Studi Evaluasi Kinerja Dan Kajian Bank Lending Channel Pada Bank ”X”

STUDI EVALUASI KINERJA

DAN KAJIAN

BANK LENDING CHANNEL

PADA BANK ”X”

OLEH

RISKI DWIJAYANTI H14103084

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2007

RINGKASAN

RISKI DWIJAYANTI. Studi Evaluasi Kinerja dan Kajian Bank Lending

Channel pada Bank ”X” (dibimbing oleh ANNY RATNAWATI).

Salah satu deregulasi perbankan yang diambil di tengah krisis ekonomi pertengahan tahun 1997 menghendaki adanya merger beberapa bank BUMN. Dari ketujuh bank BUMN, empat diantaranya dimerger yaitu: Bank Dagang Negara (BDN), Bank Ekspor Impor Indonesia (Bank Exim), Bank Bumi Daya (BBD), dan Bank Pembangunan Indonesia (Bapindo), membentuk bank baru yaitu Bank ”X”. Guna mempertahankan operasionalnya, pemerintah melakukan rekapitalisasi bank-bank bermasalah tersebut dengan menyuntikkan dana obligasi sebesar 178 trilyun rupiah, dan saat ini Bank “X” telah berhasil menjadi bank nomor satu di Indonesia dilihat dari total aktiva, DPK, dan total kredit.

Idealnya, jika Bank “X” adalah bank nomor satu di Indonesia dari segi total aktiva, DPK, dan kredit mengindikasikan bahwa bank ini termasuk dalam kategori bank sehat dalam kinerja. Ditambah lagi sebagai bank persero, Bank “X” memiliki dorongan dari pemerintah untuk ikut menggerakkan sektor riil melalui pemberian kredit. Berdasarkan hal tersebut kredit menjadi hal yang sangat krusial pada Bank “X”, sehingga dapat dirumuskan tujuan penelitian yaitu (i) menganalisis kinerja Bank “X”, (ii) menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit Bank “X”, (iii) menganalisis mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui bank lending channel pada Bank “X”.

Penelitian ini menggunakan kriteria CAMELS yang merujuk pada Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum untuk mengevaluasi kinerja Bank “X”. Selain itu juga menggunakan metode VAR-VECM untuk mengetahui variabel determinan kredit Bank “X”, dan untuk mengkaji apakah mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui bank lending channel berjalan. Data yang dipakai adalah data bulanan dan triwulanan periode tahun 2001 sampai dengan 2006.

Dengan menggunakan alat bantu Microsoft Excel 2003 dan EViews 4.1 diperoleh hasil penelitian bahwa Bank “X” menempati peringkat pertama untuk komponen CAR (2001-2006). Peringkat kedua untuk komponen kualitas aktiva (2002-2005), namun peringkat ketiga kualitas aktiva di tahun 2006. Peringkat pertama untuk komponen faktor manajemen (2001-2006). Peringkat kedua untuk faktor rentabilitas (2001), di tahun 2002-2004 peringkat pertama, dan tahun 2005-2006 peringkat ketiga. Peringkat ketiga untuk faktor likuiditas (2001-2004), namun peringkat pertama pada tahun 2005-2006.

Estimasi VECM pada jangka pendek menunjukkan bahwa variabel kredit pada lag pertama memberikan pengaruh signifikan secara positif terhadap volume penyaluran kredit Bank “X”, namun variabel DPK pada lag pertama memberikan pengaruh signifikan secara negatif terhadap volume penyaluran kredit Bank “X”. Sedangkan pada persamaan jangka panjang, yang menjadi variabel endogen

adalah kredit Bank “X”, sedangkan yang menjadi variabel eksogen adalah suku bunga SBI berpengaruh secara negatif, PDB berpengaruh secara positif, NPL Bank “X” berpengaruh negatif, dan CAR Bank “X” tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume penyaluran kredit Bank “X”. Sementara DPK Bank “X” tidak memiliki hubungan jangka panjang terhadap kredit Bank “X” namun memiliki hubungan jangka panjang terhadap variabel endogen yang lain.

Kesimpulan berikutnya adalah bahwa bank lending channel efisien dalam jangka panjang. Analisis IRF menunjukkan bahwa kredit merespon negatif, sementara PDB merespon positif di awal periode kemudian negatif atas guncangan suku bunga SBI. Kemudian suku bunga SBI merespon negatif, sementara PDB merespon positif atas guncangan kredit. Sedangkan analisis FEVD menunjukkan bahwa guncangan PDB terutama dipengaruhi oleh volume penyaluran kredit di akhir periode. Untuk penelitian selanjutnya, dapat menganalisis efisiensi mekanisme transmisi kebijakan moneter antara kebijakan yang ekspansif ataupun kontraktif mengingat kebijakan moneter ekspansif kurang maksimal direspon oleh peningkatan volume penyaluran dikarenakan berbagai pertimbangan internal dan eksternal dunia perbankan.

STUDI EVALUASI KINERJA

DAN KAJIAN

BANK LENDING CHANNEL

PADA BANK ”X”

Oleh

RISKI DWIJAYANTI H14103084

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa : Riski Dwijayanti Nomor Registrasi Pokok : H14103084 Departemen : Ilmu Ekonomi

Judul Skripsi : Studi Evaluasi Kinerja dan Kajian Bank Lending Channel pada Bank ”X”

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing,

Dr. Ir. Anny Ratnawati, M.S. NIP. 131 669 947

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi,

Ir. Rina Oktaviani, M.S., Ph.D. NIP. 131 846 872

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Agustus 2007

Riski Dwijayanti H14103084

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama lengkap Riski Dwijayanti dan biasa dipanggil Kikie. Anak bungsu dari dua bersaudara, yang lahir dari pasangan Drs. Waluyo Widodo (Alm) dan Sri Lestari, pada tanggal 15 Mei 1985 di Kediri, Jawa Timur. Namun sejak berumur satu bulan, bersama keluarganya pindah ke Blitar, Jawa Timur untuk dibesarkan dan mengenyam pendidikan di sana. Jenjang pendidikan dilaluinya tanpa hambatan, di tahun 1990 penulis mulai bersekolah di TK Kemala Bhayangkari 44 Blitar, kemudian pada tahun 1997 penulis menamatkan pendidikannya di SDN Karang Tengah I Blitar. Tahun 2000 lulus dari SLTPN I Blitar, dilanjutkan dengan bersekolah di SMUN I Blitar dan lulus tahun 2003.

Pada tahun 2003, penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Meskipun awalnya kesempatan ini enggan untuk diambil, namun dengan dukungan dari keluarga, teman dan kerabat, akhirnya penulis melanjutkan studinya di Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Pada awal kuliah, penulis mengalami kesulitan beradaptasi. Tetapi dengan keteguhan dan keikhlasan, penulis mampu melewati masa studi dengan berbagai pengalaman luar biasa. Tahun 2005 penulis menjadi Ketua Panitia The 3rd Economics Contest, penerima Goodwill International Scholarship, dan Asisten Ekonomi Umum hingga tahun 2007. Pada tahun 2006, penulis terpilih menjadi finalis PIMNAS XIX sebagai penyaji tingkat nasional PKMI dengan judul “Analisis Respon Masyarakat Desa Terhadap Program Keluarga Berencana (Studi Kasus Desa Cihideung Udik Kabupaten Bogor)”. Pada tahun 2007 penulis menjadi penyiar di radio komunitas kampus, Agri FM, dengan nama siaran Kikie Serissa. Penulis juga pernah mendapatkan sertifikat penghargaan khusus dalam

Goodwill Get Together 2007. Selain itu, penulis juga aktif di berbagai organisasi, termasuk dua tahun menjabat ketua divisi R&D dan MIP di HIPOTESA, Vice President of Marketing BATIX Student Company, dan IPB Debating Community.

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Allah SWT atas curahan rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul “Studi Evalusi Kinerja dan Kajian Bank Lending Channel pada Bank ”X””. Penulis sadar bahwa pencapaian ini bukan karya yang luar biasa, namun melalui karya ini penulis berharap agar dalam proses penyusunan hingga hasil yang dicapai dapat dijadikan pembelajaran bagi penulis sendiri maupun pembaca. Penyelesaian skripsi ini tidak terlepas dari dukungan dan bantuan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terimakasih sebesar-besarnya kepada:

1. Dr. Ir. Anny Ratnawati, M.S. selaku dosen pembimbing yang telah memberikan arahan dan masukan yang sangat berarti.

2. Noer Azam Achsani, Ph.D. selaku dosen penguji yang sangat meneladani. 3. Widyastutik, M.Si. selaku dosen komisi pendidikan yang telah banyak

memberikan masukan tata cara penulisan agar lebih baik.

4. Adrian D. Lubis MS, asisten dosen yang dengan sabar menuntun. 5. Dosen-dosen Ilmu Ekonomi, serta petugas TU IE, dan TU FEM.

6. Bank ”X”, khususnya Learning Center yang memberikan ruang, waktu, dan kesempatan pada penulis, sehingga mendapatkan ide.

7. Bank Indonesia, yang di setiap bagian dan sudutnya sangat menginspirasi. 8. Ibu dan kakak tercinta yang dengan sabar, tabah, dan ikhlas mendidik dan

menguatkan jiwa dan raga.

9. Wisma Fauziah (Nugie, O’o, Ani, Inang, Chacan, Teteh, Dara, Fuji, Diana, Noe, Rani, Indah, PD, Yusri, Neng, Meta).

10.Sahabat terbaik (Bi Lea, Jay, Pritta, Ceu, Eka, Nay, Epoy, Aci, Maiva). 11.Civitas Akademika Ilmu Ekonomi dari angkatan 37, 38, 39, hingga 40

(Betty, Dian, Heni, Giri, Aji, Winsih, Ka Ary, Ka Indra).

Bogor, Agustus 2007

Riski Dwijayanti H14103084

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR ...i

DAFTAR ISI... ii

DAFTAR TABEL...v

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR LAMPIRAN... viii

I. PENDAHULUAN ...1

1.1. Latar Belakang ...1

1.2. Perumusan Masalah ...8

1.3. Tujuan Penelitian ...9

1.4. Ruang Lingkup ...10

1.5. Manfaat Penelitian ...11

II. TINJAUAN PUSTAKA ...12

2.1. Bank ...12

2.1.1. Fungsi Bank ...12

2.1.2. Kinerja Bank...14

2.1.3. Matriks Perhitungan CAMELS ...17

2.2. Kredit ...18

2.2.1. Definisi Kredit ...18

2.2.2. Fungsi Kredit ...18

2.2.3. Teori Keseimbangan Kredit...19

2.2.4. Persyaratan Kredit ...22

2.3. Credit Channel Sebagai Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...23

2.3.1. Bank Lending Channel (Saluran Pinjaman Bank) ...25

2.3.2. FirmsBalance Sheet Channel (Saluran Neraca Perusahaan) ...26

2.4. Variabel yang Bertendensi Mempengaruhi Kredit ...27

2.4.1. Dana Pihak Ketiga (DPK) ...27

2.4.2. Non Performing Loan (NPL)...27

2.4.4. Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI)...28

2.4.5. Produk Domestik Bruto (PDB)...28

2.5. Vector Auto Regression (VAR)...29

2.5.1. Definisi VAR ...29

2.5.2. Keunggulan dan Kelemahan VAR ...29

2.6. Studi Empiris...30

2.7. Kerangka Pemikiran...31

2.8. Hipotesis Penelitian...31

III. METODE PENELITIAN ...34

3.1. Jenis dan Sumber Data...34

3.2. Permodalan ...34

3.3. Kualitas Aktiva ...35

3.4. Manajemen...36

3.5. Rentabilitas ...38

3.6. Likuiditas ...39

3.7. Model Umum VAR – VECM ...41

3.8. Model Penelitia ...44

3.9. Uji Stasioneritas Data ...45

3.10. Pemilihan Lag Optimal ...47

3.11. Uji Kointegrasi...48

IV. KINERJA BANK “X” BERDASARKAN KRITERIA CAMEL ...49

4.1. Permodalan ...49

4.2. Kualitas Aktiva ...50

4.3. Manajemen...50

4.3.1. Manajemen Umum ...50

4.3.2. Kepatuhan BMPK...51

4.4. Rentabilitas ...52

4.5. Likuiditas ...54

4.6. Kinerja Bank “X”...57

V. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT BANK ”X” ...59

STUDI EVALUASI KINERJA

DAN KAJIAN

BANK LENDING CHANNEL

PADA BANK ”X”

OLEH

RISKI DWIJAYANTI H14103084

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2007

RINGKASAN

RISKI DWIJAYANTI. Studi Evaluasi Kinerja dan Kajian Bank Lending

Channel pada Bank ”X” (dibimbing oleh ANNY RATNAWATI).

Salah satu deregulasi perbankan yang diambil di tengah krisis ekonomi pertengahan tahun 1997 menghendaki adanya merger beberapa bank BUMN. Dari ketujuh bank BUMN, empat diantaranya dimerger yaitu: Bank Dagang Negara (BDN), Bank Ekspor Impor Indonesia (Bank Exim), Bank Bumi Daya (BBD), dan Bank Pembangunan Indonesia (Bapindo), membentuk bank baru yaitu Bank ”X”. Guna mempertahankan operasionalnya, pemerintah melakukan rekapitalisasi bank-bank bermasalah tersebut dengan menyuntikkan dana obligasi sebesar 178 trilyun rupiah, dan saat ini Bank “X” telah berhasil menjadi bank nomor satu di Indonesia dilihat dari total aktiva, DPK, dan total kredit.

Idealnya, jika Bank “X” adalah bank nomor satu di Indonesia dari segi total aktiva, DPK, dan kredit mengindikasikan bahwa bank ini termasuk dalam kategori bank sehat dalam kinerja. Ditambah lagi sebagai bank persero, Bank “X” memiliki dorongan dari pemerintah untuk ikut menggerakkan sektor riil melalui pemberian kredit. Berdasarkan hal tersebut kredit menjadi hal yang sangat krusial pada Bank “X”, sehingga dapat dirumuskan tujuan penelitian yaitu (i) menganalisis kinerja Bank “X”, (ii) menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit Bank “X”, (iii) menganalisis mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui bank lending channel pada Bank “X”.

Penelitian ini menggunakan kriteria CAMELS yang merujuk pada Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum untuk mengevaluasi kinerja Bank “X”. Selain itu juga menggunakan metode VAR-VECM untuk mengetahui variabel determinan kredit Bank “X”, dan untuk mengkaji apakah mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui bank lending channel berjalan. Data yang dipakai adalah data bulanan dan triwulanan periode tahun 2001 sampai dengan 2006.

Dengan menggunakan alat bantu Microsoft Excel 2003 dan EViews 4.1 diperoleh hasil penelitian bahwa Bank “X” menempati peringkat pertama untuk komponen CAR (2001-2006). Peringkat kedua untuk komponen kualitas aktiva (2002-2005), namun peringkat ketiga kualitas aktiva di tahun 2006. Peringkat pertama untuk komponen faktor manajemen (2001-2006). Peringkat kedua untuk faktor rentabilitas (2001), di tahun 2002-2004 peringkat pertama, dan tahun 2005-2006 peringkat ketiga. Peringkat ketiga untuk faktor likuiditas (2001-2004), namun peringkat pertama pada tahun 2005-2006.

Estimasi VECM pada jangka pendek menunjukkan bahwa variabel kredit pada lag pertama memberikan pengaruh signifikan secara positif terhadap volume penyaluran kredit Bank “X”, namun variabel DPK pada lag pertama memberikan pengaruh signifikan secara negatif terhadap volume penyaluran kredit Bank “X”. Sedangkan pada persamaan jangka panjang, yang menjadi variabel endogen

adalah kredit Bank “X”, sedangkan yang menjadi variabel eksogen adalah suku bunga SBI berpengaruh secara negatif, PDB berpengaruh secara positif, NPL Bank “X” berpengaruh negatif, dan CAR Bank “X” tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume penyaluran kredit Bank “X”. Sementara DPK Bank “X” tidak memiliki hubungan jangka panjang terhadap kredit Bank “X” namun memiliki hubungan jangka panjang terhadap variabel endogen yang lain.

Kesimpulan berikutnya adalah bahwa bank lending channel efisien dalam jangka panjang. Analisis IRF menunjukkan bahwa kredit merespon negatif, sementara PDB merespon positif di awal periode kemudian negatif atas guncangan suku bunga SBI. Kemudian suku bunga SBI merespon negatif, sementara PDB merespon positif atas guncangan kredit. Sedangkan analisis FEVD menunjukkan bahwa guncangan PDB terutama dipengaruhi oleh volume penyaluran kredit di akhir periode. Untuk penelitian selanjutnya, dapat menganalisis efisiensi mekanisme transmisi kebijakan moneter antara kebijakan yang ekspansif ataupun kontraktif mengingat kebijakan moneter ekspansif kurang maksimal direspon oleh peningkatan volume penyaluran dikarenakan berbagai pertimbangan internal dan eksternal dunia perbankan.

STUDI EVALUASI KINERJA

DAN KAJIAN

BANK LENDING CHANNEL

PADA BANK ”X”

Oleh

RISKI DWIJAYANTI H14103084

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa : Riski Dwijayanti Nomor Registrasi Pokok : H14103084 Departemen : Ilmu Ekonomi

Judul Skripsi : Studi Evaluasi Kinerja dan Kajian Bank Lending Channel pada Bank ”X”

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing,

Dr. Ir. Anny Ratnawati, M.S. NIP. 131 669 947

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi,

Ir. Rina Oktaviani, M.S., Ph.D. NIP. 131 846 872

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Agustus 2007

Riski Dwijayanti H14103084

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama lengkap Riski Dwijayanti dan biasa dipanggil Kikie. Anak bungsu dari dua bersaudara, yang lahir dari pasangan Drs. Waluyo Widodo (Alm) dan Sri Lestari, pada tanggal 15 Mei 1985 di Kediri, Jawa Timur. Namun sejak berumur satu bulan, bersama keluarganya pindah ke Blitar, Jawa Timur untuk dibesarkan dan mengenyam pendidikan di sana. Jenjang pendidikan dilaluinya tanpa hambatan, di tahun 1990 penulis mulai bersekolah di TK Kemala Bhayangkari 44 Blitar, kemudian pada tahun 1997 penulis menamatkan pendidikannya di SDN Karang Tengah I Blitar. Tahun 2000 lulus dari SLTPN I Blitar, dilanjutkan dengan bersekolah di SMUN I Blitar dan lulus tahun 2003.

Pada tahun 2003, penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Meskipun awalnya kesempatan ini enggan untuk diambil, namun dengan dukungan dari keluarga, teman dan kerabat, akhirnya penulis melanjutkan studinya di Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Pada awal kuliah, penulis mengalami kesulitan beradaptasi. Tetapi dengan keteguhan dan keikhlasan, penulis mampu melewati masa studi dengan berbagai pengalaman luar biasa. Tahun 2005 penulis menjadi Ketua Panitia The 3rd Economics Contest, penerima Goodwill International Scholarship, dan Asisten Ekonomi Umum hingga tahun 2007. Pada tahun 2006, penulis terpilih menjadi finalis PIMNAS XIX sebagai penyaji tingkat nasional PKMI dengan judul “Analisis Respon Masyarakat Desa Terhadap Program Keluarga Berencana (Studi Kasus Desa Cihideung Udik Kabupaten Bogor)”. Pada tahun 2007 penulis menjadi penyiar di radio komunitas kampus, Agri FM, dengan nama siaran Kikie Serissa. Penulis juga pernah mendapatkan sertifikat penghargaan khusus dalam

Goodwill Get Together 2007. Selain itu, penulis juga aktif di berbagai organisasi, termasuk dua tahun menjabat ketua divisi R&D dan MIP di HIPOTESA, Vice President of Marketing BATIX Student Company, dan IPB Debating Community.

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Allah SWT atas curahan rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul “Studi Evalusi Kinerja dan Kajian Bank Lending Channel pada Bank ”X””. Penulis sadar bahwa pencapaian ini bukan karya yang luar biasa, namun melalui karya ini penulis berharap agar dalam proses penyusunan hingga hasil yang dicapai dapat dijadikan pembelajaran bagi penulis sendiri maupun pembaca. Penyelesaian skripsi ini tidak terlepas dari dukungan dan bantuan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terimakasih sebesar-besarnya kepada:

1. Dr. Ir. Anny Ratnawati, M.S. selaku dosen pembimbing yang telah memberikan arahan dan masukan yang sangat berarti.

2. Noer Azam Achsani, Ph.D. selaku dosen penguji yang sangat meneladani. 3. Widyastutik, M.Si. selaku dosen komisi pendidikan yang telah banyak

memberikan masukan tata cara penulisan agar lebih baik.

4. Adrian D. Lubis MS, asisten dosen yang dengan sabar menuntun. 5. Dosen-dosen Ilmu Ekonomi, serta petugas TU IE, dan TU FEM.

6. Bank ”X”, khususnya Learning Center yang memberikan ruang, waktu, dan kesempatan pada penulis, sehingga mendapatkan ide.

7. Bank Indonesia, yang di setiap bagian dan sudutnya sangat menginspirasi. 8. Ibu dan kakak tercinta yang dengan sabar, tabah, dan ikhlas mendidik dan

menguatkan jiwa dan raga.

9. Wisma Fauziah (Nugie, O’o, Ani, Inang, Chacan, Teteh, Dara, Fuji, Diana, Noe, Rani, Indah, PD, Yusri, Neng, Meta).

10.Sahabat terbaik (Bi Lea, Jay, Pritta, Ceu, Eka, Nay, Epoy, Aci, Maiva). 11.Civitas Akademika Ilmu Ekonomi dari angkatan 37, 38, 39, hingga 40

(Betty, Dian, Heni, Giri, Aji, Winsih, Ka Ary, Ka Indra).

Bogor, Agustus 2007

Riski Dwijayanti H14103084

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR ...i

DAFTAR ISI... ii

DAFTAR TABEL...v

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR LAMPIRAN... viii

I. PENDAHULUAN ...1

1.1. Latar Belakang ...1

1.2. Perumusan Masalah ...8

1.3. Tujuan Penelitian ...9

1.4. Ruang Lingkup ...10

1.5. Manfaat Penelitian ...11

II. TINJAUAN PUSTAKA ...12

2.1. Bank ...12

2.1.1. Fungsi Bank ...12

2.1.2. Kinerja Bank...14

2.1.3. Matriks Perhitungan CAMELS ...17

2.2. Kredit ...18

2.2.1. Definisi Kredit ...18

2.2.2. Fungsi Kredit ...18

2.2.3. Teori Keseimbangan Kredit...19

2.2.4. Persyaratan Kredit ...22

2.3. Credit Channel Sebagai Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter...23

2.3.1. Bank Lending Channel (Saluran Pinjaman Bank) ...25

2.3.2. FirmsBalance Sheet Channel (Saluran Neraca Perusahaan) ...26

2.4. Variabel yang Bertendensi Mempengaruhi Kredit ...27

2.4.1. Dana Pihak Ketiga (DPK) ...27

2.4.2. Non Performing Loan (NPL)...27

2.4.4. Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI)...28

2.4.5. Produk Domestik Bruto (PDB)...28

2.5. Vector Auto Regression (VAR)...29

2.5.1. Definisi VAR ...29

2.5.2. Keunggulan dan Kelemahan VAR ...29

2.6. Studi Empiris...30

2.7. Kerangka Pemikiran...31

2.8. Hipotesis Penelitian...31

III. METODE PENELITIAN ...34

3.1. Jenis dan Sumber Data...34

3.2. Permodalan ...34

3.3. Kualitas Aktiva ...35

3.4. Manajemen...36

3.5. Rentabilitas ...38

3.6. Likuiditas ...39

3.7. Model Umum VAR – VECM ...41

3.8. Model Penelitia ...44

3.9. Uji Stasioneritas Data ...45

3.10. Pemilihan Lag Optimal ...47

3.11. Uji Kointegrasi...48

IV. KINERJA BANK “X” BERDASARKAN KRITERIA CAMEL ...49

4.1. Permodalan ...49

4.2. Kualitas Aktiva ...50

4.3. Manajemen...50

4.3.1. Manajemen Umum ...50

4.3.2. Kepatuhan BMPK...51

4.4. Rentabilitas ...52

4.5. Likuiditas ...54

4.6. Kinerja Bank “X”...57

V. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYALURAN KREDIT BANK ”X” ...59

5.1. Jenis Kredit yang Diberikan ...59

5.2. Portofolio Kredit yang Diberikan ...61

5.3. Uji Stasioneritas Data ...63

5.4. Matriks Korelasi ...65

5.5. Pemilihan Lag Optimal ...65

5.6. Uji Stabilitas ...65

5.7. Uji Kointegrasi...66

5.8. Estimasi VECM ...66

5.7. Analisis Impulse Response Function (IRF) atas Variabel Determinan Kredit ...71

5.7.1. Analisis Respon Dinamis Kredit Bank “X” terhadap Guncangan Dana Pihak Ketiga ...71

5.7.2. Analisis Respon Dinamis Kredit Bank “X” terhadap Guncangan Suku Bunga SBI...72

5.7.3. Analisis Respon Dinamis Kredit Bank “X” terhadap Guncangan Produk Domestik Bruto ...73

5.7.4. Analisis Respon Dinamis Kredit Bank “X” terhadap Guncangan Non Performing Loan...74

5.8. Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) ...75

VI. BANK LENDING CHANNEL SEBAGAI MEKANISME TRANSMISI KEBIJAKAN MONETER ...76

6.1. Analisis Impulse Response Function (IRF) atas Guncangan Suku Bunga SBI ...76

6.2. Analisis Impulse Response Function (IRF) atas Guncangan Kredit ...77

6.3. Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) ...78

6.4. Rekomendasi Kebijakan ...79

6.5. Perbandingan Hasil Empiris ...80

VII. KESIMPULAN DAN SARAN ...82

7.1. Kesimpulan ...82

7.2. Saran ...83

DAFTAR PUSTAKA ...85

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

1.1. Rasio Keuangan Bank Sebelum Merger Bank “X” (dalam persen) ...3 1.2. Peringkat Bank Umum Berdasarkan Pangsa terhadap Total Aktiva

Bank Umum ...4 1.3. Peringkat Bank Umum Berdasarkan Pangsa terhadap Total DPK

Bank Umum ...5 1.4. Peringkat Bank Umum Berdasarkan Pangsa terhadap Kredit

Bank Umum ...6 1.5. Perkembangan Keuangan Bank “X” (dalam juta rupiah) ...7 2.1. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komposit Bank Umum...17 3.1. Data, Simbol, dan Sumber Data...34 3.2. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komponen Permodalan ...35 3.3. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komponen Kualitas Aktiva ...36 3.4. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komponen Manajemen ...37 3.5. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komponen Rentabilitas ...39 3.6. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komponen Likuiditas ...41 4.1. Peringkat CAR Bank “X” ...49 4.2. Peringkat Kualitas Aktiva Bank “X” ...50 4.3. Peringkat Kredit Pihak Terkait Bank “X”...52 4.4. Peringkat ROA Bank “X” ...52 4.5. Peringkat ROE Bank “X”...54 4.6. Peringkat LDR Bank “X”...54 4.7. Peringkat DPK Bank “X” ...56 5.1. Portofolio Kredit Bank “X” Periode 2006:3 ...63 5.2. Hasil Pengujian Stasioneritas pada Tingkat Level...64 5.3. Hasil Pengujian Stasioneritas pada Tingkat First Difference...64 5.4. Pengurutan Variabel dengan Menggunakan Matriks Korelasi ...65 5.5. Hasil Estimasi VECM D(LN_K) dan LN_K ...67

5.6. Hasil Analisis FEVD Variabel Kredit (dalam persen)...75 6.1. Hasil Analisis FEVD Variabel PDB (dalam persen) ...79

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman

2.1. Aliran Dana Melalui Lembaga Keuangan...12 2.2. Jalur Intermediasi Bank...13 2.3. Kurva Keseimbangan Kredit...19 2.4. Pergeseran Kurva Supply Kredit Akibat Menurunnya Penawaran ...20 2.5. Pergeseran Kurva Demand Kredit Akibat Menurunnya Permintaan...21 2.6. Mekanisme Transmisi Saluran Kredit...24 2.7. Kerangka Pemikiran Penelitian...33 4.1. Grafik Perkembangan LDR dan NPL Bank ”X” ...55 4.2. Grafik Perkembangan DPK Bank “X”...57 5.1. Grafik Perkembangan Portofolio Kredit Bank “X” ...62 5.2. Respon Dinamis Kredit terhadap Guncangan DPK ...72 5.3. Respon Dinamis Kredit terhadap Guncangan RS ...73 5.4. Respon Dinamis Kredit terhadap Guncangan PDB ...73 5.5. Respon Dinamis Kredit terhadap Guncangan NPL ...74 6.1. Respon Dinamis Kredit dan PDB atas Guncangan RS ...77 6.2. Respon Dinamis RS dan PDB atas Guncangan Kredit ...78

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman

1. Struktur Organisasi Manajerial Bank ”X” ...89 2. Portofolio Kredit Bank ”X” ...90 3. ADF Test Level...90 4. ADF Test First Difference...91 5. Matriks Korelasi...92 6. Pemilihan Lag Optimal ...92 7. Uji Stabilitas...93 8. Cointegration Test Summary...93 9. Cointegration Rank Test...94 10. Estimasi VECM ...94 11. Tabel Analisis IRF ...96 12. Tabel Analisis FEVD ...99 13. Grafik Hubungan Variabel VAR-VECM terhadap Kredit...103 14. Surat Persetujuan Permohonan Ijin Riset pada Bank “X” ...104

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Krisis ekonomi yang terjadi sejak pertengahan tahun 1997 memiliki keterkaitan erat dengan krisis perbankan Indonesia. Problematika ini berawal dari sistem perbankan Asia termasuk Indonesia, yang selama bertahun-tahun terjalin hubungan kemitraan yang harmonis antara pemerintah dengan perusahaan-perusahaan swasta. Beberapa pengamat sempat memuji dan bahkan menyarankan pada Amerika Serikat untuk mencontohnya (Mankiw, 2003). Namun, hal ini semakin memperjelas bahwa kemitraan yang terjalin karena nuansa politik. Dunia perbankan lebih memprioritaskan kredit kepada pihak yang memiliki pengaruh politis terbesar, daripada pihak yang memiliki proyek investasi yang menguntungkan. Begitu default risk1 mulai kentara, investor asing mulai kehilangan kepercayaan atas situasi perekonomian Indonesia. Kondisi ini diperparah lagi dengan adanya hot money2 yang menghilang cepat dari pasar modal Indonesia. Akibatnya, mata uang rupiah terus terdepresiasi dari Rp2.360 per US$1 pada tanggal 2 Januari 1998 hingga mencapai Rp16.950 per US$1 pada tanggal 17 Juni 1998.

1 _{Default risk adalah risiko atas kelalaian seorang debitur untuk membayar cicilan pokok dan}

bunga utang tepat pada waktunya (Kunarjo, 2003).

2 _{Hot money adalah pemindahan modal jangka pendek antar negara karena perbedaan tingkat}

Salah satu upaya yang diambil pemerintah adalah mempertahankan suku bunga pada tingkat yang tinggi untuk menarik capital inflow3. Hal ini tercermin dari tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) yang pernah mencapai puncaknya pada angka 70,8 persen pada bulan Juli 1998.

Situasi ini terus memburuk dan pada tahun 1998, Produk Domestik Bruto (PDB) riil merosot tajam 13,8 persen menjadi kisaran minus delapan persen. Ditambah lagi dengan defisit Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN), defisit neraca pembayaran, hutang luar negeri yang jatuh tempo, tingkat inflasi yang tinggi, dan ketegangan fiskal, membuat depresi yang terjadi terasa semakin lengkap.

Implikasi lebih lanjut dari krisis ekonomi tersebut yaitu melemahnya kemampuan debitur untuk memenuhi kewajibannya, dan pada gilirannya angka

Non Performing Loan (NPL) serta penyisihan penghapusan dan penghapusbukuan kredit yang diberikan meningkat tajam pada sebagian besar bank Indonesia, termasuk bank-bank Badan Usaha Milik Negara (BUMN). Pada saat itu, pemerintah dihadapkan pada posisi yang sulit. Akhirnya berbagai deregulasi perbankan diambil, dan salah satunya menghendaki adanya merger4 beberapa bank BUMN.

Dari ketujuh bank BUMN, empat diantaranya dimerger yaitu: Bank Dagang Negara (BDN), Bank Ekspor Impor Indonesia (Bank Exim), Bank Bumi

3 _{Capital inflow adalah suatu aliran dana ke perekonomian dalam negeri dari luar negeri yang}

dapat terjadi karena tujuan investasi, pembelian surat berharga, pinjaman luar negeri, spekulasi kurs (Pass, et.al., 1994).

4 _{Merger adalah penggabungan dari dua bank atau lebih dengan cara tetap mempertahankan}

berdirinya salah satu bank dan membubarkan bank-bank lainnya tanpa melikuidasi terlebih dahulu (Bank Indonesia, 1999).

Daya (BBD), dan Bank Pembangunan Indonesia (Bapindo), membentuk bank baru yaitu Bank ”X”. Adapun tujuan dari deregulasi ini adalah (i) memperkuat posisi bank dan kemampuan bank tersebut dalam menghadapi persaingan, (ii) memperbesar pangsa pasar dengan memperbanyak jumlah kantor cabang dan memperluas basis nasabah, (iii) meningkatkan aktiva dan memperkuat struktur permodalan bank, (iv) membentuk citra dan budaya baru dalam bank, (v) meningkatkan efisiensi dan optimalisasi kerja bank (Sukarman, 1998).

Berdasarkan tujuan tersebut, mengindikasikan bahwa langkah merger sebaiknya diambil pada bank-bank yang sehat dengan tingkat efisiensi tinggi. Namun bila ditelaah lebih dalam, keempat bank yang digabung ini, termasuk pada kategori bank tidak sehat. Hal ini tampak pada nilai Return on Assets (ROA) dan

Return on Equity (ROE) yang sangat kecil bahkan sampai minus.

Tabel 1.1. Rasio Keuangan Bank Sebelum Merger Bank “X” (dalam persen)

1997 1998

Bank

ROA ROE ROA ROE

BDN 0,75 17,31 -79,30 -106,59

Bank Exim -12,62 -150,26 -144,91 -158,91

BBD 0,48 5,00 -39,57 -127,81

Bapindo 0,62 14,64 -30,44 -106,76

Sumber: Samosir, 2003.

Guna mempertahankan operasionalnya, pemerintah melakukan rekapitalisasi bank-bank bermasalah tersebut dengan menyuntikkan dana obligasi sebesar Rp 178 trilyun. Rekapitalisasi Bank “X” ini dilakukan secara bertahap dalam rangka mengkompensasi kredit macet yang telah dialihkan ke Badan Penyehatan Perbankan Nasional (BPPN).

Sebagian besar aktiva dan pendapatan bunga Bank “X” didapat dari obligasi pemerintah. Per 31 Desember 2002, Bank “X” memiliki Rp 148.846 milyar obligasi pemerintah yang merupakan 67,2 persen dari total pendapatan bunga Bank “X” pada tahun 2002. Persentase ini telah mengalami penurunan dibandingkan tahun 2001 dan 2000 yang masing-masing sebesar 73,5 persen dan 75,3 persen (Prospektus Bank “X”, 2003).

Meskipun latar belakang pendirian Bank “X” dihadapkan pada situasi keuangan yang sulit, namun saat ini Bank “X” terus berupaya untuk memperbaiki kinerjanya. Atas komitmen yang besar tersebut, saat ini Bank “X” telah berhasil menjadi bank nomor satu di Indonesia dilihat dari total aktiva, DPK, dan total kredit. Pada Tabel 1.2 disajikan informasi mengenai lima peringkat bank besar di Indonesia.

Tabel 1.2. Peringkat Bank Umum Berdasarkan Pangsa Terhadap Total Aktiva Bank Umum

Desember 2000 Desember 2005 Desember 2006

Peringkat Nama Bank Market Share

(%)

Nama Bank Market Share

(%)

Nama Bank Market Share

(%)

1 PT. Bank “X” 27,05 PT. Bank “X” 17,37 PT. Bank “X” 15,11

2 PT. BNI Tbk 13,05 PT. BCA Tbk 10,26 PT. BCA Tbk 10,49

3 PT. BCA Tbk 9,17 PT. BNI Tbk 10,25 PT. BNI Tbk 9,97

4 PT. BRI 6,82 PT. BRI 8,37 PT. BRI 9,15

5

PT.Bank Danamon Indonesia Tbk

5,80 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 4,55 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 4,71

Sumber: Statistika Perbankan Indonesia, 2001; 2006.

Dari Tabel 1.2 dapat ditarik informasi bahwa di tahun 2006, Bank “X” menguasai pangsa pasar sebesar 15,11 persen. Angka ini mengalami penurunan yang signifikan dibandingkan saat awal terbentuk Bank “X”, yaitu di tahun 2000

dengan pangsa pasar lebih dari 25 persen dan total aktiva sebesar Rp 281.311 milyar. Hal ini dikarenakan penyesuaian terhadap PP No. 70 tahun 1992 yang menyebutkan bahwa bank hasil merger akan diijinkan oleh pemerintah jika pada saat terjadi merger jumlah aktiva bank hasil merger tidak melebihi 20 persen dari jumlah aktiva seluruh bank umum di Indonesia.

Sementara jika peringkat Bank umum dikategorikan menurut DPK, Bank “X” tetap menempati peringkat pertama. Berdasarkan informasi Tabel 1.3, disebutkan bahwa 15,34 persen pangsa pasar telah dikuasai Bank “X” di tahun 2006. Disusul kemudian oleh Bank Central Asia (BCA) dengan pangsa pasar 11,87 persen. Sedangkan Bank Negara Indonesia (BNI) yang menempati urutan kedua di kategori total aktiva, menempati urutan ketiga untuk kategori total DPK dengan pangsa pasar sebesar 10,56 persen. Hal ini terlihat dari Tabel 1.3.

Tabel 1.3. Peringkat Bank Umum Berdasarkan Pangsa Terhadap Total DPK Bank Umum

Desember 2000 Desember 2005 Desember 2006

Peringkat Nama Bank Market Share

(%)

Nama Bank Market Share

(%)

Nama Bank Market Share

(%)

1 PT. Bank “X” 23,57 PT. Bank “X” 17,63 PT. Bank “X” 15,34

2 PT. BCA Tbk 12,27 PT. BCA Tbk 11,49 PT. BCA Tbk 11,87

3 PT. BNI Tbk 12,18 PT. BNI Tbk 10,29 PT. BNI Tbk 10,56

4 PT. BRI 7,03 PT. BRI 8,59 PT. BRI 9,69

5 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 4,36 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 3,94 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 4,22

Sumber: Statistika Perbankan Indonesia, 2001; 2006.

Sejak tujuh tahun terakhir, Bank “X” menjadi bank nomor satu menurut total aktiva, DPK, dan total kredit. Pada Tabel 1.4 disajikan informasi bahwa Bank “X” menguasai 13,69 persen pangsa pasar kredit di tahun 2006.

Tabel 1.4. Peringkat Bank Umum Berdasarkan Pangsa Terhadap Total Kredit Bank Umum

Desember 2000 Desember 2005 Desember 2006

Peringkat Nama Bank Market Share

(%)

Nama Bank Market Share

(%)

Nama Bank Market Share

(%)

1 PT. Bank “X” 14,95 PT. Bank “X” 14,49 PT. Bank “X” 13,69

2 PT. BNI Tbk 10,98 PT. BRI 10,83 PT. BRI 11,40

3 PT. BRI 9,42 PT. BNI Tbk 8,97 PT. BNI Tbk 8,39

4

PT. Bank Internasional Indonesia

6,61 PT. BCA Tbk 7,78 PT. BCA Tbk 7,77 5 Citibank N.A. 4,47 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 5,16 PT.Bank Danamon _{Indonesia Tbk} 5,18

Sumber: Statistika Perbankan Indonesia, 2001; 2006.

Persentase ini cukup stabil sejak awal berdirinya bank ini, meskipun sebenarnya nilai total kredit meningkat lebih dari dua kali lipat sejak tahun 2000. Disusul kemudian Bank Rakyat Indonesia (BRI) sebagai bank yang berkonsentrasi terhadap pemberian kredit kepada usaha mikro dengan pangsa kredit sebesar 11,40 persen di tahun 2006 dan berhasil menggantikan posisi BNI yang menempati urutan kedua di tahun 2000.

Dalam rangka memperkuat posisinya sebagai bank terbesar di Indonesia, Bank “X” telah dan terus berupaya melakukan langkah-langkah restrukturisasi maupun penghapusbukuan terhadap kredit yang non-performing guna memperbaiki kualitas portofolio kredit yang diberikan. Sesuai paket restrukturisasi, calon debitur yang memiliki prospek dan karakter baik atau kooperatif akan menjadi mitra baik Bank “X”. Disamping itu, Bank “X” juga sadar betul bahwa sebagai bank persero, memiliki kewajiban untuk menggerakkan sektor riil melalui pemberian kredit.

Pada tahun 2002 Bank “X” telah berhasil menagih kembali sebesar Rp 5.295 milyar dari portofolio kredit yang sebelumnya telah dihapusbukukan (Bank “X”, 2003). Hingga Maret 2005, total kredit bermasalah di Bank “X” sebesar Rp 17,6 trilyun (Bank “X”, 2005). Hasilnya, Bank “X” mampu meningkatkan total kredit. Bila pada awal berdirinya, yaitu tahun 2000, total kredit dibandingkan total DPK sebesar 26,4 persen, di tahun 2005 persentase ini meningkat signifikan sebesar 51,8 persen. Pada Tabel 1.5 berikut, disajikan laporan singkat perkembangan keuangan Bank “X” yang dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan.

Tabel 1.5. Perkembangan Keuangan Bank “X” (dalam juta rupiah)

Periode Total Aktiva Total DPK Total Kredit Ekuitas 2000 253.354.705 162.986.367 43.022.539 14.262.414 2001 262.290.995 189.644.898 48.185.786 10.776.785 2002 250.394.689 184.035.204 65.417.248 14.434.510 2003 249.435.554 178.810.754 75.942.620 20.395.225 2004 248.155.827 175.838.371 94.434.739 24.934.707 2005 263.383.348 206.289.652 106.852.946 23.214.722 2006 267.517.192 205.707.548 117.670.942 26.340.670 Sumber: Laporan Keuangan Konsolidasi Bank “X” Triwulan Keempat 2000-2006, diolah.

Dengan semakin meningkatnya kondisi keuangan dan perbaikan di segala bidang, alhasil pada tahun 2006 Bank “X” mendapatkan sederetan penghargaan diantaranya The Best Indonesia Customer Loyalty Award, The Best Corporate Governance Award dan The Best Disclosure & Transparency. Ke depannya Bank “X” berharap dapat menjadi champion bank di tingkat regional dan internasional.

Lebih luas lagi, dewasa ini bank semakin memegang peranan penting dalam mekanisme transmisi kebijakan moneter. Hal ini dikarenakan fungsi intermediasi perbankan dalam memobilisasi DPK dan dalam menyalurkan kredit dalam bentuk pembiayaan lain kepada dunia usaha. Hal ini didukung oleh pernyataan Peek dan Rosengren (1995) yang menyatakan bahwa that banks are an important element in the transmission process is not an issue, because monetary

policy operates through the banking sector. Namun, di dalam prosesnya sering terjadi disintermediasi perbankan, dimana kenaikan simpanan masyarakat tidak selalu diikuti oleh kenaikan secara proporsional pada kredit yang disalurkan oleh perbankan. Oleh karenanya faktor yang lebih berpengaruh terhadap ekonomi riil adalah kredit perbankan bukan simpanan masyarakat yang tercermin dari jumlah uang beredar.

1.2. Perumusan Masalah

Sehat tidaknya kinerja suatu bank dapat dilihat dari kriteria tingkat kesehatan bank dan kinerjanya dalam penyaluran kredit. Kriteria tingkat kesehatan bank merujuk pada Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum, dan performa penyaluran kredit perbankan dapat dilihat dari perkembangan portofolio kreditnya.

Salah satu penyebab kegagalan bank adalah adanya penyediaan dana yang tidak didukung oleh kemampuan bank mengelola portofolio penyediaan dananya. Dewasa ini, portofolio dana perbankan cenderung ditempatkan pada instrumen-instrumen keuangan yang berisiko rendah, misalnya pada SBI dan Surat Utang

Negara (SUN). Perbankan enggan menyalurkan kredit ke sektor riil yang memiliki tingkat default risk yang tinggi. Sementara, ketergantungan perusahaan dalam memenuhi kebutuhan finansialnya terhadap kucuran kredit perbankan masih sangat tinggi, terlebih lagi di negara berkembang.

Idealnya, jika Bank “X” adalah bank nomor satu di Indonesia dari segi total aktiva, DPK, dan kredit mengindikasikan bahwa bank ini termasuk dalam kategori bank sehat dalam kinerja. Ditambah lagi sebagai bank persero, Bank “X” memiliki dorongan dari pemerintah untuk ikut menggerakkan sektor riil melalui pemberian kredit. Berdasarkan hal tersebut kredit menjadi hal yang sangat krusial pada Bank “X”, sehingga permasalahan yang diangkat adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana kinerja pada Bank “X” ?

2. Faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit pada Bank “X” ?

3. Bagaimana mekanisme transmisi kebijakan moneter bekerja melalui bank lending channel pada Bank ”X” ?

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah tersebut di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Menganalisis kinerja pada Bank “X”.

2. Menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit pada Bank “X”.

3. Menganalisis mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui bank lending channel pada Bank ”X”.

1.4. Ruang Lingkup

Kinerja Bank “X” akan dianalisis dengan menggunakan pendekatan kriteria bank sehat sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum, yaitu menggunakan kriteria CAMELS dengan memfokuskan penelitian pada lima faktor, menjadi kriteria CAMEL. Kemudian pada masing-masing faktor akan diambil salah satu atau dua komponen sebagai indikator tingkat kesehatan bank.

Selain itu juga menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit pada Bank “X” dari sisi penawaran. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian adalah DPK Bank “X”, NPL Bank “X”, CAR Bank “X”, suku bunga SBI, PDB.

Terakhir adalah menganalisis mekanisme transmisi kebijakan moneter melalui bank lending channel pada Bank ”X” dengan asumsi dasar kebijakan moneter akan berdampak sangat kuat dalam suku bunga jangka pendek, dalam hal ini suku bunga SBI. Asumsi ini didasarkan pada penelitian sebelumnya yaitu

Inside the Black Box: The Credit Channel of Monetary Policy Transmission

(Bernanke dan Gertler, 1995). Data yang dipakai adalah data bulanan dan triwulanan periode tahun 2001 sampai dengan 2006.

1.5. Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan kepada masyarakat, baik secara luas maupun praktisi ekonomi sehingga masyarakat dapat memahami dan mengambil tindakan positif dari kondisi yang ada. Hasil penelitian ini juga diharapkan dapat menjadi bahan masukan bagi Bank Indonesia selaku institusi yang mengatur aktivitas perbankan di Indonesia, Bank “X” sebagai institusi yang berwenang mengambil keputusan intern, dan juga sebagai bahan kajian bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan mengenai kredit untuk lebih membangun sektor riil.

Penulis berharap agar hasil penelitian ini dapat bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan. Terlebih lagi dapat dijadikan sebagai proses pembelajaran baik bagi penulis maupun pihak lain. Selain itu, hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan salah satu referensi bagi penelitian-penelitian yang memiliki topik sejenis.

II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN

2.1. Bank

2.1.1. Fungsi Bank

Pada prinsipnya bank merupakan lembaga intermediasi keuangan yang berkewajiban untuk menerima dana dari pihak-pihak yang kelebihan dana kepada pihak-pihak yang kekurangan dana.

Sumber: Mishkin, 2001.

Gambar 2.1. Aliran Dana Melalui Lembaga Keuangan

Dari Gambar 2.1 tampak bahwa dana dapat mengalir dari kreditur ke debitur langsung melalui pasar uang. Namun dalam perkembangannya, hal ini akan sulit dilakukan untuk mempertemukan antara calon kreditur dan calon debitur. Oleh karena itu, lembaga keuangan dalam hal ini bank mempermudah proses aliran uang ini. Dalam menjalankan fungsi intermediasinya, bank mengumpulkan dana dari kreditur yang sering disebut sebagai DPK, dalam bentuk

Lembaga Keuangan

Pasar Uang

Kreditur: 1. Rumah Tangga 2. Perusahaan 3. Pemerintah 4. Pihak Asing

Debitur: 1. Rumah Tangga 2. Perusahaan 3. Pemerintah 4. Pihak Asing

dana dana

dana

dana d

a n a

giro5, tabungan6, serta simpanan berjangka atau deposito7, dan kemudian menyalurkannya dalam bentuk kredit kepada debitur.

Gambar 2.2. Jalur Intermediasi Bank

Dalam perkembangannya, fungsi intermediasi ini tidak berjalan cukup baik, karena adanya default risk yang cenderung tinggi di negara berkembang. Salah satu penyebabnya adalah masalah asymetric information, dimana pihak bank tidak mengetahui kondisi sebenarnya dari perusahaan atau individu yang melakukan aplikasi kredit. Dengan kata lain, bank tidak mengenal kondisi calon debitur sebaik calon debitur mengenal bank. Lebih lanjut, asymetric information

ini dapat mengakibatkan dua hal, yaitu:

1. Adverse selection, terjadi saat bank melakukan kesalahan dengan memberikan pinjaman kepada debitur yang tidak bertanggung jawab dan memiliki kinerja buruk.

2. Moral Hazard, dimana debitur tidak memiliki itikad baik dalam usahanya untuk mengembalikan sejumlah pinjamannya, dan kredit yang digunakan cenderung untuk digunakan berinvestasi dengan risiko tinggi.

5 _{Giro merupakan simpanan yang penarikannya dapat dilakukan setiap saat menggunakan cek,}

bilyet giro, atau dengan cara pemindahbukuan.

6 _{Tabungan merupakan jenis simpanan dimana nasabah kreditur mendapatkan tambahan bunga}

dengan nilai yang tidak terlalu besar dan simpanannya dapat diambil sewaktu-waktu.

7 _{Deposito merupakan bentuk simpanan dimana nasabah kreditur berpeluang mendapat bunga}

yang lebih tinggi, namun simpanan hanya dapat diambil sesuai jangka waktu yang ditentukan. KREDIT

Bank Debitur

2.1.2. Kinerja Bank

Penilaian kerja adalah penentuan secara periodik efektivitas operasional suatu organisasi, bagian organisasi dan personalnya berdasarkan sasaran, standard, dan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya (Mulyadi, et.al., 2001 ). Kinerja bank dalam hal ini merujuk pada Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum dimana bank wajib melakukan penilaian Tingkat Kesehatan Bank secara triwulanan. Adapun faktor penilaian dari tingkat kesehatan bank ini mencakup penilaian faktor-faktor yang dikenal dengan istilah CAMELS (Capital, Asset Quality, Management,

Earnings, Liquidity, Sensitivity to Market Risk) yang dijabarkan sebagai berikut: 1. Capital (Permodalan), terdiri dari komponen-komponen:

a. Kecukupan pemenuhan Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM) terhadap ketentuan yang berlaku.

b. Komposisi permodalan.

c. Trend ke depan atau proyeksi KPMM.

d. Aktiva produktif yang diklasifikasikan dibandingkan modal bank.

e. Kemampuan bank memelihara kebutuhan penambahan modal yang berasal dari keuntungan (laba ditahan).

f. Rencana permodalan bank untuk mendukung pertumbuhan usaha. g. Akses kepada sumber permodalan.

2. Asset Quality (Kualitas Aktiva), terdiri dari komponen-komponen:

a. Aktiva produktif yang diklasifikasikan dibandingkan dengan total aktiva produktif.

b. Debitur inti kredit di luar pihak terkait dibandingkan dengan total kredit. c. Perkembangan aktiva produktif bermasalah/non-performing asset

dibandingkan dengan aktiva produktif.

d. Tingkat kecukupan pembentukan Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP).

e. Kecukupan kebijakan dan prosedur aktiva produktif.

f. Sistem kaji ulang (review) internal terhadap aktiva produktif. g. Dokumentasi aktiva produktif.

h. Kinerja penanganan aktiva produktif bermasalah.

3. Management (Manajemen), terdiri dari komponen-komponen: a. Manajemen umum.

b. Penerapan sistem manajemen risiko.

c. Kepatuhan Bank terhadap ketentuan yang berlaku serta komitmen kepada Bank Indonesia dan atau pihak lainnya.

4. Earnings (Rentabilitas), terdiri dari komponen-komponen: a. Return on Assets (ROA).

b. Return on Equity (ROE). c. Net Interest Margin (NIM).

d. Biaya Operasional dibandingkan Pendapatan Operasional (BOPO). e. Perkembangan laba operasional.

f. Komposisi portofolio aktiva produktif dan diversifikasi pendapatan. g. Penerapan prinsip akuntansi dalam pengakuan pendapatan dan biaya. h. Prospek laba operasional.

5. Liquidity (Likuiditas), terdiri dari komponen-komponen:

a. Aktiva likuid kurang dari 1 bulan dibandingkan dengan pasiva likuid kurang dari 1 bulan.

b. 1-month maturity mismatch ratio. c. Loan to Deposit Ratio (LDR).

d. Proyeksi cash flow 3 bulan mendatang.

e. Ketergantungan pada dana antar bank dan deposan inti.

f. Kebijakan dan pengelolaan likuiditas (assets and liabilities management). g. Kemampuan bank untuk memperoleh akses kepada pasar uang, pasar

modal, atau sumber-sumber pendanaan lainnya. h. Stabilitas Dana Pihak Ketiga (DPK).

6. Sensitivity to Market Risk (Sensitivitas terhadap Risiko Pasar), terdiri dari komponen-komponen:

a. Modal atau cadangan yang dibentuk untuk mengcover fluktuasi suku bunga dibandingkan dengan potential loss sebagai akibat fluktuasi (adverse movement) suku bunga.

b. Modal atau cadangan yang dibentuk untuk mengcover fluktuasi nilai tukar dibandingkan dengan potential loss sebagai akibat fluktuasi (adverse movement) nilai tukar.

2.1.3. Matriks Perhitungan CAMELS

Setelah keseluruhan variabel dari keenam indikator CAMELS didapatkan, kemudian dianalisis dan dirangking sesuai kriteria dan kondisi masing-masing. Proses selanjutnya adalah ranking tersebut dirata-rata dibuat suatu matriks besar CAMELS untuk diranking dan dianalisis kembali. Adapun penentuan sehat tidaknya kinerja bank dapat dilihat dalam matriks kriteria penetapan peringkat komposit seperti pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1. Matriks Kriteria Penetapan Peringkat Komposit Bank Umum PERINGKAT

FAKTOR

1 2 3 4 5

1. Permodalan 2. Kualitas Aktiva 3. Manajemen 4. Rentabilitas 5. Likuiditas 6.Sensitivity to Market Risk Bank tergolong sangat baik dan mampu mengatasi pengaruh negatif kondisi perekonomi an dan industri keuangan. Bank tergolong baik dan mampu mengatasi pengaruh negatif kondisi perekonomi an dan industri keuangan namun bank masih memiliki kelemahan-kelemahan minor yang dapat segera diatasi oleh tindakan rutin. Bank tergolong cukup baik namun terdapat beberapa kelemahan yang dapat menyebab kan peringkat kompositnya memburuk apabila bank tidak segera melakukan tindakan korektif. Bank tergolong kurang baik dan sensitif terhadap pengaruh negatif kondisi perekonomian dan industri keuangan atau bank memiliki kelemahan keuangan yang serius atau kombinasi dari kondisi beberapa faktor yang tidak memuaskan, yang apabila tidak dilakukan tindakan korektif yang efektif berpotensi mengalami kesulitan yang membahaya kan kelangsungan usahanya. Bank tergolong tidak baik dan sangat sensitif terhadap pengaruh negatif kondisi perekonomi an dan industri keuangan serta mengalami kesulitan yang membahaya kan kelangsung an usahanya.

2.2. Kredit

2.2.1. Definisi Kredit

Istilah kredit berasal dari bahasa Yunani (credere) yang berarti kepercayaan (truth atau faith). Oleh karenanya dasar kredit adalah kepercayaan. Berdasarkan UU No. 10 tahun 1998, kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.

2.2.2. Fungsi Kredit

Suyatno et.al (1991), menyebutkan fungsi kredit dan perbankan dalam kehidupan perekonomian dan perdagangan antara lain sebagai berikut:

1. Kredit pada hakikatnya dapat meningkatkan daya guna uang. 2. Kredit dapat meningkatkan peredaran dan lalu lintas uang.

3. Kredit dapat pula meningkatkan daya guna uang dan peredaran barang. 4. Kredit sebagai salah satu alat stabilitas ekonomi.

5. Kredit dapat meningkatkan kegairahan berusaha. 6. Kredit dapat meningkatkan pemerataan pendapatan.

2.2.3. Teori Keseimbangan Kredit

Keseimbangan kredit terbentuk dari perpotongan antara kurva penawaran kredit (S0) dan permintaan kredit (D0). Keseimbangan ini menghasilkan tingkat

suku bunga sebesar ro dan kuantitas kredit sebesar Lo.

Sumber: Hyman, 1991.

Gambar 2.3. Kurva Keseimbangan Kredit

Berdasarkan Gambar 2.3 tersebut, penurunan penawaran kredit akan mengakibatkan pergeseran S0 ke kiri atas, dan sebaliknya bila terjadi peningkatan.

Sementara bila terjadi penurunan permintaan kredit akan mengakibatkan pergeseran D0 ke kiri bawah, dan juga sebaliknya.

Agung (2001) meneliti permasalahan aktual kredit dihubungkan dengan penawaran dan permintaan kredit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penurunan penawaran dan permintaan kredit disebabkan oleh hal-hal sebagai berikut:

Suku bunga

kuantitas kredit S0

D0

L0

1. Turunnya penawaran kredit dapat disebabkan oleh turunnya kemauan bank untuk mengucurkan kredit pada tingkat suku bunga yang berlaku. Keengganan memberikan kredit dapat berasal dari faktor internal dan faktor eksternal.

Sumber: Agung, 2001.

Gambar 2.4. Pergeseran kurva supply kredit akibat menurunnya penawaran Faktor internal menyangkut permasalahan seperti rendahnya kualitas dan

jumlah aktiva yang dimiliki oleh perbankan, tingginya NPL dan turunnya modal yang dimiliki bank akibat menurunnya tingkat keuntungan. Sedangkan sisi eksternal muncul akibat lemahnya kondisi keuangan perusahaan serta bank tidak mengetahui secara pasti tentang kondisi dari suatu perusahaan serta kemampuannya untuk membayar pinjaman. Menurunnya penawaran kredit ini mengakibatkan kurva supply bergeser dari S0 ke S1. Lebih lanjut, hal ini

mengakibatkan kenaikan tingkat suku bunga dan penurunan jumlah penyaluran kredit. Selain itu, ada suatu kondisi dimana kurva supply menjadi

Suku bunga

kuantitas kredit S1

D0

L1

r1

L0

S0

r0

tidak sensitif terhadap perubahan tingkat suku bunga. Efek seperti ini disebut

Non Price Rationing, dan menyebabkan kurva supply bergeser ke kiri dan berubah menjadi vertikal (S2).

2. Turunnya permintaan kredit dapat disebabkan oleh lemahnya perekonomian. Hal ini mengakibatkan penurunan kurva demand dari D0 ke D1, dan tingkat

suku bunga menjadi lebih rendah.

Sumber: Agung, J., 2001.

Gambar 2.5. Pergeseran kurva demand kredit akibat menurunnya permintaan Jika perubahan kredit didorong oleh faktor-faktor struktural mikroekonomi, maka penurunan kurva demand juga diikuti oleh semakin menajamnya slope

dari kurva demand yang menjadi indikasi turunnya sensitivitas perubahan suku bunga terhadap permintaan kredit, dan hal ini ditunjukkan oleh kurva D2.

Secara grafis, hal tersebut tampak pada Gambar 2.5.

Suku bunga

kuantitas kredit S0

D0

L1

r1

r0

L0

D1

2.2.4. Persyaratan Kredit

Ketika bank memberikan pinjaman sejumlah uang kepada nasabah, muncul risiko pengembalian. Karenanya, untuk memperkecil risiko dalam memberikan kredit bank harus mempertimbangkan beberapa hal yang terkait dengan itikad baik (willingness to pay) dan kemampuan membayar (ability to pay) dari debitur untuk melunasi kembali pinjaman beserta bunganya. Pertimbangan tersebut dikenal sebagai 5C (panca lima) yang terdiri dari:

1. Character (kepribadian)

Adalah watak, sifat, kebiasaan debitur yang sangat berpengaruh pada pemberian kredit. Kreditur dapat meneliti apakah calon debitur masuk ke dalam Daftar Orang Tercela (DOT) atau tidak berdasarkan biodata dan informasi dari lingkungan usahanya.

2. Capacity (kapasitas)

Kapasitas berhubungan dengan kemampuan seorang debitur untuk mengembalikan pinjaman. Untuk mengukurnya, kreditur dapat meneliti kemampuan debitur misalnya dalam bidang manajemen keuangan, pemasaran, jenis dan skala usaha.

3. Capital (modal)

Melalui pertimbangan berapa banyak modal yang ditanamkan debitur dalam usahanya, kreditur dapat menilai modal debitur. Semakin banyak modal yang ditanamkan, debitur akan dipandang semakin serius dalam menjalankan usahanya.

4. Collateral (jaminan)

Jaminan dibutuhkan untuk berjaga-jaga seandainya debitur tidak dapat mengembalikan pinjamannya. Biasanya nilai jaminan lebih tinggi dari jumlah pinjaman. Hal ini juga menyebabkan banyak calon debitur yang tidak mampu mengakses kredit dari perbankan.

5. Condition of Economy (keadaan perekonomian)

Perekonomian di sekitar tempat tinggal calon debitur juga harus diperhatikan untuk memperhitungkan kondisi ekonomi yang akan terjadi di masa datang. Kondisi ekonomi yang perlu diperhatikan antara lain masalah daya beli masyarakat, luas pasar, persaingan, perkembangan teknologi, bahan baku, dan pasar modal.

2.3. Credit Channel Sebagai Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Taylor (1995) dalam Warjiyo (2004) menyatakan bahwa mekanisme transmisi kebijakan moneter adalah “the process through which monetary policy decisions are transmitted into changes in real GDP and inflation”. Mekanisme transmisi kebijakan moneter pada dasarnya menggambarkan bagaimana kebijakan moneter yang ditempuh bank sentral mempengaruhi berbagai aktivitas ekonomi dan keuangan, sehingga pada akhirnya dapat mencapai tujuan akhir yang ditetapkan (Warjiyo, 2004). Bank sentral selaku institusi yang mempunyai otoritas mengatur kebijakan moneter mampu mengeluarkan kebijakan yang akan berpengaruh pada sektor riil. Hubungan antara sektor moneter dan riil ini terjadi melalui mekanisme transmisi yang secara umum berjalan dalam enam macam

saluran yaitu: saluran uang, saluran kredit, saluran suku bunga, saluran nilai tukar, saluran harga aset, dan terakhir saluran ekspektasi. Khusus pada penelitian ini akan memfokuskan pada saluran kredit atau credit channel.

Melalui credit channel, fungsi bank sebagai lembaga intermediasi antar pihak yang kelebihan dana dengan pihak yang kekurangan dana akan sangat besar peranannya. Dewasa ini, beberapa penelitian telah membuktikan bahwa saluran kredit berperan penting dalam transmisi kebijakan moneter (Purwanto, 2003).

Sumber: Warjiyo, 2004.

Gambar 2.6. Mekanisme Transmisi Saluran Kredit

Berdasarkan Gambar 2.6 terlihat bahwa interaksi antara bank sentral dengan perbankan terjadi di pasar uang rupiah. Interaksi ini terjadi karena di satu sisi bank sentral melakukan operasi moneter untuk pencapaian sasaran operasionalnya baik berupa uang primer (B) ataupun suku bunga jangka pendek, sementara di sisi lain bank melakukan transaksi di pasar uang untuk pengelolaan likuiditasnya. Interaksi ini akan mempengaruhi tidak saja perkembangan suku bunga jangka pendek di pasar uang tetapi juga besarnya dana yang akan dialokasikan bank-bank dalam bentuk instrumen likuiditas maupun untuk penyaluran kreditnya.

Bank Sentral

Pelaku Ekonomi

Perbankan

NFA NCG NCB

Uang Beredar (M1,M2) Modal NFA

Reserves SB & PUAB Kredit Uang Primer

(B) NCG NCB

Pasar Uang Rupiah

Kredit Modal Kerja & Investasi

Adapun kebijakan moneter yang diambil pada credit channel, selanjutnya akan berdampak pada dua saluran, yaitu dari sisi penawaran kredit yakni pihak bank dan dari sisi permintaan kredit yang bisa didekati dengan nilai bersih perusahaan sebagai sektor usaha riil.

2.3.1. Bank Lending Channel (Saluran Pinjaman Bank)

Saluran pertama adalah dari sisi penawaran kredit, dengan asumsi bahwa bank memainkan peran vital dalam sistem keuangan. Bila terjadi kebijakan moneter kontraktif akan mengurangi reserve bank yang pada gilirannya akan menurunkan kemampuan bank untuk menyalurkan kredit. Implikasi lebih lanjut dari kondisi ini yaitu sumber pendanaan perusahaan akan turun, investasi turun dan akhirnya permintaan agregat akan turun pula.

M Bank Lending Source of financing Investasi Y Agar bank lending channel dapat lebih efisien sebagai mekanisme transmisi kebijakan moneter, terdapat beberapa kondisi yang harus dipenuhi yaitu: 1. Kredit dan surat-surat berharga bukan merupakan substitusi sempurna.

Kondisi ini memungkinkan terjadi bila perusahaan tidak memiliki akses ke pasar modal.

2. Bank sentral harus dapat mempengaruhi kredit secara langsung. Berkaitan dengan kondisi ini, ada empat faktor pendukung, yaitu:

a. Keberadaaan lembaga intermediasi non-bank, dimana lembaga non-bank tidak diwajibkan memiliki reserve di bank sentral sehingga kebijakan moneter tidak akan berpengaruh secara langsung.

16 0.006250 -0.003463 -0.006850 0.022444 0.001301 0.001260 17 0.006299 -0.003615 -0.006908 0.022524 0.001507 0.001264 18 0.006277 -0.003709 -0.006974 0.022617 0.001670 0.001235 19 0.006201 -0.003733 -0.007039 0.022701 0.001761 0.001189 20 0.006099 -0.003693 -0.007095 0.022758 0.001773 0.001137 21 0.005997 -0.003608 -0.007135 0.022783 0.001718 0.001094 22 0.005918 -0.003503 -0.007158 0.022774 0.001618 0.001067 23 0.005875 -0.003403 -0.007163 0.022740 0.001504 0.001059 24 0.005871 -0.003328 -0.007155 0.022693 0.001402 0.001070 25 0.005900 -0.003291 -0.007139 0.022645 0.001333 0.001093 26 0.005950 -0.003291 -0.007121 0.022607 0.001305 0.001122 27 0.006007 -0.003322 -0.007107 0.022585 0.001317 0.001149 28 0.006056 -0.003371 -0.007099 0.022581 0.001359 0.001169 29 0.006089 -0.003424 -0.007098 0.022593 0.001417 0.001179 30 0.006102 -0.003470 -0.007104 0.022615 0.001475 0.001178 31 0.006095 -0.003498 -0.007114 0.022641 0.001520 0.001170 32 0.006074 -0.003507 -0.007126 0.022664 0.001546 0.001156 33 0.006045 -0.003498 -0.007137 0.022680 0.001550 0.001141 34 0.006016 -0.003475 -0.007145 0.022687 0.001534 0.001129 35 0.005994 -0.003447 -0.007149 0.022685 0.001507 0.001121 36 0.005982 -0.003420 -0.007148 0.022675 0.001476 0.001118

Response of CAR:

Period LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 -0.070116 -0.066345 -0.129262 0.151760 0.286738 0.000000 2 -0.153933 -0.150835 -0.216925 0.290883 0.497997 -0.016895 3 -0.300791 -0.146667 -0.296361 0.402595 0.590582 -0.098875 4 -0.471476 -0.050073 -0.360702 0.469659 0.560419 -0.180864 5 -0.624041 0.103227 -0.401315 0.483320 0.435699 -0.242291 6 -0.728525 0.270836 -0.415558 0.449089 0.260260 -0.273634 7 -0.770838 0.414595 -0.406471 0.382501 0.081051 -0.273365 8 -0.752884 0.508102 -0.381224 0.303564 -0.062545 -0.247070 9 -0.689281 0.540417 -0.348937 0.231482 -0.145891 -0.205001 10 -0.601922 0.515715 -0.318430 0.180587 -0.161785 -0.159010 11 -0.513930 0.449705 -0.296417 0.158079 -0.118901 -0.119696 12 -0.444430 0.364183 -0.286470 0.163734 -0.037073 -0.094327 13 -0.405129 0.281234 -0.288827 0.191281 0.058997 -0.085862 14 -0.399105 0.218410 -0.300965 0.230835 0.145953 -0.093079 15 -0.421688 0.185750 -0.318649 0.271683 0.206600 -0.111588 16 -0.462856 0.184955 -0.337168 0.304754 0.232519 -0.135346 17 -0.510365 0.210516 -0.352450 0.324284 0.224314 -0.158261 18 -0.552791 0.252201 -0.361830 0.328471 0.189870 -0.175516 19 -0.581859 0.298117 -0.364385 0.319158 0.141336 -0.184385 20 -0.593669 0.337582 -0.360822 0.300778 0.091738 -0.184445 21 -0.588753 0.363221 -0.353035 0.278933 0.051996 -0.177257 22 -0.571170 0.371968 -0.343488 0.258971 0.028944 -0.165673 23 -0.546992 0.364962 -0.334579 0.244874 0.024580 -0.152985 24 -0.522631 0.346546 -0.328134 0.238642 0.036499 -0.142134 25 -0.503392 0.322750 -0.325116 0.240215 0.059205 -0.135139 26 -0.492520 0.299692 -0.325571 0.247855 0.085852 -0.132821 27 -0.490867 0.282230 -0.328784 0.258821 0.109965 -0.134843 28 -0.497141 0.273143 -0.333571 0.270145 0.126782 -0.139991 29 -0.508563 0.272897 -0.338616 0.279311 0.133969 -0.146589 30 -0.521739 0.279963 -0.342784 0.284723 0.131695 -0.152950 31 -0.533503 0.291503 -0.345332 0.285882 0.122148 -0.157739 32 -0.541562 0.304218 -0.346000 0.283300 0.108696 -0.160201 33 -0.544836 0.315147 -0.344982 0.278204 0.094950 -0.160221 34 -0.543474 0.322245 -0.342800 0.272148 0.083937 -0.158231 35 -0.538600 0.324662 -0.340136 0.266615 0.077550 -0.155022 36 -0.531898 0.322714 -0.337654 0.262708 0.076344 -0.151506

Response of NPL:

Period LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 2.701250 2.005694 0.309618 -1.640708 -0.870689 13.17182 2 2.561526 1.903718 0.370903 -3.068319 -0.969774 11.52288 3 2.165794 2.636253 0.301499 -3.654951 -1.487733 11.15601 4 1.982903 3.208007 0.350020 -4.057043 -2.057309 11.14445

5 2.006085 3.557910 0.469096 -4.394371 -2.525638 11.21414 6 2.184115 3.690817 0.612569 -4.666878 -2.811354 11.33561 7 2.448360 3.631356 0.747394 -4.854949 -2.885586 11.47524 8 2.724960 3.431562 0.850733 -4.945496 -2.769840 11.59887 9 2.951034 3.161002 0.910710 -4.941911 -2.522852 11.68186 10 3.086163 2.890752 0.926341 -4.864262 -2.221277 11.71294 11 3.117009 2.678655 0.905648 -4.743689 -1.939903 11.69419 12 3.055299 2.559536 0.862358 -4.614442 -1.735801 11.63823 13 2.930762 2.541925 0.812023 -4.506250 -1.639143 11.56355 14 2.781446 2.610956 0.768448 -4.438842 -1.651477 11.48944 15 2.643988 2.735778 0.741118 -4.419537 -1.750517 11.43166 16 2.545921 2.879077 0.734007 -4.443912 -1.899229 11.39967 17 2.501345 3.006293 0.745771 -4.498872 -2.056477 11.39567 18 2.510274 3.092595 0.771050 -4.567048 -2.186662 11.41543 19 2.561152 3.126494 0.802383 -4.631318 -2.266427 11.45037 20 2.635425 3.109934 0.832233 -4.678473 -2.287518 11.49016 21 2.712807 3.055456 0.854658 -4.701374 -2.255863 11.52529 22 2.775979 2.981579 0.866326 -4.699410 -2.187746 11.54896 23 2.813801 2.907717 0.866784 -4.677458 -2.104429 11.55809 24 2.822620 2.849815 0.858052 -4.643850 -2.026656 11.55329 25 2.805715 2.817517 0.843751 -4.607946 -1.970259 11.53808 26 2.771347 2.813205 0.828037 -4.577927 -1.943608 11.51762 27 2.730077 2.832782 0.814614 -4.559235 -1.947139 11.49725 28 2.692068 2.867722 0.806013 -4.553885 -1.974678 11.48138 29 2.664960 2.907700 0.803261 -4.560646 -2.015964 11.47262 30 2.652664 2.943157 0.805926 -4.575885 -2.059597 11.47159 31 2.655186 2.967223 0.812479 -4.594785 -2.095714 11.47713 32 2.669325 2.976727 0.820818 -4.612601 -2.117844 11.48686 33 2.689939 2.972217 0.828828 -4.625671 -2.123703 11.49793 34 2.711408 2.957178 0.834841 -4.632017 -2.114937 11.50769 35 2.728930 2.936748 0.837920 -4.631470 -2.096062 11.51428 36 2.739422 2.916312 0.837928 -4.625383 -2.072974 11.51682 Cholesky Ordering: LN_K

LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL

Lampiran 12. Tabel Analisis FEVD

Variance Decomposition of LN_K:

Period S.E. LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 0.028293 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.041898 93.12665 0.628247 2.402334 0.046925 0.303241 3.492607 3 0.053747 87.63664 0.386228 6.941245 0.086627 1.087202 3.862056 4 0.065287 82.88788 0.303482 11.59226 0.077071 1.804566 3.334748 5 0.076721 79.18692 0.279439 15.59495 0.058735 2.167135 2.712820 6 0.087942 76.44835 0.243835 18.88530 0.045554 2.185823 2.191139 7 0.098821 74.35150 0.199194 21.61742 0.038579 1.998042 1.795263 8 0.109256 72.58721 0.162994 23.96320 0.040822 1.740674 1.505102 9 0.119177 70.95840 0.139832 26.05323 0.056351 1.497076 1.295104 10 0.128543 69.38102 0.123755 27.96774 0.085432 1.297402 1.144653 11 0.137352 67.84522 0.109365 29.74226 0.122985 1.142019 1.038153 12 0.145639 66.37538 0.097646 31.37905 0.160968 1.023952 0.962998 13 0.153472 65.00444 0.093951 32.86166 0.192154 0.939365 0.908429 14 0.160929 63.76204 0.102500 34.17009 0.212723 0.887031 0.865619 15 0.168088 62.67013 0.122594 35.29275 0.222642 0.863634 0.828244 16 0.175012 61.74042 0.148849 36.23251 0.224371 0.861145 0.792707 17 0.181741 60.97203 0.174312 37.00647 0.221117 0.868351 0.757716 18 0.188299 60.35074 0.193771 37.64165 0.215659 0.874734 0.723450 19 0.194699 59.85116 0.205287 38.16919 0.209963 0.873698 0.690702 20 0.200941 59.44186 0.209738 38.61937 0.205300 0.863417 0.660317

21 0.207023 59.09170 0.209370 39.01800 0.202421 0.845586 0.632924 22 0.212942 58.77508 0.206519 39.38449 0.201626 0.823413 0.608871 23 0.218696 58.47474 0.203005 39.73122 0.202755 0.800076 0.588213 24 0.224287 58.18199 0.200079 40.06391 0.205251 0.778034 0.570731 25 0.229724 57.89510 0.198553 40.38311 0.208333 0.758946 0.555962 26 0.235018 57.61680 0.198852 40.68607 0.211240 0.743752 0.543285 27 0.240184 57.35195 0.200973 40.96889 0.213432 0.732707 0.532044 28 0.245238 57.10555 0.204494 41.22823 0.214670 0.725382 0.521670 29 0.250193 56.88128 0.208705 41.46247 0.214995 0.720790 0.511761 30 0.255059 56.68071 0.212836 41.67206 0.214627 0.717656 0.502109 31 0.259844 56.50308 0.216283 41.85933 0.213863 0.714766 0.492673 32 0.264553 56.34568 0.218734 42.02783 0.212993 0.711250 0.483517 33 0.269186 56.20451 0.220173 42.18160 0.212252 0.706708 0.474761 34 0.273745 56.07524 0.220794 42.32449 0.211794 0.701163 0.466521 35 0.278231 55.95398 0.220893 42.45964 0.211680 0.694930 0.458884 36 0.282643 55.83785 0.220778 42.58915 0.211885 0.688447 0.451887 Variance Decomposition of

LN_DPK:

Period S.E. LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 0.022594 14.16610 85.83390 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.030504 12.24048 87.53496 0.106505 0.005360 0.013261 0.099428 3 0.037372 10.07315 89.16565 0.262852 0.019371 0.187247 0.291728 4 0.043820 8.313933 90.07384 0.469254 0.063152 0.650331 0.429485 5 0.050026 7.057255 90.21871 0.722071 0.157961 1.350590 0.493413 6 0.055936 6.263314 89.80461 1.014174 0.305549 2.115413 0.496937 7 0.061432 5.863511 89.07823 1.334310 0.485521 2.771822 0.466605 8 0.066420 5.780628 88.23844 1.667562 0.666797 3.221370 0.425199 9 0.070870 5.926952 87.41797 1.997039 0.821455 3.450797 0.385785 10 0.074814 6.206534 86.69555 2.306576 0.933453 3.504583 0.353305 11 0.078332 6.526806 86.11273 2.583559 1.000380 3.447919 0.328607 12 0.081522 6.813754 85.68533 2.820799 1.029803 3.338719 0.311597 13 0.084489 7.022344 85.40890 3.016835 1.033494 3.216106 0.302323 14 0.087325 7.137675 85.26154 3.174896 1.022767 3.102628 0.300497 15 0.090104 7.168226 85.20795 3.301258 1.006405 3.011469 0.304692 16 0.092876 7.135939 85.20648 3.403666 0.990651 2.950991 0.312271 17 0.095660 7.067431 85.21796 3.490050 0.979789 2.924609 0.320165 18 0.098453 6.987985 85.21329 3.567482 0.976329 2.928980 0.325936 19 0.101230 6.917934 85.17725 3.641354 0.980812 2.954232 0.328417 20 0.103962 6.870597 85.10780 3.714877 0.991822 2.987206 0.327695 21 0.106619 6.851474 85.01236 3.789062 1.006560 3.015911 0.324638 22 0.109183 6.858794 84.90310 3.863152 1.021833 3.032767 0.320357 23 0.111646 6.885425 84.79291 3.935359 1.035003 3.035451 0.315847 24 0.114014 6.921638 84.69255 4.003643 1.044553 3.025765 0.311848 25 0.116299 6.957924 84.60907 4.066329 1.050144 3.007714 0.308822 26 0.118519 6.987091 84.54532 4.122459 1.052326 2.985835 0.306974 27 0.120694 7.005268 84.50027 4.171886 1.052142 2.964169 0.306262 28 0.122837 7.011855 84.47000 4.215167 1.050769 2.945772 0.306438 29 0.124960 7.008778 84.44899 4.253354 1.049278 2.932489 0.307116 30 0.127067 6.999443 84.43159 4.287729 1.048479 2.924872 0.307887 31 0.129158 6.987699 84.41322 4.319561 1.048841 2.922267 0.308416 32 0.131229 6.976973 84.39103 4.349894 1.050467 2.923123 0.308512 33 0.133274 6.969690 84.36411 4.379428 1.053144 2.925492 0.308136 34 0.135287 6.966989 84.33315 4.408477 1.056445 2.927564 0.307372 35 0.137265 6.968765 84.29990 4.437020 1.059876 2.928064 0.306370 36 0.139205 6.973953 84.26651 4.464813 1.063004 2.926421 0.305299 Variance Decomposition of

RS:

Period S.E. LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 0.278552 1.974746 0.851726 97.17353 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.575316 2.594916 1.610044 95.20446 0.024529 0.053977 0.512077 3 0.888675 2.722417 1.715752 94.50677 0.069070 0.191917 0.794074 4 1.204341 2.601685 1.742838 94.28013 0.131837 0.348100 0.895411 5 1.514585 2.357379 1.811603 94.26016 0.202669 0.464140 0.904045 6 1.815155 2.073021 1.956167 94.31988 0.267670 0.512808 0.870454 7 2.103840 1.800553 2.181024 94.38072 0.315584 0.498628 0.823488

8 2.379671 1.566270 2.472903 94.39542 0.341402 0.445241 0.778763 9 2.642394 1.378728 2.805184 94.34631 0.346540 0.379367 0.743874 10 2.892148 1.236935 3.144090 94.24114 0.336536 0.319548 0.721755 11 3.129318 1.136216 3.456918 94.10326 0.318050 0.272951 0.712604 12 3.354504 1.070881 3.719411 93.95974 0.296657 0.238474 0.714838 13 3.568530 1.034583 3.919662 93.83210 0.276006 0.212003 0.725646 14 3.772410 1.020035 4.057891 93.73224 0.258037 0.190275 0.741527 15 3.967264 1.019250 4.143250 93.66292 0.243587 0.172051 0.758943 16 4.154196 1.024543 4.189541 93.62075 0.232880 0.157326 0.774957 17 4.334193 1.029769 4.211404 93.59935 0.225726 0.146083 0.787666 18 4.508065 1.031140 4.221726 93.59159 0.221569 0.137660 0.796315 19 4.676436 1.027297 4.230279 93.59082 0.219549 0.130931 0.801122 20 4.839767 1.018751 4.243271 93.59152 0.218676 0.124845 0.802934 21 4.998397 1.007066 4.263473 93.58972 0.218054 0.118825 0.802865 22 5.152583 0.994123 4.290765 93.58326 0.217062 0.112788 0.802006 23 5.302536 0.981620 4.322980 93.57182 0.215421 0.106921 0.801234 24 5.448451 0.970811 4.356927 93.55657 0.213144 0.101425 0.801125 25 5.590530 0.962404 4.389380 93.53946 0.210428 0.096396 0.801930 26 5.728996 0.956565 4.417839 93.52260 0.207544 0.091839 0.803617 27 5.864088 0.952994 4.440937 93.50764 0.204749 0.087731 0.805947 28 5.996060 0.951071 4.458480 93.49557 0.202244 0.084063 0.808576 29 6.125160 0.950041 4.471209 93.48661 0.200152 0.080829 0.811155 30 6.251614 0.949202 4.480438 93.48045 0.198509 0.077997 0.813408 31 6.375623 0.948034 4.487656 93.47636 0.197278 0.075495 0.815176 32 6.497349 0.946271 4.494211 93.47350 0.196364 0.073229 0.816427 33 6.616921 0.943882 4.501091 93.47105 0.195642 0.071107 0.817226 34 6.734442 0.941018 4.508831 93.46838 0.194995 0.069069 0.817708 35 6.849994 0.937924 4.517519 93.46512 0.194329 0.067088 0.818024 36 6.963648 0.934866 4.526899 93.46116 0.193594 0.065167 0.818315 Variance Decomposition of

LN_PDB:

Period S.E. LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 0.013077 12.83678 0.942303 0.030454 86.19046 0.000000 0.000000 2 0.022701 10.28805 1.645453 0.030501 87.89512 0.054190 0.086688 3 0.031259 9.479647 2.611529 0.219047 87.37893 0.178770 0.132077 4 0.038895 9.023358 3.278849 0.571950 86.61273 0.351949 0.161166 5 0.045778 8.623223 3.665759 1.032466 85.97237 0.533605 0.172574 6 0.052029 8.213023 3.833895 1.548690 85.55069 0.682540 0.171163 7 0.057725 7.801875 3.841695 2.080105 85.33907 0.774190 0.163066 8 0.062929 7.416813 3.743914 2.597234 85.28286 0.806076 0.153101 9 0.067700 7.081213 3.588264 3.080100 85.31427 0.791978 0.144170 10 0.072098 6.808941 3.411599 3.516854 85.37338 0.751467 0.137761 11 0.076185 6.604806 3.238662 3.902520 85.41809 0.701329 0.134591 12 0.080020 6.466402 3.083780 4.237552 85.42535 0.652003 0.134916 13 0.083657 6.385574 2.953892 4.526200 85.38739 0.608419 0.138527 14 0.087144 6.349685 2.851174 4.774873 85.30703 0.572560 0.144677 15 0.090516 6.343398 2.774481 4.990775 85.19380 0.545354 0.152192 16 0.093799 6.351191 2.720023 5.180883 85.06105 0.527083 0.159774 17 0.097004 6.360006 2.682058 5.351264 84.92335 0.516968 0.166354 18 0.100137 6.361146 2.654028 5.506672 84.79388 0.512945 0.171330 19 0.103195 6.350836 2.629940 5.650400 84.68211 0.512126 0.174593 20 0.106173 6.329504 2.605470 5.784358 84.59257 0.511694 0.176407 21 0.109068 6.300319 2.578424 5.909362 84.52498 0.509692 0.177223 22 0.111878 6.267610 2.548522 6.025535 84.47549 0.505324 0.177521 23 0.114607 6.235578 2.516781 6.132722 84.43844 0.498772 0.177712 24 0.117258 6.207477 2.484813 6.230832 84.40802 0.490770 0.178088 25 0.119841 6.185215 2.454263 6.320038 84.37946 0.482215 0.178812 26 0.122364 6.169300 2.426445 6.400854 84.34957 0.473909 0.179918 27 0.124834 6.159046 2.402153 6.474093 84.31691 0.466463 0.181336 28 0.127260 6.152948 2.381611 6.540764 84.28150 0.460250 0.182926 29 0.129646 6.149152 2.364518 6.601941 84.24446 0.455403 0.184523 30 0.131996 6.145900 2.350187 6.658642 84.20747 0.451816 0.185984 31 0.134310 6.141876 2.337739 6.711726 84.17225 0.449194 0.187214 32 0.136589 6.136366 2.326308 6.761837 84.14017 0.447141 0.188181 33 0.138832 6.129260 2.315207 6.809392 84.11197 0.445268 0.188904 34 0.141039 6.120917 2.304024 6.854610 84.08773 0.443280 0.189441

35 0.143210 6.111968 2.292626 6.897565 84.06696 0.441018 0.189865 36 0.145345 6.103106 2.281109 6.938259 84.04882 0.438461 0.190248 Variance Decomposition of

CAR:

Period S.E. LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 0.362321 3.744931 3.352995 12.72783 17.54407 62.63018 0.000000 2 0.746779 5.130472 4.868931 11.43403 19.30219 59.21319 0.051185 3 1.130549 9.317206 3.807424 11.86060 21.10307 53.12449 0.787210 4 1.483376 15.51425 2.325552 12.80224 22.28256 45.13151 1.943887 5 1.801021 22.53010 1.906091 13.64978 22.31739 36.46815 3.128495 6 2.089200 28.90314 3.097075 14.10028 21.20587 28.65323 4.040400 7 2.350247 33.59626 5.559153 14.13304 19.40546 22.76051 4.545576 8 2.578973 36.42371 8.498390 13.92240 17.50151 18.96115 4.692846 9 2.767113 37.84407 11.19626 13.68371 15.90233 16.74839 4.625249 10 2.910439 38.48579 13.26049 13.56622 14.75965 15.44844 4.479412 11 3.013027 38.81906 14.60054 13.62597 14.04695 14.57010 4.337391 12 3.086685 39.06158 15.30407 13.84475 13.66592 13.89744 4.226241 13 3.146698 39.24343 15.52466 14.16419 13.51914 13.40755 4.141028 14 3.206638 39.33911 15.41362 14.52053 13.53666 13.11817 4.071919 15 3.274955 39.37290 15.09895 14.86773 13.66598 12.97454 4.019902 16 3.354507 39.43146 14.69530 15.18119 13.85085 12.84691 3.994293 17 3.444162 39.60111 14.31379 15.44831 14.02564 12.61096 4.000195 18 3.540778 39.90682 14.05063 15.66102 14.13125 12.21968 4.030589 19 3.640488 40.30529 13.96209 15.81673 14.13635 11.71020 4.069349 20 3.739338 40.72306 14.04868 15.92264 14.04583 11.15944 4.100345 21 3.833767 41.10006 14.26276 15.99590 13.89179 10.63487 4.114617 22 3.921186 41.40968 14.53376 16.05797 13.71547 10.17142 4.111713 23 4.000502 41.65348 14.79544 16.12700 13.55168 9.775868 4.096529 24 4.072273 41.84527 15.00270 16.21283 13.42162 9.442351 4.075225 25 4.138376 41.99879 15.13549 16.31622 13.33321 9.163582 4.052713 26 4.201307 42.12429 15.19429 16.43159 13.28480 8.932870 4.032155 27 4.263443 42.23097 15.19285 16.55083 13.26893 8.740915 4.015513 28 4.326503 42.32924 15.15177 16.66632 13.27483 8.573843 4.004008 29 4.391337 42.42975 15.09385 16.77241 13.29029 8.415609 3.998080 30 4.457997 42.54005 15.04022 16.86581 13.30372 8.253085 3.997120 31 4.525939 42.66193 15.00688 16.94542 13.30628 8.079998 3.999481 32 4.594281 42.79166 15.00220 17.01220 13.29359 7.897375 4.002968 33 4.662046 42.92247 15.02620 17.06880 13.26604 7.710937 4.005553 34 4.728376 43.04777 15.07204 17.11888 13.22774 7.527628 4.005945 35 4.792688 43.16314 15.12914 17.16621 13.18458 7.353143 4.003780 36 4.854763 43.26678 15.18659 17.21376 13.14240 7.191033 3.999438 Variance Decomposition of

NPL:

Period S.E. LN_K LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL 1 13.72451 3.873786 2.135676 0.050893 1.429120 0.402469 92.10806 2 18.48830 4.054263 2.237146 0.068291 3.541807 0.496921 89.60157 3 22.21660 3.758041 2.957345 0.065711 5.159310 0.792563 87.26703 4 25.55022 3.443668 3.812433 0.068450 6.422164 1.247589 85.00570 5 28.65595 3.227752 4.572393 0.081214 7.457137 1.768623 82.89288 6 31.59289 3.133468 5.126580 0.104411 8.317216 2.246945 81.07138 7 34.37192 3.154650 5.447277 0.135492 9.021750 2.603085 79.63775 8 36.98672 3.267163 5.565084 0.169916 9.579081 2.808855 78.60990 9 39.43095 3.434779 5.539184 0.202848 9.999096 2.880781 77.94331 10 41.70524 3.617971 5.431968 0.230663 10.29864 2.858833 77.56193 11 43.81847 3.783432 5.294365 0.251669 10.50122 2.785733 77.38358 12 45.78692 3.910384 5.161416 0.265967 10.63338 2.695075 77.33378 13 47.63257 3.991796 5.053966 0.274817 10.72031 2.608687 77.35042 14 49.38060 4.031456 4.982055 0.279922 10.78279 2.539114 77.38466 15 51.05631 4.039342 4.947509 0.282920 10.83590 2.492730 77.40160 16 52.68173 4.027476 4.945590 0.285143 10.88913 2.471251 77.38141 17 54.27288 4.007199 4.966684 0.287551 10.94713 2.472049 77.31938 18 55.83867 3.987718 4.998788 0.290718 11.01076 2.488707 77.22331 19 57.38146 3.975386 5.030475 0.294848 11.07806 2.512686 77.10854 20 58.89895 3.973389 5.053398 0.299816 11.14553 2.535718 76.99215 21 60.38656 3.981851 5.063505 0.305258 11.20929 2.551878 76.88822

22 61.83957 3.998442 5.060818 0.310707 11.26622 2.558526 76.80528 23 63.25466 4.019421 5.048225 0.315738 11.31459 2.556014 76.74601 24 64.63071 4.040823 5.029978 0.320062 11.35419 2.546663 76.70828 25 65.96888 4.059437 5.010395 0.323568 11.38613 2.533594 76.68687 26 67.27231 4.073365 4.992994 0.326301 11.41228 2.519838 76.67522 27 68.54539 4.082096 4.980042 0.328417 11.43471 2.507800 76.66693 28 69.79291 4.086250 4.972431 0.330118 11.45532 2.499001 76.65688 29 71.01927 4.087154 4.969814 0.331608 11.47550 2.494018 76.64191 30 72.22786 4.086401 4.970928 0.333054 11.49604 2.492564 76.62101 31 73.42075 4.085476 4.974040 0.334565 11.51716 2.493702 76.59506 32 74.59876 4.085503 4.977413 0.336189 11.53861 2.496164 76.56612 33 75.76174 4.087099 4.979683 0.337915 11.55986 2.498693 76.53675 34 76.90898 4.090365 4.980072 0.339692 11.58029 2.500325 76.50926 35 78.03965 4.094978 4.978423 0.341449 11.59937 2.500539 76.48524 36 79.15319 4.100350 4.975082 0.343116 11.61678 2.499266 76.46540 Cholesky Ordering: LN_K

LN_DPK RS LN_PDB CAR NPL

Lampiran 13. Grafik Hubungan Variabel VAR-VECM terhadap Kredit

12.8 13.2 13.6 14.0 14.4 14.8

2001 2002 2003 2004 2005 2006 LN_K LN_DPK

6 8 10 12 14 16 18

2002 2003 2004 2005 2006

LN_K RS

13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 15.5 16.0

2001 2002 2003 2004 2005 2006

LN_K LN_PDB

12 16 20 24 28 32 36

2002 2003 2004 2005 2006

LN_K CAR

0 20 40 60 80 100

2001 2002 2003 2004 2005 2006