Tabel 4.6. Jumlah Giro Wajib Minimum Perbankan Tahun 2001-2008 No
Tahun Jumlah GWM Milyar Rp
1 2001
54,049 2
2002 41,139
3 2003
44,047 4
2004 40,403
5 2005
93,804 6
2006 117,924
7 2007
158,452 8
2008 78,405
Sumber: Bank Indonesia Medan, 2009 Dari tabel di atas dapat diketahui perkembangan jumlah giro wajib minimum
reserve requirement yang harus disediakan oleh bank-bank umum untuk memenuhi ketentuan bank sentral. Jumlah giro wajib minimum tertinggi selama periode 2001-
2008 terjadi pada tahun 2007 yaitu sebesar Rp.158.452 milyar dan terendah pada tahun 2004 yaitu sebesar Rp.40.403 milyar.
4.7. Analisa Estimasi dengan Menggunakan Metode Generalized Least
Squares GLS dengan Penerapan Cross Section Weights
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kredit sektoral di Sumatera Utara. Data yang digunakan merupakan
penggabungan data yang bersifat time series dan cross section sehingga disebut pooling data. Menurut Judge dalam Manurung, Manurung dan Saragih, 2005 jika
jumlah time series besar dan jumlah cross section kecil maka pilihan metode yang dipergunakan adalah fixed effect method. Menurut Pratomo dan Hidayat, 2007 fixed
effect model memiliki intercept persamaan yang tidak konstan atau terdapat
Universitas Sumatera Utara
perbedaan pada setiap individu data cross section, sementara slope koefisien dari regresi tidak berbeda pada setiap individu dan waktu.
Penulis menguji penelitian ini dengan metode estimasi fixed effect method dengan penerapan cross section weights dengan software Eviews 5.0. sehingga
diperoleh hasil estimasi untuk pengaruh PDRB, jumlah kantor bank, suku bunga deposit, suku bunga kredit dan tingkat giro wajib minimum terhadap jumlah kredit
sektoral sebagai berikut:
Dependent Variable: LOGCRSU? Method: Pooled EGLS Cross-section weights
Date: 092709 Time: 02:05 Sample: 2001Q1 2008Q4
Included observations: 32 Cross-sections included: 9
Total pool balanced observations: 288 Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. C
3.981605 3.533866
1.126699 0.2609
LOGPDRB? 0.746284
0.168364 4.432559
0.0000 LOGKBSU
0.902251 0.154341
5.845820 0.0000
LOGDRSU -0.607314
0.142651 -4.257345
0.0000 LOGLRSU
-1.132697 0.220683
-5.132699 0.0000
LOGGWM -0.057590
0.043378 -1.327639
0.1854 Fixed Effects Cross
S1--C 0.757360
S2--C -3.626708
S3--C 0.983876
S4--C -2.753514
S5--C 1.032742
S6--C 2.271229
S7--C 0.678842
S8--C 1.021813
S9--C -0.365640
Effects Specification Cross-section fixed dummy variables
Weighted Statistics
Universitas Sumatera Utara
R-squared 0.998933 Mean dependent var
23.00932 Adjusted R-squared
0.998883 S.D. dependent var 12.45286
S.E. of regression 0.416283 Sum squared resid
47.48187 F-statistic
19734.96 Durbin-Watson stat 0.691362
ProbF-statistic 0.000000
Unweighted Statistics R-squared
0.970137 Mean dependent var 12.31016
Sum squared resid 50.41054 Durbin-Watson stat
0.690180
Keterangan: S1 = Sektor pertanian, S2 = Sektor pertambangan dan penggalian, S3 = Sektor
industri pengolahan, S4 = Sektor listrik, gas dan air bersih, S5= Sektor konstruksi, S6 = Sektor perdagangan, hotel dan restoran, S7 = Sektor pengangkutan dan komunikasi,
S8 = Sektor keuangan, persewaan dan jasa perusahaan, S9 = Sektor jasa-jasa.
Berdasarkan hasil estimasi diperoleh nilai R-squared sebesar 0,998933, yang berarti variabel-variabel PDRB, jumlah kantor bank, tingkat bunga deposit, tingkat
bunga kredit dan tingkat giro wajib minimum secara bersama-sama mampu menjelaskan variasi atau perubahan variabel jumlah kredit sektoral di Sumatera Utara
sebesar 99,89, sedangkan sisanya sebesar 0,11 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model estimasi.
Analisis secara simultan ditunjukkan oleh nilai F-statistic yang diperoleh dari hasil estimasi yaitu sebesar 19734,96 yang signifikan pada tingkat keyakinan 99.
Hal tersebut berarti secara serempak variabel PDRB, jumlah kantor bank, suku bunga deposit, suku bunga kredit dan tingkat giro wajib minimum mempengaruhi variasi
dari jumlah kredit sektoral di Sumatera Utara.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan uji t-statistik uji parsial, dapat diketahui bahwa variabel PDRB, jumlah kantor bank, tingkat bunga deposit, dan tingkat bunga kredit berpengaruh
signifikan terhadap jumlah kredit sektoral di Sumatera Utara pada á = 1. Sedangkan tingkat giro wajib minimum tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah kredit
sektoral di Sumatera Utara. Dari besaran intercept kredit sektoral hasil estimasi tersebut diatas juga dapat
diketahui bahwa rata-rata penyaluran kredit sektor perdagangan, hotel dan restoran secara konstan tanpa dipengaruhi oleh faktor-faktor lain merupakan yang terbesar
dibandingkan dengan kredit sektor-sektor lainnya yaitu sebesar e
3,98 + 2,27
atau sama dengan Rp. 518,01 juta. Sedangkan penyaluran kredit konstan pada urutan kedua
adalah kredit sektor konstruksi yaitu sebesar e
3,98 + 1,033
atau sama dengan Rp. 150,36 juta. Kemudian diikuti oleh sektor keuangan, persewaan, dan jasa
perusahaan dengan intercept sebesar 1,021813 serta sektor industri pengolahan di urutan ke empat dan sektor pertanian di urutan ke lima.
Kredit sektor jasa-jasa merupakan sektor dengan penyaluran kredit konstan pada urutan ke tujuh dengan besaran intercept sebesar -0,365640 yaitu sebesar
e
3,98 – 0,37
atau sama dengan Rp.36,97 juta, diikuti dengan sektor listrik, gas dan air bersih pada urutan ke delapan dengan besaran intercept sebesar -2,753514. Kredit
sektor pertambangan dan penggalian merupakan sektor dengan penyaluran kredit konstan terendah dengan besaran intercept sebesar -3,626708 atau sama dengan
Rp.1,42 juta.
Universitas Sumatera Utara
4.8. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
