ANALISIS PENGARUH VARIABEL KINERJA MIKROEKONOMI DAN MAKROEKONOMI TERHADAP PENYALURAN KREDIT PERTANIAN (Studi Kasus pada Bank Umum di Indonesia Periode 2007-2013)
RIZKY AMANDA
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Pengaruh Variabel Kinerja Mikroekonomi dan Makroekonomi Terhadap Penyaluran Kredit Pertanian (Studi Kasus pada Bank Umum di Indonesia Periode 2007-2013) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Agustus 2014 Rizky Amanda NIM H14100037
ABSTRAK RIZKY AMANDA. Analisis Pengaruh Variabel Mikroekonomi dan Makroekonomi Terhadap Penyaluran Kredit Pertanian (Studi Kasus pada Bank Umum di Indonesia Periode 2007-2013). Dibimbing oleh DEDI BUDIMAN HAKIM. Bank Umum adalah lembaga keuangan yang berfungsi sebagai intermediasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum dan makroekonomi Indonesia terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum serta perkembangannya untuk periode 2007 sampai 2013. Pengaruh variabel-variabel tersebut dianalisis secara deskriptif dan kuantitatif, dengan metode VAR/VECM. Bentuk data yang digunakan pada penelitian adalah time series bulanan dari tahun 2007 sampai 2013. Rata-rata proporsi penyaluran kredit pertanian Bank Umum terhadap total kredit untuk periode 2007 sampai 2013 sebesar 5.37%. Penyaluran kredit pertanian Bank Umum dalam jangka panjang dipengaruhi secara negatif dan signifikan oleh variabel DPK dan Suku Bunga BI, sedangkan variabel CAR, LDR, ROA, NPL pertanian, dan inflasi memengaruhi secara positif. Guncangan CAR, LDR, ROA, NPL pertanian, dan inflasi akan menyebabkan peningkatan, sedangkan guncangan DPK dan suku bunga BI akan menyebabkan penurunan kredit pertanian dalam jangka panjang. Variabel DPK, CAR, LDR, ROA, BI rate dan inflasi akan memberikan perubahan bagi penyaluran kredit pertanian Bank Umum di masa depan. Kata Kunci : Bank Umum, kredit pertanian, makroekonomi, mikroekonomi, VECM
ABSTRACT RIZKY AMANDA. Influence Analysis of Microeconomic and Macroeconomic Performance Variables on Agricultural Credit Distribution (Case Study on Commercial Bank in Indonesia Period 2007-2013). Supervised by DEDI BUDIMAN HAKIM. Commercial Bank is a financial institution that serves as an intermediary. This study analyzes the effect of microeconomic and macroeconomic performances of Indonesia to agricultural credit supply of Commercial Bank and its development for the period 2007 to 2013. Descriptive and quantitative methods using VAR/VECM tools are elaborated to observed the effects. Monthly time series data from 2007 until 2013 are utilized in this study. The result shows that the average proportion of agricultural credit to total credit of Commercial Bank for the period of 2007 to 2013 is 5.37 percent. Commercial Bank agricultural credit disbursement negatively significantly in long-term affected by variables DPK, and BI rate, while variables CAR, LDR, ROA, NPL agriculture, and inflation disbursement negatively significantly. Shock CAR, LDR, ROA, NPL agriculture, and inflation will increase, while shock DPK and BI rate will lower Commercial Bank agricultural in the long run. DPK, CAR, LDR, ROA, BI rate and inflation changes will provide for the distribution of agricultural credit Commercial Bank in future. Keywords: agricultural credit, Commercial Bank, macroeconomic, microeconomic, VECM.
ANALISIS PENGARUH VARIABEL KINERJA MIKROEKONOMI DAN MAKROEKONOMI TERHADAP PENYALURAN KREDIT PERTANIAN (Studi Kasus pada Bank Umum di Indonesia Periode 2007-2013)
RIZKY AMANDA
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
PRAKATA Puji dan syukur kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Analisis Pengaruh Variabel Kinerja Mikroekonomi dan Makroekonomi Terhadap Penyaluran Kredit Pertanian (Studi Kasus pada Bank Umum di Indonesia Periode 2007-2013). Ucapan terimakasih yang mendalam penulis ucapkan kepada : 1. Bapak Dr.Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberikan arahan dan bimbingan dalam menyelesaikan karya ilmiah ini. 2. Ibu Dr.Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si dan Ibu Laily Dwi Arsyianti, S.E, M.Sc selaku dosen penguji, atas segala kritikan dan saran yang membangun sehingga penulis mendapat pengetahuan baru serta dapat mengetahui kelemahan dan kekurangan untuk perbaikan karya ilmiah ini. 3. Ibunda tercinta almh. Nunung Suzana, Ayah Happy Librayanto serta kakak-kakak dan adik yang selalu memberikan dukungan dalam segala bidang, doa, motivasi, keuangan dan kasih sayangnya. 4. Keluarga Besar Solo yang tidak henti-hentinya memberikan nasehat dan pelajaran hidup kepada penulis. 5. Keluarga Besar Ilmu Ekonomi (Dosen beserta staf) yang telah memberikan ilmu dan bantuan kepada penulis. 6. Rekan seperjuangan bimbingan skripsi, Annisa Karema, Arifin Darsono, Pradila Maulida, Novia Triwulan. 7. Sahabat seperjuangan Putri Kusuma Liski dan Bagus Prakoso yang telah banyak membantu dalam penyusunan karya ilmiah ini. 8. Teman-teman Ilmu Ekonomi 47, Kakak Kelas Ilmu Ekonomi (Tika), Adik Kelas Ilmu Ekonomi (Sara) yang telah membantu selama penyusunan skripsi serta memberikan dukungan dan semangatnya. 9. Teman-teman HMI (Aki dan Aziz) yang memberikan saran dan pemikirannya kepada penulis dalam penyelesaian karya ilmiah ini. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2014 Rizky Amanda
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL
vi
DAFTAR GAMBAR
vi
DAFTAR LAMPIRAN
vi
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
6
Tujuan Penelitian
6
Manfaat Penelitian
6
Ruang Lingkup Penelitian
7
TINJAUAN PUSTAKA
7
Definisi Bank secara Umum
7
Bank menurut UU No. 10 Tahun 1998
7
Bank Umum dan Pasal 6 UU No.10 Tahun 1998 tentang Perbankan, Kegiatan Usaha Bank Umum 8 Kredit
9
Dasar-Dasar Pemberian Kredit Bank
10
Teori Keynessian
11
Pentingnya Sektor Pertanian dan Lembaga Pembiayaanya
12
Variabel Mikroekonomi dan Makroekonomi Kredit
12
Penelitian Terdahulu
15
Kerangka Pemikiran
16
Hipotesis
18
METODOLOGI PENELITIAN
19
Jenis dan Sumber Data
19
Definisi Operasional
19
Metode Analisis Data
19
Analisis Vector Autoregression (VAR)
20
Metode Granger Causality
21
Impuls Response Function (IRF)
21
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
21
Analisis Vector Error Correlation Model (VECM)
22
Pengolahan Data
22
Model Penelitian
23
GAMBARAN UMUM
24
Peran Pertanian di Indonesia
24
Pembanguanan Pertanian di Indonesia
25
Permasalahan Pertanian di Indonesia
26
HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Kredit Pertanian
27 27
Hubungan Variabel Mikroekonomi Bank Umum dan Makroekonomi Indonesia terhadap Penyaluran Kredit Pertanian oleh Bank Umum 28 Hasil Uji Unit Root Test
28
Hasil Uji Lag Optimum
29
Hasil Uji Stabilitas VAR
30
Hasil Uji Kointegrasi
30
Hasil Uji Granger Causality
31
Hasil Estimasi VECM
31
Hasil Impuls Respons Function (IRF)
34
Hasil Forecasting Error Variance Decomposition (FEVD)
36
Penjelasan Secara Keseluruhan
37
SIMPULAN DAN SARAN
40
Simpulan
40
Saran
40
DAFTAR PUSTAKA
41
LAMPIRAN
43
RIWAYAT HIDUP
63
DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6
Hasil Uji Stasioneritas Hasil Uji Lag Optimum Hasil Uji Stabilitas Hasil Uji Kointegrasi Hasil Uji Granger Causality Hasil Estimasi VECM
29 29 30 31 31 31
DAFTAR GAMBAR 1 Tren Total DPK, Aktiva Produktif dan Jumlah Kredit 2 Penyaluran KUR menurut Sektor Ekonomi oleh Tujuh Bank Penyalur KUR di Indonesia 3 Penyaluran Kredit Bank Umum menurut Sektor Ekonomi 4 Kurva Permintaan dan Penawaran Kredit 5 Kerangka Pemikiran 6 Penyaluran Kredit Pertanian Bank Umum Tahun 2007 sampai 2013 7 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan DPK dan CAR 8 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan LDR dan ROA 9 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan NPL dan Suku Bunga BI 10 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan Inflasi 11 Variance Decomposition Kredit Pertanian 12 Komposisi Tabungan, Deposito dan Giro pada Bank Umum 13 Tren Total Kredit, Kredit Pertanian dan DPK
3 4 5 12 18 28 34 35 35 36 37 38 39
DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Data yang Digunakan Uji Stasioneritas Uji Granger Causality Uji Kointegrasi Uji Lag Optimum Uji Stabilitas VAR Estmasi VECM Jangka Panjang dan Jangka Pendek Impuls Respon FEVD
43 45 52 52 53 54 55 58 60
1
PENDAHULUAN Latar Belakang Salah satu tolak ukur pembangunan nasional adalah pembangunan ekonomi dimana sektor ekonomi selalu menjadi fokus pemerintah dalam melaksanakan pembangunan baik jangka pendek maupun jangka panjang. Kini setelah masa krisis terlewati, perbaikan sektor ekonomi tetap menjadi prioritas utama. Pembangunan ekonomi tidak dapat terlepas dari perkembangan berbagai macam lembaga keuangan. Salah satu di antara lembaga-lembaga keuangan tersebut yang nampaknya paling besar peranannya dalam pembangunan ekonomi adalah lembaga keuangan bank, yang lazimnya disebut bank (Santosa 2012). Bank adalah lembaga keuangan (financial institution) yang berfungsi sebagai perantara keuangan (financial intermediary) antara pihak yang kelebihan dana (surplus unit) dan pihak yang kekurangan dana (deficit unit). Melalui bank, kelebihan dana tersebut dapat disalurkan kepada pihak–pihak yang memerlukan dan memberikan manfaat bagi kedua belah pihak. Bank menerima simpanan uang dari masyarakat (Dana Pihak Ketiga) dan kemudian menyalurkannya kembali dalam bentuk kredit (Pratama 2010) atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyarakat banyak. Menurut Kasmir (2008), pembangunan ekonomi di suatu negara sangat bergantung pada perkembangan dinamis dan kontribusi nyata dari sektor perbankan. Ketika sektor perbankan terpuruk perekonomian nasional juga ikut terpuruk. Demikian pula sebaliknya, ketika perekonomian mengalami stagnasi sektor perbankan juga terkena imbasnya dimana fungsi intermediasi tidak berjalan normal. Sektor pertanian sangat strategis kedudukannya daripada subsektor lainnya. Indonesia dengan luas areal tanah pertanian yang begitu luas, strategi pembangunan ekonomi pada sektor pertanian dan industri pertanian harus menjadi lokomotif pembangunan. Indonesia sebagai negara agraris, pembangunan ekonomi dan industri berbasis pertanian adalah pilihan yang sangat tepat, karena tersedianya sumber daya alam yang melimpah, sumber daya manusia yang banyak, dan tradisi bertani yang mendarah daging dengan sendirinya. Hal itu digunakan untuk membangun infrastruktur yang memadai, teknologi dan industri yang tepat guna serta pemasaran hasil pertanian yang kompetitif. Bank merupakan lembaga yang dapat menyalurkan modal bagi petani pada sektor pertanian. Sebagai lembaga intermediasi antara unit surplus dengan unit defisit dan sumber utama dana bank berasal dari masyarakat sehingga secara moral mereka harus menyalurkan kembali kepada masyarakat dalam bentuk kredit. Dalam hal ini peran bank dapat membantu petani untuk mendorong meningkatkan produktivitas sektor pertanian di Indonesia. Kredit pertanian merupakan salah satu kebutuhan penting bagi mayoritas petani di sejumlah negara, terutama di negara berkembang yang berbasiskan pertanian. Menurut Darmawanto (2008), kebijakan di bidang perkreditan yang ditempuh pemerintah sebagai bagian integral dari kebijakan pembangunan ekonomi nasional bersifat pragmatis dan senantiasa disesuaikan dengan perkembangan permasalahan pokok yang dihadapi perekonomian nasional. Dalam
2 rangka meningkatkan produksi pangan untuk mendukung swasembada pangan guna meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi dan stabilitas nasional ke arah peningkatan kesejahteraan rakyat, pemerintah berupaya memberikan bantuan modal dana murah melalui kredit perbankan yang bersifat masal antara lain dengan mengeluarkan kebijakan kredit di sektor pertanian berupa Kredit Usaha Tani (KUT). KUT ini merupakan kredit program merujuk pada ekonomi kerakyatan yang bertujuan untuk meningkatkan hasil dan mutu pertanian sehingga pendapatan dan sekaligus taraf hidup petani dapat meningkat, yaitu dengan memberikan kredit secara masal pada para petani. Oleh karena itu, pemberian kredit program biasanya sejalan atau dijadikan sebagai unsur pelancar bagi program pembangunan pertanian lainnya. Kegiatan Direktorat Pembiayaan Tahun Anggaran 2011 adalah Kredit Usaha Rakyat (KUR), Kredit Ketahanan Pangan dan Energi (KKPE), Pengembangan Usaha Agribisnis Pedesaan (PUAP), Bantuan Penanggulangan Padi Puso (BP3). Dari empat kegiatan tersebut, PUAP dan BP3 merupakan kegiatan Bantuan Sosial yang pendanaannya berasal dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian. Sementara untuk kegiatan KUR dan KKPE, Direktorat Pembiayaan berperan sebagai regulator untuk kredit sektor pertanian dengan menyusun pedoman umum atau pedoman teknis KUR dan KKPE. Program KKPE dapat dijabarkan berdasarkan komoditas dan jenis usaha. Terhitung sejak 2008 hingga 2012, bank-bank pelaksana KKPE telah berhasil menyalurkan pinjaman sebesar Rp10 045 Miliar, dengan proporsi 83.05% di Pulau Jawa dan 16.95% di Luar Pulau Jawa. Sementara untuk KUR telah berhasil mengembangkan jumlah debiturnya dari tahun ke tahun terhitung sejak 2009 hingga 2011. Sebanyak 11,908,460 debitur terjaring sepanjang tahun tersebut dalam program KUR sektor pertanian dengan kredit terserap sejumlah Rp114 870 Miliar (Kementerian Pertanian 2012). Perusahaan perbankan yang beroperasi di Indonesia meliputi beberapa jenis dan dalam penelitian ini, bank yang digunakan adalah Bank Umum. Bank Umum adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dan dapat menciptakan uang giral serta menyalurkan dana tersebut kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya. Termasuk dalam pengertian bank umum adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional dan atau berdasarkan prinsip syariah. Bank umum dikelompokkan menjadi Bank Persero, Bank Pemerintah Daerah, Bank Swasta Nasional, Bank Asing dan Bank Campuran (Bank Indonesia 2009). Gambar 1 menunjukkan kinerja Bank Umum yang mengalami pertumbuhan dalam tujuh tahun terakhir. Terlihat pada dana pihak ketiga (DPK), total aktiva produktif dan jumlah kredit yang disalurkan semakin bertambah dari tahun ke tahun.
Miliar Rupiah
3 4,500,000 4,000,000 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 500,000 0 Tahun
DPK
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 1,510,834 1,753,292 1,973,042 2,338,824 2,784,912 3,225,198 3,663,968
Total Aktiva Produktif 1,851,990 2,242,282 2,464,256 2,831,871 3,426,350 3,616,989 4,115,372 Total Kredit
1,002,012 1,307,688 1,437,930 1,765,845 2,200,094 2,707,862 3,292,874
Sumber: Bank Indonesia, 2013
Gambar 1. Tren Total DPK, Aktiva Produktif dan Jumlah Kredit Gambar 1 selain menjelaskan tentang peningkatan kinerja Bank Umum periode 2007 sampai 2013, sebenarnya juga menunjukkan kendala. Dari sisi ketersediaan dana, secara teoritis sebetulnya lembaga perbankan formal memiliki potensi besar untuk pembiayaan permodalan. Namun demikian, perbankan yang mempunyai legalitas dalam menghimpun dana masyarakat dalam jumlah sangat besar, ternyata belum maksimal dalam penyaluran kredit. Pada gambar 1, terlihat total aktiva produktif yang lebih besar daripada jumlah total kredit yang dikucurkan, menunjukkan adanya dana mengendap yang belum disalurkan Bank Umum dalam menjalankan kegiatan usahanya. Setidaknya hal ini dapat diketahui dari proporsi kredit yang disalurkan oleh Bank Umum yang masih relatif rendah. Menurut Kementerian Koodinator Bidang Perekonomian (2013), Bank-bank yang ditunjuk oleh Kementerian Keuangan untuk menyalurkan program KKPE dan KUR adalah Bank BNI, Mandiri, BRI, BTN, Bukopin, Bank Syariah Mandiri, Bank Nagari, Bank DKI, Bank Jabar Banten, Bank Jateng, BPD DIY, Bank Jatim, Bank NTB, Bank Kalbar, Bank Kalteng, Bank Kalsel, Bank Sulut, Bank Maluku, dan Bank Papua. Gambar 2 menunjukkan penyaluran KUR berdasarkan sektor ekonomi dan terlihat sektor pertanian bukan merupakan fokus utama dalam penyaluran kredit. Pada penelitian ini penulis memfokuskan topik terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian karena sektor pertanian dapat menjadi modal besar dalam pembangunan ekonomi Indonesia. Menurut Departemen Tenaga Kerja (2008), peran penting sektor ini adalah mampu menyerap tenaga kerja sebesar 44%. Peran lain dari sektor pertanian adalah menjaga ketersediaan pangan di Indonesia (Kementrian Pertanian 2012).
4 dalam juta rupiah Pertanian 24,689,731 Pertambangan 111,689 Perdagangan, Restoran&Hotel Pengangkutan,Pergudangan&Komunikasi 1,916,672 Listrik,Gas&Air 71,528 3,834,545 Industri Pengolahan Konstruksi 2,038,193 Jasa dunia usaha 6,148,077 Jasa Kemasyarakatan 4,189,272 Lainnya 17,302,145 Sumber: Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian, 2013
78,247,537
Gambar 2 Penyaluran KUR menurut Sekor Ekonomi oleh Tujuh Bank Penyalur KUR di Indonesia Sampai bulan Desember 2013, bank nasional yang menyalurkan KUR sebanyak 7 (tujuh) bank yaitu Bank Nasional Indonesia (BNI), Bank Rakyat Indonesia (BRI), Bank Mandiri, Bank Tabungan Negara (BTN), Bank Bukopin, Bank Syariah Mandiri (BSM) dan Bank Negara Indonesia Syariah (BNI Syariah). Dilihat dari sisi sektor ekonomi, penyaluran KUR oleh Bank Pelaksana masih didominasi oleh sektor perdagangan. Penyaluran di sektor ini mencapai Rp 78.24 triliun. Sektor pertanian menjadi sektor kedua yang terbesar menyerap KUR dari bank pelaksana yaitu sebesar Rp 24.7 triliun. Menurut Wicaksono (2007), kondisi tidak memadainya penyaluran kredit untuk sektor pertanian karena risiko ketidakpastian, menuntut campur tangan pemerintah. Peningkatan peran sektor pertanian tidak bisa terlepas dari kebutuhan dana yang cukup besar. Dana yang diberikan dapat berupa pembiayaan atau kredit yang salah satu sumbernya dari perbankan. Meskipun sektor pertanian tidak mendapat proporsi utama dalam pembiayaan tetapi Bank Umum tetap memberikan perhatiannya pada sektor pertanian. Menurut Hutagaol et al (2009), sebuah perusahaan akan dapat meningkatkan outputnya melalui investasi dari dana kredit. Artinya, sumber pembiayaan dunia usaha termasuk pertanian tergantung pada kredit perbankan. Kebutuhan pembiayaan pertanian khususnya pangan terdapat pada tahap pra panen (pembibitan dan penanaman), masa panen dan pasca panen. Peningkatan produksi pangan menjadi suatu kebijakan yang harus ditempuh agar ketersediaan produk pertanian tercukupi. Petani yang pada dasarnya tidak mempunyai likuiditas dan dianggap tidak bankable, selayaknya terus digiring untuk berupaya dalam peningkatan produksi pangan melalui pemberian dukungan kredit. Pemberian dukungan kredit dipandang sebagai suatu insentif agar petani lebih produktif dalam menjalankan kegiatan pertanian (Tyastika 2013). Gambar 3 menunjukkan peran Bank Umum dalam mengembangkan sektor pertanian melalui penyaluran kreditnya. Kredit pertanian yang disalurkan Bank Umum mencakup aspek pertanian itu sendiri, perburuan dan sarana pertanian. Cakupan aspek tersebut sebenarnya sudah meliputi kebutuhan pembiayaan pada pertanian. Proporsi kredit pertanian diketahui tetap jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan proporsi kredit lain-lain, industri pengolahan, perdagangan, restoran dan hotel serta konstruksi.
5 5%
Pertanian, Perburuan dan Kehutanan
4%
Pertambangan dan Penggalian Industri Pengolahan
34%
Listrik, gas dan air
18%
Konstruksi
2% 4% 20%
2% 6%
5%
Perdagangan, restoran, hotel Pengangkutan, pergudangan, komunikasi Jasa dunia usaha Jasa sosial/masyarakat Lain-lain
Sumber: Bank Indonesia, 2013.
Gambar 3 Penyaluran Kredit Bank Umum menurut Sektor Ekonomi Keberadaan bank-bank yang termasuk di dalam Bank Umum telah tersebar di seluruh wilayah Indonesia dan berperan dalam memajukan perekonomian negara memiliki peluang untuk mengembangkan sektor pertanian. Akses publikasi yang mudah diterima oleh masyarakat, membuat masyarakat mengetahui dimana dapat menyalurkan dananya atau meminjam dana sebagai modal usaha. Kondisi wilayah Indonesia yang sebagian besar daratannya adalah lahan pertanian dapat dipandang sebagai suatu potensi. Asumsinya bahwa Bank Umum yang hadir di setiap daerah mengenal betul kondisi setempat, sehingga perhitungan risiko-imbal hasil cukup akurat. Berdasarkan gambaran pertanian Indonesia dan masalah permodalan bagi petani tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh dari kinerja mikroekonomi Bank Umum dan makroekonomi Indonesia tehadap penyaluran kredit pertanian. Perilaku penawaran kredit perbankan bukan hanya dipengaruhi dana yang bersumber dari Dana Pihak Ketiga (DPK) tetapi dapat juga dipengaruhi dari faktor internal atau variabel mikroekonomi Bank Umum seperti Loan to Deposit Ratio (LDR) untuk melihat seberapa besar tingkat likuiditas dalam menentukan kemampuannya untuk membayar kewajiban jangka pendek, Capital Adequacy Ratio (CAR) yang dilihat dari seberapa besar kecukupan modal yang dimiliki perbankan, Non Performing Loan (NPL) dalam perbankan ketika debitur tidak dapat membayarkan peminjaman kredit, Return on Assets (ROA) yang dilihat dari kesehatan perbankannya ketika mendapatkan laba, sedangkan dalam faktor eksternal atau makroekonomi terdapat suku bunga Bank Indonesia (BI rate) dan inflasi. Pendekatan dari sisi kinerja digunakan dalam penelitan ini karena kinerja merupakan cerminan kemampuan bank dalam mengelola dan mengalokasikan sumber dananya. Kinerja yang semakin baik seharusnya memengaruhi penyaluran kredit yang semakin besar pula.
6 Perumusan Masalah Berbekalkan perjalanan pembangunan sektor pertanian Indonesia hingga saat ini masih belum dapat menunjukkan hasil yang maksimal jika dilihat dari tingkat kesejahteraan petani dan kontribusinya pada pendapatan nasional. Meski demikian sektor ini merupakan sektor yang sangat banyak menampung luapan tenaga kerja dan sebagian besar penduduk yang tergantung padanya. Kelangkaan kredit pertanian dapat berpengaruh terhadap produktivitas dan pendapatan petani khususnya bagi petani skala kecil. Data Bank Indonesia menunjukkan penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum masih sangat kecil. Proporsi kredit untuk sektor pertanian lebih kecil atau tidak sebanding dengan total kredit yang disalurkan oleh Bank Umum pada kinerja Bank Umum dalam menghimpun dana pihak ketiga dan total aktiva produktif yang dimiliki. Mengingat Indonesia adalah negara yang memiliki wilayah pertanian yang luas. Berdasarkan uraian di atas, maka permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana perkembangan penyaluran kredit pertanian oleh Bank Umum periode 2007 sampai 2013? 2. Bagaimana pengaruh variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum (DPK, CAR, LDR, ROA dan NPL) dan variabel makroekonomi Indonesia (suku bunga Bank Indonesia dan inflasi) terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum?terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum?
Tujuan Penelitian Adapun tujuan yang akan dicapai dari penelitian ini terkait dengan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya adalah : 1. Menganalisis perkembangan penyaluran kredit pertanian oleh Bank Umum periode 2007 sampai 2013. 2. Menganalisis pengaruh variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum dan variabel makroekonomi Indonesia terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum.
Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat dan kegunaan bagi pihak yang berkepentingan diantaranya bank-bank yang masuk dalam kelompok Bank Umum, Bank Indonesia, dan juga akademisi. Manfaat tersebut yaitu: 1. Bagi Bank Umum dapat dijadikan masukan dalam menentukan kebijakan dalam hal penyaluran kredit untuk sektor pertanian. 2. Bagi Bank Indonesia dan pemerintah untuk menjadi bahan pertimbangan pengambilan kebijakan terkait keberadaan dan peran Bank Umum di Indonesia yang mempunyai karakteristik yang berbeda satu sama lain. Sekaligus bahan pertimbangan dalam hal yang berkaitan dengan kebijakan penyaluran kredit pertanian.
7 3. Bagi akademisi dapat dijadikan referensi atau bahan penelitian berikutnya. Dikarenakan masih sedikitnya penelitian yang mengangkat khususnya dalam permasalahan penyaluran kredit sektor pertanian.
Ruang Lingkup Penelitian Mengingat banyaknya jumlah bank di Indonesia, maka penulis dalam penelitian ini memiliki batasan yaitu data Bank Umum yang digunakan merupakan akumulatif dari bank-bank yang masuk dalam kelompok Bank Umum (Bank Persero, Bank Pemerintah Daerah, Bank Swasta Nasional, Bank Asing dan Bank Campuran) di seluruh Indonesia. Pada penelitian ini penulis menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia dan lembaga-lembaga terkait. Penelitian ini menganalisis perkembangan penyaluran kredit pertanian oleh Bank Umum periode 2007 sampai 2013. Lingkup penelitian ini juga menganalisis pengaruh kinerja mikroekonomi Bank Umum dan variabel makroekonomi Indonesia terhadap penyaluran kredit pertanian oleh Bank Umum.
TINJAUAN PUSTAKA Definisi Bank secara Umum Pustaka Bank adalah lembaga keuangan yang menjadi tempat bagi orang perseorangan, badan-badan usaha swasta, badan-badan usaha milik negara, bahkan lembaga-lembaga pemerintahan menyimpan dana-dana yang dimilikinya. Melalui kegiatan perkreditan dan berbagai jasa yang diberikan, bank melayani kebutuhan pembiayaan serta melancarkan mekanisme sistem pembayaran bagi semua sektor perekonomian (Hermansyah 2005). Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, bank adalah usaha di bidang keuangan yang menarik dan mengeluarkan uang di masyarakat, terutama memberikan kredit dan jasa di lalu lintas pembayaran dan peredaran uang. Prof. G.M. Verryn Stuart dalam bukunya Bank Politik, berpendapat bahwa bank adalah suatu badan yang bertujuan yang memuaskan kebutuhan kredit, baik dengan alatalat pembayarannya sendiri atau dengan uang yang diperolehnya dari orang lain, maupun dengan jalan mengedarkan alat-alat penukar baru berupa uang giral. Berdasarkan dari beberapa pengertian di atas dapat dikatakan bahwa bank adalah badan usaha yang menjalankan kegiatan menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kembali kepada pihak-pihak yang membutuhkan dalam bentuk kredit dan memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.
Bank menurut Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 Undang-Undang No.7 Tahun 1992 tentang Perbankan sebagaimana telah diubah dengan Pasal 1 butir 2 Undang-Undang No.10 Tahun 1998 merumuskan: “Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam
8 bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak.”
Bank Umum dan Pasal 6 Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 tentang Perbankan, Kegiatan Usaha Bank Umum Bank Umum adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvesional dan/atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Bank Umum terdiri dari bank devisa nasional baik pemerintah maupun swasta, bank nondevisa swasta nasional dan bank asing atau campuran. Kegiatan utama bank umum, kecuali bank umum nondevisa adalah menghimpun dana masyarakat dalam bentuk giro, deposito berjangka dan tabungan, memberi kredit untuk tujuan modal kerja maupun investasi, serta melakukan transaksi perdagangan luar negeri (Hermansyah 2005). Menurut ketentuan Pasal 6 UU No.10 Tahun 1998 tentang Perbankan, kegiatan usaha yang dapat dilakukan oleh bank umum adalah sebagai berikut: 1. Menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan berupa giro, deposito berjangka, sertifikat deposito, tabungan, dan bentuk lainnya. 2. Memberikan kredit. 3. Menerbitkan surat pengakuan utang. 4. Membeli, menjual, atau menjamin atas resiko sendiri maupun untuk kepentingan dan atas perintah nasabahnya. 5. Memindahkan uang baik untuk kepentingan sendiri maupun kepentingan nasabah. 6. Menempatkan dana pada, meminjam dana dari, atau meminjam dana kepada bank lain, baik dengan menggunakan surat, sarana telekomunikasi maupun dengan wesel unjuk, cek, atau sarana lainnya. 7. Menerima pembayaran dari tagihan atas surat berharga dan melakukan perhitungan dengan antar pihak ketiga. 8. Menyediakan tempat untuk menyimpan barang dan surat berharga. 9. Melakukan kegiatan penitipan untuk kepentingan pihak lain berdasarkan suatu kontrak. 10. Melakukan penempatan dana dari nasabah kepada nasabah lainnya dalam bentuk surat berharga yang tidak tercatat bursa efek. 11. Melakukan kegiatan anjak piutang, usaha kartu kredit, dan kegiatan wali amanat. 12. Menyediakan pembiayaan dan atau melakukan kegiatan lain berdasarkan prinsip syariah, sesuai dengan ketentuan yang ditetapkan oleh Bank Indonesia. Melakukan kegiatan lain yang lazim dilakukan oleh bank sepanjang tidak bertentangan dengan undang-undang dan peraturan perundang-undangan yang berlaku.
9 Kredit Dalam Pasal 1 butir 11 UU No.10 Tahun 1998 dirumuskan bahwa kredit adalah “Penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga”. Berdasarkan undang-undang tersebut menunjukkan bahwa prestasi yang wajib dilakukan oleh debitur atas kredit yang diberikan kepadanya adalah tidak semata-mata melunasi utangnya tetapi juga disertai dengan bunga sesuai dengan perjanjian yang telah disepakati sebelumnya. Kata kredit sebenarnya berasal dari Bahasa Yunani, yaitu “Credere” yang berarti kepercayaan atau “Credo” yang artinya saya percaya. Dengan demikian dasar pemberian kredit adalah kepercayaan dan keyakinan. Kepercayaan dan keyakinan bahwa debitur akan dapat melunasi hutangnya sesuai dengan perjanjian atau tepat waktu. Perilaku dalam pemberian kredit berdasarkan sosial ekonomi adalah kriteria penilaian kredit dipusatkan kepada faktor-faktor yang tidak hanya penerima kredit sebagai pihak yang menikmati hasil kredit namun juga masyarakat sekitarnya. Bank dalam memberikan kredit melihat pula dari aspek kebutuhan masyarakat, sehingga kemakmuran masyarakat meningkat. Bank tidak hanya berorientasi mencari keuntungan saja dalam menyalurkan kreditnya (Simorangkir, 2004). Pada dasarnya fungsi pokok dari kredit adalah untuk pemenuhan jasa pelayanan terhadap kebutuhan masyarakat (to Service the Society) dalam rangka mendorong dan melancarkan perdagangan, produksi dan jasa-jasa yang kesemuanya ditujukan untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. Sinungan (2000) dalam Tyastika (2013) menjelaskan bahwa pemberian kredit adalah minimal akan memberikan manfaat pada: 1. Bagi bank, kredit diharapkan dapat menjadi sumber utama pendapatan bank yang berguna bagi kelangsungan hidup bank tersebut. 2. Bagi debitur, pemberian kredit oleh bank dapat digunakan untuk memperlancar usaha dan selanjutnya meningkatkan gairah usaha sehingga terjadi kontinuitas perusahaan. 3. Bagi Masyarakat (Negara), pemberian kredit oleh bank akan meningkatkan kegiatan ekonomi masyarakat, menyerap tenaga kerja dan mensejahterakan masyarakat. Peran kredit sangat dibutuhkan dalam melaksanakan pembangunan ekonomi. Dalam pembangunan ekonomi terdapat tiga komponen penting, yaitu pertumbuhan, perubahan struktur ekonomi, dan pengurangan jumlah kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi yang baik dapat ditunjukkan dari adanya peningkatan produksi (output). Dimana peningkatan produksi (output) tersebut hanya dapat dicapai dengan cara menambahkan jumlah input atau adanya penerapan teknologi yang baru. Dan untuk penerapan teknologi baru tersebut, maka akan dibutuhkan modal pula. Dengan kata lain, bahwa untuk melaksanakan pembangunan dibutuhkan peningkatan penggunaan modal pula. Modal dapat bersumber dari modal sendiri ataupun dari pinjaman (kredit). Namun mengingat modal sendiri umumnya kurang mencukupi untuk penggunaan modal, maka kebutuhan akan kredit yang tepat waktu akan sangat diperlukan (Hutagaol 2009).
10 Menurut Kasmir (2008), mengemukakan bahwa unsur-unsur kredit terdiri atas: 1. Kepercayaan, yaitu suatu keyakinan pemberi kredit bahwa kredit yang diberikan akan benar-benar diterima kembali di masa tertentu di masa yang akan datang. Kepercayaan ini diberikan oleh bank, dimana sebelumnya sudah dilakukan penelitian penyelidikan tentang nasabah baik secara internal maupun eksternal. Penelitian dan penyelidikan tentang kondisi masa lalu dan sekarang terhadap nasabah pemohon kredit. 2. Kesepakatan, yaitu adanya kesepakatan antara pemberi kredit dan penerima kredit. Kesepakatan ini dituangkan dalam suatu perjanjian dimana masingmasing pihak menandatangani hak dan kewajibannya. 3. Jangka Waktu. Setiap kredit yang diberikan memiliki jangka waktu tertentu. Jangka waktu mencakup masa pengembalian kredit yang telah disepakati. Jangka waktu tersebut bisa berbentuk jangka pendek, menengah atau panjang. 4. Risiko. Adanya suatu tenggang waktu pengembalian akan menyebabkan suatu risiko tidak tertagih atau macetnya pemberian kredit. Kredit yang berjangka waktu lama risikonya semakin besar, demikian pula sebaliknya. Risiko yang disengaja oleh nasabah yang lalai maupun yang tidak disengaja menjadi tanggungan bank. 5. Balas Jasa, yaitu keuntungan atas pemberian suatu kredit atau jasa, yang dikenal dengan istilah bunga. Balas jasa dalam bentuk bunga dan biaya administrasi kredit ini merupakan keuntungan bank.
Dasar-Dasar Pemberian Kredit Bank Menurut Hermansyah (2005), untuk mencegah terjadi kredit bermasalah, penilaian suatu bank untuk memberikan suatu persetujuan terhadap permohonan kredit dilakukan dengan berpedoman kepada Formula 4P dan Formula 5C. Formula 4P dapat diuraikan sebagai berikut: 1. Personality. Pihak bank mencari data secara lengkap mengenai kepribadian pemohon kredit, antara lain riwayat hidup, pengalaman berusaha, pergaulan dalam masyarakat, dan lain-lain. 2. Purpose. Selain mengenai kepribadian dari pemohon kredit, bank juga harus mencari data tentang tujuan penggunaan kredit tersebut sesuai line of business kredit bank yang bersangkutan. 3. Prospect. Dalam hal ini bank harus melakukan analisis dengan cermat dan mendalam tentang bentuk usaha yang dilakukan oleh pemohon kredit. 4. Payment. Bahwa dalam penyaluran kredit, bank harus mengetahui dengan jelas mengenai kemampuan dari pemohon kredit untuk melunasi utang kredit dalam jumlah dan jangka waktu yank ditentukan. Mengenai Formula 5C bias diuraikan sebagai berikut: 1. Character (Karakter). Pemberian kredit harus memiliki sifat saling percaya diantara kreditor dan debitor. Pemberi pinjaman harus melihat karakter peminjam, sehingga tujuan kredit yang diharapkan dapat tercapai. Kejujuran, integritas dan tekad baik dari peminjam akan dinilai sebelum kredit diberikan;
11 2. Capital (Modal). Penilaian terhadap capital yang dimaksudkan adalah penilaian terhadap jumlah dana atau modal yang dimiliki calon peminjam sehingga akan dapat diketahui bagaimana kondisi keuangannya; 3. Capacity (Kapasitas). Penilaian yang diberikan kepada calon peminjam mengenai kemampuan dalam melunasi kewajibannya, dapat dilihat dari kegiatan usaha yang akan diberikan tambahan kredit dari bank. Pihak bank akan dapat mengukur sampai sejauh mana calon peminjam mampu mengembangkan usahanya dari tambahan modal yang akan diberikan pihak bank nantinya dan juga untuk mengetahui kemampuan penerima pinjaman dalam membayar kembali kewajibannya sebagai peminjam; 4. Collateral (Jaminan). Collateral merupakan jaminan yang diserahkan oleh peminjam sebagai jaminan atas kreditnya. Jaminan penerima kredit juga dinilai agar pihak pemberi kredit merasa aman, dimana apabila sewaktuwaktu kredit yang dipinjam tidak dikembalikan sesuai dengan ketentuan yang berlaku, maka pihak pemberi kredit dapat menggunakan jaminan peminjam untuk digadaikan; 5. Condition of Economic (Kondisi Ekonomi). Condition berarti kondisi-kondisi yang dapat mempengaruhi usaha tersebut baik yang akan mendukung usaha atau juga kondisi-kondisi tersebut dapat berupa kondisi ekonomi, politik, bahkan kondisi internal rumah tangga yang akan mempengaruhi prospek usaha tersebut ke depannya.
Teori Keynessian Keynes mengatakan bahwa tingkat bunga adalah balas jasa yang diterima seseorang karena orang tersebut tidak menimbun uang atau balas jasa yang diterima seseorang karena mengorbankan preferensi likuiditasnya. Menurut Keynes, semakin besar liquidity preference seseorang, semakin besar keinginan orang tersebut untuk menahan uang tunai, maka semakin besar pula tingkat bunga yang diterima orang tersebut bilamana ia meminjamkan uang tersebut kepada orang lain. Pendapat Keynes ini sangat berbeda dengan pendapat aliran klasik, dimana tingkat bunga menurut teori klasik adalah premi yang diterima karena menunda konsumsinya pada masa yang akan datang. Permintaan uang mempunyai hubungan yang negatif dengan tingkat bunga. Hubungan negatif antara permintaan uang dengan tingkat bunga ini dapat diterangkan oleh Keynes. Dia mengatakan bahwa masyarakat mempunyai pendapat tentang adanya tingkat bunga nominal. Bilamana tingkat bunga turun dari tingkat bunga normal, dalam masyarakat ada suatu keyakinan akan naik suku bunga masa yang akan datang. Bila masyarakat memegang obligasi (surat berharga) pada saat suku bunga naik, pemegang obligasi tersebut akan mengalami kerugian (Purnamahadi 2011). Menurut Stiglitz dan Greenwald (2003) dalam Wibowo (2008), Teori Keynesian menyatakan bahwa suku bunga kredit berhubungan positif dengan jumlah penawaran kredit, dan sebaliknya berhubungan negatif dengan jumlah permintaan kredit, yang artinya peningkatan suku bunga kredit dapat meningkatkan jumlah penawaran kredit, namun sebaliknya peningkatan suku bunga tersebut dapat menurunkan jumlah permintaan kredit
12 r (suku bunga)
Kurva penawaran kredit r* Kurva permintaan kredit L*
L (jumlah kredit)
Sumber: Stiglitz dan Greenwald (2003)
Gambar 4 Kurva Permintaan dan Penawaran Kredit
Pentingnya Sektor Pertanian dan Lembaga Pembiayaanya Menurut Supriatna (2009) dalam Tyastika (2013) menjelaskan sektor pertanian dan pedesaan memiliki peran strategis dalam pembangunan nasional yaitu sebagai sumber mata pencaharian sebagian besar penduduk, penyumbang PDRB, berkontribusi terhadap ekspor (devisa) dan penyedia pangan serta gizi. Pembangunan pertanian mengalami permasalahan kompleks salah satunya ketersediaan sumber pembiayaan yang murah, mudah dan cepat. Kredit merupakan bagian dari usaha tani. Lembaga kredit produksi merupakan faktor pelancar pembangunan pertanian. Artinya, untuk meningkatkan produksi, petani perlu memiliki modal lebih banyak untuk membeli bibit unggul, obat-obatan, pupuk, dan alat pertanian. Masalah seputar penyediaan modal dan sulitnya akses ke perbankan umum adalah kendala yang sering dilontarkan oleh para petani, baik petani tradisionil, pedagang maupun pengumpul hingga industri rumah tangga yang berbasis pertanian. Kredit sektor pertanian termasuk kredit produktif yang menghasilkan barang berupa bahan makanan utama rakyat Indonesia, membicarakan kredit sektor pertanian dengan sendirinya tidak akan terlepas dari pola tata hidup pertanian yang selalu terkait dengan keadaan alam, luas tanah garapan, pola tanam, dan musim.
Variabel Mikroekonomi dan Makroekonomi Kredit Berdasarkan tinjauan teori Keynessian dan dasar-dasar pemberian kredit, maka dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa variabel bebas seperti DPK, CAR, LDR, NPL pertanian dan ROA sebagai indikator kinerja mikroekonomi Bank Umum. Sedangkan untuk indikator kondisi makroekonomi Indonesia menggunakan variabel suku bunga BI dan inflasi. Variabel-variabel tersebut diuraikan dalam penjelasan berikut. Sumber dana pihak ketiga atau dana masyarakat adalah dana-dana yang berasal dari masyarakat, baik perorangan maupun badan usaha, yang diperoleh bank dengan menggunakan berbagai instrumen produk simpanan yang dimiliki oleh bank. Dana masyarakat adalah dana terbesar yang dimiliki oleh bank dan
13 sesuai dengan fungsi bank sebagai penghimpun dana dari pihak-pihak yang kelebihan dana dalam masyarakat (Kuntjoro 2002). Dalam UU Perbankan No. 10, Tahun 1998 dana yang dihimpun bank umum dari masyarakat tersebut biasanya berbentuk simpanan giro (demand deposit), simpanan tabungan (saving deposit), dan simpanan deposito (time deposit). Dana-dana yang dihimpun dari masyarakat (DPK) ternyata merupakan sumber dana terbesar yang paling diandalkan oleh bank (bisa mencapai 80% 90% dari seluruh dana yang dikelola oleh bank) (Dendawijaya 2005). Kegiatan bank setelah menghimpun dana dari masyarakat luas dalam bentuk simpanan giro, tabungan, dan deposito adalah menyalurkan kembali dana tersebut kepada masyarakat yang membutuhkannya. Kegiatan penyaluran dana ini dikenal juga dengan istilah alokasi dana. Pengalokasian dana dapat diwujudkan dalam bentuk pinjaman atau lebih dikenal dengan kredit (Kasmir 2008). DPK ini yang selanjutnya digunakan untuk mendorong pertumbuhan ekonomi melalui penyaluran kredit dan DPK diharapkan berkorelasi positif dengan penawaran kredit. Capital Adequacy Ratio (CAR) yaitu rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruh aktiva bank yang mengandung risiko ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank, di samping dana yang bersumber dari luar bank. Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam membayar kembali simpanan nasabah pada saat ditarik. Semakin tinggi rasio ini semakin tinggi pula kemampuan likuiditas bank. Semakin tinggi likuiditas bank, maka tingkat penyaluran kreditnya akan semakin tinggi pula. CAR dirumuskan sebagai berikut (Dendawijaya 2005): CAR =
Modal Bank Aktiva Tertimbang menurut Risiko
x 100% ……………….. (1)
Tingkat kolektibilitas kredit yang dianggap bermasalah dan dapat mengganggu kegiatan operasional adalah kredit macet atau dikenal dengan Non Performing Loan (NPL) yang mana merupakan persentase kredit bermasalah (dengan kriteria kurang lancar, diragukan dan macet terhadap total kredit yang disalurkan). NPL ini dapat juga diartikan sebagai pinjaman yang mengalami kesulitan pelunasan baik akibat faktor kesengajaan yang dilakukan oleh debitur maupun faktor ketidaksengajaan yang berasal dari faktor luar (Meydianawathi 2007). Setiap bank harus dapat menjaga NPL-nya dibawah 5%, hal ini sejalan dengan ketentuan Bank Indonesia. Jika pada suatu bank memiliki jumlah NPL yang terlalu tinggi maka bank tersebut harus menyediakan pencadangan yang lebih besar sehingga modal bank dapat ikut terkikis. Padahal, besarnya modal sangat mempengaruhi besarnya ekspansi kredit. Jumlah NPL yang besar membuat perbankan sulit untuk menyalurkan kreditnya kepada masyarakat (Yuwono 2012). Rasio NPL dirumuskan sebagai berikut: NPL =
Kredit yang Bermasalah Kredit yang disalurkan
x 100% ……………………….. (2)
Profitabilitas di sini biasanya menggunakan rasio ROA (Return On Asset) yaitu tingkat laba yang diperoleh bank. Dengan kredit sebagai salah satu sumber
14 pemasukan terbesar bagi bank, maka bank harus bijak dalam menentukan tingkat suku bunga yang ditetapkan baik untuk tingkat suku bunga pendanaan maupun suku bunga simpanan. Jangan sampai suku bunga simpanan lebih besar dibandingkan suku bunga kredit yang mengakibatkan tingkat laba yang diperoleh akan semakin kecil dikarenakan bank menggunakan keuntungannya untuk membayar bunga kepada deposan. Selain itu, tingkat keuntungan yang dihasilkan oleh bank akan terkait dengan keseimbangan jumlah dana yang mampu dihimpun dan jumlah dana yang mampu disalurkan (Triasdini 2010). Apabila rentabilitas yang dimiliki bank umum meningkat maka jumlah kredit yang mampu disalurkan juga akan ikut meningkat. Hal itu sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Meydianawathi (2006), jumlah kredit investasi dan kredit modal kerja yang yang disalurkan bank umum kepada sektor UMKM akan bertambah apabila rentabilitas bank umum terus meningkat. ROA dirumuskan sebagai berikut: ROA =
Laba sebelum Pajak Total Aset
x 100% ……………...………….. (3)
Loan to Deposit ratio (LDR) adalah rasio keuangan perusahaan perbankan yang berhubungan dengan aspek solvabilitas. LDR sendiri merupakan indikator dalam pengukuran fungsi intermediasi perbankan di Indonesia. Sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004, rasio LDR dihitung dari pembagian kredit yang diberikan kepada pihak ketiga (tidak termasuk antarbank) dengan Dana Pihak Ketiga (DPK) yang mencakup giro, tabungan, dan deposito (tidak termasuk antarbank). Semakin tinggi LDR menunjukkan semakin besar pula DPK yang dipergunakan untuk penyaluran kredit, yang berarti bank telah mampu menjalankan fungsi intermediasinya dengan baik. Disisi lain LDR yang terlampau tinggi dapat menimbulkan risiko likuiditas bagi bank (Pratama 2010). Tujuan perhitungan LDR untuk mengetahui serta menilai sampai berapa jauh bank memiliki kondisi sehat dalam menjalankan kegiatan usahanya. LDR adalah indikator kerawanan suatu bank. LDR dirumuskan sebagai berikut: LDR =
Kredit Tersalur Jumlah DPK
x 100% ……………………………… (4)
Secara sederhana inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi. Tingkat inflasi ditentukan oleh kekuatan permintaan dan penawaran terhadap barang dan jasa yang mencerminkan perilaku para pelaku pasar atau masyarakat. Salah satu faktor yang mempengaruhi perilaku masyarakat tersebut adalah ekspektasi terhadap inflasi di masa yang akan datang. Ekspektasi inflasi yang tinggi akan mendorong masyarakat untuk mengalihkan aset finansial yang dimilikinya menjadi asset riil, seperti tanah, rumah, dan barang-barang konsumsi lainnya. Begitu juga sebaliknya ekspektasi inflasi yang rendah akan memberikan
15 insentif terhadap masyarakat untuk menabung serta melakukan investasi pada sektor-sektor produktif (Hutagalung 2012). BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI Rate diumumkan oleh Dewan Gubernur Bank Indonesia setiap Rapat Dewan Gubernur bulanan dan diimplementasikan pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia melalui pengelolaan likuiditas (liquidity management) di pasar uang untuk mencapai sasaran operasional kebijakan moneter. Sasaran operasional kebijakan moneter dicerminkan pada perkembangan suku bunga Pasar Uang Antar Bank Overnight (PUAB O/N). Pergerakan di suku bunga PUAB ini diharapkan akan diikuti oleh perkembangan di suku bunga deposito, dan pada gilirannya suku bunga kredit perbankan. Dengan mempertimbangkan pula faktor-faktor lain dalam perekonomian, Bank Indonesia pada umumnya akan menaikkan BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan melampaui sasaran yang telah ditetapkan, sebaliknya Bank Indonesia akan menurunkan BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan berada di bawah sasaran yang telah ditetapkan (Bank Indonesia 2014).
Penelitian Terdahulu Hasil penelitian Mayda Tyastika (2013) yang dianalisis menggunakan metode VAR/VECM menunjukkan bahwa penyaluran kredit pertanian BPD signifikan negatif pada jangka pendek dipengaruhi variabel LDR, CAR dan DPK. Penyaluran kredit pertanian BPD signifikan positif pada jangka panjang dipengaruhi variabel suku bunga kredit investasi dan ROA, serta negatif oleh variabel LDR, DPK suku bunga kredit modal kerja, dan suku bunga SBI. Pratama (2010) dengan judul Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kebijakan Penyaluran Kredit Perbankan (Bank Umum di Indonesia Periode 20052009) menunjukkan bahwa DPK berpengaruh positif dan signifikan. CAR dan NPL berpengaruh negatif signifikan. Suku bunga SBI berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap penyaluran kredit perbankan. Estimasi model menggunakan metode ordinary least square (OLS) dengan regresi linear berganda. Hasil penelitian Hutagaol (2009) yang berjudul Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pencairan Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Sektor Agribisnis (BRI Cigombong-Bogor) dengan menggunakan metode purposive sampling dengan analisis regresi linear berganda, menunjukkan lama usaha berjalan, pendapatan bersih rumah tangga per tahun, tingkat pendidikan nasabah, nilai agunan, jarak usaha dengan BRI tidak berpengaruh nyata terhadap pencairan kredit. Wicaksono (2007) dengan judul Analisis Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Penyaluran Kredit Pertanian oleh Bank BRI di Indonesia. Hasil penelitiannya menunjukkan penyaluran kredit pertanian oleh BRI antara tahun 2002 -2006 secara marjinal selalu mengalami peningkatan. Faktor-faktor yang mempengaruhinya adalah GDP sektor pertanian dan NPL. NPL adalah faktor yang paling berpengaruh. Metode yang digunakan metode ordinary least square (OLS) dengan regresi linear berganda.
16 Hasil penelitian Rusdiana (2012) menunjukkan variabel bebas CAR, LDR, dan DPK tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROA karena nilai signifikansinya berada diatas 0.05, sementara itu variabel bebas NIM, NPL, dan BOPO berpengaruh secara signifikan terhadap ROA karena nilai signifikansinya kurang dari 0.05. Dari keenam variabel bebas atau independen diatas yang hipotesisnya ditolak yaitu LDR. Estimasi model menggunakan metode purposive sampling dengan analisis regresi linear berganda. Darmawanto (2008) dengan judul Pengembangan Kredit Sektor Pertanian (Tinjauan Pada PT. BPD Jawa Tengah) menggunakan metode purposive sampling dengan analisis deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan-kebijakan tersebut ada yang tidak sinkron dan saling bertentanagn sehingga menjadi penghambat bagi bank dalam pengembangan kredit pada sektor pertanian bahkan akan merugikan bank dalam pelaksanaannya. Meydianawathi (2006) yang berjudul Analisis Perilaku Penawaran Kredit Perbankan kepada Sektor UMKM di Indonesia menggunakan ordinary least square (OLS), hasil penelitiannya menunjukkan bahwa DPK, CAR dan ROA secara parsial berpengaruh positif dan signifikan dan secara serempak oleh DPK,CAR, ROA dan NPLs berpengaruh terhadap penawaran kredit investasi dan modal kerja bank umum kepada sektor UMKM di Indonesia. Berdasarkan penelitian terdahulu, pada penelitian ini memiliki persamaan dan perbedaan dengan penelitian sebelumnya. Persamaan dengan penelitian terdahulu adalah analisis variabel yang digunakan yang berpengaruh terhadap kredit pertanian. Perbedaan pada penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah Bank Umum dijadikan objek penelitian dan secara spesifik ditujukan untuk kredit pertanian. Metode yang digunakan adalah VAR/VECM, sehingga dapat melihat besar pengaruh suatu variabel dalam memengaruhi variabel lain.
Kerangka Pemikiran Pengaruh dari variabel dalam penelitian ini dianalisis dengan metode VAR/VECM. Variabel yang memiliki dampak terhadap penyaluran kredit, khususnya kredit pertanian dapat dijadikan acuan untuk mengambil kebijakan Bank Umum di Indonesia Variabel yang menjadi indikator kinerja mikroekonomi Bank Umum adalah DPK, LDR sebagai rasio likuiditas, CAR sebagai rasio solvabilitas, ROA sebagai rasio profitabilitas dan NPL pertanian. Variabel yang menjadi indikator makroekonomi Indonesia adalah suku bunga BI dan inflasi. Kinerja yang baik mengindikasikan kemampuan suatu bank dalam mengelola dan mengalokasikan dananya juga baik, sehingga penyaluran kredit akan semakin besar. Dana–dana yang dihimpun dari masyarakat ternyata merupakan sumber dana terbesar yang paling diandalkan oleh bank (DPK). Oleh sebab itu semakin besar Dana Pihak Ketiga yang diterima semakin meningkat pula peranan bank dalam menyalurkan dana tersebut kepada pihak yang kekurangan dana dengan bentuk pemberian kredit. Jika CAR tinggi maka akan meningkatkan sumber daya finansial untuk perkembangan usaha perusahaan, dan mengantisipasi kerugian yang akan diterima dari penyaluran jumlah kredit. Jumlah CAR yang tinggi akan membuat
17 kepercayaan diri pada bank dalam melakukan penyaluran kredit. Oleh sebab itu, jika kecukupan modal yang dimiliki oleh suatu bank tinggi maka jumlah penyaluran kredit yang akan diberikan dapat meningkat. Indikator LDR digunakan sebagai rasio yang dapat menunjukan kerawanan satu kemampuan bank. Sehingga mengakibatkan semakin tinggi LDR pada suatu bank maka akan mengakibatkan semakin rendahnya likuiditas yang bersangkutan karena jumlah dana yang diperlukan untuk membiayai kredit menjadi semakin besar, sebaliknya jika semakin rendahnya LDR pada suatu bank maka akan mengakibatkan semakin tingginya likuiditas yang bersangkutan. Rasio NPL atau kredit bermasalah adalah banyaknya peminjaman kredit yang mengalami kendala dalam melunasi kewajibannya. Jika NPL menunjukan kenaikan yang tinggi, maka tingkat kesehatan bank akan semakin menurun dengan nilai asset yang dimiliki. Nilai ROA digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan secara keseluruhan. Laba yang tinggi membuat bank mendapat kepercayaan dari masyarakat yang memungkinkan bank untuk menghimpun modal yang lebih banyak sehingga bank memperoleh kesempatan meminjamkan dengan lebih luas. Jika ROA dalam perbankan menunjukan nilai yang tinggi maka profitabilitas yang dimiliki semakin meningkat, sehingga kemampuan perbankan dalam melakukan penyaluran kredit juga dapat semakin meningkat. Suku bunga BI (BI rate) berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit. Jika BI rate memiliki nilai yang tinggi, maka bank lebih memilih menyimpan dananya pada Bank Indonesia dalam bentuk SBI dari pada menyalurkan dananya untuk penyaluran kredit. Sedangkan untuk inflasi berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit. Berdasarkan latar belakang dan tinjauan pustaka di atas, dapat ditarik sebuah kerangka pemikiran teoritis dari penelitian ini seperti yang tampak pada Gambar 5. Pengetahuan mengenai hal-hal tersebut digunakan untuk merumuskan langkah yang bisa dilakukan untuk mendorong penyaluran kredit pertanian di masa depan.
18 Kinerja Mikroekonomi Bank Umum
Makroekonomi Indonesia
Penyaluran Kredit Pertanian oleh Bank Umum
1. 2. 3. 4. 5.
Jumlah DPK CAR LDR NPL sektor pertanian ROA
1. Suku Bunga BI 2. Inflasi
Gambar 5 Kerangka Pemikiran
Hipotesis Pada penelitian ini berdasarkan hubungan antara tujuan penelitian dan kerangka pemikiran teoritis terhadap rumusan masalah, maka hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut : 1. DPK berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum. 2. CAR berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum. 3. LDR berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum. 4. NPL pertanian berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum. 5. ROA berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum. 6. BI rate berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum. 7. Inflasi berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit untuk sektor pertanian oleh Bank Umum.
19
METODOLOGI PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Pada penelitian ini jenis data yang diperoleh dan digunakan penulis adalah data sekunder. Data-data tersebut meliputi data jumlah Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ration (LDR), Non Performing Loan (NPL) pertanian, Return on Asset (ROA), suku bunga BI dan inflasi. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini bersifat kuantitatif. Data time series yang diperoleh dari publikasi Bank Indonesia, merupakan data bulanan Statistik Perbankan Indonesia dan data bulanan Statistik Ekonomi Moneter Indonesia periode 2007 sampai 2013.
Definisi Operasional Definisi operasional dari variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Kredit Pertanian merupakan jumlah kredit Bank Umum yang tersalur untuk pertanian. 2. DPK merupakan jumlah dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun oleh Bank Umum. 3. CAR merupakan kemampuan bank dalam membayar kembali simpanan nasabah pada saat ditarik. 4. NPL merupakan jumlah pembiayaan yang mengalami masalah dari Bank Umum. NPL di dalam penelitian ini dikhususkan pada NPL pertanian. 5. LDR merupakan kemampuan bank dalam menjalankan kegiatan usahanya. 6. ROA merupakan tingkat laba yang diperoleh bank. 7. Suku bunga BI (BI rate) merupakan suku bunga acuan bank. 8. Inflasi merupakan kenaikan tingkat harga selama kurun waktu tertentu.
Metode Analisis Data Metode ini yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode deskriptif dan kuantitatif. Analisis deskriptif adalah analisis yang digunakan untuk memberikan gambaran umum tentang data yang telah diperoleh. Analisis deskriptif dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan grafik, tabel dan diagram. Dalam penelitian ini, analisis deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran umum mengenai perkembangan penyaluran kredit pertanian oleh Bank Umum periode 2007 sampai 2013.. Digunakan metode kuantitatif karena penelitian ini akan menganalisis masalah yang diwujudkan dengan nilai tertentu. Alat analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode Vector Autoregression (VAR), Granger Causality dan Vector Correction Model (VECM).
20 Analisis Vector Autoregression (VAR) Pada penelitian ini penulis menggunakan metode analisis yaitu metode kuantitatif model VAR. Metode VAR oleh Sims (1980) adalah suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap peubah sebagai fungsi linier dari konstanta dan nilai lag dari peubah itu sendiri sebagai nilai lag dari peubah lain yang ada dalam sistem yang mengasumsikan bahwa semua variabel yang terdapat dalam model bersifat endogen (ditentukan di dalam model). Oleh karena itu, metode VAR disebut sebagai model yang a-teoritis (tidak berlandaskan teori).Metode ini digunakan karena sering kita jumpai keadaan dimana teori ekonomi saja ternyata tidak mampu menangkap (tidak cukup kaya menyediakan spesifikasi) secara tepat dan lengkap hubungan dinamis antar variabel. Atau dengan kata lain, model VAR tidak banyak bergantung pada teori, melainkan perlu menentukan variabel yang saling berinteraksi, serta banyaknya variabel jeda yang perlu diikutsertakan dalam model tersebut (Nachrowi dan Usman 2006) Menurut Arsana (2005), alat analisa yang disediakan oleh VAR bagi deskripsi data, peramalan, inferensi struktural, dan analisis kebijakan dilakukan melalui empat macam penggunaannya, yakni Forecasting, Impuls Response Function (IRF), Forecast Error Variance Decomposition (FEVD), dan Granger Causality Test. Spesifikasi model VAR kriteria Sim dalam Firdaus (2011) meliputi pemilihan variabel yang sesuai dengan teori ekonomi yang relevan dan sesuai dengan pemilihan lag yang digunakan dalam model. Dalam pemilihan selang optimal yang dipakai, penelitian ini memanfaatkan informasi Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Criterion (SC) maupun Hannan-Quinn Criterion (HQ). Keunggulan metode VAR dibandingkan dengan metode ekonometrika konvensional adalah: 1. Mengembangkan model secara bersamaan di dalam suatu system yang kompleks sehingga dapat menangkap hubungan keseluruhan variabel di dalam persamaan. 2. Uji VAR yang multivariat bias menghindarkan parameter yang bias akibat tidak dimasukkannya variabel yang relevan. 3. Uji VAR dapat mendeteksi hubungan antarvariabel di dalam system persamaan, dengan menjadikan seluruh variabel sebagai endogen. 4. Karena bekerja berdasarkan data, metode VAR terbebas dari berbagai batasan teori ekonomi yang sering muncul, termasuk gejala perbedaan palsu (spurious variable) di dalam model ekonometrika konvesioanal. Menurut Gujarati (1978), model VAR juga memiliki beberapa kelemahan, yaitu: 1. Model VAR lebih bersifat teori karena tidak memanfaatkan informasi dari teori-teori terdahulu. 2. Karena lebih menitikberatkan pada peramalan, maka model VAR dianggap tidak sesuai untuk imlplikasi kebijakan. 3. Tantangan terberat VAR adalah pemilihan panjang lag yang tepat. 4. Semua variabel yang digunakan dalam model VAR harus stasioner. 5. Koefisien dalam estimasi VAR sulit untuk diinteprestasikan.
21 Enders (2004) memformulasikan bentuk sederhana dari sistem VAR yang primitif ditunjukkan oleh sistem bivariate sederhana sebagai berikut: yt = b10 – b12zt + 11zt-1 + 12zt-1 +εyt ……………………………...... (5) zt = b20 – b21yt + 21yt-1 + 22yt-1 +εzt …………….………….......….. (6) Kedua persamaan di atas menunjukkan bahwa yt dan zt saling memengaruhi satu sama lain. Misalnya, – b21 merupakan efek serentak dari perubahan zt terhadap yt dan 21 merupakan efek dari perubahan zt-1 terhadap yt.
Metode Granger Causality Uji kausalitas Granger dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas di antara variabel-variabel yang ada dalam model. Uji ini untuk mengetahui apakah suatu variabel bebas meningkatkan kinerja forecasting dari variabel tidak bebas (Firdaus, 2011). Pengujian hubungan sebab akibat, XY ( X menyebabkan Y), YX (Y menyebabkan X), atau XY (X menyebabkan Y dan Y menyebabkan X. Uji kausalitas Granger dipercaya jauh lebih bermakna dari uji biasa. Dengan uji kausalitas Granger dapat diketahui beberapa hal sebagai berikut: 1. Apakah X mendahului Y, apakah Y mendahului X atau hubungan X dan Y timbal balik. 2. Suatu variabel X dikatakan menyebabkan variabel lain Y, apabila Y saat ini diprediksi lebih baik dengan menggunakan nilai-nilai masa lalu X. 3. Asumsi dalam uji ini adalah bahwa X dan Y dianggap sepasang data runtut waktu yang memiliki kovarians linear yang stastioner Secara matematis, persamaan kausalitas Grenger ini dapat dituliskan sebagai berikut: Yt = a0 + a1Yt-1 +...+ a1Yt-1 + β1Xt-1 +...+ β1Xt-1 ………………..……. (7) Xt = a0 + a1Xt-1 +...+ a1Xt-1 + β1Yt-1 +...+ β1Yt-1 …………...………… (8)
Impuls Response Function (IRF) Metode IRF merupakan metode yang digunakan untuk menentukan respon variabel endogen terhadap suatu shock tertentu. Metode IRF mengukur pengaruh suatu shock pada suatu waktu kepada inovasi variabel endogen pada saat tetentu di masa yang akan datang. Sementara itu, bertujuan untuk mengisolasi suatu gunjangan agar lebih spesifik. Apabila suatu variabel tidak dapat dipengaruhi oleh shock, maka shock spesifik tersebut tidak dapat diketahui melainkan secara umum (Firdaus 2011).
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) Metode FEVD merupakan metode yang digunakan untuk melihat bagaimana perubahan dalam suatu variabel yang ditunjukkan oleh error variance dipengaruhi oleh variabel-variabel lainnya. Dalam metode ini dapat dilihat kekuatan dan kelemahan masing-masing variabel memengaruhi variabel lainnya dalam kurun waktu yang panjang. Metode FEVD merinci ragam dari peramalan galat menjadi
22 komponen-komponen yang dapat dihubungkan dengan setiap variabel endogen dalam model. Faktor-faktor yang memengaruhi fluktuasi dari variabel tertentu dapat diketahui pasti melalui FEVD (Firdaus 2011).
Analisis Vector Error Correlation Model (VECM) Model VECM adalah VAR terestriksi yang digunakan untuk variabel yang nonstasioner tetapi memiliki potensi untuk terkointegrasi. Setelah dilakukan pengujian kointegrasi pada model yang digunakan, maka dianjurkan untuk memasukkan persamaan kointegrasi ke dalam model yang digunakan. Pada data time series kebanyakan memiliki tingkat stasioneritas pada perbedaan pertama (first difference) atau I (1) (Firdaus 2011). Oleh karena itu, untuk mengantisipasi hilangnya informasi jangka, maka digunakan VECM apabila ternyata data yang digunakan memiliki derajat stasioneritas I(1). Caranya adalah dengan mentransformasi persamaan awal pada level menjadi persamaan baru sebagai berikut: ∆yt = b10 + b11∆yt-1 + b12∆zt-1 – λ (yt-1 – a10 – a11yt-2 –a12zt-1) + εyt ……...…. (9) ∆zt = b20 + b21∆yt-1 + b22∆zt-1 – λ (zt-1 – a20 – a21yt-1–a22zt-2) + εzt …….…. (10) Koefisien a merupakan koefisien regresi jangka panjang, b merupakan koefisien regresi jangka pendek, λ merupakan parameter koreksi error dan persamaan dalam tanda kurung menunjukkan kointegrasi antara variabel y dan z.
Pengolahan Data Uji Stasioneritas Data Setelah data yang digunakan dalam penelitian ini didapat, untuk melakukan estimasi VAR atau VECM terlebih dahulu harus melakukan beberapa pengujian pra estimasi. Beberapa pengujian yang harus dilakukan adalah uji stasioneritas data, uji penentuan lag optimal, uji stabilitas VAR dan kointegrasi. Uji stasionary digunakan untuk mengidentifikasi apakah suatu variabel stasioner atau tidak. Data time series dikatakan stasioner jika data tersebut tidak mengandung akar-akar unit (unit root) dimana mean, variance dan covariance konstan sepanjang waktu. Sebaliknya data time series dikatakan tidak stasioner mengandung akar-akar unit, dimana mean, variance dan covariance data tersebut tidak konstan. Untuk menguji akar-akar unit pada penelitian ini digunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Jika dari hasil uji stasioneritas berdasarkan uji ADF diperoleh data seluruh variabel belum stasioner pada level, atau integrasi derajat nol I(0), maka untuk memperoleh data yang stasioner dapat dilakukan dengan cara differencing data, yaitu dengan mengurangi data tersebut dengan data periode sebelumnya. Dengan demikian melalui differencing pertama (first difference) diperoleh data selisih. Prosedur uji ADF kemudian diaplikasikan kembali untuk menguji data first difference. Jika dari hasil uji ternyata data first difference telah stasioner, maka dikatakan data time series tersebut terintegrasi pada derajat pertama I(1) untuk seluruh variabel. Tetapi jika data first difference tersebut belum stasioner maka
23 perlu dilakukan differencing kedua pada data tersebut. Prosedur ini seterusnya dilakukan hingga diperoleh data yang stasioner. Penentuan Lag Optimal Salah satu hal yang paling menentukan dalam uji stasioneritas adalah penentuan lag, karena dengan lag yang terlalu sedikit maka residual dari regresi tidak akan menampilkan proses white noise sehingga model tidak dapat mengestimasi actual error secara tepat. Akibatnya γ dan standar kesalahan tidak diestimasi secara baik. Namun jika memasukkan terlalu banyak lag maka dapat mengurangi kemampuan untuk menolak Ho karena tambahan parameter yang terlalu banyak akan mengurangi degress of freedom (Gujarati 2003). Uji Stabilitas VAR Uji stabilitas VAR dilakukan dengan menghitung akar-akar dari fungsi polinomial. Jika semua akar dari fungsi polinomial berada di dalam unit circle atau jika nilai absolutnya <1 maka model VAR tersebut dianggap stabil sehingga IRF dan FEVD yang dihasilkan dianggap valid. Uji Kointegrasi Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak. Konsep kointegrasi sebagai kombinasi linear dari dua atau lebih variabel yang tidak stasioner akan menghasilkan variabel yang stasioner. Kombinasi linear ini dikenal dengan istilah persamaan kointegrasi dan dapat diinterpretasikan sebagai hubungan keseimbangan jangka panjang di antara variabel. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan uji kointegrasi yaitu Eagle-Granger Cointegration Test, Johansen Cointegration dan Cointegration Regression Durbin Watson Test. Keberadaan persamaan kointegrasi ini akan menentukan metode yang akan digunakan pada model VECM. Jika terdapat hubungan minimal satu persamaan kointegrasi maka metode VECM akan digunakan untuk mengistimasi model. Sedangkan jika tidak terdapat persamaan kointegrasi maka metode VAR first difference yang akan digunakan.
Model Penelitian Pada penelitian ini model VAR dan VECM yang digunakan, sebagai berikut: Xt = μt +∑ i + Xt-1 + εt …………………..……………………….. (11) Xt merupakan vektor dari variabel endogen dengan dimensi (n x l), μt merupakan vektor variabel eksogen, termasuk konstanta (intersep) dan trend, At adalah koefisien matriks dengan dimensi (n x n), dan εt adalah vektor dari residual. ∆Xt = μt + πXt-1 +∑ i ∆Xt-i + εt ……………………..…………….. (12)
24 Koefisien π dan merupakan fungsi dari A (lihat persamaan 11). Matriks π dapat dipecah menjadi dua matriks gama dan beta dengan dimensi (n x r). π = λ . Dimana λ merupakan matriks penyesuaian, β merupakan vektor kointegrasi dan Γ merupakan rank kointegrasi. Persamaan untuk penelitian kali ini adalah: ∆LNKPt =
+∑ +∑ +∑
(i) ∆LNKPt-1 + ∑ (i) ∆INFt-1 + ∑ (i) ∆CARt-1 + ∑
+∑
(i) ∆ROAt-1 + ∑
(i) ∆BIRATEt-1 (i) ∆NPLt-1 (i) ∆LDRt-1 (i)LNDPKt-1 +
…... (13)
Keterangan: KP = Kredit Pertanian BIRATE = Suku bunga BI INF = Inflasi NPL = Non Performing Loan CAR = Capital Adequacy Ratio LDR = Loan to Deposit Ratio ROA = Return on Asset DPK = dana pihak ketiga ε = error
GAMBARAN UMUM Peran Pertanian di Indonesia Sektor pertanian mempunyai peranan yang sangat penting dan strategis dalam pembangunan nasional. Peran tersebut antara lain sebagai nilai tambah pertumbuhan ekonomi, sebagai andalan mata pencaharian sebagian besar penduduk, penyumbang bagi PDB, kontribusi terhadap ekspor (devisa), bahan baku industri, serta penyedia bahan pangan dan gizi, serta dapat menyerap tenaga kerja. Beberapa kali sektor pertanian juga mampu menjadi penyangga perekonomian nasioanal saat terjadi krisis ekonomi. Sektor pertanian merupakan penyedia bahan baku penting bagi keperluan industri, khususnya industri pengolahan makanan dan minuman (agroindustri). Peran strategis lain dari sektor pertanian adalah menyangkut ketersediaan pangan di Indonesia. Persoalan pangan menjadi sesuatu yang penting karena menyangkut kebutuhan pokok manusia. Sektor pertanian juga merupakan pilar utama dalam menopang ketahanan pangan negara melalui sumbangannya terhadap kecukupan konsumsi dari sebagian besar rakyat Indonesia khususnya dalam kebutuhan pangan. Sektor pertanian di Indonesia mempunyai keunggulan komperatif hal itu disebabkan oleh karena: 1. Indonesia terletak di daerah khatulistiwa sehingga perbedaan musim menjadi jelas dan periodenya relatif lama.
25 2. Lokasi Indonesia di khatulistiwa maka tanaman cukup memperoleh sinar matahari untuk keperluan fotosintesisnya. 3. Curah hujan umumnya cukup memadai. 4. Adanya politik pemerintah yang sedemikian rupa sehingga mendorong tumbuh dan berkembangnya sektor pertanian. Indonesia adalah negara agraris, oleh karenanya pembangunan pertanian haruslah lebih difokuskan oleh pemerintah. Sektor pertanian yang memiliki peran strategis sudah selayaknya mendapatkan dukungan dari pemerintah melalui regulasi secara menyeluruh. Hal tersebut diperlukan agar dapat mendayagunakan secara maksimal sektor pertanian untuk pemerataan pendapatan dan dapat meningkatkan daya saing dari produk-produk yang dihasilkan.
Pembangunan Pertanian di Indonesia Pembangunan merupakan suatu proses yang berkelanjutan dan berkesinambungan. Pembangunan pertanian yang berhasil dapat diartikan kalau terjadi pertumbuhan sektor pertanian yang tinggi dan sekaligus terjadi perubahan kearah yang lebih baik (Soekarwati 2002). Untuk mencapai hal tersebut maka harus ada langkah-langkah kebijakan yang harus diambil dalam pembangunan pertanian. Langkah langkah kebijakan yang harus diambil tersebut meliputi usaha intensifikasi, ekstensifikasi, diversifikasi dan rehabilitasi, yang intinya tercakup dalam pengertian Trimatra Pembangunan Pertanian yaitu kebijakan usaha tani terpadu, komoditi terpadu dan wilayah terpadu, di samping itu juga harus diperhatikan tiga komponen dasar yang harus dibina yaitu petani, komoditi hasil pertanian dan wilayah pembangunan di mana kegiatan pertanian berlangsung. Pembinaan terhadap petani diarahkan sehingga menghasilkan peningkatan pendapatan petani. Pengembangan komoditi hasil pertanian diarahkan berfungsi sebagai sektor yang menghasilkan bahan pangan, bahan ekspor dan bahan baku bagi industri. Pembinaan terhadap wilayah pertanian bertujuan dapat menunjang pembangunan wilayah seutuhnya dan tidak terjadi ketimpangan antar wilayah (Tricahyono 2003). Sasaran pembangunan bidang ekonomi dalam Pembangunan Jangka Panjang Kedua (PJP II) adalah terciptanya perekonomian yang mandiri dan andal sebagai usaha bersama berdasarkan asas kekeluargaan, berdasarkan demokrasi ekonomi yang berlandaskan Pancasila dan UUD 1945 dengan peningkatan kemakmuran rakyat yang makin merata, pertumbuhan yang cukup tinggi, dan stabilitas nasional yang mantap, bercirikan industri yang kuat dan maju, pertanian yang tangguh, koperasi yang sehat dan kuat, serta perdagangan yang maju dengan system distribusi yang mantap, didorong oleh kemitraan usaha yang kukuh antara badan usaha koperasi, negara, dan swasta serta pendayagunaan sumber daya alam yang optimal yang kesemuanya didukung oleh sumber daya manusia yang berkualitas, maju, produktif, dan profesional, iklim usaha yang sehat serta pemanfaatan iptek dan terpeliharanya kelestarian fungsi lingkungan hidup. GBHN 1993 mengamanatkan bahwa dalam PJP II pertumbuhan ekonomi harus didukung oleh peningkatan produktivitas dan efisiensi serta sumber daya manusia yang berkualitas. Pembangunan industri dan pertanian serta sektor produktif lainnya ditingkatkan dan diarahkan untuk menghasilkan pertumbuhan
26 ekonomi yang cukup tinggi. Sektor pertanian terus ditingkatkan agar mampu menghasilkan pangan dan bahan mentah yang cukup bagi pemenuhan kebutuhan rakyat, meningkatkan daya beli rakyat, dan mampu melanjutkan proses industrialisasi, serta makin terkait dan terpadu dengan sektor industri dan jasa menuju terbentuknya jaringan kegiatan agroindustri dan agrobisnis yang produktif. Dalam pembangunan pertanian di Indonesia diperlukan kebijakan strategis yang dapat mengarahkan roda perekonomian pada pembangunan ekonomi yang diharapkan. Menurut Supriatna (2009) dalam Tyastika (2013) menjelaskan strategi untuk merevitalisasi pembangunan pertanian membutuhkan dukungan pembiayaan. Berdasarkan sumber pembiayaan, ada dua jenis pasar kredit mikro di pedesaan yaitu pasar kredit formal dan informal. Pasar kredit formal terbagi atas kredit nonprogram atau komersial (seperti bank-bank penyalur kredit untuk sektor pertanian, koperasi dan pegadaian) dan kredit program (seperti KUT dan KKP). Pasar kredit informal seperti pelepas uang, pedagang input/output produksi dan penggilingan padi.
Permasalahan Pertanian di Indonesia Meskipun pemerintah menyadari bagaimana peran sektor pertanian, namun saat ini masih banyak kebijakan ekonomi yang belum sepenuhnya mendukung sektor pertanian. Kebijakan terhadap sektor pertanian dalam implementasinya belum sesuai dengan yang diharapkan. Sebagai contoh pengaturan tataniaga beberapa input dasar (pupuk, obat-obatan, dan lain-lain), dengan maksud untuk mempermudah akses petani dalam memperoleh input, namun karena produksinya hanya dilakukan produsen tunggal akibatnya yang terjadi adalah praktek monopoli terhadap supply input. (Fauzi 2008). Di sisi lain pada pasar produk komoditas pertanian, pembangunan industri hilir produk pertanian selama ini juga tidak banyak melibatkan masyarakat petani, akibatnya petani hanya terfokus pada produk primer dengan nilai tambah yang rendah. Nilai tambah yang kecil dengan tingkat risiko yang tinggi, pada akhirnya hanya memarginalkan petani dalam kelompok warga yang memiliki penghasilan rendah. Dalam mengembangkan usaha tani ke arah yang lebih efisien sangat erat kaitannya dengan yang namanya modal. Petani membutuhkan modal untuk mengoptimalkan usahataninya mulai dari pembelian benih yang baik, penggunaan pupuk yang sesuai, penggunaan TK yang sesuai, perawatan, pengendalian hama dan penyakit. Ketersediaan input pertanian dalam proses produksi juga merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dalam kaitannya dengan keperluan menghasilkan output pertanian. Berbagai kebijakan pemerintah untuk menanggulangi permasalahan permodalan melalui bentuk-bentuk bantuan terus dikembangkan untuk meningkatkan produksi berbagai komoditas pertanian yang diberikan secara masal, salah satu bentuknya adalah kredit pertanian. Kredit pertanian adalah kredit program dengan bunga yang relatif rendah di mana penyalurannya menggunakan persyaratan tertentu. Sebenarnya sumber permodalan bagi petani dalam menjalankan usahanya di samping berasal dari modal sendiri dan kredit program,
27 juga berasal dari kredit bank komersial, atau lembaga keuangan lainnya seperti BPR, koperasi serta dari sumber pembiayaan informal, antara lain pedagang, pinjaman dari keluarga atau tetangga. Kehadiran lembaga komersil yang memberikan tingkat bunga yang rendah perlu dikaji kembali agar perannya optimal sebagai penggerak sektor riil, khususnya pertanian. Lembaga komersil atau bank yang hadir di daerah dengan asumsi mengerti betul tentang kondisi daerah setempat, sudah selayaknya memiliki peran yang lebih besar. Tidak hanya sebatas penyalur kredit, namun pembinaan diperlukan untuk mengiringi suksesnya pembangunan pertanian Indonesia (Tyastika 2013).
HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Kredit Pertanian Kredit pertanian merupakan salah satu kebutuhan penting bagi mayoritas petani di sejumlah negara, terutama di negara berkembang yang berbasiskan pertanian. Kelangkaan kredit pertanian dapat berpengaruh terhadap produktivitas dan pendapatan petani khususnya bagi petani gurem. Secara umum, program bantuan kredit atau modal untuk sektor pertanian berasal dari dua sumber, yaitu (1) dari Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) seperti Kredit Bimas, KUT, Kredit Ketahanan Pangan (KKP), Skim Pelayanan Pembiayaan Pertanian (SP3), BLM, pengembangan Lembaga Keuangan Mikro Agribisnis (LKMA); (2) Proyek bantuan asing baik yang berupa hubungan bilateral seperti Second Kennedy Round (SKR) maupun dari kerjasama multilateral seperti Program Peningkatan Pendapatan Petani/nelayan Kecil (P4K). Sejarah kredit pertanian diawali dengan adanya kredit program untuk Padi Sentra pada tahun 1963 dan dilanjutkan dengan Program Bimas pada tahun 1966 dan 1969 menjadi Bimas Gotong Royong. Pada tahun 1970 Bimas Gotong Royong diubah menjadi Bimas yang Disempurnakan sampai dengan tahun 1985. Pada tahun 1985 Kredit Bimas diganti dengan Kredit Usaha Tani (KUT). Kredit program sektor pertanian tersebut digulirkan dengan tujuan untuk menunjang pelaksanaan program intensifikasi padi. Namun sejak digulirkannya KUT, cakupan komoditas yang dapat dilayani menjadi lebih banyak yaitu padi, palawija dan hortikultura. Dalam perkembangannya KUT mengalami berbagai perubahan dan penyesuaian mengikuti perkembangan ekonomi dan kebijakan pemerintah (Insus, Supra Insus, IP Padi-300 dan lain-lain). Kedua program baik Bimas/Inmas dan KUT tidak berjalan seperti yang diharapkan karena pengembalian dana mengalami kemacetan. Pemerintah mengeluarkan kredit pengganti KUT dengan Kredit Ketahanan Pangan (KKP) pada tahun 2000. KKP berganti lagi dengan program Kredit Ketahanan Pangan dan Energi (KKP-E) pada tahun 2007. Pemerintah menyediakan pagu kredit pangan pada tahun 2008, agar lebih meningkatkan peran sektor pertanian dan energi alternatif (Ritonga et al, 2009). Pemerintah pada tahun 2006 mengeluarkan program Kredit Pengembangan Energi Nabati dan Revitalisasi Perkebunan (KPEN-RP). KPEN - RP adalah Kredit
28 yang diberikan dalam rangka mendukung program pengembangan tanaman bahan baku bahan bakar nabati dan Program Revitalisasi Pertanian. Usaha yang dibiayai adalah perluasan, rehabilitasi dan peremajaan tanaman kelapa sawit, karet dan kakao. Kredit Usaha Pembibitan Sapi (KUPS) merupakan fasilitas kredit yang diberikan bank kepada Pelaku Usaha Pembibitan Sapi (baik merupakan perusahaan pembibitan, koperasi, kelompok/gabungan kelompok peternak) yang melakukan Usaha Pembibitan Sapi dengan memperoleh subsidi bunga dari Pemerintah. pemerintah memprogramkan bantuan pengadaan satu juta ekor bibit sapi dalam lima tahun. Program bantuan pengadaan satu juta ekor bibit sapi tersebut dilakukan melalui mekanisme kredit usaha pembibitan sapi terpadu. Pemerintah selain mengeluarkan kredit program KKP-E, KKPEN-RP dan KUPS juga mengeluarkan kredit program Kredit Usaha Rakyat (KUR). KUR merupakan kredit yang diberikan kepada UMKM dan Koperasi yang tidak sedang menerima Kredit dari Perbankan dan/atau yang tidak sedang menerima Kredit Program dari Pemerintah, pada saat permohonan Kredit/Pembiayaan diajukan. Hal tersebut dibuktikan dengan hasil Sistem Informasi Debitur dikecualikan untuk jenis KPR, KKB, Kartu Kredit dan Kredit Konsumtif lainnya (Tyastika 2013). Gambar 6 menunjukkan penyaluran kredit pertanian Bank Umum untuk periode 2007 sampai 2013 meningkat setiap tahunnya. 200,000
Miliar Rupiah
150,000 100,000 50,000 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Tahun Kredit Pertanian 56,901 67,202 77,412 90,999 114,725 147,943 183,553 Sumber: Bank Indonesia, 2014
Gambar 6 Penyaluran Kredit Pertanian Bank Umum Tahun 2007-2013
Hubungan Variabel Mikroekonomi Bank Umum dan Makroekonomi Indonesia terhadap Penyaluran Kredit Pertanian oleh Bank Umum Hasil Uji Unit Root Test Uji stasioneritas digunakan untuk melihat ada tidaknya unit root yang terkandung dalam variabel-variabel dari data time series. Hal tersebut penting dilakukan agar tidak terjadi regresi palsu (spurious regression). Variabel yang mengandung unit root akan menghasilkan regresi palsu. Regresi palsu adalah hasil estimasi menunjukkan bahwa antar variabel memiliki hubungan, tetapi kenyataannya tidak valid. Dalam penelitian ini untuk menguji stasioneritas menggunakan metode Augmented Dickey Fuller test. Nilai statistik ADF darimasing-masing variabel akan menunjukkan hasil dari uji ADF. Nilai statistik ADF yang lebih kecil dari
29 nilai kritis Mc Kinnon, maka menunjukkan data tersebut tidak memiliki unit root (stasioner). Taraf nyata yang digunakan pada penelitian ini adalah 5 persen. Uji stasioneritas ini dilakukan pada tingkat level dan first difference. Hal ini dilakukan karena untuk menentukkan metode yang akan digunakan selanjutnya. Jika semua data stasioner pada level maka menggunakan metode VAR. Tabel 1 menunjukkan tidak semua data stasioner di level, sehingga data di uji kembali di first difference. Semua variabel stasioner pada first difference setelah uji tersebut dilakukan. Hal ini mengindikasikan bahwa metode VECM akan digunakan. Tabel 1 Hasil Uji Stasioneritas Level Variabel Nilai ADF Keterangan KP 0.3557 Tidak Stasioner DPK 0.0190* Stasioner CAR 0.0255* Stasioner LDR 0.0904** Stasioner NPL 0.0643** Stasioner ROA 0.0058* Stasioner INF 0.2594 Tidak Stasioner BIRATE 0.2497 Tidak Stasioner
First Difference Nilai ADF Keterangan 0.0000* Stasioner 0.0002* Stasioner 0.0000* Stasioner 0.0000* Stasioner 0.0000* Stasioner 0.0000* Stasioner 0.0000* Stasioner 0.0045* Stasioner
Catatan: tanda (*) menunjukkan stasioner pada taraf nyata 5 % tanda (**) menunjukkan stasioner pada taraf nyata 10 %
Hasil Uji Lag Optimum Uji lag optimum dilakukan untuk menghindari autokorelasi pada model dan berguna menunjukkan berapa lama reaksi suatu variabel terhadap variabel lain. Panjang selang dicari dengan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) dan Hannan-Quinn Criterion (HQ). pengujian lag optimal dalam penelitian ini menggunakan kriteria SC. Tabel 2 Hasil Uji Lag Optimum Lag AIC 0 8.967808 1 -6.734735 2 -7.187269 3 -6.683544 4 -6.716558 5 -7.176841 6 -8.938467 7 -12.26931*
SC 9.211320 -4.543125* -3.047561 -0.595738 1.319346 2.807161 2.993633 1.610884
HQ 9.065211 -5.858111 -5.531422 -4.248475 -3.502267 -3.183328 -4.165732 -6.717357*
Catatan: tanda (*) menunjukkan lag yang optimum berdasar kriteria AIC, SC dan HQ
Hasil Uji Stabilitas VAR Uji stabilitas VAR dilakukan setelah panjang lag diketahui dari uji lag optimum. Uji stabilitas VAR perlu dilakukan untuk memastikan model yang digunakan, menghasilkan Impuls Respons Function (IRF) dan Forecasting Error Variance Decompositon (FEVD) yang valid dan konsisten. Model VAR dikatakan stabil jika seluruh roots-nya memiliki modulus lebih kecil dari satu. Semua model
30 hasi uji stabilitas VAR dalam penelitian ini sudah stabil karena nilai modulusnya lebih kecil dari satu. Tabel 3 Hasil Uji Stabilitas Root 0.993538 0.968312 0.848461 - 0.231613i 0.848461 + 0.231613i 0.826569 - 0.133737i 0.826569 + 0.133737i 0.523914 - 0.314202i 0.523914 + 0.314202i -0.498715 0.370727 - 0.320957i 0.370727 + 0.320957i -0.021552 - 0.386373i -0.021552 + 0.386373i -0.257469 0.064466 - 0.148234i 0.064466 + 0.148234i
Modulus 0.993538 0.968312 0.879506 0.879506 0.837319 0.837319 0.610908 0.610908 0.498715 0.490359 0.490359 0.386974 0.386974 0.257469 0.161645 0.161645
Sumber : Data penelitian (diolah)
Hasil Uji Kointegrasi Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukkan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak. Pengujian kointegrasi dilakukan dengan menggunakan selang optimal sesuai dengan pengujian sebelumnya. Variabel yang tidak stasioner di level melainkan di first difference, meningkatkan potensi adanya hubungan kointegrasi antar variabel, sehingga uji kointegrasi perlu dilakukan. Tabel 4 menunjukkan jumlah persamaan yang terkointegrasi di dalam model. Pengujian dilakukan dengan melihat nilai estimasi trace statistic dibandingkan dengan critical value, yang dalam penelitian ini digunakan sebesar 5 persen. Persamaan terkointegrasi jika nilai trace statistic lebih besar dari critical value. Terdapat dua persamaan terkointegrasi dalam penelitian ini. Adanya persamaan kointegrasi ini menunjukkan bahwa model estimasi VECM dapat dilakukan. Tabel 4 Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized Eigenvalue No.of CE(s) None* 0.455478 At most 1* 0.416642 At most 2 0.332706 At most 3 0.223604 At most 4 0.178713 At most 5 0.152975 At most 6 0.077689 At most 7 0.006787
Trace Statistic 184.9107 135.0673 90.87295 57.70199 36.94838 20.80402 7.189959 0.558427
0.05 Critical Value 159.5297 125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466
Catatan: tanda (*) menunjukkan persamaan yang terkointegrasi
Prob.** 0.0010 0.0117 0.1034 0.3127 0.3500 0.3700 0.5557 0.4549
31 Hasil Uji Granger Causality Uji Granger Causality dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas dalam model. Jika nilai probabilitasnya lebih kecil dari critical value, artinya terdapat hubungan kausalitas antar variabel. Hasil uji Granger Causality dapat dilihat pada Tabel 5. Hasil yang didapatkan adalah tidak ada variabel yang saling menyebabkan satu sama lain, yaitu antara variabel kredit pertanian dengan variabel lainnya. Hasil uji Granger Causality menunjukkan bahwa DPK menyebabkan kredit pertanian, kredit pertanian menyebabkan LDR, kredit pertanian menyebabkan ROA dan NPL menyebabkan kredit pertanian. Tabel 5 Hasil Uji Granger Causality Peubah Tak LNKP LNDPK CAR Bebas Peubah Bebas LNKP LNDPK CAR LDR ROA NPLP BIRATE INF Catatan : tanda panah (
LDR
ROA
NPLP
BIRATE
INF
) menunjukkan variabel yang diteliti
Hasil Estimasi VECM Hasil estimasi VECM dari variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum dan makroekonomi dapat dilihat pada Tabel 6. Suatu variabel dikatakan berpengaruh (signifikan) terhadap penyaluran kredit pertanian, apabila t-statistik lebih dari 1.96 pada taraf nyata 5 %. Tabel 6 Hasil Estimasi VECM Variabel D(LNKP(-1)) D(LNDPK(-1)) D(CAR(-1)) D(LDR(-1)) D(ROA(-1)) D(NPLP(-1)) D(BIRATE(-1)) D(INF(-1)) C CointEq1
Koefisien Jangka Pendek 0.037183 -0.319069 -0.009842 -0.010651 -0.021888 0.013806 -0.011313 -0.008103 0.024984* -0.110354*
t-statistik [0.28027] [-0.76320] [-1.39006] [-1.54645] [-0.82524] [1.10670] [-0.48189] [-1.15511] [3.53477] [-4.27424]
32 Tabel 6 Hasil Estimasi VECM (lanjutan) Variabel Koefisien Jangka Panjang LNDPK(-1) -1.231984* CAR(-1) 0.082042* LDR(-1) 0.092884* ROA(-1) 0.910859* NPLP(-1) 0.087745* BIRATE(-1) -0.352199* INF(-1) 0.086381* C 19.75013
t-statistik [ 2.89722] [-2.85340] [-5.55003] [-5.85058] [-2.12845] [ 4.93115] [-3.96643] -
Catatan: tanda (*) cetak tebal menunjukkan signifikan pada taraf nyata 5 %
Hasil estimasi dari Tabel 6 menunjukkan pengaruh dari variabel-variabel yang mempengaruhi penyaluran kredit pertanian Bank Umum pada jangka pendek dan jangka panjang. Dapat dilihat bahwa pada jangka pendek tidak ada satu variabel pun yang signifikan terhadap kredit pertanian. Hal ini terjadi karena suatu variabel bereaksi terhadap variabel lainnya membutuhkan waktu (lag) dan pada umumnya reaksi suatu variabel terhadap variabel lainnya terjadi dalam jangka panjang. Pada Bank Umum terbukti adanya mekanisme penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang yang ditunjukkan dengan kointergrasi kesalahan ((CointEq1(-0.110354)) yang signifikan dan benilai negatif. Sedangkan penyaluran kredit pertanian Bank Umum secara signifikan pada jangka panjang dipengaruhi oleh semua variabel yaitu DPK, CAR, LDR, ROA, NPL pertanian, BIRATE dan inflasi. Variabel DPK secara signifikan berpengaruh negatif dalam jangka panjang terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Ketika terjadi kenaikan sebesar 1% pada DPK akan menurunkan proporsi kredit pertanian sebesar 1.231984%. Meskipun berbeda dengan hipotesis, tetapi fenomena ini dapat dijelaskan dengan kondisi riil yang ada pada saat ini, dimana struktur DPK Bank Umum lebih didominasi oleh tabungan dan deposito yang sifatnya jangka pendek. Sementara, kredit pertanian sifatnya jangka panjang, sehingga Bank Umum lebih cenderung menyalurkan peningkatan DPK-nya pada kredit yang lebih cepat mendatangkan hasil bagi Bank Umum. Hal ini ditunjukkan dengan proporsi kredit pertaniannya yang hanya 5 persen dari total kredit Bank Umum. Variabel CAR secara signifikan berpengaruh positif dalam jangka panjang terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Ketika terjadi kenaikan sebesar 1% pada CAR akan menaikkan proporsi kredit pertanian sebesar 0.082042%. Hasil pengujian itu juga sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Meydianawathi (2006). CAR yang tinggi mencerminkan stabilnya jumlah modal dan rendahnya risiko yang dimiliki oleh bank sehingga memungkinkan bank untuk bisa lebih banyak menyalurkan kreditnya. CAR yang tinggi memungkinkan bank memiliki modal yang cukup namun belum diikuti pengmanfaatan modal ke dalam aktiva yang menguntungkan. Sehingga hal tersebut memungkinkan bank menyalurkan modalnya ke dalam aktiva berbentuk kredit dan mengurangi adanya idle fund. Variabel LDR secara signifikan berpengaruh positif dalam jangka panjang terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Ketika terjadi kenaikan sebesar
33 1% pada LDR akan menaikkan proporsi kredit pertanian sebesar 0.092884%. Hal ini sesuai dengan teori bahwa tingginya kredit pertanian yang disalurkan mengakibatkan pendapatan bunga yang akan diterima dari kredit pertanian meningkat. Kondisi ini menunjukkan bahwa semakin tinggi LDR menunjukkan semakin riskan kondisi likuiditas bank. Jika presentase penyaluran kredit terhadap dana pihak ketiga berada antara 80% -110%, maka bank tersebut dapat dikatakan mempunyai tingkat profitabilitas yang baik. Semakin tinggi LDR menunjukkan semakin besar pula DPK yang dipergunakan untuk penyaluran kredit, yang berarti bank telah mampu menjalankan fungsi intermediasinya dengan baik. Variabel ROA secara signifikan berpengaruh positif dalam jangka panjang terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Ketika terjadi kenaikan sebesar 1% pada ROA akan menaikkan proporsi kredit pertanian sebesar 0.910859%. Hal ini sesuai dengan hipotesis bahwa ROA yang mencerminkan tingkat keuntungan yang dicapai Bank Umum, jika mengalami peningkatan akan mendorong penyaluran kredit pertanian dalam jangka panjang, begitu sebaliknya. Hal ini menunjukkan bahwa laba mempunyai peran penting dalam kaitannya dengan penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Laba yang diperoleh Bank Umum selain berpengaruh pada penyaluran kredit pertanian, juga digunakan untuk memenuhi hak stakeholoders. Ketika terjadi penurunan laba, hak stakeholders akan menjadi pertimbangan Bank Umum sebelum menyalurkannya ke sektor riil. Variabel NPL pertanian secara signifikan berpengaruh positif dalam jangka panjang terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Ketika terjadi kenaikan sebesar 1% pada NPL pertanian akan menaikkan proporsi kredit pertanian sebesar 0.087745%. Hal ini berlawanan dengan hipotesis awal yang dibuat. Kondisi ini dapat dijelaskan oleh kebijakan perbankan yang justru melakukan peningkatan jumlah pinjaman terhadap dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun oleh bank, yaitu berdasarkan data kredit pertanian dan total kredit Bank Umum periode 2007-2013, setiap tahunnya meningkat. Tanda NPL pertanian yang positif juga dapat dipengaruhi faktor lain seperti suku bunga kredit dan inflasi. Meskipun efek kenaikan suku bunga kredit secara teoritis langsung berpengaruh pada kemampuan membayar kembali debitur dan berpotensi meningkatkan kredit bermasalah (NPL). Hal ini disebabkan oleh karena data yang digunakan dalam penelitian terlalu pendek (n=84), sehingga kemungkinan besar tidak mampu menerangkan hubungan antara NPL pertanian dan penyaluran kredit pertanian secara lebih nyata. Suku bunga BI signifikan berpengaruh terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum dalam jangka panjang secara negatif. Hasil ini menunjukkan bahwa penyaluran kredit pertanian Bank Umum responsif terhadap suku bunga BI. Bank Umum cenderung menempatkan dananya di BI dalam bentuk SBI daripada disalurkan ke sektor riil ketika suku bunga BI meningkat. Dana yang tersimpan di BI menjanjikan tingkat pengembalian yang tinggi dengan risiko yang relatif rendah. Hal tersebut jauh berbeda jika dibandingkan dengan sektor riil yang pada dasarnya mempunyai risiko yang lebih tinggi. Sebaliknya, ketika suku bunga BI menurun, maka penyaluran kredit ke sektor pertanian akan meningkat. Inflasi signifikan berpengaruh terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum dalam jangka panjang secara positif. Ketika terjadi kenaikan sebesar 1% pada inflasi akan menaikkan proporsi kredit pertanian 0.086381%. Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis awal yang dibuat yaitu inflasi berhubungan negatif
34 dengan penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Kondisi ini dapat dijelaskan dengan tingkat inflasi yang terjadi di Indonesia relatif meningkat sehingga harga kebutuhan pokok juga akan meningkat. Sedangkan sebagian besar petani di Indonesia mempunyai skala usaha yang kecil dan karakteristik petani Indonesia hanyalah sebagai penggarap lahan atau ladang. Maka dari itu untuk memenuhi kecukupan hidupnya petani akan tetap terus menggarap lahan (bercocok tanam) meskipun biaya produksi meningkat. Dengan kondisi seperti itu petani membutuhkan modal dana yaitu pinjaman kredit dari bank meskipun suku bunga yang akan diberikan tinggi akibat dampak inflasi, petani akan tetap meminta kredit dari bank. Hasil Impuls Respons Function (IRF) Analisis IRF menjelaskan perbandingan respon kredit pertanian jika terjadi guncangan pada variabel lainnya. Guncangan yang terjadi pada suatu variabel biasanya tidak hanya ditransmisikan pada variabel itu sendiri tapi juga terhadap variabel lain. IRF pada panelitian ini dapat digunakan untuk mengukur pengaruh suatu guncangan pada suatu waktu kepada kredit pertanian pada saat tersebut dan di masa yang akan datang. Gambar 7a menunjukkan guncangan DPK terhadap kredit pertanian. Guncangan DPK pada periode pertama belum di respon oleh kredit pertanian. Periode ketiga, guncangan DPK direspon negatif oleh kredit pertanian sebesar 0.012529 %. Pada periode empat respon negatif berkurang menjadi -0.011336 %. Saat terjadi guncangan DPK, kredit pertanian menurun dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-15, yaitu sebesar 0.013262 % dari nilai awal sebelum terjadi guncangan. Gambar 7b menunjukkan guncangan CAR terhadap kredit pertanian. Guncangan CAR pada periode pertama belum di respon oleh kredit pertanian. Mulai periode kedua guncangan CAR direspon positif oleh kredit pertanian sebesar 0.001932 %. Saat terjadi guncangan CAR, kredit pertanian meningkat dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-15, yaitu sebesar 0.007518 % dari nilai awal sebelum terjadi guncangan.
a b Gambar 7 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan DPK dan CAR Gambar 8a menunjukkan guncangan LDR terhadap kredit pertanian. Guncangan LDR pada periode pertama belum di respon oleh kredit pertanian. Periode kedua, guncangan LDR direspon negatif oleh kredit pertanian sebesar -
35 0.002565 %. Mulai periode empat respon negatif berangsur berkurang menjadi respon positif. Saat terjadi guncangan LDR, kredit pertanian meningkat dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-18, yaitu sebesar 0.005600 % dari nilai awal sebelum terjadi guncangan. Gambar 8b menunjukkan saat terjadi guncangan ROA, kredit pertanian meningkat dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-14, yaitu sebesar 0.019902% dari nilai awal sebelum terjadi guncangan.
a b Gambar 8 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan LDR dan ROA Gambar 9a menunjukkan guncangan NPL pertanian terhadap kredit pertanian. Guncangan NPL pertanian pada periode pertama belum di respon oleh kredit pertanian. Periode kedua, guncangan NPL pertanian direspon positif oleh kredit pertanian sebesar 0.006249 %. Mulai periode ketiga respon positif berkurang sebesar 0.004693 % namun masih berada pada respon positif. Saat terjadi guncangan NPL pertanian, kredit pertanian meningkat dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-20, yaitu sebesar 0.002719 % dari nilai awal sebelum terjadi guncangan. Gambar 9b menunjukkan guncangan suku bunga Bank Indonesia terhadap kredit pertanian. Guncangan suku bunga Bank Indonesia pada periode pertama belum di respon oleh kredit pertanian. Periode kedua, guncangan suku bunga Bank Indonesia direspon negatif oleh kredit pertanian sebesar -0.005608 %. Saat terjadi guncangan suku bunga Bank Indonesia (BI rate), kredit pertanian menurun dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-17, yaitu sebesar -0.005992 % dari nilai awal sebelum terjadi guncangan.
a b Gambar 9 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan NPL dan BIRATE
36
Gambar 10 menunjukkan saat terjadi guncangan inflasi, kredit pertanian meningkat dalam jangka panjang. Responnya akan mencapai kestabilan pada periode ke-20, yaitu sebesar 0.009306% dari nilai awal sebelum terjadi guncangan. Response of LNKP to Cholesky One S.D. INF Innovation .010
.008
.006
.004
.002
.000 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Gambar 10 Respon Kredit Pertanian akibat Guncangan Inflasi Hasil IRF menunjukkan bahwa guncangan terhadap variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum dan makroekonomi Indonesia dapat menyebabkan kredit pertanian menurun ataupun meningkat. Guncangan CAR, LDR, ROA, NPL dan inflasi akan menyebabkan peningkatan kredit pertanian Bank Umum dalam jangka panjang. Guncangan DPK dan suku bunga Bank Indonesia akan menyebabkan penurunan kredit pertanian dalam jangka panjang. Guncangan semua variabel terhadap kredit pertanian Bank Umum memberikan pengaruh yang permanen karena waktu yang dibutuhkan untuk stabil lebih dari 12 bulan.
Hasil Forecasting Error Variance Decomposition (FEVD) Gambar 11 menjelaskan Variance Decomposition yang memberikan proporsi pada fluktuasi pembiayaan pertanian. Periode pertama keragaman fluktuasi kredit pertanian didominasi oleh kredit pertanian itu sendiri sebesar 100 persen. Hal tersebut terus berlanjut sampai akhir periode namun dengan proporsi yang terus menurun. Keragaman mulai terlihat pada periode kedua dengan persentase variabel DPK memberikan keragaman terhadap kredit pertanian yaitu sebesar 4.3%. Hal tersebut diikuti oleh variabel ROA sebesar 5%, LDR sebesar 0.35%, dan CAR sebesar 0.2%, NPL pertanian sebesar 2%. Adapun juga variabel suku bunga BI dan inflasi yang turut berkontribusi masing-masing sebesar 2% dan 0,02%. Memasuki periode akhir (periode ke-50), kontribusi masing-masing variabel mengalami perubahan terhadap keragaman kredit pertanian. Dapat ditunjukkan pada periode akhir pengaruh kredit pertanian terhadap kredit pertanian itu sendiri semakin menurun menjadi 86%. Variabel DPK mengalami peningkatan menjadi 13%. Lalu diikuti variabel ROA menjadi 29%, CAR sebesar 4%, LDR sebesar 2%, BI rate sebesar 3% dan inflasi sebesar 6%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa CAR, LDR, DPK, ROA, BI rate dan inflasi merupakan variabel yang menyebabkan perubahan penyaluran kredit pertanian di masa yang akan datang. Variabel seperti NPL pertanian memiliki kontribusi yang menurun terhadap
37 keragaman kredit pertanian sampai akhir periode yaitu turun menjadi 0.67%. Hal tersebut menunjukkan NPL pertanian bukan faktor utama penyebab perubahan penyaluran kredit pertanian di masa yang akan datang. 120
Variance Decomposition of LNKP
100 80 60 40 20 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 LNKP
LNDPK
CAR
LDR
ROA
NPLP
BIRATE
INF
Gambar 11 Variance Decomposition Kredit Pertanian (%)
Penjelasan Secara Keseluruhan Indonesia dengan jumlah penduduk yang tinggi merupakan negara agraris yang rakyatnya sebagian besar bermata pencaharian sebagai petani. Kondisi sumberdaya yang potensial seharusnya bisa dimanfaatkan oleh Bank Umum untuk menentukan alokasi dana tersalur dengan harapan tingkat pengembalian dana yang sesuai. Dalam ruang lingkup penelitian ini, Bank Umum sebagai lembaga keuangan dapat berperan melalui penyaluran kredit untuk sektor pertanian dengan proporsi yang lebih besar daripada sektor lain. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengaruh dari keadaan kinerja mikroekonomi Bank Umum dan makroekonomi Indonesia tidak seluruhnya berpengaruh terhadap penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Pengaruh dari seluruh variabel yang signifikan memengaruhi penyaluran kredit pertanian Bank Umum, mengarah kepada faktor dorongan untuk meningkatkan laba. Variabel kecukupan modal Bank Umum disalurkan untuk kegiatan usaha lain di luar pertanian, yang memberikan imbal hasil lebih pasti. Berdasarkan data yang diperoleh pada penelitian ini jumlah kredit pertanian Bank Umum setiap tahun meningkat untuk periode 2007 sampai 2013. Peningkatan kredit pertanian Bank Umum tersebut ternyata jika dilihat proporsinya dari total kredit, masih terbilang sangat kecil. Proporsi kredit pertanian dari total kredit tersalur pada tahun 2007 sebesar 5.67%. Tahun 2008 sebesar 5.14%. Tahun 2009 sebesar 5.38%. Tahun 2010 sebesar 5.15%. Tahun 2011 sebesar 5.21%. Tahun 2012 sebesar 5.46% dan tahun 2013 sebesar 5.57%. Rata-rata proporsi kredit pertanian terhadap total kredit tersalur untuk periode 2007 sampai 2013 sebesar 5.37%.
38
Miliar Rupiah
Perkembangan Bank Umum dalam menyalurkan kredit pertanian berdasar proporsinya terhadap total kredit belum menunjukkan peran Bank Umum sebagai penopang pembiayaan pertanian. Dampak dari hal tersebut adalah terhambatnya penyaluran kredit untuk sektor pertanian. Sektor pertanian relatif tidak dipilih menjadi sektor yang dibiayai karena tingkat pengembalian menunggu musim panen tiba. Gambar 12 menunjukkan proporsi DPK Bank Umum yang terdiri dari giro, deposito dan tabungan. DPK Bank Umum jika dikaji lebih lanjut didominasi oleh tabungan dan deposito. Bank Umum lebih concern mengelola DPK-nya pada penyaluran dana pada jangka pendek seperti tabungan dan deposito karena memiliki tingkat pengembalian yang besar. Proporsi tabungan dan deposito di Bank Umum yang relatif besar, membuat Bank Umum lebih nyaman menyimpan dananya pada Bank Indonesia untuk mencari laba dari BI rate-nya, sehingga sulit untuk menyalurkan kredit jangka panjang. 1,400,000 1,200,000 1,000,000 800,000 600,000 400,000 200,000 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Tahun Tabungan 434,490 476,717 565,616 678,621 840,118 1,179,2 1,331,5 Deposito 540,982 675,983 758,280 928,089 1,072,6 1,010,4 1,123,6 Giro
309,335 307,743 332,729 383,808 485,692 567,801 569,927
Sumber: Bank Indonesia, 2014. Gambar 12 Komposisi Tabungan, Deposito dan Giro pada Bank Umum
Total penyaluran kredit termasuk untuk sektor pertanian Bank Umum memang cenderung mengalami peningkatan setiap tahunnya, namun alokasi dana Bank Umum dalam bentuk SBI juga sangat tinggi karena hal ini dipengaruhi suku bunga BI yang berfluktuatif. Tahun 2007 tingkat BI rate sebesar 8%. Tahun 2008 tingkat BI rate sebesar 9.25%. Tahun 2009 sampai 2013 berturut-turut sebesar 6.5%, 6.5%, 6%, 5.75% dan 7.5%. Tingkat BI rate yang fluktuatif digunakan untuk mengendalikan inflasi. Jika inflasi tinggi, jumlah uang yang beredar meningkat untuk meredam inflasi maka BI rate dinaikkan. Dana yang tersimpan di BI pada dasarnya menjanjikan tingkat pengembalian yang tinggi dengan risiko yang relatif rendah. Penempatan dana Bank Umum di BI juga bukan merupakan hal yang melanggar aturan. Penyaluran kredit ke sektor riil terutama pertanian memang memiliki risiko tinggi, namun itulah sebenarnya fungsi kehadiran Bank Umum sebagai solusi kesulitan modal yang selama ini terjadi.
39
Miliar Rupiah
4,000,000 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 500,000 0
Tahun 2007 Kredit Pertanian 56,901
2008 67,202
2009 77,412
2010 90,999
2011 2012 2013 114,725 147,943 183,553
Kredit tersalur
1,002,012 1,307,688 1,437,930 1,765,845 2,200,094 2,707,862 3,292,874
DPK
1,510,834 1,753,292 1,973,042 2,338,824 2,784,912 3,225,198 3,663,968
Sumber: Bank Indonesia, 2014.
Gambar 13 Tren Total Kredit, Kredit Pertanian dan DPK. Bank Umum memiliki kewajiban kepada nasabahnya. Pendapatan Bank dari laba menjadi suatu hal yang penting bagi Bank Umum. Peningkatan laba bagi Bank Umum selain digunakan untuk memenuhi kewajibannya kepada pemegang saham, juga akan meningkatkan proporsi kredit yang akan disalurkannya. Alasan Bank Umum menempatkan dana sebagian besar berupa SBI bisa jadi karena Bank Umum harus mendongkrak perolehan labanya. Sektor pertanian bukan merupakan sektor yang dipilih Bank Umum untuk dibiayai karena sektor tersebut memiliki risiko ketidakpastian yang tinggi. Sektor pertanian memiliki ketergantungan kepada cuaca dan iklim yang sulit untuk diramalkan kondisinya. Bank Umum dalam menyalurkan kreditnya lebih cenderung menempatkannya pada sektor yang memiliki tingkat pengembalian yang lebih pasti yaitu sektor perdagangan, hotel dan restauran. Giro, deposito dan tabungan merupakan kriteria DPK yang berjangka pendek, sehingga sulit disalurkan untuk kredit jangka panjang. Kredit untuk sektor pertanian memiliki jangka waktu yang relatif panjang karena imbal hasil menunggu masa panen, padahal dana dibutuhkan sebelum pra panen. Peran serta pemerintah dalam rangka mendorong pembangunan pertanian yang berkelanjutan diperlukan sebagai regulator. Pemerintah perlu menyediakan lembaga penjaminan yang memadai sebagai dukungan dari kredit pertanian yang disalurkannya. Pemerintah juga perlu mempertimbangkan keberadaan para petani yang tidak memiliki sertifikat tanah yang bisa digunakan untuk agunan kredit di Bank Umum. Adanya kepemilikan sertifikat tanah akan mempermudah realisasi kredit bagi petani.
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Perkembangan Bank Umum dalam menyalurkan kredit pertanian cenderung mengalami peningkatan dari periode 2007 sampai 2013. Peningkatan kredit pertanian Bank Umum tersebut ternyata jika dilihat proporsinya dari total kredit,
40 masih terbilang sangat kecil. Proporsi kredit pertanian dari total kredit yang disalurkan Bank Umum, rata-rata sebesar 5.37% untuk periode 2007 sampai 2013. Perkembangan penyaluran kredit pertanian oleh Bank Umum dari proporsinya terhadap total kredit, menjelaskan bahwa Bank Umum belum menunjukkan perannya sebagai lembaga intermediasi untuk permodalan sektor pertanian. Variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum pada jangka pendek tidak ada yang berpengaruh secara signifikan, dalam penyaluran kredit pertaniannya. Variabel kinerja mikroekonomi Bank Umum yaitu DPK secara signifikan berpengaruh negatif, sedangkan CAR, LDR, ROA dan NPL pertanian secara signifikan berpengaruh positif pada jangka panjang dalam penyaluran kredit pertaniannya. Guncangan CAR, LDR, ROA, dan NPL pertanian akan menyebabkan peningkatan kredit pertanian Bank Umum dalam jangka panjang. Guncangan DPK akan menyebabkan penurunan kredit pertanian dalam jangka panjang. Variabel makroekonomi Indonesia yaitu suku bunga BI dan inflasi tidak memberikan pengaruh apapun pada jangka pendek. Pada jangka panjang suku bunga BI secara signifikan berpengaruh negatif, sedangkan inflasi secara signifikan berpengaruh positif, dalam penyaluran kredit pertanian Bank Umum. Guncangan suku bunga BI akan menyebabkan penurunan kredit pertanian jangka panjang, sedangkan guncangan inflasi mengakibatkan peningkatan kredit pertanian jangka panjang. Variabel DPK, CAR, LDR, ROA, BI rate dan inflasi adalah variabel yang yang memberikan kontribusi terhadap keragaman kredit pertanian dan mengalami peningkatan sampai akhir periode. Artinya, variabel tersebut merupakan faktor utama yang menyebabkan perubahan penyaluran kredit pertanian di masa yang akan datang. Variabel NPL pertanian bukan merupakan faktor utama yang menyebabkan perubahan penyaluran kredit pertanian di masa yang akan datang.
Saran 1. Pemberian kucuran kredit kepada dunia usaha khususnya di sektor pertanian perlu ditingkatkan dalam upaya meningkatkan peran perbankan nasional sebagai lembaga intermediasi. Upaya yang dapat ditempuh bank umum antara lain dengan mengaktifkan pos-pos keuangan mikro serta membuat inovasi baru dalam perannya sebagai micro banking di berbagai wilayah di Indonesia, dengan manajemen yang lebih baik untuk menghindari kemungkinan risikorisiko kredit macet yang dapat merugikan bank umum di Indonesia. 2. Mengingat hasil penelitian yang menunjukkan bahwa perilaku penawaran kredit Bank Umum kepada sektor pertanian sangat dipengaruhi oleh indikatorindikator perbankan itu sendiri (seperti DPK, CAR, ROA, dan NPL pertanian), maka perlu dilakukan langkah-langkah kompromi dalam kebijakan moneter dan perbankan dengan harapan semakin stabilnya kondisi perbankan. Di samping itu, juga akan meningkatkan kembali peran intermediasi bank umum dalam upaya menyelaraskan pembangunan dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. 3. Berdasarkan hasil penelitian ini yang menunjukkan bahwa CAR, LDR, dan ROA berpengaruh positif dan signifikan maka sebaiknya Bank Umum yang
41
4.
5.
6. 7. 8.
ingin menyalurkan kreditnya memperhatikan ketiga rasio ini. Dengan dipenuhinya rasio-rasio ini maka bank lebih aman dalam menyalurkan kredit karena sudah sesuai dengan ketentuan yang ditetapkan oleh Bank International Settlement (BIS). Berdasarkan hasil penelitian ini yang menunjukkan bahwa DPK berpengaruh negatif dan signifikan maka sebaiknya Bank Umum lebih memberikan ruang kredit di sektor pertanian, mengingat sektor pertanian dapat menjadi poros pembangunan ekonomi di Indonesia. Perlu segera dikeluarkan peraturan baru yang khusus diperlukan untuk mendukung pemberian kredit pada sektor pertanian atau paling tidak mempertegas kewenangan pemerintah dalam memerintahkan bank dalam pembiayaan kredit pada sektor pertanian. Perlunya peraturan khusus bagi untuk mensosialisasikan sumber-sumber pendanaan / kredit bagi usaha sektor pertanian. Selain dengan kredit pertanian, pemerintah atau swasta dapat menciptakan program baru seperti asuransi pertanian untuk mengatasi risiko pertanian. Meningkatkan kinerja dan manajemen aset yang ditekankan pada aspek modal agar pondasi keuangan Bank Umum kuat.
DAFTAR PUSTAKA Bank Indonesia. Booklet Perbankan Indonesia Edisi Tahun 2009, Jakarta: Bank Indonesia, 2009. Bank Indonesia. 2007-2013. Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia. http://www.bi.go.id. [8 April 2014]. Bank Indonesia. 2007-2013. Statistik Perbankan Indonesia. http://www.bi.go.id [8 April 2014]. Dendawijaya. 2005. Manajemen Perbankan. Ghalia Indonesia: Bogor. Darmawanto. 2008. Pengembangan Kredit Sektor Pertanian (Tinjauan Pada PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Tengah). [Thesis]. Universitas Diponegoro. Enders, W. 2004. Applied Econometrics Time Series. 2th ed. Amerika: University of Alabama. Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. IPB Press: Bogor. Gujarati D. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika. Erlangga: Jakarta. Hermansyah. 2005. Hukum Perbankan Nasional Indonesia. Kencana: Jakarta Hutagaol, EI. 2009. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pencairan Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Sektor Agribisnis (Kasus pada BRI Unit Cigombong-Bogor. [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Juanda B. Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi. IPB Press: Bogor. Judisseno R. 2002. Sistem Moneter dan Perbankan di Indonesia. Kasmir. 2008. Manajemen Perbankan. Raja Graffindo Persada: Jakarta. Kementerian Pertanian. 2007-2011. Statistik Prasarana dan Sarana Pertanian. Kuncoro, Mudarajad dan Suhardjono. 2002. Manajemen Perbankan (Teori dan Aplikasi) Edisi Pertama. Yogyakarta: BPFE UGM.
42 Komite Kredit Usaha Rakyat. 2012. “Sebaran Penyaluran Kredit Usaha Rakyat Periode November 2007-Juli 2012”. [Komite-KUR online]. http://komitekur. com/article-58-sebaran-penyaluran-kredit-usaha-rakyat-periodenovember2007 -juli-2012.asp. [15 Desember 2012]. Meydianawati LG. 2007. Analisis Perilaku Penawaran Kredit Perbankan kepada Sektor UMKM di Indonesia. Buletin Studi Ekonomi, 12: 2. Mishkin, F. 2010. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. Graffindo: Jakarta Nachrowi, D. N. dan H. Usman. 2002. Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta. Pratama BA. 2010. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kebijakan Penyaluran Kredit Perbankan (Studi pada Bank Umum di Indonesia Periode Tahun 2005-2009). [Thesis]. Universitas Diponegoro. Purnamahadi, Wahyu. 2011. Pengaruh Suku Bunga Deposito dan Inflasi terhadap Jumlah deposito Berjangka pada Bank Umum di Indonesia Tahun 2004-2010. [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Ritonga JT, Pratomo WA, Lubis I, Hidayat P. 2008. Peranan Bank dalam Mendukung Kredit Pangan dan Energi di Sumatra Utara. Jurnal Kredit Pertanian. Rusdiana, Nana. 2012. Analisis Pengaruh CAR, LDR, NIM, NPL, BOPO, dan DPK terhadap Kinerja Keuangan Perbankan. [Skripsi]. Universitas Diponegoro. Santosa AP. 2012. Pengaruh CAR, NPL, dan LDR Terhadap ROA (Studi Pada Bank Umum yang Listing di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2011). [Skripsi]. Universitas Hasanuddin Makasar. Simorangkir, O.P. 2004. Pengantar Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank. Cetakan Kedua. Bogor: Ghalia Indonesia. Sinungan. 2000. Manajemen Bisnis. Bumi Aksara: Jakarta. Sunarsip. 2008. Relasi Bank Pembangunan Daerah dan Perekonomian Daerah. [Republika Online]. http://www.iei.or.id. Supriatna, A. 2009. Pola Pelayanan Pembiayaan Sistem Kredit Mikro Usaha Tani di Tingkat Pedesaan. Jurnal Litbang Pertanian, 28: 111-118. Triasdini H. 2010. Pengaruh CAR, NPL dan ROA terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja. [Skripsi]. Universitas Diponegoro. Tyastika, Mayda. 2013. Analisis Pengaruh Variabel Kinerja Mikroekonomi dan Makroekonomi terhadap Penyaluran Kredit Pertanian (Studi Kasus Bank Pembangunan Daerah di Indonesia). [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Undang-Undang Perbankan Nomor 10 Tahun 1998. Warjiyo P. 2004. Kebanksentralan. Bank Indonesia: Jakarta. Wibowo, Ratnawulan. 2008. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) serta Pengaruhnya terhadap Business Cycle Indonesia. [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Wicaksono AR. 2007. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyaluran Kredit Pertanian oleh Bank BRI di Indonesia. [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Yuwono FA. 2012. Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Loan To Deposit Ratio, Non Performing Loan, Return On Assets, dan Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Jumalah Penyaluran Kredit. [Skripsi]. Universitas Diponegoro.
43
LAMPIRAN Data yang Digunakan obs 2007M01 2007M02 2007M03 2007M04 2007M05 2007M06 2007M07 2007M08 2007M09 2007M10 2007M11 2007M12 2008M01 2008M02 2008M03 2008M04 2008M05 2008M06 2008M07 2008M08 2008M09 2008M10 2008M11 2008M12 2009M01 2009M02 2009M03 2009M04 2009M05 2009M06 2009M07 2009M08 2009M09 2009M10 2009M11 2009M12 2010M01 2010M02 2010M03 2010M04 2010M05 2010M06 2010M07 2010M08 2010M09 2010M10 2010M11 2010M12 2011M01 2011M02 2011M03 2011M04 2011M05
LNKP 10.67598 10.69110 10.67434 10.66940 10.64678 10.75850 10.76323 10.80143 10.81527 10.88530 10.88891 10.94907 10.92488 10.92714 10.95177 10.96932 10.98880 11.02642 11.00932 11.03466 11.06334 11.09078 11.12399 11.11546 11.11552 11.12398 11.15279 11.16904 11.21417 11.25471 11.23353 11.22090 11.21352 11.22700 11.24710 11.25690 11.05404 11.09139 11.15039 11.20402 11.24557 11.31313 11.35713 11.38262 11.37965 11.38217 11.39641 11.41860 11.40983 11.41649 11.42584 11.44664 11.46572
LNDPK 14.06203 14.06553 14.07122 14.07770 14.08243 14.11945 14.13702 14.14673 14.15255 14.16599 14.17849 14.22817 14.20246 14.20552 14.19820 14.20888 14.22479 14.25645 14.24403 14.23818 14.28767 14.33132 14.35076 14.37701 14.37445 14.38711 14.39558 14.39264 14.39417 14.41644 14.40697 14.42909 14.43461 14.43828 14.45576 14.49509 14.48277 14.47388 14.49975 14.49883 14.51524 14.55556 14.54913 14.55400 14.57821 14.59203 14.60950 14.66516 14.64931 14.64312 14.67050 14.66575 14.68980
CAR 23.00000 23.02000 22.11000 22.05000 21.89000 21.15000 20.85000 20.57000 21.27000 20.11000 20.33000 19.30000 21.60000 21.00000 20.52000 19.39000 18.26000 17.58000 17.44000 17.10000 17.26000 16.70000 16.77000 16.76000 17.82000 18.04000 18.03000 17.83000 17.52000 18.17000 17.34000 17.12000 17.76000 17.51000 17.08000 17.42000 18.66000 19.21000 18.58000 18.02000 17.80000 17.58000 16.70000 16.44000 16.52000 16.99000 16.90000 17.18000 17.38000 18.07000 17.57000 17.76000 17.41000
LDR 60.55000 61.02000 61.98000 62.54000 63.09000 63.57000 63.22000 64.16000 65.24000 66.01000 66.94000 66.32000 67.06000 67.89000 70.66000 71.65000 72.80000 73.89000 76.00000 79.02000 77.72000 77.48000 77.60000 74.58000 73.76000 73.50000 73.08000 72.86000 73.19000 73.20000 74.07000 74.07000 73.55000 73.90000 73.67000 72.88000 72.13000 73.97000 73.46000 74.70000 75.71000 75.31000 76.39000 78.01000 77.06000 76.73000 76.78000 75.21000 75.48000 77.11000 76.83000 78.40000 78.45000
ROA 3.340000 3.030000 2.960000 2.920000 2.980000 2.930000 2.890000 2.870000 2.840000 2.830000 2.780000 2.780000 3.160000 2.930000 2.720000 2.560000 2.620000 2.530000 2.680000 2.710000 2.640000 2.680000 2.600000 2.330000 2.690000 2.600000 2.760000 2.710000 2.700000 2.700000 2.690000 2.670000 2.630000 2.650000 2.610000 2.600000 3.120000 2.910000 3.080000 3.020000 2.980000 3.000000 2.970000 2.940000 2.910000 2.940000 2.930000 2.860000 2.970000 2.860000 3.070000 3.010000 2.970000
NPLP 7.780000 6.690000 6.410000 6.520000 6.780000 6.110000 6.240000 6.280000 6.010000 5.390000 5.390000 3.730000 3.930000 3.820000 3.310000 3.740000 3.180000 3.190000 3.230000 3.140000 2.980000 2.950000 2.910000 2.760000 3.150000 3.550000 3.810000 4.190000 4.490000 4.100000 4.070000 4.020000 3.730000 3.720000 3.730000 3.220000 2.910000 2.840000 2.850000 2.750000 2.620000 2.280000 2.180000 2.520000 2.550000 2.570000 2.850000 1.820000 1.960000 2.000000 2.050000 1.830000 1.830000
BIRATE 9.500000 9.250000 9.000000 9.000000 8.750000 8.500000 8.250000 8.250000 8.250000 8.250000 8.250000 8.000000 8.000000 8.000000 8.000000 8.000000 8.250000 8.500000 8.750000 9.000000 9.250000 9.500000 9.500000 9.250000 8.750000 8.250000 7.750000 7.500000 7.250000 7.000000 6.750000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.500000 6.750000 6.750000 6.750000 6.750000
INF 6.260000 6.300000 6.520000 6.290000 6.010000 5.770000 6.060000 6.510000 6.950000 6.880000 6.710000 6.590000 7.360000 7.400000 8.170000 8.960000 10.38000 11.03000 11.90000 11.85000 12.14000 11.77000 11.68000 11.06000 9.170000 8.600000 7.920000 7.310000 6.040000 3.650000 2.710000 2.750000 2.830000 2.570000 2.410000 2.780000 3.720000 3.810000 3.430000 3.910000 4.160000 5.050000 6.220000 6.440000 5.800000 5.670000 6.330000 6.960000 7.020000 6.840000 6.650000 6.160000 5.980000
44 2011M06 2011M07 2011M08 2011M09 2011M10 2011M11 2011M12 2012M01 2012M02 2012M03 2012M04 2012M05 2012M06 2012M07 2012M08 2012M09 2012M10 2012M11 2012M12 2013M01 2013M02 2013M03 2013M04 2013M05 2013M06 2013M07 2013M08 2013M09 2013M10 2013M11 2013M12
11.48298 11.46833 11.50430 11.52774 11.55592 11.59953 11.65029 11.64877 11.67436 11.69386 11.69907 11.76279 11.82693 11.80469 11.78757 11.82783 11.83990 11.85303 11.90458 11.90544 11.91638 11.92992 11.94706 11.96818 11.98497 12.00085 12.00955 12.04982 12.06368 12.07821 12.12026
14.70669 14.71733 14.71563 14.74959 14.76612 14.78808 14.83973 14.83456 14.83216 14.85436 14.85979 14.88331 14.89929 14.90118 14.90879 14.93064 14.93738 14.95671 14.98650 14.98022 14.98095 14.99205 15.00924 15.02437 15.03169 15.03720 15.05104 15.07573 15.07422 15.08622 15.11406
17.00000 17.24000 17.29000 16.63000 17.15000 16.61000 16.05000 18.41000 18.41000 18.28000 17.97000 17.87000 17.49000 17.28000 17.29000 17.41000 17.31000 17.44000 17.43000 19.31000 19.29000 19.08000 18.74000 18.68000 18.08000 18.08000 18.02000 18.11000 18.48000 18.72000 18.13000
79.67000 79.79000 82.21000 81.36000 81.03000 81.00000 78.77000 78.57000 79.43000 79.89000 81.17000 81.61000 82.57000 82.55000 83.70000 83.33000 83.78000 83.61000 83.58000 83.47000 84.35000 84.93000 85.17000 85.84000 86.80000 88.68000 88.88000 88.91000 89.47000 89.97000 89.70000
3.070000 3.000000 2.980000 3.120000 3.110000 3.070000 3.030000 3.700000 3.620000 3.050000 2.980000 3.050000 3.160000 3.130000 3.070000 3.090000 3.100000 3.120000 3.110000 3.160000 2.920000 3.030000 2.960000 2.990000 3.020000 3.000000 3.030000 3.060000 3.090000 3.090000 3.080000
1.770000 1.920000 1.990000 1.970000 2.050000 1.860000 1.580000 1.640000 1.910000 1.870000 1.950000 1.710000 1.690000 1.730000 1.960000 2.000000 1.990000 1.950000 1.890000 1.840000 1.850000 2.030000 2.030000 2.020000 1.800000 1.760000 1.800000 1.660000 1.700000 1.650000 1.490000
6.750000 6.750000 6.750000 6.750000 6.500000 6.000000 6.000000 6.000000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 5.750000 6.000000 6.500000 7.000000 7.250000 7.250000 7.500000 7.500000
5.540000 4.610000 4.790000 4.610000 4.420000 4.150000 3.790000 3.650000 3.560000 3.970000 4.500000 4.450000 4.530000 4.560000 4.580000 4.310000 4.610000 4.320000 4.300000 4.570000 5.310000 5.900000 5.570000 5.470000 5.900000 8.610000 8.790000 8.400000 8.320000 8.370000 8.380000
45
Uji Stasioneritas CAR 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Null Hypothesis: CAR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-3.168720 -3.511262 -2.896779 -2.585626
0.0255
t-Statistic
Prob.*
-9.708387 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(CAR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
46
INF 14
12
10
8
6
4
2 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Null Hypothesis: INF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-2.064592 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.2594
t-Statistic
Prob.*
-5.243229 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(INF) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
LDR 92 88 84 80 76 72 68 64 60 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
47 Null Hypothesis: LDR has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-3.207226 -4.076860 -3.466966 -3.160198
0.0904
t-Statistic
Prob.*
-7.919343 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LDR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
LNDPK 15.2
15.0
14.8
14.6
14.4
14.2
14.0 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Null Hypothesis: LNDPK has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
t-Statistic
Prob.*
-3.842766 -4.072415 -3.464865 -3.158974
0.0190
48 Null Hypothesis: D(LNDPK) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 7 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-4.774210 -3.520307 -2.900670 -2.587691
0.0002
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
LNKP 12.2 12.0 11.8 11.6 11.4 11.2 11.0 10.8 10.6 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Null Hypothesis: LNKP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-2.442078 -4.072415 -3.464865 -3.158974
0.3557
t-Statistic
Prob.*
-9.120437 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LNKP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
49
ROA 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 2.8 2.6 2.4 2.2 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Null Hypothesis: ROA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-3.695413 -3.511262 -2.896779 -2.585626
0.0058
t-Statistic
Prob.*
-8.895654 -3.513344 -2.897678 -2.586103
0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(ROA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
50 BIRATE 9.6 9.2 8.8 8.4 8.0 7.6 7.2 6.8 6.4 6.0 5.6 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Null Hypothesis: BIRATE has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-2.088907 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.2497
t-Statistic
Prob.*
-3.781886 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.0045
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(BIRATE) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
NPLP 8 7 6 5 4 3 2 1 2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
51 Null Hypothesis: NPLP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-3.357857 -4.072415 -3.464865 -3.158974
0.0643
t-Statistic
Prob.*
-10.41378 -3.512290 -2.897223 -2.585861
0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(NPLP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Uji Kausalitas Granger Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/27/14 Time: 15:56 Sample: 2007M01 2013M12 Lags: 2 Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
LNDPK does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause LNDPK
82
4.81443 1.22864
0.0107 0.2984
CAR does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause CAR
82
0.53760 0.23965
0.5863 0.7875
INF does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause INF
82
0.21642 1.00813
0.8059 0.3697
LDR does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause LDR
82
2.10876 4.27473
0.1283 0.0174
NPLP does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause NPLP
82
3.84483 0.44098
0.0256 0.6450
ROA does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause ROA
82
2.16424 3.84484
0.1218 0.0256
BIRATE does not Granger Cause LNKP LNKP does not Granger Cause BIRATE
82
0.00739 0.52384
0.9926 0.5943
52
Uji Kointegrasi Date: 06/27/14 Time: 15:57 Sample (adjusted): 2007M03 2013M12 Included observations: 82 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LNKP LNDPK CAR INF LDR NPLP ROA BIRATE Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3 At most 4 At most 5 At most 6 At most 7
0.455478 0.416642 0.332706 0.223604 0.178713 0.152975 0.077689 0.006787
184.9107 135.0673 90.87295 57.70199 36.94838 20.80402 7.189959 0.558427
159.5297 125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466
0.0010 0.0117 0.1034 0.3127 0.3500 0.3700 0.5557 0.4549
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None At most 1 At most 2 At most 3 At most 4 At most 5 At most 6 At most 7
0.455478 0.416642 0.332706 0.223604 0.178713 0.152975 0.077689 0.006787
49.84346 44.19430 33.17096 20.75361 16.14436 13.61406 6.631533 0.558427
52.36261 46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466
0.0886 0.0815 0.2432 0.7025 0.6535 0.3975 0.5336 0.4549
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Uji Stabilitas VAR Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: LNKP LNDPK CAR INF LDR NPLP ROA BIRATE Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Date: 06/27/14 Time: 15:58
53 Root
Modulus
0.993538 0.968312 0.848461 - 0.231613i 0.848461 + 0.231613i 0.826569 - 0.133737i 0.826569 + 0.133737i 0.523914 - 0.314202i 0.523914 + 0.314202i -0.498715 0.370727 - 0.320957i 0.370727 + 0.320957i -0.021552 - 0.386373i -0.021552 + 0.386373i -0.257469 0.064466 - 0.148234i 0.064466 + 0.148234i
0.993538 0.968312 0.879506 0.879506 0.837319 0.837319 0.610908 0.610908 0.498715 0.490359 0.490359 0.386974 0.386974 0.257469 0.161645 0.161645
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Uji Optimum lag VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: LNKP LNDPK CAR INF LDR NPLP ROA BIRATE Exogenous variables: C Date: 06/27/14 Time: 15:58 Sample: 2007M01 2013M12 Included observations: 77 Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0 1 2 3 4 5 6 7
-337.2606 331.2873 412.7099 457.3164 522.5875 604.3084 736.1310 928.3686
NA 1180.812 126.8923 60.24783 74.59548 76.41435 95.87099 99.86370*
1.08e-06 1.66e-13 1.11e-13 2.10e-13 2.68e-13 2.81e-13 1.15e-13 1.89e-14*
8.967808 -6.734735 -7.187269 -6.683544 -6.716558 -7.176841 -8.938467 -12.26931*
9.211320 -4.543125* -3.047561 -0.595738 1.319346 2.807161 2.993633 1.610884
9.065211 -5.858111 -5.531422 -4.248475 -3.502267 -3.183328 -4.165732 -6.717357*
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
54 Estmasi VECM Jangka Panjang dan Jangka Pendek Date: 06/27/14 Time: 16:00 Sample (adjusted): 2007M03 2013M12 Included observations: 82 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq:
CointEq1
LNKP(-1)
1.000000
LNDPK(-1)
1.231984 (0.42523) [ 2.89722]
CAR(-1)
-0.082042 (0.02875) [-2.85340]
LDR(-1)
-0.092884 (0.01674) [-5.55003]
ROA(-1)
-0.910859 (0.15569) [-5.85058]
NPLP(-1)
-0.087745 (0.04122) [-2.12845]
BIRATE(-1)
0.352199 (0.07142) [ 4.93115]
55
INF(-1)
-0.086381 (0.02178) [-3.96643]
C
-19.75013
Error Correction:
D(LNKP)
D(LNDPK)
D(CAR)
D(LDR)
D(ROA)
D(NPLP)
D(BIRATE)
D(INF)
CointEq1
-0.110354 (0.02582) [-4.27424]
-0.015642 (0.01251) [-1.25039]
1.211484 (0.45821) [ 2.64396]
-1.510219 (0.77391) [-1.95141]
0.506740 (0.10148) [ 4.99369]
-0.006317 (0.25596) [-0.02468]
-0.142144 (0.10163) [-1.39862]
-0.452251 (0.48552) [-0.93147]
D(LNKP(-1))
0.037183 (0.13267) [ 0.28027]
-0.010462 (0.06428) [-0.16277]
-0.283728 (2.35447) [-0.12051]
-3.357619 (3.97669) [-0.84433]
0.216661 (0.52143) [ 0.41552]
1.985356 (1.31524) [ 1.50950]
-0.206344 (0.52222) [-0.39512]
-0.138789 (2.49482) [-0.05563]
D(LNDPK(-1))
-0.319069 (0.41807) [-0.76320]
0.214424 (0.20256) [ 1.05857]
-0.635670 (7.41955) [-0.08568]
-27.59274 (12.5316) [-2.20185]
2.732206 (1.64315) [ 1.66278]
-8.571976 (4.14467) [-2.06819]
-0.144566 (1.64567) [-0.08785]
6.610416 (7.86185) [ 0.84082]
D(CAR(-1))
-0.009842 (0.00708) [-1.39006]
-0.000438 (0.00343) [-0.12761]
-0.183639 (0.12566) [-1.46143]
-0.481824 (0.21223) [-2.27024]
0.019443 (0.02783) [ 0.69867]
-0.040391 (0.07019) [-0.57542]
-0.065082 (0.02787) [-2.33513]
-0.027630 (0.13315) [-0.20751]
D(LDR(-1))
-0.010651 (0.00689) [-1.54645]
0.005216 (0.00334) [ 1.56316]
-0.179307 (0.12223) [-1.46692]
-0.389207 (0.20645) [-1.88521]
0.029245 (0.02707) [ 1.08033]
-0.128577 (0.06828) [-1.88305]
0.005177 (0.02711) [ 0.19094]
0.076707 (0.12952) [ 0.59224]
D(ROA(-1))
-0.021888 (0.02652) [-0.82524]
-0.016655 (0.01285) [-1.29601]
1.073979 (0.47071) [ 2.28160]
0.106642 (0.79503) [ 0.13413]
0.020418 (0.10425) [ 0.19586]
0.138151 (0.26295) [ 0.52539]
0.041279 (0.10440) [ 0.39537]
-0.019052 (0.49877) [-0.03820]
D(NPLP(-1))
0.013806 (0.01248)
0.015471 (0.00604)
-0.123264 (0.22140)
-0.876204 (0.37395)
0.013860 (0.04903)
-0.169369 (0.12368)
-0.038049 (0.04911)
-0.368105 (0.23460)
56 [ 1.10670]
[ 2.55962]
[-0.55674]
[-2.34312]
[ 0.28267]
[-1.36943]
[-0.77481]
[-1.56908]
D(BIRATE(-1))
-0.011313 (0.02348) [-0.48189]
-0.001422 (0.01137) [-0.12499]
0.541875 (0.41665) [ 1.30056]
1.159189 (0.70372) [ 1.64724]
0.149314 (0.09227) [ 1.61820]
0.088500 (0.23274) [ 0.38025]
0.523651 (0.09241) [ 5.66642]
0.086785 (0.44148) [ 0.19657]
D(INF(-1))
-0.008103 (0.00701) [-1.15511]
-0.003022 (0.00340) [-0.88922]
0.040977 (0.12450) [ 0.32914]
-0.073471 (0.21028) [-0.34940]
0.032724 (0.02757) [ 1.18689]
-0.014251 (0.06955) [-0.20491]
0.057790 (0.02761) [ 2.09282]
0.358687 (0.13192) [ 2.71900]
C
0.024984 (0.00707) [ 3.53477]
0.009542 (0.00342) [ 2.78639]
0.014126 (0.12544) [ 0.11261]
0.831285 (0.21186) [ 3.92367]
-0.042800 (0.02778) [-1.54069]
0.044007 (0.07007) [ 0.62804]
-0.012695 (0.02782) [-0.45629]
-0.118477 (0.13292) [-0.89137]
0.296211 0.208237 0.069652 0.031103 3.367041 173.5567 -3.989187 -3.695685 0.017429 0.034954
0.242526 0.147842 0.016351 0.015070 2.561419 232.9742 -5.438395 -5.144893 0.012787 0.016325
0.347965 0.266460 21.93804 0.551992 4.269276 -62.29458 1.763283 2.056785 -0.059634 0.644497
0.221048 0.123679 62.58299 0.932313 2.270214 -105.2737 2.811554 3.105056 0.349756 0.995934
0.443964 0.374459 1.075969 0.122246 6.387554 61.32046 -1.251718 -0.958216 0.000610 0.154563
0.095414 -0.017659 6.845765 0.308351 0.843825 -14.54631 0.598690 0.892193 -0.063415 0.305663
0.627860 0.581342 1.079263 0.122433 13.49728 61.19512 -1.248661 -0.955159 -0.021341 0.189220
0.307375 0.220797 24.63156 0.584897 3.550267 -67.04264 1.879089 2.172591 0.025366 0.662605
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
5.12E-14 1.81E-14 366.5202 -6.793175 -4.210354
57
Impuls Respon Response to Cholesky One S.D. Innovations
Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LNKP to LDR
Response of LNKP to LNDPK .025
.010
.020 .005
.015 .000
.010 -.005
.005
-.010
.000 -.005
-.015 5
10
15
20
25
30
35
40
45
5
50
10
15
20
25
30
35
40
45
50
45
50
Response of LNKP to ROA
Response of LNKP to CAR .025
.010
.020
.005
.015 .000
.010 -.005
.005 -.010
.000 -.005
-.015 5
10
15
20
25
30
35
40
45
5
50
10
15
20
25
30
35
40
Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LNKP to NPLP .008
.004
Response of LNKP to Cholesky One S.D. INF Innovation
.000
-.004
.010 -.008
.008
-.012 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Response of LNKP to BIRATE
.006
.008
.004
.004 .000
.002
-.004
-.008
.000 -.012 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
58
Tabel Impuls Respon Period
LNDPK
CAR
LDR
ROA
NPLP
BIRATE
INF
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
0.000000 -0.008995 -0.012529 -0.011336 -0.011312 -0.012079 -0.012518 -0.012672 -0.012812 -0.012955 -0.013061 -0.013132 -0.013187 -0.013230 -0.013262 -0.013286 -0.013305 -0.013319 -0.013329 -0.013337 -0.013343 -0.013348 -0.013351 -0.013354 -0.013356 -0.013357 -0.013358 -0.013359 -0.013360 -0.013360 -0.013361 -0.013361 -0.013361 -0.013361 -0.013361 -0.013361 -0.013361 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362 -0.013362
0.000000 0.001932 0.007176 0.008040 0.007941 0.007604 0.007713 0.007676 0.007636 0.007586 0.007569 0.007551 0.007538 0.007526 0.007518 0.007512 0.007508 0.007504 0.007502 0.007500 0.007498 0.007497 0.007496 0.007496 0.007495 0.007495 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494 0.007494
0.000000 -0.002565 -0.000115 0.001139 0.002585 0.003167 0.003813 0.004252 0.004622 0.004872 0.005073 0.005221 0.005336 0.005421 0.005486 0.005535 0.005572 0.005600 0.005622 0.005638 0.005650 0.005659 0.005666 0.005671 0.005675 0.005678 0.005680 0.005682 0.005683 0.005684 0.005685 0.005686 0.005686 0.005686 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687 0.005687
0.000000 0.009593 0.015614 0.017975 0.018144 0.018674 0.019072 0.019356 0.019497 0.019629 0.019728 0.019805 0.019860 0.019902 0.019934 0.019959 0.019977 0.019991 0.020001 0.020009 0.020015 0.020020 0.020023 0.020026 0.020028 0.020029 0.020030 0.020031 0.020032 0.020032 0.020033 0.020033 0.020033 0.020033 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034 0.020034
0.000000 0.006249 0.004693 0.003777 0.003885 0.003739 0.003450 0.003236 0.003117 0.003021 0.002942 0.002881 0.002837 0.002804 0.002778 0.002759 0.002744 0.002733 0.002725 0.002719 0.002714 0.002710 0.002707 0.002705 0.002704 0.002703 0.002702 0.002701 0.002701 0.002700 0.002700 0.002700 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699 0.002699
0.000000 -0.005608 -0.008050 -0.007930 -0.007466 -0.007136 -0.006904 -0.006671 -0.006486 -0.006350 -0.006251 -0.006173 -0.006114 -0.006070 -0.006036 -0.006011 -0.005992 -0.005977 -0.005966 -0.005958 -0.005952 -0.005947 -0.005943 -0.005941 -0.005939 -0.005937 -0.005936 -0.005935 -0.005934 -0.005934 -0.005933 -0.005933 -0.005933 -0.005933 -0.005933 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932 -0.005932
0.000000 0.000720 0.003780 0.005713 0.006698 0.007184 0.007733 0.008144 0.008445 0.008657 0.008826 0.008954 0.009051 0.009123 0.009178 0.009220 0.009251 0.009275 0.009293 0.009306 0.009317 0.009325 0.009330 0.009335 0.009338 0.009341 0.009343 0.009344 0.009345 0.009346 0.009347 0.009347 0.009348 0.009348 0.009348 0.009348 0.009348 0.009348 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349 0.009349
Cholesky Ordering: LNKP LNDPK CAR LDR ROA NPLP BIRATE INF
59
Variance Decomposition
Period
S.E.
LNKP
LNDPK
CAR
LDR
ROA
NPLP
BIRATE
INF
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0.031103 0.043349 0.055263 0.065567 0.074578 0.082671 0.090152 0.097111 0.103638 0.109804 0.115665 0.121259 0.126618 0.131768 0.136731 0.141525 0.146165 0.150665 0.155037 0.159290 0.163433 0.167475 0.171422 0.175281 0.179057 0.182755
100.0000 86.46845 73.55395 66.62055 62.64576 59.66655 57.30015 55.42134 53.90440 52.64245 51.57625 50.66639 49.88300 49.20239 48.60662 48.08164 47.61622 47.20128 46.82942 46.49455 46.19163 45.91648 45.66557 45.43592 45.22501 45.03069
0.000000 4.306140 7.789309 8.522594 8.888360 9.368102 9.805688 10.15373 10.44329 10.69540 10.91405 11.10319 11.26785 11.41232 11.53970 11.65253 11.75296 11.84280 11.92351 11.99634 12.06232 12.12232 12.17709 12.22726 12.27336 12.31585
0.000000 0.198603 1.808221 2.788021 3.288735 3.522302 3.693933 3.808392 3.886619 3.939665 3.978775 4.007914 4.030209 4.047547 4.061408 4.072689 4.082043 4.089921 4.096657 4.102492 4.107605 4.112131 4.116173 4.119811 4.123108 4.126113
0.000000 0.350240 0.215938 0.183558 0.262065 0.360030 0.481661 0.606780 0.731626 0.848625 0.957163 1.056285 1.146361 1.227761 1.301241 1.367542 1.427426 1.481594 1.530693 1.575304 1.615941 1.653058 1.687052 1.718272 1.747020 1.773562
0.000000 4.896992 10.99613 15.32720 17.76595 19.56030 20.92389 22.00584 22.86051 23.56074 24.14275 24.63430 25.05328 25.41448 25.72857 26.00394 26.24703 26.46304 26.65611 26.82960 26.98627 27.12840 27.25786 27.37626 27.48492 27.58498
0.000000 2.078158 1.999942 1.752588 1.625985 1.527783 1.431178 1.344480 1.270903 1.207890 1.153264 1.105754 1.064332 1.028029 0.996036 0.967698 0.942478 0.919926 0.899669 0.881395 0.864841 0.849788 0.836049 0.823466 0.811904 0.801247
0.000000 1.673844 3.151614 3.701776 3.863539 3.889302 3.857072 3.796013 3.724623 3.652543 3.583814 3.519948 3.461471 3.408369 3.360334 3.316936 3.277717 3.242231 3.210063 3.180834 3.154211 3.129894 3.107624 3.087173 3.068342 3.050956
0.000000 0.027576 0.484903 1.103706 1.659615 2.105631 2.506425 2.863428 3.178032 3.452681 3.693927 3.906220 4.093494 4.259102 4.406094 4.537036 4.654120 4.759206 4.853879 4.939487 5.017177 5.087930 5.152580 5.211846 5.266343 5.316602
60 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
0.186380 0.189935 0.193426 0.196855 0.200225 0.203539 0.206801 0.210011 0.213174 0.216290 0.219362 0.222391 0.225380 0.228330 0.231242 0.234117 0.236958 0.239766 0.242540 0.245284 0.247997 0.250680 0.253336 0.255963
44.85112 44.68470 44.53008 44.38604 44.25156 44.12572 44.00773 43.89686 43.79251 43.69412 43.60119 43.51328 43.43000 43.35099 43.27594 43.20454 43.13655 43.07172 43.00984 42.95071 42.89416 42.84001 42.78813 42.73836
12.35514 12.39155 12.42540 12.45693 12.48637 12.51392 12.53976 12.56404 12.58689 12.60844 12.62879 12.64805 12.66629 12.68360 12.70004 12.71567 12.73057 12.74477 12.75832 12.77127 12.78366 12.79552 12.80688 12.81779
4.128867 4.131402 4.133745 4.135919 4.137942 4.139830 4.141597 4.143254 4.144812 4.146280 4.147665 4.148975 4.150215 4.151391 4.152508 4.153570 4.154582 4.155546 4.156466 4.157346 4.158187 4.158992 4.159763 4.160503
1.798131 1.820929 1.842133 1.861901 1.880369 1.897659 1.913877 1.929119 1.943469 1.957002 1.969786 1.981880 1.993339 2.004210 2.014538 2.024363 2.033720 2.042641 2.051157 2.059294 2.067078 2.074529 2.081671 2.088520
27.67741 27.76303 27.84258 27.91666 27.98581 28.05052 28.11118 28.16818 28.22182 28.27240 28.32016 28.36535 28.40816 28.44877 28.48734 28.52404 28.55898 28.59230 28.62411 28.65450 28.68356 28.71139 28.73806 28.76364
0.791396 0.782264 0.773777 0.765871 0.758488 0.751579 0.745100 0.739012 0.733282 0.727878 0.722775 0.717947 0.713373 0.709034 0.704911 0.700990 0.697256 0.693696 0.690297 0.687050 0.683943 0.680970 0.678120 0.675386
3.034863 3.019931 3.006043 2.993096 2.981000 2.969676 2.959054 2.949071 2.939673 2.930809 2.922437 2.914516 2.907011 2.899891 2.893127 2.886693 2.880565 2.874722 2.869144 2.863815 2.858718 2.853837 2.849160 2.844675
5.363083 5.406184 5.446251 5.483588 5.518458 5.551095 5.581704 5.610465 5.637540 5.663072 5.687187 5.710001 5.731614 5.752120 5.771600 5.790130 5.807778 5.824604 5.840665 5.856012 5.870691 5.884745 5.898213 5.911131
61
120
Variance Decomposition of LNKP
100 80 60 40 20 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 LNKP
LNDPK
CAR
LDR
ROA
NPLP
BIRATE
INF
62
RIWAYAT HIDUP Rizky Amanda lahir pada tanggal 03 Oktober 1991 di Surakarta, Jawa Tengah. Anak kedua dari pasangan Happy Librayanto (Ayah) dan almh. Nunung Suzana (Ibu). Pada tahun 2004 penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SDN 03 Mangkujayan, Ponorogo. Pada tahun 2007 penulis menyelesaikan pendidikan menengah pertama di SMPN 1 Ponorogo. Mengenyam pendidikan di SMA Negeri 1 Ponorogo pada tahun 2007 yang lulus pada tahun 2010. Melanjutkan studi ke Institut Pertanian Bogor dengan jurusan Ilmu Ekonomi melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). IPB menjadi pilihan dengan harapan dapat menjadi tempat menggali ilmu dan pengetahuan untuk pengembangan sumber daya menjadi individu yang lebih baik. Bermanfaat pada kehidupan selanjutnya dan membawa berkah untuk diri sendiri, orang tua, orangorang terdekat, lingkungan, agama dan negara. Selama menjalani masa studi, penulis pernah mengikuti organisasi dan beberapa kepanitiaan acara Fakuktas Ekonomi dan Manajemen. Organisasi yang pernah diikuti antara lain HIPOTESA sebagai staff divisi DISTRO pada tahun 2012-2013. Anggota Organisasi Mahasiswa Daerah (Omda) 2010-2014. Pada organisasi eksternal kampus yaitu, Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) Cabang Bogor Komisariat FEM sebagai anggota muda tahun 2012-2013. Kepanitaan yang pernah diikuti diantaranya adalah Sportakuler, Olimpiade Mahasiswa IPB, Politik Ceria. Lomba yang pernah diikuti adalah lomba ekonomi Syariah di Perbanas Jakarta 2011. Lomba di luar akademik diantaranya adalah Sportakuler FEM IPB cabang Basket, Futsal dan Voli putra 2012 dan 2013.
