Pengukuran Efisiensi di Perbankan

BAB III LANDASAN TEORI

3.1. Pengukuran Efisiensi di Perbankan

1 Pada literatur perbankan, ada dua metode utama untuk pengukuran efisiensi bank dengan statistik yang biasa digunakan yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Metode parametrik dianggap lebih canggih daripada pendekatan nonparametrik karena metode ini mampu menggabungkan kedua alokatif input dan efisiensi teknis. Dua metode utama yang sering digunakan adalah stochastic frontier approach SFA dan distribution free approach DFA. Ada keuntungan dan kelebihan dari setiap prosedur. Prosedur parametrik untuk melihat hubungan antara biaya diperlukan informasi yang akurat untuk harga input dan variabel exogen lainnya. Pengetahuan mengenai bentuk fungsi yang tepat dari frontier dan struktur dari an on-sided error jika digunakan, dan ukuran sampel yang cukup dibutuhkan untuk menghasilkan kesimpulan secara statistika statistical inferences. Pendekatan DEA tidak menggunakan informasi, sehingga, sedikit data yang dibutuhkan, lebih sedikit asumsi yang diperlukan dan sample yang lebih sedikit dapat dipergunakan. Namun demikian, kesimpulan secara statistika tidak dapat diambil jika menggunakan metode nonparametrik. Perbedaan utama lainnya adalah bahwa pendekatan parametrik memasukkan random error pada frontier, 1 Tahir, Izah Mohd. Evaluating Efficiency of Malaysian Banks Using Data Envelopment Analysis. International Journal of Business and Management. Vol 4, No 8 2009 Universitas Sumatera Utara sementara pendekatan DEA tidak memasukkan random error. Sebagai konsekuensinya, pendekatan DEA tidak dapat memperhitungkan faktor-faktor seperti perbedaan harga antar daerah, perbedaan peraturan, perilaku baik buruknya data, observasi yang ekstrim, dan lain sebagainya sebagai faktor-faktor ketidakefisienan. Dengan demikian, pendekatan nonparametrik dapat digunakan untuk mengukur inefisiensi secara lebih umum. Kelemahan dari pendekatan DEA adalah satu outlier dapat secara signifikan mempengaruhi perhitungan dari efisiensi dari setiap perusahaan. Namun demikian, hal tersebut tidak terlalu merisaukan karena kedua pendekatan akan menghasilkan hasil yang mirip. Hal ini akan terjadi jika sampel yang dianalisis merupakan unit yang sama dan menggunakan proses produksi yang sama. DEA mempunyai beberapa keuntungan relatif dibandingkan dengan teknik parametrik. Dalam mengukur efisiensi, DEA mengidentifikasi unit yang digunakan sebagai referensi yang dapat membantu untuk mencari penyebab dan jalan keluar dari ketidakefisienan, yang merupakan keuntungan utama dalam aplikasi manajerial. Selain itu, DEA tidak memerlukan spesifikasi yang lengkap dari bentuk fungsi yang menunjukkan hubungan produksi dan distribusi dari observasi. Selain itu pendekatan parametrik sangat tergantung pada asumsi mengenai data produksi dan distribusi. Stochastic frontier approach SFA, kadang-kadang juga disebut sebagai econometric frontier approach EFA, yang dikembangkan oleh Aigner, Lovell dan Schmidt 1977, dan Meeusen dan Van den Broeck 1977. Dalam pendekatan ini, SFA menentukan bentuk fungsional untuk biaya, laba atau batas produksi dan Universitas Sumatera Utara memungkinkan untuk kesalahan acak. SFA memodifikasi fungsi biaya standar produksi untuk memungkinkan inefisiensi untuk dimasukkan dalam bentuk error. Prediksi fungsi biaya diasumsikan untuk membatasi frontier sementara beberapa inefisiensi diperoleh pada bentuk error, yang adalah dengan konstruksi ortogonal ke frontier yang diprediksi. Asumsi ini membutuhkan beberapa inefisiensi yang diukur menjadi tidak berkorelasi dengan regressor dan skala ekonomi atau campuran produk turunan dari variabel penjelas linier Ferrier dan Lovell, 1990. Asumsi lain yang dibutuhkan dalam SFA adalah untuk membedakan inefisiensi dari komponen acak dengan istilah error. Komponen acak termasuk keberuntungan jangka pendek yang menempatkan bank-bank individu dalam posisi biaya relatif tinggi atau rendah dan kesalahan pengukuran variabel penjelas dikecualikan, misspecification dll. Dua komponen dipisahkan dengan mengasumsikan bahwa inefisiensi diambil dari setengah distribusi normal simetris, dan bahwa kesalahan acak yang diambil dari distribusi normal simetris. Namun, tidak mungkin untuk menggambarkan residu individu menjadi variasi inefisiensi atau acak. Karena itu, perkiraan inefisiensi teknis dengan observasi tidak mungkin.. Dalam distribution free approach DFA, suatu bentuk fungsional untuk frontier, tetapi juga mendirikan inefisiensi terpisah dari kesalahan acak dengan cara yang berbeda. Berbeda dengan SFA, DFA tidak membuat asumsi yang kuat tentang distribusi spesifik dari inefisiensi atau kesalahan acak.Identifikasi asumsi bahwa efisiensi masing-masing bank stabil dari waktu ke waktu, sementara Universitas Sumatera Utara kesalahan acak cenderung rata-rata dari waktu ke waktu. Ketidakefisienan estimasi untuk setiap bank dalam satu set data panel dan kemudian ditentukan sebagai perbedaan antara sisa bank rata-rata dan rata-rata bank di frontier dengan mengukur beberapa potong yang dibuat untuk menjelaskan kegagalan untuk sepenuhnya kesalahan acak pada rata-rata. Pemotongan prosedur yang sama dengan perlakuan TFA dari outlier. Oleh karena itu, prosedur pemotongan yang digunakan untuk menghapus beberapa efek pengamatan ekstrim dengan memperlakukan semua perusahaan yang paling efisien dan, sama sama, semua perusahaan yang paling sama tidak efisien. DFA telah diterapkan pada bank oleh Berger 1993 dalam studi industri perbankan AS. Ia menemukan bahwa distribusi frekuensi inefisiensi tampaknya lebih dekat dengan distribusi normal yang berbentuk simetris daripada distribusi normal setengah asimetris. Yildrim dan Philippatos 2007 menggunakan baik SFA dan DFA untuk memeriksa efisiensi biaya dan keuntungan sektor perbankan di dua belas negara di Eropa dan menemukan bahwa tingkat efisiensi biaya rata-rata 72 persen oleh DFA dan 77 persen oleh SFA. Gambar 3.1. Metode Pengukuran Efisiensi Perbankan dengan Statistik Universitas Sumatera Utara

3.2. Data Envelopment Analysis DEA