pengembangan studi ekonomi makro financial deepening dan ... · membangun konektivitas produk antar...

5

LAPORAN AKHIR

PENUNJANG PROSES PEMBELAJARAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS UDAYANA

JUDUL PENELITIAN

Pengembangan Studi Ekonomi Makro Financial

Deepening dan Penelusuran Intermediasi Perbankan

Dalam Rangka Memacu Pertumbuhan Ekonomi

Indonesia, 2000 - 2013

TIM PENELITI

Dr. I Gede Sujana Budhiasa, SE, Msi

NIDN : 0022115407

Dr. I.B. Purbadharmaja, SE, ME

NIDN : 0018066801

JURUSAN STUDI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS UDAYANA

2014

6

HALAMAN PENGESAHAN

PENELITIAN PENUNJANG PROSES PEMBELAJARAN

Judul : Pengembangan Studi Ekonomi Makro Financial Deepening dan Penelusuran Intermediasi Perbankan Dalam Rangka Memacu

Pertumbuhan Ekonomi Indonesia, 2000 - 2013

1. Nama Mata Kuliah : Ekonomi Makro Lanjutan 2. Ketua Peneliti :

a. Nama : Dr. I Gede Sujana Budhiasa, SE, MSi b. NIDN : 1954 1122 198403 1 002 /0022115407 c. Pangkat/Gol. : IV/A d. Jab. Fungsional : Lektor Kepala e. Jurusan : Studi Pembangunan f. Alamat Rumah : Raya Sempidi Ilalang Blok C 2 Badung g. Telp Rumah/HP. : 081 55 8888 3 111 h. E-mail : [email protected]

3. Jumlah Anggota Peneliti : 2 Orang 4. Lama Penelitian : 5 Bulam 5. Jumlah Biaya : Rp. 5.000.000,-

Denpasar, 2 Juli 2014

Ketua Jurusan Ketua Peneliti,

Studi Pembangunan,

Prof. Dr. Made Suyana Utama, SE, MS Dr. Gede Sudjana Budhiasa, SE, MSi

NIP. 19540429 198303 1 002 NIP. 1954 1122 198403 1 002

Mengetahui:

Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Universityas Udayana

Prof. Dr. I Gst Bagus Wiksuana, MS

NIP 19610827 196801 1

mailto:[email protected]

7

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kebijakan moneter meskipun dilaksanakan secara terpusat melalui

kewenangan otoritas moneter Bank Indonesia, tetapi dimasa depan dapat saja

dipetakan kebijakan moneter yang ber-orientasi kepada kepentingan kawasan

percepatan pembangunan ekonomi yang dikelompokkan berdasarkan koridor

ekonomi dalam rangka melihat dinamika kebijakan moneter berdimensi regional.

Fakta empiris menunjukkan adanya perbedaan kondisi latar belakang sumber daya

alam dan sumber daya manusia yang menjadi tantangan tersendiri dalam

membangun konektivitas produk antar pusat pertumbuhan ekonomi pada koridor

Bali Nusra ( Sudjana Budhi dan Rahyuda, 2011), Sudjana Budhi (2012). Studi

tentang kawasan koridor menjadi relatif penting, tidak saja dalam kerangka

membangun konektivitas ekonomi antar pusat pertumbuhan ekonomi pada koridor

ekonomi bersangkutan, tetapi juga melihat lebih jauh peranan intermediasi

perbankan sebagai perpanjangan tangan otoritas moneter dalam upaya mencapai

sasaran akhir efektivitas kebijakan moneter dalam rangka memacu pertumbuhan

ekonomi pada wilayah koridor ekonomi bersangkutan.

Keterbatasan data ekonomi moneter yang selama ini menjadi kendala bagi

pengembangan pemodelan makro ekonomi regional sebagaimana juga tampak

menjadi keterbatasan pada Kajian Ekonomi Regional (KER BI, 2012) Bank

Indonesia yang dilakukan pada setiap kantor cabang Bank Indonesia di seluruh

Indonesia adalah tidak tersedianya data tentang jumlah uang beredar (JUB) ditingkat

propinsi, sehingga tidak memungkinkan dapat dilakukan penelusuran efektivitas

8

kebijakan moneter pada tingkat regional/propinsi melalui pendekatan variabel JUB.

Dalam rangka pengembangan analisis tentang dampak kebijakan moneter dalam

rangka memahami fungsi intermediasi perbankan secara nasional, maka tulisan ini

melakukan penelusuran melalui financial deepening model, setidaknya akan dapat

diketahui termasuk di dalamnya peranan intermediasi perbankan dalam memacu

pertumbuhan ekonomi secara nasional untuk melihat dinamika kinerja perbankan

Indonesia sebagai lembaga intermediasi di satu pihak melakukan mobilisasi dana

masyarakat dalam bentuk tabungan dan simpanan berjangka, untuk kemudian

menjadi tugas industri perbankan untuk menyalurkan kembali dana masyarakat

tersebut untuk pembiayaan sektor riel. Studi yang terkait dengan pengembangan

pemodelan financial deepening untuk kajian Indonesia dilakukan oleh Abdurohman

(2003), menemukan bahwa libralisasi pasar keuangan berpengaruh nyata terhadap

dinamika pergerakan investasi dan mobilisasi dana masyarakat.

Agenor et al (2000) menyatakan kegagalan kebijakan moneter di negara

berkembang disebabkan oleh credit crunch, yaitu keengganan pihak perbankan untuk

menyalurkan pinjaman disebabkan oleh resiko kredit macet yang relatif tinggi,

sehingga akan berdampak pada resiko usaha dan kinerja perolehan laba.

Kompleksitas kebijakan moneter dalam konteks pengendalian pasar keuangan

dinyatakan sebagai inside the black box yang perlu dikaji dengan lebih seksama

seperti fenomena balance sheet channel dan Bank Lending Channel ( Bernanke dan

Getler, 1995). Kajian Bank Indonesia (BI, 2008), melihat financial deepening dari

dua aspek kepentingan. Pertama, financial deepening dalam rangka monetary

stability. Kedua, financial deepening dapat ditinjau dari sisi pengaruhnya terhadap

efektivitas kebijakan moneter. Bahwa rekomendasi Bernanke dan Getler (1995),

serta kajian Bank Indonesia terhadap relevansi financial deepening, memberikan

9

indikasi penting tentang perlunya pengkajian secara cermat dan berkesinambungan

dinamika financial deepening yang tampaknya relative berbeda berdasarkan potensi

sumber daya alam, keberadaan mutu sumber daya manusia, serta kesiapan industri

perbankan dalam memenuhi kinerja perbankan sebagaimana telah digariskan melalui

strategi penataan Arsitektur Perbankan Indonesia (API) yang mulai diperkenalkan

Bank Indonesia sejak tahun 2004.

1.2 Perumusan Pokok Masalah

Rumusan pokok masalah yang diuraikan sejalan dengan latar belakang

penelitian yang telah disampaikan di atas, yaitu sebagai berikut.

a. Bagaimana pengaruh finansial credit, financial saving, dan inflasi terhadap

pembentukan produk domestik bruto pada perekonomian Indonesia.

b. Bagaimana pengaruh tidak langsung dari pertumbuhan Loan deposit ratio (LDR)

dan non performing loans (NPL) terhadap pembentukan produk domestik bruto

melalui variabel antara financial credit.

c. Bagaimana pengaruh tidak langsung dari pertumbuhan income per capita

terhadap pembentukan PDB melalui variabel antara financial saving.

d. Bagaimana pengaruh pertumbuhan PDB terhadap pertumbuhan inflasi pada

perekonomian Indonesia.

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian yang ingin dicapai pada penelitian pembelajaran ini antara lain,

a. Untuk mengetahui pengaruh signifikansi secara langsung finansial credit,

financial saving, dan inflasi terhadap pembentukan produk domestik bruto di

pada perekonomian Indonesia.

10

b. Untuk mengetahui pengaruh signifikansi secara tidak langsung dari pertumbuhan

Loan deposit ratio (LDR) dan non performing loans (NPL) terhadap

pembentukan produk domestik bruto melalui variabel antara financial credit.

c. Untuk mengetahui pengaruh signifikansi secara tidak langsung dari pertumbuhan

income per capita terhadap pembentukan produk domestik bruto melalui variabel

antara financial saving.

d. Untuk mengetahui pengaruh signifikansi pertumbuhan PDB terhadap

pertumbuhan inflasi pada perekonomian Indoinesia.

1.4 Luaran

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan luaran (output) sebagai berikut.

a. Sebagai bahan acuan dalam melengkapi bahan ajar mata kuliah Makro Ekonomi

Lanjutan, dalam rangka memperkaya wawasan mahasiswa terhadap penyusunan

pemodelan makro ekonomi yang difokuskan kepada kebijakan moneter dalam

kaitannya dengan arah perkembangan ekonomi regional kawasan ekonomi

Indonesia.

b. Ikut serta memberi dukungan pada pengkaitan mata kuliah ekonomi makro dalam

penyediaan kajian berkaitan dengan kebijakan moneter dan fungsi intermediasi

perbankan di Indonesia.

11

BAB II

STUDI PUSTAKA

2.1 Desain Pemodelan Financial Deepening Regional Bali Nusra

Intermediasi pasar keuangan sebagai media konektivitas antara uang dan

barang adalah merupakan proses dari mekanisme transmisi monetary policy telah

digagas pertama kalinya oleh Gurley dan Shaw (1960), yang menyatakan bahwa

jumlah uang beredar akan menurun bersamaan dengan keberhasilan dalam

pengembangan pasar keuangan. Dengan demikian, maka jumlah uang beredar

bukanlah indikator yang secara otomatis akan memacu pertumbuhan ekonomi,

melainkan adalah peran strategis dari financial capacity. Maka sesungguhnya

terpacunya percepatan pertumbuhan sektor riel yang digerakkan oleh entrepreneurs

karena profit motive, maka financial capacity adalah ruang bagi entrepreneurs untuk

mendapatkan sumber pendanaan melalui banyak pilihan kemudahan baik melalui

akses perbankan maupun melalui pasar modal.

Pembahasan ekonomi makro modern dewasa ini tidaklah sekedar

sebagaimana diteorikan melalui pendekatan konsep IS-LM sebagaimana diteorikan

oleh JR Hick (1937), tetapi lebih penting dari sekedar pemahaman tentang product

market dan money market, adalah upaya mendalami konsep dari Gurley dan Shaw

tentang financial capacity, sehingga analisis model makro ekonomi menjadi penting

mempertimbangkan dinamika perkembangan pasar keuangan alternative, selain

fungsi mediasi perbankan. Teori yang sejalan dengan itu telah dikembangkan oleh

Rudi Dornbusch bersama dengan Stanley Fischer (1990), keduanya dari MIT USA.

12

Gambar 1.1 : Asset Approach Macroeconomic Model

Sumber : Dornbusch & Fischer (1990).

Di negara berkembang, termasuk Indonesia, struktur pasar keuangan masih

sebagian besar didominasi oleh peran intermediasi industri perbankan, terutama di

berbagai daerah di luar Jakarta. DKI Jakarta sebagai pusat perdagangan saham,

belum merambat secara merata ke pelbagai daerah, dimana seharusnya pengusaha di

daerah dapat memanfaatkan sumber pembiayaan yang ditawarkan di luar industri

perbankan.

Permasalahan sumber daya, ukuran perusahaan serta akses informasi adalah

kendala terbesar dewasa ini bagi sebagian besar entrepreneurs yang bermukim di

daerah dalam rangka menggali sumber pembiayaan yang lebih menguntungkan

dalam rangka pengembangan perusahaan. Hal Ini pula menjadi kendala yang harus

diupayakan di masa depan oleh pemerintah bersama Bank Sentral untuk memperluas

financial capacity di pelbagai daerah, sehingga kebijakan moneter yang dilaksanakan

Bank Indonesia menjadi lebih mudah dalam mencapai sasaran akhirnya.

Tulisan ini berusaha untuk mengembangkan sebuah pemodelan makro

ekonomi moneter, sebagai rintisan untuk mencermati dinamika kebijakan moneter

yang dilaksanakan secara sentral dari pusat otoritas kebijakan moneter Bank

Indonesia di Jakarta, untuk kemudian dilakukan kajian konektivitas kebijakan

13

moneter tersebut terhadap perekonomian di daerah khususnya pada kawasan

ekonomi koridor Bali Nusra yang telah menetapkan Bali sebagai pintu gerbang

pariwisata internasional untuk diharapkan dapat mewujudkan perannya di masa

depan dalam berkonektivitas dengan pertumbuhan sektor riel di Indonesia..

2.2. Kebijakan Moneter di Indonesia

Sebagaimana telah dinyatakan sebelumnya, bahwa balance sheet channel

(Bernanke dan Getler, 1995), berkaitan dengan posisi neraca perusahaan yang

kondisi kepekaannya akan berbeda antara satu perusahaan dengan perusahaan lain

dalam menghadapi dinamika kebijakan expensive monetary policy atau tightening

monetary policy, yang bisa berubah dari waktu ke waktu karena pergeseran

opportunity pada pelbagai sektor produksi dan investasi. Maka, terdapat ketidak

pastian kemampuan pengguna DVB untuk mencapai sasaran pembentukan suku

bunga.

Fakta demikian dinyatakan sebagai the black box monetary policy, sehingga

mendorong para perumus kebijakan moneter dewasa ini untuk melakukan terobosan

dengan mengajak serta para entrepreneurs dan publik untuk berbagi informasi

dengan pusat kekuasaan otoritas moneter melalui kerangka kebijakan inflation

targeting framework (ITF) yang sudah dilaksanakan Bank Indonesia sejak tahun

2005 berdasarkan Tylor Rule (Taylor, 2000). Svendsen (2002), Woodford (2001),

Sudjana Budhi (2011).

Bank Indonesia saat ini mempergunakan instrumen moneter suku bunga BI

Rate, kurs tukar, dan giro wajib minimum (GWM). (Warjiyo dan Solihin, 2003).

Berbeda dengan Negara penganut ITF lainnya yang mempergunakan suku bunga

sebagai instrumen tunggal, maka di Indonesia diperlukan dukungan instrumen lain,

14

karena mengandalkan suku bunga BI rate sebagai instrument moneter bersifat

tunggal tidak dapat mencapai sasaran akhir yang bersifat segera (Ascarya, 2000).

Tulisan ini mengabaikan variabel nilai tukar dan GWM, tidak saja karena belum

tersedianya data secara memadai, tetapi juga melalui penyederhanaan model

diharapkan dapat lebih mudah dikendalikan kompleksitas data series yang

melibatkan penggunaan alat analisis ekonometrik, sehingga pada model makro yang

lebih sederhana menjadi lebih controllable dan manageable.

Intermediasi industri perbankan dan konektivitasnya dengan sektor riel

adalah tujuan akhir yang ingin dicapai paper ini, berdasarkan strategi pengembangan

industri perbankan Indonesia yang telah ditetapkan Bank Indonesia sejak tahun 2004,

adalah mencakup komponen perbankan nasional, perbankan regional dan BPR (lihat

Gambar 1.2) yang dikenal dengan Arsitektur Perbankan Indonesia, dipolakan

berdasarkan pedoman pilar-pilar pengembangan indusri perbankan (Lihat

Gambar 1.3).

Gambar 1.2

Arsitektur Perbankan Indonesia (API)

15

Gambar 1.3 Pilar Industri Perbankan Indonesia

The sixt pilar sebagaimana disajikan pada Gambar 1.3 adalah kewenangan

Bank Indonesia yang saat ini telah sebagian besar beralih ke Otoritas Jasa Keuangan

(OJK), sebagai kendali pengawasan, meskipun pada tahap akhir Bank Indonesia

berperan dalam memberikan pertimbangan akhir terhadap sanksi atas pelanggaran

kebijakan moneter yang telah digariskan Bank Indonesia terhadap perbankan di

wilayah Indonesia.

Bank Indonesia berupaya untuk membangun industri perbankan yag kuat,

dengan harapan dapat menjadi lembaga mediasi yang kuat dalam rangka mobilisai

dana masyarakat untuk diteruskan ke pembiayaan sektor riel. Dengan demikian,

maka dalam konteks kebijakan ekonomi makro Bank Sentral (Bank Indonesia), maka

industri perbankan yang sehat tentu akan mampu dijadikan partnership dalam rangka

pelaksanaan kebijakan moneter Bank Indonesia untuk mendorong pertumbuhan

ekonomi ekonomi di berbagai daerah di Indonesia.

16

2.3 Konektivitas Ekonomi Regional Melalui Intermediasi Perbankan

Kajian tentang intermediasi perbankan diperoleh dari Suseno dan Abdullah,

(2003), serta pendekatan konsep intermediasi perbankan dengan mengembangkan

pemodelan financial deepening (Aryanti, 2000), Abdurohman (2003), Eichergreen

(2004), serta Sahoo (2013). Melalui pemetaan financial credit (FC= Credit/PDB),

Financial Saving (FS= Saving/PDB), serta suku bunga BI rate, akan dipetakan

sebagai kerangka model yang secara rinci disajikan pada Gambar 1.4.

Pemodelan yang akan dituju sebagai sasaran akhir, adalah untuk

mendapatkan gambaran tentang keberhasilan intermediasi perbankan dalam

melaksanakan fungsi perbankan, dalam rangka menjembatani kepentingan

masyarakat penabung dan masyarakat pengusaha dan lainnya yang memerlukan

kebutuhan permodalan. Gambar 1.4 menyajikan analisis keseimbangan mekanisme

pasar dari terbentuknya suku bunga pasar dimana ro menunjukkan harga atas suku

bunga deposito dan r1 menunjukkan harga suku bunga kredit, maka gaya tarik

mekanisme pasar akan membentuk intermediasi di titik tengah menuju r* atau r**,

hal mana seharusnya akan terjadi pergeseran ke titik A atau titik B berdasarkan arah

persaingan pasar.

Berdasarkan teori klasik modern, efisiensi akan terjadi apabila mekanisme

pasar dibiarkan bekerja tanpa campur tangan pemerintah atau Bank Sentral. Hanya

persaingan yang dapat menciptakan efisiensi. Pada kebijakan moneter berbasis suku

bunga BI rate saat ini, BI rate masih ditetapkan berdasarkan target kuantum tertentu

untuk mengatur besaran BI rate tertentu (Ascarya, 2000). Penetapan BI rate

diperlukan sebagai strategi kebijakan moneter untuk mencapai sasaran akhir

stabilitas perekonomian nasional, sebagaimana menjadi tugas pokok Bank Indonesia.

17

Sepanjang Bank Indonesia belum mengupayakan semakin berfungsinya pasar

skunder dari BI rate dalam membentuk tingkat keseimbangan suku bunga perbankan

BI rate tersebut, maka pasar keuangan Indonesia masih tetap lemah dan belum

berkembang untuk menjadi pasar uang yang lebih modern, tidak ketergantungan

dengan peranan pasar primer melalui pola lelang yang sekarang ini sedang berjalan.

Gambar 1.4 : Proses Intermediasi Perbankan

Berdasarkan mekanisme penetapan BI rate tersebut, keberhasilan monetary

policy dalam mencapai tujuan akhirnya dapat ditentukan secara lebih pasti untuk

menjamin efektivitas suku bunga sebagai instrumen pengendali target inflasi yang

diinginkan.

Meskipun target makro ekonomi Bank Sentral telah mencapai sasaran yang

diinginkan, tentu akan ditanggapi dengan respon yang berbeda di pelbagai daerah,

karena perbedaan kondisi sumber daya alam, sumber daya manusia, serta pada

akhirnya kualitas layanan industri perbankan regional dan BPR sebagai perpanjangan

tangan otoritas moneter di daerah. Bahwa untuk melihat dampak kebijakan moneter

terhadap perekonomian di daerah, maka dibangun pemodelan financial deepening

sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1.5.

18

Sasaran akhir yang ingin dicapai dari pemodelan Gambar 1.5 adalah

berkaitan dengan pertanyaan apakah dinamika pasar keuangan (financial deepening )

serta instrumen kebijakan moneter BI rate memiliki konektivitas kuat dalam memacu

pertumbuhan ekonomi di daerah khususnya pada koridor Bali Nusra serta bersamaan

dengan itu dapat ditingkatkan partisipasi masyarakat pada aktivitas produktif dengan

dukungan industri perbankan yang semakin efisien.

19

BAB III

KERANGKA PIKIR PENELITIAN

3.1 Kerangka Pikir Penelitiam

Perubahan kewenangan kelembagaan yang sangat fundamental telah

dilaksanakan sejak tahun 1999 dengan perubahan kewenangan Bank Indonesia

untuk berdiri sendiri dan tidak lagi dibawah kekuasaan pemerintah. Dengan

demikian, berdasarkam UU Nomor 17 uhun 1999, maka Bank Indonesia

mengemban tugas pokok melaksanakan dan memelihara stabilitas nilai rupiah.

Dengan tugas tersebut, maka Bank Indonesia sejak tahun 2005 telah menetapkan

kebijakan inflation targeting framework (ITF) yang mempergunakan instrumen

suku bunga BI rate sebagai instrumen kebijakan untuk mengendalikan besaran

inflasi. Pertama, bahwa kebijakan moneter di Indonesia dilakukan melalui

otoritas moneter Bank Indonesia secara terpusat berlaku di seluruh Indonesia.

Kedua, bahwa kebijakan moneter yang dilaksanakan Bank Indonesia

didukung oleh keberadaan industri perbankan nasional, regional dan lokal

setingkat BPR serta lembaga keuangan mikro lainnya. Dalam rangka

mendapatkan gambaran prihal efektivitas kebijakan moneter bagi kinerja

pertumbuhan ekonomi, kajian ini memberikan focus kepada dinamika sektor

financial khususnya pada mobilisasi dana tabungan masyarakat yang dikelola

perbankan, serta pada saat bersamaan juga dapat disalurkan sebagai pinjaman

atau bantuan permodalan kepada masyarakat umum maupun pengusaha.

Pendekatan yang dapat dilakukan dalam rangka melakukan pemetaan

pengaruh kebijakan moneter terhadap kinerja industri perbankan nasional

dilakukan dengan menganalisis prilaku financial credit (Kredit/M2), financial

20

saving (tabungan/M2), serta perilaku inflasi dimana diprediksi dipengaruhi oleh

dinamika sektor riel dan dinamika sektor moneter.

Berdasarkan kajian Romer (2000), Michael (2009) dan Sutikno (2007),

Deasy Ariyanti (2008), Sato (2001), Hussain (2009), maka dapat disusun

kerangka pikir penelitian tentang kinerja kebijakan moneter terhadap pembentuan

ekonomi regional Bali sebagaimana disajikan pada Gambar 2.3. Pembentukan

PDB dinyatakan sebagai produk domestic regional bruto Propinsi Bali yang

dipengaruhi pergerakannya oleh arah perubahan suku bunga riel (suku bunga-

inflasi), financial saving (FS) yang merupakan ratio dari Tabungan/PDB, serta

financial credit (FC) yang merupakan ratio dari total kredit/PDB.

Pada sisi lain, penelitian juga merespon perilaku suku bunga SBI terhadap

frinancial saving (FS) dan financial_credit (FC). sehingga dimungkinkan dapat

diperoleh gambaran lebih nyata peranan dari instrument moneter suku bunga

SBI terhadap pembentukan PDB Propinsi Bali melalui jalur transmisi financial

saving dan financial credit. Dengan demikian, diharapkan dapat dikembangkan

model simulasi suku bunga SBI untuk diletakan pengaruhnya terhadap kondisi

financial saving dan financial credit, untuk kemudian diharapkan dapat ditelusuri

dampak akhir dari perubahan financial saving dan financial credit terhadap

pembentukan produk secara nasional.

3.2 Konsep Operasonal Makro Ekonomi Financial Deepening

Model persamaan makro ekonomi disusun atas tiga tingkatan

persamaan struktural, yaitu persamaan PDB/M2 sebagai fungsi dari FC dan FS.

Persamaan (2) adalah menurunkan fungsi FC pada persamaan (1) untuk

21

diturunkan menjadi reduce-form yaitu persamaan yang berstatus mengkoreksi

keseimbangan model pada persamaan (1), jika terjadi dinamika pada persamaan

(2). Sedangkan persamaan (3) adalah dampak yang mungkin akan terjadi yaitu

perubahan atas pertumbuhan inflasi sebagai akibat dari dinamika sektor

intermediasi perbankan yang direpresentasikan pada persamaan (1), sehingga

dampak dari laju pertumbuhan inflasi akan ditentukan sebagian oleh pergerakan

sektor riel pada persamaan (1), sebagai akibat dari dinamika sektor perbankan

pada persamaan (2).

Gambaran dari dinamika makro ekonomi sebagaimana disampaikan

diatas, dirumuskan dalam sebuah model berskala kecil sebagaimana disajikan

pada Gambar 3.1.

Gambar 3.1 Konektivitas Kebijakan Moneter Bank Indonesia Intermediasi Perbankan Nasional

Melalui Pendekatan Financial Deepening

FC/M2

PDB/M2

(SBI-INFL)/

M2FS/M2

LDR/M2 NPL/M2 CINC/M2

INFL/M2

Sumber : Model Moneter dikonstruksi dari berbagai referens.

22

BAB IV

METODOLOGI PENELITIAN

4.1 Lokasi Penelitian

Penelitian ini melakukan kajian tentang peranan kebijakan moneter untuk

memahami peran intermediasi perbankan di Indonesia, untuk mendapatkan gambaran

tentang efektivitas kebijakan moneter Bank Indonesia terhadap kinerja ekonomi

Indonesia dan koridor ekonomi Indonesia Bali Nusra. Lokasi penelitian adalah

untuk kinerja industri perbankan di seluruh Indonesia.

4.2 Objek Penelitian

Dalam penelitian ini, objek yang diteliti adalah komponen makro ekonomi

financial deepening yang berkembang berdasarkan dinamika ekonomi pada ketiga

kawasan regional Bali Nusra. Sejumlah variabel ekonomi makro yang menjadi focus

pengamatan pada penelitian financial deepening adalah kinerja PDRB, financial

saving, financial credit serta perilaku inflasi berkaitan dengan dinamika

pertumbuhan PDRB masing-masing region.

4.3 Identifikasi Variabel

Dalam penelitian ini variable dikelompokkan menjadi dua variable yaitu

variable endogen (terikat) dan variable eksogen (bebas).

Tabel 4.1

Deskripsi Variabel Endogen dan Eksogen

No Nama Variabel Deskripsi Katagori

1 PDB Produk Domestik regional Endogen

2 Financial Saving Ratio deposito dan PDB Endogen

3 Financial Credit Ratio kredit dan PDB Endogen

4 SBI-Infl Rasio Suku bunga dan Inflasi Eksogen

5 Inflasi Inflasi Regional Eksogen

23

4.4 Definisi Operasional Variabel

1. Financial saving (FS)

Merupakan rasio dari pertumbuhan transaksi mobilisasi dana pihak ketiga

termasuk tabungan dan deposito yang dapat dikumpulkna perbankan dibandingkan

dengan produk domestic bruto pada jangka waktu dari tahun 2000 sampai dengan

tahun 2013.

2. Financial Credit (FC)

Merupakan rasio dari pertumbuhan transaksi kredit yang dapat direalisasikan

industri perbankan dibandingkan dengan produk domestic bruto pada jangka waktu

dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2013.

3. Suku Bunga Riel (SBI-INFL)

Merupakan rasio dari kebijakan suku bunga BI rate terhadap pertumbuhan

inflasi ditingkat regional dibandingkan dengan produk domestic bruto pada jangka

waktu dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2013.

4. PDRB

Merupakan jumlah produksi yang dapat dihasilkan oleh propinsi di seluruh

Indonesia untuk kemudian dijumlahkan menjadi data global PDB Indonesia pada

jangka waktu dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2013, dihitung berdasarkan harga

konstan.

4.5 Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini digunakan dua metode pengumpulan data, yaitu:

1. Studi Pustaka

Peneliti mengumpulkan data dan teori yang relevan terhadap permasalahan

yang akan diteliti dengan melakukan studi pustaka terhadap literatur dan

24

bahan pustaka lainnya seperti artikel, media cetak, buku dan penelitian

terdahulu.

2. Dokumentasi

Pengumpulan data sekunder yang berupa laporan keuangan diperoleh

langsung dari publikasi SEKI Bank Indonesia Jakarta dan sumber lain dari

BPS Jakarta.

4.6 Pemodelan Financial Deepening Koridor Bali Nusra

Konektivitas kebijakan moneter dengan perekonomian sektor riel di pelbagai

daerah akan sangat ditentukan oleh kondisi struktur pasar keuangan pada daerah

bersangkutan. Sebagaimana dinyatakan oleh Gurley dan Shaw (1960) tentang

financial capacity, serta dinamika dari balance sheet channel (Bernanke dan Getler,

1995), menjadikan monetary policy stance perlu memperhatikan dinamika

perekonomian nasional ekonomi Indonesia.

Pemodelan memerlukan jastifikasi melalui tahapan uji simultaneous equation

model (SEM) dengan terlebih dahulu melakukan pemeriksaan apakah data time-

series layak dipergunakan, dengan melakukan pengujian berdasarkan prosedur

Granger (Johnston dan Dinardo, 2004), (Gujarati, 2005), serta penyelesaian uji

pemodelan dengan mempergunakan metode regressi dua tahap, Pindyck &

Rubinfeld (1997), Thomas RL (1997), Enders (2004), serta Maddala (2001).

Model persamaan Makro Ekonomi Regional Berbasis Moneter yang disusun

sejalan dengan tujuan penelitian yang ingin dicapai, adalah upaya untuk menguji

konektivitas mediasi industri perbankan dengan sektor riel perekonomian Indonesia.

Pendekatan konektivitas makro ekonomi sektor riel dengan kebijakan moneter Bank

Indonesia dilakukan melalui proksi pendekatan financial deepening (Gurley dan

25

Shaw, 1960). Kajian tentang intermediasi perbankan diperoleh dari Suseno dan

Abdullah, (2003), serta pendekatan konsep intermediasi perbankan dengan fokus

pada pengembanga pemodelan financial deepening (Aryanti, 2000), Abdurohman

(2003), Eichergreen (2004), serta Sahoo (2013). Melalui pemetaan financial credit

(FC= Credit/PDB), Financial Saving (FS= Saving/PDB), serta suku bunga BI rate,

dapat dijabarkan model persamaan makro ekonomi Indonesia sebagai berikut.

(1) PDB/M2 = α1 + β1FC/M2 + β2(SBI-INFL)/M2 + β3FS + e1 (1.1)

(2) FC/M2 = α2 + β4 (LDR/M2) + β5 (NPL/M2) + e2 (1.2)

(3) FS/M2 = α3 + β6 (PerCapita Income/M2) + e3 (1.3)

(4) INFLASI REGIONAL/M2 = α4 + β7 (PDB/M2) (1.4)

Berdasarkan persamaan (1.1) sampai dengan persamaan (1.4) dapat diterjemahkan

menjadi framework pemodelan dengan alur sebagaimana disajikan pada Gambar 1.5.

4.7 Matode Analisis

Penelitian ini mempergunakan pendekatan metode ekonometrik untuk

memprediksi besaran ekonomi makro yang mencakup tiga wilayah koridor ekonomi

sesuai dengan pemodelan yang dibangun seperti tersaji pada Gambar 1.5. Data

series yag dikumpulkan terlebih dahulu akan diuji kelayakan stasionaritas

berdasarkan uji Granger ECM dan Kointegrasi untuk dilanjuutkan dengan

penggunaan metode econometric termasuk penggunaan FIRML, Regression weight

dan TSLS (Gujarati, 2004) Pyndick Rubin (1994), Thomas LR (1997) serta Walter

Enders (2004).

26

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Pertumbuhan Ekonomi Makro Indonesia

Sejak tahun 2002 sampai tahun 2012 akhir, perekonomian Indonesia telah

berkembang tumbuh rata-rata mencapai 5% per tahun, di tengah krisis ekonomi

global. Meskipun demikian, tantangan perubahan harga minyak dunia dan fluktuasi

nilai tukar merupakan tantangan tersendiri yang membuat sejumlah target

penerimaan negara tidak dapat dicapai. Dalam rangka pencapaian pertumbuhan

ekonmomi sebesar 56% tersebut, Bank Indonesia telah menerapkan kebijakan

moneter kontraktif, terbukti melalui pertumbuhan produksi nasional (PDB) yang

relatif pesat pada kurun waktu 2002 sampai dengan tahun 2012, jumlah uang beredar

(JUB) berkembang lebih lamban dibandingkan dengan laju pertumbuhan PDB (lihat

Gambar 4.1).

Gambar 5.1

Pertumbuan PDB Indonesia dan perubahan jumlah Uang Beredar (JUB).

0

50

00

00

10

00

00

015

00

00

020

00

00

025

00

00

0

2002 2004 2006 2008 2010 2012thn

JUB PDB

27

Sejumlah kontraksi moneter tidak saja senantiasa disebabkan oleh sentuhan

kebijakan Bank Indonesia dalam mengatur jumlah uang beredar di dalam negeri,

tetapi juga dapat disebabkan oleh pembatasan pembiayaan sektor riel oleh industri

perbankan yang disebabkan oleh resiko perbankan dalam upaya memperluas kredit

yang lebih ekspansif. Gambar 4.2 menyajikan arah pergerakan variabel non

performing loan (kredit macet/total kredit), yang sangat nyata merupakan resiko

perbankan atas kemungkinan kredit macet tak tertagih.

Gambar 5.2

Kinerja Industri Perbankan Dan Resiko NPL.

.02

.04

.06

.08

NP

L

2002 2004 2006 2008 2010 2012thn

Credit risk pada industri perbankan menyebabkan tidak seluruh sumber dana

yang dihimpun perbankan dari dana pihak ketiga tersalurkan sesuai dengan

permintaan pinjaman dari masyarakat pengguna, sehingga pada akhirnya memberi

dampak pada kinerja sektor riel. Gambaran atas kinerja pelayanan kredit perbankan

dapat dilihat dari loan to deposit ratio (LDR) sebagaimana digambarkan pada

Gambar 5.3.

28

Gambar 5.3

Kinerja Industri Perbankan Dan LDR.

.4.5

.6.7

LD

R

2002 2004 2006 2008 2010 2012thn

Berdasarkan Gambar 5.3 tersajikan arah pertumbuhan LDR perbankan yang

tampak menjadi stagnan pada periode tahun 2006 sampai dengan memasuki tahun

2012, tapi relatif berfluktuasi pada periode triwulanan pada tahun bersangkutan.

Dinamika perubahan LDR akan menjadi salah satu barometer peran industri

perbankan sebagai lembaga mediasi keuangan dalam mendorong pertumbuhan sektor

riel.

Meskipun perubahan komposisi LPD sebagian akan sangat tergantung kepada

kinerja sektor riel dalam melaksanakan kewajiban kemitraan usahanya dengan

perbankan, pada saat bersamaan, maka kebijakan suku bunga SBI Bank Indonesia,

serta arah perubahan inflasi juga menjadi parameter yang menggambarkan kinerja

makro ekonomi Indonesia dalam menghasilkan keseimbangan menuju pertumbuhan

ekonomi tanpa terbebani dengan gangguan stabilitas inflasi yang mengancam

penurunan lapangan kerja dan investasi. Kebijakan moneter Bank Indonesia sejak

29

tahun 2005 telah menetapkan penggunaan BI rate sebagai instrumen kebijakan

moneter untuk mengendalikan pertumbuhan inflasi agar tetap berada pada kisaran

target yang telah ditetapan pada awal tahun anggaran.

Gambar 5.4

Perkembangan Inflasi dan Penetapan BI Rate

05

10

15

20

2002 2004 2006 2008 2010 2012thn

infl sbi

+

Sejak telah ditetapkannya BI rate sebagai acuan kebijakan moneter untuk

mengendalikan inflasi pada tahun 2005, maka tampak bahwa suku bunga BI rate

telah disesuaikan dengan arah pertumbuhan inflasi. Pedoman kebijakan moneter

berbasis kepada instrumen BI rate adalah bahwa apabila terjadi pergerakan kenaikan

inflasi, maka BI rate akan dinaikkan mengikuti besaran inflasi tersebut.

Berdasarkan Gambar 5.4, tampak bahwa BI rate berfungsi cukup efektif

dalam upaya mengendalikan inflasi, meskipun pada besaran inflasi yang menurun

akan mempersulit penggunaan suku bunga BI rate untuk diturunkan, karena pada

posisi penurunan suku bunga BI rate melewati batas yang lebih rendah dari suku

30

bunga di pasar uang internasional, dapat mengancam terjadinya capital flight,

disebabkan oleh suku bunga domestic lebih rendah dari suku bunga internasional.

Studi penelitian ini memberikan focus studi yang terbatas pada potensi

industri perbankan, intermediasi industri perbankan serta kajian kedalaman pasar

keuangan financial deepening, yang akan menentukan efektivitas kebijakan suku

bunga BI rate dalam mencapai sasaran jangka pendek yang bersifat lebih segera. Hal

demikian hanya akan terjadi, apabila peran industri perbankan dapat menjalankan

fungsi intermediasinya secara efektif dalam menggali sumber dana pihak ketiga

disatu fihak, serta menggulirkannya kembali ke pihak pengguna yaitu sektor riel.

Gamba 5 5.5 menyajikn arah perkembangan sumber dana pihak ketiga berupa

tabungan dan deposito yang dapat dihimpun perbankan nasional, dengan realisasi

penyaluran kredit kepada masyarakat umum dan pengusaha di dalam negeri.

Gambar 5.5

Perkembangan Inflasi dan Penetapan BI Rate

50

00

10

00

015

00

020

00

025

00

0

2002 2004 2006 2008 2010 2012thn

kredit dpk

31

Ternyata sejak awal tahun 2008, pergerakan kenaikan permintaan jasa

perkreditan bergerak lebih kuat dibandingkan dengan kemampuan perbankan dalam

menggali sumber dana dari masyarakat. Maka pengembangan pemodelan makro

ekonomi berskala kecil, yang terfokus kepada studi financial deepening perlu

disusun untuk menjawab sekaligus menetapkan prediksi atas besaran variabel makro

ekonomi yang membentuk kekuatan kedua variabel sumber dana pihak ketiga dan

pelayanan perkreditan sebagai fungsi utama industri perbankan dalam melaksanakan

pelayanan intermediasinya dan sekaligus mengawal stabilitas perekonomian

Idonesia.

5.2 Penetapan Uji Stasioner Model Makro Ekonomi

Studi penelitian ini mempergunakan sumber data time-series sebagai acuan

dalam melakukan investigasi dan kemudian memverifikasi atas perilaku antar

variabel makro ekonomi yang diamati. Agar data time-series menjadi bermanfaat dan

tidak menghasilkan prediksi yang bias, maka sangat perlu dilakukan sejumlah

tahapan pengujian model makro untuk menetapkan apakah data time-series memiliki

kondisi stationer atau sebaliknya.

Langkah pertama, adalah pengujian kelayakan data stasioner jangka pendek

yang dikenal sebagai uji residual error correction model (ECM), yang menetapkan

apakah stabilitas data series memiliki konsistensi sebaran varian statistik atau tidak.

Jika sebaran nilai t Thau negative lebih kecil dibandingkan dengan t Thau, maka data

dinyatakan stasioner jangka pendek. Sebaliknya, apabila nilai t Thau tidak lebih

besar negative dinbandingkan dengan nilai t Thau, maka data series tidak memiliki

stabilitas stasioner dalam jangka pendek (Gujarati, 2004), Thomas (1997), Pindyck &

Rubin, 1998.

32

Penyusunan model makro mencakup tiga persamaan, yaitu persamaan

financial deepening (persamaan 1), persamaan fungsi kredit (persamaan 2) serta

persamaan inflasi (persamaan 3), dapat dilihat pada hasil analisis pada Lampiran 1

sampai dengan Lampiran 2, pada Gambar 1.1 sampai dengan Gambar 1.3. Hasil

analisis Gambar 1.1 sampai dengan Gambar 1.3 pada Lampiran 1.1 dan Lampiran

1.2 diperlukan untuk mendapatkan residual pada masing-masing fungsi (resid 01,

resid 02 dan resid 03), sebagai basis untuk mendapatkan prediksi uji ECM untuk

ketiga model persamaan makro tersebut di atas.

Analisis uji ECM mempergunakan dukungan software Eviews 6, hasil

analisis disajikan pada Lampiran 3, yang dikutip kembali sebagaimana disajikan

pada Tabel 4.1.

Gambar 5.6

Hasil Analisis Uji ECM Persamaan (1)

Dependent Variable: D(PDB/JUB)

Method: Least Squares

Date: 12/09/14 Time: 00:43

Sample (adjusted): 2008Q2 2012Q4

Included observations: 19 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.114697 0.033725 3.400916 0.0043

D(KREDIT/JUB) 23.86647 31.51691 0.757259 0.4615

D(DPK/JUB) 9.790931 25.60953 0.382316 0.7080

D(INFL) 0.039310 0.022723 1.729920 0.1056

RESID01(-1) -0.233035 0.127614 -1.826090 0.0892

R-squared 0.350690 Mean dependent var 0.128710

Adjusted R-squared 0.165173 S.D. dependent var 0.130272

S.E. of regression 0.119028 Akaike info criterion -1.197977

Sum squared resid 0.198348 Schwarz criterion -0.949440

Log likelihood 16.38078 Hannan-Quinn criter. -1.155914

F-statistic 1.890340 Durbin-Watson stat 1.903813

Prob(F-statistic) 0.168109

33

Hasil uji ECM persamaan (1) yang tersajikan pada Gambar 5.6 menunjukkan

nilai t-statistic sebesar -1.82 dengan p value sebesar 0.08 ternyata menunjukkan

kondisi data series tidak sepenuhnya stationer pada tingkat kepercayaan 5%. Dengan

kata lain, data series dinyatakan memiliki kondisi stationer pada tingkat kepercayaan

8%.

Hasil uji ECM untuk persamaan (2) bahkan lebih jauh dari kondisi yang

diharapkan, yaitu model persaaan (2) tidak stasioner pada uji jangka pendek dengan

mempergunakan porosedur uji ECM. (Lihat Gambar 4.7).

Gambar 5.7


Dependent Variable: D(KREDIT/JUB)


Date: 12/09/14 Time: 00:46




C 0.000657 0.000320 2.054745 0.0578

D(LDR) 0.003907 0.005391 0.724713 0.4798

D(NPL) 0.016210 0.027030 0.599703 0.5577

RESID02(-1) -0.089224 0.113413 -0.786718 0.4437


Adjusted R-squared -0.075710 S.D. dependent var 0.001335


Sum squared resid 2.87E-05 Schwarz criterion -9.943672




Model persamaan (3) yang disajikan pada Gambar 4.8 adalah memenuhi

syarat stasioner jangka pendek pada tingkat kepercayaan 5%, dimana nilai t Thau

table negative lebih kecil dibandingkan dengan nilai t Thau sebesar -2.142 atau

dengan p value sebesar 0.05.

34

Berdasarkan tahapan uji ECM untuk ketiga persamaan yang telah diuji

tersebut, ternyata hanya model persamaan (3) yang memenuhi syarat stasioner jangka

pndek, selebihnya persamaan (1) dan persamaan (2) tiodak memenuhi syarat

stasioner pada tingkat kepercayaan 5%. Meskipun demikian, model persamaan (1)

dan (2) masih tetap dapat dilanjutkan, sepanjang stabilitas stasioner jangka panjang

yang dilakukan dengan uji kointegrasi menunjukkan syarat kecukupan berdasarkan

criteria uji 5%.

Uji kointegrasi berdasarkan pendekatan Granger Representation model

sebagaimana disarankan Gujarati (2004), dilakukan untuk mendapatkan kondisi

jangka panjang data time-series, apakah memenuhi syarat stasioner atau sebaliknya.

Gambar 5.8


Dependent Variable: D(INFL)


Date: 12/09/14 Time: 00:49




C -0.344805 0.508549 -0.678017 0.5088

D(PDB) 4.89E-06 5.25E-06 0.930730 0.3678

D(JUB) -3.20E-05 2.02E-05 -1.587390 0.1347

D(INFL(-1)) 0.294797 0.321611 0.916625 0.3749

RESID03(-1) -0.890840 0.415744 -2.142763 0.0502

R-squared 0.450708 Mean dependent var -0.222105


S.E. of regression 1.223913 Akaike info criterion 3.462917

Sum squared resid 20.97147 Schwarz criterion 3.711453

Log likelihood -27.89771 Hannan-Quinn criter. 3.504979



Berdasarkan hasil uji kointegrasi untuk ketiga persamaan, ternyata didapatkan

bahwa data times-series terkointegrasi dalam jangka panjang. Hasil analisis uji

35

kointegrasi yang dikutip kembali dari Lampiran 3, disajikan kembali pada Gambar

5.9.

Gambar 5.9 Hasil Analisis Uji Kointegrasi Persamaan (1)

Dependent Variable: D(RESID01)


Date: 12/09/14 Time: 00:52




RESID01(-1) -0.941708 0.242495 -3.883412 0.0011






Durbin-Watson stat 1.842266

Hasil analisis uji kointegrasi untuk persamaan (1) menunjukkan p value

sebesar 0.001 yang lebih kecil dari 5%, sehingga dapat dinyatakan bahwa model

persamaan (1) adalah data series stationer yang terkointegrasi dalam jangka panjang.




Date: 12/09/14 Time: 00:53




RESID02(-1) -0.384111 0.170892 -2.247680 0.0374 R-squared 0.158434 Mean dependent var 0.000698



Sum squared resid 0.000100 Schwarz criterion -9.160593



36




Date: 12/09/14 Time: 00:53




RESID03(-1) -1.211752 0.229549 -5.278846 0.0001 R-squared 0.607417 Mean dependent var -0.032715






Meskipun dalam uji jangka pendek tidak terbukti data series adalah stasioner

untuk model (1) dan model (2), namun uji stasioner jangka panjang menunjukkan

data series adalah stabil, sehingga data times-series dapat dimanfaatkan untuk

dijadikan sumber data pada penggunaan metode regresi two stages least square

(TSLS) sebagai inti model pengujian model makro ekonomi penelitian ini.

Dukungan yang lain ditunjukkan pada uji normalitas data Jaque Berra

normality test yang disajikan pada Lampiran 4, yang menujukkan bahwa data series

memiliki sebaran normal, terbukti dengan dukungan p value lebih besar dari 5%,

kecuali pada persamaan (3) dimana p value lebih kecil dari 5%. Catatan atas uji

normalitas tersebut, bahwa normalitas tidak tercapai pada uji 5% untuk model

persamaan (3), tetapi justru syarat stasioner jangka pendek terpenuhi. Dengan

demikian, model persamaan (3) masih relatif layak untuk dipercaya dan dapat

dilanjutkan ke tingkat penyelesaian model fungsi dengan metode ekonometrik TSLS.

Dukungan uji LM test autocorrelation menunjukkan kondisi yang memberikan

dukungan bahwa ketiga model persamaan makro ekonomi yang dirumukan dari sejak

37

awal memenuhi syarat dan terbebas dari deteksi auto-correlation (lihat Gambar 1.13

dan Gambar 1.14 pada Lampiran 1.6 serta Gambar 1.15 pada Lampiran 1.7) tentang

uji Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test).

5.3 EstimasiModel Makro Financial Deepening

Prediksi model makro ekonomi dilakukan melalui metode ekonometrik

simultan, dimana satu sama lainnya dari persamaan (1), persamaan (2) dan

persamaan (3) digabungkan dalam sebuah proses ekonometrik melalui bantuan

software Eviews, dengan menempatkan katagori persamaan endogen dan eksogen

(instrument) maka didapatkan hasil analisis simultan berdasarkan metode TSLS

(Pindyck & Rubin, 1978), Maddala (2002). Hasil analisis yang telah disajikan pada

Lampiran 8 dan dikutip kembali disajikan pada Gambar 4.10 ternyata hanya

financial credit (Kredit/JUB) yang memiliki signifikansi dengan tingkat kepercayaan

5%.

Gambar 5.11

Hasil Analisis Simultan TSLS Persamaan (1)

Dependent Variable: PDB/JUB

Method: Two-Stage Least Squares

Date: 12/09/14 Time: 01:15



Instrument list: LDR NPL INFL INFL(-1)


C -1.245955 1.935372 -0.643781 0.5235

KREDIT/JUB 131.1014 24.66463 5.315359 0.0000

DPK/JUB -12.37097 27.88933 -0.443574 0.6598

INFL 0.031035 0.059326 0.523136 0.6038



S.E. of regression 0.334073 Sum squared resid 4.352578


Prob(F-statistic) 0.000000 Second-Stage SSR 14.18491

38

Meskipun demikian, apabila model makro diprediksi secara serentak, maka

statistic F menunjukkan signifikan pada level 5%. Nilai R2 menunjukkan R

2 = 0.82,

menunjukkan bahwa sebesar 0.18 atau 18% dari variasi nilai PDB/JUB dijelaskan

oleh faktor lain di luar model. Model dinyatakan adalah fits dan memadai untuk

menjadi prediksi bagi perilaku output yang dijelaskan oleh fenomena intermediasi

perbankan.

Estimasi peranan kredit perbankan bertanda positif, hal mana sejalan dengan

teori yang tersedia, sehingga dapat dinyatakan bahwa peningkatan satuan rupiah

sebesar satu satuan dalam pemberian pinjaman kepada masyarakat dan pengusaha,

akan mengakibatkan peningkatan output sebesar 131 satuan. Dengan demikian,

bahwa pernyataan dimana peningkatan realisasi kredit perbankan dalam

menggerakkan roda perekonomian domestic mendapat dukungan penelitian ini.

Estimasi tentang dinamika pelayanan kredit perbankan pada saat bersamaan

dipicu oleh dinamika pergerakan loan deposit ratio (LDR) dan resiko kredit macet

non performing loan (NPL), sehingga secara simultan dapat ditelusuri bahwa peran

kebijakan perkreditan didorong oleh dinamika variabel makro LDR dan NPL.

Gambar 5.12 menyajikan estimasi model makro persamaan (2), ternyata

model secara bersama bahwa kredit ditentukan oleh NPL dan LDR adalah signifikan

berdasarkan nilai F sebesar 9.65 dengan p value lebih kecil dari 5%. Nilai R2 masih

relatif kecil yaitu R2 = 0.35 yang mensyaratkan masih perlunya ditingkatkan

sejumlah tambahan variabel independen baru selain LDR dan NPL, sehingga nilai

R2 dapat ditingkatkan, dan model regressi semakin memenuhi syarat fits.

39

Gambar 5.12 Hasil Analisis Simultan TSLS Persamaan (2)

Dependent Variable: KREDIT/JUB


Date: 12/09/14 Time: 00:54





C 0.001086 0.008461 0.128335 0.8985

LDR 0.062067 0.014567 4.260658 0.0001

NPL -0.012342 0.041460 -0.297682 0.7675






Penelusuran terhadap prosedur pengujian secara parsial, ternyata hanya

variabel LDR yang memenuhi syarat signifikansi, yaitu dengan p value lebih kecil

dari tingkat kepercayaan 5%. Dengan demikian, bahwa pernyataan variabel makro

ekonomi LDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap dinamika kebijakan

perkreditan perbankan nasional dapat didukung dalam penelitian ini.

Bahwa peningkatan variabel LDR sebesar ratio prosentase tertentu, akan

meningkatkan per satuan prosen dari satuan rupiah sebesar 0.062. Kontribusi yang

positif dari variabel LDR menujukkan bahwa dinamika intermediasi industri

perbankan di Indonesia telah berjalan dengan baik, sehingga memberikan dorongan

fungsi perbankan sebagai media dalam memicu roda perekonomian nasional melalui

kinerja sektor riel.

40

Hasil analisis untuk dinamika inflasi yang disusun sebagai persamaan (3)

menunjukkan model inflasi memenuhi syarat kelayakan model dengan uji statistic F

sebesar F = 7.33 dengan p value lebih kecil dari 5%. Kondisi nilai R2 yang negative

masih menyisakan kendala secara ekonometrik bahwa informasi variasi penentu

tingkat inflasi dapat diprediksi dengan baik, selain upaya untuk meningkatkan

variabel independen dalam rangka mendorong penyesuaian nilai R2 menjadi positif

dan mendekati nilai R2 yang lebih masuk akal.

Gambar 5.13

Hasil Analisis Simultan TSLS Persamaan (2)

Dependent Variable: INFL


Date: 12/09/14 Time: 00:58





C 2.922362 2.505081 1.166574 0.2503

PDB -1.11E-05 3.10E-06 -3.561656 0.0010

JUB 4.41E-05 1.52E-05 2.902740 0.0060

R-squared -0.922921 Mean dependent var 6.121628

Adjusted R-squared -1.019067 S.D. dependent var 2.087614




Berdasarkan Tabel 4.13 didapatkan kedua variabel independen yaitu PDB

dan JUB adalah signifikan berdasarkan uji parsial statistic t, dengan tingkat

keyakinan sebesar 5%. Inflasi yang dipengaruhi oleh dinamika perubahan PDB

adalah bentuk dari Philips curve, sehingga dapat dinyatakan bahwa Philips curve

masih relevan di Indonesia. Parameter prediksi bertanda negatif menunjukkan

bahwa inflasi memiliki hubungan yang berlawanan dengan dinamika PDB adalah

41

sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa peningkatan pengangguran atau

penurunan PDB akan berpengaruh secara berlawanan dengan prilaku inflasi.

Dengan hasil analisis tersebut di atas, dimana parameter PDB sebesar -0.0001

menunjukkan bahwa peningkatan PDB (penurunan pengangguran) sebesar satu

satuan rupiah tertentu akan menurunkan pertumbuhan infkasi sebesar -0.0001.

Apabila PDB dianggap seteris paribus, maka pembentukan pertumbuhan inflasi

ditentukan oleh fenomena moneter yang ternyata signifikan pada level kepercayaan

lebih kecil dari 5%. Hal ini menujukkan bahwa fenomena sektor riel produksi dan

fenomena moneter, keduanya memberikan kontribusi signifikan bagi stabilitas inflasi

di Indonesia.

Prediksi tentang dinamika sektor riel yang dipicu oleh financial credit sektor

perbankan nasional disajikan pada Gambar 5.14.

Gambar 5.14

Hasil Prediksi Pertumbuhan Sektor Riel Melalui

Dukungan Intermediasi Perbankan

Berdasarkan Ganbar 5.14 tampak bahwa output memiliki dinamika yang

relatif berfluktuatif setelah melewati tahun 2004, ketika terdapat arah perubaan

kebijakan moneter dari basis money aggregates ke basis suku bunga BI rate.

42

Meskipun tidak dapat ditarik kesimpulan bahwa pergerakan output yang fluktuatif

tersebut disebabkan oleh perubahan arah kebijakan moneter, namun tantangan

kondisi pasar global yang semakin berat ditandai dengan krisis ekonomi Eropa, serta

pertumbuhan ekonomi yang sangat pesat di negara China dan India dengan komoditi

ekspor yang semakin murah, telah mempersulit Indonesia mendapatkan pangsa pasar

yang lebih luas bagi komoditi ekspor Indonesia, sehingga menjadikan gerakan output

menjadi melambat.

Hasil prediksi persamaan (2) berbeda dengan pola dinamika sektor riel,

dimana prilaku kredit sektor perbankan relatif ditentukan oleh kemampuan

perbankan dalam menggali sumber dana masyarakat baik dalam bentuk tabungan

maupun dalam bentuk deposito. Peranan sumber dana pihak ketiga dan

penyalurannya ke masyarakat melalui pinjaman dapat dipetakan dengan loan deposit

ratio (LDR), sehingga hubungan fungsi yang telah disusun menjadi persamaan (2)

menghasilkan prediksi sebagaimana disajikan pada Gambar 5.14.

Gambar 5.15

Hasil Prediksi Pertumbuhan Sektor KreditMelalui

Kondisi loan to deposit ratio (LDR)

Fluktuasi yang lebih tajam terjadi pada pergerakan realisasi jumlah

pinjaman yang disalurkan kepada masyarakat umum dan pengusaha meng-

43

indikasikan kondisi sektor riel yang tidak sepenuhnya menjadi tempat investasi yang

aman bagi industri perbankan dalam melaksanakan kewajiban pendampingan kepada

masyarakat yang memerlukan bantuan permodalan. Dengan demikian, prediksi atas

pergerakan kredit belum mencapai tingkat optimal industri perbankan nasional dalam

melaksanakan fungsinya sebagai lembaga intermediasi keuangan.

Pada saat yang bersamaan, perekonomian Indonesia ternyata lebih

menunjukkan stabilitas yang relatif mantap, berdasarkan kinerja sektor riel dan arah

kebijakan moneter yang konservatif. Jumlah pembatasan jumlah uang beredar

melalui tightening monetary policy relative mampu mewujudkan arah pertumbuhan

inflasi yang cenderung menurun, dibandingkan dengan situasi perekonomian

Indonesia periode 1997 sampai dengan tahun 2004.

Gambar 5.16

Hasil Prediksi Pertumbuhan Inflasi Melalui

Pergerakan output dan Jumlah Uang Beredar

Gambar 5.16 menunjukkan bahwa kebijalan pengelolaan fiscal APBN dan upaya

kuat Bank Indonesia untuk melakukan control atas jumlah uang beredar,

44

pengendalian inflasi melalui instrumen suku bunga BI rate memberikan kawalan

nyata bahwa kombinasi antara politik anggaran APBN yang ditentukan oleh

kebijakan pemerintah, dengan independensi Bank Indonesia dalam menanggapi arah

pergerakan inflasi, adalah model kebijakan moneter yang cukup efektif dalam

memelihara stabilitas perekonomian Indonesia sebagaimana ditetapkan sebagai tugas

pokok Bank Indonesia untuk selalu menjaga stalilitas nilai rupiah dengan inflasi yang

terkendali stabil sesuai dengan target inflasi tahun berjalan sebagaimana selalu

diumumkan Bank Indonesia pada setiap awal than anggaran.

**********************

45

DAFTAR PUSTAKA

Atkinson (1994), Elemenary Numerical Analysis second edition. John Willey &

Son, Singapore.

Bank Indonesia, Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia. (2012), Berbagai edisi

penerbitan dan website : www.bi.go.id. Jakarta : Bank Indonesia

Bank Indonesia, (2012) Statistik Ekonomi dan Keuangan Daerah, Berbagai edisi

penerbitan Surabaya : Bank Indonesia

Bradley, S.P. & D. B. Crane. (1973), Management of Commercial Bank Government

Security Portfolio: An Optimization Approach under Uncertainty. Journal of

Bank Research. Spring pp. 18-30.

Echols, M. E. & J. W. Elliot, (1976), A Quantitative Yield curve Model for

Estimating the Term Structure of Interest Rate. Journal of Financial and

Quantitative Analysis. pp. 87-114

Fabozzi, F. J. & T.D. Fabozzi. (1989), Bond Markets, Analysis and Strategies.

Prentice Hall, Englewood Cliff, New Jersey.

Fabozzi, F. J. & T.D. Fabozzi. (1989), The Handbook of Fixed Income Securities

Fourth edition. Burr Ridge, New York.

Goeltom, Miranda.S., dan Doddy Zulverdi, (2003), Manajemen Nilai tukar di

Indonesia dan Permasalahannya,∆ Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan,

Jakarta

Gujarati, Damodar R. 2006, Dasar-dasar Ekonometrika, Jilid 1, Alih Bahasa Julius

Mulyadi, Jakarta: Erlangga.

Hendry, David F, (1997), Dynamic Econometrics Advance Texts in Econometric

Modelling Using PcGive Volume l, Tumberlake Consultants Ltd, UK.

Insukindro. 2003, Analisis Dampak Kebijakan Moneter terhadap Variabel

Makroekonomi di Indonesia Tahun 1983.1 - 2003.2. Tesis, FE-UGM,

Yogyakarta.

Kurniati, Yati dan A.V. Hardiyanto, (1999), Perubahan Sistim Nilai Tukar, Buletin

Ekonomi Moneter dan Perbankan, Vol.2, Bank Indonesia, Jakarta,September

1999.

Mankiw, N. Gregory. 2000. Teori Makro Ekonomi. Edisi Keempat. Terjemahan.

Jakarta : Penerbit Erlangga

McCulloch, J. H. (1971), Measuring Term Structure Interest Rate. Journal of

Business, 44:19-31

http://www.bi.go.id/

46

McNelis, Paul D.,” Inflation Targeting In Emerging Market Economies: A General

Equilibrium Model For Bank Indonesia “, Department of Economics,

Georgetown University, Wasington

Mendoza, Enrique G (1995), The Terms of Trade, the Real Exchange Rate, and

Economic Fluctuation”, International Economic Review 36: 101-137. DC,

August 2000.

Mishkin, Frederic S. (2004). The Economy of Money, Banking & Financial Market.

Seventh Edition. New York : Columbia University Press

Nelson, C. R. & A.F. Siegal. 1987. Parsimonious Modeling of yield curve. Journal of

Business. pp. 473-489

Pohan, Aulia. 2008,Potret Kebijakan Moneter Indonesia, Cetakan Pertama,

Jakarta:PT. Raja Grafindo.

Peraturan Bank Indonesia No. 6/15/PBI/2004 tgl 1 Juli 2004 tentang Giro Wajib

Minimum Bank Umum Pada Bank Indonesia dalam Rupiah dan Valuta Asing

Peraturan Bank Indonesia No. 12/19/PBI/2010 tgl 4 Oktober 2010 tentang Giro

Wajib Minimum Bank Umum Pada Bank Indonesia dalam Rupiah dan Valuta

Asing

Peraturan Bank Indonesia No.13/10/PBI/2011 tgl 9 Februari 2011 tentang

Perubahan atas PeraturanBank Indonesia No. 12/19/PBI/2010 Tentang Giro

Wajib Minimum Pada Bank Indonesia Dalam Rupiah dan Valuta Asing.

Ryan, Ronald J. (ed), 1997. Yield Curve Dynamics. Fitzroy Dearbon Publisher,

Chicago and London.Bartolomeo, Giovanni Di and Debora Di Gioacchino.

Fiscal-Monetary Policy Coordination and Debt Management: A Two Stage

Dynamic Analysis. Working Paper No. 74, Universita Degli Studi di Roma La

SapienzaΔ Dipartiento di Economia Pubblica, 2004.

,1999. Undang Undang Republik Indonesia No. 23 tentang Bank Indonesia

,2004. Undang Undang Republik Indonesia No. 3 Tahun 2004 tentang

Perubahan atas Undang-Undang Republik Indonesia No. 23 Tahun 1999

Tentang Bank Indonesia

,1992. Undang Undang Republik Indonesia No. 7 tentang Perbankan

.1998. Undang Undang Republik Indonesia No. 10 tentang Perubahan atas

UU RI No. 7 Tahun 1992 tentang Perbankan.

, 2010, Surat Keputusan Rektor Universitas Udayana No. 244/H14/HK/2007.

Tentang Buku Pedoman Penulisan Usulan Penelitian, Tesis dan

Disertasi.pada Program Pascasarjana. Denpasar : Fakultas Ekonomi

Universitas Udayana.

Samuelson, Paul and William Nordhaus. 2004, Macroeconomi, Twelves Edition,

New York: McGraw-Hill, Book Company Inc.

47

Simorangkir, Iskandar. (2005) Koordinasi Kebijakan Moneter dan Kebijakan Fiskal

di Indonesia: Suatu Pendekatan dengan Game Theory. PPSK Bank

Indonesia Working Paper,

Stein, J.L. et al (1997), Fundamental Determinants of Exchange Rates, Clarendon

Press, Oxford, UK.

Surat Edaran Bank Indonesia No. 13/24/DPNP tgl 25 Oktober 2011, Perihal

Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.

Throop, A.W. (1994), International Financial Market Integration and Linkages of

National Interest Rates, Federal Reserve bank of San Francisco Economic

Review, No.3 .

Tucker, Alan J, et al. (1991), International Financial Market, West Publishing Co.

St. Paul .

Warjiyo, Perry dan Doddy Zulverdi. 1998. "Penggunaan Suku Bunga Sebagai

Sasaran Operasional Kebijakan Moneter di Indonesia" Buletin Ekonomi

Moneter dan Perbankan, Vol. 1, Nomor 1, Jakarta: Bank Indonesia

*****************

pengembangan studi ekonomi makro financial deepening dan ... · membangun konektivitas produk antar...

Documents