IMPLIKASI BANK CAPITAL BUFFER TERHADAP KREDIT: BUKTI ...digilib.unila.ac.id/56652/3/3. SKRIPSI FULL...
66
IMPLIKASI BANK CAPITAL BUFFER TERHADAP KREDIT: BUKTI EMPIRIS INDONESIA (Skripsi) Oleh RIZKA AMALIA JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS LAMPUNG 2019
Transcript of IMPLIKASI BANK CAPITAL BUFFER TERHADAP KREDIT: BUKTI ...digilib.unila.ac.id/56652/3/3. SKRIPSI FULL...
IMPLIKASI BANK CAPITAL BUFFER TERHADAP KREDIT: BUKTI
EMPIRIS INDONESIA
(Skripsi)
Oleh
RIZKA AMALIA
JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS LAMPUNG
2019
ABSTRAK
IMPLIKASI BANK CAPITAL BUFFER TERHADAP KREDIT: BUKTI
EMPIRIS INDONESIA
Oleh
Rizka Amalia
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis Implikasi dari Bank Capital
Buffer yang diproksikan dengan kredit bank di Indonesia. Penelitian ini
menggunakan analisis regresi Data Panel untuk mengidentifikasi adanya kredit
yang berlebihan dan menggunakan model panel data triwulan dari tahun 2013 -
2017 dengan sampel 10 perbankan dalam kategori D-SIBs (Domestic
Sistematically Important Banks), untuk mengatahui pengaruh setiap variabel
terhadap kredit bank. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari analisis
regresi data panel menunjukkan bahwa variabel bebas Capital Buffer (CB)
berpengaruh negatif terhadap kredit, Riil Gross Domestic Product (Riil GDP)
berpengaruh positif terhadap kredit, dan BI Rate tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap kredit.
Kata kunci: BI Rate,Capital Buffer, Kredit, Panel Data, Riil GDP.
ABSTRACT
THE IMPLICATIONS OF BANK CAPITAL BUFFER TO CREDIT:
EMPIRICAL EVIDENCE INDONESIA
By
Rizka Amalia
The purpose of this study is to analyze the implications of the Bank Capital Buffer
proxied by bank credit in Indonesia. This study uses Data Panel regression
analysis to identify the presence of excessive credit and use quarterly data panel
models from 2013 - 2017 with a sample of 10 banks in the D-SIBs category
(Domestic Systematic Important Important Banks), to know the effect of each
variable on bank credit. The results of this study indicate that from panel data
regression analysis shows that the independent variable Capital Buffer (CB) has a
negative effect on credit, Real Gross Domestic Product (Real GDP) has a positive
effect on credit, and BI Rate does not significantly on credit.
Keywords: BI Rate, Capital Buffer, Credit, Data Panel, Real GDP.
IMPLIKASI BANK CAPITAL BUFFER TERHADAP KREDIT: BUKTI
EMPIRIS INDONESIA
Oleh
RIZKA AMALIA
SKRIPSI
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar
SARJANA EKONOMI
Pada
Jurusan Ekonomi Pembangunan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS LAMPUNG
BANDAR LAMPUNG
2019
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Bandar Lampung pada tanggal 18 Juli 1997, sebagai anak
tunggal dari pasangan Bapak Hartono dan Ibu Rosmayana.
Pendidikan yang telah ditempuh penulis yaitu Taman Kanak – Kanak (TK)
Mentari Beringin Raya Bandar Lampung diselesaikan pada tahun 2002/2003,
Sekolah Dasar (SDN) 1 Beringin Raya diselesaikan pada tahun 2008/2009.
Sekolah Menengah Pertama (SMPN) 4 Bandar Lampung diselesaikan pada tahun
2011/2012. Adapun kegiatan organisasi ekstrakurikuler yang diikuti yakni
Pramuka. Kemudian penulis melanjutkan di Sekolah Menengah Atas (SMAN) 9
Bandar Lampung dan diselesaikan pada tahun ajaran 2014/2015. Adapun kegiatan
ekstrakurikuler yang diikuti yakni Basket SMAN 9.
Penulis melanjutkan pendidikan di Perguruan Tinggi Negeri (PTN) Universitas
Lampung di jurusan Ekonomi Pembangunan, melalui jalur Seleksi Bersama
Masuk Perguruan Tinggi Negri (SBMPTN) pada tahun 2015. Adapun kegiatan
organisasi yang pernah diikuti yakni Badan Eksekutif Muda (BEM) Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung, Himpunan Mahasiswa Ekonomi
Pembangunan (HIMEPA), Economic and Business Entrepreneur Club sebagai
Kepala Divisi Litbang (Penelitian dan Pengembangan) EBEC 2016/2017,
Kemudian tahun 2017 Penulis mengikuti kegiatan KKL (Kuliah Kunjung
Lapangan) di Bursa Efek Indonesia, Bappenas, Otoritas Jasa Keuangan. kemudian
tergabung dalam kepanitiaan beberapa kegiatan Seminar Nasional diantaranya
Simposium Nasional Akuntansi (SNA) XIX tahun 2016 dan Seminar Nasional
dan Sidang Pleno Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia (ISEI) XIX, Lalu, pada tahun
2018, penulis melaksanakan KKN (Kuliah Kerja Nyata) di Desa Negeri Jemanten,
Kabupaten Lampung Timur.
Kegiatan di luar kampus yang aktif dilakukan adalah mengikuti berbagai kegiatan
Rohani Sister Fillah, kemudian sebagai surveyor BI (Bank Indonesia) tahun 2019.
PERSEMBAHAN
Puji syukur Penulis ucapkan kehadirat Allah SWT, penguasa alam semesta;
pemilik hati dan jasad ini, karena atas limpahan rahmat dan karunia-Nya skripsi
ini dapat diselesaikan. Meskipun banyak ujian dan rintangan yang mesti ditempuh
dalam prosesnya, namun Dia tak pernah bosan menjaga dan mengarahkan setiap
langkah penulis, memberi teguran ketika tersalah dan mendengarkan setiap bait
doa untuk kelancaran dan kemudahan proses ini. Shalawat dan salam senantiasa
terucap bagi Rasulullah Muhammad SAW. Juga bagi para sahabat tabi’in, tabiut
tabi’in dan orang - orang shalih pengikutnya hingga akhir zaman.
Kupersembahkan karya ini dengan segala ketulusan dan kerendahan hati, dan
sebagai apresiasi atas kasih sayang yang selama ini saya dapatkan dari: Orang Tua
yang amat sangat saya sayangi, panutan dalam hidup, guru terhebat dalam hidup,
pemberi nilai – nilai kehidupan, yakni untuk Bapak Hartono dan Ibu Rosmayana
yang selalu memberikan dukungan dan sebagai penyemangat diri untuk terus
menjadi panutan bagi mereka semua, serta keluarga besar yang selalu mensupport
dan mendoakan. Dosen – dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis terutama Jurusan
Ekonomi Pembangunan dan sahabat – sahabat yang senantiasa membantu,
memberikan motivasi, arahan, dan wejangan yang sangat membangun. Serta
Almamater tercinta Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Lampung.
MOTO
I believe that every suffering is definitely a lesson and be sure because Allah
promised me ease not only once but twice “actually after that difficulty there is
ease. indeed, after the difficulty there is ease”
(Q.S Al-Insyirah : 5-6)
“Allah does not impose upon any soul a duty but to the extent of its ability; for it
is (the benefit of) what it has earned and upon it what it has wrought”
(Q.S Al-Baqarah : 286)
“And (Allah) provides from (sources) human never could imagine. And if any one
puts trust in Allah, sufficient is (Allah) for us. For Allah will surely accomplish the
purpose: Allah has already set for everything a [decreed] extent.”
(Q.S At-Talaq : 3)
“So patiently persevere: for verily the promise of Allah is true: nor let those shake
thy firmness, who have (themselves) no certainty of faith.”
(Q.S Ar-Rum : 60)
“Perhaps you hate a thing and it is good for you; and perhaps you love a thing
and it is bad for you. And Allah Knows, while you don’t know.”
(Q.S Al-Baqarah : 216)
SANWACANA
Alahamdulillahirabil’alamin, puji syukur kehadirat Allah SWT karena berkat
limpahan rahmatnya penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul
―Implikasi dari Bank Capital Buffer Terhadap Kredit: Bukti Empiris Indonesia‖
yang merupakan salah satu syarat dalam memperoleh gelar Sarjana Ekonomi,
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung.
Berkat bimbingan, bantuan serta arahan, pada kesempatan ini penulis
mengucapkan terimakasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Satria Bangsawan, S.E., M.Si selaku Dekan Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung.
2. Bapak Dr. Nairobi, S.E., M.Si selaku Ketua Jurusan Ekonomi Pembangunan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung.
3. Ibu Emi Maimunah, S.E., M.Si selaku Sekretaris Jurusan Ekonomi
Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung.
4. Ibu Nurbetty Herlina, S., S.E., M.Si. selaku Dosen Pembimbing skripsi yang
telah meluangkan waktu untuk membimbing dengan penuh kesabaran serta,
memberikan arahan, ilmu, dan saran kepada penulis hingga skripsi ini
terselesaikan.
5. Bapak Prayudha Ananta S.E., M.Si. selaku Dosen Pembimbing akademik
yang telah meluangkan waktu memberikan arahan dan saran kepada penulis
selama proses perkuliahan
6. Ibu Irma Febriana MK, S.E., M. Si. dan Bapak Thomas Andrian S.E., M.Si
selaku dosen penguji dan pembahas yang telah memberikan arahan dan
masukan kepada penulis dengan penuh kesabaran dan ketelitian.
7. Bapak dan Ibu Dosen Program Studi Ekonomi Pembangunan: Prof. Sahala,
Pak Nairobi, Pak Yoke, Pak Toto, Pak Wayan, Pak Ambya, Pak Husaini, Pak
Imam, Pak Yudha, Pak Thomas, Pak Money, Ibu Betty, Ibu Irma, Ibu Emi,
Ibu Marselina, Ibu Zulfa, Ibu Ratih, Pak Saimul, Ibu Lies serta seluruh Bapak
Ibu dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan ilmu dan
pelajaran yang sangat bermanfaat selama menuntut ilmu di Fakultas Ekonomi
dan Bisnis Universitas Lampung.
8. Ibu Yati, Pak Sanudin, Mas Ma’ruf, Pak Rully, Kyai, serta seluruh staf dan
pegawai Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung atas seluruh
bantuan yang selama ini diberikan kepada penulis.
9. Bapak dan Ibuku tercinta, Bapak Hartono dan Ibu Rosmayana yang selalu
memberikan doa dan semangatnya kepada penulis untuk memberikan yang
terbaik, terimakasih untuk segala doa dan dukungan yang selalu dicurahkan
disepanjang jalanku.
10. Keluarga besar di Bandar Lampung, Sumatera Selatan dan Jakarta
terimakasih atas doanya.
11. Bang Agus Mujahidi, Mba Sofie Maghfira dan Mba Intan Wulandari yang
telah menjadi mentor sekaligus guru dalam proses pembuatan skripsi ini.
12. Sahabatku (Angling Darma) Shaula Rizky S, Bunga Ratu C, Yanuarista S.F,
Rynaldy Ariantama, Cynthia Dikna S, Suci Ramadhanty, Nurwafa Finanda,
Naufal Bayan, Indri Meiliyana, Gebrella Nadia, Ridho Kukuh Sumedi, Hani
Nabila F dan Anisya Bella S
13. Sahabat baikku (Unbiological Sister) Ni Made Adelia Clarita, Dinda
Puspasari dan Febby Ferinda
14. Sahabat baikku (Koppongs) Rifka Amalia, Olivia Tamara, Dhera Rizka dan
Ria Rahma Nida
15. Malaikat Penolongku dan Kembaranku selama proses perkuliahan Rizka
Malia.
16. Team Sayang Bu Umi SMAN 9 yakni Yuvi, Dennis, Jagad, Haris, Enel,
Namon, Hani, Nurah, Attin, Mute, Ween, Alip, Sakuil, Kiput, Dali, Mamat,
dll yang tidak bisa saya sebutkan satu persatu
17. Presidium EBEC 2016/2017 Kak Roslina, Bang Hadi, Bang Regis, Kak
Dana, Kak Umi, Kak Tika, Kak Sendy, Kak Ninda, Kak Mei, Surya, Indah,
Nava, Yohana, Robert, Julian terimakasih atas bimbingan dan untuk
pengalaman organisasinya.
18. Para Keluarga Besar BEM FEB 2015/2016. Jajaran Presidium dan Brigadir
Muda yang tidak bisa saya sebutkan satu persatu.
19. Keluarga Besar EP 15 dan juga Team Moneter Squad yang tidak bisa saya
sebutkan satu persatu.
20. Rekan KKN yakni Kak Anggi, Saras, Bang Robi, Dona, Fikri, Eca dan
seluruh jajaran kepanitian acara kecamatan dan kabupaten, kalian luar biasa.
21. Team Surveyor Bank Indonesia 2019 yang tidak bisa saya sebutkan satu
persatu.
22. Semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini dari awal
sampai dengan skripsi ini terselesaikan.
Akhir kata penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan,
akan tetapi penulis berharap semoga karya sederhana ini dapat berguna dan
bermanfaat bagi kita semua. Aamiin.
Bandar Lampung, 30 Januari 2019
Penulis
Rizka Amalia
NPM 1511021075
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR ISI ........................................................................................................... i
DAFTAR TABEL ................................................................................................ iii
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ iv
I. PENDAHULUAN .......................................................................................... 1
A. Latar Belakang ............................................................................................ 1
B. Rumusan Masalah ....................................................................................... 7
C. Tujuan Penelitian ......................................................................................... 7
D. Manfaat Penelitian ....................................................................................... 8
II. KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN, DAN HIPOTESIS ... 9
A. Kajian Pustaka ............................................................................................. 9
1. Tinjauan Teori ........................................................................................ 9
a. Karakter Capital Buffer ..................................................................... 9
b. Pengertian Kredit ............................................................................. 11
c. Gross Domestic Product .................................................................. 13
d. BI Rate ............................................................................................ 15
e. Hubungan Capital Buffer dengan Kredit ........................................ 17
f. Hubungan Gross Domestic Product dengan Kredit ......................... 19
g. Hubungan BI Rate dengan Kredit .................................................... 21
2. Tinjauan Empiris .................................................................................. 22
B. Kerangka Pemikiran .................................................................................. 25
C. Hipotesis .................................................................................................... 27
III. METODE PENELITIAN ............................................................................ 28
A. Ruang Lingkup Penelitian ......................................................................... 28
B. Jenis dan Sumber Data .............................................................................. 28
C. Definisi Operasional Variabel ................................................................... 29
1. Kredit .................................................................................................... 29
2. Capital Buffer ....................................................................................... 30
3. Real Gross Domestic Product .............................................................. 30
4. Suku Bunga (BI Rate) .......................................................................... 30
D. Metode Analisis Data ................................................................................ 31
E. Prosedur Analisis Data .............................................................................. 32
ii
1. Uji Regresi Data Panel ......................................................................... 32
a. Regresi data panel dengan Common Effect ...................................... 34
b. Regresi data panel dengan Fixed Effect Method .............................. 34
c. Regresi data panel dengan Random Effect. ...................................... 34
2. Penentuan Metode Estimasi.................................................................. 34
a. Uji Chow .......................................................................................... 34
b. Uji Hausman .................................................................................... 35
3. Pengujian Hipotesis .............................................................................. 36
a. Uji t-statistik (Pengujian Hipotesis Secara Parsial) ......................... 36
b. Uji F (Pengujian Hipotesis secara Bersama-sama) .......................... 37
c. Pengujian Asumsi klasik .................................................................. 38
d. Koefisien Determinasi ..................................................................... 40
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................................... 41
A. Uji Regresi Data Panel .............................................................................. 41
1. Metode Penentuan Estimasi.................................................................. 41
a. Uji Chow .......................................................................................... 41
b. Uji Hausman .................................................................................... 42
2. Pengujian Hipotesis .............................................................................. 44
a. Uji Hipotesis Secara Parsial (Uji t) .................................................. 44
b. Uji Hipotesis Secara Bersama – sama (Uji F) ................................. 45
c. Pengujian Asumsi Klasik ................................................................. 46
3. Hasil Koefisien Determinasi ................................................................. 48
B. Pembahasan Hasil Penelitian .................................................................... 49
1. Pengaruh Bank Capital Buffer terhadap Kredit Perbankan .................. 49
2. Pengaruh Real Gross Domestic Product terhadap Kredit Perbankan .. 51
3. Pengaruh BI Rate terhadap Kredit Perbankan ...................................... 52
C. Analisis Intercept Model Regresi Fixed Effect Model .............................. 53
V. KESIMPULAN DAN SARAN .................................................................... 59
A. Kesimpulan ................................................................................................ 59
B. Saran .......................................................................................................... 60
DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 62
LAMPIRAN ......................................................................................................... 66
DAFTAR TABEL
Tabel Halaman
1. Tinjauan Empiris ............................................................................................. 24
2. Variabel penelitian, Bentuk Data, Selang Waktu dan Sumber Data ............... 31
3. Hasil Uji Chow ................................................................................................ 41
4. Hasil Uji Hausman .......................................................................................... 42
5. Hasil Perhitungan Regresi Fixed Effect Model (FEM) ................................... 43
6. Hasil Uji Hipotesis Secara Parsial .................................................................. 45
7. Hasil Uji Hipotesis Secara Bersama – sama ................................................... 46
8. Hasil Deteksi Multikolinieritas ....................................................................... 47
9. Hasil Uji Heterokedastisitas ............................................................................ 47
10. Hasil Uji Heterokedastisitas Metode General Least Square (Cross
Section Weights) .............................................................................................. 48
11. Nilai Koefisien Hasil Regresi Fixed Effect Model .......................................... 53
12. Nilai Koefisien Individual Effect Pada Masing-masing perbankan yang
terdaftar dalam kelompok DSIB tahun 2013 – 2017 ...................................... 53
DAFTAR GAMBAR
Gambar Halaman
1. Capital Adequancy Ratio dan Ketentuan 8% .................................................... 4
2. Prosiklikalitas kredit ......................................................................................... 5
3. Kredit berdasarkan sektor dan penggunaannya (berdasarkan sektor
ekonomi dan berdasarkan penggunaan) ............................................................ 6
4. Kerangka Pemikiran ........................................................................................ 27
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Sejarah krisis ekonomi menjadi isu yang penting beberapa periode terakhir dan
semakin sering terjadi, baik di negara maju ataupun negara berkembang. Industri
perbankan memiliki peran penting dalam sistem perekonomian suatu negara.
Dalam menjalankan kegiatannya bank memiliki fungsi-fungsi yang dapat
memfasilitasi pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan taraf hidup masyarakat.
Salah satu fungsi bank adalah fungsi intermediasi (financial intermediatery) yaitu
sebagai perantara antara pihak- pihak yang membutuhkan dana (defisit) dengan
pihak- pihak yang mempunyai kelebihan dana (surplus) dalam bentuk simpanan
yang kemudian menyalurkannya kepada pihak yang membutuhkan dana (defisit)
dalam bentuk kredit.
Selama 15 tahun terakhir, Indonesia mengalami tiga krisis ekonomi, khususnya:
(i) krisis keuangan Asia pada kuartal tiga 1997, (ii) krisis kecil pada kuartal empat
2005; dan (iii) krisis keuangan global pada kuartal empat 2008. Krisis yang sangat
mengancam perekonomian Indonesia adalah krisis keuangan Asia yang
disebabkan oleh depresiasi rupiah yang sangat cepat terhadap dolar Amerika
Serikat. Krisis ini menyebabkan krisis keuangan dan ekonomi di Indonesia, yang
ditandai dengan banyaknya perusahaan yang mengalami kebangkrutan dan
kegagalan untuk membayar utang dalam negeri (perbankan) dan pada kreditor
2
asing. Seiring dengan kondisi perbankan dan kredit macet yang tinggi, pada
akhirnya menyebabkan bank di Indonesia digabungkan (merger) atau bahkan
ditutup. Sebelum krisis keuangan Asia, jumlahnya adalah sebanyak 230 bank, dan
kemudian jumlahnya menurun menjadi 130 bank. Konsekuensinya yaitu
pertumbuhan PDB riil menurun sebesar -13,20%, dan tingkat inflasi yang
mencapai 77,63% pada kuartal empat di tahun 1998. Krisis ekonomi pada tahun
2005, berdampak pada sektor perbankan dan mengakibatkan tingginya kredit yang
bermasalah. Hal ini terbukti pada kuartal dua tahun 2006 yang ditandai dengan
peningkatan NPL menjadi 8,27%, akan tetapi pada kuartal tiga di tahun 2006,
sistem perbankan sebagian besar tetap sehat karena bank sepakat untuk
menyetujui kredit baru. (Adamanti. 2015)
Pada krisis keuangan global di tahun 2008 yang disebabkan oleh perlambatan dari
ekonomi dunia selama tahun 2008 berdampak pada kegiatan perdagangan
internasional. Banyak negara mengalami penurunan pertumbuhan PDB riil,
termasuk Indonesia. Namun, Indonesia masih dapat mencatat pertumbuhan PDB
riil yang positif sekitar 4,63% pada tahun 2009. Hal ini disebabkan karena bagian
terbesar dari PDB Indonesia adalah konsumsi domestik yaitu sebesar 50%.
Pertumbuhan kredit Indonesia mengalami penurunan menjadi 9,6%. Pada kuartal
empat di tahun 2009 yang disebabkan oleh sentimen pasar yang negatif, serta
dilanjutkan dengan krisis ekonomi Eropa pada tahun 2010 yang menunjukkan
bahwa untuk mengatasi krisis ekonomi ataupun ancaman krisis ekonomi sehingga
diperlukannya koordinasi kebijakan yang lebih luas baik dalam skala beragam
kebijakannya (macroprudential) ataupun kebijakan antar negara (Adamanti.
2015)
3
Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) tentang pengawasan perbankan
menerbitkan kebijakan Basel III pada bulan desember 2010 tentang kerangka
peraturan global untuk bank yang lebih tangguh dan sistem perbankan yang
menyajikan rincian standar peraturan global tentang kecukupan dan likuiditas
modal bank, termasuk capital buffer. Kebijakan Basel III merupakan
pengembangan dari Basel II bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan
kesehatan sistem keuangan yang berfokus pada perhitungan modal yang berbasis
pada risiko, supervisory review process, dan market discipline. Tujuan utamanya
dari Basel III adalah menggunakan penyangga modal yaitu untuk mencapai tujuan
makroprudensial yang lebih luas dan untuk melindungi sektor perbankan dari
periode kredit agregat berlebih yang sering dikaitkan dengan penumpukan risiko
pada seluruh sistem. Karena, pada sifat kontrasiklus dari capital buffer dapat
membantu pada fase build-up dari siklus kredit saat keadaan menurun, yaitu
dengan membantu mengurangi risiko bahwa pasokan kredit akan dibatasi oleh
persyaratan peraturan modal yang dapat merusak kinerja dari ekonomi riil dan
mengakibatkan kerugian kredit tambahan dalam sistem perbankan. Kredit yang
berlebih dapat menyebabkan perilaku prosiklikalitas antara kredit dan
pertumbuhan ekonomi dimana kredit cenderung meningkat seiring dengan
ekspansi ekonomi dan sebaliknya, diharapkan dapat mengurangi pertumbuhan
kredit pada periode - periode terjadinya ekspansi ekonomi melalui transmisi biaya
kredit yang meningkat sehingga bank perlu meningkatkan cadangan modalnya.
Menurut Otoritas Jasa Keuangan (OJK) memperkirakan seluruh bank besar
termasuk bank yang akan masuk dalam kelompok domestic sistemically important
banks (DSIB) yang terkena ketentuan tambahan permodalan paling besar karena
4
dinilai masih memiliki modal yang cukup dan belum membutuhkan tambahan
modal untuk tahun depan.
Sumber : Otoritas Jasa Keuangan (diolah)
Gambar 1. Capital Adequancy Ratio dan Ketentuan 8%
Berdasarkan data CAR yang merupakan komponen dari capital buffer masing
masing perbankan yang termasuk dalam kelompok Domestic Sistematically
Important Bank (DSIB) bersifat fluktuatif tetapi masih masuk batas normal karena
berada di atas persyaratan modal yang diberlakukan bank sentral, rata-rata indeks
Capital buffer mencapai tingkat tertinggi pada tahun 2017 dan secara umum,
capital buffer perbankan dalam kelompok Domestic Sistematically Important
Bank (DSIB) di Indonesia mengalami peningkatan selama periode 2013-2017.
Jika Capital Adequacy Ratio (CAR) kurang dari ketentuan tersebut maka
perbankan akan dikenakan sanksi administratif oleh bank Indoensia, Bank dengan
capital buffer yang rendah mencoba untuk membangun kembali buffer dengan
0
5
10
15
20
25
30
Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4
2013 2014 2015 2016 2017
BRI
BNI
MANDIRI
BCA
CIMB NIAGA
BTN
PANIN
OCBC NISP
PERMATA
HSBC INDONESIA
KETENTUAN
5
menaikkan modal sekaligus menurunkan risikonya. Sebaliknya, bank dengan
buffer yang besar akan menjaga capital buffer mereka dengan meningkatkan
risiko ketika modal meningkat. Penerapan ketentuan pembentukan modal untuk
mengantisipasi penggunaan kredit yang mungkin dilakukan oleh perbankan,
tambahan modal ini digunakan sebagai penyangga guna menyerap kerugian saat
perekonomian negara dalam periode memburuk.
Sumber : Statistik Perbankan Indonesia 2015, Bank Indonesia (diolah)
Gambar 2. Prosiklikalitas kredit
Produk Domestik Bruto dan kredit di Indonesia menunjukkan memiliki pola
pergerakan searah atau prosiklikalitas, oleh karena itu Bank Capital Buffer perlu
diimplementasikan di Indonesia karena adanya perilaku prosiklikalitas yang tinggi
antara kredit dan pertumbuhan ekonomi (Utari et al., 2012). Kemudian menurut
Deriantino (2011) membuktikan bahwa terdapat perilaku prosiklikalitas yang
tinggi dalam pembentukan modal untuk pertumbuhan ekonomi di beberapa negara
ASEAN, termasuk Indonesia. Implementasi Bank Capital Buffer dapat
memperkuat integrasi ekonomi di kawasan ASEAN sehingga dapat menjadi
0
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
30000000
35000000
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4
2013 2014 2015 2016 2017
CREDIT RIIL GDP
6
pertimbangan bagi semua bank di kawasan ASEAN yang masih berperilaku
prosiklikalitas pada kredit terutama untuk bank-bank yang akan memitigasi risiko
sistemik dan melindungi sektor perbankan dari kredit yang berlebihan untuk
meningkatkan stabilitas ekonomi.
Menurut Utari, et al. (2012) menemukan bahwa kredit di Indonesia memiliki
korelasi yang positif dengan pertumbuhan ekonomi. Bank Indonesia sebagai
regulator dari makroprudensial di Indonesia, berharap bahwa pelaksanaan Capital
Buffer dapat membantu meredam kredit berlebih dan mencegah penumpukan
risiko sistemik.
Sumber : Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (diolah)
Gambar 3. Kredit berdasarkan sektor dan penggunaannya (berdasarkan sektor
ekonomi dan berdasarkan penggunaan)
Berdasarkan penggunaannya, kredit dikategorikan sebagai kredit investasi, kredit
modal dan kredit konsumsi. Sebagian besar didominasi dengan kredit konsumsi
yaitu sebesar 15.97%, yang diikuti oleh kredit modal yaitu sebesar 11.70% dan
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
12.00
14.00
16.00
18.00
2013 2014 2015 2016 2017
Pinjaman Modal Kerja YangDiberikan
Pinjaman Investasi YangDiberikan
Pinjaman Konsumsi YangDiberikan
7
kredit investasi yaitu sebesar 11.49%. Beberapa peneliti telah menganalisis
dampak kredit perbankan terhadap pertumbuhan ekonomi, dimana kredit
dikelompokkan menjadi kredit perusahaan (enterprises credit) dan kredit rumah
tangga (household credit). Beck et al. (2012) menunjukkan bahwa hanya kredit
modal kerja yang berdampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi di berbagai
negara. Sassi dan Gasmi (2014) juga menunjukkan hasil yang sama untuk sampel
yang terdiri dari 27 negara di Eropa. Beberapa penelitian terbaru justru
menunjukkan bahwa kredit perbankan dapat berdampak negatif terhadap
pertumbuhan ekonomi. Arcand et al. (2012) dan Samargandi et al. (2015)
menunjukkan pada tingkatan tertentu, kredit perbankan dapat mendorong
pertumbuhan ekonomi.
B. Rumusan Masalah
Rumusan masalah dari penelitian ini adalah:
1. Bagaimana pengaruh dari Bank Capital Buffer terhadap kredit di Indonesia?
2. Bagaimana pengaruh dari Real GDP terhadap kredit di Indonesia?
3. Bagaimana pengaruh dari BI Rate terhadap kredit di Indonesia?
4. Bagaimana pengaruh dari Bank Capital Buffer, Real GDP dan BI Rate
terhadap kredit di Indonesia?
C. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian ini adalah:
1. Untuk menganalisis pengaruh dari Bank Capital Buffer terhadap kredit di
Indonesia
2. Untuk menganalisis pengaruh dari Real GDP terhadap kredit di Indonesia
8
3. Untuk menganalisis pengaruh dari BI Rate terhadap kredit di Indonesia
4. Untuk menganalisis pengaruh dari Bank Capital Buffer, Real GDP dan BI
Rate terhadap kredit di Indonesia
D. Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan penulis dari penelitian ini adalah:
1. Bagi penulis penelitian ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana
Ekonomi dan untuk menerapkan pengetahuan yang telah didapat selama proses
perkuliahan.
2. Bagi dunia ilmu pengetahuan dengan adanya penelitian ini diharapkan menjadi
bahan informasi mengenai implikasi dari Bank Capital Buffer di Indonesia
3. Bagi Instansi terkait pembuat kebijakan dengan adanya penelitian ini
diharapkan dapat menjadi bahan informasi dan bahan masukan bagi
Pemerintah dan Bank Sentral dalam menetapkan kebijakan makropridensial,
khususnya untuk mengetahui implikasi dari Capital Buffer di Indonesia.
II. KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN, DAN HIPOTESIS
A. Kajian Pustaka
1. Tinjauan Teori
a. Karakter Capital Buffer
Capital Buffer adalah tambahan modal yang berfungsi sebagai penyangga (buffer)
untuk mengantisipasi kerugian apabila terjadi kredit dan pembiayaan perbankan
yang berlebihan sehingga berpotensi mengganggu stabilitas sistem keuangan yang
ditujukan untuk melindungi bank dari perilaku mengambil risiko yang berlebihan.
Perilaku tersebut tercermin dari penyaluran kredit yang berlebihan pada saat
ekonomi ekspansi sehingga berpotensi menimbulkan peningkatan risiko sistemik.
Tambahan modal yang wajib dibentuk perbankan pada periode ekspansi akan
dapat digunakan ketika perbankan menghadapi tekanan saat ekonomi sedang
kontraksi sehingga keberlanjutan fungsi intermediasi bank dapat terjaga.
Capital buffer didefinisikan sebagai selisih antara rasio kecukupan modal (CAR)
yang dimiliki perbankan dengan persyaratan minimum modal perbankan yang
diberlakukan regulator (Anggitasari, 2013). Alasan lain bank harus memiliki
capital buffer adalah pasar memaksa bank untuk memiliki capital buffer, bahkan
ketika modal relatif mahal sebagaimana modal berfungsi untuk memonitor dan
tanpa penjamin simpanan yang memungkinkan bank membuat jaminan simpanan
(Berger et. al., 1995).
10
Hubungan jangka panjang antara capital buffer dan kredit serupa dengan yang
diprediksi dalam teori charter value, dan dapat bersifat positif atau negatif. Di sisi
lain, hubungan jangka pendek antara capital buffer dan kredit, akan tergantung
pada tingkat kapitalisasi perbankan. Bagi bank yang memiliki tingkat modal
mendekati yang mereka inginkan (bank dengan kapitalisasi tinggi), memiliki
hubungan yang positif. Namun, bagi bank yang memiliki jumlah modal mendekati
peraturan tingkat modal yang disyaratkan, maka hubungan negatif. Peningkatan
peraturan persyaratan modal, dalam jangka pendek, akan mengurangi capital
buffer dan memiliki dampak yang sama dengan mereduksi langsung pada capital
buffer. Menurut Penelitian Heid et al. (2004) koordinasi dari modal dan
penyesuaian risiko tergantung pada jumlah modal bank yang dipegang melebihi
peraturan tersebut. Bank dengan capital buffers yang rendah mencoba untuk
membangun kembali buffer dengan menaikkan modal sekaligus menurunkan
risikonya. Sebaliknya, bank dengan buffer yang besar akan menjaga
capital buffer mereka dengan meningkatkan risiko ketika modal meningkat.
Penerapan ketentuan pembentukan tambahan modal untuk mengantisipasi
kerugian dari kredit atau pembiayaan yang berlebihan (Capital Buffer) tersebut
wajib dipenuhi oleh perbankan seiring dengan pembentukan capital buffer lainnya
sebagaimana diatur dalam ketentuan mengenai kewajiban penyediaan modal
minimum (KPMM), yaitu tambahan modal untuk mengantisipasi kerugian pada
periode krisis (Capital Conservation Buffer) dan tambahan modal khusus untuk
bank-bank yang ditetapkan dapat berdampak sistemik atau Domestic Systemically
Important Bank/ D-SIB (Capital Surcharge) yang ditujukan untuk meningkatkan
kemampuan bank menyerap kerugian. Tambahan modal ini berfungsi sebagai
11
penyangga (buffer) guna menyerap kerugian saat perekonomian akan memasuki
periode memburuk (burst period). Tambahan modal yang wajib dibentuk bank
pada periode ekspansi dapat digunakan ketika bank menghadapi tekanan saat
ekonomi sedang kontraksi sehingga keberlanjutan fungsi intermediasi bank
diharapkan tetap dapat terjaga.
Menurut penelitian terdahulu, diprediksi bahwa bank dengan capital bufer lebih
rendah akan mencoba meningkatkan modal mereka sesuai dengan tingkat
targetnya, sedangkan bank dengan penyangga modal yang lebih tinggi akan
mempertahankan modal pada target mereka (Jokipii & Milne, 2011). Menurut
Nier dan Baumann (2006) berpendapat bahwa menjaga capital buffer bank untuk
mengurangi resiko insolvency. Hal tersebut dapat dicapai dengan meningkatkan
tingkat modal dari batas ketentuan modal minimum. Selain itu, bank menjaga
capital buffer sebagai tanda kepada pasar agar dapat bersaing dalam hal
mendapatkan pendanaan yang lebih efisien. Jokipii dan Milne (2006) menyatakan
bahwa capital buffer juga dapat menjadi antisipasi terhadap segala guncangan
yang tidak dapat di prediksi, khususnya ketika terdapat tekanan pada sistem
keuangan.
b. Pengertian Kredit
Kredit adalah pinjaman dengan jangka waktu tertentu menggunakan pemberian
bunga yang diberikan kreditur untuk debitur. Kredit yang diberikan perbankan
dapat digolongkan dari berbagai jenis. UU No. 10 tahun 1998 menyebutkan
bahwa kredit adalah "penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan
dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara
12
bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi
utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga". Jika seseorang
menggunakan jasa kredit, maka ia akan dikenakan bunga tagihan. Menurut
Hasibuan (2001), ―kredit adalah semua jenis pinjaman yang harus dibayar kembali
bersama bunganya oleh peminjam sesuai dengan perjanjian yang telah
disepakati‖. Sastradipoera (2004) menyebutkan, ―kredit adalah penyediaan uang
atau tagihan (yang disamakan dengan uang) berdasarkan kesepakatan pinjam
meminjam antara bank dan pihak lain yang dalam hal ini peminjam berkewajiban
melunasi kewajibannya setelah jangka waktu tertentu dengan sejumlah bunga
yang ditetapkan lebih dahulu‖.
Kredit yang diberikan perbankan dapat digolongkan dari berbagai jenis. Menurut
Kasmir (1998) dalam Setiawan (2007) dilihat dari segi tujuan penggunaan kredit
dibedakan menjadi Kredit Produktif, Kredit Perdagangan dan Kredit Konsumtif.
Kredit konsumtif merupakan kredit yang dikonsumsi secara pribadi sehingga
dalam kredit ini tidak ada pertambahan barang dan jasa dihasilkan. Menurut
Direktorat Penelitian dan Pengaturan Perbankan (2001:II.8A.1) mengartikan
kredit sebagai: Penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu
berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan
pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam (debitur) untuk melunasi hutangnya
setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil
keuntungan.
13
c. Gross Domestic Product
Menurut McEachern Gross Domestic Product atau Produk Domestik Bruto
(2000) bahwa: ―Produk domestik bruto / GDP artinya mengukur nilai pasar dari
barang dan jasa akhir yang diproduksi oleh sumber daya yang berada dalam suatu
negara selama jangka waktu tertentu, biasanya satu tahun. GDP juga dapat
digunakan untuk mempelajari perekonomian dari waktu ke waktu atau untuk
membandingkan beberapa perekonomian pada suatu saat.‖
Produk domestik bruto (Gross Domestic Product) merupakan jumlah produk
berupa barang dan jasa yang dihasilkan oleh unit-unit produksi di dalam batas
wilayah suatu negara (domestik) selama satu tahun. Dalam perhitungan GDP ini,
termasuk juga hasil produksi barang dan jasa yang dihasilkan oleh
perusahaan/orang asing yang beroperasi di wilayah negara yang bersangkutan.
Menurut Samuelson (2003), PDB adalah jumlah output total yang dihasilkan
dalam batas wilayah suatu negara dalam satu tahun. PDB mengukur nilai barang
dan jasa yang diproduksi di wilayah suatu Negara tanpa membedakan
kewarganegaraan pada suatu periode waktu tertentu. Dengan demikian warga
negara yang bekerja di negara lain, pendapatannya tidak dimasukkan kedalam
PDB. Sebagai gambaran, PDB Indonesia baik oleh warga negara Indonesia (WNI)
maupun warga Negara asing (WNA) yang ada di Indonesia tetapi tidak
diikutsertakan produk WNI di luar negeri (Herlambang, 2001).
Pengertian Produk Domestik Bruto menurut Sukirno (2004), yaitu: ―Pendapatan
Nasional menggambarkan tingkat produksi negara yang dicapai dalam satu tahun
tertentu dan perubahannya dari tahun ke tahun. Maka ia mempunyai peranan
14
penting dalam menggambarkan (i) tingkat kegiatan ekonomi yang dicapai, dan (ii)
perubahan pertumbuhannya dari tahun ke tahun. Produk nasional atau pendapatan
nasional adalah istilah yang menerapkan tentang nilai barang-barang dan jasa-jasa
yang diproduksikan sesuatu negara dalam suatu tahun tertentu.‖
Wijaya (1997), menyatakan bahwa PDB adalah nilai uang berdasarkan harga
pasar dari semua barang-barang dan jasa-jasa yang diproduksi oleh suatu
perekonomian dalam suatu periode waktu tertentu biasanya satu tahun. Secara
umum PDB dapat diartikan sebagai nilai akhir barang- barang dan jasa yang
diproduksi di dalam suatu negara selama periode tertentu (biasanya satu tahun).
Ada dua tipe GDP, yaitu :
1) GDP dengan harga berlaku atau GDP nominal, yaitu nilai barang dan jasa
yang dihasilkan suatu negara dalam suatu tahun dinilai menurut harga yang
berlaku pada tahun tersebut.
2) GDP dengan harga tetap atau GDP riil, yaitu nilai barang dan jasa yang
dihasilkan suatu negara dalam suatu tahun dinilai menurut harga yang berlaku
pada suatu tahun tertentu yang seterusnya digunakan untuk menilai barang dan
jasa yang dihasilkan pada tahun-tahun lain Angka- angka GDP merupakan
hasil perkalian jumlah produksi (Q) dan harga (P), kalau harga-harga naik dari
tahun ke tahun karena inflasi, maka besarnya GDP akan naik pula, tetapi
belum tentu kenaikan tersebut menunjukkan jumlah produksi (GDP riil).
Kenaikan GDP hanya disebabkan oleh kenaikan harga saja, sedangkan volume
produksi tetap atau merosot. Berdasarkan dari pengertian yang sudah dijelaskan
sebelumnya dapa disimpulkan bahwa Produk Domestik Bruto (PDB) adalah
15
pendapatan total dan pengeluaran total nasional atas output barang dan jasa dalam
periode tertentu. PDB ini dapat mencerminkan kinerja ekonomi, sehingga semakin
tinggi PDB sebuah negara dapat dikatakan semakin bagus pula kinerja ekonomi di
negara tersebut. Karena begitu pentingnya peran PDB di dalam suatu
perekonomian, maka perlu kiranya untuk menganalisa faktorfaktor apa saja yang
dapat mempengaruhi Produk Domestik Bruto. Faktor baik langsung maupun tidak
langsung yang mempengaruhi PDB menurut teori Keynes, PDB terbentuk dari
empat faktor yang secara positif mempengaruhinya, keempat faktor tersebut
adalah konsumsi (C), investasi (I), pengeluaran pemerintah (G) dan ekspor neto
(NX).
PDB = C + G + I + ( X - M )
Atau produk domestik bruto = pengeluaran rumah tangga + pengeluaran
pemerintah + investasi + ( ekspor - impor ).
d. BI Rate
BI Rate merupakan suku bunga acuan Bank Indonesia dan merupakan sinyal
(stance) dari kebijakan moneter Bank Indonesia. BI Rate adalah suku bunga
instrumen Bank Indonesia yang ditetapkan pada Rapat Dewan Gubernur yaitu
berlaku selama triwulan berjalan (satu triwulan), kecuali ditetapkan berbeda oleh
RDG bulanan dalam triwulan yang sama. (Bank Indonesia dalam Inflation
Targeting Framework). BI Rate berfungsi sebagai sinyal dari kebijakan moneter
Bank Indonesia, dengan demikian dapat diambil kesimpulan bahwa respon
kebijakan moneter dinyatakan dalam kenaikan, penurunan, atau tidak berubahnya
BI Rate tersebut. BI Rate adalah suku bunga dengan tenor satu bulan yang
diumumkan oleh Bank Indonesia secara periodik untuk jangka waktu tertentu
16
yang berfungsi sebagai sinyal (stance) kebijakan moneter‖. Siamat Dahlan
(2005). Operasi Moneter dengan BI Rate dilakukan melalui lelang mingguan
dengan mekanisme variabel rate tender dan multiple price allotments, Dahlan
Siamat (2005)
Bi Rate digunakan sebagai acuan dalam operasi moneter untuk mengarahkan agar
rata-rata tertimbang suku bunga SBI-1 bulan hasil lelang OPT (Operasi Pasar
Terbuka) berada disekitar BI Rate. Selanjutnya suku bunga SBI-1 bulan tersebut
diharapkan akan mempengaruhi suku bunga pasar uang antar Bank (PUAB), suku
bunga deposito dan kredit serta suku bunga jangka waktu yang lebih panjang.
Proses Penetapan respon kebijakan moneter dalam hal ini BI Rate:
1) Penetapan respon kebijakan moneter dilakukan dalam RDG triwulanan.
2) Respon kebijakan moneter diharapkan untuk periode satu triwulan kedepan.
3) Penetapan respon kebijakan moneter dilakukan dengan memperhatikan efek
tunda kebijakan moneter dalam mempengaruhi inflasi.
4) Dalam kondisi yang luar biasa, penetapan respon kebijakan moneter dapat
dilakukan dalam RDG bulanan. (Bank Indonesia dalam Inflation Targeting
Framework)
Selain itu yang menjadi pertimbangan dalam penetapan respon kebijakan tersebut
adalah :
1) BI Rate merupakan respon bank sentral terhadap tekanan inflasi ke depan agar
dapat tetap berada pada sasaran yang telah dirtetapkan. Perubahan BI Rate
dilakukan terutama jika deviasi proyeksi inflasi terhadap targetnya dipandang
telah bersifat permanen dan konsisten dengan informasi dan indikator lainnya.
17
2) BI Rate ditetapkan oleh Dewan Gubernur secrara diskresi dengan
mempertimbangkan :
a) Rekomendasi BI Rate yang dihasilkan oleh fungsi reaksi kebijakan dalam
model ekonomi untuk pencapaian sasaran inflasi.
b) Berbagai informasi lainnya seperti leading indocators, expert opinion,
asesmen faktor resiko dan ketidakpastian serta hasil-hasil riset ekonomi
dan kebijakan moneter. (Bank Indonesia dalam Inflation Targeting
Framework)
e. Hubungan Capital Buffer dengan Kredit
Capital Buffer merupakan tambahan modal untuk melindungi sektor perbankan
terhadap kerugian yang dapat disebabkan oleh risiko sistemik siklikal. Kebutuhan
Capital Buffer mengharuskan bank untuk menambah modal pada saat kredit
berkembang pesat sehingga buffer dapat berkurang ketika siklus keuangan
berubah. Bank dapat menggunakan capital buffer tambahan yang telah mereka
bangun selama fase pertumbuhan siklus keuangan untuk menutupi kerugian yang
mungkin timbul selama periode stres dan untuk terus memasok kredit ke ekonomi
riil yang ditujukan untuk melindungi bank dari perilaku mengambil risiko yang
berlebihan. Perilaku tersebut tercermin dari penyaluran kredit yang berlebihan
pada saat ekonomi ekspansi sehingga berpotensi menimbulkan peningkatan risiko
sistemik. Tambahan modal yang wajib dibentuk perbankan pada periode ekspansi
akan dapat digunakan ketika perbankan menghadapi tekanan saat ekonomi sedang
kontraksi sehingga keberlanjutan. Hal tersebut dimaksudkan untuk meningkatkan
ketahanan permodalan perbankan dalam menyerap potensi risiko kerugian
manakala terjadi krisis keuangan dan ekonomi serta mencegah menjalarnya krisis
18
sektor keuangan ke sektor ekonomi. Kerugian yang terjadi di sektor perbankan
bisa sangat besar bila penurunan didahului oleh masa kredit berlebih. kerugian ini
dapat mengganggu kestabilan sektor perbankan dan memicu gangguan sistemik,
dimana masalah dalam sistem keuangan dapat berkontribusi pada penurunan
dalam ekonomi riil yang kemudian kembali ke sektor perbankan. Jika dalam hal
ini kondisi bank harus meningkatkan modal, bank akan bereaksi dengan
meningkatkan kredit Persyaratan. Pada akhirnya penyaluran kredit akan menurun
karena kenaikan biaya bagi pelanggan. Untuk bank dengan modal yang kuat dan
akses yang lebih luas dari dana, kondisi seperti itu tidak akan menjadi masalah
(Gambacorta dan Mistrulli, 2003).
Bank yang tidak memiliki buffer modal tinggi dan tidak memiliki akses luas
terhadap sumber permodalan lainnya akan melakukan penyesuaian pada jumlah
kredit yang disalurkan. Sebaliknya, bank yang mempunyai buffer modal lebih atau
memiliki akses lebih luas terhadap sumber modal dapat menyesuaikan besaran
modal yang harus dipenuhi tanpa mempengaruhi portofolio kreditnya. Kondisi
kedua adalah jika pasar untuk ekuitas bank tidak sempurna karena bank tidak
dapat dengan mudah mengeluarkan ekuitas baru, terutama pada periode krisis
karena adanya tax disadvantage serta masalah adverse selection dan agency cost
(Gambacorta & Mistrulli, 2003)
Sektor perbankan membangun pertahanan tambahan modal pada periode dimana
risiko stres wide-system tumbuh nyata. Rezim capital buffer terdiri dari unsur-
unsur berikut:
19
a. Otoritas nasional akan memantau kredit dan indikator lain yang mungkin akan
membangun dari seluruh sistem risiko dan membuat penilaian apakah kredit
yang berlebihan dan mengarah ke membangun seluruh sistem risiko.
Berdasarkan penilaian ini mereka akan menempatkan persyaratan capital
buffer ketika situasi menjamin. Persyaratan ini akan dilepaskan ketika seluruh
sistem risiko menghilang.
b. Bank Internasional yang aktif akan melihat lokasi geografis dari eksposur
kredit sektor swasta mereka dan menghitung dengan spesifik persyaratan
capital buffer sebagai rata-rata tertimbang dari persyaratan yang diterapkan
dalam yurisdiksi yang memiliki eksposur kredit.
c. Persyaratan capital buffer bank akan mengikuti memperpanjang ukuran buffer
dari konservasi modal. Bank akan dikenakan pembatasan distribusi jika
mereka tidak memenuhi persyaratan.
f. Hubungan Gross Domestic Product dengan Kredit
Gubernur Bank Indonesia (BI) mengatakan pertumbuhan kredit pada tahun 2017
mencapai 11 persen. Menurut Gubernur BI, perkiraan itu akan tercapai jika
pertumbuhan ekonomi 5,1 persen. Jika asumsi pertumbuhan 5,2 persen, kredit
bisa di atas 12 persen. Jadi, kredit sangat ditentukan oleh pertumbuhan ekonomi
atau produk domestic bruto
Kashyap dan Stein (2004) dan Repullo dan Suarez (2009) berpendapat bahwa saat
buruk adalah periode ketika bank mengalami kerugian tinggi dan sektor
perbankan merupakan sumber kendala kredit, yang pada mereka set-up bertepatan
dengan penurunan PDB. Hal ini menunjukkan bahwa saat buruk dapat
20
diidentifikasi dengan campuran dua faktor: beberapa ukuran kerugian bruto
agregat bank dan sejauh mana bank merupakan sumber pengetatan kredit. Transisi
dari buruk menjadi baik kali dapat diidentifikasi dengan cara yang sama, tapi
waktu yang tepat adalah kurang kritis. Hal ini karena asimetri dalam siklus
keuangan. Munculnya strain keuangan cenderung sangat mendadak dan, biasanya,
datang sebagai kejutan. Oleh karena itu penting bahwa buffer dilepaskan cukup
cepat dan dalam jumlah yang cukup
Besarnya kredit menentukan investasi atau pembentukan modal domestik bruto.
Sedangkan investasi merupakan komponen dari PDB. Identitas pendapatan
nasional adalah sebagai berikut:
Y = C + I + G + (X - M)
Y adalah pendapatan nasional atau PDB; Cp adalah konsumsi rumah tangga; G
adalah belanja pemerintah; I investasi atau pembentukan modal tetap bruto; X
ekspor barang dan jasa; dan M impor barang dan jasa. Dari situ tampak Y
dipengaruhi oleh I atau pertumbuhan ekonomi dipengaruhi pertumbuhan investasi,
yang mana pertumbuhan investasi ditentukan oleh kredit. Kredit perbankan tidak
terlalu penting jika investasi didominasi oleh investasi pemerintah dan investasi
asing langsung. Namun, selama ini yang terpenting selalu kredit perbankan.
Selama tahun 2016, kredit melemah, tidak pernah menembus dua digit. Data
terbaru menunjukkan kredit pada Juni 2016 hanya 8,9 persen. BI memperkirakan
kredit selama tahun 2016 beradadi kisaran 7 persen sampai 9 persen. Mungkin
karena itu BI baru-baru ini mengoreksi perkiraan pertumbuhan tahun 2016 dari
5,0 persen sampai 5,4 persen menjadi 4,9 persen sampai 5,3 persen. Pola
21
hubungan ini lebih cocok ketimbang pernyataan Gubernur BI di atas. Pola
hubungan kredit dipengaruhi pertumbuhan ekonomi mencerminkan sikap pasif
BI. Kalau BI hendak proaktif, maka BI melakukan berbagai upaya untuk
mendorong kredit. Katakanlah kredit dipacu menjadi 15 persen. Pendorongnya
antara lain hasil dari program amnesti pajak. Dari itu semua keluarlah prediksi
pertumbuhan ekonomi yang lebih tinggi. Kalau target pertumbuhan ekonominya
relatif rendah, berarti BI sendiri ragu dengan kemungkinan kredit tumbuh lebih
tinggi.
g. Hubungan BI Rate dengan Kredit
Suku bunga acuan bank Indonesia atau dengan kata lain BI Rate yang menjadi
signal bagi perbankan untuk menetapkan tingkat suku bunganya seperti tabungan,
deposito dan kredit. Perubahan BI Rate akan mempengaruhi suku bunga deposito
dan suku bunga kredit perbankan. Apabila perekonomian sedang mengalami
kelesuan maka Bank Indonesia dapat menggunakan kebijakan moneter yang
ekspansif melalui penurunan suku bunga untuk mendorong aktivitas ekonomi.
Penurunan suku bunga BI Rate akan menurunkan suku bunga kredit sehingga
akan menyebabkan permintaan terhadap kredit dari perusahaan dan rumah tangga
akan meningkat. Penurunan suku bunga kredit juga akan menurunkan biaya modal
perusahaan untuk melakukan investasi. Hal seperti ini akan meningkatkan
aktivitas konsumsi dan investasi sehingga aktivitas perekonomian semakin
membaik. Sebaliknya, apabila tekanan inflasi mengalami kenaikan, maka Bank
Indonesia merespon dengan menaikkan suku bunga Bi Rate untuk mengerem
aktifitas perekonomian yang terlalu cepat sehingga mengurangi tekanan inflasi
(Bank Indonesia, 2013).
22
2. Tinjauan Empiris
Tinjauan merupakan hasil dari penelitian terdahulu dijelaskan secara sistematis
tentang hasil- hasil penelitian yang mengemukakan beberapa konsep yang relevan
dan hasil penggunaan variabel. Beberapa studi empiris maupun deskriptif yang
menjadi acuan penulisan skripsi ini antara lain adalah penelitian terdahulu yang
dilakukan oleh Tabak B.M. et al. (2011) yang menggunakan variabel-variabel
antara lain ROE, NLP, SIZE, Bank Capital Buffer, SELIC, GAP dengan
menggunakan alat analisis FGLS (Feasible Generalized Least Square). Hasil
penelitian menyimpulkan Bank Capital Buffer dan GAP berpengaruh negatif pada
pinjaman. SELIC berpengaruh positif pada pinjaman. ROE, NPL dan SIZE
berpengaruh positif pada Capital Buffer.
Penelitian terdahulu selanjutnya yaitu di lakukan oleh Pramono, et al. (2015) yang
menggunakan variabel-variabel antara lain Kredit Perbankan, Total Aset, CAR,
ROA, PDB, BI Rate dengan menggunakan alat analisis Generalized Methods of
Moments (GMM) yang menyimpulkan bahwa Kebijakan Countercyclical Capital
Buffer berpengaruh negatif dan dapat menekan kredit, BI Rate dan CAR terbukti
berpengaruh negatif pada kredit. total asset, ROA dan PDB terbukti berpengaruh
positif terhadap kredit, dan terbukti adanya sifat prosiklikalitas antara PDB dan
Kredit.
Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Kemar Whyte (2013) yang
menggunakan variabel-variabel antara lain Capital Buffer, Output gap, ROE, Size,
Prov, Loan, RR, Liq dengan menggunakan alat analisis Generalized Methods of
Moments (GMM), Vector Autoregressive (VAR) & Granger Causality Analysis.
23
Hasil penelitian menyimpulkan ROE dan Size terbukti berpengaruh negatif dan
Prov terbukti berpengaruh positif terhadap Capital Buffer. Size, RR dan Capital
Buffer terbukti berpengaruh negatif terhadap kredit. Output gap, Liq terbukti
berpengaruh positif terhadap Kredit.
Penelitian terdahulu lainnya dilakukan oleh Drehmann, et al. (2011) yang
menggunakan variabel variabel antara lain permintaan kredit, PDB, SIZE, Suku
Bunga, LIQ, RISK, SEC, Capital Rasio, Capital Buffer dengan menggunakan alat
analisis Generalized Moments Method (GMM). Hasil penelitian menyimpulkan
Countercyclical Capital Buffer terbukti dapat mengurangi pertumbuhan kredit.
Suku Bunga dan RISK berpengaruh negatif pada kredit bank dan variabel lainnya
berpengaruh positif terhadap kredit bank.
Terakhir Penelitian terdahulu mengenai capital buffer telah banyak dilakukan,
diantaranya oleh Pravin, B et al (2015) yang menggunakan variabel-variabel
diantara lain pertumbuhan kredit, Credit to GDP gap, sektor swasta dalam negeri,
jumlah kendaraan baru, indeks harga rumah dengan menggunakan alat analisis
Hodrick-Prescott (HP Filter) yang menyimpulkan bahwa kesenjangan kredit
terhadap PDB adalah indikator krisis sistemik perbankan dan berpengaruh positif
terhadap Capital Buffer. sektor swasta domestik, Jumlah kendaraan baru, indeks
harga rumah, berpengaruh positif pada pertumbuhan kredit dan kredit terhadap
PDB terbukti berkorelasi negatif dengan pertumbuhan PDB.Tinjauan empiris dari
penelitian terdahulu dijelaskan secara sistematis tentang hasil-hasil penelitian
yang di dapat oleh peneliti terdahulu. Adapun ringkasan mengenai tinjauan
empiris yang berkaitan dengan penelitian Capital Buffer sebagai berikut:
24
Tabel 1. Tinjauan Empiris
Peneliti / Judul
/ Tahun Tujuan Penelitian
Variabel / Metode
Analisis Hasil
B.M. Tabak, A.C.
Noronha, dan D.
Cajueiro / Bank
Capital Buffers,
Lending Growth,
and Economic
Cyclce: Empirical
Evidence for
Brazil / 2011
Menganalisa
hubungan antara
siklus ekonomi dan
capital buffer
dipegang oleh
bank-bank di Brasil
ROE, NLP, SIZE,
Bank Capital
Buffer, SELIC,
GAP / FGLS
(Feasible
Generalized Least
Square)
Bank Capital Buffer
dan GAP
berpengaruh negatif
pada pinjaman.
SELIC berpengaruh
positif pada
pinjaman. ROE, NPL
dan SIZE
berpengaruh positif
pada Capital Buffer.
Bambang
Pramono,
Januar Hafidz,
Justina Adamanti,
Maulana Harris
Muhajir,
Muhammad
Sahirul Alim /
Dampak
Kebijakan
Countercyclical
Capital Buffer
terhadap
Pertumbuhan
Kredit di
Indonesia / 2015
Menganalisis
dampak
implementasi
Countercyclical
Capital Buffer untuk
mengurangi laju
prosiklikalitas kredit
terhadap
pertumbuhan kredit
perbankan di
Indonesia
Kredit Perbankan,
CCB, Total Aset,
CAR, ROA, PDB,
BI Rate /
Generalized
Methods of
Moments
(GMM)
Kebijakan CCB
berpengaruh negatif
dan dapat menekan
kredit, BI Rate dan
CAR terbukti
berpengaruh negatif
pada kredit. total
asset, ROA dan PDB
terbukti berpengaruh
positif terhadap
kredit, dan terbukti
adanya sifat
prosiklikalitas antara
PDB dan Kredit.
Kemar Whyte /
Investigating the
Interactions
between Capital
Buffers, Credit
and Output
Growth:
Evidence from the
Jamaican Banking
Sector / 2013
Mengidentifikasi
capital buffer bank
lebih intensif
daripada perilaku
siklis dan
procyclical dari
pinjaman selama
periode 2000 hingga
2012 pada sector
perbankan Jamaica
Capital Buffer,
Output gap, ROE,
Size, Prov, Loan,
RR, Liq /
Generalized
Methods of
Moments
(GMM), Vector
Autoregressive
(VAR) & Granger
Causality
Analysis
ROE dan Size
berpengaruh negatif
dan Prov
berpengaruh positif
terhadap Capital
Buffer. Size, RR dan
Capital Buffer
berpengaruh negatif
terhadap kredit.
Output gap, Liq
berpengaruh positif
terhadap Kredit.
25
Lanjutan Tabel 1. Tinjauan Empiris
Peneliti / Judul
/ Tahun Tujuan Penelitian
Variabel / Metode
Analisis Hasil
Drehmann
dan Gambacorta /
The Effects of
Countercyclical
Capital Buffers on
Bank Lending /
2011
Memberikan
simulasi tentang
bagaimana
countercyclical
capital buffer
dirancang dalam
Basel III dan
dampaknya pada
pinjaman bank
permintaan kredit,
GDP, SIZE, Suku
Bunga, LIQ, RISK,
SEC, Capital Rasio
CCB / Generalized
Moments Method
(GMM)
Countercyclical
Capital Buffer
terbukti dapat
mengurangi
pertumbuhan
kredit. Suku Bunga
dan RISK
berpengaruh
negatif pada kredit
bank dan variabel
lainnya
berpengaruh positif
terhadap kredit
bank
Pravin Burra, Pieter
Juriaan de Jongh,
Helgard
Raubenheimer,
Gary van Vuuren,
Henco Wiid /
Implementing The
Countercyclical
Capital Buffer in
South Africa:
Practical
Considerations /
2015
Mengidentifikasi
indikator yang
dapat digunakan
oleh South
African Reserve
Bank dalam
mengambil
keputusan dalam
membuat dan
pelepasan
countercyclical
capital buffer di
Afrika Selatan.
pertumbuhan kredit,
Credit to GDP gap,
sektor swasta dalam
negeri, jumlah
kendaraan baru,
indeks harga rumah,
penyaluran kredit /
Hodrick-Prescott
(HP Filter)
Kesenjangan kredit
terhadap PDB
adalah indikator
krisis sistemik
perbankan dan
berpengaruh positif
terhadap Capital
Buffer. sektor
swasta domestik,
Jumlah kendaraan
baru, indeks harga
rumah,
berpengaruh positif
pada pertumbuhan
kredit dan kredit
terhadap PDB
terbukti berkorelasi
negatif dengan
pertumbuhan PDB.
B. Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran ini mengacu pada beberapa penelitian terdahulu yaitu antara
lain penelitian terdahulu mengenai Capital Buffer yaitu diantaranya Tabak B.M.
et al (2012) yang menyimpulkan bahwa Bank Capital Buffer berpengaruh negatif
26
pada kredit, kemudian penelitian oleh Pramono Bambang. et al. (2015) yang
menyimpulkan bahwa kebijakan countercyclical capital buffer berpengaruh
negatif dan dapat menekan kredit dan menurut Drehmann and Gambacorta.
(2011) menyimpulkan bahwa countercyclical capital buffer terbukti dapat
mengurangi kredit.
Penelitian terdahulu mengenai Gross Domestic Product telah banyak dilakukan
diantaranya dilakukan oleh Pramono Bambang. et al. (2015) yang menyimpulkan
bahwa GDP terbukti berpengaruh positif terhadap kredit, dan terbukti adanya
sifat prosiklikalitas antara GDP dan Kredit. kemudian penelitian oleh Drehmann
and Gambacorta. (2011) yang menyimpulkan bahwa Gross Domestic Product
sebagai indikator yang berpengaruh positif terhadap kredit bank.
Penelitian terdahulu lainnya mengenai BI Rate salah satunya dilakukan oleh
Pramono Bambang. et al (2015) menyimpulkan bahwa BI Rate terbukti
berpengaruh negatif pada kredit. kemudian penelitian oleh Drehmann and
Gambacorta. (2011) menyimpulkan bahwa Suku Bunga berpengaruh negatif pada
kredit bank. BI Rate dapat menjadi signal bagi perbankan untuk menetapkan
tingkat suku bunganya seperti tabungan, deposito dan kredit, perubahan BI Rate
akan mempengaruhi pertumbuhan kredit. Suku Bunga merupakan indikator yang
spesifik untuk mengontrol pergeseran penawaran kredit (Drehmann dan
Gambacorta, 2011)
27
Untuk memudahkan penelitian ini, berikut merupakan kerangka pemikiran
sistematisnya:
H1
H2
H3
Gambar 4. Kerangka Pemikiran
Sumber : Diolah oleh peneliti
C. Hipotesis
Berdasarkan kajian pustaka dan penelitian terdahulu di atas, maka hipotesis
sementara dari penelitian ini adalah:
1. Diduga Bank Capital Buffer berpengaruh negatif pada kredit di Indonesia
2. Diduga Real Gross Domestic Bruto berpengaruh positif pada kredit di
Indonesia
3. Diduga BI Rate berpengaruh negatif pada kredit di Indonesia
4. Diduga Bank Capital Buffer, Real Gross Domestic Bruto dan BI Rate
berpengaruh pada kredit di Indonesia
Bank Capital Buffer
Real GDP
BI Rate
CREDIT
III. METODE PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah kajian mengenai Implikasi dari
Bank Capital Buffer terhadap Kredit di Indonesia
B. Jenis dan Sumber Data
Adapun jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
bersifat kuantitatif, Menurut Sugiyono (2015), metode penelitian Tujuan
penelitian kuantitatif adalah untuk mengembangkan dan menggunakan model-
model matematis, teori-teori dan atau hipotesis yang berkaitan dengan fenomena
yang terjadi. Dengan metode ini, penulis dapat menganalisa dan
mengintrepetasikan data yang telah dikumpulkan untuk selanjutnya menguji
kebenaran hipotesis yang telah dirumuskan. Hasil rumusan akan dibandingkan
dengan data hasil temuan dan diolah dengan menggunakan rumus statistik.
Penelitian ini menggunakan data dari 2013 s.d.2017 dalam format triwulan.
Pengambilan sampel berdasarkan karakteristik Domestic- Systematically
Important Banks (D-SIBs) atau bank - bank besar yang memiliki dampak
signifikan terhadap stabilitas sistem keuangan domestik dan berfungsinya
perekonomian dengan baik, dengan karakteristik meliputi ukuran (size)
kepemilikan modal yang besar, keterkaitan (interconnectedness) dan kompleksitas
29
terhadap perbankan lainnya dalam konsep ―too big to fail” (Perry Warjiyo, 2016).
Selain itu berdasarkan keterangan dari Kepala Pusat Kebijakan Sektor Keuangan
Badan Kebijakan Fiskal Kementrian Keuangan, perbankan yang masuk dalam
kategori D-SIBs adalah perbankan dalam kategori BUKU III dan BUKU IV.
Pengambilan sampel dilakukan secara purposive sampling dengan tujuan untuk
mendapatkan sampel yang representatif sesuai dengan kriteria yang ditentukan di
atas. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini langsung didapat dari
Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS), dan Otoritas Jasa Keuangan
(OJK). Selanjutnya data dikonstruksi dalam bentuk data panel karena penelitian
menggunakan metode regresi panel atau data runtun waktu silang (crossectional
time series). Penggunaan data panel bertujuan untuk memperoleh data yang lebih
variatif sehingga dapat menjelaskan persamaan yang lebih informatif dan
kompleks (Gujarati dan Porter, 2009).
C. Definisi Operasional Variabel
Untuk memperjelas dan mempermudah pemahaman terhadap variable terikat dan
variable bebas maka variabel-variabel tersebut didefinisikan sebagai berikut:
1. Kredit
Kredit merupakan kredit perbankan yang diberikan kepada pihak ketiga (tidak
termasuk kredit kepada bank lain). kredit adalah penyediaan uang atau tagihan
(yang disamakan dengan uang) berdasarkan kesepakatan pinjam meminjam antara
bank dan pihak lain yang dalam hal ini peminjam berkewajiban melunasi
kewajibannya setelah jangka waktu tertentu dengan sejumlah bunga yang
ditetapkan lebih dahulu. Data diambil dari website Otoritas Jasa Keuangan berupa
data triwulan mulai dari tahun 2013 hingga tahun 2017.
30
2. Capital Buffer
Capital Buffer adalah tambahan modal yang berfungsi sebagai penyangga (buffer)
untuk mengantisipasi kerugian apabila terjadi kredit dan atau pembiayaan
perbankan yang berlebihan sehingga berpotensi mengganggu stabilitas sistem
keuangan. Data diambil dari website Otoritas Jasa Keuangan berupa data triwulan
mulai dari tahun 2013 hingga tahun 2017.
3. Real Gross Domestic Product
Real GDP adalah indeks yang jauh lebih baik untuk mengekspresikan output
suatu ekonomi, karena memperhitungkan nilai fluktuasi barang dan jasa bila
dinyatakan dalam istilah moneter. yaitu total output nasional suatu negara, dengan
distorsi yang berkurang karena faktor ekonomi seperti fluktuasi inflasi dan
fluktuasi nilai tukar mata uang yang berbentuk nilai satuan mata uang pada tahun
tertentu. . Data diambil dari website Badan Pusat Statistik berupa data triwulan
mulai dari tahun 2013 hingga tahun 2017.
4. Suku Bunga (BI Rate)
Bl Rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau pendirian
kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada
publik. Data diambil dari website Bank Indonesia berupa data triwulan mulai dari
tahun 2013 hingga tahun 2017.
Secara ringkas, variabel penelitian, satu pengukuran, selang waktu yang dipakai
dan sumber data dirangkum dalam Tabel 2 berikut ini :
31
Tabel 2. Variabel penelitian, Bentuk Data, Selang Waktu dan Sumber Data
Variabel Bentuk
Data
Selang
Waktu
Sumber Data Satuan
Pengukuran
Bank Capital Buffer Triwulan 2013-2017 OJK Persen (%)
BI RATE Triwulan 2013-2017 Bl Persen (%)
Real GDP Triwulan 2013-2017 BPS Juta (Rp)
Bank Credit Triwulan 2013-2017 OJK Juta (Rp)
D. Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif. Langkah yang dilakukan dalam
merumuskan model penelitian ini, yaitu menentukan model umum yang
menggunakan analisis data panel. Komponen siklus dihitung dari indikator untuk
jangkar kredit adalah seperti Bank capital buffer, Real Gross Domestic Product
dan BI Rate. Menganalisis pengaruh dari Bank Capital Buffer terhadap kredit di
Indonesia untuk melihat hubungan antara suatu variable dependen dan variable
independen dengan menggunakan tambahan variable kontrol. Dalam penelitian
ini akan digunakan analisis ekonometrika yaitu regresi data panel dengan bantuan
alat analisis E-Views 10. Metode ini akan menganalisis dampak implementasi
Bank Capital Buffer terhadap kredit berdasarkan kelompok Domestic Systemically
Important Bank/DSIB dari tahun 2013 hingga 2017.
Penelitian ini mengikuti literatur sebelumnya (Ayuso et al., 2004; Stolz dan
Wedow, 2005; Jokipii dan Milne, 2008; Fonseca dan Gonzalez, 2009) dan diolah
menggunakan model panel sebagai berikut :
LCREDITit = + BUFit + LRealGDP it LBIRateit+
Dimana :
LCREDITit = Credit Growth
LBUFit = Bank Capital Buffer
32
LRealGDPit = Real Gross Domestic Product
LBiRateit = Suku Bunga BI Rate
E. Prosedur Analisis Data
Prosedur Analisis data adalah urutan-urutan yang dilakukan dalam melakukan
analisis terhadap suatu penelitian. Penelitian ini menggunakan beberapa prosedur
analisis yaitu:
1. Uji Regresi Data Panel
Analisis Regresi Data Panel Penelitian ini menggunakan analisis regresi data
panel yang digunakan untuk menganalisis impikasi dari Bank Capital Buffer
terhadap kredit di Indonesia. Keunggulan regresi data panel menurut Wibisono
(2005) antara lain : Pertama. Panel data mampu memperhitungkan heterogenitas
individu secara ekspilisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu; kedua.
Kemampuan mengontrol heterogenitas ini selanjutnya menjadikan data panel
dapat digunakan untuk menguji dan membangun model perilaku lebih kompleks;
Ketiga, data panel mendasarkan diri pada observasi cross-section yang berulang-
ulang (time series), sehingga metode data panel cocok digunakan sebagai study of
dynamic adjustment; Keempat, tingginya jumlah observasi memiliki implikasi
pada data yang lebih informative, lebih variatif, dan kolinieritas (multiko) antara
data semakin berkurang, dan derajat kebebasan (degree of freedom/df) lebih tinggi
sehingga dapat diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien; Kelima, data panel
dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku yang kompleks;
Keenam, Data panel dapat digunakan untuk meminimalkan bias yang mungkin
ditimbulkan oleh agregasi data individu. Sebelum dilakukan pengujian model
33
estimasi regresi, supaya model yang diestimasi hasilnya tidak bias atau BLUE
(Best Linier Unbiased Estimator), maka model regresi tersebut harus memenuhi
asumsi dasar klasik. Menurut Basuki (2015) pada regresi data panel, tidak semua
uji asumsi klasik yang ada pada metode OLS dipakai, hanya multikolinieritas dan
heteroskedastisitas saja yang diperlukan. .Menurut Baltagi (1981), dasar
pembentukkan model panel masih menggunakan Least Square. Oleh karena itu,
dalam mengevaluasi hasil model persamaan simultan-panel dapat dilakukan
melalui pendekatan Least Square. Model regresi panel yang hanya dipengaruhi
oleh salah satu unit saja (unit cross-sectional atau unit waktu) disebut model
komponen satu arah, sedangkan model regresi panel yang dipengaruhi oleh kedua
unit (unit cross-sectional dan unit waktu) disebut model komponen dua arah.
Secara umum terdapat dua pendekatan yang digunakan dalam menduga model
dari data panel yaitu model tanpa pengaruh individu (common effect) dan model
dengan pengaruh individu (fixed effect dan random effect). Wibowo(2016)
menjelaskan dalam melakukan analisa data panel dikenal tiga macam model
pendekatan yaitu, 1) Pendekatan Kuadrat Terkecil (Pooled Least Square/Common
Effect), 2) Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect), 3) Pendekatan Efek Acak
(Random Effect).
Dalam mengukur persamaan regresi menggunakan data panel, untuk
keseimbangan datanya akan digunakan model regresi berganda unbalance panel.
Dimana setiap unit cross sectionnya memiliki jumlah observasi time series yang
berbeda. Sedangkan dalam analisis menggunakan regresi data panel, untuk hasil
estimasi dipilih salah satu model regresi data panel yang sesuai. Terdapat tiga
model yang digunakan diantarnya:
34
1) Regresi data panel dengan Common Effect atau Ordinary Least Square
2) Regresi data panel dengan Fixed Effect Method
3) Regresi data panel dengan Random Effect.
a. Regresi data panel dengan Common Effect
Model analisis ini mengabaikan dimensi waktu dan ruang, karena intersep dan
koefisien slope dianggap konstan. Dan dalam melakukan regresi digunakan
langsung regresi Ordinary Least Square (OLS).
b. Regresi data panel dengan Fixed Effect Method
Model analisis ini memiliki asumsi adanya perbedaan intercept antar individu,
tetapi intersep antar waktunya sama dan koefisien regresi atau slope sama antar
individu dan waktu. Untuk penggunaan slope yang konstan sedangkan intersepnya
harus bervariasi, maka bisa digunakan variabel dummy.
c. Regresi data panel dengan Random Effect.
Model analisis ini memiliki asumsi bahwa slope antar individu adalah sama, tetapi
intersep berbeda baik antar individu maupun antar waktu, namun rata-rata tiap
intersep adalah sama.
2. Penentuan Metode Estimasi
a. Uji Chow
Uji Chow merupakan pengujian untuk menentukan uji mana di antara kedua
metode yakni metode common effect dan metode fixed effect yang sebaiknya
digunakan dalam pemodelan data panel. Hipotesis dalam uji chow ini sebagai
berikut : Jumlah observasi (n) adalah jumlah individu dikali dengan jumlah
periode, sedangkan jumlah parameter dalam model Fixed Effect (k) adalah jumlah
35
variabel ditambah jumlah individu. Apabila nilai F hitung lebih besar dari F kritis
maka hipotesis nul ditolak yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel
adalah model Fixed Effect. Dan sebaliknya, apabila nilai F hitung lebih kecil dari
F kritis maka hipotesis nul diterima yang artinya model yang tepat untuk regresi
data panel adalah model Common Effect.
Sehingga hipotesis untuk uji chow sebagai berikut :
H0 : F hitung < F kritis, H0 diterima artinya model yang digunakan adalah
Common Effect Model (CEM)
Ha : F hitung > F kritis, H0 ditolak artinya model yang digunakan adalah Fixed
Effect Model (FEM)
b. Uji Hausman
Uji Hausman merupakan pengujian yang dilakukan dalam menentukan model
Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan untuk untuk
mengestimasi data panel. Statistik uji Hausman mengikuti distribusi statistik Chi-
Squares dengan derajat kebebasan (df) sebesar jumlah variabel bebas. Hipotesis
nulnya adalah bahwa model yang tepat untuk regresi data panel adalah model
Random Effect dan hipotesis alternatifnya adalah model yang tepat untuk regresi
data panel adalah model Fixed Effect. Apabila nilai statistik Hausman lebih besar
dari nilai kritis Chi-Squares maka hipotesis nul ditolak yang artinya model yang
tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect. Dan sebaliknya, apabila
nilai statistik Hausman lebih kecil dari nilai kritis Chi-Squares maka hipotesis nul
diterima yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model
Random Effect.
36
Sehingga hipotesis untuk uji hausman sebagai berikut :
H0 : Chi - square hitung < Chi - square tabel, H0 diterima artinya model yang
digunakan adalah Random Effect Model (REM)
Ha : Chi - square hitung > Chi - square tabel, H0 ditolak artinya model yang
digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM)
3. Pengujian Hipotesis
a. Uji t-statistik (Pengujian Hipotesis Secara Parsial)
Uji t adalah pengujian yang digunakan untuk mengetahui kebenaran hipotesis dari
setiap data sampel yang kita bentuk. Pengujian ini ada dua jenis yaitu pengujian
satu arah ataupun pengujian dua arah. Dalam pengujian ini hal yang penting
adalah pembentukan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha), selain hal
tersebut dalam melakukan pengujian kita akan membandingkan antara t tabel
yang disajikan dengan t hitung yang diperoleh.
Di dalam penelitian ini karena digunakan tiga variabel bebas sehingga diperoleh
hipotesis sebagai berikut:
1) Pengaruh Bank Capital Buffer terhadap pertubuhan kredit
H0 : > 0 artinya tidak terdapat pengaruh negatif antara Bank Capital Buffer
terhadap kredit.
Ha : 0 artinya terdapat pengaruh negatif antara Bank Capital Buffer terhadap
kredit.
2) Pengaruh Real GDP terhadap pertubuhan kredit
H0 : < 0 artinya tidak terdapat pengaruh positif antara Real GDP terhadap
kredit.
37
Ha : 0 artinya terdapat pengaruh positif antara Real GDP terhadap kredit
3) Pengaruh BI Rate terhadap pertubuhan kredit
H0 : > 0 artinya tidak terdapat pengaruh negatif antara BI Rate terhadap kredit.
Ha : 0 artinya terdapat pengaruh negatif antara BI Rate terhadap kredit
Maka kriteria menentukan nilai - nilai uji t dengan ketentuan:
a. Jika t hitung < t tabel maka Ho diterima
b. Jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak
b. Uji F (Pengujian Hipotesis secara Bersama-sama)
Uji F adalah pengujian yang digunakan untuk menguji apakah benar bahwa
seluruh variabel bebas yang digunakan bersama-sama dapat mempengaruhi
variabel terikat. Dalam penelitian ini yang akan di uji adalah apakah benar Bank
Capital Buffer, Real GDP, BI Rate secara bersama-sama akan mempengaruhi
kredit di Indonesia. Sama hal nya dengan uji t, uji F juga akan membandingkan
antara nilai F hitung dengan nilai F tabel. Jika nilai F hitung lebih besar dari pada
nilai F tabel maka H0 ditolak, hal ini berarti variabel independen secara bersama –
sama berpengaruh terhadap variabel terikat. Begitu pula sebaliknya jika nilai F
hitung lebih kecil dari pada F tabel maka H0 diterima, hal ini berarti variabel
independen secara bersama – sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
Untuk menguji apakah koefisien regresi dan secara menyeluruh maka prosedur uji
F dapat dijelaskan dengan Membuat hipotesis nol (Ho) dan hipotesis alternatif
(Ha)
38
Ho : βi = 0, artinya secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel bebas
terhadap variabel terikat.
Ha : βi ≠ 0, artinya secara bersama-sama ada pengaruh variabel bebas terhadap
variabel terikat.
Maka kriteria pengujiannya adalah :
a. Ho diterima dan Ha ditolak apabila memenuhi syarat F-hitung < F-tabel.
b. Ho tidak diterima dan Ha diterima apabila memenuhi syarat F-hitung > F-tabel.
c. Pengujian Asumsi klasik
1) Multikolinearitas
Deteksi multikolinieritas adalah salah satu uji asumsi klasik yang digunakan untuk
mengetahui apakah terdapat hubungan linier antar variabel bebas yang digunakan.
Karena bila terjadi hubungan antar variabel bebas, maka akan membuat pengujian
menjadi efisien yang akan memperbesar nilai residu sehingga menyebabkan nilai t
statistik nya mengecil. Untuk melakukan deteksi multikolinieritas dapat dilakukan
dengan beberapa cara yaitu melihat nilai r2 nya, korelasi parsial antar variabel
bebas, regresi auxiliary, metode deteksi klien, dan variance inflation factor (VIF).
Dalam pengujian ini akan digunakan metode variance inflation factor untuk
mendeteksi apakah ada multikolinieritas antar variabel yang digunakan. Model
dikatakan mengandung multikolinieritas atau tidak bergantung pada aturan di
bawah ini :
39
a) Multikolinieritas Rendah
Dikatakan multikolinieritas rendah bilai nilai VIF nya yaitu rentan nilai dari 1
hingga 5 (1 ≤ VIF ≤ 5)
b) Multikolinieritas Sedang
Dikatakan multikolinieritas sedang bilai nilai VIF nya yaitu rentan nilai dari 5
hingga 10 (5 ≤ VIF ≤ 10)
c) Multikolinieritas Tinggi
Dikatakan multikolinieritas tinggi bila nilai VIF nya yaitu lebih dari 10
(VIF > 10)
2) Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas adalah satu uji asumsi klasik yang digunakan untuk
mengetahui apakah variabel gangguan mempunyai rata-rata nol, mempunyai
varian yang konstan atau ( ) atau homokedastisitas atau justru
heterokedastisitas. Dalam regresi linear berganda, salah satu asumsi yang harus
dipenuhi agar taksiran parameter dalam model tersebut BLUE adalah var (ui) = σ2
(konstan), semua error mempunyai variasi yang sama. Pada umumnya,
heteroskedastisitas diperoleh pada data cross section. Jika pada model dijumpai
heteroskedastisitas, maka akan membuat varians residual dari variabel tidak
konstan (tidak homoskedastisitas), sehingga menyebabkan model menjadi tidak
efisien meskipun tidak bias dan konsisten. Dengan kata lain, jika regresi tetap
dilakukan meskipun ada masalah heteroskedastisitas, maka hasil regresi akan
menjadi misleading (Gujarati, 2004).
40
Untuk menguji adanya pelanggaran asumsi heteroskedastisitas, digunakan uji
white heteroskedasticity yang diperoleh dalam program E-views. Uji white
heteroskedasticity dilakukan dengan membandingkan Obs* R-Square dengan χ2
(Chi-Square) tabel. Jika nilai Obs* R-Square lebih kecil dari χ2 tabel, maka tidak
ada heteroskedastisitas pada model. Dalam pengolahan data panel dengan E-views
9, dapat digunakan metode General Least Square (cross section weight), dan
untuk mendeteksi heteroskedastisitas dilakukan dengan cara membandingkan Sum
Square Resid pada weighted statistics dengan Sum Square Resid unweighted
statistics. Jika Sum Square Resid pada weighted statistics lebih kecil dari Sum
Square Resid unweighted statistics, maka terjadi heteroskedastisitas. Perlakuan
untuk pelanggaran tersebut adalah dengan mengestimasi GLS menggunakan
White Heteroskedasticity. (Ananta, P. 2013)
d. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model
dalam menerangkan variasi variabel dependen. Untuk mengetahui seberapa besar
pengaruh variabel independen dalam menjelaskan secara keseluruhan terhadap
variabel dependen serta pengaruhnya secara potensial dapat dilihat dari besarnya
nilai koefisien determinasi (R2). Nilai R
2 dikategorikan kedalam dua hal yaitu jika
nilai R2 semakin besar (mendekati nilai 1) maka pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen lebih besar. Begitu pula sebaliknya jika nilai R2
semakin besar (mendekati nilai 0) maka pengaruh variabel independen terhadap
variabel dependen semakin kecil. Sehingga besaran nilai R2 berada antara 0
sampai 1 atau 0 < R2 < 1.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan pada bab sebelumnya maka dapat
ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan hasil estimasi, variabel Bank Capital Buffer yang mencerminkan
tingkat cadangan modal memberikan pengaruh negatif dan signifikan terhadap
kredit perbankan. Berdasarkan dari hasil penelitian, perbankan yang termasuk
dalam kelompok Domestic Sistematically Important Bank (DSIB) di Indonesia
merupakan masuk dalam kelompok perbankan yang memiliki jumlah modal
yang mendekati persyaratan sehingga berhubungan negatif terhadap kredit.
2. Berdasarkan hasil estimasi, variabel Real Gross Domestic Product yang
mencerminkan tingkat harga barang dan jasa pada periode tertentu memberikan
pengaruh positif dan signifikan terhadap kredit perbankan. Hal ini
menyimpulkan bahwa naik turunnya tingkat nilai barang dan jasa akan
berdampak langsung pada kredit perbankan pada kelompok perbankan DSIB di
Indonesia.
3. Berdasarkan hasil estimasi, variabel BI Rate yang mencerminkan tingkat suku
bunga acuan memberikan pengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap
kredit perbankan. Hal ini menyimpulkan bahwa apabila terjadi kenaikan pada
60
suku bunga acuan maka secara langsung tidak akan meningkatkan kredit
perbankan.
4. Hasil dari estimasi F-statistic variabel bebas Bank Capital Buffer, Real Gross
Domestic Product, dan BI Rate secara bersama – sama berpengaruh signifikan
(highly significant) terhadap kredit di Indonesia.
B. Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dan diperoleh ada beberapa saran dan
masukan bagi peneliti selanjutnya atau pemangku kepentingan yang menjadikan
penelitian ini sebagai referensi:
1. Berdasarkan nilai individual effect perbankan di Indonesia masih sangat
membutuhkan variabel di luar penelitian yang dipilih karena belum mampu
berdiri sendiri diduga karena dipengaruhi rasio kecukupan modal dari masing-
masing perbankan, oleh karena itu rata-rata individual effect memberikan nilai
negatif perbankan di Indonesia dan masih membutuhkan nilai nilai variabel
diluar variabel penelitian ini.
2. Berdasarkan hasil penelitian, sebaiknya lembaga terkait terus mengawasi dan
mengevaluasi kebijakannya terkait besaran modal yang wajib dimiliki
perbankan sehingga hendaknya Bank Indonesia mengaktifkan kebijakan
ketentuan besaran capital buffer secara umum untuk semua perbankan dengan
berupaya untuk tetap menjaga risiko tidak terlalu rendah dan tidak terlalu
tinggi tetapi dapat secara efisien dalam menyalurkan kredit perbankan.
61
3. Integrasi dari hubungan Capital Buffer terhadap kredit yang dilakukan masih
belum menggambarkan keadaan sebenarnya, untuk mendapatkan hasil yang
lebih baik mengenai hubungan tingkat kredit perbankan perlu adanya tambahan
variasi indikator lain untuk mengukur dimensi yang ada dalam pemodelan
penelitian dengan cara menginteraksikan dengan tambahan variabel lain yang
lebih mampu mencerminkan hubungan antar variabel sebagai pendukung
penelitian seperti variabel makroekonomi, efisiensi dan rasio keuangan lainnya
serta memperluas rentang waktu dan objek penelitian.
DAFTAR PUSTAKA
A. McEachern, William. 2000, Ekonomi Makro: Pendekatan Kontemporer.
Jakarta: Salemba Empat.
A Samuelson, et al. 2003. ―Ilmu Makro Ekonomi‖. Jakarta:PT Media Global
Edukasi
Adam, Geršl & Jakub, Seidler. 2012. ―Credit Growth and Countercyclical Capital
Buffers: Empirical Evidence from Central and Eastern European
Countries”. Charles University Prague, Faculty of Social Sciences,
Institute of Economic Studies. Working Papers IES 2012/3
Adamanti, Justina and Astuti, R.I. 2015. ―Building on the Countercyclical Buffer
Consensus an empirical test for Indonesia”. The South East Asian Central
Bank (SEACEN) Articles
Ananta, Prayudha. 2013. ―Determinants Of Human Development In Lampung
Province”. JEP Vol 2 No 3
Anggitasari, A. A. 2013. ―Hubungan Simultan Antara Capital Buffer dan Risiko‖.
Diponegoro Journal of Management.
Arcand, J.L., Berkes, E. and Panizza, U. 2012. "Too much finance?". IMF
working paper, 12/161
Ayuso, J., Perez, D., Saurina, J. 2004. ―Are capital buffers pro-cyclical? Evidence
from Spanish panel data”. Journal of Financial Intermediation, 13, 249–
264.
Baltagi, B. H. 2005. Econometrics Analysis of Panel Data (3rd ed). Chicester,
England: John Wiley & Sons Ltd.
Basel Committee on Banking Supervision, (2010), “Guidance for National
Authorities Operating the Countercyclical Capital Buffer”. Bank for
International Settlement.
Basel Committee on Banking Supervision. 2018. “Countercyclical capital buffer
(CCyB)”. Bank for International Settlement.
Basuki, A. T. dan Imamuddin Yuliadi. 2015. ―Ekonometrika Teori & Aplikasi‖.
Yogyakarta: Mitra Pustaka Nurani.
Beck, Thorsten, Tao Chen, Chen Lin, and Frank Song. 2012. “Financial
innovation: The bright and the dark sides”. Hong Kong Institute for
Monetary Research working paper 5
Berrospide, Jose and Rochelle, Edge. 2010. “The Effects of Bank Capital on
Lending: What do We Know, and What Does It Mean?” International
Journal of Central Banking, 6(4): 5- 54
Damodar, N. Gujarati dan Dawn C. Porter. 2009. Basic Econometric 5th Edition.
McGraw –Hill: New York
Deriantino, E .2011. ―Procyclicality of Banks' Capital buffer In ASEAN
Countries”. Financial Stability Review. Bank Indonesia
Drehmann, M, C Borio, L Gambacorta, G Jimenez and C Trucharte. 2010.
―Countercyclical capital buffers: exploring options‖. BIS Working Papers,
no 317.
Drehmann, M and L Gambacorta. 2011. “The effects of countercyclical capital
buffers on bank lending”. Applied Economic Letters, forthcoming.
Fonseca, A.N. and González,F. 2008. “Cross-country determinants of bank
income smoothing by managing loan-loss provisions”. Journal of Banking
& Finance, vol. 32, issue 2, 217-228
Gambacorta, L and Mistrulli, P.E. 2003. “Bank Capital and Lending Behaviour:
Empirical Evidence for Italy”. Bank of Italy, Economic Research and
International Relations Area. Economic working papers 486
Gambacorta, L and D Marques-Ibanez. 2010. “The Bank Lending Channel:
Lessons from the Crisis”. Economic Policy, 135.
Gujarati, D. N. 2004. Basic Econometrics. The 4th edition. Mc Graw-Hill, New
York.
Hasibuan, Malayu. 2001. Dasar-Dasar Perbankan, Edisi Pertama, PT. Bumi
Aksara, Jakarta.
Herlambang, T. 2001. Ekonomi Makro: Teori, Analisis dan Kebijakan. Jakarta:
Gramedia Pustaka Utama
Ismaulandy Willdan. 2014. Analisis Variabel DPK, CAR, NPL, LDR, ROA,
GWM, dan Inflasi terhadap Penyaluran Kredit Investasi pada Bank BUMN
Periode 2005 – 2013. Jurnal Ilmiah
Jokipii, T. and Milne, A. 2008. “The Cyclical Behavior of European Bank Capital
Buffers”. Journal of Banking and Finance. 32, 1440-1451
Jokipii, T. and Milne, A. 2011. “Bank capital buffer and risk adjustment
decisions”. Journal of Financial Stability. Vol. 7, issue 3, 165-178
Kashyap, Anil K, and Jeremy C Stein. 2004. “Cyclical implicatons of the Basel II
capital standards”. Economic Perspectives 28
Kelly, R., McQuinn, K. & Stuart, R. (2013). ―Exploring the Steady State
Relationship between Credit and GDP for A Small Open Economy: The
Case of Ireland”. ECB Working Papers, No: 1531, April.
McEachern, William. 2000. Ekonomi Makro: Pendekatan Kontemporer. Jakarta:
Salemba Empat.
Nier, E and Baumann, U. 2006. “Market discipline, disclosure and moral hazard
in banking”. Journal of Financial Intermediation, Elsevier. vol. 15, issue 3,
332-361.
Norden, Van S. 2011. “The Unreliability of Credit-to-GDP ratio Gaps in Real
Time: Implications for Countercyclical Capital Buffers”. International
Journal of Central Banking, 7(4), 299–303.
Pramono Bambang, Hafidz Januar, Adamanti Justina, Muhajir M. H. dan Alim M
S. 2015. ―Dampak Kebijakan Countercyclical Capital Buffer terhadap
Pertumbuhan Kredit di Indonesia‖. Bank Indonesia. Working Paper No.
WP/ 4 /2015
Pravin, B. Pieter, J.J. Helgard, R. Gary, V.V. Henco, W. 2015. “Implementing
The Countercyclical Capital Buffer in South Africa: Practical
Considerations”. SAJEMS NS No 1:105-127
Repullo, R. and J, Suarez. 2009. “The Procyclical Effect of Basel II”. Documento
de trabajo CEPR 6862, Centre for Economic Policy Research, Londres.
Repullo, R. and J, Saurina. 2011. “The countercyclical capital buffer of Basel III:
a critical assessment”
Rivai, veithzal dan Andriana, P.V. 2006. Credit Manajemen Handbook, Edisi
Pertama, Jakarta.
Samargandi, N. Fidrmuc, J. and Ghosh, S. 2015. “Is the Relationship between
Financial Development and Economic Growth Monotonic for Middle
Income Countries?”. World Development 68, 66—81.
Samuelson, P.A. and Nordhaus, W.D. 2004. Ilmu Makro Ekonomi.Jakarta PT.
Media Edukasi.
Sassi, S. and Gasmi, A. 2014. “The effect of enterprise and household credit on
economic growth: New evidence from European union countries. Journal
of Macroeconomics”. 39, 226-231.
Sastradipoera, komaruddin. 2004. Strategi Manajemen Bisnis Perbankan: Konsep
dan Inplementasi Untuk Bersaing, Penerbit Kappa Sigma, Bandung.
Setiawan, I. 2007. Analisis Laporan Keuangan dalam Efetivitas Penilaian
Permohonan Kredit (Studi kasus pada PT. Bank X Bandung). Doctoral
dissertation. Universitas Widyatama.
Siamat Dahlan. 2005. Manajemen Lembaga Keuangan, Penerbit Fakultas
Ekonomi universitas Indonesia
Sugiarto, Degibson S,. 2000. Metode Statistika Untuk Ekonomi dan Bisnis.
Jakarta : Gramedia
Sugiyono. 2015. Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif
dan R&D). Penerbit CV. Alfabeta: Bandung.
Sukirno, Sadono. 2004. Pengantar Teori Makroekonomi. Jakarta: PT Raja
Grafindo Persada.
Pangestika, Styfanda. Analisis Model Regresi Data Panel dengan Pendekatan
CEM, FEM dan REM. Jurnal Matematika FMIPA Universitas Negeri
Semarang P-ISSN 2252-6943 e-ISSN 2460-5859
T, Herlambang. 2001. Ekonomi Makro: Teori Analisa dan Kebijakan. Jakarta:
Gramedia Pustaka Utama
Tabak, B. M. Noronha, A.C. and Cajueiro Daniel. 2011. “Bank capital buffers,
lending growth and economic cycle:empirical evidence for Brazil”. Basel
Committee on Banking Supervision paper. BIS CCA-004-2011
Utari, G.A Diah. Trinil Arimurti. Ina Nurmalia Kurniati. 2012. ―Pertumbuhan
Kredit Optimal‖. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan.
Warjiyo, P. 2016. Bauran Kebijakan Bank Sentral: Konsepsi Pokok dan
Pengalaman Bank Indonesia. Seri Kebanksentralan.
Wibisono, Dermawan. 2005. Metode Penelitian & Analisis Data. Jakarta:
Salemba Medika.
Widarjono, Agus. 2013.Ekonometrika Pengantar dan Aplikasi eviews.UPP STIM
YKPN : Yogyakarta.
