universitas indonesia pengaruh dari konsentrasi...

UNIVERSITAS INDONESIA

PENGARUH DARI KONSENTRASI PORTOFOLIO KREDIT

PADA RETURN DAN RISIKO BANK YANG TELAH GO

PUBLIC DI INDONESIA

TESIS

DIAN NOVITA SARI

1006830115

FAKULTAS EKONOMI

PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN

JAKARTA

JULI 2012

Pengaruh dari..., Dian Novita Sari, FE UI, 2012

UNIVERSITAS INDONESIA

PENGARUH DARI KONSENTRASI PORTOFOLIO KREDIT

PADA RETURN DAN RISIKO BANK YANG TELAH GO

PUBLIC DI INDONESIA

TESIS

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Magister Manajemen

DIAN NOVITA SARI

1006830115

FAKULTAS EKONOMI

PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN

KONSENTRASI MANAJEMEN KEUANGAN

JAKARTA

JULI 2012


ii

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS

Tesis ini adalah hasil karya saya sendiri,

dan semua sumber baik yang dikutip maupun dirujuk

telah saya nyatakan dengan benar.

Nama : Dian Novita Sari

NPM : 1006830115

Tanda Tangan :

Tanggal : 13 Juli 2012


iii

HALAMAN PENGESAHAN

Tesis ini diajukan oleh :


NPM : 1006830115

Program Studi : Manajemen Keuangan

Judul Tesis : Pengaruh dari Konsentrasi Portofolio Kredit pada

Return dan Risiko Bank yang Telah Go Public di

Indonesia

Telah berhasil dipertahankan di hadapan Dewan Penguji dan diterima sebagai

bagian persyaratan yang diperlukan untuk memperoleh gelar Magister

Manajemen pada program studi Manajemen Keuangan, Fakultas Ekonomi,

Universitas Indonesia.

DEWAN PENGUJI

Pembimbing : Dr. Muhammad Muslich, MBA ( )

Penguji : Dr. Sylvia Veronica N. P. Siregar S.E., Ak ( )

Penguji : Rofikoh Rokhim S.E., SIP., DEA., Ph.D ( )

Ditetapkan di : Jakarta

Tanggal : 13 Juli 2012


iv

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan

rahmat dan karunia-Nya yang begitu besar dan tiada hentinya kepada penulis

sehingga tugas penulisan tesis yang berjudul “PENGARUH DARI

KONSENTRASI PORTOFOLIO KREDIT PADA RETURN DAN RISIKO

BANK YANG TELAH GO PUBLIC DI INDONESIA” sebagai persyaratan untuk

memenuhi kriteria kelulusan meraih gelar Magister Manajemen di Program Studi

Magister Manajemen, Universitas Indonesia dapat diselesaikan dengan baik.

Dalam masa-masa penulisan, penulis tidak terlepas dari bantuan dan

dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan rasa

terima dan rasa hormat serta penghargaan yang setulus-tulusnya kepada pihak-

pihak yang telah banyak membantu sehingga tesis ini dapat terwujud, kepada:

1. Prof. Dr. Rhenald Kasali, Ph.D. selaku Ketua Program Studi Magister

Manajemen FEUI.

2. Dr. Muhammad Muslich, MBA selaku Pembimbing Tesis yang telah

memberikan bimbingan kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan

tesis ini.

3. Dr. Sylvia Veronica dan Rofikoh Rokhim Ph.D selaku Penguji Sidang yang

telah memberikan masukan dan arahan kepada penulis sehingga penulis dapat

menyelesaikan tesis ini.

4. Para dosen Manajemen khususnya Manajemen Keuangan yang telah

memberikan ilmu-ilmu yang bermanfaat selama penulis menjalankan masa

kuliah di MMUI.

5. Dr. Irwan Adi Ekaputra, Mitha, Dea, dan Diza yang telah memberikan

bantuan yang sangat berarti dalam pemahaman Eviews, Stata, dan statistik.

6. Bapak dan Mama, orang tua penulis yang telah memberikan dukungan moril

maupun materiil yang tak terhingga, Mas Bhayu, Mbak Anthie, Mas Ibad,

Mbak Icha, Mbak Ririn, dan Irma untuk setiap doa dan dukungannya, serta

segenap keluarga besar, terutama mbah Putri, Bulik Diah dan Bulik Nur.

Serta keponakan-keponakan Alya, Galih, Keenan yang membuat hari-hari

saya menjadi ceria.


v

7. Mas Rinto dan Mbak Par, Pak Palil, Mbak Yanti, dan Mbak Ima atas doa dan

dukungannya yang telah diberikan.

8. Sahabat-sahabat saya di kampus kelas A102, Tika, Chici, Indra, Ipan, Billy,

Ditto, Isal, Milka, Ricky, Gilang, Amel, Mbak Hany, Mbak Tika, Puri,

Taufik, Farid, Arya, Nandra, Adit, Arthur, Bayu, dan Earnest, terima kasih

untuk hari-hari yang kita lalui di kelas A102. Teman-teman kelas Finance

Tya, Umi, Lolo, Rini, Soni, Rekso, Rian, Gerry, dan Rezka atas hari-hari

penuh tugas yang dilalui bersama di kelas Finance. Saya akan merindukan

saat-saat kita belajar bersama. Serta teman-teman kelas B102 Vicia, Chinta,

Bu Susy, Radit, Vidi, Reno, Nita, Nuri, Koming, Yudi, Ricky, Anka, terima

kasih atas hari-hari yang telah kita lalui di MMUI.

9. Taufik Akbar teman seperjuangan bimbingan tesis.

10. Sahabat-sahabat saya tercinta Dhianty, Azia, Ana, Alice, dan Juma yang

membuat hari-hari pengerjaan tesis menjadi bersemangat. Sahabat saya Novi,

Isti, Ellyza, dan Rizna atas doa dan dukungannya, berharap bisa bertemu

kalian.

11. Keluarga besar MMUI.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa tesis ini masih jauh dari harapan dan

kesempurnaan karena masih terdapat banyak kekurangan, hal ini lebih disebabkan

karena keterbatasan waktu dan kemampuan penulis. Oleh karena itu, penulis akan

dengan senang hati mengharapkan bahkan menerima saran dan kritik dari pihak

manapun dengan diiringi doa dan ucapan terima kasih.

Jakarta, 15 Juni 2012

Penulis


vi

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

TUGAS AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai civitas akademik Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan di

bawah ini:


NPM : 1006830115


Departemen : Magister Manajemen

Fakultas : Ekonomi

Jenis Karya : Tesis

demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada

Universitas Indonesia Hak Bebas Royalti Noneksklusif (Non-Exclusive

Royalty-Free Fight) atas karya ilmiah saya yang berjudul:

Pengaruh dari Konsentrasi Portofolio Kredit pada Return dan Risiko Bank

yang Telah Go Public di Indonesia

beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti

Noneksklusif ini Universitas Indonesia berhak menyimpan,

mengalihmedia/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database),

merawat, dan memublikasikan tugas karya akhir saya selama tetap mencantumkan

nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak Cipta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di : Jakarta

Pada Tanggal : 13 Juli 2012

Yang Menyatakan

(Dian Novita Sari)


Universitas Indonesia vii

ABSTRAK



Judul : Pengaruh dari Konsentrasi Portofolio Kredit pada Return

dan Risiko Bank yang Telah Go Public di Indonesia

Tesis ini membahas mengenai pengaruh dari konsentrasi atau diversifikasi

portofolio kredit terhadap return dan risiko bank yang telah go public di Indoneisa.

Penelitian bersifat kuantitatif dengan menggunakan laporan keuangan dari tahun

2007 kuartal 1 sampai 2010 kuartal 4. Data yang digunakan diambil dari laporan

keuangan yang terdapat Catatan atas Laporan Keuangan di dalamnya. Hasil regresi

menunjukan bahwa konsentrasi portofolio kredit tidak memiliki pengaruh terhadap

return bank. Hasil regresi menggunakan ukuran konsentrasi Shannon Entrophy

menunjukan bahwa konsentrasi portofolio kredit berpengaruh positif terhadap

risiko gagal bayar bank. Penelitian ini juga tidak menemukan perilaku U-shaped

atas return dan konsentrasi portofolio kredit dengan menggunakan fungsi risiko.

Kata Kunci: bank, risiko gagal bayar, konsentrasi portofolio kredit, return.


Universitas Indonesia viii

ABSTRACT

Name : Dian Novita Sari

Study Program : Financial Management

Title : The effect of Concentration of Loan Portfolio on

Bank Returns and Risks for Bank that Have Gone

Public in Indoneisa

The aim of this study is to explore the effect of concentration of loan portfolio on

bank returns and risks for bank that have gone public in Indoneisa. This study use

financial statements from 1st quarter 2007 to 4th quarter 2010. The data for this

study are taken from Notes to The Financial Statements. Regression results show

that loan portfolio concentration has no effect on bank return. Regression results

using Shannon Entrophy for concentration measure show that loan portfolio

concentration has positive effect on default risk of bank. This study found there is

no U-shaped behavior on return and loan portfolio concentration using risk

function.

Key words: bank, default risk, concentration of loan portfolios, return


Universitas Indonesia ix

DAFTAR ISI

LEMBAR JUDUL ........................................................................................... i

LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS ................................................ ii

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ............................................................ iii

KATA PENGANTAR ..................................................................................... iv

PERSETUJUAN PUBLIKASI ........................................................................ vi

ABSTRAK ....................................................................................................... vii

DAFTAR ISI .................................................................................................... ix

DAFTAR TABEL ............................................................................................ xi

DAFTAR GAMBAR ...................................................................................... xii

DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................... xiii

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ............................................................................ 1

1.2 Masalah dan Pertanyaan Penelitian ............................................. 6

1.3 Tujuan Penelitian ........................................................................ 7

1.4 Batasan Penelitian ....................................................................... 7

1.5 Manfaat Penelitian ...................................................................... 7

1.6 Sistematika Penulisan .................................................................. 8

BAB 2 STUDI PUSTAKA

2.1 Risiko Kredit ............................................................................... 10

2.2 Teori tentang Diversifikasi ........................................................... 11

2.3 Hipotesis Penelitian ...................................................................... 19

AB 3 METODE PENELITIAN

3.1 Data Penelitian ............................................................................ 21

3.2 Metode Penelitian ........................................................................ 22

3.2.1 Operasionalisasi Variabel................................................... 22

3.2.1 Model Penelitian......................... ....................................... 24

3.3 Langkah-Langkah Penyelesaian Karya Akhir ............................. 30

BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN MASALAH

4.1 Analisa Deskriptif Model ............................................................. 32

4.2 Analisa Hasil Regresi ................................................................... 34

4.2.a Pengaruh Konsentrasi Portfolio Kredit terhadap Return .... 34

4.2.a.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl

Index ................................................................................. 35

4.2.a.2 Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy............... 39

4.2.b Pengaruh Konsentrasi Portfolio Kredit terhadap

Return dengan Memasukan Fungsi Risiko Gagal Bayar .. 43

4.2.b.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl

Index ................................................................................. 43

4.2.b.2 Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy .............. 48

4.2.c Pengaruh Konsentrasi Portfolio Kredit terhadap Risiko1


Universitas Indonesia x

Gagal Bayar ..................................................................... 53

4.2.c.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl

Index ................................................................................. 54

4.2.c.2 Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy............... 58

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan .................................................................................. 64

5.2 Saran ............................................................................................ 65

5.2.1 Saran untuk Industri Perbankan......................... ................ 65

5.2.2 Saran untuk Regulator......................... ............................... 65

5.2.2 Saran untuk Akademisi......................... ............................. 66

DAFTAR REFERENSI .................................................................................. 67

LAMPIRAN ..................................................................................................... 70


Universitas Indonesia xi

DAFTAR TABEL

4.1 Tabel Deskriptif Data Penelitian ............................................................. 32

4.2 Tabel Pengujian F dan Hausman Model 1 HHI ...................................... 35

4.3 Tabel Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 1 HHI .... 35

4.4 Tabel Pengujian Multikolinearitas Model 1 HHI .................................... 36

4.5 Tabel Regresi Model Fixed Effect Cross section Weight 1 HHI ............. 37

4.6 Tabel Pengujian F dan Hauman Model 1 SE .......................................... 39

4.7 Tabel Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 1 SE ....... 39

4.8 Tabel Pengujian Multikolinearitas Model 1 SE ...................................... 40

4.9 Tabel Regresi Fixed Effect Cross Section Weight Model 1 SE

Model 1 SE .............................................................................................. 41

4.10 Tabel F dan Hausman Model 2 HHI Model 2 HHI ................................. 43

4.11 Tabel Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 2 HHI .... 44


4.13 Tabel Regresi Model Fixed Effect Cross section Model 2 HHI .............. 46

4.14 Tabel F dan Hausman Test Model 2 SE .................................................. 48


4.16 Tabel Pengujian Multikolinearitas Model 2 SE ...................................... 49

4.17 Tabel Regresi Model Fixed Effect Cross section Model 2 SE ................ 51

4.18 Tabel Pengujian F dan Hausman Model 3 HHI ..................................... 54

4.19 Tabel Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 3 HHI ..... 54


4.21 Tabel Regresi Model Fixed Effect Cross section Model 3 HHI .............. 56

4.22 Tabel Pengujian F dan Hausman Model 3 SE ......................................... 58


4.24 Tabel Pengujian Mutikolinearitas Model 3 SE ........................................ 59

4.25 Tabel Hasil Regresi Konsentrasi terhadap Risiko Gagal Bayar

Model 3 SE .............................................................................................. 61


Universitas Indonesia xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Inflasi Beberapa Negara ASEAN ................................................. 2

Gambar 3.1 Alur Desain Penelitian Karya Akhir ............................................ 29


Universitas Indonesia xiii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 : Daftar Kode Bank Go Public ..................................................... 70

Lampiran 2 : Hasil Regresi Model 1 HHI ........................................................ 71

Lampiran 3 : Hasil Regresi Model 1 SE .......................................................... 74






1 Universitas Indonesia

BAB 1

PEBDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Selama awal semester 2011, perekonomian dunia terus tumbuh menunjukan

pemulihan ekonomi pasca krisi tahun 2008 masih terus berlanjut (Bank Indonesia

a, 2011). Pertumbuhan ekonomi dunia ditopang oleh pertumbuhan ekonomi

emerging market yang menjadi penyeimbang melambatnya pertumbuhan ekonomi

beberapa negara maju di kawasan Eropa dan Amerika Serikat. Tingkat inflasi

masih meningkat terutama dipicu oleh harga komoditas yang masih berada pada

level tinggi meski beberapa komoditas seperti minyak sudah sedikit menurun. Di

tengah kondisi tersebut pada paruh pertama semester awal 2011, pasar keuangan

global masih cenderung stabil. Namun dengan perkembangan permasalahan fiskal

beberapa negara Eropa, kondisi pasar mulai cenderung goyah. Ketidakpastian

pemulihan krisis Eropa menyebabkan investor global mengalihkan investasi

kepada negara emerging market yang pertumbuhan ekonominya masih cukup

solid. Namun, hal ini menimbulkan kekhawatiran terjadinya bubble dan

kemungkinan terjadinya sudden capital reversal apabila terjadi sesuatu di luar

perkiraan.

Pertumbuhan ekonomi yang tetap tinggi terutama pada negara-neagara

emerging market, mendorong permintaan terhadap ekspor Indonesia tetap baik,

khususnya ekspor non migas yang berbasis sumber daya alam (Bank Indonesia a,

2011). Pada akhir semester 1 tahun 2011, nilai ekspor non migas Indonesia

tumbuh 10,1% dibanding akhir semester 2 tahun 2010. Namun pertumbuhan

impor lebih cepat dibandingkan dengan pertumbuhan ekspor, sehingga surplus

transaksi berjalan pada akhir semester tahun 2011 sedikit turun dibandingkan

akhir semester 2 tahun 2010. Konsumsi domestik terus menguat didukung

meningkatnya pendapatan masyarakat. Hal tersebut menjadi faktor utama

penopang pertumbuhan ekonomi pada Triwulan 2 tahun 2011.

Pada sisi harga, tekanan inflasi Indeks Harga Konsumen pada awal

semester tahun 2011 cukup tinggi mencapai 7,02% dipicu faktor nonfundamental

dari kelompok bahan pangan terutama cabe dan minyak tanah (Bank Indonesia a,


2

Universitas Indonesia

2011). Tinggginya tingkat inflasi direspon dengan peningkatan BI Rate menjadi

6,75% pada Februari 2011. Tingkat inflasi Indonesia termasuk yang tertinggi

dibandingkan dengan negara Filipina, Thailand, dan Malaysia, lihat gambar 1.1.

Namun, hal tersebut diimbangi dengan tingkat bunga yang lebih tinggi sehingga

secara riil tingkat bunga Indonesia lebih menarik dibanding negara lain.

Gambar 1.1 Inflasi Beberapa Negara ASEAN

Sumber: DSM – Bank Indonesia tahun 2011

Pinjaman luar negeri pemerintah dan kemampuan pemerintah dalam

membayar pinjaman masih sangat baik sehingga potensi instabilitas terhadap

sistem keuangan dari sisi pinjaman luar negeri pemerintah cenderung kecil (Bank

Indonesia a, 2011). Kemampuan pemerintah dalam mengelola pinjaman luar

negeri terlihat dari tetap stabilnya debt service ratio, meski sedikit mengalami

penurunan dari 24% pada akhir 2010 menjadi 22% pada Juni 2011. Selain itu,

cadangan devisa terus meningkat meski besar kemampuan cadangan devisa dalam

menutup jumlah impor dan pembayayaran cicilan hutang turun dari 7 bulan

menjadi 6,8 bulan.

Industri perbankan masih mendominasi sistem keuangan Indonesia dilihat

dari total asset yang berhasil dihimpun, yaitu sebesar 78,2% dari total asset

lembaga keuangan (Bank Indonesia a, 2011). Peranan industri perbankan yang

cukup dominan, sementara jumlah bank umum relatif sedikit dibanding lembaga


3


keuangan lain menyebabkan perlunya pengelolaan bank dengan tingkat kehati-

hatian yang tinggi.

Sebagai hasil dari berbagai kebijakan yang telah dikeluarkan oleh Bank

Indonesia seperti penerapan ketentuan GWM (Giro Wajib Minimum) dan LDR

(Loan to Deposit Ratio) maupun upaya mediasi antara pihak-pihak yang terlibat

dalam proses perkreditan, perkembangan kredit pada paruh pertama 2011 cukup

menggembirakan (Bank Indonesia a, 2011). Kredit tumbuh sebesar 10,5% selama

semester 1 tahun 2011. Pertumbuhan tersebut tidak lepas dari kondisi

perekonomian yang semakin kondusif yang memungkinkan perbankan

meningkatkan penyaluran kreditnya ke sektor-sektor yang produktif.

Risiko kredit perbankan selama semester 1 tahun 2011 sedikit meningkat

dibandingkan dengan semester 2 tahun 2010, namun masih terkendali (Bank

Indonesia a, 2011). Pada akhir semester 1 tahun 2011 rasio NPL gross perbankan

mencapai 2,7%, sedikit meningkat dibandingkan pada Desember 2010 sebesar

2,6%. Sejalan dengan cukup tingginya pertumbuhan kredit perbankan, maka rasio

NPL gross hanya naik tipis. Untuk mengantisipasi potensi peningkatan tekanan

risiko kredit, perbankan meningkatkan pencadangan kerugian kredit sebesar Rp

4,2 Triliun atau meningkat 6,8% dari akhir tahun 2010.

Sementara itu, perkembangan kredit bermasalah cenderung menurun

(Bank Indonesia b, 2011). Jumlah kredit bermasalah sempat meningkat sejak

triwulan 1 sampai dengan triwulan 3 tahun 2011, namun kemudian turun secara

signifikan pada triwulan terakhir. Hal ini sejalan dengan upaya restrukturisasi dan

hapus buku yang telah dilakukan perbankan. Pada akhir tahun 2011, rasio NPL

gross perbankan mencapai 2,17% (terendah dalam sepuluh tahun terakhir)

disebabkan perbaikan kualitas kredit yang diikuri pesatnya pertumbuhan

perbankan.

Membaiknya kinerja perbankan selama tahun 2011 mendorong

peningkatan pencapaian laba (Bank Indonesia b, 2011). Selama tahun 2011

perbankan mecatatkan laba bersih sebesar Rp 75,02 Triliun lebih tinggi

dibandingkan tahun 2010 sebesar Rp 57,31 Triliun. Sumber utama laba perbankan

tersebut berasal dari pendapatan bunga, tercermin dari peningkatan Net Interest

Income (NII). Secara rata-rata, NII selama tahun 2011 mencapai Rp 14,89 Triliun


4


per bulan, lebih tinggi dari rata-rata NII tahun 2009 dan tahun 2010 yang hanya

sebesar Rp 10,77 Triliun dan Rp 24,48 Triliun per bulan. Peningkatan

profitabilitas juga dapat dilihat dari peningkatan ROA (Return on Assets) dari

2,68% pada 2010 menjadi 3,03% pada 2011.

Dilihat dari sisi bank, kondisi perekonomian di Indonesia yang baik

merupakan suatu peluang. Salah satu aktivitas utama bank adalah di bidang kredit.

Dalam aktivitas ini bank memiliki pilihan terkait dengan portofolio kredit. Bank

memiliki kewenangan menentukan sendiri dana yang dimiliki akan disalurkan

untuk sektor ekonomi, misalnya perdagangan restoran dan hotel, perindustrian,

jasa dunia usaha, konstruksi, dan lain-lain. Bank dapat memilih strategi

konsentrasi atau diversifikasi untuk portofolio kredit mereka. Terdapat dua teori

utama atas strategi portofolio kredit (Cajueiro et al., 2011), yaitu teori yang

mendukung strategi diversifikasi portofolio kredit serta teori yang mendukung

konsentrasi portofolio kredit.

Diamond (1984) berpendapat bahwa bank seharusnya melakukan

diversifikasi portofolio kredit, melalui ekspansi kredit ke sektor baru, sehingga

probabilitas dari gagal bayar akan berkurang (Cajueiro et al., 2011). Ide ini berasal

dari assymetric information, diversifikasi dapat mengurangi intermediation cost.

Selain itu, bank yang kurang terdiversifikasi lebih mudah terpengaruh dengan

penurunan ekonomi, karena mereka hanya berhubungan dengan sedikit sektor.

Menurut Basel Comittee on Banking Supervision (1991) konsentrasi telah

menyebabkan beberapa krisis perbankan dalam 25 tahun, mendukung bahwa

risiko yang tinggi sangat terkait dengan strategi ini (Cajueiro et al., 2011).

Penelitian Bebzuk dan Galindo (2008) tentang pengaruh dan evolusi diversifikasi

portofolio kredit pada saat krisis keuangan tahun 2001-2002 di Argentina,

menemukan pengaruh yang positif atas diversifikasi terhadap return. Penelitian

tersebut juga menemukan bahwa bank dengan ukuran lebih besar memiliki

keuntungan lebih besar dibandingkan bank yang lebih kecil. Selain itu keuntungan

diversifikasi lebih besar saat terjadi penurunan business cycle. Penelitian Rossi et

al. (2009) tentang pengaruh portofolio kredit terhadap risiko, efesiensi, dan

kapitalisasi dengan menggunakan managerial behavior model untuk bank di

Austria. Penelitian ini menemukan bahwa diversifikasi berpengaruh secara negatif


5


terhadap efisiensi biaya, meningkatkan efisiensi profit, mengurangi risiko yang

terjadi, dan berpengaruh positif terhadap kapitalisasi bank.

Jensen (1988), Denis et al. (1997), Meyer dan Yeager (2001), Stomper

(2004), dan Acharya et al. (2002) mendukung ide bahwa perusahaan seharusnya

melakukan konsentrasi atas aktivitas mereka pada sektor yang spesifik atau

kelompok sektor yang spesifik untuk mengambil keuntungan keahlian pada sektor

bisnis tersebut (Cajueiro et al., 2011). Argumen lain menentang diversifikasi

portofolio adalah karena strategi ini dapat berakibat pada peningkatan kompetisi

dengan bank lain. Winton (1999) berpendapat bahwa diversifikasi hanya

mengurangi kemungkinan kegagalan bank pada kasus risiko kegagalan bayar

menengah. Saat risiko rendah, bank dapat mendapat keuntungan lebih dari

spesialisasi daripada diversifikasi karena rendahnya probabilitas kegagalan

(Cajueiro et al., 2011). Sebaliknya, saat probabilitas gagal bayar tinggi,

diversifikasi dapat memperparah situasi karena bank berhubungan denngan

banyak sektor, dan dapat mengakibatkan kebangkrutan bank. Hubungan antara

bank fokus dan return adalah berbentuk U pada risiko.

Penelitian Archaya et al. (2006) pada bank di Italia menemukan bahwa

diversifikasi kredit mengurangi return bank dan mengakibatkan kredit yang lebih

berisiko. Penelitian pada bank di Cina oleh Berger et al. (2010) menemukan

bahwa diversifikasi mengurangi profit dan memperbesar biaya. Penelitian pada

bank di Jerman oleh Hayden et al. (2007) menemukan bahwa tidak terdapat

keuntungan yang besar terkait dengan diversifikasi karena diversifikasi cenderung

mengurangi return bank. Penelitian ini menemukan bahwa pengaruh diversifikasi

tergantung dari tingkat risiko bank. Diversifikasi hanya berpengaruh signifikan

terhadap return pada bank dengan tingkat risiko menengah. Penelitian oleh

Mercieca et al. (2007) pada Small European Bank menemukan bahwa tidak

terdapat keuntungan yang didapat dari diversifikasi dan menyarankan bank kecil

untuk meningkatkan kinerja dengan berekspansi pada business line dimana

mereka memiliki comparative advantage.

Terlepas dari kedua teori tersebut, Kamp et al. (2007) memperlihatkan

bahwa kedua teori tersebut tidak sepenuhnya benar untuk sektor perbankan

Jerman pada periode 1993 sampai 2003 (Cajueiro et al., 2011). Mereka


6


menemukan bahwa keuntungan utama dari diversifikasi portofolio kredit adalah

didapatnya tingkat risiko yang lebih rendah dibandingkan dengan portofolio yang

terkonsentrasi. Return pada portofolio kredit yang terkonsentrasi terlihat lebih

tinggi dibandingkan dengan bank yang terdiversifikasi. Penulis menyimpulkan

bahwa tradeoff antara risiko dan return merupakan solusi untuk analisis, dan

membiarkan bank memilih strategi mereka sendiri untuk memaksimalkan kinerja

mereka.

Penelitian dengan judul “The Effect of Loan Portofolio Concentration on

Brazilian Banks’ Return and Risk” oleh Cajueiro et al. (2011) yang dilakukan

pada 96 bank komersial di Brasil untuk periode 74 bulan dari Januari 2003 sampai

Februari 2009. Hasil penelitian tersebut menemukan bahwa konsentrasi portofolio

kredit perbankan Brasil adalah konsentrasi menengah. Konsentrasi portofolio

kredit meningkatkan kinerja bank-bank di Brasil, baik atas return dan risiko gagal

bayar. Alasannya bisa jadi karena konsentrasi portofolio kredit meningkatkan

efisiensi monitoring.

Pada penelitian ini akan diuji secara empiris pada bank-bank yang telah go

public di Indonesia untuk mengetahui apakah konsentrasi ataukah diversifikasikan

atas portofolio kredit meningkatkan return dan mengurangi risiko gagal bayar.

1.2 Masalah dan Pertanyaan Penelitian

Dua strategi pilihan untuk portofolio kredit bank adalah diversifikasi dan

konsentrasi. Terdapat dua teori yang bertentangan atas dua strategi tersebut. Teori

yang berpendapat bahwa diversifikasi portofolio kredit dapat meningkatkan return

(Bebczuk dan Galindo, 2007; Elsas et al., 2009) dan dapat mengurangi risiko

gagal bayar (Diamond, 1984; Bebczuk dan Galindo, 2007). Teori lainnya

berpendapat bahwa konsentrasi portofolio kredit dapat meningkatkan return dan

menurunkan risiko gagal bayar (Acharya et al., 2002; Cajueiro et al., 2011).

Permasalahan utama penelitian ini adalah apakah konsentrasi ataukah diversifikasi

portofolio kredit meningkatkan return dan mengurangi risiko bank yang telah go

public di Indonesia.


7


Pertanyaan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Apakah konsentrasi ataukah diversifikasi portofolio kredit meningkatkan

return?

2. Apakah konsentrasi ataukah diversifikasi portofolio kredit mengurangi risiko

gagal bayar?

3. Apakah konsentrasi ataukah diversifikasi portofolio kredit yang memberikan

risk return terbaik?

1.3 Tujuan Penelitian

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi

terhadap return dan risiko. Adapun tujuan penelitian ini adalah :

1. Untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit

terhadap return.


terhadap risiko.


terhadap risk-return trade-off terbaik dari portofolio yang diteliti.

1.4 Batasan Penelitian

Batasan penelitian ini akan membahas mengenai pengaruh konsentrasi

portofolio kredit perbankan di Indonesia terhadap return dan risiko. Penelitian

dilakukan terhadap bank-bank yang telah go public di Indonesia dari periode

kuartal satu tahun 2007 sampai kuartal empat tahun 2010. Data penelitian akan

diperoleh dari laporan keuangan interim tiga bulan dari Bursa Efek Indonesia

yang terdapat Catatan atas Laporan Keuangan di dalamnya.

1.5 Manfaat Penelitian

Diharapkan hasil penelitian dapat memberikan manfaat bagi beberapa

pihak, antara lain :

1. Bagi industri perbankan, penelitian ini diharapkan dapat berguna dalam

pengambilan keputusan strategi portofolio kredit untuk bank yang telah go


8


public di Indonesia terkait dengan return dan risiko bank sehingga

diharapkan kinerja bank dapat lebih baik.

2. Bagi regulator, penelitian ini diharapkan memberikan infromasi tambahan

mengenai konsentrasi perbankan yang telah go public di Indonesia dan

pengaruhnya terhadap return dan risiko.

3. Bagi akademisi, penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan

mengenai konsentrasi bank yang telah go public di Indonesia dan

pengaruhnya terhadap return dan risiko dan dapat dikembangkan lebih

lanjut untuk penelitian-penelitian selanjutnya.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan penelitian ini terdiri dari lima bab, antara lain adalah

sebagai berikut :

BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini memberikan gambaran mengenai latar belakang, masalah dan

pertanyaan penelitian, tujuan penelitian, batasan penelitian, manfaat

penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB 2 KERANGKA TEORITIS

Dalam bab ini dijelaskan beberapa landasan teori tentang pengertian bank

dan risiko kredit. Kemudian dijelaskan juga mengenai penelitian-

penelitian mengenai strategi konsentrasi dan diversifikasi portofolio kredit

dan pengaruhnya terhadap risiko dan return dalam perbankan. Selain itu,

dijelaskan juga mengenai hipotesis penelitian.

BAB 3 METODE PENELITIAN

Dalam bab ini dijelaskan mengenai data pada penelitian, ketiga model

penelitian yang digunakan, dan flowchart mengenai langkah-langkah

penelitian.

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN MASALAH

Dalam bab ini akan diperlihatkan hasil penelitian mengenai konsentrasi

portofolio kredit perbankan di Indonesia dan bagaimana pengaruhnya

terhadap return dan risiko. Hasil yang didapat dari pengolahan data

selanjutnya dianalisa.


9


BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Dalam bab ini berisi kesimpulan, dan saran untuk industri perbankan,

saran untuk regulator, dan saran untuk akademisi.



BAB 2

STUDI PUSTAKA

2.1 Risiko Kredit

Menurut Undang-Undang no. 10 tahun 1998 tengang Pokok-Pokok Perbankan

pasal 1, bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam

bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit

dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat

banyak. Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan

dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara

bank dengan lain pihak yang mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya

setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.

Dalam melakukan kegiatan usaha, bank tidak terlepas dari risiko. Dalam

Peraturan Bank Indonesia no 11/25/PBI/2009 tentang Perubahan atas Peraturan

Bank Indonesia no 5/8/PBI 2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi Bank

Umum, risiko adalah potensi kerugian akibat terjadinya suatu peristiwa (events)

tertentu, risiko kredit adalah risiko akibat kegagalan debitur dan/atau pihak lain

dalam memenuhi kewajiban kepada bank.

Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No. 7/2/PBI/2005 tentang penilaian

kualitas kredit, kredit ditetapkan menjadi lancar, dalam perhatian khusus, kurang

lancar, diragukan, atau macet. Non performing loan (NPL) menurut glosarium

Bank Indonesia adalah penjumlahan dari kredit yang diklasifikasikan sebagai

Kurang Lancar, Diragukan, dan Macet yang ditetapkan oleh Bank Indonesia

tentang Kualitas Aktiva Kredit. Non Performing Loan Ratio adalah total dari

kredit Kurang Lancar, Diragukan, dan Macet dibagi dengan total kredit.

Menurut Peraturan Bank Indonesia no 8/13/PBI/2006 tentang Perubahan

atas Peraturan Bank Indonesia no 7/3/2005 tentang Batas Maksimum Pemberian

Kredit Bank Umum, Gubernur Bank Indonesia menimbang bahwa dalam upaya

membiayai sektor riil, bank tetap wajib memperhatikan prinsip kehati-hatian

antara lain dengan mengelola risiko dengan baik, khususnya risiko terkait dengan

risiko konsentrasi. Menurut Lampiran Surat Edaran Bank Indonesia no


11


13/23/DPNP tahun 2011, risiko kredit dapat dapat bersumber dari berbagai

aktivitas bisnis bank. Pada sebagian besar bank, pemberian kredit merupakan

sumber risiko kredit yang terbesar. Risiko kredit dapat meningkat karena

terkonsentrasinya penyediaan dana, antara lain pada debitur, wilayah geografis,

produk, jenis pembiayaan, atau lapangan usaha tertentu. Risiko ini lazim disebut

risiko konsentrasi kredit.

2.2 Teori tentang Diversifikasi

Terdapat dua pendapat berbeda tentang strategi portofolio kredit. Salah satu

pendapat, yaitu traditional banking theory mendukung diversifikasi portofolio

karena dapat meningkatkan return dan menurunkan risiko. Sedangkan pendapat

lainnya, theory of corporate finance mendukung konsentrasi portofolio karena

diversifikasi menyebabkan return berkurang dan risiko meningkat. Alasan

mendukung konsentrasi adalah karena diversifikasi dilakukan pada bisnis dimana

mereka tidak ahli, menyebabkan return berkurang dan risiko bertambah.

Pendukung diversifikasi portofolio kredit antara lain adalah Diamond (1984),

Bebczuk dan Galindo (2005), Rossi et al. (2009), Elsas et al. (2009). Sedangkan

yang mendukung konsentrasi portofolio kredit adalah Jebsen (1986), Winton

(1999), Archarya et al. (2002), Stiroh dan Rumble (2005), Hayden et al. (2006),

Mercieca et al. (2007), Baele et al. (2007), Berger et al. (2010), dan Cajueiro et al.

(2011).

Penelitian Diamond (1984) mengembangkan teori tentang financial

intermediation untuk mengurangi biaya informasi monitoring yang digunakan

untuk mengatasi masalah insentif antara pihak yang meminjam dengan yang

diberi pinjaman. Penelitian ini memberikan karakteristik dari biaya penyediaan

insentif untuk monitoring oleh financial intermediary. Diverisifikasi di dalam

financial intermediary digunakan untuk mengurangi biaya ini, bahkan pada risk

neutral economy. Diversifikasi dalam financial intermediary adalah salah satu

kunci untuk memahami keberadaan manfaat dalam pendelegasian monitoring

pada intermediary yang tidak dimonitor oleh depositor. Pada model risk neutral,

diversifikasi menjadi penting untuk dilakukan karena meningkatkan probabilitas

bahwa intermediary memiliki kredit yang cukup untuk membayar kembali fixed


12


debt yang diklaim kepada depositor, dengan batas probabilitas satu, sedangkan

probabilitas terjadinya kebangkrutan akan menjadi nol. Pada model risk aversion,

namun tanpa adanya kendala yang mengikat pada konsumsi yang tidak negatif,

diversifikasi meningkatkan toleransi risiko tiap kredit sehingga insentif menjadi

lebih murah untuk pendelegasian monitoring.

Bebczuk dan Galindo (2005) meneliti tentang dampak dan evolusi

diversifikasi portofolio kredit pada 2001 dan 2002 saat Argentina mengalami

krisis finansial dan meneliti dampaknya pada return dan kualitas portofolio.

Periode sampel menggunakan data interim dari tahun 1999-2004, sehingga

perilaku saat inkubasi, perkembangan dan resolusi dari krisis finansial yang

mencapai poin tertinggi pada tahun 2001-2002 dapat diobservasi. Mereka

mengukur diversifikasi dengan menghitung seluruh Herfindahl Index dari

eksposur 9 sektor produktif dan bagian dari total kredit perusahaan yang

memproduksi dan diperdagangkan. Mereka mengkombinasikan data dari sumber

data rahasia dengan data dari central bank dengan total 942 observasi. Mereka

menemukan bahwa bank besar dan bank asing secara rata-rata lebih

terdiversifikasi dibandingkan dengan bank kecil dan bank nasional. Mereka juga

menemukan bahwa bank kecil dan bank swasta memegang bagian yang dapat

diperjual-belikan, namun tidak ada kelompok yang menjadi lebih melakukan

diversifikasi sebelum dan sesudah krisis. Mereka menemukan bahwa bank tidak

banyak mengubah portofolio kredit sebagai respon atas krisis, meskipun hasil

ekonometrik menunjukan efek positif dari diversifikasi sektoral dan peminjaman

pada sektor yang dapat diperdagangkan. Hasil penelitian menunjukan bahwa bank

besar memiliki manfaat lebih dari diversifikasi daripada bank kecil, manfaat

diversifikasi lebih besar saat business cycle sedang turun.

Rossi et al. (2009) meneliti tentang efek dari diversifikasi antar ukuran dan

industri pada risiko, biaya, efisiensi profit, dan kapitalisasi bank untuk bank

komersial besar di Austria dari tahun 1997 sampai 2003. Mereka menyeleksi dari

100 bank Austria yang paling besar diukur dari total asset setidaknya satu tahun

dari periode observasi. Mereka menggunakan 659 observasi dari 96 bank

komersial selama tujuh tahun. Mereka menggunakan dataset yang unik dengan

data pada risiko dan kualitas aset, yang memungkinkan mereka untuk meneliti


13


beberapa jenis perilaku manajerial dengan menggunakan versi yang dimodifikasi

dari model Berger dan DeYoung (1997), berbasis pendekatan Granger-causality.

Mereka menggunakan ukuran diversifikasi Indeks Herfindahl dan menggunakan

equity ratio sebagai capital base. Mereka menemukan bahwa diversifikasi

memiliki efek positif pada kinerja dari bank-bank di Austria. Diversifikasi

mengurangi realized risk, mengurangi efisiensi biaya, meningkatkan efisiensi

profit, mengurangi persyaratan modal. Mereka menemukan bahwa regulasi dan

pengawasan yang berhati-hati dapat berkontribusi dalam mengurangi risiko bank

dari kegagalan dengan membatasi eksposur atas goncangan dari luar. Pembatasan

atas konsentrasi kredit, dorongan merger antar negara dan atau kredit penjualan

dapat membantu menghindari goncangan. Mereka menemukan bahwa tingginya

diversifikasi memungkinkan bank untuk beroperasi pada tingkat equity capital

yang lebih rendah dan membantu mereka menghemat sumber daya yang langka

dan mahal.

Elsas et al. (2009) memiliki hipotesis bahwa bank memiliki economic of

scales dan scope lebih besar dibandingkan perusahaan non finansial, atau

tingginya tingkat ketidakpastian pada industri bank meningkatkan ketertarikan

pada strategi diversifikasi foot-in-the-door. Penelitian menemukan bukti kuat

bahwa diversifikasi tidak mengurangi nilai pemegang saham, tapi meningkatkan

profitabilitas bank dan secara tidak langsung pada nilai bank. Hasil ini terbukti

menjadi kuat untuk ukuran alternatif untuk diversifikasi, untuk semua alternatif

subsampel, dan juga untuk isu endogenitas dan selektifitas. Analisis mereka juga

memeriksa nilai dari diversifikasi saat terjadi krisis finansial baru-baru ini.

Dampak dari krisis tidak jelas. Diversifikasi pada prinsipnya membantu bank

untuk menghindari goncangan. Namun, banyak diversifikasi yang terdokumentasi

pada penelitian ini adalah bank komersial berekspansi pada bank investasi, dan

kebanyakan menderita kerugian saat terjadi krisis pada area bisnis ini. Namun,

bukti yang ada menemukan bahwa adanya dampak yang tidak langsung dari

diversifikasi pada nilai bank saat krisis, menambah bukti yang menentang

conglomerate discount pada perbankan. Penelitian ini tentang efek diversifikasi

revenue pada bank value pada sembilan negara, yaitu Australia, Kanada, Perancis,

Jerman, Italia, Inggris, Amerika Serikat, Spanyol, dan Switzerland untuk periode


14


1996 sampai 2008. Mereka menemukan bahwa diversifikasi tidak mengurangi

shareholder value, namun meningkatkan profitabilitas bank dan juga valuasi

pasar.

Jensen (1986) meneliti tentang agency cost dari free cash flow yang terjadi

karena banyak kas daripada kesempatan berinvestasi. Teori free cash flow

berpendapat bahwa merger dan takeover cenderung merusak dan tidak menambah

nilai. Akuisisi adalah salah satu cara manajer membelanjakan kas alih-alih

membayarkannya pada pemegang saham. Manajer dari perusahaan dengan

kekuatan meminjam yang tidak digunakan dan free cash flow yang besar

cenderung mengambil merjer yang kurang menguntungkan atau menghilangkan

nilai merjer. Program diversifikasi yang biasanya berkategori seperti ini,

menyebabkan total keuntungan perusahaan berkurang.

Acharya et al. (2002) meneliti mengenai efek konsentrasi dibandingkan

dengan diversifikasi pada return dan risiko dari bank dengan menggunakan data

dari 105 bank di Italia untuk periode 1993 sampai 1999. Mereka menggunakan

data mikro, industial, sektoral pada portofolio asset bank. Penelitian mereka

menggunakan Hirschman Herfindahl Index (HHI) untuk mengukur konsentrasi.

HHI adalah jumlah dari kuadrat eksposur dibagi total eksposur. Variabel return

merupakan ROA, ROE, return stock, dan atau beta adjusted stock return.

Variabel risiko adalah non performing loan (doubt) dan non performing loan per

assets, standar deviasi dari doubt, serta volatilitas stock return tahunan. Dengan

kontrol variabel ukuran bank (asset), equity ratio (equity/ asset), branch ratio

(jumlah dari cabang/ aset), dan employee ratio (number of employee/ asset).

Mereka menganalisa tradeoff antara konsentrasi dan diversifikasi

portofolio kredit pada industri yang berbeda, sektor yang berbeda, dan geografi

yang berbeda. Mereka menemukan bahwa diversifikasi tidak ekonomis untuk

bank tertentu. Ketidakekonomisan timbul dari insentif monitoring yang tidak

optimal dan atau risiko kredit yang lebih tinggi saat bank berekspansi pada

industri dimana mereka menghadapi tingginya tingkat kompetisi atau rendahnya

pengalaman pemberian pinjaman. Hasil penelitian konsisten dengan teori yang

percaya kualitas monitoring akan berkurang pada tingkat risiko tinggi dan

berkurangnya kualitas monitoring pada pemberian pinjaman untuk ekspansi pada


15


industri baru. Hasilnya adalah diversifikasi pada industri menguragi return bank

dan menghasilkan kredit yang lebih berisiko, diversifikasi pada sektoral

menghasilkan hubungan risiko dan return yang tidak efisien pada bank yang

berisiko tinggi, dan diversifikasi pada geografi menghasilkan peningkatan pada

hubungan risiko dan return pada bank yang berisiko rendah. Diversifikasi dari

aset tidak memberikan garansi akan memberikan kinerja yang superior dan

menghasilkan keamanan lebih bagi bank.

Baele et al. (2007) meneliti tentang apakah bank Eropa yang melakukan

diversifikasi memiliki comparative advantage pada kinerja jangka panjang

dibandingkan dengan kompetitor mereka yang melakukan konsentrasi. Mereka

menggunakan ukuran market-based untuk return yang potensial dan risiko bank.

Mereka menghitung franchise value dari tahun ke tahun untuk bank di Eropa

sebagai ukuran dari kinerja jangka panjang yang potensial. Mereka menganalisa

tradeoff antara return dan risiko yang dihasilkan funsional berbeda dari strategi

diversifikasi dengan menggukanakan analisis data panel dari periode 1989 sampai

2004. Diversifikasi dari aliran revenue dari aktivitas finansial yang berbeda

meningkatkan risiko sistematik. Mereka menemukan adanya hubungan yang

positif antara franchise value dan tingkat diversifikasi fungsional. Pada sisi risiko,

mereka menemukan bahwa hubungan non linear antara diversifikasi dan risiko

spesifik bank. Beberapa diversifikasi bank dapat menurunkan risiko yang tidak

wajar dan membuat bank lebih aman. Dalam risiko sistematik, atau beta pasar,

mereka menemukan bahwa bank yang lebih besar dan terdiversifikasi memiliki

beta pasar dan risiko sistematik yang lebih tinggi.

Berger et al. (2010) meneliti tentang efek fokus dibandingkan diversifikasi

pada kinerja bank pada bank di Cina pada periode 1996 sampai 2006. Penelitian

dilakukan dengan sampel sebanyak 88 bank di Cina yang merepresentasikan 90%

aset komersial bank. Mereka membuat suatu ukuran baru, economies of

diversification, dan membandingkan hasilnya dengan indeks fokus yang

konvensional, yang berdasarkan jumlah dari kuadrat bagian pada produk atau

daerah berbeda. Diversifikasi digambarkan pada empat dimensi, yaitu, kredit,

deposito, aset, dan geografi. Hasil ini kuat terlepas dari ukuran alternatif

diversifikasi dan kinerja. Mereka berpendapat bahwa diskon diversifikasi dari


16


bank-bank di Cina, sebagian karena kurangnya keahlian manajerial dari top

management team dan skema insentif yang kendur atau tidak efektif bagi manajer

untuk memaksimalkan kemakmuran dari pemegang saham. Di Cina, sebagian

besar manajer ditunjuk oleh pemerintah, dan promosi tergantung dari seberapa

baik mereka bekerja sama dengan arahan dari pemerintah alih-alih membuat

keputusan sendiri. Pada keadaan ini, manajer kurang bertindak pada strategi

diversifikasi atau konesentrasi yang memaksimalkan profit bank atau

kesejahteraan pemegang saham. Lebih jauh lagi mereka mempelajari bahwa bank

dengan kepemilikan asing (baik mayoritas maupun minoritas) dan bank dengan

afiliasi konglomerat diasosiasikan dengan lebih sedikit ketidak ekonomisan

diversifikasi, menunjukan bahwa kepemilikan asing dan afiliasi dengan

konglomerat dapat berperan penting dalam peran mitigasi.

Stiroh dan Rumble (2005) melakukan penelitian apakah perubahan

aktivitas yang menghasilkan imbal hasil, trading refenue, dan non-interest income

telah meningkatkan kinerja pada perusahaan finansial di Amerika Serikat dari

periode 1997 sampai 2002. Mereka menemukan bahwa diversifikasi bermanfaat

pada perusahaan finansial, namun manfaatnya hilang dengan meningkatnya risiko

atas aktivitas non-interest yang lebih tidak stabil, namun tidak lebih

menguntungkan dibandingkan aktivitas yang menghasilkan bunga.

Hayden et al. (2006) meneliti hubungan antara profitabilitas dan

diversifikasi portofolio pada industi, sektor ekonomi yang lebih luas, dan daerah

geografi. Mereka melakukan penelitian atas data individu portofolio kredit dari

983 bank di Jerman dari periode 1996 sampai 2002. Hasil dari penelitian

memperlihatkan bahwa tidak ada lagi keuntungan kinerja yang berkaitan dengan

diversifikasi karena diversifikasi cenderung mengurangi return bank. Mereka juga

menemukan bahwa diversifikasi tidak menghasilkan risk-return yang efisien.

Dampak diversifikasi tergantung dari tingkat risiko bank. Hanya pada tingkat

risiko yang menengah, diversifikasi industrial yang signifikan menaikan return

bank.

Mercieca et al. (2007) meneliti mengenai apakah perubahan aktivitas non-

interest income meningkatkan kinerja dari institusi kecil kredit di Eropa.

Menggunakan sampel 755 bank kecil dari periode 1997 sampai 2003, mereka


17


menemukan bahwa tidak ada keuntungan langsung berkaitan dengan non-interest

income dan kinerja bank. Ketiadaan keuntungan ini karena bank kecil di Eropa

memasuki bisinis dimana mereka kurang ahli dan pengalaman.

Kamp et al. (2007) meneliti tentang apakah manfaat diversifikasi pada

portofolio kredit lebih banyak daripada spesialisasi. Mereka menggunakan data

semua bank di Jerman dari periode 1993 sampai 2003. Hasil penelitian

menyatakan bahwa bank yang melakukan spesialisasi memiliki return yang

sedikit lebih tinggi daripada bank yang melakukan diversifikasi. Bank yang

melakukan spesialisasi memiliki loan loss provision yang relatif kecil dan NPL

yang rendah. Namun, dengan menggunakan standar deviasi dari loan loss ratio

dan NPL, mereka menemukan bahwa bank yang melakukan spesialisasi memiliki

fluktuasi lebih besar, berindikasi tingkat risiko yang tinggi.

Winton (1999) berpendapat bahwa melakukan diversifikasi atau

konsentrasi atas portofolio kredit seharusnya mempertimbangkan kegagalan bank

yang menimbulkan biaya besar dan monitoring atas kredit yang menambah nilai.

Diversifikasi pada sektor kredit membantu saat kredit memiliki risiko yang

menengah pada penurunan sektor dan saat insentif untuk monitoring lemah. Saat

kredit memilki risiko penurunan rendah, diversifikasi memiliki keuntungan yang

sedikit. Saat kredit memiliki risiko penurunan tinggi, diversifikasi dapat

meningkatkan kemungkinan kegagalan bank. Kefektifan monitoring lebih rendah

pada sektor baru karena membuat average return lebih rendah, meningkatkan

biaya monitoring, dan menambah kemungkinan kegagalan bank. Bank yang

melakukan diversifikasi dapat membutuhkan lebih banyak modal ekuitas

dibandingkan bank yang melakukan konsentrasi, dan meningkatnya kompetisi

dapat membuat diversifikasi menjadi kurang menarik.

Acharya at al. (2002) memberikan kesimpulan bahwa esensi dari Model

Winton (1999) adalah pemahaman bahwa kualitas portofolio kredit bersifat

endogen, yang dijelaskan oleh monitoring karena perubahan strategi bank menjadi

konsentrasi atau diversifikasi. Hipotesis Archarya yang timbul atas Model Winton

adalah hubungan return bank dan diversifikasi adalah non linear pada risiko bank,

inverted U Shape. Diverisfikasi antar sektor kredit memberikan manfaat pada

return saat risiko kredit menengah pada penurunan sektor. Saat bank memiliki


18


risiko penurunan yang rendah, diversifikasi hanya memberi sedikit manfaat. Dan

saat kredit memiliki risiko penurunan yang tinggi, diversifikasi akan mengurangi

return.

Cajueiro et al. (2011) meneliti apakah diversifikasi dari portofolio kredit

pada bank memberikan kinerja yang lebih baik dan mengurangi risiko. Mereka

menggunakan panel data bulanan dari bank-bank di Brasil dengan informasi

kredit berdasarkan sektor ekonomi. Mereka menggunakan Hirshmann-Herfindahl

Index, Shannon Entropy, absolute distance measure, dan relative distance

measure. Return on Asset dan Return on Equity sebagai ukuran return, rasio non

performing loan per total loan sebagai ukuran risiko gagal bayar, ln asset sebagai

ukuran bank, equity ratio, bank ownership dummies yaitu bank milik pemerintah

atau swasta dan asing. Mereka menggunakan tiga model. Model pertama

digunakan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio

kredit terhadap return. Model regresi yang kedua digunakan untuk mengetaui

pengaruh konsentrasi atau diversifikasi terhadap return dengan memasukan fungsi

risiko, model ini digunakan untuk mendeteksi hubungan U-shaped antara return

bank dan konsentrasi portofolio kredit sebagai fungsi risiko. Model regresi yang

ketiga digunakan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi kredit

terhadap risiko gagal bayar.

Cajueiro et al. (2011) menggunakan regresi menggunakan FGLS estimator

dan GMM estimator untuk data panel. Mereka menemukan bahwa portofolio

kredit bank-bank di Brasil secara rata-rata terkonsentrasi menengah. Mereka

menemukan bahwa konsentrasi portofolio kredit meningkatkan return dan

mengurangi risiko gagal bayar. Alasannya mungkin karena konsentrasi portofolio

kredit meningkatkan efisiensi monitoring, karena bank memiliki keahlian pada

sektor dimana mereka memberi pinjaman (Winton, 1999). Mereka menemukan

kontradiksi dari U-Shaped yang ditemukan oleh Archarya et al (2006) antara

konsentrasi dan return. Bank dengan risiko yang tinggi akan memiliki return yang

lebih kecil saat melakukan konsentrasi, namun risiko mereka juga menjadi

berkurang karena strategi ini. Untuk bank dengan risiko rendah dan menengah

konsentrasi menjadi pilihan terbaik untuk kinerja mereka. Mereka juga

menemukan bahwa untuk bank swasta makin tinggi konsentrasi kredit makin


19


tinggi profitabilitas. Untuk bank asing menghadapi risiko yang lebih rendah

dengan konsentrasi portofolio kredit, artinya mereka harus hati-hati pada sektor

dengan eksposur yang tinggi. Selain itu, alokasi konsentrasi portofolio kredit pada

sedikit sektor dapat mengurangi risiko bank milik pemerintah. Untuk kedua tipe

terakhir, profitabilitas tidak terlalu dipengaruhi oleh konsentrasi kredit.

2.3 Hipotesis Penelitian

Berdasarkan studi literatur, disusun hipotesis untuk masing-masing

variabel independen untuk kemudian dilakukan pengujian. Berikut adalah

hipotesis tersebut :

Terdapat dua pendapat atas pengaruh konsentrasi atau diversifikasi

terhadap return. Konsentrasi portofolio kredit berpengaruh positif terhadap return

merupakan hasil penelitian Cajueiro et al., (2011) dan Archarya et al. (2002). Hal

ini dapat terjadi karena diversifikasi maupun konsentrasi memberikan manfaat

yang baik pada return bank. Konsentrasi dapat meningkatkan return, juga

mengurangi biaya monitoring karena sektor semakin sedikit, dan bank memiliki

keahlian pada sektor tersebut. Sedangkan diversifikasi portofolio kredit

berpengaruh positif terhadap return merupakan hasil penelitian Rossi et al.,

(2009). Diversifikasi dapat meningkatkan efisiensi return. Selain itu, diversifikasi

dapat memungkinkan bank beroperasi pada tingkat ekuitas yang rendah yang

membuat bank dapat menghemat biaya. Diversifikasi juga dapat menaikkan

kinerja, khususnya pada pasar perbankan yang memiliki tingkat kompetisi yang

tinggi.

H0 :Konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit pada periode t-1 tidak

berpengaruh terhadap return bank pada periode t.

H1 :Konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit pada periode t-1

berpengaruh signifikan terhadap return bank pada periode t.

Ukuran Konsentrasi pada t-1 dikali NPL pada t-1 dan Ukuran Konsentrasi

pada t-1 dikali NPL pada t-1 pangkat dua tahun sebelumnya merupakan variabel

yang digunakan untuk menemukan U-shaped relation pada return bank dan

konsentrasi portofolio kredit sebagai fungsi dari risiko gagal bayar (Cajueiro et al.


20


(2011). Digunakan nilai kuadrat NPL dengan tujuan untuk memeriksa hubungan

U-shaped (Winton, 1999) pada return bank dan konsentrasi portofolio kredit

sebagai fungsi risiko. Perilaku U-shaped ditemukan dengan apabila Ukuran

Konsentrasi pada t-1 dikali NPL pada t-1 berpengaruh negatif signifikan terhadap

return dan Ukuran Konsentrasi pada t-1 dikali NPL pada t-1 pangkat dua tahun

sebelumnya berpengaruh positif signifikan terhadap return.

H0 : Ukuran Konsentrasi pada t-1 dikali NPL pada t-1 tahun sebelumnya tidak

berpengaruh negatif signifikan terhadap return dan Ukuran Konsentrasi

pada t-1 dikali NPL pada t-1 pangkat dua tahun sebelumnya tidak

berpengaruh positif signifikan terhadap return.

H2 : Ukuran Konsentrasi pada t-1 dikali NPL pada t-1 berpengaruh negatif

signifikan terhadap return dan Ukuran Konsentrasi pada t-1 dikali NPL

pada t-1 pangkat dua berpengaruh positif signifikan terhadap return.

Terdapat dua pendapat atas pengaruh konsentrasi atau diversifikasi

terhadap risiko gagal bayar. Konsentrasi dapat berpengaruh negatif terhadap risiko

gagal bayar merupakan hasil penelitian Cajueiro et al., (2011). Konsentrasi dapat

meningkatkan efisiensi monitoring yang mengurangi risiko gagal bayar karena

bank dapat lebih mudah memecahkan masalah kredit bermasalah oleh keahlian

yang mereka miliki. Sedangkan menurut hasil penelitian Rossi et al. (2009)

diverifikasi dapat mengurangi risiko gagal bayar. Diversifikasi dapat mengurangi

risiko yang ada yaitu dengan secara tidak langsung mengurangi probabilitas gagal

bayar karena diversifikasi membatasi eksposur atas goncangan dari luar.

H0 : Konsentrasi atau diversifikasi pada t-1 tidak berpengaruh terhadap

besarnya kredit bermasalah.

H3 : Konsentrasi atau diverisifikasi pada t-1 berpengaruh secara signifikan

terhadap besarnya kredit bermasalah.



BAB 3

METODE PENELITIAN

3.1 Data Penelitian

Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah semua bank yang telah go

public yang ada dalam IDX Stratistics 3rd Quarter 2011. Daftar sampel dalam

penelitian ini dapat dilihat di lampiran 1. Sampel terdiri atas 22 bank yang telah

go public. Sampel merupakan bank yang telah go public, dipilih karena

menyediakan laporan interim bank yang di dalamnya terdapat Catatan atas

Laporan Keuangan. Catatan atas Laporan Keuangan menyediakan informasi

mengenai data individu bank yang dibutuhkan, antara lain tentang data kredit

berdasarkan sektor ekonomi dan data mengenai non performing loan.

Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data individu bank yang

memuat informasi mengenai kredit menurut sektor ekonomi, net income, non

performing loan, aset, ekuitas, dan kepemilikan perusahaan. Data pada penelitian

diperoleh dari laporan interim bank yang terdapat Catatan atas Laporan Keuangan

di dalamnya dari periode kuartal satu tahun 2007 sampai kuartal empat tahun

2010 dengan total sebanyak 310 observasi. Laporan interim bank diambil Bursa

Efek Indonesia. Data tersebut tersebut antara lain adalah :

a. Konsentrasi Portofolio Kredit

Data mengenai konsentrasi portofolio kredit diambil dari Catatan atas

Laporan Keuangan pada kredit yang diberikan menurut sektor ekonomi.

b. Return Bank

Return bank yang digunakan adalah ROA yang didapat dari net income

yang berada pada laporan laba rugi serta aset yang berada di neraca. Net

income untuk kuartal dua, tiga, dan empat tiap tahunnya merupakan selisih

net income kuartal t dikurangi net income kuartal t-1.

c. Risiko bank

Risiko bank diukur dengan Non Performing Loan (NPL) yang datanya

didapat dari Catatan atas Laporan Keuangan pada kredit yang kurang

lancar, diragukan, dan macet.


22


d. Ukuran Bank

Ukuran bank diukur dengan aset yang diambil dari neraca.

e. Equity Ratio

Equity ratio merupakan total equity per total asset. Equity dan asset

didapat dari balance sheet.

f. Bank Ownership

Bank ownership adalah data mengenai kepemilikan saham yang didapat

dari Catatan atas Laporan Keuangan pada modal usaha. Data ini

digunakan untuk menentukan apakah perusahaan merupakan bank milik

pemerintah, bank milik swasta, atau bank milik asing.

3.2 Metode Penelitian

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah konsentrasi ataukah

diversifikasi meningkatkan return dan mengurangi risiko bank yang telah go

public di Indonesia. Penelitian ini menggunakan tiga model seperti yang

digunakan oleh Cajueiro et al. (2011) dengan beberapa perubahan. Model pertama

digunakan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio

kredit terhadap return. Model regresi yang kedua digunakan untuk mengetahui

pengaruh konsentrasi atau diversifikasi terhadap return dengan memasukkan

fungsi risiko. Model regresi yang ketiga digunakan untuk mengetahui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi kredit terhadap risiko gagal bayar.

Regresi yang digunakan untuk mengetahui, digunakan metode estimasi

Feasible Generelized Least Squares (FGLS) untuk mengetahui apakah

konsentrasi ataukah diversifikasi meningkatkan return dan mengurangi risiko

bank.

3.2.1 Operasionalisasi Variabel

Penelitian akan dibagi menjadi beberapa model. Model yang pertama digunakan

untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit

terhadap return. Model regresi yang kedua digunakan untuk mengetahui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi terhadap return dengan memasukan fungsi risiko.

Model regresi yang ketiga digunakan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau


23


diversifikasi kredit terhadap risiko gagal bayar. Terdapat pula variabel kontrol

pada ketiga model, yaitu ukuran bank, equity ratio, dan bank-ownership dummy.

a. Ukuran Konsentrasi

Sebagai ukuran konsentrasi digunakan ukuran yang berbeda antara

lain Hirshmann-Herfindahl Index (HHI) dan Shannon Entropy (SE)

(Cajueiro et al., 2011). Objek analisis adalah komposisi portofolio kredit

pada sektor ekonomi.

Keterangan :

rbti = relative exposure (ri) pada bank b pada waktu t pada tiap

sektor ekonomi i

HHI adalah jumlah kuadrat dari relative exposure, limit terendah HHI

adalah

dan merepresentasikan portofolio yang terdiversifikasi dengan

baik, berarti pembagian yang merata pada tiap sektor n. Jika HHI sama

dengan 1, kredit bank hanya kepada satu industri dan merupakan skenario

sempurna dari spesialisasi. Makin tinggi nilai HHI makin tinggi tingkat

konsentrasi.

Shannon Entropy adalah instrumen yang efektif untuk mengetahui

variasi distribusi pada suatu waktu tertentu dan dapat juga digunakan

untuk konsentrasi industri. Jika SE sama dengan nol, maka portofolio

kredit sangat terkonsentrasi. Jika SE sama dengan -ln(n) maka portofolio

kredit secara sempurna terdiversifikasi.


24


b. Return Bank

Return bank dihitung dengan menggunakan ROA (Return on Assets) dan.

ROA dihitung dari net income per total assets (Acharya et al., 2002).

c. Risiko Bank

Risiko bank dihitung dengan menggunakan NPL (Non Performing Loan).

NPL dihitung dari rasio non performing loan per total loan (Cajueiro et

al., 2011). Non Performing Loan merupakan kredit yang kurang lancar,

diragukan, dan macet.

d. Ukuran Bank

Ukuran bank dihitung dengan menggunakan natural logarithm dari total

assets bank (Cajueiro et al., 2011).

e. Equity Ratio

Equity ratio dihitung dengan menggunakan rasio total equity per total

assets. Equity yang digunakan merupakan berasal dari book value

(Acharya et al., 2002).

f. Bank Ownership Dummy

Bank ownership dummy adalah apakah bank milik pemerintah, bank miliki

swasta, atau bank asing (Cajueiro et al., 2011). Pada penelitian ini

ownership dummy satu adalah bank milik pemerintah dan nol adalah bank

milik swasta dan asing.

3.2.2 Model Penelitian

Terdapat tiga model dalam penelitian ini. Model pertama digunakan untuk

mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit terhadap

return. Model regresi yang kedua digunakan untuk mengetaui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi terhadap return dengan memasukan fungsi risiko.

Model regresi yang ketiga digunakan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau

diversifikasi kredit terhadap risiko gagal bayar.


25


a. Pengaruh Konsentrasi atau Diversifikasi Portofolio Kredit terhadap

Return (Model 1)

Untuk mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio

kredit terhadap return (Cajueiro et al., 2011), penelitian ini menggunakan

model sebagai berikut :

a.1. Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index

Keterangan :

ROAbt : net income per total assets bank b pada periode t

HHIbt-1 : ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index pada t-1

Ukuranbt-1 : ukuran bank merupakan ln total asset periode t-1

ODbt-1 : Ownership Dummy, 1 adalah milik pemerintah dan 0 milik

swasta dan asing pada periode t-1

Equitybt-1 : equity ratio, merupakan total equity per total assets pada

periode t-1

a.2. Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy

Keterangan :


SEbt-1 : ukuran konsentrasi Shannon Entropy periode t-1



swasta dan asing pada periode t-1


periode t-1


26


b. Pengaruh Konsentrasi atau Diversifikasi Portofolio Kredit terhadap

Return dengan Memasukan Fungsi Risiko (Model 2)


kredit terhadap return dengan memasukan fungsi risiko (Cajueiro et al.,

2011), penelitian ini menggunakan model sebagai berikut :

b.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index

Keterangan :


NPLbt-1 : rasio non performing loan dibagi total loan pada

periode t-1

HHIbt-1 : ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index

periode t-1


ODbt-1 : Ownership Dummy, 1 adalah milik pemerintah dan

0 milik swasta pada periode t-1

Equitybt-1 : equity ratio, merupakan total equity per total

assets periode t-1

b.2 Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy

Keterangan:


NPLbt-1 : rasio non performing loan dibagi total loan periode t-1


27





swasta pada periode t-1


periode t-1

Digunakan nilai kuadrat (NPL2bt) dengan tujuan untuk memeriksa

hubungan U-shaped (Winton, 1999) pada return bank dan konsentrasi

portofolio kredit sebagai fungsi risiko. Perilaku U-shaped ditemukan

dengan marginal effect dari CMbt-1 (ukuran konsentrasi periode t-1) pada

variabel dependen

jika α11 < 0 dan α12 > 0 maka return dan konsentrasi portofolio kredit

dapat menjadi dependen dari perilaku non linear dari risiko bank.

c. Pengaruh Konsentrasi atau Diversifikasi Portofolio Kredit terhadap

Risiko Gagal Bayar (Model 3)


kredit terhadap gagal bayar (Cajueiro et al., 2011), penelitian ini

menggunakan model sebagai berikut:

c.1. Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index

Keterangan :

NPLbt : rasio non performing loan dibagi total loan periode t

HHIbt-1 : ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index pada t-1


28


ROAbt-1 : net income per total assets bank b pada periode t-1





periode t-1

c.2. Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy

Keterangan :

NPLbt : rasio non performing loan dibagi total loan periode t


ROAbt-1 : net income per total assets bank b pada periode t-1





periode t-1


29


Mulai

Regresi

Iya

Input data

Signifikansi?

Output Regresi

Selesai

Analisa Hasil Regresi

Tidak

Gambar 3.1 Alur Desain Penelitian Karya Akhir


30


3.3 Langkah-Langkah Penyelesaian Karya Akhir

Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah karya akhir ini

adalah sebagai berikut :

1. Input Data

Data yang diperlukan pada penelitian ini, didapat dari laporan

interim bank yang terdapat Catatan atas Laporan Keuangan di dalamnya

dari periode 2007 sampai 2010. Laporan interim bank diambil dari Bursa

Efek Indonesia untuk bank yang telah go public. Sampel yang digunakan

dalam penelitian adalah 22 bank yang telah go public yang ada dalam IDX

Statistics 3rd Quarter 2011 dengan rincian dalam lampiran 1. Data yang

dibutuhkan adalah kredit menurut sektor ekonomi, net income, non

performing loan, asset, equity, dan kepemilikan perusahaan dengan

menggunakan operasional variabel yang ada pada bab ini.

2. Regresi

Data yang telah siap, kemudian diolah dengan bantuan software Eviews 6

dan pengujian dilakukan dengan menggunakan Stata 11. Regresi yang

digunakan adalah regresi untuk data panel dengan menggunakan metode

estimasi Feasible Generelized Least Square (FGLS). Penelitian ini

mengikuti tiga model seperti yang digunakan oleh Cajueiro et al. (2011)

dengan beberapa perubahan. Model pertama digunakan untuk mengetahui

pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit terhadap return.

Model regresi yang kedua digunakan untuk mengetaui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi terhadap return dengan memasukan fungsi

risiko. Model regresi yang ketiga digunakan untuk mengetahui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi kredit terhadap risiko gagal bayar.

3. Output Regresi

Setelah data diolah, dihasilkan output regresi. Kemudian ditentukan

apakah output signifikan atau tidak.

4. Analisis Hasil Regresi

Hasil regresi kemudian dianalisis apa yang menyebabkan variabel tersebut

signifikan dan apa yang menyebabkan variabel tersebut tidak signifikan.



BAB 4

ANALISIS DAN PEMBAHASAN MASALAH

Penelitian ini menggunakan metode estimasi Feasible Generelized Least

Square (FGLS) untuk mengetahui pengaruh konsentrasi terhadap return dan

risiko gagal bayar dengan menggunakan data panel. Data diolah dengan

menggunakan software Eviews 6 dan pengujian terhadap model menggunakan

Stata 11.

Terdapat tiga model yang digunakan dalam penelitian seperti yang

digunakan oleh Cajueiro et al. (2011). Model pertama digunakan untuk

mengetahui pengaruh konsentrasi atau diversifikasi portofolio kredit terhadap

return. Model regresi yang kedua digunakan untuk mengetahui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi terhadap return dengan memasukan fungsi risiko

gagal bayar. Model regresi yang ketiga digunakan untuk mengetahui pengaruh

konsentrasi atau diversifikasi kredit terhadap risiko gagal bayar. Penelitian ini

menggunakan signifikan α = 0.05.

Model tersebut ini disusun dengan model pengolahan data panel

(Juhartono, 2010) yaitu :

- Model Pool Effect

- Model Fixed Effect

- Model Random Effect

Beberapa model tersebut dilakukan pengujian untuk mendapatkan model

terbaik dengan langkah sebagai berikut :

- F-test

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah data panel mengikuti

model pool effect atau fixed effect. Jika probabilitas tidak signifikan maka

menggunakan model pool effect. Jika probabilitas signifikan maka kita

melanjutkan untuk pengujian model random effect.

- Hausman Test

Pengujian ini dilakukan jika hasil uji F-test menunjukan probabilitas yang

signifikan. Pengujian Hausman Test dilakukan untuk menunjukan apakah


32


data mengikuti model fixed effect atau random effect. Jika probabilitas

Hausman test tidak signifikan maka menggunakan model random effect.

Jika probabilitas Hausman test signifikan maka menggunakan model fixed

effect.

- Uji Wald

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah di dalam model terdapat

heteroskedastisitas.

- Uji Wooldridge

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat autokorelasi di

dalam model.

- Uji Korelasi

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat

mulikolinearitas di dalam model.

4.1 Analisis Deskriptif Model

Penelitian ini menggunakan sampel bank yang telah go public, daftar sampel

dapat dilihat pada lampiran 1. Sampel terdiri atas 22 bank. Data diambil dari

Catatan Laporan Keuangan interim dari periode kuartal satu tahun 2007 sampai

kuartal empat 2010. Data yang diambil adalah kredit menurut sektor ekonomi, net

income, non performing loan, aset, ekuitas, dan kepemilikan perusahaan. Data

terdiri dari 310 observasi.

Tabel 4.1 Deskriptif Data Penelitian

ROAt HHIt-1 SEt-1 UKURANt-1 EQUITYt-1 NPLt-1

Mean -0,0013 0,2795 -1,5511 30,4835 0,1041 0,0424

Median 0,0029 0,2472 -1,6067 30,3097 0,0966 0,0317

Maximum 0,0138 0,8368 -0,4415 33,6456 0,2324 0,4293

Minimum -1,3127 0,1254 -2,1887 26,7579 -0,2749 0,0000

Std. Dev. 0,0748 0,1229 0,3525 1,8097 0,0449 0,0494

ROAt : net income per total assets bank b pada periode t

HHIt-1 : ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index pada periode t-1

SEt-1 : ukuran konsentrasi Shannon Entropy pada periode t-1

Ukurant-1 : ukuran bank merupakan ln total asset pada periode t-1

Equityt-1 : equity ratio, merupakan total equity per total assets pada periode t-1

NPLt-1 : rasio non performing loan dibagi total loan pada periode t-1


33


Rata-rata ROA periode t selama periode kuartal satu tahun 2007 hingga

kuartal empat tahun 2010 adalah -0,0013 dengan standar deviasi sebesar 0,07477.

ROA tertinggi diperoleh oleh PT Bank Mutiara pada kuartal tiga tahun 2009

sebesar 0,0138. Terjadi peningkatan net income sebesar Rp 97.312.141.000 dari

kuartal sebelumnya dan total asset sebesar Rp 7.042.029.391.000. ROA terendah

diperoleh oleh bank PT Bank Mutiara Tbk (dahulu PT Bank Century Tbk) pada

periode kuartal empat tahun 2008 sebesar -1,3127. Pada tanggal 20 November

2008, Bank Indonesia menetapkan PT Bank Century Tbk sebagai bank gagal yang

ditengarai berdampak sistemik. Kemudian, pada tanggal 21 November 2008

Komite Stabilitas Sistem Keuangan (KSSK) melalui keputusan No

04/KSSK.03/2008 menyerahkan penanganannya pada Lembaga Penjamin

Simpanan (LPS).

Rata-rata HHI periode t-1 adalah 0,2795 dengan standar deviasi sebesar

0,1229. Bank dengan HHI tertinggi adalah PT Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk

pada kuartal satu tahun 2007 sebesar 0,8368. Bank dengan HHI terendah adalah

PT Bank CIMB Niaga Tbk pada kuartal dua tahun 2010 sebesar 0,125374.

Rata-rata SE periode t-1 adalah sebesar -1,5511 dengan standar deviasi

sebesar 0,3525. Bank dengan SE tertinggi adalah PT Bank Himpunan Saudara

1906 Tbk pada kuartal satu tahun 2007 sebesar -0,4415. Bank dengan SE terendah

adalah PT Bank CIMB Niaga Tbk pada kuartal dua tahun 2010 sebesar -2,1887.

Rata-rata ukuran periode t-1, merupakan ln dari total asset, adalah 30,4835

dengan standar deviasi sebesar 1,8097. Bank dengan ukuran terbesar adalah PT

Bank Mandiri (Persero) Tbk pada kuartal tiga tahun 2010 sebesar 33,6456. Pada

periode tersebut PT Bank Mandiri (Persero) Tbk memiliki total asset sebesar Rp

409.365.529.000.000. Bank dengan ukuran terkecil adalah PT Bank Capital

Indonesia Tbk pada kuartal keempat tahun 2006 sebesar 26,7579. Pada periode

tersebut PT Bank Capital Indonesia Tbk memiliki total asset sebesar Rp

417.644.087.000.

Rata-rata equity ratio periode t-1 adalah sebesar 0,1041 dengan standar

deviasi sebesar 0,0449. Bank dengan equity ratio paling tinggi adalah PT Bank

Swadesi Tbk pada kuartal tiga tahun 2008 sebesar 0,2324. Pada kuartal tersebut

PT Bank Swadesi Tbk memiliki total equity sebesar Rp 278.254.614.459 dan total


34


asset sebesar Rp 1.197.402.153.857. Pada periode tersebut PT Bank Swadesi Tbk

terdapat peristiwa Penawaran Umum Terbatas I dalam Rangka Penerbitan Hak

Memesan Efek Terlebih Dahulu sebanyak 558.000.000 saham biasa dengan

nominal Rp 200 dengan harga penawaran Rp 250. Bank dengan equity ratio

paling rendah adalah PT Bank Mutiara Tbk pada kuartal empat tahun 2008

sebesar -0,2749. Pada kuartal tersebut PT Bank Mutiara Tbk memiliki total equity

sebesar Rp -1.535.424.000.000 dan total asset sebesar Rp 5.585.890.000.000.

Pada periode tersebut PT Bank Mutiara Tbk mengalami kerugian sebesar Rp -

7.281.150.000.000 yang mengakibatkan ekuitasnya menjadi negatif. Salah satu

penyebab kerugian ini adalah adanya Penyisihan Kerugian Aset Produktif,

Agunan yang Diambil Alih dan Aset Lain-lain Bersih sebesar Rp

6.559.276.000.000.

Rata-rata NPL periode t-1 adalah sebesar 0,0424 dengan standar deviasi

sebesar 0,0494. Terdapat bank dengan NPL 0% yaitu PT Bank Capital Indonesia

Tbk pada kuartal empat tahun 2006, kuartal tiga tahun 2007, kuartal empat tahun

2007, dan kuartal 1 tahun 2008. NPL tertinggi dimiliki PT Bank Mutiara Tbk pada

kuartal dua tahun 2009 sebesar 0,4293. Pada 31 Desember 2008 terdapat

pelampauan terhadap Batas Maksdimum Pemberian Kredit (BMPK) untuk

seluruh debitur disebabkan defisit modal dan pada 30 Juni 2009 pelampauan

terhadap Batas Maksimum Pemberian Kredit (BMPK) sebanyak 39 debitur.

4.2 Analisis Hasil Regresi

4.2.a Pengaruh Konsentrasi Portofolio Kredit terhadap Return

Dengan menggunakan persamaan model 1 dilakukan regresi menggunakan

estimasi regresi Feasible Generelized Least Square (FGLS). Regresi dilakukan

untuk mengetahui pengaruh konsentrasi portofolio kredit terhadap return.

Terdapat dua regresi untuk model 1 yaitu dengan menggunakan ukuran

konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index dan Shannon Entrophy. Pengolahan

dilakukan dengan software eviews 6. Uji asumsi klasik untuk menguji

multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas dalam penelitian ini

dilakukan menggunakan Stata 11.


35


4.2.a.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index (Model 1)

Tabel 4.2 Pengujian F dan Hausman Model 1 HHI

Statistic d.f Probability

Pengujian F-test (F) 1,7768 -21284,0000 0,0207

Pengujian Hausman Test (chi-square) 20,7299 4,0000 0,0004

Hasil pengujian F menunjukan probabilitas F-test signifikan pada level

signifikansi 5% maka pengujian berlanjut untuk model random effect. Hasil

pengujian probabilitas Hausman signifikan pada level signifikansi 1%.

Berdasarkan hasil uji Hausman diketahui bahwa data panel mengikuti model

Fixed Effect. Hasil pengujian dapat dilihat pada lampiran 2. Kemudian perlu

dilakukan analisis data lebih lanjut guna menetapkan apakah model terdapat

permasalahan heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas.

Tabel 4.3 Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 1 HHI

Wald Test Wooldridge Test

Chi-square F

Statistic 1,90E+09 1,11E+06

Probability 0,00E+00 0,00E+00

Probabilitas chi-square lebih kecil dari 0.05, maka H0 bahwa model

homoskedastis ditolak. Hasil tersebut menunjukan terdapat heteroskedastisitas

pada model fixed effect. Probabilitas F kurang dari 5%, maka H0 bahwa model

tidak terdapat autokorelasi ditolak. Hasil tersebut menunjukan terdapat

autokorelasi pada model fixed effect.


36


Tabel 4.4 Pengujian Multikolinearitas Model 1 HHI

ROAt HHIt-1 UKURANt-1 ODt-1 EQUITYt-1

ROAt 1,0000

HHIt-1 0,0347 1,0000

UKURANt-1 0,0156 -0,5803 1,0000

ODt-1 0,0411 -0,2753 0,4162 1,0000

EQUITYt-1 0,0626 0,1637 -0,2802 -0,3047 1,0000




ODt-1 : Ownership Dummy, satu adalah milik pemerintah dan nol milik swasta

pada periode t-1


Untuk mendeteksi mutikolinearitas adalah dengan melihat korelasi antar

dua variabel independen. Korelasi terbilang kuat apabila besarnya lebih dari 0,8

atau kurang dari -0,8. Uji mulltikolinearitas menunjukan tidak terdapat korelasi di

atas 0,8 atau kurang dari 0,8 sehingga dapat ditarik kesimpulan tidak ada

multikolinearitas antar variabel independen.

Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas, autokorelasi, dan

multikolinearitas digunakan model FGLS (Feasible Generelized Least Squares)

fixed effect. Model FGLS kemudian diuji menggunakan Likelihood-ratio test.

Hasil pengujian menunjukan bahwa probabilitas chi-square kurang dari 5%

dengan LR chi-square 2.374,21, sehingga H0 bahwa tidak terdapat

heteroskedastisitas atas model ditolak. Hasil pengujian dapat dilihat di lampiran 2.

Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas digunakan weighted least

squares untuk mendapatkan model yang BLUE (Gujarati dan Porter, 2009).

Model FGLS fixed effect dengan cross section weight dapat digunakan dengan

mengasumsi terdapat cross-sectional heteroskedastisitas dan autokorelasi namun

tanpa koreksi atas korelasi kontemporer (Belke dan Heine, 2004). Setiap pool

akan memiliki intercept yang tidak dibatasi dan tiap pool akan dilakukan down-

weight dengan estimasi dari cross section residual standard deviation. Model

Fixed effect cross section weight dengan white cross section standard error &

covariance digunakan dalam penelitian Ariff dan Ho (2009) dan Abdullah et al.

(2010).


37


Menggunakan estimasi Fixed Effect Cross-section Weight dengan white

cross section standard error & covariance, adjusted R-squared yang didapat

adalah 0,7566 artinya 75,66% ROA dapat dijelaskan oleh model. Tingkat

signifikansi hasil regresi dapat dilihat dari probabilitas F-statistic yang signifikan

pada level 1%, berarti bahwa regresi variabel independen terhadap variabel

dependen signifikan secara statistik. Hasil pengolahan dapat dilihat di lampiran 2.

Tabel 4.5 Regresi Model Fixed Effect Cross Section Weight Model 1 HHI

dengan variabel dependen ROAt

Variable Coefficient Prob.

C -0,0593 0,2559

HHIt-1 0,0006 0,6456

UKURANt-1 0,0003 0,6081

ODt-1 0,1732 0,2825

EQUITYt-1 0,0195 0,0038 ***

R-squared 0,7763

Adjusted R-squared 0,7566

F-statistic 39,4305

Prob(F-statistic) 0,0000





dan asing pada periode t-1


*** : signifikan pada level 1%

** : signifikan pada level 5%

* : signifikan pada level 10%

Hasil regresi tersebut menunjukkan bahwa Hirshmann-Herfindahl Index

(konsentrasi portofolio kredit) berpengaruh positif namun tidak signifikan

terhadap ROA. Dengan demikian H0 tidak dapat ditolak. Artinya, konsentrasi

portofolio kredit tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return. Hal ini

dapat terjadi karena diversifikasi maupun konsentrasi memberikan manfaat yang

baik pada return bank. Konsentrasi dapat meningkatkan return, juga mengurangi

biaya monitoring karena sektor semakin sedikit, dan bank memiliki keahlian pada

sektor tersebut (Cajueiro et al., 2011). Diversifikasi dapat meningkatkan efisiensi


38


return. Selain itu, diversifikasi dapat memungkinkan bank beroperasi pada tingkat

ekuitas yang rendah yang membuat bank dapat menghemat biaya. Diversifikasi

juga dapat menaikkan kinerja, khususnya pada pasar perbankan yang memiliki

tingkat kompetisi yang tinggi (Rossi et al., 2009).

Ukuran bank berpengaruh positif terhadap ROA namun tidak signifikan.

Artinya ukuran bank tidak berpengaruh secara positif terhadap return bank. Pada

penelitian Akhtar et al. (2011) ditemukan bahwa ukuran bank berpengaruh positif

terhadap profitabilitas. Menurut Al-Tamimi (2005) dan Sulfian (2009) hubungan

positif ini terjadi karena adanya strategi cost effective, economies of scales dan

tingginya market share (Akhtar et al, 2011). Pada penelitian ini hasil yang

diperoleh tidak signifikan, mungkin karena bank besar belum memaksimalkan

penggunaan strategi cost effective, economies of scales dan tingginya market

share.

Ownership Dummy berpengaruh secara positif namun tidak signifikan

terhadap ROA. Artinya kepemilikan bank oleh pemerintah berpengaruh secara

positif namun tidak signifikan terhadap return bank. Hasil ini bertentangan

dengan penelitian Al-Khouri (2011), Bonin et al. (2003), dan Micco et al. (2004)

yang menemukan bahwa kepemilikan pemerintah berpengaruh negatif pada

profitabilitas.

Equity ratio berpengaruh positif terhadap ROA dengan koefisien variabel

sebesar 0,0195 yang signifikan pada level signifikansi 1%. Artinya equity ratio

berbanding lurus terhadap return bank. Bank dengan equity ratio lebih besar

memiliki return lebih besar dibandingkan dengan bank yang memiliki equity ratio

lebih kecil. Berger (1995) memiliki dua hipotesis atas pengaruh modal pada

profitabilitas (Al-Khouri, 2011). Hipotesis pertama adalah hipotesis expected

bankruptcy yang berpendapat bahwa meningkatnya modal dapat meningkatkan

profitabilitas. Hal ini terjadi karena berkurangnya bunga pada dana yang belum

diasuransi, khususnya untuk bank yang lebih berisiko dimana kemungkinan untuk

bangkrut berkurang. Hipotesis kedua adalah manajer memiliki informasi di dalam

perusahaan tentang cash flow di masa depan dan dicerminkan dalam keputusan

modal. Berger (1995) dan Demirguc-Kunt dan Huizinga (1999) menemukan bukti

pendukung hipotesis expected bankruptcy (Al-Khouri, 2011). Al-Khouri (2011)


39


juga menemukan equity ratio memiliki hubungan yang positif dan signifikan

terhadap ROA. Bank yang terkapitalisasi secara baik, membuat biaya pendanaan

menjadi rendah dan membutuhkan lebih sedikit pendanaan luar sehingga lebih

menguntungkan.

4.2.a.2 Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy

Tabel 4.6 Pengujian F dan Hausman Test Model 1 SE




Hasil pengujian F menunjukan probabilitas F-test signifikan pada level


pengujian probabilitas Hausman signifikan pada level signifikansi 1%, hasil

pengolahan dapat dilihat pada lampiran 3. Berdasarkan hasil uji Hausman

diketahui bahwa data panel mengikuti model Fixed Effect. Kemudian perlu


permasalahan heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas.

Tabel 4.7 Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 1 SE


Chi-square F



Probabilitas chi-square lebih kecil dari 0.05, maka H0 bahwa model


pada model fixed effect. Probabilitas F lebih kecil dari 5%, maka H0 bahwa model

tidak terdapat autokorelasi ditolak. Hasil tersebut menunjukan terdapat

autokorelasi pada model fixed effect. Untuk mendeteksi mutikolinearitas adalah


40


dengan melihat korelasi antar dua variabel independen. Korelasi terbilang kuat

apabila besarnya lebih dari 0,8 atau kurang dari -0,8. Uji mulltikolinearitas

menunjukan tidak terdapat korelasi di atas 0,8 atau kurang dari 0,8 sehingga dapat

ditarik kesimpulan tidak ada multikolinearitas antar variabel independen.

Tabel 4.8 Pengujian Multikolinearitas Model 1 SE

ROAt SEt-1 UKURANt-1 ODt-1 EQUITYt-1

ROAt 1,0000

SEt-1 0,0263 1,0000

UKURANt-1 0,0156 -0,6483 1,0000

ODt-1 0,0411 -0,3444 0,4162 1,0000

EQUITYt-1 0,0626 0,2295 -0,2802 -0,3047 1,0000





pada periode t-1




fixed effect. Model FGLS kemudian diuji menggunakan Likelihood-ratio test.

Hasil pengujian menunjukan bahwa probabilitas chi-square kurang dari 5%


heteroskedastisitas atas model ditolak. Hasil pengujian dapat dilihat di lampiran 3.










(2010).


41






pada level 1%, berarti bahwa regresi variabel independen terhadap variabel

dependen signifikan secara statistik. Hasil pengolahan tersebut dapat dilihat pada

lampiran 3.

Tabel 4.9 Model Fixed Effect Cross Section Weight Model 1 SE

dengan variabel Dependen ROAt


C -0,0636 0,2221

SEt-1 -0,0001 0,8050

UKURANt-1 0,0005 0,4371

ODt-1 0,1732 0,2823

EQUITYt-1 0,0187 0,0040 ***

R-squared 0,7771


F-statistic 39,6141





ODt-1 : Ownership Dummy, satu adalah milik pemerintah dan nol milik swasta dan asing pada periode t-1





Hasil regresi tersebut menunjukkan bahwa Shannon Entropy (konsentrasi

portofolio kredit) berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap ROA.

Dengan demikian H0 tidak dapat ditolak. Artinya, diversifikasi portofolio kredit

tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return. Hal ini mungkin terjadi

karena diversifikasi maupun konsentrasi memberikan manfaat yang baik pada

return bank. Diversifikasi dapat meningkatkan efisiensi return. Selain itu,

diversifikasi dapat memungkinkan bank beroperasi pada tingkat ekuitas yang


42


rendah yang membuat bank dapat menghemat biaya. Diversifikasi juga dapat

menaikkan kinerja, khususnya pada pasar perbankan yang memiliki tingkat

kompetisi yang tinggi (Rossi et al., 2009). Konsentrasi dapat membuat return

meningkat, selain itu konsentrasi juga dapat mengurangi biaya monitoring karena

sektor semakin sedikit, dan bank memiliki keahlian pada sektor tersebut (Cajueiro

et al., 2011).


Artinya ukuran bank berpengaruh secara positif namun tidak signifikan terhadap

return bank. Penelitian Akhtar et al. (2011) menemukan ukuran bank berpengaruh

positif terhadap profitabilitas. Al-Tamimi (2005) dan Sulfian (2009) berpendapat

bahwa hubungan positif ini terjadi karena adanya strategi cost effective, economies

of scales dan tingginya market share (Akhtar et al, 2011). Hasil pada penelitian

ini tidak signifikan, hal ini dapat terjadi karena bank besar belum menggunakan

strategi cost effective, economies of scales dan tingginya market share secara

optimal.

Ownership Dummy berpengaruh secara positif namun tidak signifikan

terhadap ROA. Artinya kepemilikan bank oleh pemerintah berpengaruh secara

positif namun tidak signifikan terhadap return bank. Hasil penelitian ini

bertentangan dengan penelitian Al-Khouri (2011), Bonin et al. (2003), dan Micco

et al. (2004) yang membuktikan bahwa kepemilikan pemerintah berpengaruh

negatif pada profitabilitas.



berpengaruh positif terhadap return bank. Bank yang memiliki equity ratio lebih

besar akan memiliki return lebih besar dibandingkan dengan bank yang memiliki

equity ratio lebih kecil. Berger (1995) mempunyai dua hipotesis mengenai

pengaruh modal pada profitabilitas yaitu hipotesis expected bankruptcy dan

signaling (Al-Khouri, 2011). Hipotesis expected bankrupcy berpendapat bahwa

meningkatnya modal dapat meningkatkan profitabilitas. Hal ini dapat terjadi

karena bunga berkurang pada dana yang belum diasuransi, khususnya pada bank

yang lebih berisiko sehingga kemungkinan untuk bangkrut berkurang. Hipotesis

signaling berpendapat bahwa manajer memiliki informasi di dalam perusahaan


43


tentang cash flow di masa depan dan hal tersebut terlihat dalam keputusan modal.

Penelitian Berger (1995) dan Demirguc-Kunt dan Huizinga (1999) membuktikan

hipotesis expected bankruptcy (Al-Khouri, 2011). Penelitian Al-Khouri (2011)

juga menemukan equity ratio berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.

Bank yang memiliki kapitalisasi yang baik, mengakibatkan biaya pendanaan

menjadi rendah dan membutuhkan lebih sedikit pendanaan luar sehingga lebih

menguntungkan.

4.2.b Pengaruh Konsentrasi Portofolio Kredit terhadap Return dengan

Memasukan Fungsi Risiko Gagal Bayar (Model 2)

Dengan menggunakan model 2 dilakukan regresi menggunakan metode estimasi

Feasible Generelized Least Squares (FGLS). Regresi ini dilakukan untuk

mengetahui pengaruh konsentrasi portofolio kredit terhadap return dengan

memasukan fungsi risiko gagal bayar untuk memeriksa hubungan U-shaped pada

return dan konsentrasi. Terdapat dua regresi untuk regresi model 2 yaitu dengan

menggunakan konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index dan Shannon Entrophy.

Pengolahan dilakukan dengan software eviews 6 dan pengujian asumsi klasik atas

multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas dilakukan dengan stata 11.

4.2.b.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index





Hasil pengujian tersebut probabilitas F-test signifikan pada level signifikansi 5%

maka pengujian berlanjut untuk model random effect. Hasil pengujian tersebut

probabilitas Hausman test signifikan pada level signifikansi 1%. Dari hasil

tersebut diketahui bahwa penelitian ini menggukan model fixed effect. Hasil


44


pengolahan dapat dilihat pada lampiran 4. Berdasarkan hasil uji Hausman

diketahui bahwa data panel mengikuti model Fixed Effect sehingga perlu


permasalah heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas.

Tabel 4.11 Pengujian Heterokedastisitas dan Autokorelasi Model 2 HHI


Chi-square F



Probabilitas chi-square kurang dari 5% sehingga H0 bahwa model tersebut


pada model fixed effect. Probabilitas F kurang dari 5% sehingga H0 bahwa model

fixed effect tersebut tidak memiliki autokorelasi ditolak. Untuk mendeteksi

multikolinearitas adalah dengan melihat korelasi antar dua variabel independen.

Korelasi terbilang kuat apabila sebesar lebih dari 0,8 atau kurang dari -0,8. Uji

korelasi menunjukan korelasi yang kuat antara NPLt-1 dengan HHIt-1.NPLt-1 dan

HHIt-1.NPL2t-1, dan HHIt-1.NPL

2t-1 dengan HHIt-1.NPL

2t-1.


ROAt HHIt-1 NPLt-1 UKURANt-1 ODt-1 EQUITYt-1 HHIt-1.NPLt-1 HHIt-1.NPL2t-1

ROAt 1,0000

HHIt-1 0,0347 1,0000

NPLt-1 0,0204 -0,1406 1,0000

UKURANt-1 0,0156 -0,5803 0,0451 1,0000

ODt-1 0,0411 -0,2753 0,4583 0,4162 1,0000

EQUITYt-1 0,0626 0,1637 -0,4258 -0,2802 -0,3047 1,0000

HHIt-1.NPLt-1 0,0281 0,1602 0,9222 -0,1451 0,3483 -0,3967 1,0000

HHIt-1.NPL2t-1 0,0209 -0,0581 0,9253 -0,0619 0,2826 -0,3668 0,8608 1,0000






pada periode t-1



45




fixed effect. Model FGLS kemudian diuji menggunakan Likelihood-ratio test

untuk mengetahui heteroskedastisitas yang spesifik. Hasil pengujian menunjukan

bahwa probabilitas chi-square kurang dari 5% dengan LR chi-square 2390,20,

sehingga H0 bahwa model FGLS tidak terdapat heteroskedastisitas atas ditolak.

Hasil pengujian dapat dilihat di lampiran 4.




mengasumsi terdapat heteroskedastisitas cross-sectional dan autokorelasi namun






(2010).





pada level signifikansi 1% yang berarti bahwa regresi variabel independen

terhadap variabel dependen signifikan secara statistik. Hasil pengolahan dapat

dilihat pada lampiran 4.

Berdasar hasil regresi tersebut Hirshmann-Herfindahl Index (konsentrasi

portofolio kredit) berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap ROA.

Dengan demikian H0 tidak dapat ditolak. Artinya, konsentrasi portofolio kredit

tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return. Hasil tersebut tidak

signifikan mungkin karena keudanya memberi manfaat yang baik pada return

bank. Konsentrasi menyebabkan return meningkat, mengurangi biaya monitoring

karena semakin sedikitnya sektor, serta bank punya keahlian pada sektor tersebut

(Cajueiro et al., 2011). Diversifikasi membuat return menjadi efisiens.


46


Diversifikasi juga dapat membuat bank beroperasi pada tingkat ekuitas yang

rendah sehingga bank dapat menghemat biaya. Selain itu, diversifikasi

meningkatkan kinerja, terutama pada pasar perbankan yang memiliki tingkat

kompetisi yang tinggi (Rossi et al., 2009).

Tabel 4.13 Model Fixed Effect Cross Section Weight Model 2 HHI

dengan variabel dependen ROAt


C -0,0524 0,2865

HHIt-1 0,0013 0,7387

NPLt-1 0,0032 0,8718

UKURANt-1 0,0001 0,8907

ODt-1 0,1706 0,2948

EQUITYt-1 0,0198 0,0007 ***

HHIt-1.NPLt-1 0,0508 0,5626

HHIt-1.NPL2t-1 -0,0732 0,8747

R-squared 0,7148


F-statistic 25,1506







pada periode t-1





Rasio NPL berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap ROA.

Bank dengan risiko gagal bayar yang besar akan memiliki return yang lebih

tinggi. Hasil ini bertentangan dengan penelitian Akhtar (2011) yang menemukan

bahwa rasio NPL berpengaruh secara negatif signifikan terhadap profitabilitas.

Penelitian Al-Khouri (2011) menemukan bahwa risiko kredit, menggunakan

volatilitas ROA, secara positif dan signifikan berpengaruh pada profitabilitas.

Risiko gagal bayar atas pembayaran kembali pokok dan bunga utang, secara


47


langsung terkait dengan transformasi likuiditas karena risiko gagal bayar yang

terakumulasi akan meningkat seiring berjalannya waktu.


Artinya ukuran bank berpengaruh secara positif namun tidak signifikan terhadap

return bank. Penelitian Akhtar et al. (2011) menemukan bahwa ukuran bank

memounyai pengaruh positif terhadap profitabilitas. Al-Tamimi (2005) dan

Sulfian (2009) memiliki pendapat bahwa pengaruh positif dari ukuran terhadap

profitabilitas terjadi karena strategi cost effective, economies of scales dan

tingginya market share (Akhtar et al, 2011). Penelitian ini menemukan hasil yang

tidak signifikan, hal ini mungkin terjadi akibat bank besar belum menggunakan

strategi cost effective, economies of scales dan tingginya market share secara

maksimal.

Ownership Dummy memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan

terhadap ROA. Hal ini berarti, kepemilikan bank oleh pemerintah berpengaruh

secara positif namun tidak signifikan terhadap return bank. Hasil regresi ini

berbeda dengan penelitian Al-Khouri (2011), Bonin et al. (2003), dan Micco et al.

(2004) membuktikan kepemilikan pemerintah memiliki pengaruh negatif pada

profitabilitas.



memiliki pengaruh positif terhadap return bank. Bank yang memiliki equity ratio

besar memiliki return yang besar pula bila dibandingkan dengan bank yang

memiliki equity ratio lebih kecil. Terdapat dua hipotesis Berger (1995) mengenai

pengaruh modal pada profitabilitas (Al-Khouri, 2011). Hipotesis yang pertama

adalah hipotesis expected bankruptcy yang berpendapat meningkatnya modal

dapat meningkatkan profitabilitas. Hal tersebut dapat terjadi karena berkurangnya

bunga pada dana yang belum diasuransi, khususnya untuk bank yang memiliki

risiko lebih tinggi dimana kemungkinan untuk bangkrut berkurang. Hipotesis

yang kedua adalah hipotesis signaling yang berpendapat bahwa manajer

mempunyai informasi di dalam perusahaan tentang cash flow di masa depan dan

sinyak ini tercermin pada keputusan modal yang dibuat. Penelitian Berger (1995)

dan Demirguc-Kunt dan Huizinga (1999) menemukan bukti yang mendukung


48


hipotesis expected bankruptcy (Al-Khouri, 2011). Selain itu, penelitian Al-Khouri

(2011) juga menemukan equity ratio berpengaruh positif dan signifikan terhadap

ROA. Bank yang modalnya terkelola secara baik lebih memiliki profitabilitas

lebih baik karena bank dapat mengurangi biaya pendanaan dan pendanaan dari

luar.

HHI.NPL dan HHI.NPL2 pada periode yang lalu merupakan variabel yang

digunakan untuk menemukan U-shaped relation pada return bank dan konsentrasi

portofolio kredit sebagai fungsi dari risiko gagal bayar (Cajueiro et al. (2011).

Apabila koefisien dari HHI.NPL kurang dari nol dan koefisien HHI.NPL2 lebih

dari nol maka terdapat perilaku U-shaped pada return. Hasil regresi menunjukan

bahwa HHI.NPL berpengaruh positif namun tidak signifikan pada ROA.

HHI.NPL2 berpengaruh negatif namun tidak signifikan pada ROA. Meskipun tidak

signifikan hasil regresi tersebut menunjukan adanya kontradiksi perilaku U-

shaped. Penelitian (Cajueiro et al. (2011) menemukan kontradiksi perilaku U-

Shaped. Untuk bank dengan risiko gagal bayar yang tinggi, konsentrasi dapat

mengurangi return, namun risiko mereka juga dapat berkurang dengan strategi ini.

Untuk bank dengan dengan risiko rendah dan menengah, konsentrasi portofolio

kredit merupakan strategi yang baik.

4.2.b.2 Dengan Ukuran Shannon Entropy

Tabel 4.14 Pengujian F dan Hausman Model 2 SE




Hasil pengujian tersebut probabilitas F-test signifikan pada level


pengujian menunjukan probabilitas Hausman signifikan pada level signifikansi

1%. Berdasarkan uji Hausman diketahui bahwa penelitian ini menggukan model


49


fixed effect. Hasil pengujian dapat dilihat pada lampiran 5. Kemudian perlu


permasalah heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas.

Tabel 4.15 Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 2 SE


Chi-square F



Probabilitas chi-square kurang dari 5%, sehingga H0 bahwa model

homoskedastis ditolak. Hasil tersebut menunjukan adanya heteroskedastisitas

pada model fixed effect. Probabilitas F kurang dari 5%, sehingga H0 bahwa tidak

terdapat autokorelasi pada model ditolak. Hasil tersebut menunjukan adanya

autokorelasi pada model fixed effect. Untuk mendeteksi multikolinearitas dapat

dilakukan dengan melihat korelasi antar dua variabel independen. Korelasi

terbilang kuat jika besarnya lebih dari 0, 8 atau kurang dari -0,8. Uji korelasi

menunjukan adanya korelasi yang kuat antara variabel NPLt-1 dengan SEt-1.NPLt-1

dan SEt-1.NPL2

t-1 dan SEt-1.NPLt-1 dengan SEt-1.NPL2t-1.


ROAt SEt-1 NPLt-1 UKURANt-1 ODt-1 EQUITYt-1 SEt-1.NPLt-1 SEt-1.NPL2t-1

ROAt 1,0000

SEt-1 0,0263 1,0000

NPLt-1 0,0204 -0,1394 1,0000

UKURANt-1 0,0156 -0,6483 0,0451 1,0000

ODt-1 0,0411 -0,3444 0,4583 0,4162 1,0000

EQUITYt-1 0,0626 0,2295 -0,4258 -0,2802 -0,3047 1,0000

SENPLt-1 -0,0175 0,2779 -0,9838 -0,1314 -0,4900 0,4204 1,0000

SENPL2t-1 -0,0194 0,1260 -0,9250 0,0198 -0,2967 0,3514 0,9267 1,0000


SEt-1 : ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index pada periode t-1




pada periode t-1



50




fixed effect. Model FGLS kemudian diuji dengan menggunakan Likelihood-ratio

test. Hasil pengujian menunjukan bahwa probabilitas chi-square kurang dari 5%


heteroskedastisitas atas model ditolak. Hasil pengolahan regresi dan pengujian

dapat dilihat pada lampiran 5.



Model FGLS fixed effect dengan cross section weight digunakan dengan







(2010).






terhadap variabel dependen signifikan secara statistik.

Hasil regresi menunjukkan bahwa Shannon Entropy (konsentrasi

portofolio kredit) berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap ROA.

Dengan demikian H0 tidak dapat ditolak. Artinya, diversifikasi portofolio kredit

tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return. Hal ini dapat terjadi karena

diversifikasi maupun konsentrasi memberikan manfaat yang baik pada return

bank. Diversifikasi dapat membuat return menjadi lebih efisien. Diversifikasi

juga memungkinkan bank beroperasi ekuitas yang rendah sehingga bank dapat

menghemat biaya. Selain itu, diversifikasi dapat meningkatkan kinerja, hal ini

terjadi khususnya pada pasar perbankan dimana tingkat kompetisi tinggi (Rossi et


51


al., 2009). Konsentrasi dapat membuat return menjadi meningkat. Konsentrasi

juga dapat membuat biaya monitoring berkurang karena sektor yang dikelola

semakin sedikit dan bank memiliki keahlian pada sektor tersebut (Cajueiro et al.,

2011).

Tabel 4.17 Model Fixed Effect Cross Section Weight Model 2 SE

dengan Dependen Variabel ROAt


C -0,0620 0,2286

SEt-1 -0,0006 0,7306

NPLt-1 0,0931 0,0435 **

UKURANt-1 0,0003 0,5798

ODt-1 0,1798 0,2652

EQUITYt-1 0,0215 0,0036 ***

SEt-1.NPLt-1 0,0507 0,0650

SEt-1.NPL2

t-1 0,0293 0,4115

R-squared 0,6202


F-statistic 16,3900



SEt-1 : ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index pada periode t-1




pada periode t-1





Rasio NPL berpengaruh positif terhadap ROA dengan level signifikansi

5%. Sehingga, H0 ditolak. Artinya, NPL berbanding lurus terhadap ROA. Bank

dengan risiko gagal bayar yang besar akan memiliki return yang lebih tinggi.

Hasil ini berbeda dengan penelitian Akhtar (2011) yang membuktikan bahwa

rasio NPL memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap return. Namun,

penelitian Al-Khouri (2011) menemukan bahwa risiko kredit, dengan

menggunakan volatilitas ROA, secara positif dan signifikan berpengaruh terhadap


52


profitabilitas. Risiko gagal bayar atas pembayaran kembali pokok dan bunga

utang berkaitan dengan transformasi likuiditas sehingga risiko gagal bayar

terakumulasi akan meningkat seiring berjalannya waktu. Hasil ini konsisten

dengan penelitian Cajueiro et al. (2011).

Ukuran bank memiliki pengaruh positif terhadap ROA namun tidak

signifikan. Hal ini berarti, ukuran bank mempunyai pengaruh positif namun tidak

signifikan terhadap profitabilitas bank. Penelitian Akhtar et al. (2011)

membuktikan bahwa ukuran bank mempunyai pengaruh positif terhadap

profitabilitas. Al-Tamimi (2005) dan Sulfian (2009) memiliki pendapat bahwa

hubungan positif ini terjadi akibat strategi cost effective, economies of scales dan

tingginya market share (Akhtar et al, 2011). Hasil penelitian ini tidak signifikan,

hal ini mungkin terjadi karena bank besar belum mengoptimalkan penggunaan

strategi cost effective, economies of scales dan tingginya market share.

Ownership Dummy mempunyai pengaruh positif namun tidak signifikan

terhadap ROA. Hal ini berarti kepemilikan bank oleh pemerintah berpengaruh

secara positif namun tidak signifikan terhadap profitabilitas bank. Hasil ini

berlawanan dengan penelitian yang dilakukan Al-Khouri (2011), Bonin et al.

(2003), dan Micco et al. (2004) yang membuktikan bahwa kepemilikan

pemerintah mempunayai pengaruh negatif terhadap profitabilitas.

Equity ratio memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap ROA

dengan koefisien variabel sebesar 0,0215 pada level signifikansi 1%. Artinya

equity ratio berpengaruh positif terhadap profitabilitas bank. Bank dengan equity

ratio lebih besar memiliki profitabilitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan

bank yang memiliki equity ratio lebih kecil. Berger (1995) mempunyai dua

hipotesis berbeda atas pengaruh modal pada profitabilitas (Al-Khouri, 2011).

Hipotesis tersebut adalah hipotesis expected bankruptcy dan hipotesis signaling.

Hipotesis expected bankruptcy berpendapat bahwa modal yang meningkat dapat

membuat profitabilitas meningkat pula. Hal ini mungkin terjadi karena bunga

berkurang pada dana yang belum diberi asuransi, terutama untuk bank yang

memiliki risiko yang lebih tinggi dimana kemungkinan untuk bangkrut menjadi

berkurang. Hipotesis signaling berpendapat bahwa manajer memiliki informasi

dari dalam perusahaan mengenai cash flow di masa depan dan dapat tercermin


53


dalam keputusan modal oleh manajer. Penelitian oleh Berger (1995) dan

Demirguc-Kunt dan Huizinga (1999) menemukan bukti yang mendukung

hipotesis expected bankruptcy (Al-Khouri, 2011). Hipotesis ini juga dibuktikan

Al-Khouri (2011) yang menemukan bahwa equity ratio berpengaruh positif dan

signifikan terhadap ROA. Bank yang memiliki kapitalisasi yang baik, akan

memiliki biaya pendanaan yang lebih rendah dan akan mengurangi pendanaan

luar sehingga menguntungkan.

SE.NPL dan SE.NPL2 pada periode yang lalu merupakan variabel yang

digunakan untuk menemukan U-shaped relation pada return bank dan konsentrasi

portofolio kredit sebagai fungsi dari risiko gagal bayar (Cajueiro et al. (2011).

Apabila koefisien dari SE.NPL kurang dari nol dan koefisien SE.NPL2 lebih dari

nol maka terdapat perilaku U-shaped pada return. Hasil regresi menunjukan

bahwa SE.NPL berpengaruh positif namun tidak signifikan pada ROA. SE.NPL2

berpengaruh positif namun tidak signifikan pada ROA. Sehingga H0 tidak dapat

ditolak. Tidak ditemukan adanya U-shaped pada return dan konsentrasi portofolio

kredit dengan fungsi risiko gagal bayar.

4.2.c Pengaruh Konsentrasi atau Diversifikasi Portofolio Kredit terhadap

Risiko Gagal Bayar (Model 3)

Dengan menggunakan model 3 dilakukan regresi menggunakan metode estimasi

Feasible Generelized Least Square (FGLS). Regresi dilakukan untuk mengetahui

pengaruh konsentrasi portofolio kredit terhadap risiko gagal bayar. Terdapat dua

regresi untuk model 3 yaitu dengan ukuran konsentrasi portofolio kredit

Hirshmann-Herfindahl Index dan Shannon Entrophy. Pengolahan dilakukan

dengan menggunakan eviews 6, sedangkan uji asumsi klasik untuk menguji

apakah di dalam model terdapat multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan

autokorelasi menggunakan stata 11.


54


4.2.c.1 Dengan Ukuran Konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index





Berdasar hasil pengujian , probabilitas F-test signifikan pada level signifikansi 1%

maka pengujian berlanjut untuk model random effect. Hasil pengujian

menunjukan probabilitas Hausman signifikan pada level signifikansi 1%. Dari

hasil tersebut diketahui bahwa penelitian ini menggukan model fixed effect.

Kemudian perlu dilakukan analisis data lebih lanjut guna menetapkan apakah di

dalam model terdapat permasalah heteroskedastisitas, autokorelasi, dan

multikolinearitas.

Tabel 4.19 Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Model 3 HHI


Chi-square F

Statistic 62163,5700 230,1280

Probability 0,0000 0,0000




terdapat autokorelasi pada model ditolak. Hasil tersebut menunjukan terdapat

autokorelasi pada model fixed effect.


55



NPLt HHIt-1 ROAt-1 UKURANt-1 ODt-1 EQUITYt-1

NPLt 1,0000

HHIt-1 -0,1342 1,0000

ROAt-1 -0,3804 0,0303 1,0000

UKURANt-1 0,0212 -0,5803 0,0449 1,0000

ODt-1 0,4046 -0,2753 -0,0902 0,4162 1,0000

EQUITYt-1 -0,4443 0,1637 0,4864 -0,2802 -0,3047 1,0000

NPLt : rasio non performing loan dibagi total loan pada periode t


ROAt-1 : net income per total assets bank b pada periode t-1



pada periode t-1


Untuk mendeteksi multikolinearitas digunakan digunakan uji korelasi

antar dua variabel independen. Korelasi terbilang kuat apabila besarnya lebih dari

0,8 atau kurang dari -0,8. Uji mulltikolinearitas menunjukan tidak terdapat

korelasi antar variabel independen.



fixed effect. Kemudian dilakukan pengujian Likelihood-ratio test untuk mgnuji

apakah terdapat heteroskedastisitas yang spesifik pada model FGLS. Hasil

pengujian menunjukan probabilitas chi-square kurang dari 5% dengan chi-square

604,14, sehingga H0 bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas atas model ditolak.

Hasil pengujian dapat dilihat pada lampiran 6.



Model FGLS fixed effect dengan cross section weight dapat digunakan untuk

mengasumsi terdapat heteroskedastisitas cross-sectional dan autokorelasi namun






56



(2010).

Tabel 4.21 Hasil Regresi Fixed Effect Cross Section Weight Model 3 HHI

dengan Variabel Dependen NPLt


C -0,0307 0,4102

HHIt-1 0,0087 0,1420

ROAt-1 -0,0205 0,3794

UKURANt-1 -0,0002 0,8607

ODt-1 0,2912 0,0000 ***

EQUITYt-1 -0,0044 0,8412

R-squared 0,8450


F-statistic 59,3331







pada periode t-1





Menggunakan metode estimasi Fixed Effect Cross-section Weight dengan

white cross section standard error & covariance, adjusted R-squared yang

didapat adalah 0,8307 artinya 83,07% ROA dapat dijelaskan oleh model. Tingkat



terhadap variabel dependen signifikan secara statistik. Hasil pengolahan dapat

dilihat pada lampiran 6.

Hasil regresi tersebut menunjukan bahwa Hirshmann-Herfindahl Index

(konsentrasi portofolio kredit) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap NPL.

Dengan demikian, H0 tidak dapat ditolak. Risiko gagal bayar tidak dipengaruhi


57


oleh konsentrasi dan diversifikasi, kekemungkinanan karena keduanya dapat

mengurangi risiko. Konsentrasi dapat meningkatkan efisiensi monitoring yang

mengurangi risiko gagal bayar karena bank dapat lebih mudah memecahkan

masalah kredit bermasalah oleh keahlian yang mereka miliki (Cajueiro et al.,

2011). Diversifikasi dapat mengurangi risiko yang ada yaitu dengan secara tidak

langsung mengurangi probabilitas gagal bayar karena diversifikasi membatasi

eksposur atas goncangan dari luar (Rossi et al. 2009).

ROA periode sebelumnya berpengaruh negatif namun tidak signifikan

pada rasio NPL. Artinya, profitabilitas berpengaruh negatif namun tidak

signifikan terhadap risiko gagal bayar. Godlewski (2004) menemukan bahwa

profitabilitas berpengaruh secara negatif terhadap NPL (Haneef et al., 2012).

Profitabilitas bank mencerminkan perilaku pengambilan risiko manajer. Bank

dengan profitabilitas yang tinggi tidak terbebani untuk menghasilkan revenue dan

cenderung tidak menawarkan kredit yang berisiko. Sedangkan bank yang tidak

efisien cenderung mengalami masalah kredit yang lebih tinggi. Jeleknya

manajemen dapat berefek pada rendahnya monitoring untuk biaya operasi dan

kualitas kredit pelanggan yang menyebabkan tingginya modal yang hilang.

Boudriga et al. (2009) juga tidak menemukan hubungan antara NPL dan ROA.

Mungkin, hubungan antara profitabilitas dan risiko kredit tidak secara langsung

terjadi pada cakupan yang besar, namun pada tingkatan bank tergantung pada

kinerja individual bank.

Ukuran bank berpengaruh negatif namun tidak signifikan pada rasio NPL.

Artinya, ukuran bank berbanding terbalik terhadap risiko gagal bayar bank. Bank

yang lebih kecil memiliki risiko gagal bayar yang lebih besar dibandingkan

dengan bank yang lebih besar. Hasil ini bertentangan dengan penelitian Barrel et

al. (2010) yang meneliti pengaruh ukuran bank terhadap perilaku pengambilan

risiko. Barrel et al. (2010) menemukan bahwa bank yang berukuran lebih besar

memiliki tingkat hapus buku yang lebih tinggi. Semakin besar ukuran bank,

semakin tinggi kecenderungan untuk mengambil risiko.

Ownership Dummy berpengaruh signifikan positif terhadap rasio NPL

dengan koefisien variabel sebesar 0,2912 yang signifikan pada level signifikansi

1%. Dengan demikian H0 ditolak. Artinya, ownership dummy berbanding lurus


58


terhadap risiko gagal bayar bank. Bank milik pemerintah memiliki risiko gagal

bayar lebih besar dibandingkan dengan bank milik swasta dan asing. Penelitian

Micco et al. (2004) menemukan bahwa pada negara berkembang NPL pada bank

publik lebih tinggi daripada bank swasta. Tingginya tingkat NPL ini kemungkinan

terjadi karena mandat diberikan kepada bank publik yang tidak kompeten dan

efisien.

Equity ratio berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap rasio

NPL. Artinya equity ratio berbanding terbalik terhadap NPL. Bank dengan equity

ratio lebih kecil memiliki risiko gagal bayar yang lebih besar dibandingkan

dengan bank yang memiliki equity ratio lebih besar. Penelitian Boudriga et al.

(2009) yang menemukan hubungan negatif antara capital adaquacy ratio dengan

risiko kredit.

4.2.c.2 Dengan Ukuran Konsentrasi Shannon Entropy

Tabel 4.22 Pengujian F dan Hausman Model 3 SE




Hasil pengujian tersebut probabilitas F-test signifikan pada level signifikansi 5%

maka pengujian berlanjut untuk model random effect. Hasil pengujian tersebut

probabilitas Hausman test signifikan pada level signifikansi 1%. Berdasarkan

pengujian diketahui bahwa penelitian ini menggukan model fixed effect.

Kemudian perlu dilakukan analisis data lebih lanjut guna menetapkan apakah

pada model terdapat permasalah heteroskedastisitas, autokorelasi, dan

multikolinearitas.


59


Tabel 4.23 Pengujian Heteroskedastisitas dan Autokolinearitas Model 3 SE


Chi-square F






terdapat autokorelasi pada model ditolak. Hasil tersebut menunjukan terdapat

autokorelasi pada model fixed effect. Untuk mendeteksi multikolinearitas

dilakukan uji korelasi antar dua variabel. Korelasi terbilang kuat jika lebih besar

dari 0,8 atau lebih kecil dari 0,8. Uji multikolinearitas menunjukan tidak terdapat

multikolinearitas antar variabel indpenden.


NPLt SEt-1 ROALAGt-1 UKURANt-1 ODt-1 EQUITYt-1

NPLt 1,0000

SEt-1 -0,1279 1,0000

ROALAGt-1 -0,3804 0,0306 1,0000

UKURANt-1 0,0212 -0,6483 0,0449 1,0000

ODt-1 0,4046 -0,3444 -0,0902 0,4162 1,0000

EQUITYt-1 -0,4443 0,2295 0,4864 -0,2802 -0,3047 1,0000


SEt-1 : ukuran konsentrasi Shannon Entrophy pada periode t-1




pada periode t-1




fixed effect. Model FGLS kemudian diuji dengan menggunakan Likelihood-ratio

test. Hasil pengujian menunjukan bahwa probabilitas chi-square kurang dari 5%

dengan chi-square 604,84, sehingga H0 bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas

atas model ditolak. Hasil regresi dapat dilihat pada lampiran 7.


60




Kemudian digunakan FGLS fixed effect dengan cross section weight, model yang

digunakan untuk mengasumsi terdapat heteroskedastisitas cross-sectional dan

autokorelasi namun tanpa koreksi atas korelasi kontemporer (Belke dan Heine,

2004). Setiap pool akan memiliki intercept yang tidak dibatasi dan tiap pool akan

dilakukan down-weight dengan estimasi dari cross section residual standard

deviation. Model Fixed effect cross section weight dengan white cross section

standard error & covariance digunakan dalam penelitian Ariff dan Ho (2009) dan

Abdullah et al. (2010).






terhadap variabel dependen signifikan secara statistik.

Hasil regresi menunjukan Shannon Entropy (konsentrasi portofolio kredit)

berpengaruh secara positif signifikan terhadap rasio NPL dengan koefisien

variabel sebesar 0,0077 yang signifikan pada level signifikansi 1%. Dengan

demikian H0 ditolak. Artinya, bank yang menggunakan strategi konsentrasi

portofolio kredit akan menyebabkan risiko gagal bayar meningkat. Penelitian ini

konsisten dengan Penelitian Rossi et al. 2009 yang menemukan diversifikasi dapat

mengurangi risiko gagal bayar. Diversifikasi dapat memperkecil risiko gagal

bayar yaitu secara tidak langsung membatasi eksposur atas goncangan dari luar.

ROA periode sebelumnya berpengaruh negatif namun tidak signifikan

pada rasio NPL. Hal ini berarti, profitabilitas memiliki pengaruh negatif namun

tidak signifikan pada risiko gagal bayar. Penelitian oleh Godlewski (2004)

membuktikan bahwa profitabilitas berpengaruh secara negatif terhadap rasio NPL

(Haneef et al., 2012). Profitabilitas bank dapat menggambarkan perilaku

pengambilan risiko manajer. Bank yang memiliki profitabilitas tinggi tidak

terbebani untuk menghasilkan revenue sehingga cenderung tidak menawarkan

kredit yang berisiko. Berbeda dengan bank yang tidak efisien dan memiliki


61


kemungkinan mengalami masalah kredit yang lebih tinggi. Manajemen yang

kurang baik dapat mengakibatkan rendahnya monitoring untuk biaya operasi dan

kualitas kredit pelanggan sehingga menyebabkan tingginya modal yang hilang.

Penelitian Boudriga et al. (2009) juga tidak menemukan hubungan antara NPL

dan ROA. Hal ini mungkin terjadi karena pada cakupan yang besar hubungan

antara profitabilitas dan risiko kredit tidak secara langsung terjadi. Akan tetapi

hubungan tersebut mungkin terjadi tergantung pada kinerja individual bank. Hasil

ini konsisten dengan penelitian Cajueiro et al. (2011).

Tabel 4.25 Regresi Fixed Effect Cross Section Model 3 SE

dengan Variabel Dependen NPLt


C -0,0544 0,2012

SEt-1 0,0077 0,0008 ***

ROALAGt-1 -0,0214 0,3433

UKURANt-1 0,0010 0,4751

ODt-1 0,2930 0,0000 ***

EQUITYt-1 0,0048 0,8288

R-squared 0,8423


F-statistic 58,1496



SEt-1 : ukuran konsentrasi Shannon Entrophy pada periode t-1




pada periode t-1





Ukuran bank berpengaruh positif pada rasio NPL namun tidak signifikan.

Artinya, ukuran bank berbanding lurus terhadap risiko gagal bayar bank. Bank

yang lebih besar memiliki risiko gagal bayar yang lebih besar dibandingkan

dengan bank yang lebih kecil. Meskipun tidak signifikan, hasil ini konsisten


62


dengan penelitian Cajueiro et al. (2011). Barrel et al. (2010) meneliti pengaruh

ukuran bank terhadap perilaku pengambilan risiko. Data menunjukan bahwa bank

yang berukuran lebih besar memiliki tingkat hapus buku yang lebih tinggi.

Semakin besar ukuran bank, semakin tinggi kecenderungan untuk mengambil

risiko. Hal ini disebabkan berkurangnya kemampuan untuk mengawasi kegiatan

pemberian kredit seiring semakin besarnya ukuran bank, kekemungkinanan lain

adalah karena ukuran yang besar membuat bank terlalu percaya diri dan yakin

pihak regulator tahu bahwa bank tidak akan mengalami kegagalan (Panggabean,

2012).

Ownership Dummy memiliki pengaruh yang positif terhadap rasio NPL

dengan koefisien variabel sebesar 0,2912 dan signifikan pada level signifikansi

1%. Dengan demikian H0 ditolak. Hal ini berarti, ownership dummy berpengaruh

positif terhadap risiko gagal bayar bank. Bank milik pemerintah mempunyai

risiko gagal bayar lebih tinggi bila dibandingkan dengan bank milik swasta dan

asing. Hasil ini konsisten dengan penelitian Micco et al. (2004) yang

membuktikan bahwa pada negara berkembang, NPL pada bank pemerintah lebih

tinggi dibandingkan dengan bank swasta. Tingkat NPL yang tinggi ini, mungkin

terjadi karena mandat diberikan kepada bank pemerintah yang tidak kompeten dan

efisien.

Equity ratio berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap rasio

NPL. Artinya equity ratio berbanding lurus terhadap rasio NPL. Bank dengan

equity ratio lebih besar memiliki risiko gagal bayar yang lebih besar dibandingkan

dengan bank yang memiliki equity ratio lebih kecil. Hasil ini bertentangan dengan

penelitian Boudriga et al. (2009) yang menemukan hubungan negatif antara

capital adaquacy ratio dengan risiko kredit. Namun, Junarsin (2011) menemukan

bahwa bank dengan tier 1 risk based dan total risk-based capital ratio cenderung

memiliki NPL per total asset yang lebih tinggi dan risk-weighted asset to asset

yang lebih rendah. Hal ini berarti bank mencoba menkompensasikan kelebihan

non performing loan dengan mengurangi risk weighted assets. Demikian pula

penelitian Berger et al. (2010) dan Cajueiro et al. (2011) yang menemukan ratio

equity berhubungan signifikan positif terhadap risiko gagal bayar.


63


Penelitian ini menemukan bahwa konsentrasi portofolio kredit tidak

mempengaruhi return pada bank yang telah go public di Indonesia. Hal ini

mungkin terjadi karena konsentrasi maupun diversifikasi memberikan manfaat

yang baik pada return bank. Konsentrasi dapat mengurangi biaya monitoring

karena sektor semakin sedikit dan bank memiliki keahlian pada sektor tersebut

(Cajueiro et al., 2011). Diversifikasi juga memungkinkan bank beroperasi pada

tingkat ekuitas yang rendah yang membuat bank menghemat biaya dan

meningkatkan kinerja bank yang memiliki tingkat kompetensi yang tinggi (Rossi

et al., 2009).

Penelitian ini menemukan bahwa konsentrasi portofolio kredit dapat

meningkatkan risiko bank yang telah go public di Indonesia namun hanya pada

regresi yang menggunakan ukuran konsentrasi Shannon Entrophy. Diversifikasi

dapat mengurangi risiko gagal bayar yaitu dengan secara tidak langsung

mengurangi probabilitas gagal bayar karena diversifikasi membatasi eksposur atas

goncangan dari luar (Rossi et al. 2009). Hasil penelitian ini menunjukan bahwa

diversifikasi portofolio kredit merupakan strategi yang terbaik yang dapat

mengurangi risiko gagal bayar.



BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Terdapat pertanyaan apakah diversifikasi atau konsentrasi yang dapat menaikan

return dan mengurangi risiko gagal bayar bank. Pada tesis ini dilakukan penelitian

atas dampak konsentrasi dari portofolio kredit terhadap return dan risiko bank

pada 22 bank yang telah go public di Indonesia dengan periode dari tahun 2007

kuartal 1 sampai 2010 kuartal 4. Data yang digunakan adalah laporan keuangan

bank yang terdapat Catatan atas Laporan Keuangan didalamnya. Catatan atas

Laporan Keuangan menyediakan informasi mengenai data individu bank yang

dibutuhkan antara lain tentang data kredit berdasarkan sektor ekonomi dan data

mengenai non performing loan. Penelitian ini menggunakan unbalance panel

data. Digunakan ukuran konsentrasi Hirshmann-Herfindahl Index dan Shannon

Entropy digunakan untuk mengukur konsentrasi portofolio kredit pada sektor

ekonomi. Penelitian juga dilakukan atas pengaruh ukuran bank, equity ratio, dan

kepemilikan bank (pemerintah serta swasta dan asing) sebagai variabel kontrol.

Berdasarkan penelitian atas pengaruh konsentrasi portofolio kredit

terhadap return dan risiko, hasil penelitian menunjukan bahwa:

1. Konsentrasi atau diversifikasi tidak mempengaruhi return. Hal ini dapat

terjadi karena baik diversifikasi maupun konsentrasi memberikan manfaat

yang baik pada return bank. Diversifikasi dapat meningkatkan efisiensi

return. Selain itu, diversifikasi dapat memungkinkan bank beroperasi pada

tingkat ekuitas yang rendah yang membuat bank dapat menghemat biaya.

Diversifikasi juga dapat menaikkan kinerja khususnya pada pasar

perbankan yang memiliki tingkat kompetisi yang tinggi (Rossi et al.,

2009). Konsentrasi juga dapat meningkatkan return. Konsentrasi dapat

juga mengurangi biaya monitoring karena sektor semakin sedikit dan bank

memiliki keahlian pada sektor tersebut (Cajueiro et al., 2011).

2. Konsentrasi berpengaruh signifikan positif terhadap risiko gagal bayar

bank namun hanya pada regresi yang menggunakan ukuran konsentrasi


65


portofolio kredit Shannon Entrophy. Diversifikasi dapat mengurangi risiko

yang ada yaitu dengan secara tidak langsung mengurangi probabilitas

gagal bayar karena diversifikasi membatasi eksposur atas goncangan dari

luar. Diversifikasi meningkatkan profitabilitas dan mengurangi risiko

gagal bayar (Rossi et al. 2009). Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat

disimpulkan bahwa diversifikasi adalah strategi yang terbaik untuk

mengurangi risiko gagal bayar.

5.2 Saran

Berdasarkan simpulan yang diperoleh dalam penelitian, berikut adalah beberapa

saran untuk pihak terkait yaitu industri perbankan, regulator, dan akademisi:

5.2.1 Saran untuk Industri Perbankan

Saran bagi industri perbankan adalah sebagai berikut:

- Agar bank melakukan strategi diversifikasi portofolio kredit untuk

mengurangi risiko gagal bayar. Dari hasil penelitian, konsentrasi

portofolio kredit menunjukan hubungan yang positif signifikan terhadap

NPL dengan menggunakan ukuran konsentrasi portofolio kredit Shannon

Entrophy. Diversifikasi secara tidak langsung mengurangi probabilitas

gagal bayar karena diversifikasi membatasi eksposur atas goncangan dari

luar.

5.2.2 Saran untuk Regulator

Dari hasil penelitian ini, ditemukan bahwa konsentrasi portofolio kredit memiliki

pengaruh positif terhadap NPL dengan menggunakan ukuran konsentrasi

portofolio kredit Shannon Entrophy. Artinya, bank yang melakukan strategi

konsentrasi portofolio kredit akan meningkatkan risiko gagal bayar. Dengan

mengetahui hal ini, Bank Indonesia selaku regulator dapat melakukan pengawasan

terhadap konsentrasi portofolio kredit. Penelitian ini juga menemukan belum

adanya peraturan mengenai penggolongan sektor kredit, sehingga bank satu

dengan bank lain dapat memiliki penggolongan sektor yang berbeda.


66


5.2.3 Saran untuk Akademisi

Beberapa saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:

- Agar menambah faktor-faktor lain sebagai variabel independen

berdasarkan literatur terbaru dengan menambahkan variabel eksternal atau

makro seperti inflasi, GDP, dan lain-lain.

- Agar menambahkan variabel NPL tahun lalu sebagai variabel independen

dan menggunakan metode Generelized Method od Moment (GMM).

Dimana variabel NPL tahun lalu diperkirakan mempengaruhi NPL sebagai

variabel dependen untuk ukuran risiko gagal bayar.

- Agar menggunakan absolute distance measure dan relative distance

measure sebagai ukuran konsentrasi portofolio kredit.

- Agar menambahkan sampel bank non go public agar hasil penelitian dapat

digunakan bagi bank di seluruh Indonesia.



DAFTAR REFERENSI

Acharya, V., Hasan, I., & Saunders, A. (2002). Should Banks be Diversified?

Evidence from Individual Bank Loan Portofolio. Bank for International

Settlements Working Paper, No 188.

Abdullah, P., Achsani, N., & Fauzi, A. The Relationship between Inflation and

Real Exchage Rate : Comparative Study between ASEAN+3, the EU adn

North America. European Journal of Economics, Finance and

Administrative.

Akhtar, M., Ali, K., & Sadaqat, S. (2011). Factors Influencing the Profitability of

Conventional Banks of Pakistan. International Research Journal of Finance

and Economics, ISSN 1450-2887 Issue 66.

Al-Khouri, Ritab. (2011). Assessing the Risk and Performance of the GCC

Banking Sector. International Research Journal of Finance and Economics,

ISSN 1450-2887 Issue 65.

Ariff, M., & Ho, C. (2009). Examining Foreign Exchange Behaviour in Asia

Pasific and Eastern European Emerging Countries. Global Economy &

Finance Journal, Vol.2 No.1.

Bank Indonesia a. (2011, September). Kajian Stabilitas Keuangan No. 17,

Septe,ber 2011. Juli 12, 2011. 15.35. http://www.bi.go.id/NR/rdonlyres/

6A909201-319A-48FA-A54C-28730BDD2B70/24331/KSK_170911.pdf

Bank Indonesia b. (2012, Mei). Laporan Pengawas Perbankan 2011. Juli 12, 2011.

15.38. http://www.bi.go.id/NR/rdonlyres/1AD2B012-5F0F-4F51_8FD2-

CB1D763C80CA/26126/LPP20111_Final.pdf

Barrel, R., Davis, E.P., Fic, T., & Karim, D. (2011). Is There a Link from Bank

Size to Risk Taking. National Institute of Economic and Sosial Research

Discussion Paper, No. 367.

Belke, A., & Heine, J. (2004). Specialisation Pattern and Synchronicity of

Regional Employment Cycles In Europe. Discussion Paper Series. IZA DP,

No. 1439.

Berger, A. (1995). The profit-structure relationship in banking - tests of

marketpower and efficient structure hypotheses. Journal of Money, Credit

and Banking, 27, 404-431.

Berger, A., Hasan, I., & Zhou, M. (2010). The Effects of Focus versus

Diversificarion on Bank Performance: Evidence from Chinese Banks.

Journal of Banking & Finance, 34 (2010) 1417-1435.


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

68


Bebczuk, R., Galindo, A. (2005). Financial Crisis and Sectoral Diversification of

Argentine Banks, 1999-2004. Maret 14, 2012. 18:44.

http://www.depeco.unpl.edu.ar/doctrab/doc60.pdf

Bonin, J., Hasan, I., & Wachtel, P. (2003). Banking and the Financial Sector in

Transition and Emerging Market Economies. Juli 10, 2011. 6:04.

http://www.econ.iastate.edu/classes/econ370/shuffman/documants/financialm

kts_trans.pdf

Boudriga, A., Taktak, N., & Jellouli, S. (2009). Does Bank Supervision Impact

Non Performing Loans : Cross-country Determinants using Agregate Data ?

Juli 10, 2012. 15:38. http://mpra.ub.uni-

muenchen.de/18068/1/MPRA_paper_18068.pdf (2009)

Cajueiro, D., Fazio, D., & Tabak, B. (2011). The Effect of Loan Portofolio

Concentration on Brazilian Banks’ Return and Risk. Journal of Banking &

Finance, 36 (2011) 3065-3076.

Diamond, D. (1984). Financial Intermediation and Delegated Monitoring. The

Riview of Economics Studies, 51, 393-414.

Elsas, R., Hackethal, A., Holzhauser, M. (2009). The Anatomy of Bank

Diversification. Journal of Banking & Finance, 34 (2010) 1274-1287.

Haneef, S., Ishaq, Y., Karim, Y., Ramzan, M., Rana, M., & Riaz, T. (2012).

Impact of Risk Management on Non-Performing Loans and Profitability of

Banking Sector of Pakistan. International Journal of Business and Social

Science, Vol. 3 No. 7; April 2012

Hayden, E., Porath, D., & Westernhagen, N. (2006, Juni). Does Diversification

Improve the Performance of German Banks? Evidence from Individual Bank

Loan Portofolios. Maret 14, 2012. 18:39.

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=918852

Jensen, Michael C. (1986, Mei). Agency Cost of Free Cash Flow, Corporate

Finance, and Takeovers. American Economic Review, vol 76, No. 2, pp.323-

329.

Junarsin, Eddy. (2011). Capital Ratio and Taking Commercial Banks in Financial

Crisi Period. European Journal of Social Sciences, Volumes 21, Number 1.

Kamp, A., Pfingsten, A., Porath, D. (2007). Do Bank Diversify Loan Portofolios?

A Tentative Answer Based on Individual Bank Loan Portofolios. Discussion

Paper Series 2: Banking and Financial Studies, No.03/2005.

Mercieca, S., Schaeck, K., & Wolfe, S. (2007, Januari 2006). Small European

Banks: Benefits from Diversification? Journal of Banking & Finance, 31

(2007) 1975-1998.


69


Micco, A., Panizza, U., & Yanez, M. (2004, November). Bank Ownership and

Performance. BID Reasearch de Investigation Working Paper, #518.

Panggabean, Ruth. (2012, Januari). Analisa Pengaruh Faktor Internal Bank

terhadap Non Performing Loan (NPL Perbankan Indonesia :Studi Empiris

periode 2004-2008. Program Studi Magister Manajemen Universitas

Indonesia.

Rossi, S., Schwaiger, M., & Winkler, G. (2009, Mei 31). How Loan Portofolio

Diversification Affects Risk, Efficiency, and Capitilization: A managerial

Behavior Model for Austrian Banks. Journal of Banking & Finance, 33

(2009) 2218-2226.

Stiroh, K., & Rumble, A. ( 2005, Juli 18). The Dark Side of Diversification: The

Case of US Financial Holding Companies. Journal of Banking & Finance, 30

(2006) 2131-2161.

Winton, Andrew. (1999, September 27). Don’t Put All Your Eggs in One Basket?

Diversification and Specialization in Lending. April 16, 2012. 21:48.

http://Citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.195.6620...pdf


70


Lampiran 1 : Daftar Kode Bank Go Public

DAFTAR KODE BANK

1 AGRO

2 BABP

3 BACA

4 BBCA

5 BBKP

6 BBNI

7 BBRI

8 BCIC

9 BKSW

10 BMRI

11 BNBA

12 BNGA

13 BNII

14 BSWD

15 BVIC

16 INPC

17 MAYA

18 MCOR

19 MEGA

20 NISP

21 PNBN

22 SDRA


71


Lampiran 2 : Hasil Regresi Model 1 HHI dan Pengujian

Tabel Pengujian F Model 1 HHI

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: ROAHHI

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 1,7768 -21284,0000 0,0207

Cross-section Chi-square 38,2666 21,0000 0,0120

Tabel Pengujian Hausman Model 1 HHI

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: ROAHHI

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 20,7299 4,0000 0,0004

Tabel Pengujian Heteroskedastisitas Model 1 HHI

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity

in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (22) = 1.9e+09

Prob>chi2 = 0.0000

Tabel Pengujian Autokorelasi Model 1 HHI

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

H0: no first-order autocorrelation

F(1, 21) = 1.112e+06

Prob > F = 0.0000


72


(lanjutan)

Tabel Pengujian Multikolinearitas Model 1 HHI

ROA HHI UKURAN OD EQUITY

ROA 1,0000

HHI 0,0347 1,0000

UKURAN 0,0156 -0,5803 1,0000

OD 0,0411 -0,2753 0,4162 1,0000

EQUITY 0,0626 0,1637 -0,2802 -0,3047 1,0000

Tabel Hasil Regresi FGLS Fixed Effect Model 1 HHI

Dependent Variable: ROA

Method: Panel Least Squares

Date: 06/28/12 Time: 01:23

Sample: 1 16

Periods included: 16

Cross-sections included: 22

Total panel (unbalanced) observations: 310

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0,0753 0,5922 0,1272 0,8989

HHI -0,0118 0,1185 -0,0992 0,9211

UKURAN -0,0042 0,0188 -0,2218 0,8246

OD 0,1745 0,0468 3,7329 0,0002

EQUITY 0,0703 0,1683 0,4179 0,6763

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0,1261 Mean dependent var -0,0013

Adjusted R-squared 0,0491 S.D. dependent var 0,0748

S.E. of regression 0,0729 Akaike info criterion -2,3190

Sum squared resid 1,5097 Schwarz criterion -2,0056

Log likelihood 385,4484 Hannan-Quinn criter. -2,1937

F-statistic 1,6385 Durbin-Watson stat 2,2951



73


(lanjutan)

Tabel Pengujian Heteroskedastisitas Fixed Effect Model 1 HHI

Likelihood-ratio test LR chi2(21) = 2374.21

(Assumption: . nested in hetero) Prob > chi2 = 0.0000

Tabel Regresi Fixed Effect Cross Section Weight dengan

White Cross Standard Error dan Covariance Model 1 HHI


Method: Panel EGLS (Cross-section weights)

Date: 06/28/12 Time: 01:24

Sample: 1 16




Linear estimation after one-step weighting matrix

White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected)


C -0,0593 0,0521 -1,1384 0,2559

HHI 0,0006 0,0014 0,4604 0,6456

UKURAN 0,0003 0,0006 0,5134 0,6081

OD 0,1732 0,1608 1,0768 0,2825

EQUITY 0,0195 0,0067 2,9193 0,0038



Weighted Statistics

R-squared 0,7763 Mean dependent var 0,1140


S.E. of regression 0,0540 Sum squared resid 0,8280



Unweighted Statistics


Sum squared resid 1,5107 Durbin-Watson stat 2,2741


74


Lampiran 3 : Hasil Regresi Model 1 SE

Tabel Pengujian F Model 1 SE


Equation: ROASE



Cross-section F 1,7889 -21284,0000 0,0195


Tabel Pengujian Hausman Test Model 1 SE


Equation: ROASE




Tabel Pengujian Heteroskedastisitas Model 1 SE




chi2 (22) = 1.9e+09

Prob>chi2 = 0.0000

Tabel Pengujian Autokorelasi Model 1 SE



F(1, 21) = 998696.236

Prob > F = 0.0000


75


(lanjutan)

Tabel Pengujian Multikolinearitas Model 1 SE

ROA SE UKURAN OD EQUITY

ROA 1,0000

SE 0,0263 1,0000

UKURAN 0,0156 -0,6483 1,0000

OD 0,0411 -0,3444 0,4162 1,0000

EQUITY 0,0626 0,2295 -0,2802 -0,3047 1,0000

Tabel Hasil Regresi FGLS Fixed Effect Model 1 SE



Date: 06/28/12 Time: 01:26

Sample: 1 16





C 0,0658 0,5665 0,1162 0,9076

SE -0,0047 0,0428 -0,1092 0,9131

UKURAN -0,0042 0,0188 -0,2241 0,8229

OD 0,1742 0,0471 3,6965 0,0003

EQUITY 0,0697 0,1688 0,4132 0,6797











76


(lanjutan)

Tabel Pengujian Heteroskedastisitas FGLS Fixed Effect Model 1 SE




White Cross Standard Error dan Covariance Model 1 SE



Date: 06/28/12 Time: 01:26

Sample: 1 16







C -0,0636 0,0520 -1,2238 0,2221

SE -0,0001 0,0006 -0,2472 0,8050

UKURAN 0,0005 0,0006 0,7782 0,4371

OD 0,1732 0,1608 1,0772 0,2823

EQUITY 0,0187 0,0065 2,9008 0,0040



Weighted Statistics










77


Lampiran 4 : Hasil Regresi Model 2 HHI



Equation: ROAHHINPL2



Cross-section F 1,7637 -21281,0000 0,0222


Tabel Pengujian Hausman Test Model 2 HHI


Equation: ROAHHINPL2








chi2 (22) = 3.7e+08

Prob>chi2 = 0.0000




F(1, 21) = 1.846e+06

Prob > F = 0.0000


78


(lanjutan)


ROA HHI NPL UKURAN OD EQUITY HHINPL HHINPL2

ROA 1,0000

HHI 0,0347 1,0000

NPL 0,0204 -0,1406 1,0000

UKURAN 0,0156 -0,5803 0,0451 1,0000

OD 0,0411 -0,2753 0,4583 0,4162 1,0000

EQUITY 0,0626 0,1637 -0,4258 -0,2802 -0,3047 1,0000

HHINPL 0,0281 0,1602 0,9222 -0,1451 0,3483 -0,3967 1,0000

HHINPL2 0,0209 -0,0581 0,9253 -0,0619 0,2826 -0,3668 0,8608 1,0000


79


(lanjutan)

Tabel Regresi FGLS Fixed Effect Model 2 HHI



Date: 06/28/12 Time: 01:28

Sample: 1 16





C 0,0322 0,5969 0,0540 0,9570

HHI -0,0158 0,1629 -0,0970 0,9228

NPL 0,3364 0,9528 0,3531 0,7243

UKURAN -0,0027 0,0190 -0,1412 0,8878

OD 0,1304 0,1393 0,9361 0,3500

EQUITY 0,0608 0,1722 0,3533 0,7241

HHINPL -0,0532 4,3031 -0,0124 0,9901

HHINPL2 -2,2178 5,9495 -0,3728 0,7096










Tabel Pengujian Heteroskedastisitas

FGLS Fixed Effect Model 2 HHI




80


(lanjutan)





Date: 06/28/12 Time: 01:28

Sample: 1 16







C -0,0524 0,0491 -1,0678 0,2865

HHI 0,0013 0,0040 0,3339 0,7387

NPL 0,0032 0,0199 0,1615 0,8718

UKURAN 0,0001 0,0006 0,1375 0,8907

OD 0,1706 0,1626 1,0495 0,2948

EQUITY 0,0198 0,0058 3,4267 0,0007

HHINPL 0,0508 0,0876 0,5797 0,5626

HHINPL2 -0,0732 0,4636 -0,1578 0,8747



Weighted Statistics










81


Lampiran 5: Hasil Regresi Model 2 SE



Equation: ROASENPL2



Cross-section F 1,802424 -21.281 0,0183

Cross-section Chi-square 39,174371 21 0,0094



Equation: ROASENPL2








chi2 (22) = 8.5e+07

Prob>chi2 = 0.0000




F(1, 21) = 1.558e+06

Prob > F = 0.0000


82


(lanjutan)


ROA SE NPL UKURAN OD EQUITY SENPL SENPL2

ROA 1,0000

SE 0,0263 1,0000

NPL 0,0204 -0,1394 1,0000

UKURAN 0,0156 -0,6483 0,0451 1,0000

OD 0,0411 -0,3444 0,4583 0,4162 1,0000

EQUITY 0,0626 0,2295 -0,4258 -0,2802 -0,3047 1,0000

SENPL -0,0175 0,2779 -0,9838 -0,1314 -0,4900 0,4204 1,0000

SENPL2 -0,0194 0,1260 -0,9250 0,0198 -0,2967 0,3514 0,9267 1,0000


83


(lanjutan)

Tabel Regresi FGLS Fixed Effect Model 2 SE



Date: 06/28/12 Time: 01:30

Sample: 1 16





C -0,0198 0,5753 -0,0344 0,9726

SE -0,0130 0,0488 -0,2670 0,7897

NPL 0,7673 1,6218 0,4731 0,6365

UKURAN -0,0026 0,0189 -0,1370 0,8911

OD 0,1967 0,1655 1,1885 0,2356

EQUITY 0,0901 0,1771 0,5086 0,6114

SENPL 0,1809 0,8841 0,2046 0,8381

SENPL2 0,6809 0,9751 0,6983 0,4855











FGLS Fixed Effect Model 2 SE




84


(lanjutan)





Date: 06/28/12 Time: 01:30

Sample: 1 16







C -0,0620 0,0514 -1,2067 0,2286

SE -0,0006 0,0016 -0,3446 0,7306

NPL 0,0931 0,0459 2,0279 0,0435

UKURAN 0,0003 0,0005 0,5543 0,5798

OD 0,1798 0,1610 1,1164 0,2652

EQUITY 0,0215 0,0073 2,9365 0,0036

SENPL 0,0507 0,0274 1,8524 0,0650

SENPL2 0,0293 0,0356 0,8225 0,4115



Weighted Statistics










85


Lampiran 6 : Hasil Regresi Model 3 HHI



Equation: NPLNONLAGHHI



Cross-section F 32,7804 -21283,0000 0,0000


Tabel Pengujian Hausman Test Model 3 HHI


Equation: NPLNONLAGHHI








chi2 (22) = 62163.57

Prob>chi2 = 0.0000




F(1, 21) = 230.128

Prob > F = 0.0000


86


(lanjutan)


NPLNONLAG HHI ROALAG UKURAN OD EQUITY

NPLNONLAG 1,0000

HHI -0,1342 1,0000

ROALAG -0,3804 0,0303 1,0000

UKURAN 0,0212 -0,5803 0,0449 1,0000

OD 0,4046 -0,2753 -0,0902 0,4162 1,0000

EQUITY -0,4443 0,1637 0,4864 -0,2802 -0,3047 1,0000

Tabel Hasil Regresi FGLS Fixed Effect Model 3 HHI

Dependent Variable: NPLNONLAG


Date: 06/28/12 Time: 01:32

Sample: 1 16





C 0,1564 0,1981 0,7894 0,4305

HHI 0,0263 0,0386 0,6808 0,4965

ROALAG 0,0076 0,0269 0,2827 0,7776

UKURAN -0,0062 0,0063 -0,9859 0,3250

OD 0,2863 0,0152 18,8816 0,0000

EQUITY -0,0948 0,0731 -1,2960 0,1960




Adjusted R-

squared 0,7995 S.D. dependent var 0,0525







87


(lanjutan)


FGLS Fixed Effect Model 3 HHI







Date: 06/28/12 Time: 01:33

Sample: 1 16







C -0,0307 0,0373 -0,8247 0,4102

HHI 0,0087 0,0059 1,4726 0,1420

ROALAG -0,0205 0,0233 -0,8803 0,3794

UKURAN -0,0002 0,0013 -0,1757 0,8607

OD 0,2912 0,0465 6,2604 0,0000

EQUITY -0,0044 0,0219 -0,2006 0,8412



Weighted Statistics










88


Lampiran 7 : Hasil Regresi Model 3 SE



Equation: NPLNONLAGSE



Cross-section F 33,5208 -21283,0000 0,0000




Equation: NPLNONLAGSE








chi2 (22) = 57662.80

Prob>chi2 = 0.0000




F(1, 21) = 231.791

Prob > F = 0.0000


89


(lanjutan)


NPLNONLAG SE ROALAG UKURAN OD EQUITY

NPLNONLAG 1,0000

SE -0,1279 1,0000

ROALAG -0,3804 0,0306 1,0000

UKURAN 0,0212 -0,6483 0,0449 1,0000

OD 0,4046 -0,3444 -0,0902 0,4162 1,0000

EQUITY -0,4443 0,2295 0,4864 -0,2802 -0,3047 1,0000

Tabel Hasil Regresi FGLS Fixed Effect Model 3 SE



Date: 06/28/12 Time: 01:36

Sample: 1 16





C 0,1633 0,1886 0,8654 0,3875

SE 0,0158 0,0139 1,1355 0,2571

ROALAG 0,0058 0,0269 0,2145 0,8303

UKURAN -0,0054 0,0062 -0,8653 0,3876

OD 0,2879 0,0152 18,8854 0,0000

EQUITY -0,0865 0,0733 -1,1805 0,2388











90


(lanjutan)


FGLS Fixed Effect Model 3 SE







Date: 06/28/12 Time: 01:36

Sample: 1 16







C -0,0544 0,0425 -1,2810 0,2012

SE 0,0077 0,0023 3,3846 0,0008

ROALAG -0,0214 0,0226 -0,9492 0,3433

UKURAN 0,0010 0,0014 0,7152 0,4751

OD 0,2930 0,0467 6,2799 0,0000

EQUITY 0,0048 0,0222 0,2165 0,8288



Weighted Statistics










universitas indonesia pengaruh dari konsentrasi...

Documents