0

WORKING PAPER

PENGGUNAAN INDEKS STABILITAS SISTEM KEUANGAN (ISSK) DALAM PELAKSANAAN

SURVEILANS MAKROPRUDENSIAL

Iman Gunadi

Aditya Anta Taruna

Cicilia A. Harun

2013

WP/15/2013

Kesimpulan, pendapat, dan pandangan yang disampaikan oleh penulis dalam paper ini merupakan kesimpulan, pendapat, dan pandangan penulis

dan bukan merupakan kesimpulan, pendapat, dan pandangan resmi Bank

Indonesia.

1

PENGGUNAAN INDEKS STABILITAS SISTEM KEUANGAN (ISSK) DALAM PELAKSANAAN SURVEILANS

MAKROPRUDENSIAL1

Iman Gunadi2, Aditya Anta Taruna3, Cicilia Anggadewi Harun4

Abstrak

Indeks stabilitas sistem keuangan merujuk pada pengembangan indikator sistem keuangan di beberapa negara dengan cakupan yang lebih luas. Indeks yang diberi nama Indeks Stabilitas Keuangan (ISSK) merupakan

suatu indeks yang mencerminkan kondisi kestabilan sistem keuangan yang lebih baik dan dapat melihat sumber-sumber instabilitas. Indeks dibangun dengan melihat sistem keuangan yang terdiri atas institusi keuangan dan pasar. Metode normalisasi yang telah dikembangkan Bordo dan Illing Liu dengan beberapa modifikasi dengan tahun dasar 2001–2010 dipergunakan dalam pembentukan indeks ini. Untuk menemukan model yang lebih robust, paper ini menggunakan kalibrasi dari data statistik, event analysis dalam menentukan bobot-bobot indikator dari indeks komposit, dan model matematika untuk dapat lebih menggambarkan kondisi tekanan di pasar keuangan. Pembentukan indeks komposit ini menggunakan data-data ekonomi dan keuangan Indonesia dari bulan Januari 2000 hingga bulan November 2013.

Key word : Financial Stability Index, Stabilitas Sistem Keuangan,

Event Analysis

JEL Classification : C01, C15, C51, G01, G17, G21

1 Pandangan dan pendapat dalam paper ini merupakan pandangan penulis, bukan

merupakan pendapat resmi Bank Indonesia. 2 Peneliti Senior di Departemen Kebijakan Makroprudensial. Jalan M.H. Thamrin No. 2,

Jakarta, Indonesia. Email: i_gunadi@bi.go.id 3 Peneliti Ekonomi di Departemen Kebijakan Makroprudensial, Bank Indonesia. Email: aditya_at@bi.go.id 4 Peneliti Senior di Departemen Kebijakan Makroprudensial. Jalan M.H. Thamrin No. 2,

Jakarta, Indonesia. Email: charun@bi.go.id

2

I. PENDAHULUAN

Sistem keuangan dapat didefinisikan sebagai sistem yang memfasilitasi

simpan pinjam dana atau uang (fungsi intermediasi). Dari komponennya sistem

keuangan terdiri atas sejumlah institusi keuangan, sekumpulan pasar keuangan,

infrastruktur sistem keuangan, dan sejumlah prosedur dan peraturan yang

menjamin terlaksananya simpan pinjam secara baik. Stabilitas sistem keuangan

tergantung pada kesehatan institusi keuangan dan stabilitas pasar keuangan.

Dalam hal ini, kesehatan institusi keuangan dikaitkan dengan kemampuannya

melaksanakan fungsi intermediasi atau fungsi jasa keuangan lainnya (misalnya,

sistem pembayaran) dengan lancar, baik dalam kondisi normal maupun dalam

kondisi sistem keuangan mengalami tekanan. Sementara itu, stabilitas pasar

keuangan diartikan sebagai kemampuan pasar memfasilitasi jual beli aset dengan

harga yang sedekat mungkin dengan nilai fundamentalnya.

Sistem keuangan memiliki peran yang penting dalam perekonomian. Sistem

itu membantu realokasi sumber daya, terutama dana, sehingga dana yang

berlebihan di unit yang surplus dapat dimanfaatkan oleh unit yang defisit. Sistem

keuangan dapat meningkatkan kapasitas perekonomian nasional dengan

meningkatkan efisiensi penggunaan dana di perekonomian, selain membantu lalu

lintas dana melalui jasa sistem pembayaran. Oleh karena itu, stabilitas sistem

keuangan terkait erat dengan keberlangsungan dan stabilitas suatu

perekonomian.

Dengan melihat peran strategis sistem keuangan dalam perekonomian,

perlu dilakukan pengkajian berbagai tools untuk pemantauan dan penilaian

stabilitas sistem keuangan. Salah satunya adalah pembuatan indeks stabilitas

sistem keuangan, yaitu suatu indikator dalam memantau perkembangan serta

mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat mempengaruhi stabilitas sistem

keuangan suatu perekonomian. Sebelumnya, Indonesia telah mempunyai suatu

indeks yang mencerminkan kinerja sistem keuangan, Financial Stability Index

(FSI). Mengapa dikembangkan satu indeks? Mengapa tidak digunakan sejumlah

pengukuran dengan indikator yang merepresentasikan komponen sistem

keuangan yang berbeda-beda? Adanya satu indeks akan membantu otoritas

keuangan untuk memperoleh gambaran mengenai kinerja sistem keuangan secara

utuh dengan mengumpulkan sejumlah indikator menjadi satu indikator yang

merepresentasikan keseluruhan kinerja sistem keuangan. Adanya satu

3

pengukuran itu akan mempermudah penelusuran mengenai kinerja sistem

keuangan dari waktu ke waktu, terutama terhadap kondisi episode krisis

keuangan.

Selain FSI yang telah dikembangkan oleh Bank Indonesia, Danareksa

Research Institute (DRI) juga telah mengembangkan suatu indeks dalam

menginterpretasikan keadaan sistem keuangan yang disebut coincident economic

index. Untuk melihat keadaan sistem perbankan, dRi telah mengembangkan suatu

indikator yang disebut dengan Banking Pressure Index (BPI). BPI merupakan suatu

indikator untuk mendeteksi kemungkinan terjadinya krisis di sektor perbankan.

Selain itu, IMF mendefinisikan suatu indeks yang dibangun dari komponen-

komponen yang mencerminkan risiko pada sektor keuangan. Komponen-

komponen pembentuk indeks berasal dari catatan laporan keuangan yang

dikelompokkan berdasarkan jenis risiko, seperti credit risk, liquidity risk, dan

market risk.

Paper Bordoet et al. (2000) menjelaskan studi empiris terhadap hipotesis

aggregate price disturbance dapat menyebabkan atau memperburuk

ketidakstabilan sistem keuangan. Studi Illing dan Liu (2003) mengelaborasi sistem

keuangan di Kanada untuk membangun financial stress index (FSI). Indikator-

indikator sektor keuangan, seperti banking sector, foreign exchange market, debt

market, dan equity market diestimasi dengan pendekatan metode time series

analysis (seperti GARCH) dan CMAX method. Studi lainnya dilakukan oleh Van den

End (2006) untuk kasus di Belanda yang disebut sebagai Monetary Conditions

Index (MCI), Financial Conditions Index (FCI), dan Financial Stability Condition Index

(FSCI). Indikator itu dibangun berdasarkan solvency buffers dari institusi

keuangan dan tingkat stress pada pasar keuangan. Dasar pemikiran

pengembangan indeks itu berawal dari FCI, yang di-extend dengan data-data

perbankan, dana pensiun, dan asuransi.

Studi pengembangan ISSK ini merujuk pada pengembangan indikator

sistem keuangan di beberapa negara dengan cakupan yang lebih luas. Studi ini

menggunakan suatu model yang dikonstruksi untuk menjelaskan fenomena dari

institusi keuangan dan pasar. Variabel-variabel yang mencerminkan perilaku dari

sektor institusi keuangan dan pasar terdiri atas data-data berfrekuensi tinggi

(daily atau monthly). Studi ini melakukan banyak perubahan dari penelitian

sebelumnya, di antaranya adalah faktor-faktor pembentuk sistem keuangan

seperti institusi keuangan dan pasar, normalisasi indeks yang digunakan dengan

4

membandingkan kondisi sistem keuangan saat ini dengan rata-rata kondisi sistem

keuangan selama periode tertentu (misalnya 2 tahun terakhir), dan proporsi setiap

indeks pembentuk institusi keuangan dan pasar yang beragam sehingga dapat

mencerminkan kinerja sistem keuangan.

Pembahasan awal mengenai penelitian ini akan berbicara mengenai sistem

keuangan di Indonesia yang terbagi menjadi dua, yaitu institusi keuangan dan

pasar. Kedua komponen sistem itu dianggap penting untuk merepresentasikan

kondisi stabilitas sistem keuangan. Selanjutnya, pembahasan berlanjut mengenai

event analysis yang membahas berbagai peristiwa (event) sistem keuangan yang

mempengaruhi kinerjanya pada masa lalu. Pada Bab 3 akan dijelaskan tinjauan

literatur mengenai bagaimana pembentukan indeks komposit menurut negara-

negara lain dan apa saja indikator-indikator yang dapat digunakan untuk

mengukur kestabilan sistem keuangan. Pada bab 4 akan dibahas model

konstruksi ISSK, pemilihan data sebagai indikator, penentuan bobot indikator

dalam indeks, hasil pembentukan ISSK, persepsi eksternal terhadap sistem

keuangan di Indonesia, analisis sensitivitas setiap indikator terhadap indeks, dan

proyeksi indeks pada masa mendatang. Terakhir, simpulan dan penelitian lanjutan

mengenai ISSK ini akan dituangkan pada Bab 5.

5

II. SISTEM KEUANGAN DI INDONESIA

Sistem keuangan di Indonesia mengalami beberapa dinamika yang

kompleks. Penjagaan stabilitas sistem keuangan bukanlah merupakan suatu hal

yang mudah. Apalagi Indonesia telah mengalami krisis moneter yang memiliki

pengaruh yang cukup besar pada tahun 1997–1998. Respons yang cukup baik

oleh sistem keuangan dan perbankan Indonesia setelah krisis 1997–1998 telah

menjadi suatu langkah koreksi yang lebih baik dalam menghadapi krisis dalam

periode berikutnya. Sejak krisis Asia sekitar 10 tahun yang lalu, perbankan di

Indonesia telah mengalami perubahan dalam segi positif dari sisi kinerja

operasional, penerapan good governance, penerapan risk management yang lebih

ketat, serta reformasi sistem aturan ke arah standar internasional. Sistem

keuangan yang tidak stabil cenderung rentan terhadap berbagai gejolak sehingga

dapat mengganggu perputaran roda perekonomian.

Secara umum dapat dikatakan bahwa ketidakstabilan sistem keuangan

dapat mengakibatkan timbulnya beberapa kondisi yang tidak menguntungkan

seperti:

(a) transmisi kebijakan moneter tidak berfungsi secara normal sehingga

kebijakan moneter menjadi tidak efektif;

(b) fungsi intermediasi tidak dapat berjalan sebagaimana mestinya akibat

alokasi dana yang tidak tepat sehingga menghambat pertumbuhan ekonomi;

(c) ketidakpercayaan publik terhadap sistem keuangan yang umumnya akan

diikuti perilaku panik para investor untuk menarik dananya sehingga

mendorong terjadinya kesulitan likuiditas; dan

(d) biaya penyelamatan terhadap sistem keuangan yang sangat tinggi apabila

terjadi krisis yang bersifat sistemik.

Atas dasar kondisi di atas, upaya untuk menghindari atau mengurangi

risiko kemungkinan terjadinya ketidakstabilan sistem keuangan sangatlah

diperlukan, terutama untuk menghindari kerugian yang bertambah besar.

Frederic S. Mishkin (Mishkin 2013) membagi sistem keuangan menjadi dua

komponen, yaitu financial markets (pasar modal) dan financial intermediaries

(lembaga intermediasi keuangan). Fungsi utama financial market dan financial

intermediaries dalam sistem keuangan adalah untuk menyalurkan dana dari

lenders-savers (rumah tangga, perusahaan, atau pemerintah) yang memiliki

6

kelebihan dana kepada borrowers-spenders yang membutuhkan dana (rumah

tangga, perusahaan, atau pemerintah). Teori dan kenyataan di lapangan yang

terkait dengan insitusi keuangan dan pasar menunjukkan bahwa kedua lembaga

tersebut mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Menurut teori ekonomi

Neo-Klasik yang berasumsi pada bekerjanya pasar sempurna, besarnya tingkat

suku bunga menentukan investasi yang layak dilaksanakan. Namun, pada

kenyataannya dunia ini tidak selamanya mengikuti aturan tersebut. Meskipun

tingkat tabungan nasional suatu negara relatif besar, sistem keuangan yang tidak

dapat mengumpulkan tabungan dapat menghambat pertumbuhan ekonomi dan

tidak dapat mengalokasikan dana pada sektor-sektor produktif yang maksimal.

Akan tetapi, jika dipandang dengan aspek yang lebih luas, risiko keuangan juga

tergantung pada struktur sistem keuangan.

Sistem keuangan merupakan suatu sistem yang terintegrasi. Artinya adalah

bahwa instabilitas yang timbul dari salah satu sistem akan segera berimbas pada

bagian-bagian yang lain. Oleh karena itu, istilah instabilitas sistem keuangan

sering juga digambarkan sebagai berbagai hal yang dapat mengganggu pasar

keuangan akibat menurunnya harga aset secara tajam, kegagalan pada lembaga

keuangan nonbank, bangkrutnya perusahaan nonlembaga keuangan, atau

kombinasi dari berbagai kejadian di atas.

Struktur sistem keuangan di berbagai negara berbeda-beda dan cenderung

mengalami perubahan sejalan dengan perkembangan perekonomian negara

masing-masing. Terdapat negara yang struktur sistem keuangannya didominasi

oleh perbankan atau didominasi oleh pasar modal. Beberapa studi empiris yang

pernah dilakukan menunjukkan adanya kecenderungan bahwa negara yang belum

maju lebih banyak mengandalkan perbankan daripada pasar modal. Masih

rendahnya transparansi kinerja perusahaan di negara-negara berkembang

mengakibatkan para pemilik dana cenderung lebih mempercayakan penyaluran

dana miliknya kepada bank.

Di negara-negara berkembang, perbankan dipandang lebih mampu

menyeleksi dan mengawasi penggunaan dana melalui penerapan persyaratan yang

cukup ketat. Sebaliknya, semakin maju perekonomian suatu negara semakin

besar pula peran pasar modal di dalam sistem keuangannya. Berikut ini akan

dijelaskan struktur sistem keuangan di Indonesia yang terdiri atas institusi

keuangan dan pasar.

7

2.1 Institusi Keuangan

Institusi keuangan merupakan institusi yang kekayaannya terutama

diwujudkan dalam bentuk aset keuangan daripada aset riil. Institusi keuangan

merupakan bagian dari sistem keuangan dalam ekonomi modern yang melayani

masyarakat pemakai jasa-jasa keuangan. Dominasi komposisi aset institusi

keuangan saat ini di Indonesia dikuasai oleh perbankan 77%. Hal itu dapat kita

lihat komposisi aset lembaga keuangan di Indonesia pada grafik di bawah ini.

Sumber: Bank Indonesia, Kajian Sistem Keuangan No.18 Maret 2012

Gambar 1. Komposisi Aset Lembaga Keuangan

Perbankan

Terlihat pada Gambar 1 bahwa industri perbankan saat ini cukup dominan

dengan menguasai total aset 77% dari sistem keuangan di Indonesia. Begitu besar

volume usaha, mobilisasi dana masyarakat atau pemberian kredit membuat

industri perbankan menjadi institusi keuangan yang paling berkembang saat ini.

Hal itu berawal dari adanya deregulasi dalam dunia perbankan yang dilakukan

oleh pemerintah pada tahun 1983 sehingga mempengaruhi pola dan strategi

manajemen perbankan, baik dari sisi aktiva maupun pasiva. Selanjutnya akan

dilakukan pembahasan mengenai institusi keuangan yang aset-asetnya memiliki

76.9%

1.2%

9.8%

2.5%5.5%

0.1%0.7%

2.8%

0.1% 0.4%

Bank Umum

BPR

Asuransi

Dana Pensiun

Perusahaan Pembiayaan

Perusahaan Modal Ventura

Perusahaan Sekuritis

Mutual Funds

Perusahaan Pinjaman Kredit

Pegadaian

8

pangsa yang cukup besar di Indonesia seperti perbankan, asuransi, reksadana,

dana pensiun, dan perusahaan pembiayaan.

Stabilitas dan kesehatan sektor perbankan merupakan bagian dari

stabilitas sektor keuangan terkait erat dengan kesehatan suatu perekonomian

(Crocket, 1997). Keterkaitan itu tampak pada fungsi sistem perbankan sebagai

lembaga intermediasi keuangan. Terganggunya fungsi intermediasi akan

mengakibatkan alokasi dana perbankan untuk investasi dan pembiayaan sektor-

sektor produktif dalam perekonomian menjadi sangat terbatas. Bank merupakan

lembaga keuangan yang kegiatan utamanya adalah menghimpun dana dari

masyarakat dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat dalam bentuk

kredit. Dari pengertian itu diketahui bahwa bank berfungsi sebagai lembaga

intermediasi yang memberikan jasa kepada unit surplus atau unit defisit. Unit

surplus adalah pihak yang memiliki kelebihan dana, sedangkan unit defisit adalah

pihak yang membutuhkan dana. Perkembangan bisnis perbankan memaksa bank

untuk lebih kreatif dan inovatif dalam mengembangkan dan memperoleh sumber

dana. Bertambahnya jumlah bank menyebabkan persaingan untuk menarik dana

dari masyarakat semakin meningkat. Setiap bank berlomba untuk menarik dana

dari masyarakat sebanyak-banyaknya dan menyalurkannya kembali kepada

masyarakat yang membutuhkan.

Asuransi

Perusahaan asuransi merupakan lembaga keuangan nonbank yang

mempunyai peranan yang tidak jauh berbeda dari bank, yaitu bergerak dalam

bidang layanan jasa yang diberikan kepada masyarakat dalam mengatasi risiko

yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Perusahaan asuransi mempunyai

perbedaan karaketeristik dengan perusahaan nonasuransi, seperti kegiatan

underwriting—aktuaria, klaim, dan reasuransi-retrosesi.

Industri asuransi di Indonesia akhir-akhir ini mengalami perkembangan

yang cukup pesat setelah pemerintah mengeluarkan deregulasi pada tahun 1980-

an dan dipertegas lagi dengan keluarnya Undang-Undang Republik Indonesia

Nomor 2 Tahun 1992 tentang Usaha Perasuransian. Dengan adanya deregulasi

dan undang-undang tersebut pemerintah memberikan kemudahan dalam hal

perizinan yang bertujuan untuk memacu tumbuhnya perusahaan-perusahaan

baru sehingga akan meningkatkan hasil produksi/premi nasional.

9

Dengan semakin berkembangnya industri asuransi di Indonesia,

diharapkan pertumbuhan ekonomi Indonesia dari tahun ketahun akan semakin

berkembang dan semakin meningkat. Pada era globalisasi seperti ini kebutuhan

masyarakat terhadap asuransi semakin meningkat sehingga pertumbuhan atau

perkembangan industri asurasi di indonesia akan terus meningkat. Saat ini,

kekuatan permodalan dalam perusahaan asuransi merupakan faktor penting.

Faktor kecukupan modal pada industri asuransi dikenal sebagai risk based capital

(RBC). Risk based capital (RBC) menjadi acuan yang tak dapat ditawar. Oleh

karena itu, Departemen Keuangan menetapkan perusahaan asuransi di Indonesia

saat ini wajib memiliki rasio kesehatan RBC minimal 120 persen

(www.depkeu.go.id). Rasio Kesehatan RBC merupakan rasio untuk mengukur

kesehatan dan keamanan perusahaan asuransi berdasarkan kemampuan

modalnya untuk menutup seluruh kerugian yang ada. Rasio Kesehatan RBC suatu

perusahaan asuransi pada dasarnya adalah rasio dari nilai buku kekayaan bersih

atau net worth perusahaan bersangkutan yang dibagi dengan nilai kekayaan

bersih yang memperhitungkan risiko kerugian yang mungkin terjadi. Faktor yang

lain yang perlu diperhatikan adalah profitabilitas, likuiditas, stabilitas premi, dan

teknis.

Reksadana

Pertumbuhan reksadana yang sangat pesat di Indonesia disinyalir sebagai

akibat adanya capital inflow dari dana-dana yang masuk dari luar ke dalam sistem

keuangan nasional. Arus modal masuk terjadi karena kondisi ekonomi Indonesia

yang semakin membaik dan iklim politik yang semakin kondusif sehingga

mendorong mereka untuk menanamkan dananya di Indonesia dalam bentuk

reksadana. Di samping itu, faktor pembebasan pajak atas pendapatan bunga yang

diterima dari reksadana selama 5 (lima) tahun juga dianggap sebagai faktor kunci

maraknya pertumbuhan reksadana yang sangat pesat tersebut.

Di Indonesia reksadana pertama kali muncul saat pemerintah mendirikan

PT Danareksa pada tahun 1976. Pada waktu itu PT Danareksa menerbitkan reksa

dana yang disebut dengan Sertifikat Danareksa. Pada tahun 1995 pemerintah

mengeluarkan peraturan tentang pasar modal yang mencakup pula peraturan

mengenai reksadana melalui UU No. 8 Tahun 1995 mengenai Pasar Modal. Adanya

UU tersebut menjadi momentum munculnya reksadana di Indonesia yang diawali

dengan diterbitkannya reksadana tertutup oleh PT BDNI Reksa Dana. Reksadana

10

merupakan suatu wadah untuk menghimpun dana dari masyarakat pemodal yang

selanjutnya akan diinvestasikan oleh manajer investasi untuk kemudian

diinvestasikan ke aset finansial lainnya, seperti saham, obligasi, dan instrumen

pasar uang lainnya.

Pada reksadana seluruh dana yang ada tidak disimpan oleh manajer

investasi, tetapi disimpan di pihak yang bernama bank kustodian. Selain itu, bank

kustodian juga berfungsi sebagai pencatat (administrator) yang mencatat dan

memberikan konfirmasi atas seluruh transaksi pembelian dan penjualan

reksadana serta menghitung nilai aktiva bersih (NAB) reksadana setiap harinya.

Nilai aktiva bersih merupakan suatu tolok ukur dalam memantau hasil dari suatu

reksadana. Dengan kata lain, NAB merupakan suatu indikator dalam menentukan

harga beli atau harga jual dari setiap unit penyertaan reksadana.

Ketika memasuki tahun 2000, industri jasa pembiayaan mengalami

perkembangan yang pesat sehingga menuntut industri jasa pembiayaan dapat

menyesuaikan diri dengan kebutuhan masyarakat terhadap pelayanan jasa

keuangan yang kompleks. Perkembangan perusahaan pembiayaan tidak lepas dari

perbankan konvensional dan perbankan syariah. Perbankan dan perusahaan

pembiayaan bersinergi dalam menyalurkan dana yang dihimpun dari masyarakat

karena perusahaan pembiayaan kebanyakan merupakan anak perusahaan bank.

Perkembangan industri jasa pembiayaan ini secara keseluruhan telah mampu

menjadikannya sebagai suatu industri yang cukup menonjol dalam dunia bisnis,

khususnya sektor keuangan yang diperlukan dalam menunjang pembangunan

ekonomi secara nasional.

Dana Pensiun

Perusahaan dana pensiun merupakan perusahaan yang memungut dana

dari karyawan suatu perusahaan dan memberikan pendapatan kepada peserta

pensiun sesuai dengan perjanjian. Hal itu berarti bahwa dana pensiun dikelola

oleh suatu lembaga dan memungut dana dari pendapatan karyawan suatu

perusahaan, kemudian membayarkan kembali dana tersebut dalam bentuk

pensiun setelah jangka waktu tertentu sesuai dengan perjanjian antara kedua

belah pihak. Menurut Kasmir (2000: 306), dana pensiun adalah badan hukum

yang mengelola dan menjalankan program yang menjanjikan manfaat pensiun.

11

Dengan demikian, jelas bahwa yang mengelola dana pensiun adalah perusahaan

yang memiliki badan hukum, seperti bank umum dan asuransi jiwa.

Berkembangnya jasa pensiun sekarang ini telah menarik beberapa lembaga

untuk mendirikan dana pensiun. Lembaga dana pensiun merupakan lembaga

yang penting dalam sistem “keamanan sosial” di setiap negara. Hal itu disebabkan

pengelolaan dana pensiun—jika dilihat dari kaca mata bisnis—sangat

menguntungkan dan pengelolaan dana pensiun merupakan jaminan sosial hari

tua bagi setiap pekerja. Dapat dibayangkan keuntungan yang akan diperoleh

tanpa bunga yang kemudian diinvestasikan kembali dalam bentuk berbagai bidang

investasi.

Dalam siklus perekonomian setiap bangsa dan negara, di dalamnya selalu

ada unsur-unsur investasi dan terdapat juga unsur untuk penciptaan lapangan

kerja. Menurut Achmad (2003: 23), pengelola dana pensiun di Indonesia dapat

dibagi menjadi dua bagian, yaitu pengelola negara (BUMN) dan pengelola

masyarakat (swasta). Lembaga dana pensiun negara adalah PT TASPEN yang

mengelola pensiun pegawai negeri sipil dan PT ASABRI yang mengelola dana

pensiun pegawai negeri militer. Oleh karena itu, pihak swasta, baik pemberi kerja

maupun bukan pemberi kerja, diberi izin untuk menyelenggarakan lembaga dana

pensiun.

Dari uraian di atas dapat diketahui bahwa sistem pemberian dana pensiun,

terutama bagi karyawan dalam suatu perusahaan, memainkan peran yang sangat

penting dalam pemberian kepastian penghasilan pada masa depan. Sistem

pemberian dana pensiun merupakan suatu hal yang vital dalam pencapaian

perekonomian Indonesia yang lebih baik.

2.2 Pasar

Berdasarkan penelitian terdahulu (Levine dan Zervos, 1998; Demirguc-Kunt

dan Maksimovic, 1999) dapat disimpulkan bahwa pasar yang telah berkembang

dapat meningkatkan kinerja ekonomi. Secara teoretis pasar modal (capital market)

didefinisikan sebagai perdagangan instrumen keuangan (sekuritas) jangka

panjang, baik dalam bentuk modal sendiri (stocks) maupun utang (bonds), baik

yang diterbitkan oleh pemerintah (public authorities) maupun oleh perusahaan

swasta (Hidayati, 2009).

12

Pasar modal menjalankan dua fungsi sekaligus, yaitu fungsi ekonomi dan

fungsi keuangan (Husnan, 1993) sehingga pasar modal berperan besar dalam

perekonomian suatu negara. Pasar modal memiliki fungsi ekonomi karena pasar

modal menyediakan fasilitas yang mempertemukan dua kepentingan, yaitu pihak

yang memiliki kelebihan dana (investor) dan pihak yang memerlukan dana (issuer).

Dengan adanya pasar modal, pihak yang memiliki kelebihan dana dapat

menginvestasikan dana tersebut dengan harapan memperoleh return, sedangan

pihak issuer (dalam hal ini perusahaan) dapat memanfaatkan dana tersebut untuk

kepentingan investasi tanpa harus menunggu tersedianya dana dari operasi

perusahaan.

Pada dasarnya instrumen surat berharga yang diperjualbelikan di pasar

modal dapat diklasifikasikan ke dalam dua bentuk, yaitu surat berharga yang

bersifat penyertaan atau ekuitas dan surat berharga yang bersifat utang. Surat

berharga yang bersifat ekuitas umumnya dikenal dengan saham, sedangkan surat

berharga yang bersifat utang dikenal dengan obligasi. Sementara itu, surat

berharga lainnya merupakan turunan dari kedua bentuk tersebut, seperti saham

preferen, obligasi konversi, waran, right, dan lain-lain.

Dalam Undang-Undang Pasar Modal No. 8 Tahun 1995, istilah yang

digunakan untuk menyatakan surat berharga adalah efek. Dalam UU tersebut

dengan tegas dinyatakan bahwa efek adalah surat berharga, yaitu surat

pengakuan utang, surat berharga komersial, saham, obligasi, tanda bukti utang,

unit penyertaan kontrak investasi kolektif, kontrak berjangka atas efek, dan setiap

derivatif dari efek. Dalam praktik sehari-hari penyebutan surat berharga atau efek

sering juga disebut dengan sekuritas.

Pada periode sebelum tahun 1990 pasar modal di Indonesia belum

berkembang karena pada umumnya perusahaan menerima dana dari bank,

terutama bank pemerintah. Hal itu terbukti dari perusahaan yang terdaftar di

Bursa Efek Indonesia (BEI) sampai akhir tahun 1988 baru berjumlah 24

perusahaan. Pasar modal di Indonesia baru berkembang setelah pemerintah

mengeluarkan Pakto 1988 dan Pakdes 1988 yang berisi tentang kebijakan-

kebijakan untuk mendorong perkembangan pasar modal. Pada akhir tahun 1989

sebanyak 56 perusahaan mencatatkan saham di BEI dan terus meningkat dari

tahun ke tahun hingga menjadi 330 perusahaan pada akhir tahun 2005 (Sa’adah

dan Panjaitan, 2006).

13

Sudut pandang pasar yang akan dikaji dalam sistem keuangan di Indonesia

adalah aktivitas dalam pasar uang, pasar saham, dan pasar obligasi.

Pasar Uang

Pada sisi pasar uang akan dilakukan pengkajian mengenai spread antara

pasar uang antarbank (PUAB) dan BI rate. BI rate merupakan 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. Pasar uang antarbank (PUAB) merupakan kegiatan pinjam-meminjam

dalam rupiah dan/atau valuta antarbank konvensional dengan jangka waktu

sampai dengan 1 (satu) tahun. PUAB terdiri atas PUAB rupiah pagi, PUAB rupiah

sore, dan PUAB valas. Jika spread antara PUAB kian lebar, hal tersebut memiliki

pengertian likuiditas semakin banyak yang masuk ke pasar uang.

Pasar Saham

Fluktuasi pasar saham berdampak penting dalam perekonomian. Pengaruh

pasar saham terhadap perekonomian dapat dilihat dari empat sisi (Mishkin, 2013).

Pertama, efek pasar saham terhadap investasi. Kedua, efek laporan neraca

perusahaan. Ketiga, efek kekayaan rumah tangga. Keempat, efek likuiditas rumah

tangga. Nilai indeks harga saham gabungan (IHSG) yang diperoleh dari Jakarta

Composite Index (JCI) merupakan cerminan pasar modal terhadap stabilitas sistem

keuangan. Indeks harga saham gabungan mengalami peningkatan yang semakin

pesat sejak krisis ekonomi melanda Indonesia pada tahun 1998. Hal itu

ditunjukkan dari perkembangan nilai IHSG dan nilai transaksi. Kondisi tersebut

juga diikuti nilai transaksi yang terus semakin meningkat. Nilai IHSG yang

semakin tinggi merupakan bentuk kepercayaan investor atas kondisi ekonomi

Indonesia yang semakin kondusif. Ekspektasi investor atas kondisi fundamental

negara atau global sangat mempengaruhi pergerakan IHSG. Informasi baru yang

muncul akan berpengaruh pada ekspektasi investor sehingga akan mempengaruhi

pergerakan IHSG. Secara garis besar ada tiga faktor utama yang berpengaruh

terhadap pergerakan IHSG, yaitu faktor domestik, faktor asing, dan faktor aliran

modal ke Indonesia.

14

Pasar Obligasi

Salah satu sekuritas yang diperdagangkan di pasar modal adalah obligasi.

Obligasi merupakan surat pengakuan utang yang diterbitkan oleh pemerintah atau

perusahaan swasta kepada investor. Obligasi yang diterbitkan pemerintah

Republik Indonesia adalah goverment bond, sedangkan obligasi yang diterbitkan

oleh perusahaan, baik perusahaan berbentuk badan usaha milik negara (BUMN)

maupun badan usaha swasta adalah obligasi korporasi (corporate bond). Utang

obligasi akan dibayarkan pada masa yang telah ditentukan. Atas pinjaman

tersebut investor diberi imbalan berupa bunga sebagai salah satu instrumen yang

dikenal di pasar modal. Sebagai salah satu instrumen pasar modal, penerbitan

obligasi lebih menguntungkan dibandingkan dengan pinjaman bank karena beban

bunga yang ditanggung emiten lebih kecil dan dapat dibayar secara berkala. Akan

tetapi, instrumen obligasi ini akan dapat merugikan jika investor kurang mengerti

dan tidak memperhatikan informasi tentang obligasi yang diinvestasikan.

Ketika memutuskan untuk membeli obligasi, investor akan kehilangan

peluang berinvestasi dengan bunga bebas risiko tanpa memikirkan

pengelolaannya, sedangkan investasi pada obligasi mengandung risiko seperti

kegagalan penerimaan bunga obligasi (coupon). Oleh karena itu, yield obligasi yang

diperoleh investor harus lebih tinggi jika dibandingkan dengan tingkat bunga SBI.

Obligasi mengalami perkembangan yang berarti sebagai instrumen

keuangan sejak tahun 2000. Hal ini terjadi karena semakin ketatnya prosedur

peminjaman di lembaga keuangan. Akhirnya, kalangan pebisnis beralih minat

terhadap instrumen pendanaan lain, yaitu ke dana masyarakat. Penerbitan

obligasi harus melalui prosedur yang ditetapkan oleh Badan Pengawas Pasar

Modal (BAPEPAM).

Yield sangat tergantung pada jumlah penerbitan, rating, tingkat likuiditas

data, apakah penerbitan baru atau reopening, dan timing (waktu). Yield obligasi

yang dikeluarkan oleh pemerintah Indonesia ini menjadi suatu ukuran yang

penting dalam menilai kestabilan sistem keuangan.

Pasar Valas

Pasar valas merupakan suatu bentuk pasar keuangan tempat mata uang

asing diperdagangkan satu sama lain. Pelaku pasar yang terlibat aktif dalam pasar

valas, antara lain, adalah perusahaan yang bertindak sebagai perusahaan

15

multinasional yang bertindak sebagai eksportir/importir, fund managers, brokers,

dan foreign exchange dealers, baik dari bank devisa maupun bank sentral.

Perdagangan valuta asing dunia mulai berkembang pesat pada tahun 1973 sejak

terjadinya perubahan mendasar pada sistem moneter internasional, yaitu ketika

sebagian besar negara-negara di dunia mengubah sistem nilai tukar dari fixed rate

menjadi sistem nilai tukar yang lebih fleksibel dengan menerapkan sistem nilai

tukar mengambang bebas.

Pasar valuta asing berkembang sangat cepat sejalan dengan kemajuan pesat

di bidang teknologi informasi dan komunikasi serta sejalan dengan meningkatnya

nilai perdagangan internasional. Selain itu, adanya deregulasi sektor finansial di

banyak negara yang memberi kebebasan atas keluar masuknya modal,

mengakibatkan semakin besar dan cepatnya arus modal antarnegara milik

investor global yang mencari return yang maksimal pada berbagai portofolio di

seluruh dunia.

2.3 Event yang Terjadi dalam Sistem Keuangan

Event analysis merupakan suatu kajian analisis berdasarkan waktu

mengenai beberapa berita sistem perekonomian dan keuangan di Indonesia yang

terdaftar dan mulai dikumpulkan sejak tahun 2000. Event yang tercatat

merupakan event yang secara eksplisit mempengaruhi sistem keuangan di

Indonesia secara signifikan.

Krisis Mini 2005

Dapat kita ambil contoh mini crisis yang terjadi pada tahun 2005. Pada

sekitar bulan September, sektor perbankan mengalami krisis yang ditandai oleh

tingginya nilai NPL. Selain itu, dalam sisi pasar, IHSG menurun dari beberapa

periode sebelumnya. Reksadana juga mengambil andil dalam hal turunnya nilai

aktiva bersih (NAB). Yield obligasi pemerintah juga mengalami kenaikan dalam segi

levelnya. Liqudity risk yang tercermin dalam spread antara PUAB dan BI rate juga

memiliki nilai yang cukup tinggi di bulan September 2005. Event seperti naiknya

harga BBM juga memiliki andil dalam memburuknya sistem keuangan di

Indonesia pada tahun 2005 sebagai imbas dari naiknya harga minyak dunia. Pasar

obligasi secara umum masih menunjukkan perkembangan yang positif meskipun

melambat dari periode sebelumnya. Peningkatan suku bunga yang cukup

signifikan telah menekan harga obligasi sehingga meningkatkan potensi risiko

16

pasar dan kredit. Sensitivitas suku bunga cenderung lebih signifikan terjadi pada

pasar obligasi pemerintah yang lebih likuid dan aktif jika dibandingkan dengan

obligasi korporasi. Namun, momentum penurunan harga obligasi tersebut

digunakan oleh emiten korporasi atau pemerintah untuk melakukan buy-back.

Implikasi lebih lanjut dari kondisi di pasar obligasi tersebut telah menimbulkan

panic selling kembali di pasar reksadana yang mendorong terpuruknya NAB. Di

sisi lain, perkembangan kegiatan usaha perusahaan pembiayaan masih

menunjukkan peningkatan meskipun cenderung melambat akibat melonjaknya

suku bunga domestik. Namun, risiko kredit perusahaan pembiayaan cenderung

meningkat, antara lain, karena kurangnya kehati-hatian dalam pembiayaan.

Gambar 2. Indikator Pada Mini Krisis 2005

Krisis Keuangan Global 2008

Salah satu tolok ukur lain sebagai event analysis yang mempengaruhi

sistem keuangan di Indonesia adalah krisis ekonomi global yang terjadi pada

tahun 2008. Krisis ekonomi global berawal dari permasalahan kegagalan kredit

perumahan di Amerika Serikat. Krisis yang kemudian merusak sistem perbankan

itu menyebar hingga ke Eropa dan Asia. Dampak krisis di Amerika tersebut

17

mengakibatkan penurunan pertumbuhan global karena pilar-pilar ekonomi dunia

dikuasai oleh Amerika Serikat.

Secara umum tekanan terbesar terhadap sistem keuangan selama semester

II 2007 lebih banyak ditimbulkan oleh gejolak lingkungan eksternal. Hal itu

terutama terlihat dari semakin bergejolaknya pasar keuangan global. Bahkan,

bursa saham global semakin sering terkoreksi secara signifikan yang dipicu oleh

meningkatnya ketidakpastian dan menurunnya kepercayaan di antara sesama

pelaku bisnis di pasar keuangan dunia sebagai dampak lanjutan dari krisis

subprime mortgage.

Sekalipun NPL perbankan tidak terpengaruh oleh krisis ekonomi global,

beberapa indikator dalam pasar seperti spread PUAB, volatiliitas IHSG, dan yield

obligasi pemerintah mengalami kenaikan yang cukup signifikan. Jika kita lihat

kondisi para pemain di pasar uang di Indonesia yang umumnya berasal dari luar

negeri yang memiliki kisaran 60–70%, kondisi ekonomi kita berarti masih

dipengaruhi oleh pihak asing. Faktor-faktor inilah yang menyebabkan indikator

pasar seperti spread PUAB dan BI rate, IHSG, dan yield obligasi pemerintah

mengalami kenaikan yang cukup signifikan saat terjadi krisis global tahun 2008.

Selain itu, nilai credit default swap (CDS) yang merupakan potensi gagal bayar

milik Indonesia mempunyai nilai yang meningkat tajam. Indikator CDS menjadi

gambaran terhadap kondisi keuangan suatu negara. Semakin tinggi angka CDS,

potensi gagal bayar utang negeri tersebut akan semakin tinggi.

18

Gambar 3. Indikator Pada Krisis Keuangan Global 2008

Event lainnya

Dinamika sistem keuangan global pada tahun 2010 sangat berpengaruh

terhadap kinerja pasar keuangan Indonesia. Derasnya arus masuk modal asing ke

Indonesia, di samping akibat adanya kesenjangan kebijakan antara negara-negara

maju dan negara-negara emerging markets, juga didukung oleh kuatnya

fundamental ekonomi domestik dan meningkatnya peringkat investasi Indonesia

yang semakin mengarah pada peringkat layak investasi (investment grade). Kondisi

itu berdampak positif terhadap kinerja pasar keuangan Indonesia. Pasar modal

Indonesia mengalami perbaikan dengan adanya peningkatan harga saham yang

cukup tinggi serta penurunan imbal hasil surat berharga negara (SBN).

Kinerja pasar saham sejak awal tahun 2010 terus berada dalam tren yang

meningkat. Hal itu didukung oleh prospek keuangan emiten yang relatif lebih baik

daripada negara kawasan. Di pasar uang jangka pendek, derasnya arus modal

masuk mengakibatkan tingginya likuiditas pasar uang rupiah dan mendorong

turunnya suku bunga PUAB. Kondisi sistem keuangan yang baik didukung oleh

kinerja perbankan dan pasar keuangan yang cukup stabil. Kinerja positif yang

ditunjukkan oleh perbankan, antara lain, terlihat pada aspek permodalan dan

profitabilitas yang semakin kuat. Meningkatnya kualitas intermediasi dan

penyaluran kredit produktif merupakan suatu faktor pendukung lain dalam

menunjang kinerja positif perbankan. Kinerja reksadana dan perusahaan

pembiayaan juga mengalami peningkatan seperti dalam meningkatnya nilai aktiva

bersih (NAB) atau pun rasio-rasio profitabilitas dan ketahanannya.

Selain dua krisis pada tahun 2005 dan 2008, terdapat krisis Eropa yang

melanda pada awal tahun 2011. Meskipun kondisi ekonomi global dalam

kewaspadaan tinggi, pengaruh ketidakstabilan perekonomian dunia terhadap

19

Indonesia paling jelas terlihat dari sisi perdagangan, terutama pada ekspor dan

impor.

Hasil penilaian terhadap kondisi sistem keuangan selama tahun 2011

menunjukkan bahwa selama periode laporan stabilitas sistem keuangan tetap

terjaga di tengah dinamika perkembangan perekonomian global. Kondisi sistem

keuangan yang baik didukung oleh kinerja perbankan dan pasar keuangan yang

cukup menggembirakan sepanjang paruh pertama 2011.

Kinerja positif perbankan antara lain tercermin dari aspek permodalan dan

profitabilitas yang semakin kuat. Di samping itu, kualitas intermediasi juga

semakin baik yang ditunjukkan dari meningkatnya penyaluran kredit produktif

lebih dari yang diperkirakan. Meski demikian, perbankan tetap mampu mengelola

risiko kredit dengan baik seiring dengan penurunan rasio NPL. Kinerja reksadana

dan perusahaan pembiayaan juga menunjukkan peningkatan.

20

III. TINJAUAN LITERATUR

3.1 Pembentukan Beberapa Indeks Sistem Keuangan Berdasarkan

Literatur

Pada paper Q-Index sebelumnya (Gunadi et al., 2011) telah diulas

pembentukan indeks sistem keuangan di beberapa negara, di antaranya komposit

indeks yang dikembangkan oleh Bordo et al. (2000) dan Illing dan Liu (2003). Pada

tinjauan literatur ISSK ini penulis melakukan studi lebih mendalam lagi dengan

melihat pembentukan sistem keuangan di Rumania dan Macau. Berikut akan

diulas kembali tinjauan literatur dari paper Q-Index sebelumnya dan beberapa

studi literatur tambahan.

Pembentukan FSI di Indonesia dibangun berdasarkan pola perkembangan

dari dua jenis elemen, yaitu perbankan dan pasar keuangan. Elemen perbankan

dikembangkan dari tiga pilar Stabilitas Sistem Keuangan yang masing-masing

dibentuk dari tiga risiko. Ketiga risiko tersebut kemudian dirangkai menjadi

sebuah komposit indeks. Teknik yang digunakan adalah pembentukan komposit

indeks yang dikembangkan oleh Bordo et al. (2000) dan Illing Liu (2003). Komposit

FSI dapat dilihat seperti berikut ini.

………………………………………………………………………………(1)

Keterangan:

merupakan financial stability index (FSI),

merupakan nilai bobot untuk setiap sektor j

merupakan nilai Xj di waktu t

merupakan median Xj

merupakan standar deviasi dari variabel Xj

Bentuk normalisasi indeks ini tidak menggunakan nilai rerata karena data-

data bulanan yang diperoleh bersifat skewness ke salah satu arah sehingga untuk

mengatasi masalah tersebut digunakan median data keseluruhan. Hanya saja

untuk suatu data yang berada di atas median yang diperoleh akan dibagi dengan

standar deviasi data-data yang berada di bawah median data keseluruhan. Begitu

pula halnya jika terjadi sebaliknya.

j

j ba

jj

tjt

xxI

1 ,

tI

j

j

tX

jX

,ˆ

a b

21

Beberapa indeks dalam literatur membagi beberapa krisis yang terjadi

dalam sistem keuangan seperti banking crisis, debt crisis, foreign exchange crisis,

equity crisis, dan overall financial crisis. Bank Credit Analyst di Amerika Serikat

(AS) menghasilkan financial stress index bulanan berdasarkan variabel, antara

lain, performa harga share dari bank-bank besar AS, spread kredit jangka pendek

dan panjang, utang sektor privat, pengaruh pasar saham, performa pasar saham

keseluruhan, consumer confidence (menangkap siklus ekonomi dan consumer

stress, McClellan 2001), slope dari yield curve (ukuran kebijakan moneter), dan

pengeluaran saham/bond (mengukur seberapa baik fungsi pasar).

Financial stress index Kanada terdiri atas komposit risiko, antara lain,

banking sector, foreign exchange market, debt market, dan equity market. BPI

merupakan indeks komposit yang dibentuk dari real effective exchange rate, indeks

harga saham, money multiplier, PDB riil, ekspor, dan suku bunga jangka pendek.

Sementara itu, Danareksa Research Institute (dRi) yang juga membuat suatu

indeks untuk menunjukkan keadaan ekonomi pada setiap saat, yaitu coincident

economic index (CEI). Indeks itu tersusun oleh informasi penjualan mobil,

konsumsi semen, impor, suplai uang, dan penjualan ritel. CEI yang bergerak naik

menggambarkan bahwa perekonomian sedang berekspansi, sedangkan CEI yang

bergerak turun menunjukkan aktivitas perekonomian yang turun. Untuk melihat

proyeksi perekonomian dalam kurun waktu 6–12 bulan ke depan, dRi telah

mengembangkan leading economic index (LEI).

LEI disusun dengan menggunakan informasi izin mendirikan bangunan,

kedatangan turis mancanegara, persetujuan investasi asing, nilai tukar rupiah

efektif riil, IHSG, ekspor, dan inflasi sektor jasa. Dalam mendeteksi perubahan

posisi ekonomi Indonesia pada siklus bisnis, dRi menggunakan metode sequential

signaling (memanfaatkan CEI dan LEI) yang dikembangkan oleh Zarnowitz dan

Moore. Dalam metode ini, terdapat pendeteksian terhadap fase perlambatan

ekonomi ataupun fase kontraksi (resesi). Pendeteksian dihitung melalui

pendekatan statistik yang cukup rumit.

Sementara itu, indeks stabilitas sistem keuangan di Rumania yang diberi

nama Aggregate Financial Stability Index (AFSI) disusun dengan menggunakan 20

indikator yang dikelompokkan ke dalam empat kelompok besar, yaitu financial

development index (FDI), financial vulnerability index (FVI), financial soundness

index (FSI), dan world economic climate index (WECI). AFSI ini dibuat dengan

maksud bukan hanya untuk melengkapi sistem peringatan dini dalam

22

mengevaluasi kemungkinan munculnya krisis keuangan di Rumania, melainkan

untuk melengkapi stress-test yang menunjukkan ketahanan sistem terhadap

kemungkinan ketidakstabilan yang mungkin terjadi. Dalam membentuk indeks,

Albulescu (2010) menggunakan metode min-max. Berikut adalah formula yang

digunakan.

𝐼𝑖𝑡𝑛 =𝐼𝑖𝑡 − 𝑀𝑖𝑛(𝐼𝑖)

𝑀𝑎𝑥 (𝐼𝑖) − 𝑀𝑖𝑛(𝐼𝑖)

……………………………………………………………………….(2)

Keterangan:

Iitn merupakan nilai indeks dari setiap indikator yang telah dinormalisasi

It merupakan nilai dari setiap indikator selama periode t

Min (Ii) merupakan nilai minimum dari setiap indikator pada periode waktu tertentu

Max (Ii) merupakan nilai maksimum dari setiap indikator pada periode waktu tertentu

AFSI dibentuk dengan memberikan bobot yang sama pada masing-masing

indikator (20 indikator). Apabila AFSI bergerak naik, sistem keuangan Rumania

semakin membaik. Namun, apabila AFSI bergerak turun, sistem keuangan

Rumania berada dalam kondisi menurun.

Indeks stabilitas keuangan di Macau yang diberi nama AFSI dibentuk

dengan menggunakan empirical normalisation (min-max) dan statistical

normalisation (standard deviation dan nilai rata-rata). AFSI Macau dibentuk dari 19

indikator yang dikelompokkan dalam 3 kelompok besar, yaitu financial soundness

index (FSI), financial vulnerability index (FVI), dan regional economic climate index

(RECI). Pemilihan 19 indikator AFSI mengacu pada paper Cheang (2009) dan

kerangka FSIs IMF yang biasa digunakan dalam studi literatur untuk membangun

early warning system (EWS). Menurut Cheang dan Choy (2011), normalisasi indeks

dengan metode min-max memiliki kekurangan, yaitu apabila terdapat outlier, akan

terjadi distorsi pada indikator yang dinormalisasi. Di sisi lain, dengan

menggunakan metode min-max, akan diperoleh batas yang jelas untuk

menginterpretasikan nilai indeks. Nilai 0 menunjukkan kondisi yang paling buruk

dan nilai 1 yang menunjukkan kondisi yang paling baik (stability situation). Selain

itu, tren AFSI yang dibetuk dengan empirical normalisation tampak lebih konsisten

jika dibandingkan dengan hasil AFSI yang dibentuk dengan statistical

normalisation.

23

3.2 Variabel-Variabel Pengukur Sistem Keuangan

Indikator sitem keuangan di berbagai negara berbeda-beda. Hal tersebut

dipengaruhi oleh karakteristik negara masing-masing. Seperti halnya FSI di

Indonesia, indeks itu memiliki tiga variabel komposit sebagai indikator yang

mencerminkan risiko perbankan, risiko pasar saham, dan risiko pasar obligasi

(Cardalelli, 2006). Variabel pengukur yang mencerminkan risiko perbankan dalam

FSI adalah NPL Gross Level yang di-update tiap bulan. Risiko pasar saham

dicerminkan oleh IHSG level. Hanya saja dilakukan pengolahan data untuk

mencari return dan memperoleh nilai volatility IHSG melalui metode GARCH (1,1).

Terakhir, risiko pasar obligasi diukur dari nilai yield obligasi pemerintah 5 tahun.

Sementara itu, beberapa metode kuantitatif dalam literatur mengukur

banking crisis dengan menggunakan rasio non-performing loan (NPL) terhadap total

aset (Corsetti, Pesenti, dan Roubini, 1998; Gonzales-Hermosillo, 1999), bank

deposit sebagai persentase dari GDP (Hardy dan Pazarbasioglu, 1998), dan lending

rate sebagai persentase dari GDP (Hardy dan Pazarbazioglu 199;, Sachs, Tornell,

dan Velasco, 1996). Foreign exchange rate diinterpretasikan dengan model GARCH

(1,1) dan menggunakan metode Black-Scholes dalam menentukan implied volatility

dari real exchange rate. Untuk equity crisis, Patel dan Sarkar (1998)

mengidentifikasikannya dengan menggunakan CMAX method.

Financial stress index yang dimiliki Kanada juga mempunyai karakteristik

berbeda dalam mengukur tingkat stress sistem keuangannya. Banking sector

menggunakan data total return dari aggregate bank di Kanada. Foreign exchange

market menggunakan metode CMAX yang mempunyai bentuk rumus perhitungan

berikut ini.

………………………………….………………………(3)

Debt market menggunakan data risk spread dari yield bond. Turnover ratio

dan bid-offer spread digunakan dalam menghitung proxy liquidity risk.

Monetary conditions index (MCI) di Belanda dibentuk De Nederlandsche

Bank (DNB) untuk memperoleh pengamatan dalam transmisi kebijakan moneter

dengan menggunakan variabel suku bunga jangka pendek/panjang dan real

effective exchange rate. Bobot-bobotnya ditentukan oleh pengaruh suku bunga dan

exchange rate dalam GDP/inflasi. Financial condition index (FCI) juga dibentuk oleh

variabel-variabel seperti real interest rate, real effective exchange rate, house price,

Tjxx

xCMAX

jt

t

,...,1,0max

24

dan stock price. FCI berguna dalam stabilitas keuangan karena dapat mendeteksi

perkembangan asset price yang dapat mempengaruhi perekonomian. Bobot-bobot

dalam FSCI ditentukan dengan estimasi IS curve. Semua variabel dikonversikan

dalam indeks dalam log.

Variabel yang digunakan sebagai indikator pada AFSI di Rumania dipilih

berdasarkan studi literatur stabilitas keuangan yang sering digunakan. Karena

sektor perbankan merupakan sektor yang paling berpengaruh signifikan terhadap

sistem keuangan, kebanyakan indikator mengacu pada institusi kredit. Dari empat

kelompok besar indikator yang membentuk AFSI di Rumania (FDI, FSI, FVI, dan

WECI), indikator yang digunakan FSI mengacu pada kerangka FSIs IMF. Indikator

yang digunakan, antara lain, adalah rasio NPL yang mencerminkan kualitas kredit,

own capital to total assets yang menggambarkan tingkat kapitalisasi sistem

perbankan, dan general risk indicator yang digunakan untuk menganalisis kinerja

aktivitas pinjaman, kecukupan modal, profitability, dan solvability. Pada AFSI

Rumania juga dimasukkan indikator world inflation, world economic growth rate,

dan economic climate index untuk menggambarkan world economic climate (WECI).

Selain itu, untuk menganalisis financial system development dapat digunakan

banking assets to GDP dan total credit to GDP sebagai indikatornya. Dalam hal ini,

Rumania memilih untuk menggunakan total credit to GDP karena dapat

memberikan informasi terkait dengan tingkat intermediasi keuangan. Untuk

menggambarkan financial vulnerability, AFSI juga dibentuk oleh inflation rate.

Inflation rate mampu menggambarkan stabilitas keuangan. Kestabilan harga yang

dapat dicapai akan menarik investor untuk berinvestasi. Hal tersebut merupakan

salah satu variabel yang penting dalam menjaga kestabilan sistem keuangan.

Selain itu, AFSI di Macau mengukur financial soundness index (FSI) dengan

beberapa kategori, yaitu kecukupan modal, kualitas aset, likuiditas, dan

profitabilitas yang berfokus pada sektor perbankan. Pada kategori FSI, terdapat 8

indikator, di antaranya ialah return on assets (ROA) yang digunakan untuk

mengukur profitabilitas bank; rasio NPL terhadap total pinjaman yang digunakan

untuk mengukur kualitas aset; rasio kecukupan modal, dan rasio liquid assets

terhadap total assets yang digunakan untuk mengukur likuiditas bank. AFSI di

Macau memperhitungkan pertumbuhan ekonomi negara-negara tetangga Macau,

terutama yang memiliki hubungan ekonomi, seperti Mainland China, Hong Kong

SAR, dan Chinese Taiwan. Bobot yang diberikan untuk 19 indikator adalah sama,

tetapi bobot yang berbeda diberikan pada 3 kelompok besar pembetuk indeks (FSI,

25

FVI, dan RECI). Cheang dan Choy (2011) memberikan bobot 60% untuk FSI dan

40% untuk FVI dan RECI. Hal tersebut disebabkan nilai tukar Macau Pataca (MOP)

dan Hong Kong Dollar (HKD) tidak terdapat (non-existence) pada pasar ekuitas

Macau Special Administrative Region (SAR) sehingga membuat beberapa indikator

yang terdapat pada FVI tidak dapat menggambarkan sistem keuangan di Macau.

26

IV. PEMBENTUKAN ISSK

4.1 Model Konstruksi ISSK

Bank Indonesia Indeks Stabilitas Sistem Keuangan (ISSK) merupakan

penyempurnaan dari indeks stabilitas keuangan sebelumnya (Q-Index). Dalam

paper sebelumnya, Q-Index dibentuk dengan menggunakan metode statistical

normalisation rolling 2 tahun. Q-Index membandingkan kondisi stabilitas sistem

keuangan saat ini dengan rata-rata kondisi kestabilan sistem keuangan selama 2

tahun terakhir dari waktu aktual. Metodologi ini hampir sama dengan yang

digunakan oleh FSI, tetapi terdapat perbedaan spesifikasi teknik, antara lain,

adalah:

(a) penambahan jumlah indikator yang digunakan;

(b) penghilangan tanda harga mutlak (absolut) pada formula pembentukan indeks;

(c) penggunaan tahun dasar 2001–2010 untuk menghitung rata-rata dan standar

deviasi; dan

(d) pembuatan bobot nilai indeks didasarkan pada turning point analysis (TPA).

Penghilangan tanda mutlak dapat memperbaiki kekurangan dalam

interpretasi grafik ketika beberapa level indikator yang berbeda dengan volatilitas

dan rerata yang sama akan menyebabkan nilai indeks akan berbeda. Penggunaan

tahun dasar 2000–2010 disebabkan tahun itu dianggap telah menggambarkan

kondisi perekonomian Indonesia saat kondisi krisis, periode recovery, dan kondisi

normal.

ISSK dibentuk dengan menggunakan dua pendekatan, yaitu pendekatan

statistical normalisation tahun dasar 2001–2010 dan konversi menggunakan

empirical normalisation min-max. ISSK dengan pendekatan statistical normalisation

tahun dasar 2001–2010 digunakan sebagai pembentuk indeks utama dan

empirical normalisation min-max digunakan dalam mengonversi skala pada ISSK.

Pembacaan ISSK dilakukan dengan pendekatan tahun dasar 2001–2010 dan min-

max sama yang keduanya memberikan vektor yang sama. Semakin kecil nilai ISSK

dengan pendekatan tahun dasar 2001–2010 semakin membaik kondisi sistem

keuangan. Semakin besar nilai ISSK dengan pendekatan tahun dasar 2001–2010

semakin memburuk kondisi stabilitas sistem keuangan (SSK), dengan kata lain,

SSK semakin tertekan.

27

Metodologi perhitungan ISSK menggunakan pendekatan statistical

normalisation tahun dasar 2001–2010 yang dibentuk dengan perhitungan berikut.

𝑄𝑡 = ∑ 𝜔𝑗

𝑥𝑡𝑗

− �̅�(2001−2010)

�̅�(2001−2010)

𝑛

𝑗=1

…..………………………………………………………………..(4)

Keterangan:

: indeks komposit

: nilai bobot tiap variabel

: nilai variabel pada periode t

: rataan variabel dari tahun 2001 sampai dengan 2010

: standar deviasi variabel dari tahun 2001 sampai dengan 2010

Hasil normalisasi setiap indikator dari institusi keuangan dan pasar

keuangan selanjutnya akan digabung menjadi sebuah indeks dengan bobot

tertentu. Penentuan bobot akan ditentukan melalui statistik, kalibrasi, dan event

analysis yang menjadi kekuatan dalam interpretasi ISSK ini. Pembentukan ISSK

dengan kedua pendekatan tersebut diharapkan dapat melakukan sinkronisasi

antara persepsi kondisi stabilitas sistem keuangan dan pergerakan indeks.

Data untuk membangun ISSK akan dikumpulkan dengan basis bulanan.

Tidak semua data yang didapat diperoleh dari rentang waktu yang sama, misalnya

data government bond yield 5 years yang bermula dari tahun 2003, dan data

perusahaan pembiayaan yang mulai terdata dari tahun 2007. Sementara itu, data-

data lain diperoleh dan dikumpulkan dari bulan Januari 2000 hingga November

2012.

Untuk mempertajam dan memudahkan analisis pada ISSK, ISSK dengan

pendekatan statistical normalisation kemudian dikonversi dengan menggunakan

pendekatan min-max untuk mengubah skala. Metode min-max ini mengambil nilai

minimum dan maksimum dari ISSK pada periode waktu tertentu. ISSK dengan

pendekatan min-max membandingkan kondisi sistem keuangan saat ini dengan

nilai maksimum dan minimum kondisi kestabilan sistem keuangan periode dasar,

yaitu dari tahun 2001 hingga tahun 2010. Periode dasar tahun 2001–2010 dipilih

sebagai benchmark karena data perekonomian dan sistem keuangan Indonesia

pada periode tersebut mengalami episode yang lengkap mulai dari kondisi normal

sampai kondisi krisis. Oleh karena itu, periode tersebut dapat dijadikan pelajaran

yang baik untuk melakukan analisis saat kondisi sistem keuangan buruk (krisis)

tQ

j

j

tx jx

2 yearsx

2ˆ

years

28

dan saat kondisi sistem keuangan stabil. Adapun perhitungan konversi ISSK

dengan pendekatan min-max dapat digambarkan pada formula berikut ini.

𝐾𝑡 = ∑𝑄𝑡

𝑗− 𝑀𝑖𝑛(𝑄(2001−2010))

𝑀𝑎𝑥(𝑄(2001−2010)) − 𝑀𝑖𝑛(𝑄(2001−2010))

𝑛

𝑗=1

∗ 2 ………………………………………..(5)

Keterangan:

𝐾𝑡 : indeks komposit konversi

𝑄𝑡 : indeks komposit

𝑀𝑖𝑛(𝑄(2001−2010)) : nilai minimum dari setiap nilai variabel 𝑄𝑗pada tahun 2001–2010

𝑀𝑎𝑥(𝑄(2001−2010)) : nilai maksimum dari setiap nilai variabel 𝑄𝑗pada tahun 2001–2010

4.2 Pemilihan Data Sebagai Indikator

4.2.1 Institusi Keuangan (Perbankan)

Indikator yang digunakan pada ISSK pada dasarnya sama dengan yang

digunakan dalam indeks-indeks sebelumnya yang telah dibentuk oleh Bank

Indonesia, sebagai contoh adalah Q-index. Namun, untuk menyempurnakan

indeks agar indeks dapat lebih menggambarkan kondisi sistem keuangan,

beberapa perubahan dilakukan terhadap indikator pembentuk Q-index. Dari sisi

pasar keuangan, Q-index pasar valuta asing belum dimasukkan sebagai indikator

pasar keuangan, sedangkan pada ISSK pasar valuta asing telah dimasukkan ke

dalam perhitungan dengan indikator volatilitas nilai tukar (USD IDR currency).

Selain itu, pada ISSK digunakan indikator credit default swap (CDS) untuk

menggambarkan persepsi eksternal terhadap sistem keuangan. R-index yang

digunakan pada Q-index tidak digunakan lagi. Alat likuid institusi perbankan juga

dimasukkan ke dalam perhitungan ISSK untuk melihat kemampuan bank dalam

menyediakan alat likuid guna memenuhi kewajibannya.

Dalam institusi keuangan penulis menggunakan trinity stabilitas sistem

keuangan untuk menggambarkan kondisi yang memungkinkan sistem keuangan

dapat bekerja secara efektif dan efisien serta mampu bertahan terhadap gejolak

internal dan eksternal sehingga alokasi pendanaan atau pembiayaan dapat

berkontribusi pada pertumbuhan dan stabilitas perekonomian nasional. Tekanan,

intermediasi, dan efisiensi menjadi tujuan utama dalam pemilihan indikator

tersebut.

29

Gambar 4. Trinity Stabilitas Sistem Keuangan

Variabel indikator yang mencerminkan tingkat tekanan dari institusi

keuangan perbankan, yaitu NPL, CAR, ROA, dan delta (∆) alat likuid bank. Hasil

bentukan dari indikator tekanan itu kemudian akan disebut dengan indeks

tekanan institusi perbankan atau ITP.

Dipilihnya keempat variabel di atas terkait dengan cerminan ketahanan

perbankan dari risiko kredit, permodalan, profitabilitas, dan likuiditas. Pemilihan

bobot-bobot untuk indeks perbankan akan ditentukan dengan kalibrasi secara

statistik yang berdasar pada event analysis (turning point analysis/TPA).

Penggunaan indikator tersebut akan diolah dengan nilai levelnya untuk

NPL, CAR, dan ROA. Sementara itu, likuiditas perbankan diolah dengan

menggunakan perubahan (y-o-y) rasio antara alat likuid yang telah dikurangi

dengan GWM primer terhadap total aset. Hal itu didasarkan pada grafik dari

keempat variabel tersebut yang mencerminkan tingkat krisis dalam sistem

keuangan di Indonesia (terlampir).

Indikator NPL merupakan hal yang paling dominan dalam mencerminkan

risiko kredit. NPL merupakan rasio yang dipergunakan untuk mengukur

kemampuan bank dalam menyanggah risiko kegagalan pengembalian kredit oleh

debitur. Makin tinggi jumlah kredit bermasalah, makin besar kemungkinan bank

untuk tidak dapat berfungsi sebagai perantara keuangan dengan baik. Dengan

demikian, semakin tinggi pula ketidakstabilan bank tersebut.

30

Indikator berikutnya yang mencerminkan tingkat ketahanan perbankan dari

sisi internal (tekanan) adalah capital adequacy ratio (CAR). Indikator CAR

merupakan rasio permodalan untuk mengukur kesehatan bank. Dengan

meningkatnya modal sendiri, kesehatan bank yang terkait dengan rasio

permodalan semakin meningkat. Dalam segi profitabilitas, kita dapat

menggunakan data return on asset (ROA). Indikator ROA merupakan pengukur

efektivitas perbankan di dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan

aktiva yang dimilikinya. Semakin besar ROA menunjukkan kinerja perbankan

semakin baik. Semakin besar NPL perbankan, semakin tidak baik kondisi sistem

keuangan perbankan. Hal itu bertolak belakang dengan CAR dan ROA. Semakin

tinggi kedua variabel tersebut, semakin stabil kondisi sistem keuangan perbankan.

Sementara itu, untuk melihat kondisi likuiditas perbankan, digunakan perubahan

(y-o-y) rasio antara alat likuid yang telah dikurangi GWM primer terhadap total

aset. Alat likuid yang digunakan terdiri atas kas, giro pada BI, SBI, penempatan

pada BI lainnya, SUN HTM, SUN Trading, dan SUN AFS. Semakin positif

perubahan rasio (AL-GWM Primer/TA), semakin baik likuiditas perbankan.

Pemilihan indikator berikutnya menitikberatkan sisi efisiensi perbankan.

Indikator efisiensi secara umum dibagi menjadi dua. Bagaimana perbankan dalam

menjalankan fungsi bisnisnya dalam mencari untung dan melakukan penyesuaian

antara pendapatan dan biaya yang harus dikeluarkan dalam mencapai

keuntungan sebesar-besarnya dengan pengeluaran sekecil-kecilnya.

Net interest margin (NIM) dipilih sebagai indikator untuk menunjukkan

berapa besar profit yang didapat oleh bank dalam menjalankan bisnisnya. Secara

kasar NIM menggambarkan performa dari perbankan dalam menerapkan

keputusan berinvestasi dibandingkan dengan kondisi utang atau kondisi efisiensi

intermediasi perbankan.

Indikator kategori berikutnya dalam efisiensi perbankan (indeks efisiensi

perbankan) menggambarkan biaya operasional. Terdapat tiga indikator yang

digunakan untuk menggambarkan kondisi itu, rasio biaya operasional terhadap

pendapatan operasional (BOPO), cost-to-income ratio (CIR), dan overhead cost

terhadap pendapatan operasional (OHC/PO). Secara individu ketiga indikator

tersebut mencerminkan hal yang berbeda, BOPO efisiensi operasional perbankan,

CIR efisiensi perbankan sebagai entitas bisnis, dan OHC/PO efisiensi perbankan

dalam menggunakan sumber daya, baik manusia maupun infrastuktur.

31

Secara perhitungan CIR dan OHC/PO didapat dengan rumus persamaan (6)

dan (7) di bawah ini.

………………………………………...…………………………(6)

Keterangan:

CIR : cost-to-income ratio

BOSB : beban operasional selain bunga

BNO : beban non-operasional

PL : provision loss

PBB : pendapatan bunga bersih

PNB : pendapatan non-operasional

POSB : pendapatan operasional selain bunga

……………….………(7)

Keterangan:

OHC : overhead cost

PO : pendapatan operasional

PA : premi asuransi

Pdd : pendidikan

PP : penelitian dan pengembangan

Pr : promosi

Pjk : pajak

Sw : sewa

BNO : beban nonoperasional

Pm : pemeliharaan

BJ : barang dan jasa

BTK : biaya tenaga kerja

Untuk sisi intermediasi, indeks intermediasi perbankan dibentuk dengan

dua aspek. Aspek pertama adalah aspek idiosyncratic, yaitu aspek yang berkaitan

dengan perilaku individual bank dalam melakukan intermediasi, yaitu dalam

penyaluran dana dan penghimpunan dana sebagai bentuk bisnis perbankan.

Sementara itu, aspek yang kedua adalah aspek horizontal, yaitu fungsi

intermediasi perbankan secara keseluruhan dikaitkan dengan perekonomian

nasional.

Dua indikator merepresentasikan perbankan dari aspek idiosyncratic dipilih

spread antara suku bunga kredit dan suku bunga DPK serta digunakan suku

bunga deposito 1 bulan karena suku bunga deposito 1 bulan masih yang tertinggi

di Indonesia. Makin tinggi spread antara suku bunga kredit dan deposito

menandakan bahwa perbankan makin tidak ingin menyalurkan dana. Indikator

yang kedua dari indikator idiosyncratic adalah GWM-LDR. Indikator itu dihitung

POSBPNOPBB

PLBNOBOSBCIR

)(

PO

BTKBJPmBNOSwPjkPPPddPA

PO

OHC

Pr

32

dengan melihat selisih antara LDR perbankan dan ketentuan batas disinsentif

GWM-LDR. Detail perhitungan indikator itu adalah sebagai berikut.

LDR > 90% = LDR – 90%

90% > LDR > 78% = 0%

LDR < 78% = LDR - 78%

Perbankan yang LDR-nya berada di bawah batas bawah GWM-LDR akan

diberi sanksi berupa GWM primer. Hal itu diharapkan dapat mendorong

perbankan untuk menyalurkan kredit; sedangkan perbankan yang LDR-nya di

atas 92% akan dikenai sanksi penambahan GWM untuk menjaga cadangan

likuiditas. Batas atas yang digunakan pada perhitungan indikator digunakan 90%

sebagai warning untuk stabilitas bahwa penyaluran kredit industri perbankan

perlu mendapat perhatian (Muljawan, 2013). Batas GWM-LDR mengacu pada PBI

No.12/19/PBI/2010.

Indikator vertikal dicerminkan oleh gap antara kredit/GDP dengan long term

trend. Indikator itu menunjukkan kondisi pertumbuhan kredit dibandingkan

dengan pertumbuhan ekonomi nasional. Pertumbuhan kredit yang tinggi jika tidak

didukung oleh pertumbuhan ekonomi yang sesuai dapat menyebabkan masalah

pada masa yang akan datang, peningkatan kualitas pengumpulan kredit pada

masa yang akan datang dapat menyebabkan tekanan pada perbankan

(diindikasikan oleh peningkatan nilai ITP) dan berujung pada peningkatan ATMR

dan menyebabkan menurunnya CAR. Sebaliknya, kondisi pertumbuhan ekonomi

yang tidak didukung oleh pertumbuhan kredit akan berakhir pada kondisi yang

disebut disintermediation.

Berdasarkan kedua sudut pandang di atas, gap kredit/GDP terhadap long

term trend dipilih sebagai cerminan kondisi intermediasi dari sisi makro ekonomi.

Gap yang semakin tinggi dapat menjadi indikator awal untuk melihat arah

perkembangan kredit, apakah berada pada kondisi boom, over heating, atau

leading to crisis.

4.2.2 Pasar Keuangan

Dalam institusi pasar ada lima sektor yang menjadi pusat perhatian penulis

dalam membentuk indeks, yaitu pasar uang (interbank money market), pasar

saham (stock market), pasar obligasi (bond market), pasar valas (valuta asing/forex

33

market), dan persepsi eksternal terhadap sistem keuangan. Variabel pengukur

pasar uang dilihat dari spread antara suku bunga PUAB dan deposit facility rate

(DF rate); pasar saham dicerminkan oleh IHSG; pasar obliasi dicerminkan yield

obligasi pemerintah 5 tahun; dan pasar valas dicerminkan oleh nilai tukar dolar

Amerika terhadap Indonesia. Untuk menggambarkan kondisi pasar uang

antarbank, digunakan suku bunga PUAB sebagai suku bunga indikasi penawaran

dalam transaksi pasar uang di Indonesia. Makin besar selisih antara PUAB dan DF

rate, makin likuid pasar yang menginterpretasikan makin buruknya sistem

keuangan.

Variabel selanjutnya yang menjadi pembentuk ISSK adalah credit default

swap (CDS). CDS merupakan indikator terkait persepsi eksternal terhadap sistem

keuangan. Persepsi itu mempertimbangkan risiko investor asing terhadap kondisi

sistem keuangan Indonesia. Data yang digunakan adalah par spread CDS

Indonesia 5 tahun dengan mengambil nilai rata-rata untuk satu bulan dari CDS

harian. Indikator CDS untuk negara Indonesia sebagai cerminan dari pihak luar

mulai terdata dari tahun 2005. Makin besar nilai CDS, makin tidak stabil sistem

keuangan di Indonesia.

Kombinasi Kondisi Normal dan Krisis

Dalam menghitung indikator pasar saham, pasar obligasi, dan pasar valas,

penulis menggunakan kombinasi kondisi normal dan krisis. Metode ini

menggunakan dua persamaan matematika yang digabungkan dengan

menggunakan probabilitas terjadinya dua kondisi yang berbeda. Kedua persamaan

matematika menggambarkan probabilitas kondisi pasar keuangan—dilihat dari

ketiga pasar—yang mungkin terjadi. Persamaan matematika yang pertama

menggambarkan kondisi normal (normal condition) yang diperoleh dengan

mengambil rata-rata nilai indikator selama sebulan. Persamaan matematika kedua

menggambarkan kondisi krisis (crisis sensitive) yang hanya mengambil kondisi

nilai ekstrim krisis dalam satu bulan. Pada bagian awal telah dijelaskan bahwa

persamaan tersebut menggambarkan probabilitas terjadinya kondisi normal dan

krisis. Dengan probabilitas 75% setiap harinya, kondisi pasar keuangan—dilihat

dari sisi tiga pasar—berada pada kondisi normal. Dengan kata lain, probabilitas

kemungkinan terjadinya krisis setiap harinya adalah 25%.

34

Kondisi Normal (Normal Condition)

Untuk pasar saham IHSG level akan diolah terlebih dahulu dengan

menggunakan return. Setelah itu, akan ditentukan nilai variance bulanan untuk

volatilitas IHSG harian. Makin besar nilai volatilitas IHSG, makin tidak stabil

sistem keuangan pasar. Sementara itu, untuk pasar obligasi penulis menggunakan

data yield obligasi pemerintah selama 5 tahun untuk menggambarkan instabilitas

keuangan dengan nilai level-nya yang akan diindekskan setiap bulannya. Makin

besar yield obligasi, makin tidak stabil sistem keuangan. Dalam pasar obligasi

tidak digunakan selisih antara yield obligasi pemerintah dan risk-free rate.

Perspektif yang penulis gunakan dalam pasar obligasi ini adalah sebagai regulator.

Dengan semakin besarnya yield obligasi pemerintah, kestabilan sistem keuangan

akan terganggu. Namun, dari sisi investor, makin besar selisih antara yield

obligasi pemerintah dan risk-free rate, makin menguntungkan bagi investor.

Untuk melihat kondisi finansial di pasar valas, digunakan indikator

volatilitas nilai tukar rupiah terhadap dolar AS. Sejak diberlakukannya UU No. 24

Tahun 1999 tentang Lalu Lintas Devisa dan Sistem Nilai Tukar, pergerakan sistem

nilai tukar tidak lagi diintervensi oleh BI. Hal tersebut berakibat pada fluktuasi

nilai tukar tidak dapat dihindari dan sulit diprediksi. Peran kestabilan nilai tukar

ini sangat penting dalam mencapai stabilitas harga dan sistem keuangan. Nilai

tukar akan berdampak pada investasi dan perdagangan internasional. Apabila

nilai tukar tidak stabil, eksportir tidak memiliki kepastian dalam berinvestasi

untuk menjalankan bisnisnya.

Kondisi Krisis (Crisis Sensitive)

Untuk mencerminkan kondisi krisis, ketiga pasar dihitung dengan

pertimbangan nilai terburuk yang bisa terjadi pada hari itu (waktu t). IHSG

dihitung dengan mengambil nilai minimum dari rasio delta nilai pada t dengan t-1.

Nilai delta tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai minimum pada satu

bulan yang dihitung dan rasio delta dengan nilai min satu bulan.

………………….…………………………(8)

Keterangan:

𝐶𝑆𝐼𝐻𝑆𝐺 : nilai crisis sensitive IHSG (pasar saham)

∆𝐼𝐻𝑆𝐺 : selisih nilai IHSG sekarang dengan hari sebeumnya

),...,2,1(min

),...,2,1(min

TtIHSGIHSG

TtIHSGIHSGCS

t

t

IHSG

35

IHSG : IHSG pada hari t

Perhitungan nilai crisis sensitive pada IHSG menggambarkan kondisi delta

(perubahan nilai harga) yang mungkin didapat dengan kondisi harga IHSG

terendah yang mungkin terjadi dalam satu bulan. Makin kecil nilai rasio,makin

rendah kemungkinan keuntungan akan didapat investor pada saat krisis terjadi.

Indikator berikutnya adalah indikator pasar obligasi. Indikator pasar ini

dihitung dengan melihat selisih nilai maksimum dan nilai minimum yield obligasi

pemerintah lima tahunan (bond 5 year yield spread) pada bulan dihitung. Makin

besar nilai spread selama satu bulan menunjukkan kerugian yang akan diderita

oleh investor apabila terjadi krisis.

Kemungkinan nilai krisis pada pasar valas dihitung dengan menggunakan

nilai rata-rata volatilitas satu bulan, bulan dihitung, dan dari spread antara nilai

tukar tertinggi USDIDR dan nilai tukar terendah USDIDR selama satu bulan dan

telah disetahunkan.

…………..….(9)

Keterangan:

𝐶𝑆𝑈𝑆𝐷𝐼𝐷𝑅 : nilai crisis sensitive nilai tukar USDIDR

𝑀𝐴5𝐷 : moving average 5 days (nilai rata-rata berjalan selama 5 hari) dari nilai tukar

USDIDR

𝑚𝑎𝑥𝑈𝑆𝐷𝐼𝐷𝑅𝑡 : nilai tukar tertinggi USDIDR pada hari dihitung

𝑚𝑖𝑛𝑈𝑆𝐷𝐼𝐷𝑅𝑡 : nilai tukar terendah USDIDR pada hari dihitung

Penghitungan nilai indikator tersebut digunakan faktor jumlah hari trading

dalam 1 hari. Diasumsikan bahwa selama satu tahun, jumlah hari trading adalah

261. Makin tinggi nilai volatilitas menandakan bahwa makin tinggi risiko yang

harus ditanggung oleh investor. Volatilitas spread menggambarkan risiko dari sisi

kemungkinan perubahan harga dalam 1 hari.

Tabel 1 menjelaskan arah vektor dari tiap-tiap indikator pembentuk ISSK.

Tanda (+) akan menunjukkan makin tinggi nilai indikator tersebut berarti

stabilitas meningkat, sedangkan tanda (-) menunjukkan makin tinggi nilai

indikator tersebut berarti makin besar tekanan.

n

t D

ttD

USDUIDRMA

USDIDRUSDIDRMA

nCS

1 5

5 )min(max1261*100

36

Tabel 1. Vektor indikator pembentuk ISSK

Indikator Pembentuk

ISSK

Kontribusi Terhadap

Indeks Dampak Terhadap Indeks

Indeks Stabilitas Sistem Keuangan (ISSK) ISIK (+)

Indeks Stabilitas Institusi Keuangan membaik, stabilitas sistem keuangan membaik, dan sebaliknya

ISPK (+)

Indeks Stabilitas Pasar Keuangan membaik, stabilitas

sistem keuangan membaik, dan sebaliknya

Indeks Stabilitas Institusi Keuangan (ISIK) ITP (+)

Indeks Tekanan Institusi Perbankan meningkat, stabilitas institusi keuangan memburuk, dan sebaliknya

Intermediasi Perbankan

(+)

Intermediasi Perbankan meningkat, stabilitas institusi keuangan memburuk, dan sebaliknya

Efisiensi Perbankan

(-) Efisiensi Perbankan meningkat, stabilitas institusi keuangan membaik, dan sebaliknya

Indeks Tekanan Institusi Perbankan (ITP)

Delta (Al-GWM)/TA yoy

(-) Delta (Al-GWM)/TA yoy membesar, tekanan perbankan membesar, dan sebaliknya

NPL (+)

NPL meningkat, tekanan perbankan membesar, dan sebaliknya

ROA (-)

ROA meningkat, tekanan

perbankan mengecil dan sebaliknya

CAR (-)

CAR meingkat, tekanan perbankan mengecil, dan sebaliknya

Intermediasi Perbankan

Spread suku bunga kredit dengan suku bunga DPK

(-)

Spread suku bunga kredit dengan suku bunga DPK membesar, intermediasi perbankan menurun, dan sebaliknya

Gap LDR (+)

Gap LDR membesar, intermediasi perbankan meningkat, dan sebaliknya

37

Tabel 1. (lanjutan)

Untuk melihat detail indikator yang digunakan pada pembentukan ISSK

dengan lebih jelas, perhatikan Gambar 5 berikut.

Indikator Pembentuk

ISSK

Kontribusi Terhadap

Indeks Dampak Terhadap Indeks

Gap Kredit/ GDP terhadap Long Term Trend

(+)

Gap Kredit/GDP terhadap long term trend membesar, intermediasi perbankan meningkat, dan sebaliknya

Efisiensi Perbankan NIM (-)

NIM meningkat, efisiensi

perbankan menurun, dan sebaliknya

BOPO (-)

BOPO meningkat, efisiensi perbankan menurun, dan sebaliknya

CIR (-)

CIR meningkat, efisiensi perbankan menurun, dan sebaliknya

OHC/PO (-)

OHC/PO meningkat, efisiensi perbankan menurun, dan sebaliknya

Indeks Stabilitas Pasar Keuangan (ISPK)

Normal Condition and Crisis Sensitive

Liquidity risk

(+) Liquidity risk meningkat, tekanan pasar keuangan meningkat, dan sebaliknya

Obligasi (+)

Indikator obligasi meningkat, tekanan pasar keuangan meningkat, dan sebaliknya

IHSG (+) Indikator IHSG meningkat, tekanan pasar keuangan

meningkat, dan sebaliknya

Nilai tukar (+)

indikator Nilai Tukar meningkat, tekanan pasar keuangan meningkat, dan sebaliknya

CDS (+)

CDS meningkat, tekanan pasar keuangan meningkat, dan sebaliknya

38

Gambar 5. Indikator Pembentuk ISSK

4.3 Penentuan Bobot Setiap Indikator dalam Index

Sebagaimana telah dijelaskan pada bagian awal, penentuan bobot yang

dipilih menggunakan metode turning point analysis. Penggunaan bobot dengan

menggunakan TPA lebih dapat menangkap kondisi yang terjadi di Indonesia

daripada menggunakan metode penentuan bobot lainnya, seperti principal

component analysis dan distribusi deviasi (standard deviation).

TPA dapat memberikan pengaruh tidak linear terhadap indikator

pembentuk. Salah satu hal yang menjadi kelebihan TPA dibandingkan dengan

metode lain adalah perubahan bobot akibat ketersediaan data dan kondisi.

Sebagai contoh, indikator pembentuk pada pasar keuangan dapat disesuaikan

saat penambahan indikator obligasi negara, pertama kali issue pada tahun 2003.

Apabila kondisi yang sama diterapkan dengan metode lain, bobot akan diberikan

secara linear kepada seluruh indikator pembentuk sehingga bobot linear ini akan

menjadikan faktor pengali pada data yang belum ada.

Dari sisi kondisi, penggunaan TPA juga dapat membuat bobot disesuaikan

dengan skenario yang telah ditetapkan pada awal pembentukkan indikator. Salah

satu contoh adalah saat isu CAR menjadi titik utama yang perlu diperhatikan,

39

bobot pada CAR dapat dinaikkan sesuai dengan kondisi. Sebagai contoh kondisi

CAR kurang dari X%, bobot CAR akan naik sebesar Y%.

Penentuan bobot setiap indikator diperlukan untuk menggabungkan

indikator yang telah dinormalisasi menjadi indeks tunggal (ISSK). Untuk pasar

keuangan bobot yang diberikan adalah 0,55, sedangkan bobot yang lebih kecil

diberikan untuk institusi keuangan, yaitu 0,45. Pemberian bobot tersebut telah

dikalibrasi dan disesuaikan dengan kondisi sistem keuangan Indonesia dengan

berdasarkan data historis. Dari grafik indeks yang dihasilkan, bobot tersebut telah

mampu menangkap terjadinya krisis pada tahun 2005 dan 2008. Pemberian bobot

yang lebih tinggi pada sisi pasar keuangan didasarkan pada kapitalisasi pasar

keuangan yang mencapai 40% didominasi oleh perbankan sehingga terganggunya

stabilitas (tekanan meningkat) pasar keuangan akan berdampak pada

terganggunya stabilitas pada institusi keuangan.

Institusi keuangan pembentuk ISSK, dari sisi perbankan, digambarkan

melalui tiga pilar, yaitu tekanan (ketahanan) perbankan, intermediasi perbankan,

dan efisiensi perbankan. Pemberian bobot untuk tiap-tiap pilar didasarkan pada

impact ketika terjadi krisis. Berdasarkan kejadian yang telah ada dan berdasarkan

analisis data historical, bobot terbesar diberikan kepada ITP, yaitu 0,60.

Selanjutnya untuk efisiensi dan intermediasi masing-masing diberi bobot 0,20.

Pemberian bobot yang sama pada kedua pilar didasarkan pemikiran bahwa untuk

meningkatkan intermediasi, bank akan mengorbankan efisiensi dan sebaliknya,

untuk meningkatkan efisiensi, bank akan mengorbankan intermediasi.

Pembobotan lebih detail dari setiap indikator pembentuk ISSK dapat dilihat

pada Gambar 6 untuk ITP, Gambar 5 untuk indeks intermediasi perbankan, dan

Gambar 6 untuk indeks efisiensi perbankan.

Gambar 6. Bobot Indikator Pembentuk ITP

40

Dalam hal ini, alat likuid adalah kas, giro bank pada BI, SBI, penempatan

pada BI lainnya, dan SUN (SUN HTM, SUN Trading, SUN AFS). GWM adalah giro

wajib minimum.

Salah satu keunggulan dari TPA adalah bobot dapat disesuaikan dengan

kondisi. Untuk ITP penyesuaian bobot dilakukan dengan mengacu pada kondisi

CAR industri. Semakin rendah CAR industri perbankan, bobot dari indikator

tersebut akan dibesarkan. Hal itu dilakukan untuk melihat pengaruh rendahnya

CAR dengan tekanan pada perbankan. Perubahan kondisi CAR perbankan

mengacu pada standar CAR yang dikeluarkan pada BASEL II, yaitu CAR minimum

yang harus dimiliki oleh bank adalah 8%, kemudian dengan penambahan

conservation buffer 2,5% menjadi 10%. Untuk perubahan gradasi pada bobot ITP

dapat dilihat pada Tabel 2.

Tabel 2. Perubahan Bobot ITP

Indikator CAR ≥ 10,5 8 ≤ CAR < 10,5 CAR < 8

NPL 0,35 0.,325 0,30

CAR 0,20 0,25 0,30

ROA 0,10 0.10 0,10

Alat Likuid 0,35 0,325 0,30

Gambar 7. Bobot Indikator Pembentuk Indeks Intermediasi Perbankan

41

Gambar 8. Bobot Indikator Pembentuk Indeks Efisiensi Perbankan

Dalam membangun ISSK, bobot yang diberikan selanjutnya digabungkan

menjadi indeks komposit. Berikut adalah persamaan indeks komposit pembentuk

ISSK untuk metode CIFiS.

𝐼𝑆𝑆𝐾 = 0,45(𝐼𝑛𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑠𝑖)𝑡 + 0,55(𝑃𝑎𝑠𝑎𝑟)𝑡 ……………………………………………………(10)

Indeks institusi keuangan untuk metode CIFiS diperoleh dari formula

berikut ini.

𝐼𝑛𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑠𝑖𝑡 = 0,6(𝐼𝑇𝑃)𝑡 − 0,2(𝐸𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖)𝑡 + 0,2(𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑠𝑖)𝑡 ..…………….…….…...(11)

Sementara itu, indeks tekanan institusi perbankan, indeks efisiensi

perbankan, dan indeks intermediasi berasal dari formula berikut ini.

𝐼𝑇𝑃𝑡 = 0,35(𝑁𝑃𝐿)𝑡 − 0.2(𝐶𝐴𝑅)𝑡 − 0.1(𝑅𝑂𝐴)𝑡 − 0.3(∆ (𝐴𝐿 − 𝐺𝑊𝑀/𝑇𝐴))𝑡 ………………(12)

𝐸𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡 = −(0,30(𝑁𝐼𝑀)𝑡 − 0,23(𝐵𝑂𝑃𝑂)𝑡 − 0,23(𝐶𝐼𝑅)𝑡 − 0,23(𝑂𝐻𝐶

𝑃𝑂)𝑡)

…….……….(13)

𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑠𝑖𝑡 = −0,2(𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 𝑠𝑏 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑑𝑔 𝐷𝑃𝐾)𝑡 + 0,4(𝐺𝑎𝑝 𝐿𝐷𝑅)𝑡

+ 0,4(𝐺𝑎𝑝 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡/𝐺𝐷𝑃)𝑡

……………...(14)

Indeks stabilitas pasar keuangan dibentuk dari formula berikut ini.

𝑁𝐶𝑡 = 0,35(𝐿𝑖𝑘𝑢𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠)𝑡 + 0,2(𝐼𝐻𝑆𝐺)𝑡 + 0,15(𝐵𝑜𝑛𝑑)𝑡 + 0,25(𝑉𝑎𝑙𝑎𝑠)𝑡

+ 0,1(𝐶𝐷𝑆)𝑡

..………………(15)

𝐶𝑆𝑡 = 0,25(𝐿𝑖𝑘𝑢𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠)𝑡 + 0,25(𝐼𝐻𝑆𝐺)𝑡 + 0,15(𝐵𝑜𝑛𝑑)𝑡 + 0,25(𝑉𝑎𝑙𝑎𝑠)𝑡

+ 0,1(𝐶𝐷𝑆)𝑡

…………..……(16)

𝐼𝑆𝑃𝐾𝑡 = 0,75(𝑁𝐶)𝑡 + 0,25(𝑆𝐶)𝑡 ...………………………………………………………(17)

42

Penggunaan tanda positif dan negatif menunjukkan arah vektor dari setiap

indikator terhadap indeks yang dibentuk. Pengaruh positif menunjukkan semakin

tinggi tekanan pada indeks dan sebaliknya. Khusus untuk indeks intermediasi

perbankan, tanda positif menunjukkan peningkatan intermediasi dan tanda

negatif menunjukkan adanya penurunan intermediasi.

4.4 Ambang Batas (Threshold)

Dalam mengintepretasikan kondisi pada indeks yang telah dibentuk,

diperlukan suatu ambang batas (threshold) sehingga mempermudah penentuan

kondisi dan langkah yang akan dilakukan. Penentuan kondisi ambang batas

mengacu pada aturan terhadap indikator terkait, sebagai contoh dalam

menentukan ambang batas NPL, digunakan ambang batas ketentuan BASEL II,

yaitu NPL dikatakan telah mencapai kondisi mengkhawatirkan pada nilai 5%.

Ketentuan itu diterjemahkan dengan penambahan ± 2% sehingga didapat

threshold untuk NPL adalah 3%, 5%, dan 7%.

Ambang batas kemudian diterjemahkan menjadi empat kondisi, yaitu (i)

kondisi normal, (ii) kondisi waspada, (iii) kondisi siaga, dan (iv) kondisi krisis.

Kondisi normal adalah kondisi yang indikator pembentuknya menghasilkan ISSK

berada di bawah nilai 1,3. Kondisi itu digambarkan dengan daerah warna hijau

pada grafik. Apabila terjadi tekanan pada beberapa indikator pembentuk yang

menyebabkan ISSK berada pada nilai antara 1,3 dan 1,7, kondisi itu disebut

kondisi siaga yang digambarkan dengan daerah warna kuning pada grafik.

Tekanan lebih tinggi dalam indikator pembentuk yang menghasilkan ISSK berada

pada nilai di antara 1,7 dan 2 yang digambarkan dalam grafik dengan daerah

warna merah. Hal itu berarti kondisi siaga. Sementara itu, untuk kondisi krisis,

yaitu tekanan lebih besar dialami indikator pembentuk ISSK dan nilai ISSK di atas

2 yang digambarkan oleh warna merah pada grafik.

Pembentukan threshold untuk indikator pembentuk ISSK menggunakan

metoda min-max untuk mendapat kondisi yang sama dengan nilai threshold ISSK

yang telah dikonversi dengan menggunakan metode emphirical normalisation min-

max. Namun, metode itu dimodifikasi dengan melakukan inverse terhadap hasil

threshold bentukan yang telah ditentukkan nilai threshold kondisi normal dan

krisis.

43

Gambar 9. Skema Pembentukan Threshold Indikator Pembentuk

Perhitungan threshold yang digunakan dapat mengacu pada rumus berikut

……………………………………………………….………….(18)

………………………………………………………….……….(19)

…………………………………………………………………..(20)

……………………………………………………………….….(21)

Keterangan:

𝑡 : threshold hasil konversi

𝑡𝑘 : threshold ISSK

𝑖𝑥 : indeks threshold awal

𝑖𝑚𝑎𝑥 : indeks threshold maksimum

𝑖𝑚𝑖𝑛 : indeks threshold minimum

𝜎 : standar deviasi tahun 2001 sampai dengan 2010

𝑥 : nilai indikator (threshold awal)

�̅� : rata-rata tahun 2001 sampai dengan 2010

4.5 Trace Back dengan Menggunakan Heat Map

Salah satu kelemahan dalam indeksasi indikator adalah kesulitan dalam

melakukan trace back untuk melihat sumber tekanan pada indeks. Heat map atau

tabel indikator dengan indikasi warna sebagai penunjuk tingkat kerentanan dari

t = ix ×s + x

minminmax 2/ iiiti kx

/maxmax xxi

/)( minmin xxi

44

indikator tersebut. Heat map dari ISSK akan menampilkan seluruh indeks hasil

bentukkan, baik bentukan institusi keuangan maupun bentukan pasar keuangan.

Untuk setiap indeks komposit akan disusun dari indeks komposit

pembentuknya, sebagai contoh ISSK dibentuk oleh ISIK dan ISPK, kemudian

indikator penyusun akan ditampilkan. Tabel 3 menunjukkan kondisi

perkembangan ISSK dan indeks pembentuk ISSK selama 1 tahun terakhir. Adanya

heat map mempermudah melihat sumber kerentanan.

Tabel 3. Heat Map ISSK dan Indeks Pembentuk ISSK

Penggunaan gradasi warna pada heat map ISSK mengacu pada ambang

batas (threshold). Secara keseluruhan ada tiga warna pada heat map ISSK, yaitu

warna hijua, kuning, dan oranye. Warna hijau menggambarkan kondisi normal,

indikator dengan warna ini berada pada nilai lebih baik dari threshold pertama.

Warna kuning menggambarkan kondisi siaga, nilai indikator pada kondisi ini

berada antara threshold pertama dan threshold kedua. Warna oranye

menggambarkan kondisi siaga, indikator pada warna ini berada pada nilai antara

threshold kedua dan ketiga. Kondisi krisis digambarkan dengan warna merah,

indikator pada kondisi ini memiliki nilai lebih buruk daripada threshold ketiga.

Trace back pada seluruh indikator dapat dilakukan pada seluruh tahun

hitung dari ISSK, rata-rata indikator pembentuk ISSK berawal dari tahun 2001

sebagai awal dari tahun dasar. Heat map pada tahun 2005 dan 2008

menggambarkan indikator sumber kerentanan dari masa krisis tersebut. Jika

dibandingkan dengan indikator pembentuk selama tahun 2013, dapat diketahui

kondisi pada tahun 2013 lebih baik.

45

Tabel 4. Heat Map Indikator Pembentuk ISSK

Sesuai dengan kondisi dari event analysis, mini crisis pada tahun 2005

disebabkan oleh meningkatnya nilai NPL perbankan. Pada Tabel 4 indikator NPL

sepanjang tahun 2005 dan tahun 2006 berwarna merah serta beberapa indikator

institusi keungan dan pasar keuangan berada pada kondisi siaga.

Krisis global pada tahun 2008 dimulai dari masalah pada pasar keuangan

dan efeknya berdampak pada institusi keuangan yang ditransmisikan oleh

likuiditas. Tabel 5 menunjukkan keadaan tekanan pasar keuangan akibat krisis

global, spread antara suku bunga JIBOR dan PUAB, serta yield obligasi dan CDS

mencapai kondisi krisis (per indikator) yang ditunjukkan oleh warna merah.

46

Tabel 5. Heat Map ISSK tahun 2005–2006

Tabel 6. Heat Map ISSK tahun 2008–2009

47

4.6 Hasil ISSK untuk Sistem Keuangan di Indonesia

4.6.1 Hasil ISSK dengan Pendekatan Statistical Normalisation Rolling

Window 2 Tahun

Pembentukan ISSK dengan pendekatan statistical normalisation tahun dasar

2001–2010 menggunakan data bulanan mulai dari Januari 2001 sampai Oktober

2013. Hal tersebut disesuaikan dengan ketersedian data yang ada. Setelah

ditentukan metode normalisasi indeks, pemilihan indikator, dan pembobotan

pembentuk ISSK, serta konversi pada indeks bentukan, diperoleh hasil ISSK yang

ditunjukkan pada Gambar 10 berikut ini.

Gambar 10. ISSK Pendaketan Statistical Tahun Dasar 2001–2010 (Konversi Skala dengan Metode Min-Max 2001–2010)

Dari Gambar 10 di atas tampak bahwa tekanan pada ISSK terjadi pada

tahun 2005 dan 2008. Hal tersebut telah sesuai dengan data historis dan kondisi

sistem keuangan Indonesia, yaitu pada tahun 2005 terjadi mini krisis dan pada

tahun 2008 terjadi krisis global. Selain itu, ISSK pada akhir tahun 2006

menunjukkan kondisi yang membaik. Hal tersebut ditunjukkan dari membaiknya

beberapa indikator ekonomi. Dengan begitu dapat dikatakan bahwa ISSK yang

dibangun dengan pendekatan statistical normalisation tahun dasar 2001–2010

48

telah mampu menangkap dan menggambarkan kondisi sistem keuangan di

Indonesia.

Untuk menginterpretasikan ISSK terhadap kondisi sistem keuangan, hal

yang tidak kalah penting untuk diperhatikan adalah cara membaca nilai ISSK.

Jika nilai ISSK berada pada daerah hijau, kondisi sistem keuangan berada pada

kondisi lebih baik dari kondisi rata-rata selama tahun 2001 sampai dengan 2010

(kondisi stabilitas sistem keuangan baik). Jika nilai ISSK berada pada daerah

waspada, kondisi sistem keuangan sudah menuju ke arah yang perlu diwaspadai

karena telah terjadi tekanan pada beberapa indikator pembentuk dan menuju ke

rata-rata saat terjadinya kondisi krisis tahun 2005 dan 2008. Makin besar nilai

indeks menandakan bahwa kondisi tekanan makin tinggi dan menuju ke arah

tekanan terbesar yang pernah terjadi pada mini crisis 2005 dan global financial

crisis 2008.

Gambar 11. Pembacaan ISSK

Seperti telah dijelaskan di atas, ISSK dibentuk dari dua pasar, yaitu

institusi keuangan dan pasar keuangan. Untuk mendapatkan analisis lebih

komprehensif terhadap penyebab stabilitas atau tekanan pada ISSK, ISSK dapat

didisagregasi

ISSK terdiri atas dua elemen sistem keuangan, yaitu institusi keuangan dan

pasar keuangan. Dalam menginterpretasikan ISSK, kita dapat melihat penyebab

naik turunnya nilai ISSK dari kedua elemen tersebut. Oleh karena itu, penting

juga untuk dilakukan observasi apa yang terjadi pada institusi keuangan atau

Semakin besar Indeks, semakin

tinggi tekanan pada SSK

(Stabilitas Memburuk)

Semakin kecil Indeks, semakin

kecil tekanan pada SSK

(Stabilitas membaik)

49

pada pasar keuangan. Gambar 12 menunjukkan plot dari indeks stabilitas

institusi keuangan.

Gambar 12. Indeks Stabilitas Institusi Keuangan

Dalam grafik di atas tampak bahwa pada tahun 2005, stabilitas institusi

keuangan mengalami tekanan indeks yang signifikan yang ditandai dengan

besarnya nilai NPL. Tekanan akibat krisis pada tahun 2008 juga ditunjukkan ISIK.

Berbeda dengan krisis tahun 2005, tekanan pada tahun 2008 kepada perbankan

disebabkan oleh tekanan pada likuiditas. Selanjutnya, penulis melakukan

observasi pada pasar keuangan yang hasilnya dapat dilihat pada grafik di bawah

ini.

Gambar 13. Indeks Stabilitas Pasar Keuangan

50

Dari Gambar 13 di atas dapat dilihat bahwa pasar keuangan mengalami

penurunan yang signifikan terhadap krisis mini yang terjadi pada tahun 2005 dan

krisis global pada tahun 2008. Tekanan pada pasar kembali tercermin pada ISPK

pada akhir bulan Mei 2013 sampai dengan pertengahan bulan Juni 2013. Tekanan

yang berdampak pada depresiasi nilai tukar USDIDR dan IHSG serta peningkatan

yield obligasi disebabkan oleh pernyataan The Fed Chairman Ben Bernanke

mengenai rencana tapering off The Fed.

4.6.2 Perkembangan ISSK, ISIK, dan ISPK

Perkembangan kondisi stabilitas sistem keuangan Indonesia lebih baik jika

dibandingkan dengan kondisi krisis tahun 2005 dan tahun 2008, tetapi kondisi

SSK sedikit lebih tertekan jika dibandingkan dengan tahun 2012 karena tekanan

di pasar akibat kebijakan tapering off The Fed. Berikut grafik yang

menggambarkan kondisi perkembangan SSK Indonesia.

Gambar 14. Perkembangan Indeks Stabilitas Sistem Keuangan

Gambar 15. Perkembangan Indeks Stabilitas Institusi Keuangan

51

Gambar 16. Perkembangan Indeks Stabilitas Pasar Keuangan

52

V. PENUTUP

5.1 Simpulan

Paper ini membangun sebuah indeks yang mencerminkan stabilitas sistem

keuangan. Dengan beberapa tambahan indikator yang dibangun oleh dua elemen,

yaitu institusi keuangan dan pasar, ISSK dapat lebih mudah menunjukkan sektor

mana yang paling berpengaruh jika terjadi krisis melanda di Indonesia. Seperti

halnya ketika mengalami krisis pada tahun 2005 dan 2008, ISSK dapat

didisagregasi untuk melihat elemen signifikan yang menyebabkan krisis.

Bobot-bobot setiap indikator pembentuk ISSK dapat disesuaikan dengan

event analysis dan juga statistik kalibrasi sehingga akan diperoleh hasil grafik

yang lebih akurat dalam mencerminkan kestabilan sistem keuangan. Dalam ISSK

digunakan threshold yang menyatakan posisi sistem keuangan di Indonesia secara

prompt.

5.2 Penelitian Lanjutan

Untuk menyempurnakan hasil studi pada masa yang akan datang, sangat

perlu dilakukan pengembangan melalui penyempurnaan struktur model yang lebih

cocok bagi karakteristik Indonesia yang diikuti adanya ketersediaan data yang

lebih memadai. Pengenalan karakteristik data menjadi suatu peranan penting

dalam menentukan penggunaan volatilitas, level, dan treatment data stock dan

flow. Di samping itu, pemilihan indikator yang lebih mencerminkan ketahanan

institusi keuangan atau pasar dapat menangkap krisis yang terjadi di Indonesia.

Beberapa model forecast yang telah ada juga perlu dikalibrasi ulang sehingga pada

masa yang akan datang akan diperoleh proyeksi yang lebih akurat.

Indeks ini juga akan menjadi lebih baik jika data gap yang berasal dari

lembaga keuangan nonbank dapat segera ditutup sehingga ISSK dapat mencakup

seluruh institusi keuangan. Saat ini masih sulit diperoleh data time series untuk

merepresentasikan indeks stabilitas institusi keuangan (ISIK) untuk institusi

keuangan nonbank (IKNB). Hingga saat ini, dominasi institusi perbankan pada

sistem keuangan masih menjustifikasi tidak dimasukkannya indikator untuk IKNB

dalam ISIK. Namun, sistem keuangan yang makin berkembang akan membuat

53

IKNB memiliki peran yang makin besar dalam sistem sehingga indikator kinerja

IKNB perlu diikutsertakan dalam ISSK.

54

DAFTAR PUSTAKA

Albulescu, C., (2010), “Forecasting The Romanian Financial Sector Stability Using a Stochastic Simulation Model”, Romanian Journal of Economic Forecasting, Vol. 1/2010, 81-98.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (Maret 2003), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (September 2003), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (Maret 2005), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (September 2005), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (Maret 2008), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (September 2008), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (Maret 2010), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (September 2010), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (Maret 2011), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Biro Stabilitas Sistem Keuangan (September 2011), “Kajian Stabilitas Keuangan”, Bank Indonesia.

Bordo, M.D., Michael Dueker, dan David C. Wheelock, (2000),” Aggregate Price Shocks and Financial Instability: An Historical Analysis”, NBER Working Paper 7652, http://www.nber.org/papers/w7652

Brainard, W.C. dan J. Tobin, (1968), “Pitfalls in Financial Model Building”,

American Economic Review Vol.58, pp.99-122.

Corsetti, Giancarlo, Paolo dan Nouriel Roubini, (1998), “What Caused The Asian Currency and Financial Crisis?”, paper dipresentasikan di The CEPR/World Bank Conference “Financial Crises: contagion and market volatility,” London, 8-9 Mei.

Deriantino. Elis (2010), “Indonesia Financial Stability and Macroeconomic Development”, Bank Indonesia.

Direktorat Riset Ekonomi dan Moneter (2003), “Laporan Perekonomian Indonesia”, Bank Indonesia.

Direktorat Riset Ekonomi dan Moneter (2005), “Laporan Perekonomian Indonesia”, Bank Indonesia.

Direktorat Riset Ekonomi dan Moneter (2008), “Laporan Perekonomian Indonesia”, Bank Indonesia.

55

Cardalelli, R., (2006), “How Do Financial Systems Affect Economic Cycle”, World Economics Outlook IMF.

Crocket, Andrew (1977), “The Theory and Practice Of Financial Stability”, Princeton University Essay on International Finance.

Demirguc-Kunt, Asli dan Ross Levine, (1999),” Bank-based and Market-based Financial Systems: Cross-country Comparison”, Mimeo, World Bank.

Fair, Ray C., (1979), ”An Analysis of a Macro-Econometric Model with Rational Expectations in the Bond and Stock Markets”, American Economic Review, Vol. 69, No.4, pp. 539-552.

Goodhart, C., (2005), “What Can Academics Contribute to the Study of Financial

Stability”, The Economic and Social Review, Vol.36,No.3,pp.189-203.

Gonzalez-Hermosillo, Brenda, (1999), “Determinants of Ex-Ante Banking System Distress: A Macro-Micro Empirical Exploration of Some Recent Episodes”, IMF Working Paper.

Gunadi et al, (2011). “Pengembangan Composite Indicator of Financial System (CIFiS)”. Bank Indonesia Research Paper.

Hadad, M.D., Santoso, W., Santoso, B., Besar, D.S., and Rulina, I. (2006), “Macroeconomic Stress Testing for Indonesian Banking System”, Bank Indonesia Research Paper.

Hardy, Daniel and Ceyla Pazarbasioglu, (1998), “Leading Indicators of Banking Crises: Was Asia Different?”, IMF Working Paper.

Hidayati, Siti, (1999). “Analisia Hubungan Kinerja Sistem Keuangan (Perbankan dan Pasar Modal) Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Periode 1999-2008”. Tesis Universitas Indonesia.

Husnan, Suad, (1993). “Dasar-dasar Teori Portofolio: Analisa Sekuritas di Pasar Modal”, Yogyakarta, UPP AMP YKPN.

Illing, M., dan Y. Liu, (2003), “An Index of Financial Stress for Canada”, Bank of Canada Working Paper 2003-14.

Levine, Ross and Sara Zervos, (1998), “Stock Markets, Banks, and Economic Growth”, American Economic Review 88, 537-558.

Mishkin, Frederic S. (2013), “The Economics of Money, Banking, and Financial Markets”, Global Edition - Tenth Edition, Pearson.

Muljawan, Dadang dan Aditya A Taruna, (2013), “Kebijakan GWM-LDR Untuk Mendukung Counter-cyclicality Dalam Optimalisasi Proses Intermediasi dan Meminimalkan Risiko Likuiditas”, Bank Indonseia Research Paper.

Sa’adah dan Yunia Panjaitan, (2006). “Interaksi Dinamis Antara Harga Saham dengan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat”. Jurnal Ekonomi dan Bisnis.

Sachs, Jeffrey, Tornell dan Velasco, (1996), “Financial Crises in Emerging Markets: The Lessons from 1995”, NBER Working Paper.

Subianto, Ahmad, (2003), “Setelah Pensiun”, Penerbit RBI Research, Jakarta.

Van den End, J.W., (2006), “Indicator and Boundaries of Financial Stability”, De Nederlandsche Bank.

Vermeulen and Gobat (2011), “Macro Stress testing A Large Emerging Market Banking System – An Application to Indonesia”, IMF Working Paper.