Analisis Kausalitas Antara Risiko Kredit dan Risiko Likuiditas pada Bank BUMN Periode 2002-2010

LAMPIRAN

1. Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank Mandiri (Level) Null Hypothesis: RK has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.753452 0.0008 Test critical values: 1% level -3.699871

5% level -2.976263

10% level -2.627420

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

2.Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank mandiri (first Difference) Null Hypothesis: D(RK,2) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.16003 0.0000 Test critical values: 1% level -3.661661

5% level -2.960411

10% level -2.619160

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

3.Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank Mandiri (Level) Null Hypothesis: RL has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.592352 0.4758 Test critical values: 1% level -3.632900

5% level -2.948404

10% level -2.612874

4. Uji Akar Risiko Likuiditas Bank mandiri (First Difference) Null Hypothesis: D(RL,2) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.64769 0.0000 Test critical values: 1% level -3.646342

5% level -2.954021

10% level -2.615817

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

5. Uji Akar Risiko Kredit Bank BRI (Level) Null Hypothesis: RK has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 9 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.503773 0.9988 Test critical values: 1% level -3.711457

5% level -2.981038

10% level -2.629906

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

6. Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BRI (First Difference) Null Hypothesis: D(RK,2) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.823409 0.0080 Test critical values: 1% level -3.724070

5% level -2.986225

10% level -2.632604

7.Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BRI (Level) Null Hypothesis: RL has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.391688 0.1513 Test critical values: 1% level -3.632900

5% level -2.948404

10% level -2.612874

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

8. Uji Akar Risiko Likuiditas Bank BRI (First Difference) Null Hypothesis: D(RL,2) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.028396 0.0000 Test critical values: 1% level -3.670170

5% level -2.963972

10% level -2.621007

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

9. Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BNI (Level) Null Hypothesis: RK has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.061466 0.0402 Test critical values: 1% level -3.661661

5% level -2.960411

10% level -2.619160

10. Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BNI (First Difference) Null Hypothesis: D(RK,2) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.301522 0.0000 Test critical values: 1% level -3.661661

5% level -2.960411

10% level -2.619160

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

11. Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BNI (Level) Null Hypothesis: RL has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.644969 0.0000 Test critical values: 1% level -3.632900

5% level -2.948404

10% level -2.612874

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

12. Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BNI (First Difference) Null Hypothesis: D(RL,2) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.225695 0.0000 Test critical values: 1% level -3.661661

5% level -2.960411

10% level -2.619160

13 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BTN (Level) Null Hypothesis: RK has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.039108 0.0410 Test critical values: 1% level -3.632900

5% level -2.948404

10% level -2.612874

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

14. Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BTN (level) Null Hypothesis: RL has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.460868 0.1334 Test critical values: 1% level -3.632900

5% level -2.948404

10% level -2.612874

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

15. Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BTN (First Difference) Null Hypothesis: D(RL) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.082805 0.0000 Test critical values: 1% level -3.646342

5% level -2.954021

10% level -2.615817

16.Lag lengthBank Mandiri VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: RK RL Exogenous variables: C Date: 09/24/14 Time: 21:42 Sample: 2002Q1 2010Q4 Included observations: 31

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 89.82014 NA 1.19e-05 -5.665816 -5.573300 -5.635658 1 105.3569 28.06632* 5.65e-06* -6.410120* -6.132574* -6.319647* 2 106.2111 1.432862 6.95e-06 -6.207165 -5.744589 -6.056377 3 108.2509 3.158407 7.96e-06 -6.080701 -5.433094 -5.869597 4 111.4193 4.497078 8.56e-06 -6.027049 -5.194412 -5.755630 5 118.0611 8.570047 7.44e-06 -6.197487 -5.179819 -5.865753 * indicates lag order selected by the criterion

17. Lag lengthBank BRI VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: RK RL Exogenous variables: C Date: 09/24/14 Time: 21:45 Sample: 2002Q1 2010Q4 Included observations: 31

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 76.23314 NA 2.85e-05 -4.789235 -4.696719 -4.75907

7

1 86.12315 17.86582* 1.95e-05* -5.169235* -4.891689* -5.07876

2*

2 87.29042 1.958015 2.35e-05 -4.986479 -4.523902 -4.83569

1

3 91.88066 7.107459 2.29e-05 -5.024559 -4.376951 -4.81345

5

4 94.64749 3.927117 2.53e-05 -4.944999 -4.112362 -4.67358

0

5 99.44316 6.187963 2.47e-05 -4.996333 -3.978665 -4.66459

18. Lag lengthBank BNI VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: RK RL Exogenous variables: C Date: 09/24/14 Time: 21:46 Sample: 2002Q1 2010Q4 Included observations: 31

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 34.11798 NA* 0.000432* -2.072128* -1.979612* -2.041970* 1 35.02572 1.639781 0.000528 -1.872627 -1.595081 -1.782154 2 36.04443 1.708817 0.000642 -1.680286 -1.217709 -1.529498 3 37.78068 2.688385 0.000751 -1.534238 -0.886630 -1.323134 4 39.05025 1.801968 0.000912 -1.358081 -0.525443 -1.086662 5 41.87771 3.648340 0.001014 -1.282433 -0.264765 -0.950699 * indicates lag order selected by the criterion

19. Lag length BTN

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: RK RL Exogenous variables: C Date: 09/24/14 Time: 21:47 Sample: 2002Q1 2010Q4 Included observations: 31

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 74.81060 NA 3.13e-05 -4.697458 -4.604943 -4.667300 1 91.75421 30.60780* 1.36e-05* -5.532529* -5.254984* -5.442056* 2 93.09429 2.247873 1.62e-05 -5.360922 -4.898345 -5.210133 3 98.80374 8.840439 1.46e-05 -5.471209 -4.823602 -5.260105 4 100.1407 1.897564 1.77e-05 -5.299397 -4.466759 -5.027978 5 103.2611 4.026340 1.93e-05 -5.242650 -4.224981 -4.910915 * indicates lag order selected by the criterion

20. Uji Kointegrasi Bank Mandiri Date: 09/24/14 Time: 22:31

Sample (adjusted): 2002Q3 2010Q4 Included observations: 34 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend

Series: RK RL

Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.323120 16.26098 15.49471 0.0383 At most 1 0.084241 2.992077 3.841466 0.0837 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

21. Uji Kointegrasi Bank BRI Date: 09/24/14 Time: 22:35

Sample (adjusted): 2002Q3 2010Q4 Included observations: 34 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: RK RL

Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.424236 19.99234 15.49471 0.0098 At most 1 0.035314 1.222372 3.841466 0.2689 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

22. Uji Kointegrasi Bank BNI Date: 09/24/14 Time: 22:36

Sample (adjusted): 2002Q3 2010Q4 Included observations: 34 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: RK RL

Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.358765 27.27155 15.49471 0.0006 At most 1 * 0.300749 12.16333 3.841466 0.0005 Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

23. Uji Kointegrasi Bank BTN Date: 09/24/14 Time: 22:37

Sample (adjusted): 2002Q3 2010Q4 Included observations: 34 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: RK RL

Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.157374 9.823941 15.49471 0.2945 At most 1 * 0.111044 4.002050 3.841466 0.0454 Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

24. Uji VAR BTN

Vector Autoregression Estimates Date: 09/23/14 Time: 12:35 Sample (adjusted): 2002Q2 2010Q4 Included observations: 35 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

RK RL

RK(-1) 0.504538 -0.003126 (0.15583) (0.02889) [ 3.23777] [-0.10821] RL(-1) 0.950838 0.696140

(0.68043) (0.12616) [ 1.39741] [ 5.51812]

C 0.105664 -0.011965

(0.04145) (0.00768) [ 2.54930] [-1.55702] R-squared 0.291968 0.488374 Adj. R-squared 0.247716 0.456397 Sum sq. Resids 0.678846 0.023336 S.E. equation 0.145650 0.027004 F-statistic 6.597852 15.27284 Log likelihood 19.33456 78.31685 Akaike AIC -0.933403 -4.303820 Schwarz SC -0.800088 -4.170505 Mean dependent 0.128632 -0.039336 S.D. dependent 0.167927 0.036626 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.52E-05 Determinant resid covariance 1.27E-05

Log likelihood 97.97763

Akaike information criterion -5.255864

Schwarz criterion -4.989233

25. Uji VECM Bank Mandiri Date: 09/23/14 Time: 20:38

Sample (adjusted): 2002Q4 2010Q4 Included observations: 33 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1 RK(-1) 1.000000 RL(-1) 0.517951 (0.60505) [ 0.85604]

C -0.184535

Error Correction: D(RK) D(RL) CointEq1 -0.709172 0.004153

(0.15414) (0.07354) [-4.60096] [ 0.05647]

D(RK(-1)) 0.287933 0.005846 (0.13793) (0.06581) [ 2.08759] [ 0.08883] D(RK(-2)) -0.018401 -0.012641 (0.13568) (0.06473) [-0.13562] [-0.19527] D(RL(-1)) 0.265159 -0.038554 (0.41627) (0.19861) [ 0.63698] [-0.19412] D(RL(-2)) 0.198830 0.086269 (0.42654) (0.20351) [ 0.46614] [ 0.42391]

C -0.010720 -0.002694

(0.01356) (0.00647) [-0.79030] [-0.41622] R-squared 0.536966 0.010323 Adj. R-squared 0.451219 -0.172950 Sum sq. resids 0.162583 0.037010 S.E. equation 0.077599 0.037023 F-statistic 6.262218 0.056326 Log likelihood 40.84073 65.26087 Akaike AIC -2.111560 -3.591568 Schwarz SC -1.839467 -3.319476 Mean dependent -0.012204 -0.002623 S.D. dependent 0.104751 0.034185 Determinant resid covariance (dof adj.) 8.24E-06 Determinant resid covariance 5.52E-06

Log likelihood 106.1293

Akaike information criterion -5.583595

Schwarz criterion -4.948713

26. Uji VECM Bank BRI Vector Error Correction Estimates Date: 09/23/14 Time: 21:13 Sample (adjusted): 2002Q4 2010Q4 Included observations: 33 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1 RK(-1) 1.000000 RL(-1) 4.682601 (1.19170) [ 3.92935]

C -0.601623

Error Correction: D(RK) D(RL) CointEq1 -0.661380 -0.171328

(0.18908) (0.06180) [-3.49792] [-2.77217] D(RK(-1)) 0.258836 0.053021 (0.18809) (0.06148) [ 1.37614] [ 0.86242] D(RK(-2)) -0.170338 0.090997 (0.16673) (0.05450) [-1.02161] [ 1.66969] D(RL(-1)) 0.991059 0.221285 (0.81580) (0.26665) [ 1.21484] [ 0.82986] D(RL(-2)) 1.422531 0.020294 (0.68972) (0.22544) [ 2.06248] [ 0.09002]

C 0.007011 -0.004134

(0.01951) (0.00638) [ 0.35945] [-0.64832] R-squared 0.454658 0.317095 Adj. R-squared 0.353669 0.190631 Sum sq. resids 0.337001 0.036005 S.E. equation 0.111721 0.036517 F-statistic 4.502043 2.507392 Log likelihood 28.81396 65.71493 Akaike AIC -1.382664 -3.619087 Schwarz SC -1.110572 -3.346995 Mean dependent 0.007536 -0.003377 S.D. dependent 0.138965 0.040591

Determinant resid covariance (dof adj.) 1.66E-05 Determinant resid covariance 1.11E-05

Log likelihood 94.60654

Akaike information criterion -4.885245

Schwarz criterion -4.250363

27. Uji VECM Bank BNI Vector Error Correction Estimates Date: 09/23/14 Time: 22:00 Sample (adjusted): 2002Q4 2010Q4 Included observations: 33 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1 RK(-1) 1.000000 RL(-1) 0.810488 (1.37503) [ 0.58943]

C -0.426462

Error Correction: D(RK) D(RL) CointEq1 -0.879864 -0.022689

(0.26178) (0.08463) [-3.36106] [-0.26810] D(RK(-1)) 0.094057 0.006725 (0.21707) (0.07017) [ 0.43331] [ 0.09583] D(RK(-2)) -0.056749 -0.035066 (0.18071) (0.05842) [-0.31404] [-0.60026] D(RL(-1)) 1.171014 -0.714838 (0.58265) (0.18836) [ 2.00979] [-3.79515] D(RL(-2)) 0.761346 -0.395975 (0.57580) (0.18614) [ 1.32224] [-2.12730]

C 0.006280 0.004115 (0.04706) (0.01521) [ 0.13346] [ 0.27052] R-squared 0.455976 0.403898 Adj. R-squared 0.355230 0.293509 Sum sq. resids 1.949356 0.203717 S.E. equation 0.268698 0.086862 F-statistic 4.526025 3.658852 Log likelihood -0.146334 37.11933 Akaike AIC 0.372505 -1.886020 Schwarz SC 0.644597 -1.613928 Mean dependent 0.014665 -0.000483 S.D. dependent 0.334627 0.103342 Determinant resid covariance (dof adj.) 0.000514 Determinant resid covariance 0.000344

Log likelihood 37.91671

Akaike information criterion -1.449498

Schwarz criterion -0.814616

28. Granger Causality Bank Mandiri Pairwise Granger causality Tests

Date: 09/23/14 Time: 10:42 Sample: 2002Q1 2010Q4 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability RL does not Granger Cause RK 35 1.37572 0.24949 RK does not Granger Cause RL 0.01510 0.90297

BRI

29.Granger Causality Bank BRI Pairwise Granger Causality Tests Date: 09/23/14 Time: 10:50 Sample: 2002Q1 2010Q4 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability RL does not Granger Cause RK 35 6.45482 0.01612 RK does not Granger Cause RL 2.74504 0.10733

30.Granger Causality Bank BNI Pairwise Granger Causality Tests Date: 09/23/14 Time: 11:11 Sample: 2002Q1 2010Q4 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability RL does not Granger Cause RK 35 0.35743 0.55414 RK does not Granger Cause RL 0.08458 0.77306

31. Granger Causality Bank BTN Pairwise Granger Causality Tests Date: 09/23/14 Time: 11:07 Sample: 2002Q1 2010Q4 Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability RL does not Granger Cause RK 35 1.95276 0.17190 RK does not Granger Cause RL 0.01171 0.91450

Daftar Pustaka

Ali, H. Masyhud, 2004. Asset Liabity Management; Menyiasati Risiko Pasar dan

Risiko Operasional dalam Perbankan. Jakarta: PT Elex Media

Komputindo.

Adelia, Herlina. 2014. "Analisis Kausalitas Antara FDI dan Pertumbuhan Ekonomi di ASEAN" Skripsi USU.

http://repository.usu.ac.id. (22 September 2014)

Greuning, Henni van, 2009. Analyzing Banking Risk; Analisis Risiko Perbankan ,Edisi Ketiga. Jakarta: Karya salemba Empat.

Idroes, F.N. 2008. Manajemen Risiko Perbankan; Pemahaman Pendepatan 3 Pilar Kesepakatan Basel II Terkait Aplikasi Regulasi dan Pelaksanaannya di Indonesia. Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.

Imbierowicz , Björn dan Christian Rauch, 2013. “The Relationship Between Liquidity Risk and Credit Risk in Banks”, International Journal, Volume 1.

Juandi, Bambang, 2012. Ekonometrika deret Waktu; Teori dan Aplikasi. Bogor: Penerbit IPB Press.

Kasiadi, 2010. Manajemen Risiko. Semarang: Ghalia Indonesia.

Kasmir, 2001. Bank dan lembaga Keuangan Lainnya; Edisi Keenam. Jakarta:PT Raja Grafindo Persada.

Pellizon, Loriana dan Marti Subrahmanyam, 2012. “Sovereign Credit Risk, Liquidity, and ECB Intervention”, International Journal, Volume 1. Pratomo, Wahyu Ario dan Paidi Hidayat. 2010.Pedoman Praktis Penggunaan

Eviewsdalam Ekonometrika. Medan. USU Press.

Rivai, Veithzal,dkk. 2007. Bank and Financial Institution Management; Conventional and Sharia System. Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada. Rosadi, Dedi. 2010. Analisis Ekonometrika & Runtun Waktu Terapan dengan R.

Sinungan, Muchdarsyah. 1992. Manajemen Dana Bank, Edisi Kedua. Jakarta: Bumi Aksara.

Wiley, John. 2010. Misconceptions of Risk. Jakarta: A John Wiley and Sons, Ltd., Publication.

Website:

- Kamus Bisnis dan Keuangan (http://www.instovedia.com - Bank Indonesia

)

- Otoritas Jasa Keuanga

- Bank Mandiri

- Bank BNI

- Bank BTN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Metode penelitian merupakan cara utama yang digunakan peneliti untuk mencapai tujuan dan menentukan jawaban atas masalah yang diajukan (Nasir, 1988:51).

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitianyang dilakukan adalah penelitian kuantitatif.Menurut Punch (1988:4), penelitian kuantitatif merupakan penelitian empiris dimana data dalam bentuk angka atau sesuatu yang dapat dihitung. Penelitian kuantitatif memperhatikan pada pengumpulan dan analisis data dalam bentuk numerik. Penelitian ini ditujukan untuk menjelaskan hubungan sebab-akibat antar variabel yang diteliti yaitu hubungan sebab-akibat (kausalitas) antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada bank BUMN periode 2002-2010 dengan jenis data triwulan 2002:Q1 sampai 2010:Q4.

3.2 Batasan Operasional

Penelitian yang akan dilakukan bertujuan untuk mengetahui hubungan kausalitas antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada bank BUMN Indonesia. Dimana indikator risiko kredit adalah loan charge offst (kredit yang

dihapusbukukan pada periode tertentu),loan recoveriest (kredit yang diselamatkan

pada periode tertentu), dan loan loss allowancet-1(cadangan kerugian kredit pada

periode sebelumnya). Kemudian indikator-indikator yang digunakan dalam mengukur variabel risiko likuiditas mencakup demand deposit (giro), cadangan kas/kewajiban segera), brokered deposit (surat-surat berharga yang

diperdagangkan), sertifikat deposito, unused loan commitments (fasilitas pinjaman yang belum digunakan), cash (kas), trading assets ( reverse repo), fund purchased

(giro pada Bank Sentral), commercial paper (surat-surat berharga yang diterbitkan), securities available for sale (surat-surat berharga yang tersedia untuk dijual), net interbank lending position (simpanan bersih antarbank), net interbank acceptance (akseptansi bersih antarbank), net derivative position (posisi derivatif bersih), dan total assets (aset total).

3.3 Definisi Operasional

Dalam operasi penelitian terdapat variabel risiko kredit dan variabel risiko likuiditas dimana kedua variabel tersebut memiliki indikator-indikator sebagai dasar operasi penghitungan sebagai berikut :

1. Risiko kredit adalah sejumlah nilai/rasio dari hasil penghitungan dalam satuan angka-angka.

2. Risiko likuiditas adalah sejumlah nilai/rasio dari hasil penghitungan dalam satuan angka-angka.

3.4 Skala Pengukuran Variabel

Proses pengukuran variabel yang digunakan didalam penelitian dapat dilihat dalam tabel sebagai berikut :

Tabel 3.1 Skala Pengukuran Variabel

Variabel Pengukuran Skala

Risiko Kredit

Risiko

Kredit Bermasalah – Kredityang Diselamatkan PPAP Kredit

[(Giro + Cadangan Kas + Surat Berharga yang

Rasio

Likuiditas Dimiliki dan Diperdagangkan + Sertifikat Deposito+Pinjaman Komitmen yang Belum Digunakan) – (Kas+ Reverse Repo+ Giro pada BI+ Surat Berharga yang Diterbitkan+Surat Berharga yang Tersedia untuk Dijual) ±

Penempatan Antar-bank ± Akseptasi Antar-bank ± Posisi Derivatif] / Aset Total

Sumber: Data diolah

3.5 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan kuantitatif. Data sekunder adalah data yang diperoleh/dikumpulkan dan disatukan oleh studi-studi sebelumnya atau yang diterbitkan oleh berbagai instansi lain. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka yang dapat dihitung. Penelitin dilakukan dengan jenis data runtut waktu per triwulan selama kurun waktu 2002-2010 yang diperoleh dari berbagai sumber seperti Kantor Bank Indonesia Sumut-Aceh, Situs website Bank Indonesia, situs website bank-bank BUMN dan sumber referensi lainnya seperti buku, jurnal, dan situs website

lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini. Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah indikator risiko kredit dan risiko likuiditas pada sektor perbankan.

3.6 Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup dalam penelitin ini adalah menganalisis kausalitas antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada bank BUMN selama kurun waktu 2002-2010.

3.7 Metode dan Teknik Pengumpulan Data

Metode yang digunakan dalam penyusunan skripsi ini adalah penelitian kepustakaan (library research), yakni dengan menggunakan bahan-bahan kepustakaan berupa buku, jurnal yang berkaitan dengan judul penelitian ini. Teknik pengumpulan data yang dipergunakan adalah melakukan pencatatan langsung berupa data runtun waktu (time series) untuk setiap objek penelitian (Bank Mandiri, Bank BRI, Bank BNI, dan Bank BTN) diamati pada banyak periode yang diindikasikan dengan penggunaan data time series dari tahun 2002-2010.

3.8Pengolahan Data

Dalam melakukan pengolahan data, digunakan bantuan perangkat lunak pengolah data statistik yaitu Eviews 5.0. Sebagai penunjang juga digunakan perangkat lunak aplikasi Micrsoft Excel 2007 dalam mengolah data mentah dan mengkonversinya ke dalam bentuk yang lebih representatif untuk digunakan pada perangkat lunak utama di atas.

3.9Metode Analisis Data

Metode analisis yang digunakan dalam studi ini adalah Granger Causality Test untuk melihat hubungan timbal balik (kausalitas) antara risiko kredit dan risiko likuiditas. Di samping untuk melihat hubungan timbal balik, penelitian ini juga menggunakan metode analisis Cointegration Test (Johansen Test).

Tujuannya adalah untuk melihat hubungan stasionaritas risiko kredit dan risiko likuiditas pada bank BUMN dalam keseimbangan jangka panjang. Apabila semua variabel tidak mengandung akar unit pada derajat level, maka digunakan model VAR biasa, tetapi apabila variabel mengandung akar unit, maka variabel tersebut harus dideferensiasi dan dilakukan uji kointegrasi. Jika variabel tidak mengandung akar unit pada derajat level dan terjadi kointegrasi, maka model yang digunakan adalah Vector Error Correction Model (VECM). Apabila variabel dalam keadaan tidak mengandung akar unit dan tidak berkointegrasi satu sama lain, maka model yang digunakan adalah Vector Auto Regression (VAR) bentuk diferensiasi.

Gambar 3.1

Tahapan Pembentukan Model VAR

Dalam kaitannya dengan metode tersebut, maka pengujian terhadap perilaku data runtut waktu (time series) dan integrasinya dapat dipandang sebagai uji

Stasioner dan Terkointegrasi Tidak Stasioner

Stasioner Diferensiasi Data VAR Bentuk Level

VAR Bentuk Diferensiasi Terjadi Kointegrasi

VECM Uji Stasioneritas Data

prasyarat bagi digunakannya metode tersebut, maka terlebih dahulu dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:

3.9.1Uji Akar Unit (Unit Root Test)

Uji akar unit dari Dickey Fuller maupun Phillips-Perron adalah untuk melihat stasionaritas data time series yang diolah dengan program pengolah data Eviews 5.0. Adapun formula Augmanted Dickey Fuller (ADF) dapat dinyatakan sebagai berikut:

DY

t

= α

0

+

γ

Y

t-1

+

∑�_�=1�i

DY

t-1 + 1

ℇ

t ………..(1) Uji dilakukan dengan hipotesis null γ = 0 untuk ADF. Stasioner tidaknya data didasarkan pada nilai statistik ADF yang diperoleh dari nilai t-hitung koefisien γ dengan nilai krisis statistik dari Mackinnon maka data itu dikatakan stasioner dan jika sebaliknya maka data itu tidak stasioner.

3.9.2Uji Kointegrasi (Cointegration Test)

Uji kointegrasi bertujuan untuk mengetahui hubungan keseimbangan jangka panjang antara risiko kredit dan risiko likuiditas dengan menggunakan Johansen Test. Untuk menentukan jumlah dari arah kointegrasi tersebut, maka Johansen meyarankan untuk melakukan dua uji statistik. Uji statistik pertama adalah uji trace (Trace test, λtrace), yaitu menguji hipotesis nol (null hypothesis) yang mensyratkan bahwa jumlah dari arah kointegrasi adalah kurang dari atau sama dengan p dan uji ini dapat dilakukan sebagai berikut:

Dimana λ adalah nilai eigenvectors terkecil (p-r). Null hypothesis yang disepakati adalah jumlah dari arah kointegrasi sama dengan banyaknya r. Dengan kata lain, jumlah vektor kointegrasi lebih kecil atau sama dengan (≤) r.

Untuk uji statistik yang kedua adalah uji maksimum eigenvalue (λ) yang dilakukan dengan formula sebagai berikut:

λ

max (r, r+1) = -T in (1-λr+1) ……….(3)

Uji ini berdasarkan pada uji null hypothesis bahwa terdapat r dari vektor kointegrasi yang berlawanan (r+1) dengan vektor kointegrasi. Untuk melihat hubungan kointegrasi tersebut, maka dapat dilihat dari besarnya nilai Trace

statistik dan Max-Eigen statistik dibandingkan dengan nilai critical value pada tingkat kepercayaan 5%. Jika nilai Trace statistic lebih besar dari nilai critical value pada tingkat kepercayaan 5%, maka terdapat hubungan kointegrasi antara kedua variable. (Hidayat,2007).

3.9.3Uji Granger Causality

Dalam penelitian ini, pengujian dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas antara risiko kredit dan risiko likuiditas sehingga dapat diketahui vaiabel tersebut secara statistik saling mempengaruhi (hubungan dua arah), memiliki hubungan searah atau sama sekali tidak ada hubungan (tidak saling mempengaruhi). Berikut adalah model metode Granger Causality Test.

RKt = ∑�_�=1� iRLt-1 + ∑��=1�RjRKt-j

RLt = ∑�_�=1� iRL

+ μ1t ………(4)

t-1 + ∑�_�=1�RjRKt-j

Keterangan:

RK= risiko kredit RL =risiko likuiditas

μ 1t,μ 2t= error terms yang diasumsikan tidak mengandung korelasi serial dan m=n=r=s.

Berdasarkan hasil regresi dari kedua bentuk model regresi linear di atas akan menghasilkan empat kemungkinan mengenai nilai koefisien-koefisien regresi dari persamaan-persamaan sebagai berikut:

(1). Jika ∑�_�=1� ji ≠ 0 dan + ∑��=1� j = 0, maka terdapat kausalitas satu arah dari RK ke RL.

(2). Jika ∑�_�=1� ji = 0 dan + ∑��=1� j ≠ 0, maka terdapat kausalitas satu arah RL ke RK.

(3). Jika ∑�_�=1� ji = 0 dan +∑��=1� j = 0, maka RK dan RL tidak saling berhubungan.

(4). Jika ∑�_�=1� ji ≠ 0 dan + ∑��=1� j ≠ 0, maka terdapat kausalitas dua arah antara RK dan RL.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Perkembangan Risiko Kredit dan Likuiditas Bank-bank BUMN

Berdasarkan hasil penghitungan melalui indikator-indikator risiko kredit yang sudah dilakukan, hampir tidak ditemukan terjadinya potensi risiko kredit pada bank-bank BUMN sepanjang tahun 2002 hingga 2010. Hal ini dibuktikan dengan tidak adanya nilai rasio dari hasil penghitungan lebih besar dari 1 (risk value >1). Potensi terjadinya risiko kredit hanya terjadi pada Bank BNI kuartal ke empat tahun 2003 yang memiliki nilai rasio 1.299751 (risk value>1). Berdasarkan tabel 4.3, 4.4, 4.5, dan 4.6, nilai risiko kredit bank-bank BUMN sepanjang tahun 2002 hingga 2010 selalu lebih kecil dari 1 (risk value< 1) namun mengalami fluktuasi nilai dari tahun ke tahun. Hal ini mengindikasikan bahwa sepanjang periode penelitian tahun 2002 sampai 2010, bank-bank BUMN hampir tidak mengalami risiko kredit perbankan. Akan tetapi, dalam rentang waktu yang sama bank-bank BUMN kecuali Bank BTN secara umum justru mengalami potensi akan terjadinya risiko likuiditas (bank run) dari tahun 2002 hingga 2010. Hal ini dapat diketahui dari hasil penghitungan melalui indikator risiko likuiditas selalu lebih besar dari 0 (risk value> 0). Namun walaupun demikian, potensi tidak terjadinya risiko likuiditas masih terjadi pada Bank Mandiri di kuartal ketiga dan keempat tahun 2010, Bank BRI di kuartal keempat tahun 2010, Bank BNI kuartal kesatu tahun 2007 dan hanya Bank BTN yang secara umum tidak mengalami potensi risiko likuiditas sepanjang periode penelitian. Hal ini dapat dilihat pada tabel 4.6 dimana potensi risiko likuiditas hanya terjadi di kuartal kedua tahun

2002 sampai dengan kuartal pertama tahun 2004. Semakin besar nilai rasio yang diperoleh, maka semakin besar pula akan terjadinya potensi risiko likuiditas. Berdasarkan tabel 4.3, hanya Bank Mandiri, Bank BRI, dan Bank BTN yang secara murni tidak mengalami risiko kredit (no loss). Namun, kesemua Bank BUMN sepanjang periode 2002 hingga 2010 tiap tahunnya mengalami risiko likuiditas (bank run). Nilai risiko kredit maupun likuiditas dari bank-bank BUMN dan keterangannya secara lengkap dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 4.1

Data Perkembangan Nilai Risiko Kredit dan Likuiditas Bank Mandiri Tahun 2002-2010

Observasi Bank Mandiri

Tahun Kuartal RK Ket RL Ket

2002

1 0.222665938 No loss 0.060355539 Bank run

2 0.247252658 No loss 0.051425779 Bank run

3 0.57953723 No loss 0.062731385 Bank run

4 0.479134184 No loss 0.067513112 Bank Run

2003

1 0.047698838 No loss 0.038113481 Bank run

2 0.054163888 No loss 0.05493299 Bank run

3 0.020519684 No loss 0.098465982 Bank run

4 0.126437844 No loss 0.06353754 Bank Run

2004

1 0.019673295 No loss 0.121965488 Bank run

2 0.02948888 No loss 0.126764642 Bank run

4 0.037007635 No loss 0.05562083 Bank Run

2005

1 0.060274201 No loss 0.063992405 Bank run

2 0.194199137 No loss 0.089933991 Bank run

3 0.20478687 No loss 0.086169924 Bank run

4 0.266274927 No loss 0.110127561 Bank Run

2006

1 0.144896914 No loss 0.08927367 Bank run

2 0.131736906 No loss 0.073185054 Bank run

3 0.209388631 No loss 0.093479828 Bank run

4 0.250020285 No loss 0.081322579 Bank Run

2007

1 0.088608204 No loss 0.106273142 Bank run

2 0.105902405 No loss 0.141344076 Bank run

3 0.108314485 No loss 0.117837574 Bank run

4 0.109141969 No loss 0.090851052 Bank Run

2008

1 0.004867388 No loss 0.085912856 Bank run

2 0.056122785 No loss 0.123360025 Bank run

3 0.149080727 No loss 0.081877409 Bank run

4 0.219934354 No loss 0.166896901 Bank Run

2009

1 0.098816456 No loss 0.165477199 Bank run

2 0.128022763 No loss 0.18417928 Bank run

3 0.133665569 No loss 0.162139871 Bank run

4 0.133161321 No loss 0.142006451 Bank Run

2010

2 0.071999892 No loss 0.048555094 Bank Run

3 0.126856192 No loss -0.00413599

No bank run

4 0.176793494 No loss -0.02383871

No bank run

Sumber: Data Diolah

Tabel 4.2

Data Perkembangan Nilai Risiko Kredit dan Likuiditas Bank BRI Tahun 2002-2010

Observasi Bank BRI

Tahun Kuartal RK Ket RL Ket

2002

1 0.085977 No loss 0.048613 Bank run

2 0.17503 No loss 0.034332 Bank Run

3 0.258207 No loss 0.045289 Bank run

4 0.393947 No loss 0.112414 Bank Run

2003

1 0.043745 No loss 0.084292 Bank run

2 0.025784 No loss 0.116297 Bank Run

3 0.026207 No loss 0.080361 Bank run

4 0.057514 No loss 0.076218 Bank Run

2004

1 0.116433 No loss 0.126806 Bank run

2 0.212876 No loss 0.139957 Bank Run

3 0.22205 No loss 0.087803 Bank run

4 0.224419 No loss 0.065867 Bank Run

2005

1 0.036964 No loss 0.102334 Bank run

2 0.140233 No loss 0.135038 Bank Run

3 0.087264 No loss 0.10458 Bank run

4 0.078801 No loss 0.092327 Bank Run

2006

1 0.040201 No loss 0.088151 Bank run

2 0.038726 No loss 0.118494 Bank Run

3 0.193171 No loss 0.084909 Bank run

4 0.301268 No loss 0.098216 Bank Run

2007

1 0.098708 No loss 0.11025 Bank run

2 0.198433 No loss 0.100429 Bank Run

3 0.235429 No loss 0.090832 Bank run

4 0.234381 No loss 0.031327 Bank Run

2008

1 0.08668 No loss 0.036998 Bank run

2 0.187547 No loss 0.098625 Bank Run

3 0.279566 No loss 0.089553 Bank run

4 0.319404 No loss 0.108826 Bank Run

2 0.344878 No loss 0.080925 Bank Run

3 0.498779 No loss 0.066301 Bank run

4 0.455249 No loss 0.134144 Bank Run

2010

1 0.12351 No loss 0.053083 Bank Run

2 0.237946 No loss 0.040563 Bank run

3 0.36606 No loss 0.039597 Bank Run

4 0.506909 No loss -0.06616 No bank run

Sumber: Data Diolah

Tabel 4.3

Data Perkembangan Nilai Risiko Kredit dan Likuiditas Bank BNI Tahun 2002-2010

Observasi Bank BNI

Tahun Kuartal RK Ket RL Ket

2002

1 0.02165 No loss 0.150322 Bank Run

2 0.021239 No loss 0.132559 Bank run

3 0.056924 No loss 0.188117 Bank Run

4 0.075912 No loss 0.142232 Bank Run

2003

1 0.07628 No loss 0.136731 Bank run

2 0.079926 No loss 0.147616 Bank Run

3 0.941689 No loss 0.202932 Bank Run

4 1.299751 Loss 0.164163 Bank run

2004

1 0.114563 No loss 0.173956 Bank Run

2 0.356784 No loss 0.150342 Bank Run

3 0.398355 No loss 0.217668 Bank run

4 0.685612 No loss 0.123828 Bank Run

2005

1 0.004064 No loss 0.174792 Bank Run

2 0.213104 No loss 0.19136 Bank run

3 0.258291 No loss 0.211696 Bank Run

4 0.208653 No loss 0.171679 Bank run

2006

1 0.060306 No loss 0.176041 Bank Run

2 0.136488 No loss 0.171887 Bank Run

3 0.185093 No loss 0.192157 Bank run

4 0.257646 No loss 0.202272 Bank run

2007

1 0.08995 No loss -0.00345 No bank run

2 0.195583 No loss 0.075777 Bank Run

3 0.226736 No loss 0.062177 Bank run

4 0.529705 No loss 0.079409 Bank Run

2008

1 0.170352 No loss 0.094583 Bank Run

2 0.283857 No loss 0.122064 Bank run

4 0.555336 No loss 0.180439 Bank Run

2009

1 0.220905 No loss 0.170157 Bank run

2 0.35012 No loss 0.170532 Bank Run

3 0.415291 No loss 0.176283 Bank Run

4 0.446429 No loss 0.204789 Bank run

2010

1 0.108382 No loss -0.11241 Bank Run

2 0.236372 No loss 0.26936 Bank Run

3 0.394756 No loss 0.271863 Bank run

4 0.540882 No loss 0.172192 Bank Run

Sumber: Data Diolah

Tabel 4.4

Data Perkembangan Nilai Risiko Kredit dan Likuiditas Bank BTN Tahun 2002-2010

Observasi Bank BTN

Tahun Kuartal RK Ket RL Ket

2002

1 0.062591 No loss -0.01715 No bank run

2 0.011659 No loss 0.002277 Bank run

3 0.016851 No loss 0.015726 Bank run

4 0.416715 No loss 0.02357 Bank run

2003

1 0.007917 No loss 0.01868 Bank run

2 0.037462 No loss 0.000738 Bank run

3 0.049739 No loss 0.00762 Bank run

4 0.029543 No loss -0.01427 No bank run

2004

1 0.019359 No loss 0.028302 Bank run

2 0.603199 No loss -0.03273 No bank run

3 0.35818 No loss -0.03848 No bank run

4 0.316299 No loss -0.04083 No bank run

2005

1 0.348405 No loss -0.04978 No bank run

2 0.359984 No loss -0.03325 No bank run

3 0.355146 No loss -0.05451 No bank run

4 0.003062 No loss -0.07297 No bank run

2006

1 0.001243 No loss -0.07117 No bank run

2 0.015947 No loss -0.08738 No bank run

3 0.017132 No loss -0.09881 No bank run

4 0.103333 No loss -0.08705 No bank run

2007

1 0.011174 no loss -0.09168 No bank run

2 0.008099 no loss -0.08438 No bank run

3 0.007947 no loss -0.06377 No bank run

4 0.014594 no loss -0.06822 No bank run

2008 1 0.007361 no loss -0.05116 No bank run

3 0.030018 no loss -0.0335 No bank run

4 0.009072 no loss -0.03371 No bank run

2009

1 0.014003 no loss -0.0323 No bank run

2 0.013493 no loss -0.04879 No bank run

3 0.027171 no loss -0.04719 No bank run

4 0.082921 no loss 0.020838 Bank run

2010

1 0.117627 no loss -0.06093 No bank run

2 0.281392 no loss -0.08953 No bank run

3 0.314098 no loss -0.01889 No bank run

4 0.413201 no loss -0.03644 No bank run

Sumber: Data Diolah

4.2 Analisis Data

Untuk melihat apakah terdapat hubungan saling mempengaruhi (kausalitas) dan hubungan keseimbangan jangka panjang antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BUMN, maka digunakan Granger Causality Test dan

Cointegration Test. Analisis kausalitas Granger bertujuan untuk melihat hubungan timbal balik (kausalitas). Sedangkan tes kointegrasi bertujuan untuk melihat hubungan kedua variabel dalam jangka panjang. Berdasarkan metode analisis yang dipakai dalam penelitian, maka peneliti menggunakan program eviews 5.0 sebagai alat untuk mengolah data sesuai dengan tujuan peneliti. Sebelum melakukan tes kausalitas Granger, maka terlebih dahulu dilakukan uji akar-akar unit (unit root test) dan uji keseimbangan jangka panjang (cointegration test).

4.2.1 Uji Akar-akar Unit (Unit Root Test)

Data runtun waktu merupakan sekumpulan nilai suatu variabel yang diamati pada waktu yang berbeda. Setiap data dikumpulkan secara berkala pada interval waktu tertentu, misalnya harian, bulanan, kuartalan, tahunan, dan lainnya. Dalam berbagai studi ekonometrika, data runtun waktu sangat banyak digunakan. Namun di balik pentingnya data tersebut, data runtun waktu menyimpan berbagai

permasalahan. Salah satunya adalah permasalahan stasioneritas. Sekumpulan data dikatakan stasioner jika nilai rata-rata varian dari data runtun waktu tersebut tidak mengalami perubahan secara sistematik sepanjang waktu, atau sebagian ahli menyatakan rata-rata variansnya konstan (Hidayat, 2010).

Dalam hal ini yang digunakan untuk melihat stasioneritas data tersebut adalah uji akar-akar unit dan derajat integrasi yang dikembangkan oleh David Dickey dan Wayne Fuller dan dikenal dengan Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test. Uji akar-akar unit ini menggambarkan ADF statistik dengan variabel risiko kredit (RK) dengan risiko likuiditas (RL) dalam kurun waktu kuartal I tahun 2002 sampai dengan kuartal IV tahun 2010 (Q1:2002-Q4:2010). Berikut ini adalah hasil dari analisis variabel tersebut :

Tabel 4.5

Hasil Uji Akar Unit Risiko Kredit dan Risiko likuiditas Bank Mandiri

Bank Statistik Level First Difference Stasioner

RK RL RK RL

1st difference M A N D I R I

ADF

-4,753452

-1,592352 -11,16003

-10,64769

Critical Value

1%

-3,699871

-3,632900 -3,661661

-3,646342 5%

-2,976263

-2,948404 -2,960411

-2,954021 10%

-2,627420

-2,612874 -2,61916

-2,615817 Sumber: Lampiran

Tabel 4.6

Hasil Uji Akar Unit Risiko Kredit dan Risiko likuiditas Bank BRI

Bank Statistik Level First Difference Stasioner

RK RL RK RL

1st

difference B

R I

ADF

-1,503773

-2,391688 -3,823409

-6,028396

Critical Value

1%

-3,711457

-3,632900 -3,724070

-3,670170 5%

-2,981038

-2,948404 -2,986225

-2,963972 10%

-2,629906

-2,612874 -2,632604

-2,621007 Sumber: Lampiran

Tabel 4.7

Hasil Uji Akar Unit Risiko Kredit dan Risiko likuiditas Bank BNI

Bank Statistik Level First Difference Stasioner

RK RL RK RL

1st

difference B

N I

ADF

-4,753452

-1,592352 -11,16003

-10,64769

Critical Value

1%

-3,661661 -3,632900 -3,661661- -3,661661 5%

-2,960411

-2,948404 -2,960411

-2,960411 10%

-2,619160

-2,612874 -2,619160

-2,619160 Sumber: Lampiran

Tabel 4.8

Hasil Uji Akar Unit Risiko Kredit dan Risiko likuiditas Bank BTN

Bank Statistik Level First Difference Stasioner

RK RL RK RL

1st

difference B

T N

ADF

-3,039108

-2,460868 -8,007848

-7,082805

Critical Value

1%

-3,632900

-3,632900 -3,639407

-3,646342 5%

-2,948404

-2,948404 -2,951125

-2,954021 10%

-2,612874

-2,612874 -2,614300

-2,615817 Sumber: Lampiran

Hasil uji akar unit yang ditunjukkan oleh tabel di atas menunjukkan bahwa dari keempat bank yang diteliti tidak stasioner pada derajat level, sehingga harus dilakukan diferensiasi terhadap data variabel yang digunakan. Hasil uji akar unit pada diferensi pertama dan kedua menunjukkan bahwa keempat bank tersebut telah stasioner.

4.2.2 Penentuan Lag Length

Penentuan lag optimal perlu dilakukan agar model dapat mengestimasi

actual error secara tepat. Apabila lag yang digunakan terlalu sedikit, maka error term tidak terestimasi dengan baik. Sebaliknya, apabila lag yang digunakan terlalu banyak, maka dapat mengurangi kemampuan menolak h0

Penentuan lag optimal dilakukan dengan memilih jumlah terkecil dengan memilih jumlah terkecil dari Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC), dan Hannan-Quin Criterion (HQC). Panjang lag maksimum yang dilakukan dalam penelitian ini adalah lag ke-5. Tabel 4.2 menunjukkan bahwa Bank Mandiri, BRI, BNI, dan BTN mempunyai nilai AIC, SC, dan HQ terkecil yang berada pada lag pertama, sehingga lag optimal untuk ketiga bank tersebut berada pada lag pertama. Sedangkan nilai AIC, SC, dan HQ Bank BNI berada pada lag 0, maka lag optimal untuk bank tersebut adalah lag 0.

karena penembahan parameter yang terlalu banyak dapat mengurangi derajat bebas (degree of freedom).

Tabel 4.9 Penentuan Lag Length

Bank Lag Kriteria

Mandiri

1 -6,410120* -6,132574* -6,319647*

2 -6,207165 -5,744589 -6,056377

3 -6,080701 -5,433094 -5,869597

4 -6,027049 -5,194412 -5,755630

5 -6,197487 -5, 179819 -5,865753

BRI

1 -5,169235* -4,891689* -5,078762*

2 -4,986479 -4,523902 -4,835691

3 -5,024559 -4,376951 -4,813455

4 -4,944999 -4,112362 -4,673580

5 -4,996333 -3,978665 -4,664599

BNI

0 -2,072128* -1,979612* -2,041970*

1 -1,872627 -1,595081 -1,782154

2 -1,680286 -1,217709 -1,529498

3 -1,534238 -0,886630 -1,323134

4 -1,358081 -0,525443 -1,086662

BTN

1 -5,532529* -5,254984 -5,442056*

2 -5,360922 -4,898345 -5,210133

3 -5,471209 -4,823602 -5,260105

4 -5,299397 -4,466759 -5,027978

5 -5,242650 -4,224981 -4,910915

Sumber: Lampiran

4.2.3 Uji Kointegrasi (Cointegration Test)

Uji kointegrasi bertujuan untuk mengetahui hubungan keseimbangan dalam jangka panjang antara risiko kredit (RK) dan risiko likuiditas (RL). Uji ini dapat dilakukan dengan menggunakan Johansen Test. Variabel yang saling berkointegrasi menggambarkan keadaan yang seimbang dalam jangka panjang. Berikut ini merupakan hasil uji kointegrasi antara kedua variabel tersebut.

Tabel 4.10

Hasil Uji Kointegrasi Johansen Bank Mandiri Bank

Hypothesized No. of CE (s)

Johansen Test Hubungan Jangka Panjang Mandiri Trace Statistic Critical Value

None* 16,26098 15,49471

Ada pada rank 0

Tabel 4.10 menunjukkan hasil uji kointegrasi Bank mandiri memiliki nilai

trace statistic lebih besar dari nilai critical value pada rank 0 yaitu 16,26098 > 15, 494171, sehingga hubungan jangka panjang antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank Mandiri hanya terjadi pada rank = 0 pada tingkat kepercayaan 95%.

Tabel 4.11

Hasil Uji Kointegrasi Johansen Bank BRI Bank

Hypothesized No. of CE (s)

Johansen Test Hubungan Jangka Panjang BRI Trace Statistic Critical Value

None* 19,99234 15,49471

Ada pada rank 0

At most 1 1,222372 3,841466

Hal yang sama ditunjukkan juga pada uji kointegrasi pada Bank BRI pada tabel 4.11 yang memiliki nilai trace statistic lebih besar dari nilai critical value

pada rank = 0 yaitu 19,99234>15,49471, sehingga hubungan jangka panjang antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BRI hanya terjadi pada rank = 0 pada tingkat kepercayaan 95%.

Tabel 4.12

Hasil Uji Kointegrasi Johansen Bank BNI Bank

Hypothesized No. of CE (s)

Johansen Test Hubungan Jangka Panjang BNI Trace Statistic Critical Value

None* 27,27155 15,49471

Ada

At most 1 12,16333 3,841466

Hasil uji kointegrasi pada Bank BNI menunjukkan bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara risiko kredit dan risiko likuiditas dimana nilai

trace statistic lebih besar dari nilai criticl value pada rank 0 (27,27155 >15,49471) maupun rank 1 (12,16333>3,841466) pada tingkat toleransi 5%.

Tabel 4.13

Hasil Uji Kointegrasi Johansen Bank BTN Bank

Hypothesized No. of CE (s)

Johansen Test

Hubungan Jangka Panjang

BTN

Trace Statistic

Critical Value

None* 9.823941 15,49471

Tidak Ada At most 1 4,002050 3,841466

Namun pada Bank BTN tidak terjadi hubungan jangka panjang antara risiko kredit dan risiko likuiditas yang ditunjukkan oleh nilai criticalvalue yang lebih besar dibandingkan nilai trace statistic pada rank = 0 maupun rank = 1.

Secara umum, melalui uji kointegrasi antara risiko kredit dan risiko likuiditas menunjukkan adanya hubungan jangka panjang yang terjadi pada Bank Mandiri, BRI, dan BNI.

4.2.4 Uji Granger Causality

Pengujian ini dilakukan untuk melihat arah hubungan variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada keempat bank yang diteliti tersebut. Uji Granger Causality digunakan untuk melihat secara statistik apakah terdapat hubungan searah, timbal balik, ataupun tidak memiliki hubungan sama sekali antara kedua variabel tersebut.

Kriteria penilaian yang digunakan yaitu dengan melihat hubungan antara variabel risiko kredit (RK) dan risiko likuiditas (RL), dimana apabila nilai

H0

Tabel 4.14

ditolak sehingga terdapat hubungan antara variabel risiko kreditdan risiko likuiditas.

Hasil Uji Kausalitas Granger Bank Mandiri

Null hypothesis Obs F-Statistic Probability Mandiri RL does not Granger Cause

Mandiri RK 35

1,37572 0,24949

Mandiri RK does not Granger Cause Mandiri RL

0.01510 0,90297 Sumber: Lampiran

Hasil uji kausalitas Granger Bank Mandiri pada tabel 4.13 di atas memiliki nilai probabilitas dari risiko likuiditas terhadap risiko kredit menunjukkan angka sebesar 0,24949 dimana angka ini lebih besar dari α toeransi sebesar 10% sehingga H0 diterima. Nilai probabilitas dari risiko kredit terhadap risiko

likuiditas menunjukkan angka sebesar 0,90297 dimana angka ini juga lebih besar dari α toleransi sebesar 10% sehingga H0 diterima. Dengan demikian, dapat

disimpulkan bahwa hubungan yang terdapat antara varibel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank Mandiri adalah tidak saling mempengaruhi satu sama lain.

Tabel 4.15

Hasil Uji Kausalitas Granger Bank BRI

Null hypothesis Obs F-Statistic Probability BRI RL does not Granger Cause BRI

RK 35

6,45482 0,01612

BRI RK does not Granger Cause BRI RL

2,74504 0,10733 Sumber: Lampiran

Hasil uji kausalitas Granger risiko likuiditas terhadap risiko kredit pada Bank BRI menunjukkan angka probabilitas sebesar 0,01612 dimana angka ini lebih kecil dari α toleransi 5% sehingga H0 ditolak. Nilai probabilitas dari risiko

kredit terhadap risiko likuiditas menunjukkan angka sebesar 0,10733 dimana angka ini lebih besar dari α toleransi sebesar 10% sehingga H0

Tabel 4.16

diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa hubungan yang terdapat antara variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BRI adalah satu arah dimana risiko kredit yang mendorong risiko likuiditas.

Hasil Uji Kausalitas Granger Bank BNI

Null hypothesis Obs F-Statistic Probability

BNI RL does not Granger Cause BNI RK

35

0,35743 0,55414

BNI RK does not Granger Cause BNI RL 0,08458 0,77306 Sumber: Lampiran

Hasil uji kausalitas Granger risiko likuiditas terhadap risiko kredit pada Bank BNI menunjukkan angka probabilitas sebesar 0,55414, sedangkan hubungan risiko kredit terhadap risiko likuiditas menunjukkan angka probabilitas sebesar 0,77306. Kedua nilai probabilitas tersebut lebih besar dari α toleransi sebesar 10% sehingga H0

Tabel 4.17

diterima. Dengan demikian dapat disimpulka bahwa risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BNI tidak mempengaruhi satu sama lain.

Hasil Uji Kausalitas Granger Bank BTN

Null hypothesis Obs F-Statistic Probability

BTN RL does not Granger Cause BTN RK

35 1,95276 0,17190

BTN RK does not Granger Cause BTN RL

0,01171 0,91450 Sumber: Lampiran

Hasil uji kausalitas Granger risiko likuiditas terhadap risiko kredit pada Bank BTN menunjukkan angka probabilitas sebesar 0,17190, sedangkan hubungan risiko kredit terhadap risiko likuiditas menunjukkan angka probabilitas sebesar 0,91450. Kedua nilai probabilitas tersebut lebih besar dari α toleransi sebesar 10% sehingga H0

Hasil uji kausalitas Granger dari keempat Bank BUMN yang diteliti melalui tabel dapat dilihat bahwa arah hubungan antara variabel risiko kredit dan risiko likuiditas tidak menunjukkan adanya arah yang sama.Berdasarkan hasil uji kausalitas Granger, secara umum menunjukkan bahwa dari keempat Bank BUMN yang diteliti terdapat hubungan satu arah antara variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BRI. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Björn Imbierowiczi dan Christian Rauchii (2011) yang menyatakan bahwa ada pengaruh signifikan antara risiko kredit dan risiko likuiditas.

diterima. Dengan demikian dapat disimpulka bahwa risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BTN tidak mempengaruhi satu sama lain.

4.2.5 Model Vector Auto Regression (VAR)

Hasil uji kointegrasi Johansen menunjukkan bahwa pada lag optimalnya variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BTN tidak memiliki hubungan jangka panjang, sehingga digunakan model VAR untuk mengestimasi hubungan antar variabel tersebut.

Tabel 4.18

Hasil Estimasi VAR Bank BTN RK RL

RK (-1) 0.504538 -003126 (0.15583) (0.02889) [3.23777] [-0.10821]

RL (-1) 0,950838 0.696140 (0.68043) (0.12616) [1.39741] [5.51812]

C 0.105664 -0.011965 (0.04145) (0.00768) [2.54930] [-1.55702] Sumber: Lampiran

Berdasarkan hasil estimasi VAR, maka diperoleh persamaan sebagai berikut RKBTN = 0,105664 + 0,504538RKt-1 + 0,950838RL

RL

t-1

BTN= -0,011965 – 0,03126RLt-1 + 0,696140RK

Hasil estimasi di atas menunjukkan bahwa dalam jangka pendek, variabel risiko kredit pada lag pertama memiliki pengaruh positif terhadap risiko kredit sebesar 0,504538 yang artinya adalah apabila risiko kredit pada lag pertama mengalami peningkatan sebesar 1%, maka akan meningkatkan risiko kredit 0,504538. Sedangkan variabel risiko likuiditas memiliki pengaruh positif terhadap risiko kredit pada lag pertama sebesar 0,950838.

t-1

Variabel risiko likuiditas pada lag pertama memiliki pengaruh negatif terhadap risiko likuiditas sebesar 0,03126 yang artinya apabila terjadi penambahan risiko likuiditas sebesar 1%, maka akan menurunkan risiko risiko likuiditas sebesar 0,03126. Sedangkan variabel risiko kredit berpengaruh positif terhadap risiko kredit sebesar 0,696140 yang artinya apabila terjadi peningkatan

risiko kredit sebesar 1%, maka akan meningkatkan risiko likuiditas sebesar 0,696140.

4.2.6 Vector Error Correction Model (VECM)

Uji stasioneritas data dalam bentuk diferensiasi pertama dan kedua menunjukkan bahwa data variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank Mandiri, BRI, dan BNI. Uji kointegrasi pada ketiga bank tersebut juga menunjukkan bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara kedua variabel. Dengan demikian, untuk mengestimasi variabel risiko kredit dan risiko likuiditas yaitu dengan menggunakan Vector Error Correction Model (VECM).

1. Bank Mandiri

Tabel 4.19

Hasil estimasi VECM Bank Mandiri

Var Lag Bank Mandiri

RK RL

e -0.709172 0.004153

(0.15414) (0.07354)

[-4.60096] [ 0.05647]

RK 1 0.287933 0.005846

(0.13793) (0.06581)

[ 2.08759] [ 0.08883]

2 -0.018401 -0.012641

(0.13568) (0.06473)

[-0.13562] [-0.19527]

RL 1 0.265159 -0.038554

(0.41627) (0.19861)

[ 0.63698] [-0.19412]

2 0.198830 0.086269

[ 0.46614] [ 0.42391]

C -0.01072 -0.002694

(0.01356) (0.00647)

[-0.79030] [-0.41622]

Sumber: Lampiran

Hasil estimasi VECM variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank Mandiri pada tabel 4.17 di atas menghasilkan persamaan :

ΔRKt = -0,010720 – 0,709172et+ 0,287933 RKt-1– 0,018401 RKt-2

0,265159 RLt

+

-1+ 0,198830 RL

ΔRL

t-2

t= -0,02694 + 0,04153et + 0,005846 RKt-1– 0,012641 RKt-2

0,038554 RLt

–

-1+ 0,086269 RLt-2

Hasil estimasi risiko kredit Bank Mandiri menunjukkan bahwa semua variabel dalam model memiliki pengaruh positif terhadap risiko likuiditas dan risiko kredit, kecuali variabel risiko kredit pada lag kedua yang bernilai negatif. Koefisiennya menunjukkan angka sebesar 0,287933; 0,018401; 0,265159; dan 0,198830 yang artinya setiap terjadi perubahan 1% terhadap keempat koefisien tersebut akan meningkatkan dan atau mengurangi variabel risiko kredit sebesar koefisiennya.

Hasil estimasi risiko likuiditas juga menunjukkan bahwa koefisien risiko kredit pada lag pertama dan koefisien risiko likuiditas pada lag kedua dalam model memiliki pengaruh positif terhadap variabel risiko likuiditas. Koefisien risiko likuiditas pada lag pertama dan koefisien risiko kredit pada laga kedua

berpengaruh negatif terhadap risiko likuiditas. Koefisiennya menunjukkan 0,005846; 0,012641; 0,038554; dan 0,086269 yang artinya setiap terjadi perubahan 1% terhadap keempat variabel tersebut akan mengurangi dan atau menambah variabel risiko likuiditas sebesar koefisiennya.

Persamaan hubungan jangka panjang variabel risiko kredit dan likuiditas pada Bank Mandiri adalah :

RLt-1 = -0.184535 + 0.517951 RK

[0.85604]

t-1

Berdasarkan persamaan di atas, risiko kredit berpengaruh positif dalam jangka panjang sebesar 0,51% setiap perubahan risiko kredit sebesar 1%. Berdasarkan data statistik dapat dilihat bahwa pengaruh risiko kredit terhadap risiko likuiditas dalam jangka panjang signifikan (0,856604 < 1,684) dalam tingkat kepercayaan 95%. Penyesuaian dalam jangka pendek untuk mencapai keseimbangan jangka panjang harus dilakukan dengan persamaan risiko kredit sebesar -0.709172dan risiko likuiditas sebesar 0.004153 dari error term.

2. Bank BRI

Tabel 4.20

Hasil estimasi VECM Bank BRI

Var Lag Bank Mandiri

RK RL

E -0.66138 -0.171328

(0.18908) (0.06180)

[-3.49792] [-2.77217]

RK 1 0.258836 0.053021

(0.18809) (0.06148)

2 -0.170338 0.090997

(0.16673) (0.05450)

[-1.02161] [ 1.66969]

RL 1 0.991059 0.221285

(0.81580) (0.26665)

[ 1.21484] [ 0.82986]

2 1.422531 0.020294

(0.68972) (0.22544)

[ 2.06248] [ 0.09002]

C 0.007011 -0.004134

(0.01951) (0.00638)

[ 0.35945] [-0.64832]

Sumber: Lampiran

Hasil estimasi VECM variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BRI pada tabel di atas menunjukkan persamaan :

ΔRKt = 0,007011 – 0,661380et + 0,258836 RKt-1 – 0,170338 RKt-2

0,991059 RL

+

t-1 + 1,422531 RL

ΔRL

t-2

t = -0,004134-0,171328et + 0,053021 RKt-1 +0,090997 RKt-2

0,221285 RL

+

t-1 + 0,020294 RL

Hasil estimasi dari persamaan risiko kredit pada Bank BRI menunjukkan bahwa variabel risiko kredit pada lag pertama, dan semua variabel risiko likuiditas baik lag pertama maupun kedua berpengaruh positif terhadap variabel risiko kredit kecuali risiko kredit pada lag kedua berpengaruh negatif. Koefisiennya menunjukkan angka sebesar 0,258836; 0,170338; 0,991059; dan 1,422531 yang

artinya setiap terjadi perubahan 1% terhadap keempat variabel tersebut akan menambah dan atau mengurangi risiko kredit sebesar koefisiennya.

Hasil estimasi dari risiko likuiditas menunjukkan bahwa semua variabel yang terkandung dalam model memiliki pengaruh positif signifikan terhadap risiko likuiditas. Koefisiennya menunjukkan angka sebesar 0,053021; 0,090997; 0,221285; dan 0,020294 yang artinya setiap terjadi perubahan sebesar 1% terhadap keempat variabel tersebut akan meningkatkan risiko likuiditas sebesar koefisiennya. Persamaan hubungan jangka panjang variabel risiko kredit dan likuiditas pada Bank BRI adalah :

RLt-1 = -0,601623 + 4,682601 RK

[3,92935]

t-1

Dalam jangka panjang, risiko kredit memiliki pengaruh positif yang signifikan (3.92935> 1,684) dengan tingkat toleransi sebesar 5%. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Björn Imbierowiczi dan Christian Rauchii (2011) yang menyatakan bahwa ada pengaruh signifikan antara risiko kredit dan risiko likuiditas. Peningkatan risiko kredit sebesar 1% dalam jangka panjang akan meningkatkan risiko likuiditas pada Bank BRI sebesar 4,6%. Koreksi kesalahan jangka pendek untuk persamaan risiko likuiditas sebesar -0.171328 dan risiko kredit sebesar -0.661380 dari error term.

3. Bank BNI

Tabel 4.21

Hasil estimasi VECM Bank BNI

Var Lag Bank Mandiri

RK RL

E -0.879864 -0.022689

(0.26178) (0.08463)

[-3.36106] [-0.26810]

RK 1 0.094057 0.006725

(0.21707) (0.07017)

[ 0.43331] [ 0.09583]

2 -0.056749 -0.035066

(0.18071) (0.05842)

[-0.31404] [-0.60026]

RL 1 1.171014 -0.714838

(0.58265) (0.18836)

[ 2.00979] [-3.79515]

2 0.761346 -0.395975

(0.57580) (0.18614)

[ 1.32224] [-2.12730]

C 0.006280 0.004115

(0.04706) (0.01521)

[ 0.13346] [ 0.27052]

Sumber: Lampiran

Catatan: Angka di tabel pertama adalah koefisien regresi Angka di dalam kurung ( ) adalah standard error Angka di dalam kurung [ ] adalah nilai t hitung

Hasil estimasi VECM variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BNI menunjukkan persamaan :

ΔRKt = 0,006280 – 0,879864et + 0,094057 RKt-1 – 0,056749 RKt-2

1,171014 RL

+

t-1 + 0,761346 RL

ΔRL

t-2

t = 0,004115 – 0,022689et + 0,006725 RKt-1 – 0,035066 RKt-2

0,714838 RL

–

t-1 – 0,395975RL

Hasil estimasi dari persamaan risiko likuiditas pada Bank BNI menunjukkan bahwa risiko kredit pada lag pertama, risiko likuiditas pada lag pertama dan kedua berpengaruh positif terhadap risiko kredit masing-masing sebesar 0,094057; 1,171014; dan 0,761346 yang artinya setiap perubahan 1% akan menambah risiko kredit sebesar koefisiennya. Koefisien risiko kredit pada lag kedua sebesar 0,056749 berpengaruh negatif terhadap risiko kredit. Artinya, setiap perubahan 1% risiko kredit pada lag kedua akan mengurangi variabel risiko kredit sebesar 0,056749.

t-2

Pada persamaan variabel risiko likuiditas, semua variabel dalam model kecuali koefisien risiko kredit pada lag pertama berpengaruh negatif terhadap variabel risiko likuiditas dengan masing-masing koefisien sebesar 0,035066; 0,714838; dan 0,395975 yang artinya setiap perubahan sebesar 1% ketiga koefisien tersebut akan mengurangi variabel risiko kredit sebesar koefisiennya. Koefisien risiko kredit pada lag pertama sebesar 0,006725 berpengaruh positif terhadap variabel risiko likuiditas yang artinya setiap perubahan 1% risiko kredit pada lag pertama kan meningkatkan risiko likuiditas sebesar 0,006725.

Koefisien risiko likuiditas pada lag pertama memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap risiko likuiditas (2,00979> 1,684) dengan pengaruh sebesar 0,006725 setiap perubahan 1%. Koefisien risiko kredit pada lag pertama memiliki pengaruh positif yang tidak signifikan terhadap risiko kredit (0.43331< 1,684) dengan koefisien sebesar 0,094057.

Persamaan kointegrasi antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BNI adalah :

RLt-1 = -0,426462 + 0,810488 RK

[0,58943]

t-1

Dalam jangka panjang risiko kredit memiliki pengaruh positif yang tidak signifikan (0,58943< 1,684) terhadap risiko likuiditas sebesar 0,810488. Penyesuaian kointegrasi tersebut untuk risiko likuiditas Bank BNI adalah sebesar -0,022689 dan risiko kredit sebesar -0,879864 terhadap error term.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Hubungan jangka panjang antara variabel risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BUMN terjadi pada Bank Mandiri, Bank BRI, dan Bank BNI. Sementara pada Bank BTN tidak terjadi hubungan jangka panjang antara kedua variabel tersebut.

2. Hasil estimasi model VECM menunjukkan dalam jangka panjang risiko kredit berpengaruh positif terhadap risiko kredit pada Bank Mandiri, Bank BRI, dan Bank BNI.

3. Hubungan timbal balik (dua arah) antara risiko kredit dan risiko likuiditas tidak terjadi pada semua bank yang diteliti. Dari keempat bank, hanya Bank BRI yang mempunyai hubungan satu arah. Risiko kredit yang mempengaruhi risiko likuiditas pada bank tersebut. Sementara pada Bank Mandiri, Bank BNI, dan Bank BTN kedua variabel tidak saling berhubungan.

5.2 Saran

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan untuk melihat hubungan antara risiko kredit dan risiko likuiditas pada Bank BUMN, maka dapat diajukan beberapa saran kepada pihak-pihak terkait yaitu :

1. Hasil uji kausalitas Granger menunjukkan bahwa risiko kredit mendorong terjadinya risiko likuiditas pada Bank BRI, sehingga bank ini harus menekan potensi terjadinya risiko kredit untuk menghindari terjadinya potensi risiko likuiditas pada bank tersebut. Caranya adalah dengan menyalurkan kredit lebih berhati-hati dan selektif.

2. Risiko kredit dan risiko likuiditas tidak saling mempengaruhi pada Bank Mandiri, bank BNI, dan Bank BTN, sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mencari faktor-faktor lain yang dapat berpengaruh secara langsung terhadap kedua variabel tersebut.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1Pengertian Risiko

Kata ’risiko’ banyak dipergunakan dalam berbagai pengertian dan sudah biasa dipakai dalam percakapan sehari-hari oleh kebanyakan orang. Memahami konsep risiko secara luas, merupakan dasar yang esensial untuk memahami konsep dan teknik manajemen risiko. Vaughan yang diterjemahkan oleh Herman Darmawi (1997:18) mengemukakan bahwa risiko adalah suatu keadaan yang menunjukkan dimana terdapat suatu keterbukaan terhadap kerugian atau suatu kemungkinan kerugian. Jadi dapat disimpulkan bahwa risiko adalah sesuatu yangmengandung kemungkinan terjadinya kerugian dan juga ketidakpastian.

2.2

Risiko Perbankan

Risiko dan bank adalah dua hal yang tidak dapat dipisahkan satu sama lainnya. Tanpa adanya keberanian untuk mengambil risiko maka tidak akan pernah ada aktivitas perbankan yang menghasilkan nilai tambah, dalam artian bahwa bank muncul karena adanya keberanian untuk mengambil risiko dan bahkan bank mampu bertahan karena berani mengambil risiko. Namun, jika risiko tersebut tidak dikelola dengan baik, bank dapat mengalami kegagalan yang pada akhirnya mengalami kebangkrutan (Avartara, 2009). JP Morgan (dalam Avartara, 2009:134) menyatakan bahwa risiko khususnya di dalam konteks bisnis (bank dan lembaga keuangan) tidaklah selalu mewakili sesuatu hal yang buruk. Kenyataannya risiko bisa mengandung suatu peluang yang sangat besar bagi mereka yang mampu mengelolanya dengan baik. Secara sederhana J.P Morgan mengartikan risiko sebagai suatu ketidakpastian dari imbal hasil yang terjadi, atau

secara komprehensif risiko merupakan suatu peristiwa yang dapat memberikan pengaruh negatif terhadap nilai suatu aset yang dapat diukur dengan probabilitas tertentu dalam rentang waktu yang diketahui.

Bank sebagai institusi yang memiliki izin untuk melakukan banyak aktivitas, memiliki peluang yang sangat luas dalam memperoleh pendapatan. Dalam menjalankan aktivitas, untuk memperoleh pendapatan perbankan selalu dihadapkan pada risiko. Pada dasarnya risiko selalu merekat pada seluruh aktivitas bank. Risiko yang dikelola secara tepat dapat memberikan manfaat kepada bank dalam menghasilkan laba yang atraktif. Agar manfaat tersebut dapat terwujud, para pengambil keputusan harus mengerti tentang risiko dan pengelolannya.

2.3 Keterbukaan Bank Terhadap Risiko

Bank harus menghadapi beragam risiko dalam program usahanya, seperti digambarkan dalam Tabel 2.1. Secara umum, risiko perbankan terbagi dalam tiga kategori yakni risiko keuangan, operasional, dan lingkungan. Risiko perbankan tradisional, termasuk neraca, dan struktur laporan pendapatan, kredit, dan solvabilitas dapat mengakibatkan kerugian bagi bank jika mereka tidak dikelola dengan baik. Risiko kas, berdasarkan arbitrase keuangan, dapat menghasilkan keuntungan jika pengelolaan sudah benar dan kerugian jika salah. Kategori-kategori utama risiko kas adalah risiko likuiditas, risiko tingkat bunga, risiko mata uang, dan risiko pasar. Risiko keuangan juga tunduk pada ketergantungan yang dapat meningkatkan risiko bank keseluruhan secara signifikan. Misalnya, bank bank yang bergerak dalam bisnis mata uang asing biasanya menghadapi risiko

mata uang, selain itu juga akan terkena tambahan likuiditas dan risiko suku bunga bank.

Risiko operasional terkait dengan keseluruhan proses bisnis bank dan dampak potensialnya sesuai dengan kebijakan dan prosedur bank, sistem internal dan teknologi, keamanan informasi, tindakan terhadap salah urus dan penipuan, dan kontinuitas usaha. Aspek lain dari risiko operasional mencakup perencanaan strategis bank, tata kelola dan rstruktur organisasi, manajemen karier staf dan sumber daya internal, serta pendekatan akuisisi pelanggan.

Risiko lingkungan terkait dengan lingkungan bisnis bank, termasuk faktor ekonomi makro dan masalah kebijakan, faktor hukum dan regulasi, serta infrastruktur sektor keuangan secara keseluruhan dan sistem pembayaran secara yurudiksi tempatnya beroperasi. Risiko lingkungan mencakup semua jenis risiko eksogen yang jika terwujud bisa membahayakan operasi sebuah bank atau merusak kelangsungan bisnisnya.

Tabel 2.1

Ruang Lingkup/spektrum Risiko Perbankan

Risiko Keuangan Risiko Operasional Risiko Lingkungan

Struktur neraca Penipuan internal Risiko negara dan politik Struktur laporan

pendapatan

Penipuan eksternal Kebijakan ekonomi makro

Kecukupan modal Praktek dan keselamatan lingkungan kerja

Infrastruktur keuangan

Kredit Klien, produk, dan

layanan bisnis

Infrastruktur hukum

Likuiditas Kerusakan aset fisik Krisis perbankan dan persebarannya

Pasar Gangguan bisnis dan kerusakan sistem teknologi

-

Tingkat suku bunga Manajemen eksekusi, pengantaran, dan proses

-

Mata uang -

Sumber: Analisis Risiko Perbankan, Edisi 3

2.4 Risiko Kredit

2.4.1 Pengertian Risiko Kredit

Menurut Latumaerissa (2011), risiko kredit (credit risk) adalah risiko yang timbul karena debitur tidak dapat mengembalikan dana yang dipinjam dan bunga yang harus dibayar kepada bank. Risiko ini harus diantispasi oleh bank melalui suatu proses penilaian serta analisis kredit yang benar dan tepat yang disesuaikan dengan prudential banking legal lending limit. Sedangkan menurut Juli Irmayanto dkk, risiko kredit adalah risiko yang timbul akibat tidak terpenuhinya kewajiban nasabah kredit untuk membayar angsuran pinjaman maupun bunga kredit. Dua bentuk kerugin akibat kredit macet adalah hilangnya aset dan turunnya laba.Pada awalnya, komposisi atau struktur sumber dana bank yang cenderung menghasilkan biaya dana rata-rata yang tinggi akan cenderung pula mendorong bank menetapkan suku bunga penempatan dana (portofolio kredit) dengan tingkat yang tinggi untuk mempertahankan marjin.

Kebijakan yang menyebabkan terbentuknya biaya dana yang tinggi itu sendiri dapat berakar dari berbagai sebab. Hal ini dapat menyebabkan masyarakat dan para kreditur bank lebih bersikap selektif dalam menempatkan dananya pada

bank tersebut. Menghadapi hal itu, bank bereaksi dengan menaikkan tingkat suku bunga pendanaannya, memberikan berbagai bentuk hadiahpada produk pendanaanya yang menyebabkan secara keseluruhan biaya pendanaanya menjadi tinggi. Biaya pendanaan yang tinggi ini telah menjadi penghalang bagi bank menawarkan tingkat suku bunga yang sepadan dengan tingkat suku bunga yang sepadan yang mampu dipikul oleh kapasitas pendapatan (earning) unit kegiatan usaha yang normal yang dapat dihasilkan oleh bisnis yang normal pula. Sebaliknya, demi mempertahankan marjin untuk membiayai overhead cost-nya, bank terpaksa menawarkan tingkat suku bunga yang mampu dipikul oleh jenis kegiatan usaha dan debitur yang cenderung bersikap spekulatif. Apabila hal itu terjadi, maka struktur portofolio kredit bank akan cenderung terdiri dari debitur-debitur yang umumnya lebih bersikap spekulatif tersebut. Jenis portofolio kredit yang demikian memiliki risiko kredit yang tinggi. Risiko kemacetan kredit itulah yang dapat menimpa sisi aktiva bank.

Demikian pula dari sisi pasiva bank terselip pula risiko jika terdapat kecenderungan yang kuat bahwa bank telah menetapkan tingkat suku bunga pendanaan relatif lebih tinggi dibandingkan dengan bank-bank lain. Pemberian tingkat suku bunga pendanaan yang tinggi memberikan sinyal bagi nasabah bank bahwa bank sedang memerlukan likuiditas yang banyak.

2.4.2 PenilaianRisiko Kredit

Profil risiko kredit bank ditentukan dengan menetapkan asset dan komitmen berbagai bobot risiko di luar neraca. Basel I Accord memperkenalkan sebuah metodologi standar yang sederhana dengan bobot risiko berdasarkan probabilitas

kerugian bagi kelas asset yang berbeda pada neraca sebuah bank. Bobot risiko aset dan posisi di luar neraca memberikan langkah besar terhadap peningkatan objektivitas dalam menilai risiko kredit. Kesederhanaan metodologi ini juga memungkinkan untuk diperkenalkan dalam sistem perbankan yang masih dalam tahap awal perbankan.

Namun, pengukuran sederhana aset seperti ini hanya bisa dilakukan terhadap tindakan sederhana dari risiko ekonomi, terutama karena metodologinya tidak secara efektif diperhitungkan untuk menghitung risiko kegagalan yang berbeda. Akibatnya, Basel II Accordmembuat penilaian yang lebih luas dan lebih lebih baik untuk penilaian risiko kredit untuk memungkinkan bank dan pengawas memilih pendekatan yang paling tepat untuk struktur keuangan perbankan. Kerangka yang telah direvisi meliputi versi yang lebih kompleks dari pendekatan terstandarisasi dan versi peringkat internal berbasis model.

2.4.3 Pengelolaan Risiko Kredit (Credit Risk Management)

Untuk menghindari terjadinya risiko kredit, bank harus efektif dalam mengelola kredit yang akan disalurkan. Sebuah kebijakan kredit harus berisi garis besar dari ruang lingkupdan alokasi platform kredit bank serta bagaimana portofolio kredit dikelola. Ada beberapa unsur yang membentuk kebijakan kredit yang sehat, antara lain:

1.Otoritas pemberi pinjaman

Kewenangan pemberian pinjaman sering kali ditentukan oleh ukuran dari bank yang bersangkutan. Bank yang lebih kecil biasanya lebih tersentralisasi. Untuk menghindari kelambanan dalam proses kredit, bank-bank besar cenderung

DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman

2.1 RuangLingkup/spektrumRisikoPerbankan ………... 11 2.2 ProksiVariabelRisikoKreditdanRisikoLikuiditas ……... 34 3.1 SkalaPengukuranVariabel ……….. 40 4.1 Data PerkembanganNilaiRisikoKreditdanLikuiditas Bank

MandiriTahun 2002-2010 ... 48 4.2 Data PerkembanganNilaiRisikoKreditdanLikuiditas

Bank BRI Tahun 2002-2010... 50 4.3 Data PerkembanganNilaiRisikoKreditdanLikuiditas

Bank BNI Tahun 2002-2010 ... 51 4.4Data PerkembanganNilaiRisikoKreditdanLikuiditas Bank BTN

Tahun 2002-2010 ... 52 4.5HasilUjiAkar Unit RisikoKreditdanRisikolikuiditas Bank

Mandiri ... 55 4.6 HasilUjiAkar Unit RisikoKreditdanRisikolikuiditas

Bank BRI ...55 4.7 HasilUjiAkar Unit RisikoKreditdanRisikolikuiditas

Bank BNI ... 55 4.8 HasilUjiAkar Unit RisikoKreditdanRisikolikuiditas

Bank BTN ...56

4.9PenentuanLag Length ...57 4.10HasilUjiKointegrasi JohansenBank Mandiri ... 58

4.11 HasilUjiKointegrasi Johansen Bank BRI ... 58

4.12 HasilUjiKointegrasi Johansen Bank BNI ... 59

4.13 HasilUjiKointegrasi Johansen Bank BTN ... 59

4.14 HasilUjiKausalitas Granger Bank Mandiri ... 60

4.15 HasilUjiKausalitas Granger Bank BRI ... 61

4.16 HasilUjiKausalitas Granger Bank BNI ... 61

4.17 HasilUjiKausalitas Granger Bank BTN ... 62

4.18HasilEstimasi VAR Bank BTN ... 63 4.19Hasil Estimasi VECM Bank Mandiri ... 64

4.20 Hasilestimasi VECM Bank BRI ... 67

4.21 Hasilestimasi VECM Bank BNI ... 69

DaftarGambar

No. Gambar Judul Halaman

2.1Model Kerangka Penelitian .……… 33

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman

1 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank Mandiri

(Level) ... 74 2 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank mandiri

(first Difference ... 74 3 Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank Mandiri

(Level) ... 74 4 Uji Akar Risiko Likuiditas Bank mandiri

(First Difference) ... 75 5 Uji Akar Risiko Kredit Bank BRI (Level) ... 75 6 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BRI

(First Difference) ... 75 7 Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BRI

(Level) ... 76 8 Uji Akar Risiko Likuiditas Bank BRI

(First Difference) ... 76 9 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BNI (Level) .... 76 10 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BNI

(First Difference) ... 77 11 Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BNI (Level) ... 77 12 Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BNI

(First Difference) ... 77 13 Uji Akar Unit Risiko Kredit Bank BTN (Level) ... 78

14 Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BTN (level) ... 78

15 Uji Akar Unit Risiko Likuiditas Bank BTN (First Difference) ... 78

17 Lag length Bank BRI ... 79

18 Lag length Bank BNI ... 80

19 Lag length BTN ... 80

20 Uji Kointegrasi Bank Mandiri ... 80

21 Uji Kointegrasi Bank BRI ... 81

22 Uji Kointegrasi Bank BNI ... 81

23 Uji Kointegrasi Bank BTN ... 82

24 Uji VAR BTN ... 82

25 Uji VECM Bank Mandiri ... 83

26 Uji VECM Bank BRI ... 83

27 Uji VECM Bank BNI ... 86

28 Granger Causality Bank Mandiri ... 87

29 Granger Causality Bank BRI ... 87

30 Granger Causality Bank BNI ... 88

31 Granger Causality Bank BTN ... 88