROA Signifikan δ4 -7,98495 0,011

Variance Parameter (Effects on σ2it)

Return Volatility Signifikan γ1 27,38118 0,008

ROA Volatility Signifikan γ2 -16,6544 0

ETA

Tidak

Signifikan γ3 -5,94768 0,4

ROA

Tidak

Signifikan γ4 -41,1696 0,215

Sumber : Output Stata 12, Olahan Penulis

*Signifikan pada tingkat 5%

Hasil estimasi parameter untuk explanatory variable adalah sebagai berikut:

• Return Volatility

Estimasi nilai rata-rata efisiensi teknikal dari variabel Return Volatility atau

pergerakan tingkat pengembalian saham menunjukkan angka yang negatif dan

signifikan mempengaruhi efek inefisiensi. Hal ini menandakan bahwa bank dengan

tingkat return volatility yang tinggi akan memiliki performa atau kinerja yang lebih

stabil dibanding bank lain.

• ROA Volatility

Estimasi nilai rata-rata teknikal inefisiensi dari variabel ROA volatility atau volatilitas

dan pergerakan Return on Asset menunjukkan angka yang positif namun tidak

signifikan.

• ETA (Equity to Total Asset Ratio)

Estimasi nilai rata-rata teknikal inefisiensi dari variabel Equity to Total Asset Ratio

atau volatilitas dan pergerakan ETA menunjukkan angka yang positif namun tidak

signifikan

• ROA

Estimasi nilai rata-rata efisiensi teknikal dari variabel ROA menunjukkan angka yang

negatif dan signifikan.

Dalam model ini, dua variabel menunjukkan hasil yang signifikan

mempengaruhi inefisiensi dari suatu bank dan dua variabel lainnya menunjukkan

hasil yang tidak signifikan. Oleh karena itu, peneliti menyimpulkan bahwa risiko

operasional juga memiliki pengaruh terhadap tingkat inefisiensi dari kinerja suatu

bank.

5. Kesimpulan

Kegiatan Bank sangat erat kaitannya dengan performa atau kinerja. Bank yang

satu dengan yang lain saling berusaha untuk selalu lebih baik dari yang lain. Namun,

kinerja bank tidak bisa dilepaskan dengan faktor risiko yang terdapat dalam semua

jenis usaha. Risiko yang cukup jelas terkait diantaranya, risiko kredit, risiko pasar,

dan risiko operasional. Oleh karena itu, industri perbankan yang terkenal dengan

tingkat persaingan yang sangat kompetitif mau tidak mau diperhadapkan antara

efisiensi dengan faktor-faktor risiko yang telah disebutkan di atas. Banyak faktor-

faktor yang mempengaruhi efisiensi kinerja dari sebuah bank baik dari internal bank

itu sendiri ataupun dari eksternal bank. Pada dasarnya faktor internal akan lebih

mudah untuk dibenahi. Namun, tidak demikian halnya dengan faktor-faktor eksternal,

seperti tingkat suku bunga, perubahan nilai tukar, risiko gagal bayar, dan lainnya. Hal

inilah yang menjadi perhatian bagi pihak manajemen bank supaya dapat

meminimalisir faktor-faktor eksternal tersebut.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa risiko kredit memiliki hubungan

yang signifikan terhadap tingkat efisiensi dari perbankan. Begitu juga dengan risiko

pasar yang memiliki hubungan yang signifikan terhadap tingkat efisiensi dari

perbankan. Risiko operasional yang menjadi indikator risiko terakhir dalam penelitian

ini menunjukkan bahwa risiko operasional memiliki hubungan yang signifikan

terhadap tingkat efisiensi dari perbankan. Namun, hasil yang diperoleh dengan

mengolah seluruh explanatory variable menunjukkan hasil yang anomali dimana

mayoritas variabel tersebut menjadi tidak signifikan apabila diolah secara bersamaan.

Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan menggunakan variabel input dan

output yang berbeda dari penelitian sehingga dapat lebih menunjukkan variabel yang

mempengaruhi efisiensi. Selain itu explanatory variabel yang mewakili risiko kredit,

risiko pasar, dan risiko data menggunakan variabel lain yang dapat lebih

menggambarkan faktor-faktor risiko untuk melihat teknikal inefisiensi dari

perbankan. Selain itu untuk metode penelitian selanjutnya dapat menggunakan

pendekatan produksi (production approach) ataupun pendekatan aset (asset

approach).

\

6. Referensi

Aigner, Dennis, C., Lovell, K., & Schmidt, P. (1977). Formulation and Estimation of

Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics,

21-37.

Battese, George.E., & Coelli, T. J. (1995). A Model for Technical Inefficiency Effects

in a Stohasti Frontier Production Function for Panel Data. Empirical

Economics, 325-332.

Berger, A., & Humphrey, D. (1997). Efficiency of financial institutions: international

survey and directions for future research. European Journal of Operational

Research, 175-212.

Berger, Allen N. & Mester, Loretta J., (1997). Inside the black box: What explains differences in the efficiencies of financial institutions? Journal of Banking & Finance.

Bonin, J., Hasan, I., & Watchel, P. (2005). Bank performance, efficiency, and

ownership in a transition countries. Journal of Banking and Finance, 31-53.

Caudill, S., Ford, J., & Gropper, D. (1995). Frontier estimation and firm specific

inefficiency meaures in the presence of heteroscedasticity. Journal of Business

and Eonomic Statistic, 105-111.

Coelli, T. (2007). A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost

Function Estimation. New South Wales, New South Wales, Autralia:

University of New England.

Crouchy, M., Galai, D., & Mark, R. (1998). Risk Management : Comprehensive Chapter on Market, Credit, and Operational Risk. New York : McGraw-Hill.

Damodaran, Ashwarth. (2002). Estimating Risk Parameters. New York : Stern School of Business.

Goddard, J., Molyneux, P., & Wilson, J. (2001). European Banking : Efficiency,

Technology, and Growth. New York: Wiley.

Gujarati, & Damodaran. (2003). Basic Econometrics. New York: Mc-Graw Hill.

Hadad, M. D., Santoso, W., Hall, M. J., Simper, R., & Karligash. (2010, July 18).

Banking efficiency and stock market performance: an analysis of listed

Indonesian banks.

Hsiao, H., Cianci, A., & Huang, L. (2010). First fiancial restructuring and

operatingefficiency: evidence from Taiwanese commercial banks. Journal of

Banking and Finance, 1461-1471.

Kumar, S., & Gulati, R. (2010). Measuring efficiency, effectiveness, and performace

of Indian public sector Banks. International Journal of Productivity and

Performance Management, 51-74.

Kumbhakar, Ghosh, S., & McGuckin. (1991). A generalized production frontier

approach for estimating determinants of inefficiensy in US diary farms.

Journal of Business and Economic Statistic, 279-286.

Laycock, M. (1998). Analysis of Mishanding Losses and Processing Errors, Operational Risk and Financial Institutions. London: Risk Publications in Association with Arthur Andersen, 1988,PP.131-145

Mankiw, Gregory. (2008). Principles of Microeconomics. Cengage South-Western

Megginson, W. (1997). Corporate Finance Theory. London : Addison Wesley.

Mishkin, F. S. (n.d.). The Economics of Money Banking and Financial Market.

Boston: Pearson Education.

Pasiouras, F. (2008). Estimating the technical and scale efficiency of Greek

commercial banks. Research in International Business and Finance, 301-318.

Perbankan, D. P. (2011). STATISTIK PERBANKAN INDONESIA. Jakarta: Bank

Indonesia.

Rochet, J.C, Freixas, X. (2008). Microeconomics of Banking. London : The MIT

PRESS Cambridge, Massachusetts.

Saunders dan Cornett. (2008). Financial Markets and Institution. New York :

McGraw-Hill

Sun, L., & Chang, T.-P. (2010). A comprehensive analysis of the effects of risk

measures on bank efficiency : Evidence from emerging Asian countries.

Journal of Banking & Finance.

Wang, H.-J. (2002). Heteroscedasticity and non-monotonic efficiency effects of a

stochastic frontier model. Journal of Productivity Analysis, 241-253